近年來，隨著多旋翼消費級無人機(jī)市場的飛速增長，其相關(guān)技術(shù)也正在發(fā)生日新月異的變革，以往多用于特種行業(yè)甚至軍用產(chǎn)品上的技術(shù)（如飛行控制、圖像傳輸、目標(biāo)識別和跟蹤等）也越來越多地用于消費級無人機(jī)，使其越來越接近于自動化甚至智能化飛行機(jī)器人的概念。

在消費級無人機(jī)技術(shù)的諸多趨勢中，避障能力是實現(xiàn)自動化乃至智能化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，完善的自主避障系統(tǒng)將能夠在很大程度上減少因操作失誤造成的無人機(jī)損壞和傷及人身和建筑物的事故發(fā)生率，而從各消費級無人機(jī)廠商的新品和技術(shù)發(fā)展方向看，避障技術(shù)也將在未來幾年趨于完善并成為中高端消費級無人機(jī)的標(biāo)配系統(tǒng)。

避障技術(shù)，顧名思義就是無人機(jī)自主躲避障礙物的智能技術(shù)。很多玩過無人機(jī)的小伙伴們都知道，有避障功能的無人機(jī)和沒有避障功能的無人機(jī)，可以說體驗是大不相同的！無人機(jī)自動避障系統(tǒng)能夠及時地避開飛行路徑中的障礙物，極大地減少因為操作失誤而帶來的各項損失。在減少炸機(jī)事故次數(shù)的同時，還能給無人機(jī)新手極大的幫助！

無人機(jī)避障技術(shù)的發(fā)展階段

根據(jù)目前無人機(jī)避障技術(shù)的發(fā)展以及其未來的研究態(tài)勢，無人機(jī)避障技術(shù)可分為三個階段，一是感知障礙物階段；二是繞過障礙物階段；三是場景建模?和路徑搜索階段。這三個階段其實是無人機(jī)避障技術(shù)的作用過程。從無人機(jī)發(fā)現(xiàn)障礙物，到可以自動繞開障礙物，再達(dá)到自我規(guī)劃路徑的過程。?

第一階段，無人機(jī)只能是簡單地感知障礙物。當(dāng)無人機(jī)遇到障礙物時，能快速地識別，并且懸停下來，等待無人機(jī)駕駛者的下一步指令！

第二階段，無人機(jī)能夠獲取障礙物的深度圖象，并由此精確感知障礙物的具體輪廓，然后自主繞開障礙物！這個階段是擺脫飛手操作，實現(xiàn)無人機(jī)自主駕駛的階段！

第三階段，無人機(jī)能夠?qū)︼w行區(qū)域建立地圖模型然后規(guī)劃合理線路！這個地圖不能僅僅是機(jī)械平面模型，而應(yīng)該是一個能夠?qū)崟r更新的三維立體地圖！這將是目前無人機(jī)避障技術(shù)的最高階段！

感知障礙物

在前避障時代，消費級無人機(jī)的使用說明上都會標(biāo)明必須在開闊場地飛行，而且應(yīng)當(dāng)盡量避免周圍有大量人群（當(dāng)然，這也與當(dāng)前技術(shù)和市場環(huán)境使得消費級無人機(jī)產(chǎn)品的可靠性較差有很大關(guān)系），因為一不小心操作失誤，或者在周圍有高大障礙物時啟動一鍵（低電壓、失控）返航，則有可能眼睜睜看著無人機(jī)傻傻地撞向那么明顯的障礙物，這是何等的回天乏力。為了降低這種事故的發(fā)生率，各廠商也都在卯足勁研發(fā)避障技術(shù)，而在實現(xiàn)方式上，大家的著眼點也都放在了一個方向——測量無人機(jī)到障礙物的距離。

我們可以很容易地想到，只要無人機(jī)能夠測量出與潛在障礙物之間的距離，就可以在撞向障礙物之前停止前進(jìn)（雖然固定翼無人機(jī)表示不同意），于是一場讓人感覺回天乏力的事故被輕描淡寫地避免了，這種思路簡單粗暴，但還是有一定作用的。而當(dāng)前運用較多的障礙物檢測方法主要有：

超聲波測距：這個方法很多人都熟悉，家用汽車的倒車?yán)走_(dá)就是利用超聲波檢測障礙物，該方法的優(yōu)點就是技術(shù)成熟，成本很低；但缺點在于作用距離近（常用的中低端超聲波傳感器作用距離不超過10m），且對反射面有一定要求。因此超聲波測距傳感器常用來測量無人機(jī)與地面的距離（固定翼無人機(jī)表示自己飛的太高太快，超聲波傳感器用不上）。

