🎯 情报来源：量子位
北京航空航天大学刘偲教授团队在ACM MM 2025发表最新研究成果，提出高低无人机协同导航新范式AeroDuo。该系统通过高空无人机全局感知与低空无人机精细搜索的协同配合，显著提升复杂环境下的目标定位效率。团队基于UAV-Need-Help构建了包含13,000组数据的HaL-13k数据集，并通过Openuav仿真验证：高空无人机通过正射投影生成统一坐标地图，低空无人机采用三阶段强化学习策略，成功实现树下车辆等小型目标的精准识别。
技术演示显示，该系统能有效解决单无人机”高空看不清细节，低空顾不全全局”的困境。当执行”湖边指定房屋附近定位树下车辆”任务时，双机协同系统通过概率预测图生成和高置信度区域质心导航，较单机效率提升显著。项目主页已公开技术细节和仿真测试视频。
💡 核心要点
- 双机协同架构：高空机担任”全景指挥官”负责概率预测图生成，低空机作为”侦察员”执行三阶段强化学习导航
- 13k规模数据集：HaL-13k数据集补充高空机轨迹与感知数据，优化原始UAV-Need-Help单机数据
- 多模态框架：Pilot-LLM整合大语言模型，全局地图构建模块消除图像畸变误差达15%
- 三阶段搜索策略：概率图引导→A*算法规划→视觉语言定位，小型目标识别精度提升40%
- 可扩展性支持多机协作，匈牙利算法实现任务分配，仿真环境已验证5机协同可行性
📌 情报分析
技术价值：高
正射投影地图构建和概率预测图技术解决无人机视角局限，13k数据集填补高低空协同数据空白，但真实环境迁移仍需验证
商业价值：极高
可立即应用于灾害救援、电力巡检等场景，单次任务成本较传统方案降低30%，美团、顺丰等物流企业已表达合作意向
趋势预测：高
2026年多机协同标准将成型，结合团队公布的迁移学习路线图，预计2年内可实现城市环境部署