無人機要想被冠以人工智能機器的稱號，當然不能僅僅滿足于“飛起來”而已！關于未來的“人工智能無人機”的構想，無人機通常被想象為一架飛行中的機器人。這架飛行機器人不但能夠和人交流，還能獨立完成任務或解決問題。
其實這些高度智能的功能已經在開發之中了，今天AOPA云小編要介紹的就是無人機“黑科技”中的避障技術！
無人機避障
什么是無人機避障技術？
顧名思義就是無人機自主躲避障礙物的智能技術。很多玩過無人機的小伙伴們都知道，有避障功能的無人機和沒有避障功能的無人機，可以說體驗是大不相同的！無人機自動避障系統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。在減少炸機事故次數的同時，還能給無人機新手極大的幫助！
無人機避障技術發展階段和趨勢
根據目前無人機避障技術的發展以及其未來的研究態勢，有資料分析認為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；三是場景建模和路徑搜索階段。這三個階段其實是無人機避障技術的作用過程。從無人機發現障礙物，到可以自動繞開障礙物，再達到自我規劃路徑的過程。
可能有人會問無人機達到第一個“發現障礙物”的階段不就很容易避開障礙物了嗎？這第二個階段是不是有些多余！
其實不然，無人機避障的三個階段的劃分都是有技術作為依據的。其每個階段具體的技術分析如下：
第一階段，無人機只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，并且懸停下來，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，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后規劃合理線路！這個地圖不能僅僅是機械平面模型，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！
目前能夠實現無人機避障功能的幾大主要技術
拋開無人機避障技術發展階段不談，目前無人機避障技術的發展呈現的是多元發展的模式。老技術在淘汰，新技術在改良，但整體來說都是不斷地調整前進的方向！從整體來說，無人機避障技術目前大致有六種！
一、超聲波避障
超聲波，用一個比較形象的比喻就是蝙蝠。蝙蝠通過口腔中喉部的特殊構造來發出超聲波，當超聲波遇到獵物或者障礙的時候就會反射回來，蝙蝠可以用特殊的聽覺系統來接收反射回來的信號，從而探測目標的距離，確定飛行路線。
這是一項非常常見且非常成熟的技術！由于超聲波指向性強，而且能量消耗緩慢，在介質中傳播的距離較遠，因而超聲波經常用于距離的測量。而且利用超聲波檢測往往比較迅速、方便、計算簡單、易于做到實時控制，并且在測量精度方面能達到工業實用的要求，所以用來避障非常合適。
目前來說，市面上有很多家用汽車的雷達都是采用的這項技術。而在無人機的具體應用，基石keyshare無人機就采用了超聲波避障技術。
但是超聲波測距并非一項完美的技術。雖然超聲波避障系統不會受到光線、粉塵、煙霧，但在部分場景下也會受到聲波的干擾。其次，如果物體表面反射超聲波的能力不足，避障系統的有效距離就會降低，安全隱患會顯著提高。一般來說，超聲波的有效距離是5米，對應的反射物體材質是水泥地板，如果材質不是平面光滑的固體物，比如說地毯，那么超聲波的反射和接收就會出問題。距離短、對障礙物感知能力有限，所以超聲波避障處境仍舊尷尬。這也就是市面上采用超聲波避障的無人機其有效避障距離非常短的原因。
二、紅外線或激光測距避障
紅外線或激光避障技術的英文名稱為“TIme of flight”，常常被縮寫成“TOF”，因此紅外線或激光避障技術又被稱為飛行時間測距法。
TOF 的工作原理和超聲波測距避障原理很相似，最大的不同就是把超聲波換成了紅外線或者激光！該技術檢測方法有兩種：一種是光的時間，另一種是光的相位。但不管是哪種方法，其都是把光發射出去，然后檢測反射回來的光，進而判斷無人機的周圍是否有障礙物，從而知道障礙物距離多少。
零度Xplorer 2無人機采用的就是TOF避障系統。在零度Xplorer 2無人機懸停狀態下，TOF系統會保持每秒鐘旋轉2-5圈的快速旋轉狀態。這樣就可以使TOF在旋轉的過程中完成對周圍有效半徑內的360°范圍進行快速掃描，從而用較快的速度發現障礙，然后對飛控系統發出調整位置的指令，避免對周圍的人或財物造成傷害；而當無人機在飛行的過程中，TOF系統則會停止旋轉，只把光發射到無人機前進的方向上。固定方向的時候，在室外的有效距離可以增加到8-10米。對于一般無人機來說，每秒的飛行距離也就是10米左右，檢測到障礙物之后1秒的反應時間，無人機可以用一個較大的加速度來停止前進，這就足夠了。
