周圍環境狀態感知
測距模塊
這里列舉五個常用的測距模塊：超聲波、紅外TOF、激光、毫米波雷達、深度感知攝像頭。
超聲波和紅外TOF各方面性能比較相似，比如測量距離都比較近，像超聲波測量的距離一般在4米左右。另外這兩種傳感器的使用范圍都容易受到實際環境的限制，比如紅外TOF是向被測物體表面發射紅光并反射，如果遇到紅光反射率不高的物體像玻璃就會失效。但這兩種傳感器有一個最大的優勢就是成本低，另外模塊體積也比較小，所以在消費類無人機上得到了廣泛使用。
激光雷達測距一般都比較遠，大多數產品都可以達到100米以上，但是大雨大霧的天氣環境會影響其測量結果。另外的劣勢在于成本比較高： 在激光雷達行業實力最強的是Velodyne，它的一款適用于無人機使用的小型化產品VLP-16價格也達到了1000美元以上，對于商用無人機來說成本還是比較高。
深度感知攝像頭根據測量技術可以分為三種，立體攝像頭，也叫雙目視覺技術，代表產品就是大疆的精靈4；結構光技術，代表產品有微軟的Kinect；時差測距技術（TOF），由于生產廠家較少而且成本較高，因此在無人機上的應用很少。深度感知攝像頭在使用時也存在局限性，雙目視覺技術的缺點是在低光環境下無法正常工作，而結構光技術則與之相反，在強光下無法正常工作。因此有的廠家把兩種技術進行組合，彌補彼此的缺陷，擴大其適用的環境范圍。
提高測量精度的方法
傳感器校準
傳感器校準，包括精校準和粗校準。精校準效果比較好，但需要昂貴的標定設備；粗校準則不需要借助外部設備，只對傳感器本身進行操作即可。
以磁羅盤的粗校準為例，由于地球上任意位置的地磁場強度在較長時間跨度內都可視為是恒定的，當轉動磁羅盤時，根據相對運動可假設磁羅盤固定不動，而地磁場矢量隨之在轉動，其矢量端點在空間的軌跡應為一個標準的球體，但由于傳感器存在誤差，實際測出的數據并不嚴格都在球體的表面，這時候就需要根據測量出來的數值以及已知的準確值來計算兩者之間的換算關系，也就是該款磁羅盤的誤差模型。在以后使用該款磁羅盤時就可以根據粗校準得出的誤差模型來處理測量值，使得測量值的誤差減小。
磁羅盤校準（SGB sbgcenter）
多種傳感器數據融合
不同類型的傳感器數據融合方法有多種，在業內用的比較普遍而且效果也比較好的是EKF，也就是擴展卡爾曼濾波。
以計算飛機姿態角的融合方法為例，EKF更新過程主要分為兩個部分，預測更新和量測更新。預測更新主要利用陀螺儀更新預測狀態量，同時計算該狀態量的協方差矩陣。在量測更新中先會計算濾波增益，然后使用濾波增益融合預測狀態量、加速度計以及磁羅盤的數據，成為一個融合狀態量，同時計算融合狀態量的協方差矩陣，在下一次更新周期的計算中使用。
計算姿態角的融合方法流程
傳感器冗余設計
傳感器冗余設計主要是將多個同種傳感器進行組合，處理方法是首先會剔除數據異常的傳感器，然后再進行傳感器的融合。冗余設計不僅可以提高測量精度也可以提高整套系統的可靠性，在某一個傳感器失效的情況發生時，讓整個系統能夠繼續正常工作。