近年来，随着消费级无人机市场的快速增长，相关技术也在迅速进步。以往主要用于特种行业甚至军事的产品技术（如飞行控制、图像传输、目标识别和追踪等）越来越多地应用于消费级无人机，使其越来越接近于自动化甚至智能化的飞行机器人。

在消费级无人机技术的发展趋势中，避障能力是实现自动化乃至智能化的关键环节。完善的自主避障系统可以在很大程度上减少因操作失误导致的无人机损坏以及对人身和建筑物的伤害。从各大消费级无人机厂商的新品和技术发展方向来看，避障技术在未来几年内将不断完善，并成为中高端消费级无人机的标准配置。

无人机避障技术的重要性

拥有避障功能的无人机与没有该功能的无人机相比，用户体验有显著差异。避障系统可以及时避开飞行路径中的障碍物，大大减少了因操作失误造成的各种损失。不仅降低了无人机事故的发生率，也为新手提供了更多帮助。

无人机避障技术的发展阶段

无人机避障技术大致分为三个阶段：感知障碍物、绕过障碍物和场景建模与路径搜索。这三个阶段实际上是无人机避障技术发挥作用的过程，从发现障碍物到自主绕过障碍物，再到规划合理的飞行路线。

第一阶段：感知障碍物

在这个阶段，无人机只能简单地感知障碍物的存在。当遇到障碍物时，无人机能够快速识别并悬停，等待驾驶员的下一步指示。

第二阶段：绕过障碍物

在这一阶段，无人机不仅能感知障碍物的存在，还能获取障碍物的具体轮廓，并自主绕过障碍物。这是无人机实现自主飞行的重要阶段。

第三阶段：场景建模和路径搜索

在此阶段，无人机能够建立飞行区域的地图模型，并规划出最优路径。这种地图不仅仅是静态的平面图，而是可以实时更新的三维模型。这是目前无人机避障技术的最高水平。

感知障碍物

在早期的消费级无人机使用中，用户被要求在开阔的场地飞行，并尽量避免周围有大量人群。这是因为一旦操作失误或在有障碍物的情况下启动返航功能，无人机可能会撞向障碍物。为了减少这种事故的发生，厂商们纷纷研发避障技术。这些技术主要集中在测量无人机与障碍物的距离上。

绕过障碍物

无人机需要设计出能够安全高效地绕过障碍物并继续完成任务的策略。尽管看起来似乎很简单，但实际上需要复杂的算法来处理。

场景建模和路径搜索

无人机需要建立场景模型并在已知场景中搜索最佳路径。这类似于人类大脑中的地图，可以帮助无人机在未知环境中更好地避障。

无人机避障技术种类

红外避障

红外避障利用三角测量原理，通过发射和接收红外线来测量距离。这种方式成本较低，但在某些情况下可能不够准确。

超声波避障

超声波避障利用声波的反射特性来测量距离。这种方式简单可靠，但精度和抗干扰能力不如激光和视觉避障。

激光避障

激光避障通过发射激光并接收反射信号来测量距离。相比红外和超声波，激光避障的精度更高，反馈速度更快，抗干扰能力强。

视觉避障

视觉避障通过双目视觉技术获取三维信息。双目视觉可以在较小体积和低功耗的前提下获得较高分辨率的深度图，因此在避障方面有更大的发展潜力。

无人机避障技术面临的挑战

从概念到实现，避障功能面临着许多技术难题。编写有效的视觉识别和地图重构算法只是第一步，如何在有限的计算能力和能耗限制下流畅运行才是真正的挑战。此外，还需要不断优化算法，确保在各种场景下都能正常工作。

结论

避障功能作为近年来无人机产品的一大趋势，不仅提高了无人机的安全性，还降低了飞行门槛。长远来看，无人机要想在农业、建筑、运输和媒体等领域广泛应用，智能化是必不可少的步骤。