贵州民族大学无人机应用技术微专业
2025年招生简章
一、 微专业介绍
随着国家大力发展低空经济，贵州省亦将其视为推动经济社会发展的新增长点，无人机应用技术已成为此战略中的关键支撑力量 。贵州复杂的地形地貌，为无人机在测绘、物流、巡检、应急救援和农业植保等领域的广泛应用和潜力释放创造了得天独厚的条件 。当前，业界对能够胜任复杂场景任务规划、多载荷集成、专业数据处理与分析及合规运营维护的高端复合型无人机人才需求极为迫切，人才缺口巨大。
本微专业紧密围绕国家发展低空经济的战略部署及贵州省打造低空经济强省的目标，聚焦无人机在智慧农业、智能巡检、地理测绘、应急救援及低空物流等领域的先进控制与智能应用 。旨在培养学生在复杂低空环境下的无人机系统应用、数据分析及智能决策能力，精准对接贵州低空经济发展的人才需求 。
二、 培养目标
本微专业旨在培养学生系统掌握无人机系统动力学建模、仿真与验证，现代控制理论在无人机飞行控制中的应用，智能感知与导航技术，任务载荷的精密控制与数据同步，复杂环境下的自主航线规划与避障算法，以及无人机数据的高级处理与行业智能化应用 。
通过理论与实践相结合，培养学生具备扎实的控制系统设计与分析能力、工程实践能力、创新思维、团队协作精神和国际化视野，能够胜任无人机飞控算法设计与优化、复杂地形条件下的高精度自主作业、多无人机协同控制以及面向特定行业的复杂系统设计与实施工作，以适应并引领低空经济智能化、自主化发展的趋势。
三、 培养要求
学生在学习主修专业的基础上，利用业余时间修读本微专业课程，应获得以下方面专业知识和能力素养：
1） 掌握核心理论与技术：深入理解无人机系统（多旋翼、固定翼）的动力学建模、空气动力学、传感器与执行器模型等专业知识 ；熟悉基于模型的控制系统设计、状态估计与滤波、自主导航与路径规划、多传感器数据融合等核心算法与技术 。
2） 强化实践与系统开发能力：能够运用MATLAB/Simulink、Coppeliasim等专业软件进行无人机系统建模、算法设计与仿真验证 ；具备从需求分析、方案设计、软硬件集成到系统调试与性能评估的全流程研发能力，胜任无人机子系统或小型整机系统的开发与测试 。
3） 培养创新与应用拓展能力：提升在特定行业应用中（如精准农业、智能巡检）的创新与实施能力 ；鼓励学生参与无人机开源项目（如PX4, ArduPilot）的二次开发或在实验平台上进行算法部署与验证，拓展技术视野与解决复杂问题的能力 。
四、 招生对象及条件
本微专业2025年课程主要面向：
硕士研究生：机械工程、控制科学与工程（或相关方向，如导航、制导与控制）等专业 。
本科生（大二及以上年级）：自动化、机械电子工程、测控技术与仪器等新工科类专业 。
鼓励具备扎实的《自动控制原理》、《高等数学》、《线性代数》、《概率论与数理统计》等课程基础，对无人机系统设计、飞行控制、人工智能有浓厚兴趣，并有志于从事无人机核心技术研发与高端应用的学生修读 。实行选拔制招生，优先考虑具有控制系统设计、机器人项目经验、编程基础（如C++/Python, MATLAB/Simulink）或相关竞赛经历者 。
五、 学习时长
本微专业学习时长请参考微专业教学计划安排，总学分16学分。
六、 授课方式
本微专业独立开班。采用周一至周日线上线下相结合的混合式教学模式。
七、 学分认定
按省教育厅和学校教务处通知要求进行认定。
八、 招生时间安排及报名方式
2025年6月8日24：00之前符合报名条件的同学可扫码填写微专业报名表，物理与机电工程学院将择优录取。
微专业开课时间由物理与机电工程学院具体通知。
九、 微专业课程设置及课程介绍
课程名称 |
学时 |
学分 |
开课时间 |
《自主无人系统概论》 |
32 |
2 |
2025年6月 |
《无人机系统建模与仿真》 |
48 |
3 |
2025年6月 |
《自动控制技术》 |
48 |
3 |
2025年6月 |
《运动控制技术》 |
32 |
2 |
2025年6月 |
《导航与自主控制技术》 |
48 |
3 |
2025年6月 |
《无人机系统综合设计》 |
48 |
3 |
2025年6月 |
备注：学生已修课程的学分大于或等于该设置学分，可申请免修。 |
《自主无人系统概论》
介绍自主无人系统的定义、发展历程、分类（涵盖陆、海、空、天）。重点阐述自主无人系统的体系架构、关键技术（感知、决策、控制、协同等）、自主等级划分。探讨无人机、无人车、无人船等典型系统的应用场景、产业链现状、未来趋势以及相关的伦理法规与社会影响。为学生建立自主无人系统领域的宏观认知。
《无人机系统建模与仿真》
重点讲授无人机（多旋翼、固定翼为主）的坐标系定义与转换、刚体运动学与动力学方程（六自由度模型）。深入分析空气动力学原理与建模、推进系统（电机、螺旋桨）模型、传感器（IMU、GPS、视觉、LiDAR等）模型及执行器模型。学习使用MATLAB/Simulink、Coppeliasim等专业仿真软件进行无人机整机及子系统模型的建立、参数辨识、动态特性仿真分析与模型验证方法。
《自动控制技术》
系统讲授线性时不变系统的基本理论。包括控制系统的数学模型（传递函数、状态空间方程）、时域分析、频域分析、根轨迹法、稳定性判据（劳斯、能奎斯特）。重点介绍PID控制器设计与参数整定、串级控制。状态空间中的能控性、能观性分析，以及基于状态反馈的极点配置和状态观测器设计。本课程将结合无人机姿态控制、高度控制等实例，强化理论在无人系统中的应用。
《运动控制技术》
聚焦于实现精确机械运动的控制方法。主要内容包括直流电机、步进电机、伺服电机等执行机构的工作原理与驱动技术；运动控制系统的基本组成与典型结构；位置环、速度环、电流环的控制策略；运动轨迹规划与生成算法（如S型曲线、多项式插值）；多轴运动同步控制技术。结合无人机云台控制、舵面控制、电机调速等具体应用，进行案例分析与设计。
《导航与自主控制技术》
导航部分包括全球导航卫星系统（GNSS）原理、惯性导航系统（INS）原理（捷联惯导算法）、多传感器信息融合技术（如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波）及其在无人机组合导航中的应用。自主控制部分包括路径规划算法（如A*、RRT、Dijkstra）、实时避障策略、目标跟踪、视觉伺服、以及初步的自主决策与任务规划方法（如有限状态机、行为树）。探讨SLAM（同时定位与建图）技术的基本原理与应用。
《无人机系统综合设计》
这是一门项目驱动的顶点课程。学生以团队形式，选择具体的无人机应用场景（如贵州山地农业植保、桥梁巡检、应急搜救等），或针对无人机某一关键技术进行深化。综合运用前序课程所学的建模、仿真、控制、导航与自主技术，完成无人机子系统或小型整机系统的需求分析、方案设计、模块选型、软硬件集成、算法实现、系统调试、性能测试与评估。强调工程文档撰写、项目管理、团队协作和口头报告能力。鼓励采用开源硬件（如Pixhawk）和软件（如ROS、PX4）平台进行开发。
一审一校：刘超
二审二校：李伟民
三审三校：王燕妮
