无人机的避障技术介绍

近年避障功能作为来无人机产品的大趋势，带来的最直接的好处就是，以往一些人为疏忽造成的撞击，现在都能经由避障功能去避免，既保障了无人机飞行安全的同时，也避免了对周围人员财产的损害，还能给无人机新手极大的帮助!根据目前无人机避障技术的发展以及其未来的研究态势。

当前无人机的避障技术与传统的机器人避障技术相比，前期避障时代，由于技术和市场环境的因素无人机产品的可靠性会相对较差因而无人机厂家会在无人机的使用说明上标明必须在开阔场地飞行，而且应当尽量避免周围有大量人群因为一不小心操作失误，或者在周围有高大障碍物时启动一键(低电压、失控)返航，则有可能眼睁睁看着无人机傻傻地撞向明显的障碍物，却束手无策。而当前无人机的避障还处于很初级的阶段，但由于无人机市场的火爆，为了降低这种事故的发生率，各厂商也都在卯足劲研发避障技术，而在实现方式上，大家的目标也都放在了一个方向——测量无人机到障碍物的距离。

其实避障技术在无人机上都有用武之地，只是应用场景有所不同，特别对于前视避障而言，有些技术就不适用了。目前无人机领域被广泛应用到的障碍物检测方法有超声波测距、红外或激光测距、双目视觉等。

在消费级无人机技术的诸多趋势中，避障能力是实现自动化乃至智能化的关键环节，完善的自主避障系统将能够在很大程度上减少因操作失误造成的无人机损坏和伤及人身和建筑物的事故发生率，而从各消费级无人机厂商的新品和技术发展方向看，避障技术也将在未来几年趋于完善并成为中高端消费级无人机的标配系统。

避障技术，就是无人机自主躲避障碍物的智能技术。无人机自动避障系统能够及时地避开飞行路径中的障碍物，极大地减少因为操作失误而带来的各项损失。在减少炸机事故次数的同时，还能给无人机新手极大的帮助!

在前避障时代，消费级无人机的使用说明上都会标明必须在开阔场地飞行，而且应当尽量避免周围有大量人群(当然，这也与当前技术和市场环境使得消费级无人机产品的可靠性较差有很大关系)，因为一不小心操作失误，或者在周围有高大障碍物时启动一键(低电压、失控)返航，则有可能眼睁睁看着无人机傻傻地撞向那么明显的障碍物，这是何等的回天乏力。为了降低这种事故的发生率，各厂商也都在卯足劲研发避障技术，而在实现方式上，大家的着眼点也都放在了一个方向——测量无人机到障碍物的距离。

我们可以想到，只要无人机能够测量出与潜在障碍物之间的距离，就可以在撞向障碍物之前停止前进(虽然固定翼无人机表示不同意)，虽然这种思路简单粗暴，但还是有一定作用的。而当前运用较多的障碍物检测方法主要有：

超声波测距：

这个方法很多人都熟悉，家用汽车的倒车雷达就是利用超声波检测障碍物，该方法的优点就是技术成熟，成本很低;但缺点在于作用距离近(常用的中低端超声波传感器作用距离不超过10m)，且对反射面有一定要求。因此超声波测距传感器常用来测量无人机与地面的距离(固定翼无人机表示自己飞的太高太快，超声波传感器用不上)。

红外和超声波技术，因为都需要主动发射光线、声波，所以对于反射的物体有要求，比如：红外线会被黑色物体吸收，会穿透透明物体，还会被其他红外线干扰;而超声波会被海绵等物体吸收，也容易被桨叶气流干扰。而且，主动式测距还会产生两台机器相互干扰的问题。相比之下，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，两台机器同时使用也不会互相干扰，普适性更强。激光技术虽然也能实现类似双目视觉的功能，但是受限于技术发展，目前的激光元件普遍价格贵、体积大、功耗高，应用在消费级无人机上既不经济也不实用。无人机的避障功能已经需要一个可以应对多重障碍物的技术出现，也就是说在目前的技术中，当下无人机测距一般是通过测距类有效负载测量无人机到某物体的距离，通过特定波的波长，波速，反馈时间就可以计算。

