zaixiaofeijiwurenjijishudezhuduoqushizhong
，bizhangnenglishishixianzidonghuanaizhizhinenghuadeguanjianhuanjie，wanshandezizhubizhangxitongjiangnenggouzaihendachengdushangjianshaoyincaozuoshiwuzaochengdewurenjisunhuaiheshangjirenshenhejianzhuwudeshigufashenglv，erconggexiaofeijiwurenjichangshangdexinpinhejishufazhanfangxiangkan
，bizhangjishuyejiangzaiweilaijinianquyuwanshanbingchengweizhonggaoduanxiaofeijiwurenjidebiaopeixitong。

 

避(bi)障(zhang)技(ji)術(shu)，顧(gu)名(ming)思(si)義(yi)就(jiu)是(shi)無(wu)人(ren)機(ji)自(zi)主(zhu)躲(duo)避(bi)障(zhang)礙(ai)物(wu)的(de)智(zhi)能(neng)技(ji)術(shu)。很(hen)多(duo)玩(wan)過(guo)無(wu)人(ren)機(ji)的(de)小(xiao)夥(huo)伴(ban)們(men)都(dou)知(zhi)道(dao)
，有(you)避(bi)障(zhang)功(gong)能(neng)的(de)無(wu)人(ren)機(ji)和(he)沒(mei)有(you)避(bi)障(zhang)功(gong)能(neng)的(de)無(wu)人(ren)機(ji)，可(ke)以(yi)說(shuo)體(ti)驗(yan)是(shi)大(da)不(bu)相(xiang)同(tong)的(de)！wurenjizidongbizhangxitongnenggoujishidibikaifeixinglujingzhongdezhangaiwu，jidadijianshaoyinweicaozuoshiwuerdailaidegexiangsunshi。zaijianshaozhajishigucishudetongshi，hainenggeiwurenjixinshoujidadebangzhu！

 

 

無人機避障技術的發展階段

 

根據目前無人機避障技術的發展以及其未來的研究態勢，無人機避障技術可分為三個階段
，一是感知障礙物階段；二是繞過障礙物階段
；三是場景建模 helujingsousuojieduan。zhesangejieduanqishishiwurenjibizhangjishudezuoyongguocheng。congwurenjifaxianzhangaiwu，daokeyizidongraokaizhangaiwu，zaidadaoziwoguihualujingdeguocheng。

 

 

第一階段，無人機隻能是簡單地感知障礙物。當無人機遇到障礙物時，能快速地識別，並且懸停下來
，等待無人機駕駛者的下一步指令！

 

第二階段，無人機能夠獲取障礙物的深度圖象，並由此精確感知障礙物的具體輪廓，然後自主繞開障礙物！這個階段是擺脫飛手操作，實現無人機自主駕駛的階段！

 

第三階段，無人機能夠對飛行區域建立地圖模型然後規劃合理線路！這個地圖不能僅僅是機械平麵模型
，而應該是一個能夠實時更新的三維立體地圖！這將是目前無人機避障技術的最高階段！

 

感知障礙物

 

在前避障時代
，消費級無人機的使用說明上都會標明必須在開闊場地飛行
，而且應當盡量避免周圍有大量人群（當然，這也與當前技術和市場環境使得消費級無人機產品的可靠性較差有很大關係），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fan航hang，則ze有you可ke能neng眼yan睜zheng睜zheng看kan著zhe無wu人ren機ji傻sha傻sha地di撞zhuang向xiang那na麼me明ming顯xian的de障zhang礙ai物wu
，這zhe是shi何he等deng的de回hui天tian乏fa力li。為wei了le降jiang低di這zhe種zhong事shi故gu的de發fa生sheng率lv，各ge廠chang商shang也ye都dou在zai卯mao足zu勁jin研yan發fa避bi障zhang技ji術shu
，而er在zai實shi現xian方fang式shi上shang

，大da家jia的de著zhe眼yan點dian也ye都dou放fang在zai了le一yi個ge方fang向xiang——測量無人機到障礙物的距離。

 

 

我們可以很容易地想到
，隻要無人機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（雖然固定翼無人機表示不同意），yushiyichangrangrenganjiaohuitianfalideshigubeiqingmiaodanxiedibimianle，zhezhongsilujiandancubao，danhaishiyouyidingzuoyongde。erdangqianyunyongjiaoduodezhangaiwujiancefangfazhuyaoyou：

