为你盘点四大无人机自动避障技术“开云(中国)Kaiyun”

本文摘要：近年来，随着多旋翼消费级无人机市场的飞速快速增长，其涉及技术也正在再次发生日新月异的变革，以往多用作特种行业甚至军用产品上的技术（如飞行中掌控、图像传输、目标辨识和追踪等）也更加多地用作消费级无人机，使其更加相似于自动化甚至智能化飞行中机器人的概念。

近年来，随着多旋翼消费级无人机市场的飞速快速增长，其涉及技术也正在再次发生日新月异的变革，以往多用作特种行业甚至军用产品上的技术（如飞行中掌控、图像传输、目标辨识和追踪等）也更加多地用作消费级无人机，使其更加相似于自动化甚至智能化飞行中机器人的概念。在消费级无人机技术的诸多趋势中，避障能力是构建自动化乃至智能化的关键环节，完备的自律避障系统将需要在相当大程度上增加因操作失误导致的无人机损毁和伤到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渐趋完备并沦为中高端消费级无人机的标配系统。

避障技术，顾名思义就是无人机自律逃离障碍物的智能技术。很多玩游戏过无人机的小伙伴们都告诉，有避障功能的无人机和没避障功能的无人机，可以说道体验是大不相同的！无人机自动避障系统需要及时地避免飞行中路径中的障碍物，很大地增加因为操作失误而带给的各项损失。在增加炸机事故次数的同时，还能给无人机新手很大的协助！无人机避障技术的发展阶段根据目前无人机避障技术的发展以及其未来的研究态势，无人机避障技术可分成三个阶段，一是感官障碍物阶段；二是跨过障碍物阶段；三是场景建模和路径搜寻阶段。

这三个阶段只不过是无人机避障技术的起到过程。从无人机找到障碍物，到可以自动绕过障碍物，再行超过自我规划路径的过程。第一阶段，无人机不能是非常简单地感官障碍物。

当无人机遇上障碍物时，能较慢地辨识，并且滑翔下来，等候无人机驾驶者的下一步指令！第二阶段，无人机需要提供障碍物的深度图象，并由此准确感官障碍物的明确轮廓，然后自律绕过障碍物！这个阶段是挣脱飞手操作者，构建无人机自律驾驶员的阶段！第三阶段，无人机需要对飞行中区域创建地图模型然后规划合理线路！这个地图无法意味着是机械平面模型，而应当是一个需要动态改版的三维立体地图！这将是目前无人机避障技术的最低阶段！感官障碍物在前避障时代，消费级无人机的用于解释上都会标明必需在广阔场地飞行中，而且应该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好有相当大关系），因为一不小心操作失误，或者在周围有矮小障碍物时启动一键（低电压、失控）回航，则有可能看著看著无人机傻傻地撞到向那么显著的障碍物，这是何等的回天乏力。为了减少这种事故的发生率，各厂商也都在卯足劲研发避障技术，而在构建方式上，大家的着眼点也都放到了一个方向——测量无人机到障碍物的距离。

我们可以很更容易地想起，只要无人机需要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暂停行进（虽然固定翼无人机回应不表示同意），于是一场让人感觉回天乏力的事故被轻描淡写地防止了，这种思路非常简单蛮横，但还是有一定起到的。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知，家用汽车的方向灯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期，成本很低；但缺点在于起到距离将近（常用的中低端超声波传感器起到距离不多达10m），且对反射面有一定拒绝。因此超声波测距传感器常用来测量无人机与地面的距离（固定翼无人机回应自己飞来的太高太快，超声波传感器用不上）。

红外/激光TOF：即飞行中时间传感器，基本原理就是传感器升空一定频率的红外/激光信号，然后根据光线信号与原信号的相位差计算出来信号的飞行中时间，才可折算出有距离障碍物的距离。该方法技术较为成熟期，起到距离较超声波更加近（数米到数百米），而且高等级的TOF传感器可以取得障碍物的深度图像（这一项能力在下文不会有应用于解释），但缺点在于成本高，抗干扰能力较好（激光TOF稍好）。

因此该方案在当前市场上产品或样机中有一定规模的应用于。双目视觉：这个方法运用了人眼估算距离的原理，即同一个物体在两个镜头画面中的座标略为有有所不同，经过切换才可获得障碍物的距离，双目视觉方法也可以取得障碍物的深度图像。这种方法的缺点在于技术难度较高（不过自从有了OpenCV，妈妈很久不必担忧我会写出机器视觉程序了），且距离估算的误差随距离变小而指数型快速增长，只是这一缺点在无人机避障应用于中并无大碍。

电子地图：利用细粒度的数字高程地图和城市3D建筑地图，既需要构建防止最重要建筑物受到无人机碰撞（即禁飞区功能），也需要构建很多情况下的无人机避障。而事实上，战斧巡航导弹的远程飞行中也在相当大程度上依赖数字高程地图。障碍物测量的原理搞懂了，就可以开始辩论无人机避障了。最简单的策略要数遇上障碍物时暂停行进，然后与障碍物维持一定的距离。

