（来源：AMOVLAB 阿木实验室）

搜救任务启动后，最宝贵的是时间。现场可能位于山地林区、地震灾区、洪涝区域或野外失联点。复杂地形、建筑残骸、烟尘积水、光照变化和通信受限，都会增加人工搜索难度。

无人机可率先进入地面人员难以快速抵达的区域，从空中扩大搜索范围。在无GPS或弱信号环境中，它还要依靠机载传感器持续定位、识别障碍，并在有限时间内在指定区域自主搜索，发现并定位失踪人员，安全接近目标，准确投放模拟救援物资。

这条任务链构成了本期FlyCore飞行机器人挑战赛推荐课题：“应急搜救以及物资投送”。课题聚焦单架无人机的复杂环境自主作业，考验团队对感知、定位、规划和控制的系统集成能力。参赛团队可基于FlyCore融控系统完成项目开发与场景验证，携完整作品参与挑战赛，冲击百万创新基金。

01

挑战赛课题介绍

应急搜救及物资投送

课题要求单架无人机在指定区域内完成自主搜索，发现并定位失踪人员；随后结合实时环境信息规划安全路线，稳定接近目标，完成模拟救援物资投放。定位、感知、规划和控制需要在同一架飞行平台上协同运行。

任务中的每一步都会影响下一步。定位漂移可能带偏搜索航线，环境感知不稳定会增加接近风险，目标位置估计误差还会进一步影响投放结果。团队最终交付的应是一套可以重复运行、可以记录过程、可以在环境变化下保持稳定的完整系统。

围绕任务边界，参赛作品需要重点完成以下内容：

• 单机自主作业：尽量减少任务过程中的人工干预，让无人机独立完成主要决策与控制。

• 区域覆盖搜索：按照规划航线扫描指定区域，兼顾搜索效率与覆盖完整性。

• 目标识别定位：发现失踪人员后给出稳定、可用于导航的目标位置信息。

• 安全接近目标：根据障碍物和地形变化调整路径，并为投送留出安全空间。

• 完成模拟投送：控制飞行状态与释放时机，使物资落在目标附近的有效区域。

课题挑战目标

参赛团队可以围绕以下五个方向开展系统设计、算法开发和场景测试。每项能力都应先单独验证，再进入整机联调。

自主定位

在GPS不可用或信号不稳定时，无人机仍要持续估计自身位置和姿态，为自主飞行、搜索覆盖与后续接近提供可靠基准。团队需要关注定位初始化时间、累计漂移和快速运动时的估计稳定性。

技术方向：

视觉定位｜惯性导航｜多源融合

环境感知

无人机需要通过传感器获取周围信息，理解空间结构，识别建筑残骸、树木、坡地或临时障碍，并为避障和安全通行提供依据。感知结果还要及时传递给规划模块，避免出现“看见了却来不及躲”的情况。

技术方向：

环境建模｜障碍检测｜空间感知

目标感知

搜索过程中，无人机要发现失踪人员，进一步完成目标定位与状态判断，把画面中的目标转化为可用于规划和接近的位置数据。复杂背景、树荫、姿态变化和部分遮挡都会提高识别难度。

技术方向：

目标检测｜目标定位｜状态判断

路径规划

无人机需按照航线覆盖指定搜索区域；发现目标后，还要结合环境与障碍信息，重新规划安全、高效的接近路线。规划模块既要减少搜索盲区，也要控制转弯次数、航程与能耗。

测试时可比较不同航线间距和飞行高度下的覆盖率、搜索时长及剩余电量，寻找适合本机载荷和传感器视场的参数。

技术方向：

搜索规划｜路径优化｜自主决策

物资投送

接近失踪人员后，无人机要保持稳定飞行，持续跟踪目标，并在合适的位置和时机完成模拟救援物资的精准投放。飞行高度、速度、风扰和载荷变化都会影响落点。

建议从低速、低高度的固定点投放开始，逐步增加侧风、位置偏差和载荷变化，建立投放误差记录。

技术方向：

目标跟踪｜运动控制｜精准投放

课题应用场景

• 灾后搜救：在地震、洪水、滑坡等灾害环境中搜索受困人员，并提供及时的物资支持。

• 山地林区救援：辅助搜救人员发现失踪目标，提高复杂地形中的搜索与响应效率。

• 野外失联搜寻：支持无人系统在人员难以快速覆盖的区域开展目标搜索与定位。

• 临时应急投放：在道路中断或地面力量尚未抵达时，将必要物资送到目标附近。

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。

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