为此相关技术人员引荐了一款超声波避障传感器 - MB1043。

超声波避障：超声波其实就是声波的一种，因为频率高于20kHz，所以人耳听不见，并且指向性更强。超声波测距的原理比红外线更加简单，因为声波遇到障碍物会反射，而声波的速度已知，所以只需要知道发射到接收的时间差，就能轻松计算出测量距离，再结合发射器和接收器的距离，就能算出障碍物的实际距离。

超声波避障传感器MB1043是一款高分辨率(1mm)、高精度低功耗的超声波传感器，它在设计上，不仅对干扰噪音做了处理，具备抗噪音干扰能力。而且对于大小不同的目标，和变化的供电电压，做了灵敏度的补偿。另外还具备标准的的内部温度补偿，使得测量出来的距离数据更加精准。应用于室内环境，行人检测、小目标探测、高灵敏度的应用程序、机器人测距避障、无人机测距避障。它是一款很不错的低成本解决方案!

近年来无人机市场飞速增长，避障技术作为增加无人机安全飞行的保障也随着技术的发展日新月异。无人机在飞行过程中，通过其传感器收集周边环境的信息，测量距离从而做出相对应的动作指令，从而达到「避障」的作用。

目前，无人机的避障技术中最为常见的是红外线传感器、超声波传感器、激光传感器以及视觉传感器。那为什么大疆的前视避障首先选择了双目视觉呢?这就要从各个技术的原理说起了。

红外线的应用我们并不陌生：从电视、空调的遥控器，到酒店的自动门，都是利用的红外线的感应原理。而具体到无人机避障上的应用，红外线避障的常见实现方式就是「三角测量原理」。

红外感应器包含红外发射器与CCD检测器，红外线发射器会发射红外线，红外线在物体上会发生反射，反射的光线被CCD检测器接收之后，由于物体的距离D不同，反射角度也会不同，不同的反射角度会产生不同的偏移值L，知道了这些数据再经过计算，就能得出物体的距离了。

超声波其实就是声波的一种，因为频率高于20kHz，所以人耳听不见，并且指向性更强。

超声波测距的原理比红外线更加简单，因为声波遇到障碍物会反射，而声波的速度已知，所以只需要知道发射到接收的时间差，就能轻松计算出测量距离，再结合发射器和接收器的距离，就能算出障碍物的实际距离。

超声波测距相比红外测距，价格更加便宜，相应的感应速度和精度也逊色一些。同样，由于需要主动发射声波，所以对于太远的障碍物，精度也会随着声波的衰减而降低，此外，对于海绵等吸收声波的物体或者在大风干扰的情况下，超声波将无法工作。

激光避障与红外线类似，也是发射激光然后接收。不过激光传感器的测量方式很多样，有类似红外的三角测量，也有类似于超声波的时间差+速度。

但无论是哪种方式，激光避障的精度、反馈速度、抗干扰能力和有效范围都要明显优于红外和超声波。

但这里注意，不管是超声波还是红外、亦或是这里的激光测距，都只是一维传感器，只能给出一个距离值，并不能完成对现实三维世界的感知。当然，由于激光的波束极窄，可以同时使用多束激光组成阵列雷达，近年来此技术逐渐成熟，多用于自动驾驶车辆上，但由于其体积庞大，价格昂贵，故不太适用于无人机。

解决机器人如何“看”的问题，也就是大家常听到的计算机视觉(Computer Vision)。其基础在于如何能够从二维的图像中获取三维信息，从而了解我们身处的这个三维世界。视觉识别系统通常来说可以包括一个或两个摄像头。单一的照片只具有二维信息，犹如2D电影，并无直接的空间感，只有靠我们自己依靠“物体遮挡、近大远小”等生活经验脑补。故单一的摄像头获取到的信息及其有限，并不能直接得到我们想要的效果(当然能够通过一些其他手段，辅助获取，但是此项还不成熟，并没有大规模验证)。类比到机器视觉中，单个摄像头的图片信息无法获取到场景中每个物体与镜头的距离关系，即缺少第三个维度。