纳米尺度自主导航：算法、架构与约束

纳米级无人飞行器（nano-UAV）的自主导航受到极端的尺寸、重量和功率（SWaP）约束（重量<50克，板载处理器功耗低于100毫瓦），这使其从根本上区别于标准的机器人范式。本综述综合了专门为这些亚100毫瓦计算环境设计的感知、计算和控制架构的最新进展。我们批判性地分析了从经典基于几何的方法到新兴“边缘AI”范式的转变，包括部署在超低功耗片上系统（SoC）上的量化深度神经网络和神经形态事件驱动控制。除了算法，我们还评估了自主性所需的硬件-软件协同设计，涵盖了密集光流、优化同步定位与地图构建（SLAM）以及基于学习的飞行控制的进展。尽管在视觉导航和相对姿态估计方面取得了显著进展，我们的分析揭示了在长期续航、动态环境中的鲁棒避障以及强化学习策略的“仿真到现实”迁移方面仍然存在差距。本综述为弥合这些差距提供了路线图，倡导融合轻量级经典控制与数据驱动感知的混合架构，以实现在GPS拒止环境中完全自主、敏捷的纳米级无人飞行器。