1. 课程导入

当一架无人机起飞后，飞控最先要回答的问题不是“往哪飞”，而是“我在哪”。定位是导航、控制、任务规划与返航决策的共同基础。没有稳定可信的位置估计，再优秀的控制算法也无法保证飞行安全。在真实任务中，单一传感器往往难以覆盖全部场景：卫星导航在开阔环境下精度高，但进入城市峡谷、林间、室内或强电磁干扰区域后可能失效；惯性测量单元（IMU）短时输出平滑，却会随时间累积漂移；视觉、激光雷达、气压计、磁力计、超宽带（UWB）等又各自受光照、纹理、天气、遮挡和部署条件限制。因此，现代无人机定位系统普遍走向多源融合与动态切换。

本课程围绕“多源定位切换与重定位”展开，目标不是简单罗列传感器，而是建立一套可工程落地的判断与处理框架：什么时候信任哪个源，什么时候切换，切换时如何避免跳变，丢失定位后如何重新找回自身位置。学完本课程，你应能读懂定位系统的状态机与数据流，能设计基本的切换策略，能分析常见失效场景，并能用日志和参数定位问题。

一、核心原理：从单源到多源的可信定位

无人机定位的本质是估计机体在某个参考坐标系中的位置、速度和姿态。不同传感器提供的信息维度不同：GNSS 提供绝对位置但更新率较低；IMU 提供高频角速度和加速度，适合短时递推；视觉/激光提供相对位姿或地图匹配；气压计提供高度趋势；磁力计提供航向参考。多源融合的核心思想是互补与冗余：用高频惯性信息平滑低频绝对信息，用绝对信息抑制惯性漂移，用多源交叉验证提升可信度。

切换与重定位则是在融合之上的决策层。切换不是“关掉一个、打开另一个”这么简单，它涉及状态估计的连续性、协方差一致性、时间同步和故障隔离。重定位则是在定位丢失或置信度极低时，通过地图匹配、已知标志、历史轨迹或外部辅助重新建立全局位置。下面这张图展示了典型的多源定位切换与重定位信号链，从传感器输入到融合估计，再到切换决策与重定位触发。

二、方法流程：切换与重定位的基本步骤

工程上，多源定位切换通常遵循“监测—评估—决策—执行—验证”的闭环。第一步是健康监测：对每个定位源计算可用性、更新率、残差、协方差和连续性指标。第二步是可信度评估：结合场景先验（室内/室外、有无遮挡）和历史表现，给出各源权重。第三步是切换决策：当主源置信度低于门限或出现故障时，按优先级和互补性选择备用源。第四步是平滑执行：通过渐入渐出、协方差重置或状态映射，避免位置跳变。第五步是切换后验证：观察新源与惯性递推的一致性，确认无误后再完全接管。

重定位流程则更强调“搜索—匹配—确认—恢复”。当系统判定定位丢失时，先进入降级模式，依靠惯性维持短时估计；同时启动重定位搜索，利用地图、视觉标志、UWB 基站或已知航点进行匹配；匹配成功后，不是立刻硬切，而是先做一致性校验，再逐步恢复全局位置输出。

三、案例场景：从开阔地到城市峡谷

假设一架多旋翼执行园区巡检任务。起飞阶段在开阔地，GNSS/RTK 固定解稳定，IMU 与气压计辅助平滑，定位精度可达厘米级。当无人机飞入楼宇之间的狭窄通道时，GNSS 卫星数骤降，多路径效应增强，水平精度因子变差。此时系统应降低 GNSS 权重，提升视觉/激光里程计与 IMU 的融合比例，保持短时相对定位连续。若视觉因纹理缺失或强光失效，则进一步降级到纯惯性递推，并触发重定位准备。

当无人机飞出峡谷重新获得 GNSS 时，不能直接把位置“拉”回卫星解，否则会出现明显跳变。正确做法是先比较 GNSS 解与当前惯性递推位置的偏差，若在合理范围内则平滑收敛；若偏差过大，则先怀疑 GNSS 异常或多路径，暂不采纳，直到连续多帧一致后再恢复。

四、误区与复盘：切换不是“越频繁越好”

初学者常犯的错误包括：只看传感器精度，不看更新率和延迟；切换时直接替换位置，造成控制振荡；忽略时间同步，导致融合结果被“旧数据”污染；以及把重定位当成简单重启，丢失了历史约束。复盘时应重点检查三件事：切换前后位置是否连续、协方差是否一致、日志中是否能还原决策依据。

五、整体课程框架与实战项目

本课程共 30 章，按“基础认知—融合方法—切换策略—重定位—工程实战”递进展开。前段介绍坐标系、传感器特性与误差模型；中段讲解卡尔曼滤波、因子图、多源融合与健康评估；后段聚焦切换状态机、重定位触发、地图匹配与故障注入测试。每章都配有可复现的参数、日志片段或配置示例，帮助你从“看懂”走向“做出来”。

# 典型定位配置片段（示意）
positioning:
  sources: [gnss, imu, vision, uwb]
  fusion: ekf
  switch:
    gnss_min_sats: 8
    vision_min_quality: 0.6
    imu_timeout_ms: 50
  relocalization:
    trigger_on_lost_ms: 800
    map_match: true
    smooth_recover: true

实战项目将围绕一架巡检无人机展开：在开阔地、城市峡谷和室内三种场景中，依次验证多源切换、降级运行与重定位恢复。你需要完成定位源配置、切换门限设计、日志分析和一次故障注入测试。完成本课程后，你应能独立设计一套可解释、可验证、可恢复的多源定位切换方案。