 

超聲波測距：這個方法很多人都熟悉，家用汽車的倒車雷達就是利用超聲波檢測障礙物
，該方法的優點就是技術成熟，成本很低；但缺點在於作用距離近（常用的中低端超聲波傳感器作用距離不超過10m），且對反射麵有一定要求。因此超聲波測距傳感器常用來測量無人機與地麵的距離（固定翼無人機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射一定頻率的紅外/激ji光guang信xin號hao
，然ran後hou根gen據ju反fan射she信xin號hao與yu原yuan信xin號hao的de相xiang位wei差cha計ji算suan信xin號hao的de飛fei行xing時shi間jian，即ji可ke換huan算suan出chu距ju離li障zhang礙ai物wu的de距ju離li。該gai方fang法fa技ji術shu比bi較jiao成cheng熟shu，作zuo用yong距ju離li較jiao超chao聲sheng波bo更geng遠yuan（數米到數百米）
，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用說明），但缺點在於成本高，抗幹擾能力較差（激光TOF稍好）。因此該方案在當前市場上產品或樣機中有一定規模的應用。

 

雙目視覺：zhegefangfayunyonglerenyangujijulideyuanli，jitongyigewutizailianggejingtouhuamianzhongdezuobiaoshaoyoubutong，jingguozhuanhuanjikededaozhangaiwudejuli，shuangmushijiaofangfayekeyihuodezhangaiwudeshendutuxiang。zhezhongfangfadequedianzaiyujishunandujiaogao（不過自從有了OpenCV，媽媽再也不用擔心我不會寫機器視覺程序了），且距離估計的誤差隨距離變大而指數型增長
，隻是這一缺點在無人機避障應用中並無大礙。

 

電子地圖：借助細粒度的數字高程地圖和城市3D建築地圖
，既能夠實現避免重要建築物受到無人機撞擊（即禁飛區功能），也能夠實現很多情況下的無人機避障。而事實上
，戰斧巡航導彈的遠程飛行也在很大程度上依賴於數字高程地圖。

 

障(zhang)礙(ai)物(wu)測(ce)量(liang)的(de)原(yuan)理(li)搞(gao)懂(dong)了(le)
，就(jiu)可(ke)以(yi)開(kai)始(shi)討(tao)論(lun)無(wu)人(ren)機(ji)避(bi)障(zhang)了(le)。最(zui)簡(jian)單(dan)的(de)策(ce)略(lve)莫(mo)過(guo)於(yu)遇(yu)到(dao)障(zhang)礙(ai)物(wu)時(shi)停(ting)止(zhi)前(qian)進(jin)，然(ran)後(hou)與(yu)障(zhang)礙(ai)物(wu)保(bao)持(chi)一(yi)定(ding)的(de)距(ju)離(li)。這(zhe)種(zhong)遇(yu)到(dao)障(zhang)礙(ai)物(wu)後(hou)就(jiu)默(mo)默(mo)懸(xuan)停(ting)等(deng)待(dai)，仿(fang)佛(fo)手(shou)足(zu)無(wu)措(cuo)不(bu)知(zhi)所(suo)往(wang)的(de)初(chu)級(ji)策(ce)略(lve)，就(jiu)是(shi)這(zhe)麼(me)簡(jian)單(dan)的(de)開(kai)始(shi)，無(wu)人(ren)機(ji)就(jiu)進(jin)入(ru)了(le)避(bi)障(zhang)時(shi)代(dai)。

 

繞過障礙物

 

很顯然，我們不會滿足於讓無人機遇到障礙物後傻傻等待（固定翼表示自己一秒鍾也無法等待），這zhe就jiu需xu要yao設she計ji讓rang無wu人ren機ji安an全quan高gao效xiao地di繞rao過guo障zhang礙ai物wu繼ji續xu完wan成cheng預yu定ding飛fei行xing的de策ce略lve。表biao麵mian上shang看kan，連lian薩sa摩mo耶ye這zhe種zhong囧囧傻sha呆dai萌meng的de狗gou狗gou都dou知zhi道dao前qian麵mian有you座zuo大da樓lou時shi該gai怎zen麼me繞rao過guo去qu（請自行想象為什麼說到狗狗時要強調前方是大樓
，而不是一棵樹），讓無人機繞過障礙物的策略應該很簡單了，但這其中的門道可多了去了。

