核心技术

九天技术拥有多项自主研发的核心技术,为低空飞行器提供智能化解决方案

核心技术优势

深度学习算法

自主研发的深度神经网络模型,在复杂环境下仍能保持高精度的目标检测与识别能力,为飞行器提供智能决策支持。

  • 卷积神经网络(CNN)图像识别
  • 循环神经网络(RNN)时序数据
  • 强化学习自主决策
  • 迁移学习适应多场景

多传感器融合

创新的传感器融合技术,整合视觉、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器数据,实现全方位环境感知。

  • 卡尔曼滤波算法数据融合
  • 自适应权重分配机制
  • 实时传感器故障检测
  • 冗余设计提高可靠性

智能路径规划

基于强化学习的路径规划算法,能够在动态环境中实时调整飞行路径,确保任务高效完成。

  • A*算法基础路径搜索
  • RRT算法复杂环境导航
  • 动态避障策略
  • 多目标优化路径规划

安全冗余设计

多重安全冗余机制,包括硬件冗余、软件容错和应急处理系统,确保飞行器在各种极端条件下的安全运行。

  • 双冗余飞控系统
  • 多电源备份机制
  • 故障自诊断与恢复
  • 应急降落策略

技术架构

技术架构图

分层式系统架构

九天技术采用分层式系统架构,将复杂的飞行控制系统分解为多个独立但相互协作的模块,确保系统的可扩展性和可维护性。

1

感知层

多传感器数据采集与预处理,视觉、激光雷达、IMU、GPS等数据融合

2

决策层

基于深度学习的环境理解与决策,目标识别、路径规划、行为决策

3

控制层

飞行姿态控制与轨迹跟踪,PID、自适应、鲁棒控制算法

4

执行层

电机控制与舵机驱动,实现精确的飞行控制指令执行

研发成果

100+
技术专利
30+
软件著作权
20+
学术论文
5
技术标准

国家级高新技术企业

2020年通过认定,技术创新和研发能力达到行业领先水平

ISO9001认证

2021年通过质量管理体系认证,确保产品研发流程标准化

行业创新奖

2022年获得中国无人机产业创新奖,表彰智能飞行控制突出贡献

技术合作

与国内外高校、研究机构和企业共同推动技术发展

🎓 高校合作

北京航空航天大学

联合建立智能飞行控制实验室

西北工业大学

合作开发新型导航算法

哈尔滨工业大学

共同研究多机协同控制技术

🔬 研究机构

中科院自动化研究所

合作开发深度学习在飞行控制中的应用

中国航空工业集团

联合开展军用无人机控制系统研发

🏢 企业合作

质谱华章

AI、大模型和航空技术融合战略合作

北京低空经济咨询有限公司

合作开发物流无人机、智能配送系统