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智能自动化飞行 无人机避障技术介绍
发布日期:2019-03-21
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。
 
红外避障: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」。
 
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: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。
 
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。
 
视觉避障: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。
 
双目立体视觉犹如3D电影,能够直接给人带来强烈的空间临场感。类比机器视觉,从单个摄像头升级到两个摄像头,即立体视觉(Stereo Vision)能够直接提供第三个维度的信息,即景深(depth),能够更为简单的获取到三维信息。双目视觉最常见的例子就是我们的双眼:我们之所以能够准确的拿起面前的杯子、判断汽车的远近,都是因为双眼的双目立体视觉,而3D电影、VR眼镜的发明,也都是双目视觉的应用。
 
双目视觉的基本原理是利用两个平行的摄像头进行拍摄,然后根据两幅图像之间的差异(视差),利用一系列复杂的算法计算出特定点的距离,当数据足够时还能生成深度图。
 

「避障功能」作为近年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,让飞无人机的门槛进一步得到了降低。

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