一文讀懂無人機避障技術(shù) - 全文

無人機   自動避障技術(shù)

近年來，隨著多旋翼消費級無人機市場的飛速增長，其相關(guān)技術(shù)也正在發(fā)生日新月異的變革，以往多用于特種行業(yè)甚至軍用產(chǎn)品上的技術(shù)（如飛行控制、圖像傳輸、目標識別和跟蹤等）也越來越多地用于消費級無人機，使其越來越接近于自動化甚至智能化飛行機器人的概念。

在消費級無人機技術(shù)的諸多趨勢中，避障能力是實現(xiàn)自動化乃至智能化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，完善的自主避障系統(tǒng)將能夠在很大程度上減少因操作失誤造成的無人機損壞和傷及人身和建筑物的事故發(fā)生率，而從各消費級無人機廠商的新品和技術(shù)發(fā)展方向看，避障技術(shù)也將在未來幾年趨于完善并成為中高端消費級無人機的標配系統(tǒng)。

避障技術(shù)，顧名思義就是無人機自主躲避障礙物的智能技術(shù)。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(tǒng)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(shù)的同時，還能給無人機新手極大的幫助！

無人機避障技術(shù)的發(fā)展階段

根據(jù)目前無人機避障技術(shù)的發(fā)展以及其未來的研究態(tài)勢，無人機避障技術(shù)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(shù)的作用過程。從無人機發(fā)現(xiàn)障礙物，到可以自動繞開障礙物，再達到自我規(guī)劃路徑的過程。

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(xiàn)無人機自主駕駛的階段！

第三階段，無人機能夠?qū)︼w行區(qū)域建立地圖模型然后規(guī)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?qū)崟r更新的三維立體地圖！這將是目前無人機避障技術(shù)的最高階段！

感知障礙物

在前避障時代，消費級無人機的使用說明上都會標明必須在開闊場地飛行，而且應當盡量避免周圍有大量人群（當然，這也與當前技術(shù)和市場環(huán)境使得消費級無人機產(chǎn)品的可靠性較差有很大關(guān)系），因為一不小心操作失誤，或者在周圍有高大障礙物時啟動一鍵（低電壓、失控）返航，則有可能眼睜睜看著無人機傻傻地撞向那么明顯的障礙物，這是何等的回天乏力。為了降低這種事故的發(fā)生率，各廠商也都在卯足勁研發(fā)避障技術(shù)，而在實現(xiàn)方式上，大家的著眼點也都放在了一個方向——測量無人機到障礙物的距離。

我們可以很容易地想到，只要無人機能夠測量出與潛在障礙物之間的距離，就可以在撞向障礙物之前停止前進（雖然固定翼無人機表示不同意），于是一場讓人感覺回天乏力的事故被輕描淡寫地避免了，這種思路簡單粗暴，但還是有一定作用的。而當前運用較多的障礙物檢測方法主要有：

超聲波測距：這個方法很多人都熟悉，家用汽車的倒車雷達就是利用超聲波檢測障礙物，該方法的優(yōu)點就是技術(shù)成熟，成本很低；但缺點在于作用距離近（常用的中低端超聲波傳感器作用距離不超過10m），且對反射面有一定要求。因此超聲波測距傳感器常用來測量無人機與地面的距離（固定翼無人機表示自己飛的太高太快，超聲波傳感器用不上）。

紅外/激光TOF：即飛行時間傳感器，基本原理就是傳感器發(fā)射一定頻率的紅外/激光信號，然后根據(jù)反射信號與原信號的相位差計算信號的飛行時間，即可換算出距離障礙物的距離。該方法技術(shù)比較成熟，作用距離較超聲波更遠（數(shù)米到數(shù)百米），而且高等級的TOF傳感器可以獲得障礙物的深度圖像（這一項能力在下文會有應用說明），但缺點在于成本高，抗干擾能力較差（激光TOF稍好）。因此該方案在當前市場上產(chǎn)品或樣機中有一定規(guī)模的應用。