这种遇上障碍物后就默默地滑翔等候，好像手足无措知道所往的初级策略，就是这么非常简单的开始，无人机就转入了避障时代。跨过障碍物很似乎，我们会符合于让无人机遇上障碍物后傻傻等候（固定翼回应自己一秒钟也无法等候），这就必须设计让无人机安全性高效地跨过障碍物之后已完成预计飞行中的策略。

表面上看，连萨摩耶这种囧屌睡咲的狗狗都告诉前面有座大楼时该怎么绕过去（请求自行想象为什么说道到狗狗时要特别强调前方是大楼，而不是一棵树），让无人机跨过障碍物的策略应当很非常简单了，但这其中的门道可多了去了。首先，狗狗很确切前方大楼的轮廓，因此只必须往边缘回头就可以绕过去，但是无人机想要取得障碍物轮廓就很难了，如果避障传感器是普通超声波，无人机就不能告诉前方有障碍，但是却不得而知告诉障碍物的边缘，这就是前面为什么要特别强调“需要取得障碍物深度图像”了，对于能取得深度图像的TOF测距和双目视觉测距方式，只要障碍物没充满著视场，就总需要寻找障碍物的边缘。

举例说明，右图右图的是无人机的到的深度图像示意图，灰度更深，指出距离越近，遇上这种情况，很似乎的策略就是往左上方飞，即朝向灰度最深的区域飞行中，此时问题好像早已获得解决问题。但是别高兴太早，这种策略可以符合大多数应用于场景，但是问题还近没解决问题，看下面的左图，一架无人机刚刚绕行从一座矮小建筑旁绕过去，然后获得了如左图的障碍物深度图像，如果按照前面的策略，认同是要往颜色最前的地方飞行中，好那我要是告诉他你只不过右图是无人机和两座悬崖几何关系的俯视图，请求你告诉他我无人机会怎么飞，如果按照前述的策略，这又终将是一场刻骨铭心的事故。或许有人对windows98时代的迷宫屏保还有印象，屏保中，用于仍然沿着左侧墙壁和仍然沿着右侧墙壁都会最后走进迷宫，这是因为普通迷宫的流形结构就是两条平行线中间有一个地下通道，按照这种思路，无人机遇上右图这种非常简单策略躲藏不过去的障碍时，几乎可以采行类似于的方式，就仍然向左或者向右找寻决心。

即如果上面右图的局部场景的原始形态如果如下图右图的话，沿着图中的两条曲线为路径都可以绕过去，如果场景比右图更加简单，绕过去的路可就必须挣扎找寻了。虽然关于机器人在不得而知场景中的避障方法研究十分多，但是由于注定是不得而知场景，其中必定有简单的搜寻过程。场景建模和路径搜寻再行返回狗狗跨过大楼的例子，看右图，如果狗狗左侧右侧的路都走到，而且右侧只不过没那棵树的话，很似乎的它下一次跨过这座楼的时候基本上不会自由选择左侧的路（但是当右侧有颗恶魔的树之后，结论好像有所转变），这是因为它大脑里早已有了一幅地图，即有了这个场景的模型。

无人机也是如此，无论是基于电子地图，还是其他来源，还是SLAM（即时定位与地图建构）取得了场景模型，就可以在机载计算机里用算法去搜寻优化的避障路径。当前关于这种未知场景路径规划的研究很多，算法也是层出不穷（算法太多太简单，本文嗣后不展开讨论），也是无人机避障发展的必然趋势。

与传统的机器人避障技术研究比起，当前无人机的避障还正处于很初级的阶段，但由于消费级无人机市场的疯狂，大家也都在争先恐后地积极开展此类研究，可以意识到，未来的避障时代中，将不会有各自各样现在无法想起的方法用作无人机避障，有了这些技术的辅助，无人机的操作者也将更加安全性，更加非常简单。无人机避障技术种类红外避障红外线的应用于我们并不陌生：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器原理。而明确到无人机避障上的应用于，红外线避障的少见构建方式就是“三角测量原理”。

红外感应器包括红外发射器与CCD检测器，红外线发射器不会升空红外线，红外线在物体上不会再次发生光线，光线的光线被CCD检测器接管之后，由于物体的距离D有所不同，光线角度也不会有所不同，有所不同的光线角度不会产生有所不同的位移值L，告诉了这些数据再行经过计算出来，就能得出结论物体的距离了，如下图右图。超声波避障超声波只不过就是声波的一种，因为频率低于20kHz，所以人耳听不见，并且指向性更加强劲。

