什么是無人機避障技術(shù) 在消費級無人機領(lǐng)域為什么火不了？

　　不知不覺，又快要到新一年度的 CES 了。

　　在 2016 年的 CES?最拉風的，莫過于是 Yuneec 與英特爾合作的 RealSense 無人機智能避障表演;然后 XIRO 展出了引入激光避障技術(shù)的 Xplorer 2，也引入了激光避障技術(shù);不久，第一臺雙目避障的消費級無人機?Phantom 4，也在三月正式出貨，揭開了無人機自動避障的時代。

　　避障技術(shù)，突然成為消費級無人機界別在 2016 年的關(guān)鍵詞。

　　但在 2016 年年底，英特爾貌似集中精力于專業(yè)級無人機上，而愛范兒也報道過，Yuneec 最新一臺的自拍無人機 Breeze 上也棄用了英特爾的 RealSense 避障。另一方面，大疆盡管還是大賣，但以自動避障為賣點的 Phantom 4，所受的關(guān)注程度遠不及極度便攜的 Mavic Pro(上圖)。

　　消費者看起來，對“自動避障”興趣并沒想 像的那么大，年初大出風頭的自動避障，也突然由主角變成了跑龍?zhí)住?/p> 　　無人機避障技術(shù)概況

　　無人機的障障技術(shù)，是怎樣的一回事?

　　最初的無人機，能透過陀螺儀和加速器，感知無人機的平穩(wěn)程度，透過控制四個電機的輸出，穩(wěn)定自身的飛行和懸停形態(tài)。然后，無人機引入 GPS 和氣壓計感器，結(jié)合陀螺儀和加速器定位;GPS 判斷自身的平面位置，氣壓計判斷自身的垂直高度，再透過控制電機輸出，把無人機保持在同一平面和垂直點。

　　雖然，無人機已經(jīng)能成功找到三維的“絕對定位” (GPS 平面坐、氣壓垂直高度)，但如何在四邊不靠的空中，感知四周環(huán)境，知道無人機與鄰近事物的“相對定位” (與周遭四事的距離)，成為了業(yè)界的最大課題。誠然，最新的一批無人機的避障技術(shù)，其實骨子里就也就是：以傳感器判斷周遭事物與自身的距離，然后透過控制電機輸出，停止繼續(xù)接近障礙、甚至是繞過障礙。

　　最初，無人機常用的測距方式為“飛行時間 (TIme of Flight, TOF) ”，無人機透過發(fā)射激光/紅外線/超聲波，然后計算電波反射到傳感器的時差，估算障礙與自己的距離;但這種方法感知范圍狹窄、距離也不夠遠。愛范兒曾報道，2016 年的新一批無人機，主要建基于計算機視覺：改用透過雙目攝影機或結(jié)構(gòu)光的造成的視差 (Parallax)(上圖)，進行即時的三維建模，判定障礙物與無人機之間的距離。

　　但是，為什么消費級無人機的自動避障變得先進了，但仍然火不起來?

　　避障之所以重要，是因為障礙物的存在;沒有障礙物，根本也不需要避障。

　　無人機除了是一臺機器人，它更是一臺會飛的機器人;要拍機器人飛上天，為的也是要躲開各種地表的障礙，以取得更直接的移動路線、或是更廣闊而無遮擋的視野。簡言之，避障是要用來回避障礙，但無人機飛得愈高，障礙物就愈少，對避障的需求就愈來愈低 。

　　所以某程度上，無人機加入避障能力，本身還是矛盾命題。

　　為什么消費級無人機的自動避障技術(shù)，最后就火不了?也就是因為“避障/飛行”的矛盾?──?目前消費級無人機仍然以航拍為主。用戶為了拍攝“上帝視角”，需要把無人機飛往高空;但在高空里卻沒有太多的障礙要躲，航拍無人機飛行愈高，景色愈壯觀，愈壯觀的景色，愈與避障無關(guān)(上圖)。

　　雖然如此，無人機的自動避障技術(shù)在航拍上用處不大，但它在行業(yè)無人機里仍然十分重要。

　　舉例說，植保無人機針對的是地面環(huán)境，一般在農(nóng)作物的 1 – 2 米上空噴灑，無人機飛高了，就難以集中的噴灑農(nóng)藥;不會自動避障的話，很容易就撞到樹了。同樣地，專業(yè)電影無人機針對的也是地面的拍攝場景，飛得太高的話，什么俊男美女也變成小豆一顆;但飛得太低，明星們都身嬌肉貴，不個不小心削到臉皮，誰來負責?其余像經(jīng)常穿梭災(zāi)場的救災(zāi)無人機、或是巡邏監(jiān)察的安防無人機，更不在話下了。

