河北
来源：市场资讯
（来源：AMOVLAB阿木实验室）
森林深处，是飞行机器人自主能力的一场真正考验。
在开阔环境中，无人机已经能够依靠成熟的飞控系统完成稳定飞行。但当它进入林下空间，面对密集植被、复杂地形和不断变化的目标环境，飞行任务将变得完全不同。
树木与枝叶不断遮挡视线，让无人机难以准确感知周围环境；复杂的空间结构增加了避障难度，每一次飞行决策都需要更加谨慎；弱 GPS 环境降低了定位可靠性，对自主导航提出更高要求；
而持续移动的目标，更要求无人机具备实时感知与动态追踪能力。
如何让无人机在这样的环境中看懂周围世界，找到目标，并持续完成自主追踪？
这正是本期创新课题：林下移动目标追踪，希望探索的方向。
01
挑战赛课题介绍
林下移动目标追踪
本课题面向林下复杂环境，探索单架无人机自主完成移动目标追踪的方法。
无人机需要具备：
感知环境的能力；
发现目标的能力；
规划路径的能力；
持续跟踪的能力。
最终实现从“人工操控飞行”到“自主完成任务”的转变。
课题挑战目标
五大技术方向，构建完整追踪能力。
自主定位
让无人机知道“自己在哪里”。探索复杂环境下的位置估计方法，为自主飞行提供基础。
技术方向：
视觉定位｜惯性导航｜多源融合
环境感知
让无人机理解“周围有什么”。通过传感器获取环境信息，实现空间理解和障碍识别。
技术方向：
环境建模｜障碍检测｜空间感知
目标感知
让无人机找到需要追踪的目标。完成移动目标发现、定位和状态判断。
技术方向：
目标检测｜目标跟踪｜状态预测
追踪控制
让无人机保持持续跟随。根据目标运动变化调整飞行策略。
技术方向：
跟踪算法｜运动控制｜动态调整
导航避障
让无人机实现安全飞行。根据环境变化规划路径，完成动态避障。
技术方向：
路径规划｜自主决策｜安全控制
课题应用场景
林下移动目标追踪不仅是一项技术挑战，也对应着多个真实应用方向。
森林巡护
辅助森林资源管理，提高复杂区域巡查效率。
应急搜救
在复杂环境中快速发现并跟踪人员目标。
野外探索
支持无人系统开展未知区域探索任务。
智能巡检
提升无人机在非结构化环境中的自主作业能力。
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。
求喜欢
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