 

shouxian，gougouhenqingchuqianfangdaloudelunkuo，yincizhixuyaowangbianyuanzoujiukeyiraoguoqu，danshiwurenjixianghuodezhangaiwulunkuojiuhennanle
，ruguobizhangchuanganqishiputongchaoshengbo，wurenjijiuzhinengzhidaoqianfangyouzhangai，danshiquewucongzhidaozhangaiwudebianyuan
，zhejiushiqianmianweishenmeyaoqiangtiao“能夠獲得障礙物深度圖像”了，對於能獲得深度圖像的TOFcejuheshuangmushijiaocejufangshi
，zhiyaozhangaiwumeiyouchongmanshichang
，jiuzongnenggouzhaodaozhangaiwudebianyuan。julishuoming
，xiatusuoshideshiwurenjidedaodeshendutuxiangshiyitu，huiduyueshen，biaomingjuliyuejin
，yudaozhezhongqingkuang，henxianrandecelvejiushiwangzuoshangfangfei，jichaoxianghuiduzuiqiandequyufeixing
，cishiwentifangfoyijingdedaojiejue。

 

 

但(dan)是(shi)別(bie)高(gao)興(xing)太(tai)早(zao)，這(zhe)種(zhong)策(ce)略(lve)可(ke)以(yi)滿(man)足(zu)大(da)多(duo)數(shu)應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)，但(dan)是(shi)問(wen)題(ti)還(hai)遠(yuan)沒(mei)有(you)解(jie)決(jue)
，看(kan)下(xia)麵(mian)的(de)左(zuo)圖(tu)，一(yi)架(jia)無(wu)人(ren)機(ji)剛(gang)繞(rao)從(cong)一(yi)座(zuo)高(gao)大(da)建(jian)築(zhu)旁(pang)繞(rao)過(guo)去(qu)，然(ran)後(hou)得(de)到(dao)了(le)如(ru)左(zuo)圖(tu)的(de)障(zhang)礙(ai)物(wu)深(shen)度(du)圖(tu)像(xiang)，如(ru)果(guo)按(an)照(zhao)前(qian)麵(mian)的(de)策(ce)略(lve)
，肯(ken)定(ding)是(shi)要(yao)往(wang)顏(yan)色(se)最(zui)前(qian)的(de)地(di)方(fang)飛(fei)行(xing)，好(hao)那(na)我(wo)要(yao)是(shi)告(gao)訴(su)你(ni)其(qi)實(shi)右(you)圖(tu)是(shi)無(wu)人(ren)機(ji)和(he)兩(liang)座(zuo)懸(xuan)崖(ya)幾(ji)何(he)關(guan)係(xi)的(de)俯(fu)視(shi)圖(tu)，請(qing)你(ni)告(gao)訴(su)我(wo)無(wu)人(ren)機(ji)會(hui)怎(zen)麼(me)飛(fei)，如(ru)果(guo)按(an)照(zhao)前(qian)述(shu)的(de)策(ce)略(lve)
，這(zhe)又(you)必(bi)將(jiang)是(shi)一(yi)場(chang)刻(ke)骨(gu)銘(ming)心(xin)的(de)事(shi)故(gu)。

 

 

也許有人對windows98時shi代dai的de迷mi宮gong屏ping保bao還hai有you印yin象xiang，屏ping保bao中zhong
，使shi用yong一yi直zhi沿yan著zhe左zuo側ce牆qiang壁bi和he一yi直zhi沿yan著zhe右you側ce牆qiang壁bi都dou會hui最zui終zhong走zou出chu迷mi宮gong，這zhe是shi因yin為wei普pu通tong迷mi宮gong的de拓tuo撲pu結jie構gou就jiu是shi兩liang條tiao平ping行xing線xian中zhong間jian有you一yi個ge通tong道dao，按an照zhao這zhe種zhong思si路lu

