无人机有“眼睛”！感知飞行信息能避障

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　　这几年随着大疆创新（DJI）、零度智控（ZEROTECH）、亿航（EHang）等公司的产品曝光度越来越高，无人机概念日渐火热，其发展势头迅猛，就像20世纪80年代的个人电脑。在为人类服务的道路上，无人机时代正在向我们走来。

　　无人机到底是啥？

　　无人机的定义是: An aircraft without a human pilot aboard。从技术角度来划分的话，无人机可以简单分为固定翼，直升机以及多旋翼三类。但从其定义可以看出，无人机并不局限于此，即便是无法控制，也没有任何自驾仪的气球炸弹也属于无人机的范畴（在1849年，奥地利的先驱们曾经用装满炸弹的热气球去“轰炸”过威尼斯，这个可比日本人借助洋流将气球炸弹送到美国东海岸的“飞象行动”早了95年）。

　　通常无人机可由人员遥控操作，或是在机载计算机的控制下间歇或完全自主工作。相比于载人飞行器，最初的无人机任务定位是去处理对于人类来说“枯燥，肮脏以及危险”的工作。现如今，无人机的任务相比最初已经有了极大拓展，其任务范围从最初的军事用途扩展到了科学研究，农业，电力巡检，搜救，个人娱乐等。

　　无人机的系统特性对比

　　对比三种常见类型无人机的系统特性如下：

　　常规固定翼：系统为稳定系统，同时具有完整的驱动系统。

　　常规直升机：系统不稳定，同时具有完整的驱动系统。

　　多旋翼：系统既是不稳定的，也是欠驱动的。

　　虽然多旋翼控制系统难设计，气动效率低，机动性差，但其相比于其他两类，动力学模型和结构相对简单，对起降场地以及使用者的操纵水平要求不高，再加上其酷炫的外表，引起了人们的广泛研究与应用，成为目前市场上最常见的无人机类型。

　　除了军用与工业使用外，近年来消费级无人机市场快速崛起。随着越来越多的新晋厂商入局试水，目前市场上已存在各种级别的到手即飞整机供消费者选择，把航拍从少数专业玩家和摄像师手里解放，推向普通大众。

　　无人机智能化：避障成最大需求

　　从这几年发布的消费级无人机来说，无人机愈加智能化，避障成为当前最大的需求。现在市场上存在的避障系统大概可以分为三种：超声波、TOF以及视觉系统。其中，基于视觉的系统是当前的主流。

　　从最初的开源PX4FLOW 光流模块，DJI的Phantom 3系列的视觉定位，到搭载了Intel realsense的YUNEECE Typhoon H以及DJI的Phantom 4，再到DJI刚刚发布的Mavic，我们不难发现，视觉导航在无人机上的应用不再满足于让无人机飞得更稳，而是能够借助该系统让无人机自主完成避障的功能。

　　抛开算法不说，仅从原理上来看，当一个摄像头内部参数（有效焦距，光学中心，不垂直因子）已知，由图像只可以确定出一条射线，换言之缺乏深度信息（距离信息），所以想要得到三维信息，就必须在空间中多加一个约束。

　　如果多加一个摄像头，保证由两个摄像头通过各自对同一点的图像确定的两条射线能相交，则可以确定该点的空间位置，这就是双目立体视觉。如果采用额外的光源装置确定一个光平面，则可以得到由摄像头及图像上一点确定的射线与光平面交点的坐标，这就是结构光三维视觉，由此也可以看出，结构光三维视觉只能得到光平面上的点位置坐标。

　　图为双目立体视觉原理图 

 图为结构光三维视觉原理图

　　如果按照景物的照明条件，三维视觉技术可以分为被动和主动两大类。被动式中景物的照明来自周围物体的光照条件，主动式中则是使用一个专门的光源装置来提供目标物体周围的照明。前述的双目立体视觉就属于被动方式，而结构光三维视觉则是属于主动方式。被动方式比较适合于由于环境约束或者出于保密需求而不能加装光源的环境，而主动方式视觉图像信息处理简单、可靠性高，在工业生产中应用广泛。

　　图为realsense

　　在为开发者准备的套件中，DJI的Guidance选择了由两个RGB摄像头组成的双目立体视觉加超声波，而realsense则是由一个RGB摄像头，加上两个红外摄像头以及一个红外发射器组成。RGB 摄像头负责图像信息，两个红外摄像头，确定物体距离摄像头的距离，也就是深度，从而得到三维图像信息。就双目立体视觉而言，对使用的环境要求较高，需要照明情况良好，观测对象纹理明显。至于realsense，其设计初衷是应用在笔记本电脑以及智能设备上实现近距离3D建模，其红外结构光在室外自然光的干扰下，效果可能会受到干扰。

　　在已有的导航技术中，基于视觉的方法因其具有丰富的信息以及类似人类的感知方式，成为了极具潜力的导航方法之一。该技术与传统的导航技术相结合，能够克服惯性导航的积分误差累积和卫星导航信号易受干扰等缺点，同时其丰富的信息能够帮助飞行器“感知”周围的情况，为实现飞行器实时避障提供了高效的解决方案。

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