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浅析无人机自动避障技术

时间:2019-01-23 12:17来源:www.senvon.com 作者:科讯 点击:
近年来,随着多旋翼消费级无人机市场的飞速增长,其相关技术也正在发生日新月异的变革,以往多用于特种行业甚

近年来,随着多旋翼消费级无人机市场的飞速增长,其相关技术也正在发生日新月异的变革,以往多用于特种行业甚至军用产品上的技术(如飞行控制、图像传输、目标识别和跟踪等)也越来越多地用于消费级无人机,使其越来越接近于自动化甚至智能化飞行机器人的概念。

浅析无人机自动避障技术

在消费级无人机技术的诸多趋势中,避障能力是实现自动化乃至智能化的关键环节,完善的自主避障系统将能够在很大程度上减少因操作失误造成的无人机损坏和伤及人身和建筑物的事故发生率,而从各消费级无人机厂商的新品和技术发展方向看,避障技术也将在未来几年趋于完善并成为中高端消费级无人机的标配系统。

避障技术,顾名思义就是无人机自主躲避障碍物的智能技术。很多玩过无人机的小伙伴们都知道,有避障功能的无人机和没有避障功能的无人机,可以说体验是大不相同的!无人机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,还能给无人机新手极大的帮助!

浅析无人机自动避障技术

无人机避障技术的发展阶段

根据目前无人机避障技术的发展以及其未来的研究态势,无人机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。这三个阶段其实是无人机避障技术的作用过程。从无人机发现障碍物,到可以自动绕开障碍物,再达到自我规划路径的过程。 

浅析无人机自动避障技术

第一阶段,无人机只能是简单地感知障碍物。当无人机遇到障碍物时,能快速地识别,并且悬停下来,等待无人机驾驶者的下一步指令!

第二阶段,无人机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,实现无人机自主驾驶的阶段!

第三阶段,无人机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!这将是目前无人机避障技术的最高阶段!

感知障碍物

在前避障时代,消费级无人机的使用说明上都会标明必须在开阔场地飞行,而且应当尽量避免周围有大量人群(当然,这也与当前技术和市场环境使得消费级无人机产品的可靠性较差有很大关系),因为一不小心操作失误,或者在周围有高大障碍物时启动一键(低电压、失控)返航,则有可能眼睁睁看着无人机傻傻地撞向那么明显的障碍物,这是何等的回天乏力。为了降低这种事故的发生率,各厂商也都在卯足劲研发避障技术,而在实现方式上,大家的着眼点也都放在了一个方向——测量无人机到障碍物的距离。

浅析无人机自动避障技术

我们可以很容易地想到,只要无人机能够测量出与潜在障碍物之间的距离,就可以在撞向障碍物之前停止前进(虽然固定翼无人机表示不同意),于是一场让人感觉回天乏力的事故被轻描淡写地避免了,这种思路简单粗暴,但还是有一定作用的。而当前运用较多的障碍物检测方法主要有:

超声波测距:这个方法很多人都熟悉,家用汽车的倒车雷达就是利用超声波检测障碍物,该方法的优点就是技术成熟,成本很低;但缺点在于作用距离近(常用的中低端超声波传感器作用距离不超过10m),且对反射面有一定要求。因此超声波测距传感器常用来测量无人机与地面的距离(固定翼无人机表示自己飞的太高太快,超声波传感器用不上)。

红外/激光TOF:即飞行时间传感器,基本原理就是传感器发射一定频率的红外/激光信号,然后根据反射信号与原信号的相位差计算信号的飞行时间,即可换算出距离障碍物的距离。该方法技术比较成熟,作用距离较超声波更远(数米到数百米),而且高等级的TOF传感器可以获得障碍物的深度图像(这一项能力在下文会有应用说明),但缺点在于成本高,抗干扰能力较差(激光TOF稍好)。因此该方案在当前市场上产品或样机中有一定规模的应用。

双目视觉:这个方法运用了人眼估计距离的原理,即同一个物体在两个镜头画面中的坐标稍有不同,经过转换即可得到障碍物的距离,双目视觉方法也可以获得障碍物的深度图像。这种方法的缺点在于技术难度较高(不过自从有了OpenCV,妈妈再也不用担心我不会写机器视觉程序了),且距离估计的误差随距离变大而指数型增长,只是这一缺点在无人机避障应用中并无大碍。

(责任编辑:beginning)
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