，無wu人ren機ji遇yu到dao下xia圖tu這zhe種zhong簡jian單dan策ce略lve躲duo不bu過guo去qu的de障zhang礙ai時shi，完wan全quan可ke以yi采cai取qu類lei似si的de方fang式shi，就jiu一yi直zhi向xiang左zuo或huo者zhe向xiang右you尋xun找zhao出chu路lu。即ji如ru果guo上shang麵mian右you圖tu的de局ju部bu場chang景jing的de完wan整zheng形xing態tai如ru果guo如ru下xia圖tu所suo示shi的de話hua，沿yan著zhe圖tu中zhong的de兩liang條tiao曲qu線xian為wei路lu徑jing都dou可ke以yi繞rao過guo去qu，如ru果guo場chang景jing比bi下xia圖tu更geng複fu雜za，繞rao過guo去qu的de路lu可ke就jiu需xu要yao苦ku苦ku追zhui尋xun了le。

 

 

雖然關於機器人在未知場景中的避障方法研究非常多
，但是由於終究是未知場景，其中必然有複雜的搜索過程。

 

場景建模和路徑搜索

 

再(zai)回(hui)到(dao)狗(gou)狗(gou)繞(rao)過(guo)大(da)樓(lou)的(de)例(li)子(zi)，看(kan)下(xia)圖(tu)，如(ru)果(guo)狗(gou)狗(gou)左(zuo)側(ce)右(you)側(ce)的(de)路(lu)都(dou)走(zou)過(guo)，而(er)且(qie)右(you)側(ce)其(qi)實(shi)沒(mei)有(you)那(na)棵(ke)樹(shu)的(de)話(hua)，很(hen)顯(xian)然(ran)的(de)它(ta)下(xia)一(yi)次(ci)繞(rao)過(guo)這(zhe)座(zuo)樓(lou)的(de)時(shi)候(hou)基(ji)本(ben)上(shang)會(hui)選(xuan)擇(ze)左(zuo)側(ce)的(de)路(lu)（但是當右側有顆邪惡的樹之後

，結論仿佛有所改變），這是因為它大腦裏已經有了一幅地圖
，即有了這個場景的模型。

 

 

無人機也是如此，無論是基於電子地圖，還是其他來源，還是SLAM（即時定位與地圖構建）huodelechangjingmoxing，jiukeyizaijizaijisuanjiliyongsuanfaqusousuoyouhuadebizhanglujing。dangqianguanyuzhezhongyizhichangjinglujingguihuadeyanjiuhenduo，suanfayeshicengchubuqiong（算法太多太複雜，本文暫不展開討論），也是無人機避障發展的必然趨勢。

 

 

與(yu)傳(chuan)統(tong)的(de)機(ji)器(qi)人(ren)避(bi)障(zhang)技(ji)術(shu)研(yan)究(jiu)相(xiang)比(bi)，當(dang)前(qian)無(wu)人(ren)機(ji)的(de)避(bi)障(zhang)還(hai)處(chu)於(yu)很(hen)初(chu)級(ji)的(de)階(jie)段(duan)，但(dan)由(you)於(yu)消(xiao)費(fei)級(ji)無(wu)人(ren)機(ji)市(shi)場(chang)的(de)火(huo)爆(bao)，大(da)家(jia)也(ye)都(dou)在(zai)爭(zheng)先(xian)恐(kong)後(hou)地(di)開(kai)展(zhan)此(ci)類(lei)研(yan)究(jiu)
，可(ke)以(yi)預(yu)見(jian)，未(wei)來(lai)的(de)避(bi)障(zhang)時(shi)代(dai)中(zhong)，將(jiang)會(hui)有(you)各(ge)自(zi)各(ge)樣(yang)現(xian)在(zai)難(nan)以(yi)想(xiang)到(dao)的(de)方(fang)法(fa)用(yong)於(yu)無(wu)人(ren)機(ji)避(bi)障(zhang)，有(you)了(le)這(zhe)些(xie)技(ji)術(shu)的(de)輔(fu)助(zhu)，無(wu)人(ren)機(ji)的(de)操(cao)作(zuo)也(ye)將(jiang)越(yue)來(lai)越(yue)安(an)全(quan)，越(yue)來(lai)越(yue)簡(jian)單(dan)。

 

無人機避障技術種類

 

紅外避障

 

紅外線的應用我們並不陌生：從電視、空調的遙控器，到酒店的自動門，都是利用的紅外線的感應原理。而具體到無人機避障上的應用
，紅外線避障的常見實現方式就是“三角測量原理”。

