作者：AMOVLAB
公众号：阿木实验室
发布时间：2026-09-22 18:08
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移动平台降落，是检验无人机能否从“定点着陆”走向“动态协同”的典型任务。

平台持续运动并可能加速或转弯，降落区域有限，视角、光照、风扰和通信延迟都会影响跟踪与控制精度。

传统定点降落默认目标位置不变，难以直接处理移动目标。无人机必须持续估计平台状态，并根据运动趋势修正接近航迹。

如果无人机能够利用机载视觉或多传感器数据完成平台识别、相对定位和轨迹预测，就可以自主选择降落窗口并完成动态对准。

如何让无人机在平台持续运动的情况下稳定追踪、精准对准，并在条件不安全时主动中止降落？

这正是本期创新课题：无人机自主降落移动平台，希望探索动态目标感知、相对导航和安全着陆的一体化能力。

01

挑战赛课题介绍

无人机自主降落移动平台

本课题面向车辆、无人车和船舶等移动平台，探索无人机自主完成目标发现、连续跟踪、运动预测、接近对准与安全降落的方法。

核心任务：

• 设置移动平台路线、速度和转向方式，划定降落区域与安全边界，构建可重复测试场景；

• 自主识别并持续跟踪移动平台，估计相对位置、速度、航向及适宜的降落时机；

• 完成接近、对准、下降与触地确认，在条件不安全时自主中止、复飞或重新尝试。

无人机需要具备：

• 移动平台检测、识别与连续跟踪能力；

• 相对位置、姿态与速度估计能力；

• 平台轨迹预测与时间同步能力；

• 接近制导、航迹规划与对准控制能力；

• 风扰、延迟与平台机动补偿能力；

• 安全中止、复飞、着陆确认与性能评测能力。

最终实现从“人工遥控对准降落”到“无人机自主追踪移动平台并安全着陆”的转变。

课题挑战目标

六大技术方向，构建从目标发现、相对导航到移动平台安全着陆的完整闭环。

移动平台检测与跟踪

从机载相机或其他传感器中识别降落平台，在尺度、视角和背景变化下保持连续稳定跟踪。

技术方向：

目标检测｜视觉标记｜连续跟踪

相对定位与状态估计

估计无人机相对平台的位置、姿态、速度和航向，为接近制导和下降控制提供实时状态。

技术方向：

位姿估计｜传感器融合｜状态滤波

运动预测与落点规划

根据平台历史运动估计短时轨迹，综合平台速度、转向趋势和安全边界选择降落时机与目标落点。

技术方向：

轨迹预测｜时间对齐｜落点规划

拦截接近与对准制导

规划追赶与接近航迹，逐步匹配平台速度和航向，在保持安全间距的同时进入稳定下降位置。

技术方向：

拦截制导｜速度匹配｜航迹控制

精准下降与着陆确认

在相对运动、风扰和视觉抖动条件下持续对准降落区，完成柔和触地、停桨和着陆状态确认。

技术方向：

视觉伺服｜扰动补偿｜触地检测

安全策略与性能评测

设置不同平台速度、加减速、转弯、短时遮挡与风扰条件，验证自主中止、复飞、重试和紧急处置策略。

技术方向：

安全中止｜复飞重试｜指标评测

课题应用场景

移动平台自主降落不仅是一项精密飞控挑战，也对应多个真实的无人系统协同应用方向。

• 车载无人机作业

无人机完成任务后自主返回行驶车辆，减少停车等待并扩大连续作业范围。

• 海上移动平台回收

在船舶甲板或无人艇上完成回收，支撑海面巡检、搜索与环境监测。

• 自动补能与接续任务

降落到移动充电平台进行补能或更换电池，再继续执行巡检与配送任务。

• 异构机器人协同

验证无人机与无人车、无人艇之间的感知共享、任务接力与动态协同能力。

建议验证结果：

移动平台按不同速度完成直行、加减速和转弯，无人机依靠机载感知完成发现、跟踪、接近、对准与降落；输出着陆成功率、落点误差、任务时间、复飞次数及安全中止率等评测结果。

02

飞行机器人创新创造挑战赛

飞行机器人的发展，需要更多真实场景验证。一个创新想法，只有经过开发、测试和应用验证，才能真正转化为具有价值的产品。

为了帮助更多开发者参与其中，2026-2027年度飞行机器人创新创造挑战赛正式开启。

赛事面向高校、科研院所、科技企业、开发者团队及飞行机器人爱好者，打造集技术学习、项目开发、场景验证和成果展示于一体的创新平台。

参赛团队可基于FlyCore飞行机器人融控系统 开展项目开发，从方案设计、系统搭建，到场景验证和项目竞演，完成属于自己的飞行机器人创新作品。

同时，赛事将定期举办飞行机器人开发训练营，围绕系统搭建、技术开发、项目实践等内容，为参赛团队提供学习交流和项目成长支持。

持续发布创新课题，提供探索方向

为了帮助参赛团队快速进入开发实践，挑战赛将持续推出系列创新课题。

每期课题将结合飞行机器人技术方向和真实应用场景，为开发者提供项目参考。

开发者可以基于推荐课题开展研究，也可以结合自身兴趣进行拓展创新。

从一个技术想法，到一台真正能够完成任务的飞行机器人，这正是挑战赛希望推动的创新过程。

03

基于FlyCore，冲击百万创新基金

FlyCore飞行机器人融控系统，为开发者提供从飞行控制、定位导航到任务开发的一体化开发基础

FlyCore融合飞控、建图定位、识别规划、传感器接入等核心能力，构建感知、定位、规划、控制的完整闭环，支持开发者快速搭建飞行机器人平台，开展算法验证和应用探索。

基于 FlyCore，参赛团队可以快速完成方案设计、功能开发和场景验证，将自己的创新想法转化为真正能够飞行、能够完成任务的机器人作品。

通过 FlyCore，团队可以：

✓ 快速搭建飞行机器人平台
✓ 开展算法验证与功能开发
✓ 完成真实场景测试
✓ 参与挑战赛项目竞演

让想法真正飞起来，让创新走向真实应用。

本届挑战赛设立百万年度专项激励总资金，持续征集具有真实应用价值和产品潜力的飞行机器人创新项目。除现金奖励外，赛事还将为优秀项目提供技术指导、样机打磨、工程验证、供应链与市场推广等支持；表现突出的项目有机会进入产品化共创计划，并获得产业资源、创业孵化或战略投资支持。

报名参赛

高校、研究所、科技企业及相关开发者均可报名参赛。参赛团队需基于FlyCore融控系统开展自主开发与原创设计，提交可面向实际需求落地的创新方案。

赛事将按照“技术训练—项目开发—场景验证—成果竞演—产品化共创”的路径持续推进。飞行机器人开发训练营也将每月持续开展。

报名方式：

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