　　所以，無人機避障絕非沒用，只是在消費級無人機上，火不了起來而已。

　　消費級無人機，真的不需要避障嗎?不是的。航拍無人機在起飛、降落和和斷線后的自動回航的情況下，仍然需要一定程度的避障能力;何況消費級無人機的用戶，不少都是新手、是無人機的小白，更需要自動避障保護。正如愛范兒指出，不少新手在操控無人機的時候，最常犯的錯誤就搞錯操作方向，簡單來說就是“推前走左、推右走后”，然后撞墻(上圖)。

　　然而，由于“視覺避障”對計算能力要求極高，超出消費級無人機所能負擔的程度。 即使是高端如 Yuneec Typhoon H、大疆 Phantom 4 或 Mavic Pro，在成本和續(xù)航力限制下，只能提供單向的雙目避障能力(直至大疆年底推出的 Phantom 4 Pro，才提供左右兩側(cè)的紅外線避障能力，然而作用仍有限)。即使前向避障也許能防止失控回航時的撞墻意外，但一般新手仍然經(jīng)常因為操作失誤，從側(cè)向或后面撞上障礙，然后炸機。

　　更諷刺的是，自拍無人機飛得更矮，更需要自動避障吧?但偏偏是飛行高度最小、最接近地面、需要面對最多障礙物、最需要自動避障能力的自拍無人機，更受限于體積、成本和續(xù)航力，更難以引入自動避障功能。也許某程度上，自拍無人機缺少自動避障功能，阻礙了它的普及;而自拍無人機沒能普及，也使消費者對自動避障更提不起勁。

　　如是者，為什么無人機公司要如此積極研發(fā)自動避障技術(shù)?因為它是未來。

　　正確一點來說，Odin說的“未來”不是指自動避障技術(shù)，而是“計算機視覺”和“自動化操作”，避障只是它們的“應(yīng)用場景”。 “計算機視覺”和“自動化操作”，均為未來機械人學及人工智能范疇的顯學，而自動避障則是當中的應(yīng)用方式。舉例說，Mobileye 就把計算機視覺用于在輔助駕駛，透過自動避障技術(shù)，讓汽車在若干程度上能自主行走。

　　但相比起無人駕駛汽車來說，無人機對“自動避障”的需求更大、難度也更低。 舉例說，我們要一人一臺、手動遙控一定數(shù)量的無人機，并進行長時間的飛行任務(wù)，絕非易事;故此，像植?；虬卜赖刃袠I(yè)無人機，已經(jīng)開始利用地面站集中管理，進行長時間的自動化自動噴灑或監(jiān)察任務(wù)(上圖)。因此，行業(yè)無人機必須擁有可靠的自動避障能力，來讓無人機自己運作。

　　即使自動避障能力沒能在消費級無人機發(fā)揮很大效果，但背后的計算機視覺原理，也在降低消費級無人機的操作難度。

　　例如是大疆的雙目下視鏡頭，采用立體的視覺里程計 (VisualOdometry) 技術(shù)，使無人機的定高能力更精準;而其 FlightAutonomy 五向感知技術(shù)，大幅提升無人機的室內(nèi)定位能力，也有雙目視覺和側(cè)向紅外線側(cè)距的功勞，讓無人機更穩(wěn)定 ── 何況是基于計算機視覺的各種視覺跟隨和指點飛行功能(上圖)，把無人機的操作變得更簡單?

　　總體來說，Odin 并不否認消費級無人機的自動避障能力，目前還是雞肋，食之無肉，棄之有味。但盡管目前消費者對自動避障興趣不大，但由于目前計算機技術(shù)計算仍然有很大潛力，未來在消費級市場上還有什么的發(fā)展空間，仍然很不好說。

　　所以，無人機公司如果單純?yōu)榱撕脚氖袌鲇貌簧献詣颖苷稀⒒蚴且驗樽耘臒o人機不蘊不火而放棄計算機視覺，那就實在太短視了。