 

紅外感應器包含紅外發射器與CCD檢測器，紅外線發射器會發射紅外線，紅外線在物體上會發生反射，反射的光線被CCD檢測器接收之後
，由於物體的距離D不同，反射角度也會不同
，不同的反射角度會產生不同的偏移值L，知道了這些數據再經過計算

，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，因為頻率高於20kHz
，所以人耳聽不見，並且指向性更強。

 

超chao聲sheng波bo測ce距ju的de原yuan理li比bi紅hong外wai線xian更geng加jia簡jian單dan，因yin為wei聲sheng波bo遇yu到dao障zhang礙ai物wu會hui反fan射she
，而er聲sheng波bo的de速su度du已yi知zhi，所suo以yi隻zhi需xu要yao知zhi道dao發fa射she到dao接jie收shou的de時shi間jian差cha，就jiu能neng輕qing鬆song計ji算suan出chu測ce量liang距ju離li，再zai結jie合he發fa射she器qi和he接jie收shou器qi的de距ju離li，就jiu能neng算suan出chu障zhang礙ai物wu的de實shi際ji距ju離li，如ru下xia圖tu所suo示shi。

 

 

chaoshengbocejuxiangbihongwaiceju，jiagegengjiabianyi
，xiangyingdeganyingsuduhejingduyexunseyixie。tongyang
，youyuxuyaozhudongfasheshengbo，suoyiduiyutaiyuandezhangaiwu，jingduyehuisuizheshengbodeshuaijianerjiangdi
，ciwai，duiyuhaimiandengxishoushengbodewutihuozhezaidafengganraodeqingkuangxia，chaoshengbojiangwufagongzuo。

 

激光避障

 

激(ji)光(guang)避(bi)障(zhang)與(yu)紅(hong)外(wai)線(xian)類(lei)似(si)，也(ye)是(shi)發(fa)射(she)激(ji)光(guang)然(ran)後(hou)接(jie)收(shou)。不(bu)過(guo)激(ji)光(guang)傳(chuan)感(gan)器(qi)的(de)測(ce)量(liang)方(fang)式(shi)很(hen)多(duo)樣(yang)
，有(you)類(lei)似(si)紅(hong)外(wai)的(de)三(san)角(jiao)測(ce)量(liang)，也(ye)有(you)類(lei)似(si)於(yu)超(chao)聲(sheng)波(bo)的(de)時(shi)間(jian)差(cha)+速度。

 

但無論是哪種方式
，激光避障的精度、反饋速度、抗幹擾能力和有效範圍都要明顯優於紅外和超聲波。

 

但這裏注意
，不管是超聲波還是紅外

、yihuoshizhelidejiguangceju
，douzhishiyiweichuanganqi
，zhinenggeichuyigejulizhi
，bingbunengwanchengduixianshisanweishijiedeganzhi。dangran，youyujiguangdeboshujizhai
，keyitongshishiyongduoshujiguangzuchengzhenlieleida
，jinnianlaicijishuzhujianchengshu，duoyongyuzidongjiashicheliangshang


，danyouyuqitijipangda
，jiageanggui，gubutaishiyongyuwurenji。

 

視覺避障

 

解決機器人如何“看”的問題，也就是大家常聽到的計算機視覺（Computer Vision）。其基礎在於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。

 

視覺識別係統通常來說可以包括一個或兩個攝像頭。單一的照片隻具有二維信息，猶如2D電影，並無直接的空間感
，隻有靠我們自己依靠“物體遮擋、近大遠小”等生活經驗腦補。故單一的攝像頭獲取到的信息及其有限，並不能直接得到我們想要的效果（當然能夠通過一些其他手段，輔助獲取，但是此項還不成熟

，並沒有大規模驗證）。類比到機器視覺中，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係
，即缺少第三個維度。

 

如下圖所示
，單一的圖片具有很強的迷惑性和不確定性

 

 

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烈的空間臨場感。類比機器視覺，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：我們之所以能夠準確的拿起麵前的杯子、判斷汽車的遠近，都是因為雙眼的雙目立體視覺，而3D電影
、VR眼鏡的發明，也都是雙目視覺的應用。

 

