| 标题 | 无人机避障技术浅探 |
| 范文 | 韩卫华 汪冲 陈丹 摘要：针对无人机避障技术特点，分析了超声避障技术、激光雷达避障技术、毫米波避障技术、双目视觉避障技术以及结构光避障技术等目前常用避障技术的性能，提出了综合应用各种避障系统进行无人机避障的设计思路。 关键词：无人机;避障技术;超声测距;雷达测距;视觉测距 中图分类号：G4?文献标识码：A?文章编号：（2020）-51-358 近年来，无人机技术得到了迅猛发展，应用的领域越来越广泛。民用无人机和军用无人机发展齐头并进，并且两者的界限越来越模糊，民用无人机在小范围军事冲突中得到了很多应用。但无人机应用的场景变得复杂，各种树木、建筑物和电线等障碍物成为无人机飞行的大敌，自主避障技术成为无人机拓宽应用领域的发展瓶颈，如何实现自主避障成为无人机技术发展的先决条件。 无人机自主避障就是无人机在正常执行飞行任务过程中，通过智能识别、测距功能，自主规划飞行航线，从而达到自主躲避障碍物、安全飞行的目的。自主避障技术包括超声避障技术、激光雷达避障技术、毫米波避障技术、双目视觉避障技术以及结构光避障技术等。 一、常用避障技术简介 无人机动平台的避障系统通常包括避障探测部分、避障信息处理部分和避障策略3部分。避障探测部分由各种传感器和控制器组成，是平台感知外部环境信息的唯一途径。传感器的选择直接关系到其能否正确和快速地收集环境信息，目前，主流的无人机避障系统主要有以下几种，超声波、激光雷达、毫米波雷达、以及被最寄予厚望的视觉测速技术。 超声波测距是对蝙蝠避障的仿生应用，通过超声波的收发，根据超声波在大气中的传播速度和时间计算出距离。超声波测距系统是最简单的测距系统，通过在无人机上安装定向的超声波发射器和接收器，发射器发射超声波信号，并在发射的时刻开始计时，超声波遇到障碍物后发生反射，由接收器接收反射回来的信号，收到反射波则停止计时，利用超声波在空气中的传播速度和时间差实现与障碍物间距离的探测。虽然超声波测距系统具有方向性好，强度易控制、不受光线、烟雾粉尘的影响，成本低等特点，但是在无人机避障的应用中存在较明显受声波干扰的问题，且一次测量距离较短，如果障碍物的表面反射能力不足，会降低避障系统的有效测试距离。以上特点使得超声波测距系统不适合独立用于无人机避障系统，可以作为其他避障系统的补充。 激光测距系统是将上述超声波测距系统中的超声波换成激光，激光测距的原理是将光打出，通过检测反射光判断无人机与障碍物间距离;激光测距有两种探测方式，脉冲法和相位法，脉冲法利用激光持续时间短、瞬时功率大的特点，直接测量激光传播的往返时间进行测距;相位法则是通过对光强度进行调制实现的，其精度高，可以达到毫米级别，与脉冲法相比，连续波激光测距机发射的功率较低，其远距离测距能力相对较差。 毫米波测距系统，是指工作频段在毫米波频段的雷达，测距原理跟一般雷达一样，也就是把无线电波（雷达波）发出去，然后接收回波，根据收发之间的时间差测得目标的位置数据。毫米波雷达就是这个无线电波的频率是毫米波频段，我们把波长为1～10毫米的电磁波称毫米波，它位于微波与远红外波相交叠的波长范围，因而兼有两种波谱的特点，同时，毫米波雷达有不受光线影响、作用距离有非常大、适用于高速移动的物体、可靠等优势，适用于无人机避障使用，不过毫米波雷达受雨雾的影响非常大，在雨雾天气，毫米波雷达性能会大大下降。 视觉测距系统，基于机器视觉的测距系统目前又分为两种，RealSense以及双目视觉测距系统，其中RealSense属于“单目+结构光”，即单个摄像头加结构光，发射器构成深度摄像头，它采用了“主动立体成像原理”，模仿了人眼的“视差原理”，通过打出一束红外光，以左红外传感器和右红外传感器追踪这束光的位置，然后用三角定位原理来计算出3D图像中的“深度”信息。RealSense具有分辨率高，可靠性高的特点，其有效测距可达10米，不过结构光却是个“见光死”，结构光只适合暗环境、室内，不适合室外飞行的无人机使用。 二、无人机全向避障的实现 从以上各种避障技术的介绍可以看出，超声波测距技术容易实现，但有效测量距离短，易受声波干扰;激光雷达有效测量距离最长，精度和可靠性都很好，但价格高，易受光线干扰;毫米波雷达有效测量距离较长，但可靠性比较好，不受雨雾等天气影响，分辨率不如激光雷达;结构光分辨率和可靠性都很高，但是只能在暗环境使用;双目视觉传感器相比其他避障技术来说，有效测量距离适中，可靠性好，但运算复杂，需要光线充足的环境。 无人机自主避障功能的实现主要依托于机载测距传感器能够实时全向感知无人机周围是否存在障碍物，以及无人机至障碍物的距离，在确定测距传感器的选型后，如何在无人机上挂载测距传感器，并实现全向感測是实现无人机避障的一个重要任务。 纵观以上传感器优缺点，目前尚无一种传感器可以独立完成理想的全向避障，因此多传感器方案是比较理想的一个方案，集合视觉、激光、毫米波的优点，在特定条件下通过多传感器数据融合进行不同系统间的缺点互补，设计出一款能够稳定测距的无人机避障系统。 无人机全向避障，是要求在水平360度范围内无盲点感知周围障碍物及距离信息，同时，在上下平面中各提供180度范围内障碍物及距离信息。当前常用的传感器除个别具备全向测试功能的模块以外多以单向为主，测量广角多在0-180度范围内变化。水平面内360度范围检测一种是通过在多个方向安装传感器来实现，另一种是全向扫描方式，通过机械旋转结构使单向测距模块在水平面内匀速旋转，进而达到在各个方向都能实现测距的目的。 由于毫米波雷达及激光雷达存在体积小，数据更新频率高的特点，以上两个全向方案均可适用，双目测距模块一般体积较大，且数据更新频率相对于毫米波雷达及激光雷达要低的多，在通过机械结构旋转实现全向测距的方案中不具备优势，因此对双面测距模块可采用多个模块拼接实现全向的目的。 参考文献 [1] 张贵峰，陈晓，崔彦台，刘胜南. 基于自抗扰技术的无人机自主避障研究[J]. 计算机测量与控制，2017（9）. [2] 朱平，甄子洋，覃海群，江驹. 基于立体视觉和光流的无人机避障算法研究[J]. 电光与控制，2017（12）. |
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