无人机避障方法
对运动物体(包括动物和人体形体)测量中，双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。
无人机避障的实现是通过将探测所得结果数据导入到自身避障模块，经过计算机的运算，得出避障飞行的指令。在避障模块相同的情况下，得到的信息就对避障效果起到了决定性的影响。
大疆Phantom 3集成了视觉定位系统，可以通过内置的视觉和超声波传感器感知地面纹理和相对高度，来实现低空无GPS环境下的精确定位和平稳飞行。
无人机避障系统目前，主流的电动多旋翼无人机避障系统主要有三种，分别是超声波、TOF，以及相对更复杂的，由多种测距方法和视觉图像处理组成的复合型方法。
超声波：
一个比较形象的比喻就是蝙蝠。这种飞行类哺乳动物，通过口腔中喉部的特殊构造来发出超声波，当超声波遇到猎物或者障碍的时候就会反射回来，蝙蝠可以用特殊的听觉系统来接收反射回来的信号，从而探测目标的距离，确定飞行路线。超声波是最简单的测距系统，绝大部分生活中遇到的测距系统都是使用的这种技术，最常见的就是汽车的倒车雷达。在无人机上加装定向的超声波发射和接收器，然后将其接入飞控系统即可。但是，超声波在无人机避障系统的应用中也有比较明显的干扰问题。虽然超声波避障系统不会受到光线、粉尘、烟雾，但在部分场景下也会受到声波的干扰。其次，如果物体表面反射超声波的能力不足，避障系统的有效距离就会降低，安全隐患会显著提高。一般来说，超声波的有效距离是5米，对应的反射物体材质是水泥地板，如果材质不是平面光滑的固体物，比如说地毯，那么超声波的反射和接收就会出问题。
对于无人机来说，这种超声波系统应该放在多个方向，比如放在前后左右四个方向，可以在悬停和飞行的时候对周围保持监控；而放在机身下方和上方，则可以在起飞、下降以及降落的时候避免速度太快碰到障碍物或者地面。
TOF：
通俗一点讲，就是把前面的超声波换成光。检测方法有两种一种是光的时间，另一种是光的相位。但是总的来说，都是把光打出去，然后检测反射回来的光，进而判断无人机的周围是否有障碍物，距离几何等等。
和超声波同样，光波也会受到干扰，而目前城市环境下楼宇间的光污染，给TOF避障系统带来了难题，系统发出的光，必须避开太阳光的主要能量波段，从而避免太阳光的直射、反射等对避障系统造成干扰。
目前，TOF在室内测量距离最大可以到10米，室外强光干扰的话，5米左右吧。在悬停状态下，TOF系统会一直保持快速旋转，每秒钟旋转2-5圈。这是因为，在旋转的过程中系统就可以完成对周围有效半径内的360°范围进行快速扫描，从而用较快的速度发现障碍，然后对飞控系统发出调整位置的指令，避免对周围的人或财物造成伤害；当在飞行的过程中，TOF系统则会停止旋转，只把光发射到前进的方向上。固定方向的时候，在室外的有效距离可以增加到8-10米。对于一般无人机来说，美妙的飞行距离也就是10米左右，检测到障碍物之后1秒的反应时间，无人机可以用一个较大的加速度来停止前进。
复合型、机器视觉避障系统：
可以在前、后、左、右和下，一共5个方向上进行障碍识别，而识别的机制分为两个部分，分比为是超声波和机器视觉。也就是说，除了常规的超声波模块以外，5个方向上还专门放置了摄像头用于获取视觉图像，然后直接传输到机载的英特尔凌动（Atom）Bay Trail处理器进行计算处理。另外，进入消费级无人机市场时间较早的Parrot，也在跟英伟达（Nvidia）进行避障方面的合作，同样采用了包含机器视觉的复合型避障系统。
这种复合型避障系统，相对前两种提到的模式来说技术含量更高一些。当然在工作效率上也有一定的优势。比如停车场管理。在室内GPS用于定位基本可以免谈了，在地下停车场中光照条件一般不太好，而超声波与机器视觉加起来，几乎可以在任何照度下对多种材质进行较好的识别，从而对无人机在地下停车场封闭环境中的飞行提供更好的指导，识别的有效范围可以显著提升，准确度往往可以达到厘米级。（劲鹰无人机）
分享一下大疆无人机如何在飞行中用遥控器快速开启和关闭避障功能
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