GPS負責測量速度、位置參量，也是導航系統中最重要的傳感器之一。在開闊環境中，GPS信號相對較穩定；然而，在實際使用場景中，飛行器的使用環境往往存在較多的遮擋以及信號干擾，此時，我們不得不面對短暫丟失GPS信號的境況，此時，若無光流等等價傳感器，則必須采取特殊處理邏輯，對其進行安全降落，避免出現其他異常情況。

TOF/超聲波

TOF與超聲波屬于同一類單點測距的傳感器，區別在于前者的測量束角較小，能量較為集中，屬于電磁波，不容易在傳輸過程中損耗；而后者，屬于機械波，容易在傳輸過程中損耗，且傳輸距離較近。超聲波傳感器在早期的多旋翼飛行器中應用較多，隨著TOF傳感器的成本下降，逐漸取代了超聲波傳感器成為單點測距傳感器的中的主流。

毫米波雷達/激光雷達

毫米波雷達屬于一種多點測量的電磁波雷達，其抗干擾性能較強，測量距離較遠，多用于多旋翼飛行器的某一方向避障。而激光雷達則能夠測量360度范圍內的點云數據，可用于地圖構建與導航，但價格較為昂貴，且環境適應性不如毫米波雷達般健壯。因此，其并未在多旋翼無人機當中作為主流傳感器而普及。

雙目相機

雙目相機能夠測量某一方向內物體的深度信息，可用于無人機的地圖構建、避障以及位置估計等用途，價格低廉。然而，其對于環境光照也有較高的要求，需要配合其他等價傳感器一同使用。

光流傳感器

光流傳感器負責測量速度、位置信息。它在一定程度上，能夠補充GPS傳感器的作用，如低空飛行時，能夠提高速度測量精度；在GPS受干擾時，能夠繼續估計速度、位置等參量，提高導航系統的魯棒性。

傳感器作為導航系統主要的模塊之一，上述介紹了多旋翼無人機中主要的傳感器的特性。下面將著重介紹導航系統設計中常用的兩種算法——互補濾波算法與卡爾曼濾波算法。同時，闡述一種多旋翼飛行器導航系統的設計方案。

二、導航系統設計中常用的兩種算法——互補濾波算法與卡爾曼濾波算法

互補濾波算法簡介

互補濾波器的主要原理是把一個主要包含高頻噪聲，和一個主要包含低頻噪聲的信號分別通過一個低通濾波器和高通濾波器，并做平均，從而使平均后的結果是真實信號較為準確的估計。簡單的講，就是將兩個表征同一個狀態信息的觀測量分別經過低通/高通濾波器后，將其進行加權，從而使其達到優勢互補的效果。

互補濾波器常被用于姿態解算、相對高度的估計等應用。其運算量小，能夠在一定程度上解決狀態估計的問題。然而，由于其本質上并非最優估計算法。當系統運行環境發生較大變化或出現較大擾動時，其估計精度會大幅下降，這也是其與主流估計算法——卡爾曼濾波之間存在的一個較大區別。下面為采用互補濾波算法的姿態解算流程圖。

卡爾曼濾波算法簡介

卡爾曼濾波算法是工業領域應用最為廣泛的最優估計算法之一。卡爾曼濾波器的作用就是通過降低來自系統本身的誤差和環境引起產生的誤差，使得我們的估計與預測逼近最優狀況。它通過已知的量，去求的隱藏的變量的過程中，需要構建已知量與隱藏變量之間的關系函數，也叫做系統動力方程。但是由于系統本身的誤差與系統受環境干擾后產生的誤差的原因，實際當中的估計與預測并不會與系統動力方程相符。這里的誤差具體來說有三方面：系統誤差/測量誤差，環境誤差/過程誤差，估計誤差。