紅外/激光TOF：即飛行時間傳感器，基本原理就是傳感器發(fā)射一定頻率的紅外/激光信號，然后根據(jù)反射信號與原信號的相位差計算信號的飛行時間，即可換算出距離障礙物的距離。該方法技術(shù)比較成熟，作用距離較超聲波更遠(yuǎn)（數(shù)米到數(shù)百米），而且高等級的TOF傳感器可以獲得障礙物的深度圖像（這一項能力在下文會有應(yīng)用說明），但缺點在于成本高，抗干擾能力較差（激光TOF稍好）。因此該方案在當(dāng)前市場上產(chǎn)品或樣機(jī)中有一定規(guī)模的應(yīng)用。

雙目視覺：這個方法運用了人眼估計距離的原理，即同一個物體在兩個鏡頭畫面中的坐標(biāo)稍有不同，經(jīng)過轉(zhuǎn)換即可得到障礙物的距離，雙目視覺方法也可以獲得障礙物的深度圖像。這種方法的缺點在于技術(shù)難度較高（不過自從有了OpenCV，媽媽再也不用擔(dān)心我不會寫機(jī)器視覺程序了），且距離估計的誤差隨距離變大而指數(shù)型增長，只是這一缺點在無人機(jī)避障應(yīng)用中并無大礙。

電子地圖：借助細(xì)粒度的數(shù)字高程地圖和城市3D建筑地圖，既能夠?qū)崿F(xiàn)避免重要建筑物受到無人機(jī)撞擊（即禁飛區(qū)功能），也能夠?qū)崿F(xiàn)很多情況下的無人機(jī)避障。而事實上，戰(zhàn)斧巡航導(dǎo)彈的遠(yuǎn)程飛行也在很大程度上依賴于數(shù)字高程地圖。

障礙物測量的原理搞懂了，就可以開始討論無人機(jī)避障了。最簡單的策略莫過于遇到障礙物時停止前進(jìn)，然后與障礙物保持一定的距離。這種遇到障礙物后就默默懸停等待，仿佛手足無措不知所往的初級策略，就是這么簡單的開始，無人機(jī)就進(jìn)入了避障時代。

繞過障礙物

很顯然，我們不會滿足于讓無人機(jī)遇到障礙物后傻傻等待（固定翼表示自己一秒鐘也無法等待），這就需要設(shè)計讓無人機(jī)安全高效地繞過障礙物繼續(xù)完成預(yù)定飛行的策略。表面上看，連薩摩耶這種囧傻呆萌的狗狗都知道前面有座大樓時該怎么繞過去（請自行想象為什么說到狗狗時要強(qiáng)調(diào)前方是大樓，而不是一棵樹），讓無人機(jī)繞過障礙物的策略應(yīng)該很簡單了，但這其中的門道可多了去了。

首先，狗狗很清楚前方大樓的輪廓，因此只需要往邊緣走就可以繞過去，但是無人機(jī)想獲得障礙物輪廓就很難了，如果避障傳感器是普通超聲波，無人機(jī)就只能知道前方有障礙，但是卻無從知道障礙物的邊緣，這就是前面為什么要強(qiáng)調(diào)“能夠獲得障礙物深度圖像”了，對于能獲得深度圖像的TOF測距和雙目視覺測距方式，只要障礙物沒有充滿視場，就總能夠找到障礙物的邊緣。舉例說明，下圖所示的是無人機(jī)的到的深度圖像示意圖，灰度越深，表明距離越近，遇到這種情況，很顯然的策略就是往左上方飛，即朝向灰度最淺的區(qū)域飛行，此時問題仿佛已經(jīng)得到解決。

但是別高興太早，這種策略可以滿足大多數(shù)應(yīng)用場景，但是問題還遠(yuǎn)沒有解決，看下面的左圖，一架無人機(jī)剛繞從一座高大建筑旁繞過去，然后得到了如左圖的障礙物深度圖像，如果按照前面的策略，肯定是要往顏色最前的地方飛行，好那我要是告訴你其實右圖是無人機(jī)和兩座懸崖幾何關(guān)系的俯視圖，請你告訴我無人機(jī)會怎么飛，如果按照前述的策略，這又必將是一場刻骨銘心的事故。

也許有人對windows98時代的迷宮屏保還有印象，屏保中，使用一直沿著左側(cè)墻壁和一直沿著右側(cè)墻壁都會最終走出迷宮，這是因為普通迷宮的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)就是兩條平行線中間有一個通道，按照這種思路，無人機(jī)遇到下圖這種簡單策略躲不過去的障礙時，完全可以采取類似的方式，就一直向左或者向右尋找出路。即如果上面右圖的局部場景的完整形態(tài)如果如下圖所示的話，沿著圖中的兩條曲線為路徑都可以繞過去，如果場景比下圖更復(fù)雜，繞過去的路可就需要苦苦追尋了。

