上期给大众分享了一个无人机躲避阻碍物并自动规划飞行路线的视频。
在视频中,无人机能够自动检测阻碍物并且自动躲避以防止事故出现。
既然都说了这期展开讲讲,那填坑这种事儿,这次必定!
这种技术,便是无人机“自动避障”系统(Obstacle Avoidance)。
无人机在自动飞行的过程中遇到阻碍物时,经过实时测量的方式自动识别、有效规避阻碍物,来保证安全飞行。
它最直接的好处便是,能够很大程度上减少由于人为疏忽或外边干扰导致的炸机事故。
既避开了飞行途中的阻碍物,亦避开了不必要的麻烦。
倘若无人机在飞行中撞上了阻碍物,那样这将会是一场代价昂贵的教训。(别问我怎么晓得)
自动避障的实现路径
无人机自动避障系统的运行可分为三个周期。
一是感知阻碍物;二是绕过阻碍物;三是路径搜索。
亦便是无人机从发掘阻碍物,到能够自动绕开阻碍物,再到自动规划飞行路线的过程。
第1周期,无人机感知到阻碍物,快速地识别后并悬停下来,等待下一步指令。
第二周期,无人机经过传感器精确感知到阻碍物的详细轮廓,而后自主绕开阻碍物。
第三周期,无人机经过获取的环境信息,利用算法自动规划出飞行线路,从而实现自动自动避障的功能。
感知阻碍物
做为自动避障系统的第1周期,快速的对环境进行检测,并获取场景中阻碍物的信息至关重要。
当前用得较多的感知阻碍物的检测办法重点有:
超声波技术
这个办法的原理类似蝙蝠识别阻碍物,是最简单的测距系统。
由于技术成本低,操作方便,目前非常多无人机的避障技术都源自于它,在无人机上加装定向的超声波发射和接收器,而后将其接入飞控系统。
通常来讲,超声波的有效距离是5m,对反射物体的材质亦有限制。
倘若物体表面反射超声波的能力不足, 避障系统的有效距离亦会降低。
红外/激光TOF
TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间。
基本原理便是传感器发射必定频率的红外/激光信号,而后按照反射信号与原信号来计算出阻碍物有多远。
TOF系统发出的信号,会受到太阳光的干扰。通常状况下,TOF测绘距离最大能够到10m,倘若有强光干扰只能到5m。
零度机构的Xplorer 2无人机,采用的便是TOF测距方法。 (无人机上的“蘑菇头”便是自动避障模块)
双目视觉
这个办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区别,经过转换就可得到阻碍物的距离
经过双目视觉办法能够得到阻碍物的信息图像,在光照要求较差的环境下亦能精细识别,准确度能够达到厘米级。
大疆的精灵4 就采用了双目避障,能够识别近期0.7m、最远15m的阻碍物。
最新发布的御3采用的则是全向双目视觉系统,以机身底部的红外传感做为辅助。
各个方向上有效感知阻碍物的范围从0.5m到25m不等。
与前两种方式相比,虽然双目视觉亦对光线有需求,然则针对反射物的需求要低非常多,亦不会互相干扰,普适性更强。
况且双目视觉能够在小体积、低功耗的前提下,得到眼前场景高分辨率的深度图。
这就让避障功能有了更加多的发展空间,例如避障之后的智能飞行、路径规划等。
规划路径绕过阻碍物
既然发掘了阻碍物,那下一步,显然是要安全有效的绕过去。
前面咱们已然提过,经过TOF测距和双目视觉测距方式,能够感知获取到阻碍物的场景信息。
接下来就需要让无人机绕过阻碍物,继续完成预定飞行计划。
经过已知场景路径,用层出不穷的算法去搜索优化避障路径,正是进一步科研自动避障的关键所在。
因为办法太多、过于繁杂,这儿就再也不展开,有兴趣的小伙伴自动查阅资料。
照片源自 × 知网
自动避障的必要性
在如今大众平常的消费级无人机中,“自动避障”技术已然作为了标配的功能。
有些人觉得既然把无人机飞到高空,那自动避障岂不是很无必要。
针对消费级无人机而言,在飞友手中的用途重点以航拍为主。
飞手拍摄 “上帝视角”时,无人机飞得越高,阻碍物越少,自动避障的用处好似并不是很大。
但在行业内,无人机除了用于航拍外,更加多的还是用于测绘勘探、应急救援、农业植保等繁杂场景。
在这些应用场景中,有的已然起始利用地面站集中管理,进行长期的自动化自动喷洒或监察任务。
因此呢,对“自动避障”的需求就变得更高,有时差之毫厘,就可能与预期差之千里。
相信随着无人机关联技术的发展, “自动避障”的黑科技能够更加智能、应用的更加广泛,为无人机供给技术保证,减少出现意外事故的危害。
那等到这种技术普及了,就能够跟炸机说再见了吗?我看不见得。
炸机危害始终都在,选取一份无人机安全危害保证亦很重要。
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