雙目視覺的基本原理是利用兩個平行的攝像頭進行拍攝
，然後根據兩幅圖像之間的差異（視差），利用一係列複雜的算法計算出特定點的距離，當數據足夠時還能生成深度圖。

 

 

其實，各個避障技術在無人機上都有用武之地，隻是應用場景有所不同
，特別對於前視避障而言，有些技術就不適用了。

 

紅外和超聲波技術，因為都需要主動發射光線、聲波

，所以對於反射的物體有要求
，比如：紅外線會被黑色物體吸收，會穿透透明物體，還會被其他紅外線幹擾；而超聲波會被海綿等物體吸收
，也容易被槳葉氣流幹擾。

 

而(er)且(qie)，主(zhu)動(dong)式(shi)測(ce)距(ju)還(hai)會(hui)產(chan)生(sheng)兩(liang)台(tai)機(ji)器(qi)相(xiang)互(hu)幹(gan)擾(rao)的(de)問(wen)題(ti)。相(xiang)比(bi)之(zhi)下(xia)
，雖(sui)然(ran)雙(shuang)目(mu)視(shi)覺(jiao)也(ye)對(dui)光(guang)線(xian)有(you)要(yao)求(qiu)，但(dan)是(shi)對(dui)於(yu)反(fan)射(she)物(wu)的(de)要(yao)求(qiu)要(yao)低(di)很(hen)多(duo)，兩(liang)台(tai)機(ji)器(qi)同(tong)時(shi)使(shi)用(yong)也(ye)不(bu)會(hui)互(hu)相(xiang)幹(gan)擾(rao)，普(pu)適(shi)性(xing)更(geng)強(qiang)。

 

最重要的是，常見的紅外和超聲波目前都是單點測距
，隻能獲得特定方向上的距離數據
，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展空間
，比如避障之後的智能飛行、路徑規劃等。

 

激光技術雖然也能實現類似雙目視覺的功能，但是受限於技術發展，目前的激光元件普遍價格貴、體積大、功耗高，應用在消費級無人機上既不經濟也不實用。

 

無人機避障實現的難點

 

bizhanggongnengconggousidaoshixian

，zoudemeiyibujihudoubiansuizhewushudenanti。jinjinshixiechuyouxiaodeshijiaoshibiehuozhedituzhonggoudesuanfahaizhishidiyibu，nengrangtazaiwurenjizheyangyigejisuannenglihegonghaodouyouxianzhidepingtaishangliuchangwendingdepaoqilai
，caishizhenzhengkunnandedifang。

 

 

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

，那麼當有灰塵遮擋的情況下呢?這就需要不斷的實驗和試錯，並且持續的優化算法，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(bi)障(zhang)功(gong)能(neng)作(zuo)為(wei)近(jin)年(nian)來(lai)無(wu)人(ren)機(ji)產(chan)品(pin)的(de)大(da)趨(qu)勢(shi)
，帶(dai)來(lai)的(de)最(zui)直(zhi)接(jie)的(de)好(hao)處(chu)就(jiu)是(shi)，以(yi)往(wang)一(yi)些(xie)人(ren)為(wei)疏(shu)忽(hu)造(zao)成(cheng)的(de)撞(zhuang)擊(ji)，現(xian)在(zai)都(dou)能(neng)經(jing)由(you)避(bi)障(zhang)功(gong)能(neng)去(qu)避(bi)免(mian)，既(ji)保(bao)障(zhang)了(le)無(wu)人(ren)機(ji)飛(fei)行(xing)安(an)全(quan)的(de)同(tong)時(shi)，也(ye)避(bi)免(mian)了(le)對(dui)周(zhou)圍(wei)人(ren)員(yuan)財(cai)產(chan)的(de)損(sun)害(hai)，讓(rang)飛(fei)無(wu)人(ren)機(ji)的(de)門(men)檻(kan)進(jin)一(yi)步(bu)得(de)到(dao)了(le)降(jiang)低(di)。

 

而長遠來看
，無人機想要普及到農業、建築、運輸、媒體等領域，「智能化」肯定是必經之路。

 

畢竟隻有在飛行功能上做到智能控製，才有餘量去滿足不同行業的需求。如今由“避障功能”而衍生出的一係列“智能飛行”功能，無疑就是“無人機智能化”的階段性體現之一。

 

本文轉載自傳感器技術。

 

 

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