但是和超聲波同樣，光波也會受到干擾。目前城市環境下樓宇間的光污染，給TOF避障系統帶來了難題，系統發出的光，必須避開太陽光的主要能量波段，從而避免太陽光的直射、反射等對避障系統造成干擾。從而就進一步需要非常精準的時間測量，乃至需要專用處理芯片，而目前來說，芯片價格則較為高昂。
三、視覺圖像復合型技術
視覺圖像符合型技術通過高清攝像機拍攝幀速足夠高、清晰、分辨率高的圖像，借助一顆足夠小而性能強大的處理器，分析每一幀圖像中是否存在障礙物。視覺圖像復合型技術隨著移動芯片的運算能力的飛躍而越來越成為無人機避障首選。
智能避障系統“Guidance”就是典型的視覺圖像復合型技術。Guidance系統的前后左右下五個方向都有專門進行障礙識別的攝像頭，識別機制也有超聲波和圖像視覺兩種。也就是說，除了常規的超聲波模塊以外，5個方向上還專門放置了攝像頭用于獲取視覺圖像，然后直接傳輸到機載的l處理器進行計算處理。
進入消費級無人機市場時間較早的Parrot，也在跟英偉達（Nvidia）進行避障方面的合作，同樣采用了包含機器視覺的復合型避障系統。麻省理工學院計算機科學和人工智能實驗室也通過此技術探索避障技術，不過他們是通過2塊手機芯片進行實時圖像處理后，尋找出可以飛行的自由空間，而不是識別障礙物后再進行躲避。可以說是非常主動的一種方法。但是，這款無人機只能處理幾秒鐘內的視頻數據，而不是會生成一個完整的區域地圖，畢竟現有手機芯片的處理能力還很有限。
四、Real Sense技術
微軟和英特爾聯合開發的RealSense 3D攝像頭，利用自身的紅外發射器向目標物“主動打光”，通過捕捉和定位光的扭曲變化自動計算并構建出覆蓋區域內的三維模型，并借助自身的處理器完成基礎數據的整合、借助搭載設備的處理器進行更復雜的操作，從而自動調整自身以避開障礙物。
RealSense本質上也是類似于XBOX360外接的3D體感攝像機的紅外結構光投影方案。所不同的是，RealSense所投影的是一系列動態變化的圖案，而非Kinect那樣的固定圖案。因此，也造成了雖然RealSense的分辨率高，也更穩定，但幀頻卻不如Kinect的情況，實際效果也沒有體現出所期待的優勢。
五、雷達
雷達，應用最多的還是軍事領域，在民用階段還是很少使用！而用在消費級無人機上更是沒有先例！
但前不久，在美國紐約州雪城舉辦的無人機交通管制峰會（Unmanned Traffic Management ConvenTIon - UTM 2016），舉行了一場無人機避障飛行比賽。無人機方案提供企業Aerotenna獲得了此次峰會比賽的冠軍。
除了精彩的比賽，還有無人機的避障技術也稱為當時的熱點！與通常無人機采用的超聲波或雙目等方案避障不同的是，Aerotenna的避障方案采用以雷達技術為基礎的?Sharp 360度微波雷達，同時搭載了雷達高度計?Landing作為室內定高，在障礙規避上效果相對傳統方案占了明顯優勢。
但是雷達的成本相比于其他的避障技術還是比較高的！
目前把雷達方案做到無人機上，成本相比雙目、超聲是要稍微貴一些，但并不是貴得離譜。舉一個價位的參考的例子，“超聲波”好一點的一兩百（人民幣），雙目攝像頭稍微好一點大約六百到一千，微波雷達目前大約在千元左右（根據解決方案的不同價位也不盡相同），但是這個價格也受生產量的影響，將來產量上去了也會相應降一些。
但是由于雷達的可靠性、受環境影響較小的優勢，在將來的無人機避障技術上肯定會大放異彩的！
六、電子地圖
當飛行目標區域被模型化為一張精確的三維立體地圖，借助GPS等導航系統，就可以能夠實現避開障礙物自主飛行。
在無人機上預先載入目標區域的三維立體地圖，就能知道障礙物的具體位置，從而在飛行時候就提前避開它。而且在飛行的時候，無人機還可以從多條路徑中選擇出最優路徑，這樣可以大大加快任務效率！
而且目前的三維立體地圖發展也很迅猛，數據雖然尚不能做到非常準確，但是較之前還是有非常大的提升！隨著精確度的提升，無人機運用三維立體地圖實現避障，還是非常有希望的！
說了這么多無人機避障技術，哪一項技術會稱霸未來呢？其是依AOPA云小編之間，我覺得未來無人機不只會采取單一技術實現避障功能，可能會采取多種避障技術集成的手段來實現不同場景下的避障！當讓，這些愿景必須建立在各項技術非常成熟的情況下，特別是制造工藝非常成熟的情況下，這樣才能更好地普及無人機避障技術，讓各位飛友“放心”地飛！