的复合型避障系统。麻省理工学院计算机科学和AI实验室也通过此技术探索避障技术，不过他们是通过2块

  芯片进行实时图像处理后，寻找出可以飞行的自由空间，而不是识别障碍物后再进行躲避。能够说是非常主动的一种方法。但是，这款无人机只能处理几秒钟内的

  数据，而不是会生成一个完整的区域地图，毕竟现有手机芯片的解决能力还很有限。

  微软和英特尔联合开发的RealSense 3D摄像头，利用自身的红外发射器向目标物“主动打光”，通过捕捉和定位光的扭曲变化自动计算并构建出覆盖区域内的三维模型，并借助自身的处理器完成基础数据的整合、借助搭载设备的处理器进行更复杂的操作，从而自动调整自身以避开障碍物。

  RealSense本质上也是类似于XBOX360外接的3D体感摄像机的红外结构光投影方案。所不同的是，RealSense所投影的是一系列动态变化的图案，而非Kinect那样的固定图案。因此，也造成了虽然RealSense的分辨率比较高，也更稳定，但帧频却不如Kinect的情况，实际效果也没有体现出所期待的优势。

  雷达，应用最多的还是军事领域，在民用阶段还是很少使用！而用在消费级无人机上更是没有先例！

  但前不久，在美国纽约州雪城举办的无人机交通管制峰会（Unmanned TrafficManagement ConvenTIon - UTM 2016），举行了一场无人机避障飞行比赛。无人机方案提供企业Aerotenna获得了此次峰会比赛的冠军。

  除了精彩的比赛，还有无人机的避障技术也称为当时的热点！与通常无人机采用的超声波或双目等方案避障不同的是，Aerotenna的避障方案采用以雷达技术为基础的µSharp 360度微波雷达，同时搭载了雷达高度计µLanding作为室内定高，在障碍规避上效果相对传统方案占了明显优势。

  目前把雷达方案做到无人机上，成本相比双目、超声是要稍微贵一些，但并不是贵得离谱。举一个价位的参考的例子，“超声波”好一点的一两百（人民币），双目摄像头稍微好一点大约六百到一千，微波雷达目前大约在千元左右（根据解决方案的不同价位也不完全一样），但是这样的价格也受生产量的影响，将来产量上去了也会相应降一些。

  但是由于雷达的可靠性、受环境影响较小的优势，在将来的无人机避障技术上肯定会大放异彩的！

  当飞行目标区域被模型化为一张精确的三维立体地图，借助GPS等导航系统，就可以可以在一定程度上完成避开障碍物自主飞行。

  在无人机上预先载入目标区域的三维立体地图，就能知道障碍物的具置，从而在飞行时候就提前避开它。而且在飞行的时候，无人机还可以从多条路径中选择出最优路径，这样做才能够大大加快任务效率！

  而且目前的三维立体地图发展也很迅猛，数据虽然尚不能够做到非常准确，但是较之前还是有非常大的提升！随着精确度的提升，无人机运用三维立体地图实现避障，还是非常有希望的！

  说了这么多无人机避障技术，哪一项技术会称霸未来呢？其是依AOPA云小编之间，我觉得未来无人机不只会采取单一技术实现避障功能，可能会采取多种避障技术集成的手段来实现不同场景下的避障！当让，这些愿景必须建立在各项技术非常成熟的情况下，特别是制造工艺非常成熟的情况下，这样才可以更好地普及无人机避障技术，让各位飞友“放心”地飞！

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  可分为三个阶段，一是感知障碍物阶段；二是绕过障碍物阶段；三是场景建模 和路径搜索阶段。这三个阶段其实是

  ` 本帖最后由 liuyongwangzi 于 2015-4-28 15:32 编辑 随着科学技术不断

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  ，但是由于它是通过信号来计算的，因此很容易受到外因的干扰，用于自动

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  本来在高空穿梭，不知障碍为何物。可是多旋翼的普及改变了一切。植保，运货，勘测

  通常都飞得很快，它没有为感应器或计算机设置有效载荷能力，帮助它避开在飞行过程中可能遇到的，类似

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  行业还在早期，规模不算压倒性优势，价格低也不是核心竞争力，终究是看谁选对了点，做好了