超声波测距的原理比红外线更为非常简单，因为声波遇上障碍物不会光线，而声波的速度未知，所以只必须告诉升空到接管的时间差，就能精彩计算出来出有测量距离，再行融合发射器和接收器的距离，就能算出有障碍物的实际距离，如下图右图。超声波测距比起红外测距，价格更为低廉，适当的感应器速度和精度也逊色一些。某种程度，由于必须主动升空声波，所以对于太远的障碍物，精度也不会随着声波的波动而减少，此外，对于海绵等吸取声波的物体或者在大风阻碍的情况下，超声波将无法工作。激光避障激光避障与红外线类似于，也是升空激光然后接管。

不过激光传感器的测量方式很多样，有类似于红外的三角测量，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、对系统速度、抗干扰能力和有效地范围都要显著高于红外和超声波。但这里留意，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，不能得出一个距离值，并无法已完成对现实三维世界的感官。

当然，由于激光的波束极窄，可以同时用于多束激光构成阵列雷达，近年来此技术渐渐成熟期，多用作自动驾驶车辆上，但由于其体积可观，价格昂贵，故不过于限于于无人机。视觉避障解决问题机器人如何“看”的问题，也就是大家常听到的计算机视觉（ComputerVision）。

其基础在于如何需要从二维的图像中提供三维信息，从而理解我们身处的这个三维世界。视觉识别系统一般来说来说可以还包括一个或两个摄像头。单一的照片只具备二维信息，有如2D电影，并无必要的空间感，只有靠我们自己依赖“物体遮盖、将近大近小”等生活经验脑补。

故单一的摄像头提供到的信息及其受限，并无法必要获得我们想的效果（当然需要通过一些其他手段，辅助提供，但是此项还不成熟期，并没大规模检验）。转换到机器视觉中，单个摄像头的图片信息无法提供到场景中每个物体与镜头的距离关系，即缺乏第三个维度。如下图右图，单一的图片具备很强的迷惑性和不确定性双目立体视觉有如3D电影（左右眼看见的场景有所差异），需要必要给人带给反感的空间临场感。

转换机器视觉，从单个摄像头升级到两个摄像头，即立体视觉（StereoVision）需要必要获取第三个维度的信息，即景深（depth），需要更加非常简单的提供到三维信息。双目视觉最少见的例子就是我们的双眼：我们之所以需要精确的拿着面前的杯子、辨别汽车的远近，都是因为双眼的双目立体视觉，而3D电影、VR眼镜的发明者，也都是双目视觉的应用于。

双目视觉的基本原理是利用两个平行的摄像头展开摄制，然后根据两幅图像之间的差异（视差），利用一系列简单的算法计算出来出有特定点的距离，当数据充足时还能分解深度图。只不过，各个避障技术在无人机上都有用武之地，只是应用于场景有所不同，尤其对于前视避障而言，有些技术就不限于了。红外和超声波技术，因为都必须主动升空光线、声波，所以对于光线的物体有拒绝，比如：红外线不会被黑色物体吸取，不会击穿半透明物体，还不会被其他红外线阻碍；而超声波不会被海绵等物体吸取，也更容易被桨叶气流阻碍。而且，主动式测距还不会产生两台机器互相阻碍的问题。

相比之下，虽然双目视觉也对光线有拒绝，但是对于光线物的拒绝要较低很多，两台机器同时用于也会相互阻碍，普适性更加强劲。最重要的是，少见的红外和超声波目前都是单点测距，不能取得特定方向上的距离数据，而双目视觉可以在小体积、低功耗的前提下，取得眼前场景的较为高分辨率的深度图，这竟然避障功能有了更加多的发展空间，比如避障之后的智能飞行中、路径规划等。

激光技术虽然也能构建类似于双目视觉的功能，但是受限于技术发展，目前的激光元件广泛价格喜、体积大、功耗低，应用于在消费级无人机上既不经济也不简单。无人机避障构建的难题避障功能从构想到构建，回头的每一步完全都之后随着无数的难题。

意味着是写有效地的视觉辨识或者地图重构的算法还只是第一步，能让它在无人机这样一个计算能力和功耗都有容许的平台上简洁平稳的跑起来，才是确实艰难的地方。此外，如何处置功能的边界也是一个问题，比如双目视觉在视线较好的情况下可以工作，那么当有灰尘遮盖的情况下呢?这就必须大大的实验和试错，并且持续的优化算法，确保各项功能在各类场景下都能长时间工作，会得出错误的指令。

避障功能作为近年来无人机产品的大趋势，带给的最必要的益处就是，以往一些人为疏失导致的碰撞，现在都能经由避障功能去防止，既确保了无人机飞行中安全性的同时，也防止了对周围人员财产的伤害，让飞来无人机的门槛更进一步获得了减少。而将来来看，无人机想普及到农业、建筑、运输、媒体等领域，「智能化」认同是必经之路。却是只有在飞行中功能上做智能控制，才有余量去符合有所不同行业的市场需求。

如今由“避障功能”而派生出有的一系列“智能飞行中”功能，毫无疑问就是“无人机智能化”的阶段性反映之一。

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