现在的消费级无人机常以多轴飞行器的形式存在，甚至有些无人机还需要飞手即人为控制。在无人机避障这方面，人类其实思考了很多方法，包括超声波、tof技术、以及3D模仿人眼，哪种消费级无人机避障技术才是未来的方向？

【文 马兰】

随着消费级无人机技术的不断成熟，不断完善的自动避障系统可以极大的减少因操作失误而带来的各项损失，目前避障能力正逐渐成为了无人机自动化或智能化的关键点所在。而现在的消费级无人机常以多轴飞行器的形式存在，甚至有些无人机还需要飞手即人为控制。但不得不说，往全自动避障发展的方向已经不可阻挡。

2016年的CES上，Intel演示了自己和深圳YUNEEC合作的Typhoon H无人机，借助Real Sense实感计算、3D摄像头模拟人眼，在完全没有GPS和人为操控情况下于丛林中纯自主飞行。

Intel演示超强避障能力的无人机

什么是避障？

根据物体拥有的各种感官器件，对于外界的阻碍到物体的运动方向的作出各种躲避障碍的动作，并继续打断前的动作，这个过程就是避障。

现在市面上主流的电动多旋翼无人机避障系统主要有三种，分别是超声波、tof（一种激光雷达测距）以及视觉测距。

什么是超声波避障系统呢？

超声波是仿蝙蝠的，这种特殊的系统能帮助蝙蝠接收反射信号、探测目标距离、确定飞行路线。目前超声波避障技术这种简单的测距、避障系统，已经较为常见，如汽车中就可以见，也被应用在无人机身上。

视觉避障是主流方向

什么是tof测距呢？

tof是激光雷达测距的一种，是time of flight的简写，直译为飞行时间。所谓飞行时间法3d成像，是通过给目标连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行时间来得到目标物距离。

使用这种方式光波容易受到干扰，系统发出的光，必须避开太阳光的主要能量波段，从而避免太阳光的直射、反射等对避障系统造成干扰。该原理需要非常精准的时间测量，需要专用处理芯片，而芯片价格则较为高昂。

图为Mavic的前向双目立体视觉

什么是视觉测距呢？

双目视觉技术是运用了人眼计算距离的原理，是机器视觉的一种重要形式，主要基于视察原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，并通过计算图像对应点之间的位置偏差，来确定物体三维几何信息的方法。

现在，视觉导航在无人机上的应用不再满足于让无人机飞得更稳，而是能够借助该系统让无人机自主完成避障的功能。虽然该技术的难度较高，但是已经开始逐渐应用到无人机避障技术中来。

抛开算法不说，仅从原理上来看，当一个摄像头内部参数（有效焦距，光学中心，不垂直因子）已知，由图像只可以确定出一条射线，换言之缺乏深度信息（距离信息），所以想要得到三维信息，就必须在空间中多加一个约束。

如果多加一个摄像头，保证由两个摄像头通过各自对同一点的图像确定的两条射线能相交，则可以确定该点的空间位置，这就是双目立体视觉。如果采用额外的光源装置确定一个光平面，则可以得到由摄像头及图像上一点确定的射线与光平面交点的坐标，这就是结构光三维视觉，由此也可以看出，结构光三维视觉只能得到光平面上的点位置坐标。

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