EPICIII EP3-E-4-A

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盘点近些年 避障技术的发展

　　 要想被冠以人工智能机器的称号，当然不能仅仅满足于“飞起来”而已！关于未来的“人工智能 ”的构想， 通常被想象为一架飞行中的机器人。这架飞行机器人不但能够和人交流，还能独立完成任务或解决问题。

　　其实这些高度智能的功能已经在开发之中了，今天AOPA云小编要介绍的就是 “黑科技”中的避障技术！

　　什么是 避障技术？

　　顾名思义就是 自主躲避障碍物的智能技术。很多玩过 的小伙伴们都知道，有避障功能的 和没有避障功能的 ，可以说体验是大不相同的！ 自动避障系统能够及时地避开飞行路径中的障碍物，极大地减少因为操作失误而带来的各项损失。在减少炸机事故次数的同时，还能给 新手极大的帮助！

　　 避障技术发展阶段和趋势

　　根据目前 避障技术的发展以及其未来的研究态势，有资料分析认为 避障技术可分为三个阶段，一是感知障碍物阶段；二是绕过障碍物阶段；三是场景建模和路径搜索阶段。这三个阶段其实是 避障技术的作用过程。从 发现障碍物，到可以自动绕开障碍物，再达到自我规划路径的过程。

　　可能有人会问 达到 个“发现障碍物”的阶段不就很容易避开障碍物了吗？这 个阶段是不是有些多余！

　　其实不然， 避障的三个阶段的划分都是有技术作为依据的。其每个阶段具体的技术分析如下：

　　 阶段， 只能是简单地感知障碍物。当 遇到障碍物时，能快速地识别，并且悬停下来，等待 驾驶者的下一步指令！

　　 阶段， 能够获取障碍物的深度图象，并由此精确感知障碍物的具体轮廓，然后自主绕开障碍物！这个阶段是摆脱飞手操作，实现 自主驾驶的阶段！

　　第三阶段， 能够对飞行区域建立地图模型然后规划合理线路！这个地图不能仅仅是机械平面模型，而应该是一个能够实时更新的三维立体地图！这将是目前 避障技术的 高阶段！

　　目前能够实现 避障功能的几大主要技术

　　抛开 避障技术发展阶段不谈，目前 避障技术的发展呈现的是多元发展的模式。老技术在淘汰，新技术在改良，但整体来说都是不断地调整前进的方向！从整体来说， 避障技术目前大致有六种！

　　一、超声波避障

　　超声波，用一个比较形象的比喻就是蝙蝠。蝙蝠通过口腔中喉部的特殊构造来发出超声波，当超声波遇到猎物或者障碍的时候就会反射回来，蝙蝠可以用特殊的听觉系统来接收反射回来的信号，从而探测目标的距离，确定飞行路线。

　　这是一项非常常见且非常成熟的技术！由于超声波指向性强，而且能量消耗缓慢，在介质中传播的距离较远，因而超声波经常用于距离的测量。而且利用超声波检测往往比较迅速、方便、计算简单、易于做到实时控制，并且在测量精度方面能达到工业实用的要求，所以用来避障非常合适。

　　目前来说，市面上有很多家用汽车的雷达都是采用的这项技术。而在 的具体应用，基石keyshare 就采用了超声波避障技术。

　　但是超声波测距并非一项 的技术。虽然超声波避障系统不会受到光线、粉尘、烟雾，但在部分场景下也会受到声波的干扰。其次，如果物体表面反射超声波的能力不足，避障系统的有效距离就会降低，安全隐患会显着提高。一般来说，超声波的有效距离是5米，对应的反射物体材质是水泥地板，如果材质不是平面光滑的固体物，比如说地毯，那么超声波的反射和接收就会出问题。距离短、对障碍物感知能力有限，所以超声波避障处境仍旧尴尬。这也就是市面上采用超声波避障的 其有效避障距离非常短的原因。

　　二、红外线或激光测距避障

　　红外线或激光避障技术的英文名称为“TIme of flight”，常常被缩写成“TOF”，因此红外线或激光避障技术又被称为飞行时间测距法。

　　TOF 的工作原理和超声波测距避障原理很相似， 的不同就是把超声波换成了红外线或者激光！该技术检测方法有两种：一种是光的时间，另一种是光的相位。但不管是哪种方法，其都是把光发射出去，然后检测反射回来的光，进而判断 的周围是否有障碍物，从而知道障碍物距离多少。

　　零度Xplorer 2 采用的就是TOF避障系统。在零度Xplorer 2 悬停状态下，TOF系统会保持每秒钟旋转2-5圈的快速旋转状态。这样就可以使TOF在旋转的过程中完成对周围有效半径内的360°范围进行快速扫描，从而用较快的速度发现障碍，然后对飞控系统发出调整位置的指令，避免对周围的人或财物造成伤害；而当 在飞行的过程中，TOF系统则会停止旋转，只把光发射到 前进的方向上。固定方向的时候，在室外的有效距离可以增加到8-10米。对于一般 来说，每秒的飞行距离也就是10米左右，检测到障碍物之后1秒的反应时间， 可以用一个较大的加速度来停止前进，这就足够了。

　　但是和超声波同样，光波也会受到干扰。目前城市环境下楼宇间的光污染，给TOF避障系统带来了难题，系统发出的光，必须避开酞阳光的主要能量波段，从而避免酞阳光的直射、反射等对避障系统造成干扰。从而就进一步需要非常精准的时间测量，乃至需要专用处理芯片，而目前来说，芯片价格则较为高昂。

　　三、视觉图像复合型技术

　　视觉图像符合型技术通过高清摄像机拍摄帧速足够高、清晰、分辨率高的图像，借助一颗足够小而性能强大的处理器，分析每一帧图像中是否存在障碍物。视觉图像复合型技术随着移动芯片的运算能力的飞跃而越来越成为 避障 。

　　智能避障系统“Guidance”就是典型的视觉图像复合型技术。Guidance系统的前后左右下五个方向都有专门进行障碍识别的摄像头，识别机制也有超声波和图像视觉两种。也就是说，除了常规的超声波模块以外，5个方向上还专门放置了摄像头用于获取视觉图像，然后直接传输到机载的l处理器进行计算处理。

　　进入消费级 市场时间较早的Parrot，也在跟英伟达（Nvidia）进行避障方面的合作，同样采用了包含机器视觉的复合型避障系统。麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室也通过此技术探索避障技术，不过他们是通过2块手机芯片进行实时图像处理后，寻找出可以飞行的自由空间，而不是识别障碍物后再进行躲避。可以说是非常主动的一种方法。但是，这款 只能处理几秒钟内的视频数据，而不是会生成一个完整的区域地图，毕竟现有手机芯片的处理能力还很有限。

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