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浅析关于无人机是如何实现避障的?

2021-12-22

  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。无人机的避障技术中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」。

  红外感应器

  包含红外发射器与CCD检测器,红外线发射器会发射红外线,红外线在物体上会发生反射,反射的光线被CCD检测器接收之后,由于物体的距离D不同,反射角度也会不同,不同的反射角度会产生不同的偏移值L,知道了这些数据再经过计算,就能得出物体的距离了。

  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。

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  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。

  但这里注意,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。视觉识别通常来说可以包括一个或两个摄像头。单一的照片只具有二维信息,犹如2D电影,并无直接的空间感,只有靠我们自己依靠“物体遮挡、近大远小”等生活经验脑补。故单一的摄像头获取到的信息及其有限,并不能直接得到我们想要的效果(当然能够通过一些其他手段,辅助获取,但是此项还不成熟,并没有大规模验证)。类比到机器视觉中,单个摄像头的信息无法获取到场景中每个物体与镜头的距离关系,即缺少第三个维度。

  双目立体视觉犹如3D电影(左右眼看到的场景略有差异),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。

  红外和超声波技术,因为都需要主动发射光线、声波,所以对于反射的物体有要求,比如:红外线会被黑色物体吸收,会穿透透明物体,还会被其他红外线干扰;而超声波会被海绵等物体吸收,也容易被桨叶气流干扰。

  而且,主动式测距还会产生两台机器相互干扰的问题。相比之下,虽然双目视觉也对光线有要求,但是对于反射物的要求要低很多,两台机器同时使用也不会互相干扰,普适性更强。

  重要的是,常见的红外和超声波目前都是单点测距,只能获得特定方向上的距离数据,而双目视觉可以在小体积、低功耗的前提下,获得眼前场景的比较高分辨率的深度图,这就让避障功能有了更多的发展空间,比如避障之后的智能飞行、路径规划等。

  激光技术虽然也能实现类似双目视觉的功能,但是受限于技术发展,目前的激光元件普遍价格贵、体积大、功耗高,应用在消费级无人机上既不经济也不实用。


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