从山火搜救到灾后勘察，时间常常意味着生命。分秒必争的任务要求无人机在陌生狭窄环境中既要飞得快、又要飞得稳。香港大学机械工程系张富教授团队在Science Robotics(2025)发表论文“Safety-assured High-speed Navigation for MAVs”提出了微型无人机的安全高速导航系统-SUPER，实现了20 m/s自主飞行并保证极高的避障成功率，甚至成功绕过直径仅2.5mm的电线，把“鸟类级”闪避本能带到现实。

视频来源: https://www.youtube.com/watch?v=GPHuzG0ANmI

01研究背景

在未知环境中实现“又快又安全”的飞行，目前主流方案仍然存在局限：一些竞速类方法大多依赖动捕或事先建图难以落地；保守规划算法则为安全牺牲了速度；纯视觉轻量系统又受量程、光照和运动模糊限制，难以在高速度下保持稳定感知。

面临挑战

机体敏捷性约束高速避障需要小尺寸与高推重，但微型飞行器缩小体型后，留给传感器、计算单元和电池的空间有限，稍有负载增加便可能削弱机动性。
远距离精准感知视觉/ToF 方案有效距离仅数米，难以在数十米外探测细小障碍，三维感知需兼顾“轻量+长距+高精度”。
速度-安全矛盾飞得越快，越容易陷入感知盲区，必须在不牺牲速度的前提下提供可切换的安全轨迹。
机载算力实时性全部感知-建图-规划环节需要在嵌入式平台内保持子模块毫秒级延迟。

02 技术亮点

该研究围绕上述核心难点，提出了具备高机动性、远距感知、快速反应与安全保障的一体化系统-SUPER。

图片来源：Ren 等，《Science Robotics》（2025），论文“ Safety-assured High-speed Navigation for MAVs”

高敏捷无人机平台

研究团队设计了一款紧凑型四旋翼无人机，轴距280mm，起飞重量1.5KG，推重比超过5.0，具备快速转向和机动飞行能力，满足高速飞行所需的高敏捷性。

图片来源：Ren 等，《Science Robotics》（2025），论文“ Safety-assured High-speed Navigation for MAVs”

远距离精准感知

SUPER搭载Livox MID360（三维激光雷达），具备 70米测距能力与厘米级精度，可在林间或夜间等低光照环境中稳定工作，并搭载FAST-LIO2算法，融合 IMU和激光雷达数据，实现高精度、低延迟的自主定位与感知。

点云地图优化

SUPER引入基于滑动窗口的时空点云地图(spatiotemporal point cloud map)表示环境状态：

可直接在点云上区分已知与未知空间，摆脱传统OGM/ESDF的射线投影开销；
利用时间戳机制识别动态障碍并剔除；
地图更新延迟仅1-5ms,适配高速重规划需求；
能有效保留细小物体的点云特征。

双轨迹规划框架

SUPER采用双轨迹规划框架，在每次重新规划周期中同步计算两条轨迹：

探索轨迹：同时覆盖已知和未知区域，尽可能提高飞行速度；
备份轨迹：严格位于已知安全区域内，确保即使规划失败时也能安全飞行。
通过 MINCO可微多项式模型联合优化轨迹形状、时间分配与切换时机，端到端优化耗时控制在10–47 ms。
相较于 Bubble、Raptor 和 Faster 等方法，SUPER 在仿真中任务失败率降低 35.9–95.8 倍,平均飞行速度更高，成功率高达 99.63%。