技術原理：雙目立體視覺（Binocular Stereo Vision）

馬兒（Marr）的視覺計算理論框架，主要分為三個測算部分：

第一部分是早期視覺，拍攝的圖像，感知前方物體的位置、方向、表面的紋理、光澤、陰影形狀等信息；

第二部分是二維體現，將第一部分收集的信息進行2.5D維度的建模，確立以無人機為中心的坐標軸體系，將畫面中的物體的表面以坐標點的形式體現在坐標軸上；

第三部分是三維空間構建，在2.5D維度的建模以后，仍有Z軸數據（物體與無人機距離）無法確定，這時需要用到三角測距的計算原理，通過計算機運算測算出最終位置，建立空間三維模型。

簡單來說“雙目測距”，就是一個套路的運算，但當中包含了N套的代數方程組，在早期的無人駕駛汽車當中，也運用了該邏輯的運算方式，但由于處理量巨大，汽車上都配備了多臺頂級的計算機進行協同運算，才能在短時間內做出精準的判斷。

在無人機上，一般的無人機飛控處理器，并不能達到這樣的運算速度，而一直在研發手機處理器的廠商（如：英特爾、高通公司），憑借其處理器的低能耗和高性能的特點，成為他們的切入點，像采用英特爾處理器的Yuneec Typhoon H、大疆經緯M100的GUIDANCE配件，以及采用高通驍龍處理器的零度XPLORER 2、騰訊Ying、大疆精靈4等產品。

因為強大的計算能力，實時地繪制出三維環境模型，能夠實現更多的智能化優化功能，就像在大疆精靈4上實現了“指點飛行”功能，也是依靠前視障礙傳感器構建的三維模型實現此操作，同樣在跟隨模式下，無人機在跟隨可視范圍內的任務時，將會更加準確。在自動返航的過程中，自動避障也是相對更加安全，對于以前常常撞墻、撞樹、撞山的事，總算有一個比較靠譜的解決方案。

但由于運算量大，運算時，電壓會相應增加，能耗也隨即增加，續航時間也會相應下降，實現每增加一個避障方向，運算量將增加一倍，但能夠繪制出更加清晰的三維模型。在已發布的無人機產品中，定位開發者使用的大疆經緯M100 GUIDANCE配件是能夠實現5方向上的自動避障功能，而定位消費級產品的Typhoon H、精靈4，騰訊Ying等無人機，自動避障功能僅支持前方的視覺的檢測。

僅前方避障的好處是保證了續航時間和最大程度上實現自動避障功能，畢竟無人機主要也是往前飛行的，而并非說這無人機能夠永遠不會撞墻，也有其局限性，當在智能跟隨模式下，無人機在人的前面進行跟隨，人往前走，無人機會向后運動，無人機無法識別背后的障礙物，無人機撞墻的事情也是很可能發生的。

三大自動避障無人機的缺陷

除此以外，在無人機上使用的視覺障礙傳感器有一定的使用范圍，大疆的精靈4支持0.7 - 15 米的范圍，光照條件要在》 15 lux以上，弱光下無效。而零度Xplorer 2則有些不一樣，采用激光雷達TOF測距的原理，頭頂的“蘑菇頭”發射出激光雷達，以每秒50次的速率360°全方位掃描，繪制出3D模型，在暗光條件下很靈敏，對于關照過強時，并不能很好地識別出障礙物距離。而Yuneec Typhoon H使用Intel的Real Sense技術，單目測距+結構光，有效測距可達10米，通過打出的左紅外傳感器和右紅外傳感器追蹤這束光的位置，同時受限于暗光下使用，也是不敵強光。

來源：太平洋電腦網