浙大仿生 AI 飞控系统突破复杂环境导航瓶颈 助力农业植保安全升级

在浙江安吉的竹林深处，一群搭载浙江大学自主研发仿生 AI 飞控系统的无人机正穿梭于茂密枝叶间。这些 “空中精灵” 通过端侧视觉导航技术实时捕捉环境信息，以 98% 的避障准确率灵巧避开障碍物，其核心技术 —— 动态路径规划算法，正为农业植保无人机在复杂林区的安全作业开辟新路径。

一、仿生灵感赋能智能导航，破解复杂环境作业难题

浙江大学控制科学与工程学院团队从鸟类群体协作与昆虫环境适应能力中汲取灵感，历时三年研发出具备 “独立感知 - 自主决策” 能力的仿生 AI 飞控系统。区别于传统依赖卫星定位或地面基站的导航模式，该系统搭载轻量化端侧视觉模块，通过单目摄像头与深度神经网络实时构建三维环境地图，结合惯性测量单元（IMU）实现厘米级定位。在竹林、丘陵等卫星信号易受遮挡的复杂场景中，无人机可自主识别树干、电线、高压塔等障碍物，并基于改进的 RRT * 算法动态生成最优飞行路径，将避障响应时间压缩至 0.3 秒，较传统系统提升 50%。

“我们的目标是让无人机像鸟儿一样‘看懂’环境，即使在 GPS 信号丢失的情况下，也能通过视觉信息实现安全导航。” 项目负责人高飞副教授解释道。该系统通过模拟生物视觉神经的信息处理机制，将机载算力需求降低 40%，却实现了比传统方案更高的环境解析精度，尤其在植被覆盖率超过 70% 的林区，避障准确率从行业平均 85% 跃升至 98%，彻底改变了复杂地形中无人机 “易撞机、难操控” 的痛点。

二、端侧视觉与动态规划协同，构建安全作业防护网

系统的核心优势在于 “端云协同 + 边缘计算” 的轻量化架构：无人机通过端侧视觉模块实时采集图像数据，经机载处理器快速处理后生成局部环境地图，同时将关键数据上传至云端进行全局路径优化。这种 “本地决策 + 云端辅助” 的模式，既避免了纯云端控制的时延问题，又解决了传统端侧计算的算力局限。在农业植保场景中，搭载该系统的无人机可根据作物高度、行距自动调整飞行高度，在穿越梯田、果树时保持 0.5 米安全距离，显著减少因碰撞导致的设备损坏与农药泄漏事故。

浙江某茶园实测数据显示，使用仿生飞控系统的无人机作业效率提升 30%，事故率较传统机型下降 65%。“以前无人机在茶树间飞行时，经常因枝叶遮挡导致避障失误，现在即使在密植茶园也能流畅作业，大大节省了我们的时间和维修成本。” 茶农李师傅表示。

三、从实验室到田间地头，开启智慧农业新图景

目前，该技术已率先应用于极飞科技、大疆等企业的农业植保无人机，通过模块化适配实现对现有机型的智能化升级。针对植保作业高频需求，系统特别优化了 “低空贴地飞行” 与 “抗扰悬停” 功能，在 5 级风力环境下仍能保持稳定，确保农药喷洒均匀度误差小于 5%。更重要的是，其端侧视觉导航技术无需依赖高精度地图预加载，可快速适应新作业区域，尤其适合中国丘陵山区碎片化农田的植保需求。

“这项成果不仅是技术突破，更是农业生产方式的变革。” 浙江大学湖州研究院相关负责人指出，仿生 AI 飞控系统正推动植保无人机从 “粗放式作业” 向 “精准化服务” 转型。随着系统与遥感监测、变量施肥等技术的深度融合，未来可构建 “环境感知 - 决策规划 - 作业执行” 的全闭环智能体系，为农作物病虫害防治、叶面肥精准喷施提供全流程保障。

四、科研创新引领行业变革，夯实 “中国智造” 技术底座

该成果源于浙大团队在机器人自主导航领域的长期积累，相关研究曾以封面论文发表于《科学・机器人》（Science Robotics），并荣获 2024 年国际基础科学大会 “前沿科学奖”。团队突破传统飞控系统对卫星信号的依赖，建立了完全自主可控的视觉导航算法体系，其核心代码已纳入国家农业智能装备技术标准，为国产无人机打破国际技术壁垒提供了关键支撑。

随着《“十四五” 智慧农业发展规划》的推进，农业无人机正成为数字乡村建设的重要载体。浙大仿生 AI 飞控系统的落地，不仅提升了复杂环境下的作业安全性，更证明了 “仿生 + AI” 技术在高端装备领域的广阔应用前景。当科技的翅膀掠过希望的田野，一幅 “机器替人、精准高效” 的智慧农业新图景，正借助中国科研工作者的创新力量徐徐展开。

从竹林中的技术验证到万亩茶园的规模化应用，浙大团队用仿生智慧赋予无人机 “看懂世界” 的能力。这项突破不仅守护了田间地头的作业安全，更标志着中国在农业机器人核心技术领域从 “跟跑” 迈向 “领跑”，为全球复杂环境下的智能装备研发提供了 “中国方案”。