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无人机避障技术有哪些
- 红外避障
红外线的应用我们并不陌生，从电视、空调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，知道了这些数据在经过计算就得出物体的距离了。
- 声波避障
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，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受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。
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声波将无法工作。
- 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声波，但这里注意，不管是声波还是红外 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
视觉识别系统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，并无直接的空问感，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，单个摄像头的图片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。
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