雖然關(guān)于機(jī)器人在未知場景中的避障方法研究非常多，但是由于終究是未知場景，其中必然有復(fù)雜的搜索過程。

場景建模和路徑搜索

再回到狗狗繞過大樓的例子，看下圖，如果狗狗左側(cè)右側(cè)的路都走過，而且右側(cè)其實沒有那棵樹的話，很顯然的它下一次繞過這座樓的時候基本上會選擇左側(cè)的路（但是當(dāng)右側(cè)有顆邪惡的樹之后，結(jié)論仿佛有所改變），這是因為它大腦里已經(jīng)有了一幅地圖，即有了這個場景的模型。

無人機(jī)也是如此，無論是基于電子地圖，還是其他來源，還是SLAM（即時定位與地圖構(gòu)建）獲得了場景模型，就可以在機(jī)載計算機(jī)里用算法去搜索優(yōu)化的避障路徑。當(dāng)前關(guān)于這種已知場景路徑規(guī)劃的研究很多，算法也是層出不窮（算法太多太復(fù)雜，本文暫不展開討論），也是無人機(jī)避障發(fā)展的必然趨勢。

與傳統(tǒng)的機(jī)器人避障技術(shù)研究相比，當(dāng)前無人機(jī)的避障還處于很初級的階段，但由于消費級無人機(jī)市場的火爆，大家也都在爭先恐后地開展此類研究，可以預(yù)見，未來的避障時代中，將會有各自各樣現(xiàn)在難以想到的方法用于無人機(jī)避障，有了這些技術(shù)的輔助，無人機(jī)的操作也將越來越安全，越來越簡單。

無人機(jī)避障技術(shù)種類

紅外避障

紅外線的應(yīng)用我們并不陌生：從電視、空調(diào)的遙控器，到酒店的自動門，都是利用的紅外線的感應(yīng)原理。而具體到無人機(jī)避障上的應(yīng)用，紅外線避障的常見實現(xiàn)方式就是“三角測量原理”。

紅外感應(yīng)器包含紅外發(fā)射器與CCD檢測器，紅外線發(fā)射器會發(fā)射紅外線，紅外線在物體上會發(fā)生反射，反射的光線被CCD檢測器接收之后，由于物體的距離D不同，反射角度也會不同，不同的反射角度會產(chǎn)生不同的偏移值L，知道了這些數(shù)據(jù)再經(jīng)過計算，就能得出物體的距離了，如下圖所示。

超聲波避障

超聲波其實就是聲波的一種，因為頻率高于20kHz，所以人耳聽不見，并且指向性更強(qiáng)。

超聲波測距的原理比紅外線更加簡單，因為聲波遇到障礙物會反射，而聲波的速度已知，所以只需要知道發(fā)射到接收的時間差，就能輕松計算出測量距離，再結(jié)合發(fā)射器和接收器的距離，就能算出障礙物的實際距離，如下圖所示。

超聲波測距相比紅外測距，價格更加便宜，相應(yīng)的感應(yīng)速度和精度也遜色一些。同樣，由于需要主動發(fā)射聲波，所以對于太遠(yuǎn)的障礙物，精度也會隨著聲波的衰減而降低，此外，對于海綿等吸收聲波的物體或者在大風(fēng)干擾的情況下，超聲波將無法工作。

激光避障

激光避障與紅外線類似，也是發(fā)射激光然后接收。不過激光傳感器的測量方式很多樣，有類似紅外的三角測量，也有類似于超聲波的時間差+速度。

但無論是哪種方式，激光避障的精度、反饋速度、抗干擾能力和有效范圍都要明顯優(yōu)于紅外和超聲波。

但這里注意，不管是超聲波還是紅外、亦或是這里的激光測距，都只是一維傳感器，只能給出一個距離值，并不能完成對現(xiàn)實三維世界的感知。當(dāng)然，由于激光的波束極窄，可以同時使用多束激光組成陣列雷達(dá)，近年來此技術(shù)逐漸成熟，多用于自動駕駛車輛上，但由于其體積龐大，價格昂貴，故不太適用于無人機(jī)。

視覺避障

解決機(jī)器人如何“看”的問題，也就是大家常聽到的計算機(jī)視覺（Computer Vision）。其基礎(chǔ)在于如何能夠從二維的圖像中獲取三維信息，從而了解我們身處的這個三維世界。

