这种技术，就是无人机“自动避障”系统。

无人机在自动飞行的过程中遇到障碍物时，通过实时测量的方式自动识别、有效规避障碍物，来保障安全飞行。

它最直接的好处就是，能够很大程度上减少因为人为疏忽或外部干扰造成的炸机事故。

既避开了飞行途中的障碍物，也避开了不必要的麻烦。

倘若无人机在飞行中撞上了障碍物，那么这将会是一场代价昂贵的教训。

 自动避障的实现路径 

无人机自动避障系统的运行可分为三个阶段。

一是感知障碍物；二是绕过障碍物；三是路径搜索。

也就是无人机从发现障碍物，到可以自动绕开障碍物，再到自动规划飞行路线的过程。

第一阶段，无人机感知到障碍物，快速地识别后并悬停下来，等待下一步指令。

第二阶段，无人机通过传感器精确感知到障碍物的具体轮廓，然后自主绕开障碍物。

第三阶段，无人机通过获取的环境信息，利用算法自动规划出飞行线路，从而实现自动自动避障的功能。

 感知障碍物 

作为自动避障系统的第一阶段，快速的对环境进行检测，并获取场景中障碍物的信息至关重要。

当前用得较多的感知障碍物的检测方法主要有：

 超声波技术 

这个方法的原理类似蝙蝠识别障碍物，是最简单的测距系统。

因为技术成本低，操作方便，目前很多无人机的避障技术都来源于它，在无人机上加装定向的超声波发射和接收器，然后将其接入飞控系统。

一般来说，超声波的有效距离是5m，对反射物体的材质也有限制。

如果物体表面反射超声波的能力不足， 避障系统的有效距离也会降低。

 红外/激光TOF 

TOF是Time of flight的简写，直译为飞行时间。

基本原理就是传感器发射一定频率的红外/激光信号，然后根据反射信号与原信号来计算出障碍物有多远。

TOF系统发出的信号，会受到太阳光的干扰。一般情况下，TOF测量距离最大可以到10m，如果有强光干扰只能到5m。

双目视觉 

这个方法运用了人眼估计距离的原理，即同一个物体在两个镜头画面中的坐标稍有不同，经过转换即可得到障碍物的距离

通过双目视觉方法可以获得障碍物的信息图像，在光照条件较差的环境下也能精准识别，准确度可以达到厘米级。

大疆的精灵4 就采用了双目避障，能够识别最近0.7m、最远15m的障碍物。

最新发布的御3采用的则是全向双目视觉系统，以机身底部的红外传感作为辅助。

各个方向上有效感知障碍物的范围从0.5m到25m不等。

与前两种方式相比，虽然双目视觉也对光线有要求，但是对于反射物的要求要低很多，也不会互相干扰，普适性更强。

而且双目视觉可以在小体积、低功耗的前提下，获得眼前场景高分辨率的深度图。

这就让避障功能有了更多的发展空间，比如避障之后的智能飞行、路径规划等。

 规划路径绕过障碍物 

既然发现了障碍物，那下一步，显然是要安全高效的绕过去。

前面我们已经提过，通过TOF测距和双目视觉测距方式，可以感知获取到障碍物的场景信息。

接下来就需要让无人机绕过障碍物，继续完成预定飞行计划。

通过已知场景路径，用层出不穷的算法去搜索优化避障路径，正是进一步研究自动避障的关键所在。

由于方法过多、过于复杂，这里就不再展开，有兴趣的小伙伴自行查阅资料。

图片来源 × 知网

 自动避障的必要性 

在如今大家常见的消费级无人机中，“自动避障”技术已经成为了标配的功能。

有些人觉得既然把无人机飞到高空，那自动避障岂不是很没有必要。

对于消费级无人机而言，在飞友手中的用途主要以航拍为主。

飞手拍摄 “上帝视角”时，无人机飞得越高，障碍物越少，自动避障的用处好像并不是很大。

但在行业内，无人机除了用于航拍外，更多的还是用于测绘勘探、应急救援、农业植保等复杂场景。

在这些应用场景中，有的已经开始利用地面站集中管理，进行长时间的自动化自动喷洒或监察任务。

因此，对“自动避障”的要求就变得更高，有时差之毫厘，就可能与预期差之千里。

相信随着无人机相关技术的发展， “自动避障”的黑科技可以更加智能、应用的更加广泛，为无人机提供技术保障，减少发生意外事故的风险。

那等到这种技术普及了，就可以跟炸机说再见了嘛？我看不见得。

炸机风险一直都在，选择一份无人机安全风险保障也很重要。

 怕炸机，找滨航 

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