雙目視覺：這個方法運用了人眼估計距離的原理，即同一個物體在兩個鏡頭畫面中的坐標稍有不同，經(jīng)過轉(zhuǎn)換即可得到障礙物的距離，雙目視覺方法也可以獲得障礙物的深度圖像。這種方法的缺點在于技術(shù)難度較高（不過自從有了OpenCV，媽媽再也不用擔心我不會寫機器視覺程序了），且距離估計的誤差隨距離變大而指數(shù)型增長，只是這一缺點在無人機避障應用中并無大礙。

電子地圖：借助細粒度的數(shù)字高程地圖和城市3D建筑地圖，既能夠?qū)崿F(xiàn)避免重要建筑物受到無人機撞擊（即禁飛區(qū)功能），也能夠?qū)崿F(xiàn)很多情況下的無人機避障。而事實上，戰(zhàn)斧巡航導彈的遠程飛行也在很大程度上依賴于數(shù)字高程地圖。

障礙物測量的原理搞懂了，就可以開始討論無人機避障了。最簡單的策略莫過于遇到障礙物時停止前進，然后與障礙物保持一定的距離。這種遇到障礙物后就默默懸停等待，仿佛手足無措不知所往的初級策略，就是這么簡單的開始，無人機就進入了避障時代。

繞過障礙物

很顯然，我們不會滿足于讓無人機遇到障礙物后傻傻等待（固定翼表示自己一秒鐘也無法等待），這就需要設計讓無人機安全高效地繞過障礙物繼續(xù)完成預定飛行的策略。表面上看，連薩摩耶這種囧傻呆萌的狗狗都知道前面有座大樓時該怎么繞過去（請自行想象為什么說到狗狗時要強調(diào)前方是大樓，而不是一棵樹），讓無人機繞過障礙物的策略應該很簡單了，但這其中的門道可多了去了。

首先，狗狗很清楚前方大樓的輪廓，因此只需要往邊緣走就可以繞過去，但是無人機想獲得障礙物輪廓就很難了，如果避障傳感器是普通超聲波，無人機就只能知道前方有障礙，但是卻無從知道障礙物的邊緣，這就是前面為什么要強調(diào)“能夠獲得障礙物深度圖像”了，對于能獲得深度圖像的TOF測距和雙目視覺測距方式，只要障礙物沒有充滿視場，就總能夠找到障礙物的邊緣。舉例說明，下圖所示的是無人機的到的深度圖像示意圖，灰度越深，表明距離越近，遇到這種情況，很顯然的策略就是往左上方飛，即朝向灰度最淺的區(qū)域飛行，此時問題仿佛已經(jīng)得到解決。

但是別高興太早，這種策略可以滿足大多數(shù)應用場景，但是問題還遠沒有解決，看下面的左圖，一架無人機剛繞從一座高大建筑旁繞過去，然后得到了如左圖的障礙物深度圖像，如果按照前面的策略，肯定是要往顏色最前的地方飛行，好那我要是告訴你其實右圖是無人機和兩座懸崖幾何關(guān)系的俯視圖，請你告訴我無人機會怎么飛，如果按照前述的策略，這又必將是一場刻骨銘心的事故。

也許有人對windows98時代的迷宮屏保還有印象，屏保中，使用一直沿著左側(cè)墻壁和一直沿著右側(cè)墻壁都會最終走出迷宮，這是因為普通迷宮的拓撲結(jié)構(gòu)就是兩條平行線中間有一個通道，按照這種思路，無人機遇到下圖這種簡單策略躲不過去的障礙時，完全可以采取類似的方式，就一直向左或者向右尋找出路。即如果上面右圖的局部場景的完整形態(tài)如果如下圖所示的話，沿著圖中的兩條曲線為路徑都可以繞過去，如果場景比下圖更復雜，繞過去的路可就需要苦苦追尋了。

雖然關(guān)于機器人在未知場景中的避障方法研究非常多，但是由于終究是未知場景，其中必然有復雜的搜索過程。

場景建模和路徑搜索

再回到狗狗繞過大樓的例子，看下圖，如果狗狗左側(cè)右側(cè)的路都走過，而且右側(cè)其實沒有那棵樹的話，很顯然的它下一次繞過這座樓的時候基本上會選擇左側(cè)的路（但是當右側(cè)有顆邪惡的樹之后，結(jié)論仿佛有所改變），這是因為它大腦里已經(jīng)有了一幅地圖，即有了這個場景的模型。