視覺識別系統(tǒng)通常來說可以包括一個或兩個攝像頭。單一的照片只具有二維信息，猶如2D電影，并無直接的空間感，只有靠我們自己依靠“物體遮擋、近大遠(yuǎn)小”等生活經(jīng)驗?zāi)X補(bǔ)。故單一的攝像頭獲取到的信息及其有限，并不能直接得到我們想要的效果（當(dāng)然能夠通過一些其他手段，輔助獲取，但是此項還不成熟，并沒有大規(guī)模驗證）。類比到機(jī)器視覺中，單個攝像頭的圖片信息無法獲取到場景中每個物體與鏡頭的距離關(guān)系，即缺少第三個維度。

雙目立體視覺猶如3D電影（左右眼看到的場景略有差異），能夠直接給人帶來強(qiáng)烈的空間臨場感。類比機(jī)器視覺，從單個攝像頭升級到兩個攝像頭，即立體視覺（Stereo Vision）能夠直接提供第三個維度的信息，即景深（depth），能夠更為簡單的獲取到三維信息。雙目視覺最常見的例子就是我們的雙眼：我們之所以能夠準(zhǔn)確的拿起面前的杯子、判斷汽車的遠(yuǎn)近，都是因為雙眼的雙目立體視覺，而3D電影、VR眼鏡的發(fā)明，也都是雙目視覺的應(yīng)用。

雙目視覺的基本原理是利用兩個平行的攝像頭進(jìn)行拍攝，然后根據(jù)兩幅圖像之間的差異（視差），利用一系列復(fù)雜的算法計算出特定點的距離，當(dāng)數(shù)據(jù)足夠時還能生成深度圖。

其實，各個避障技術(shù)在無人機(jī)上都有用武之地，只是應(yīng)用場景有所不同，特別對于前視避障而言，有些技術(shù)就不適用了。

紅外和超聲波技術(shù)，因為都需要主動發(fā)射光線、聲波，所以對于反射的物體有要求，比如：紅外線會被黑色物體吸收，會穿透透明物體，還會被其他紅外線干擾；而超聲波會被海綿等物體吸收，也容易被槳葉氣流干擾。

而且，主動式測距還會產(chǎn)生兩臺機(jī)器相互干擾的問題。相比之下，雖然雙目視覺也對光線有要求，但是對于反射物的要求要低很多，兩臺機(jī)器同時使用也不會互相干擾，普適性更強(qiáng)。

最重要的是，常見的紅外和超聲波目前都是單點測距，只能獲得特定方向上的距離數(shù)據(jù)，而雙目視覺可以在小體積、低功耗的前提下，獲得眼前場景的比較高分辨率的深度圖，這就讓避障功能有了更多的發(fā)展空間，比如避障之后的智能飛行、路徑規(guī)劃等。

激光技術(shù)雖然也能實現(xiàn)類似雙目視覺的功能，但是受限于技術(shù)發(fā)展，目前的激光元件普遍價格貴、體積大、功耗高，應(yīng)用在消費級無人機(jī)上既不經(jīng)濟(jì)也不實用。

無人機(jī)避障實現(xiàn)的難點

避障功能從構(gòu)思到實現(xiàn)，走的每一步幾乎都便隨著無數(shù)的難題。僅僅是寫出有效的視覺識別或者地圖重構(gòu)的算法還只是第一步，能讓它在無人機(jī)這樣一個計算能力和功耗都有限制的平臺上流暢穩(wěn)定的跑起來，才是真正困難的地方。

此外，如何處理功能的邊界也是一個問題，比如雙目視覺在視線良好的情況下可以工作，那么當(dāng)有灰塵遮擋的情況下呢?這就需要不斷的實驗和試錯，并且持續(xù)的優(yōu)化算法，保證各項功能在各類場景下都能正常工作，不會給出錯誤的指令。

避障功能作為近年來無人機(jī)產(chǎn)品的大趨勢，帶來的最直接的好處就是，以往一些人為疏忽造成的撞擊，現(xiàn)在都能經(jīng)由避障功能去避免，既保障了無人機(jī)飛行安全的同時，也避免了對周圍人員財產(chǎn)的損害，讓飛無人機(jī)的門檻進(jìn)一步得到了降低。

而長遠(yuǎn)來看，無人機(jī)想要普及到農(nóng)業(yè)、建筑、運輸、媒體等領(lǐng)域，「智能化」肯定是必經(jīng)之路。

畢竟只有在飛行功能上做到智能控制，才有余量去滿足不同行業(yè)的需求。如今由“避障功能”而衍生出的一系列“智能飛行”功能，無疑就是“無人機(jī)智能化”的階段性體現(xiàn)之一。

編輯：黃飛

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