无人机识别与定位技术发展遇阻 智能跟随难破“坚冰”

无人机识别与定位技术发展遇阻 智能跟随难破“坚冰”

　　过去，航拍无人机一直以专业而庞大的形象自居，一度只被用于影视航拍及专业测绘等领域，由于各项技术水平的不成熟，极大的限制了航拍无人机市场的发展。但近些年来随着图传技术、陀螺仪、惯性组件、传感器以及云台增稳等技术水平的攀升，专业航拍市场也开始向消费领域转移。不同的是，消费级用户对无人机个性化程度的要求较高，因此“智能跟拍和高清4K”技术自然而然的成为了当下消费级无人机的卖点，助力无人机产业实现再次突破，但受限于当前无人机的精准识别与定位技术的不成熟，无人机走向“智能化”尚存挑战;同时，虽然相机拍摄水平已能达到高清4K，但受制于图传延时及云台抖动等技术瓶颈，无人机也难以实现稳定高清的视频流输出。

　　自大疆2016年3月正式发布“精灵4”以来，“智能跟拍”就开始走进大众的视野，大疆再度稳超胜券，牢牢的把控住了下一代无人机技术的发展趋势。与此同时，零度智控、法国派洛特以及飞豹等业内领先企业也开始紧跟大疆的脚步，走上了无人机“智能化”的革命路线。但由于当前智能识别与定位技术水平发展仍不成熟，多数打着“智能跟拍”旗号的无人机可靠性实则并不高，而且由于技术门槛的问题，“智能跟拍”目前也只成为了少数领先企业的“专利”，这令无人机“智能跟拍”的市场发展备受限制。

　　“虽然如今市场上打着智能跟拍旗号的无人机企业和产品有很多，但真正能做‘智能跟拍’技术的企业却很少。”深圳智航无人机有限公司(以下简称“智航无人机”)总监王晓亮在接受《华强电子》记者采访时表示，“智能跟拍这个概念令人耳目一新，但基于当前定位和识别技术发展的不成熟，‘智能跟拍’无人机的可靠性也饱受质疑。而目前，业内企业普遍只是停留在这个概念的层面，真正能够深入其中并提供高可靠性技术的企业相对较少，能够将概念落到实处的也就只有大疆、零度智控等比较出名的几家企业而已。”

深圳星图智控科技有限公司研发工程师林翰

　　深圳星图智控科技有限公司(以下简称“星图智控”)研发工程师林翰在接受本刊采访时表示，目前市面上所谓的“智能跟拍”无人机普遍是基于“低精度的GPS传感器+无线遥感”技术来实现的，由于差分GPS或DPS传感器的成本较高，不带RTK或RTD功能的定位模块价格都在两百以内，即使带了RTK或RTD功能的高精度板卡目前最便宜的也在一千以上，而且RTK精度在厘米级，RTD在亚米级，虽然精度很高，但很多企业还是会基于对成本的考虑而放弃该方案，因此低精度GPS传感器就成为了首选。不过一般的GPS传感器如果缺少了差分修正，定位偏差还是比较大的。除此之外，GPS对于卫星及网络信号的依赖性也很高，当无人机飞入信号不好的区域时，定位系统也会出现问题，这就更加难以满足消费者对“智能跟拍”的期许。

　　而大疆提出的立体视觉定位系统正好弥补了“简单粗暴”的单一GPS定位的缺陷，重新定义了“无人机智能”的概念，而这种新型的定位技术在Phantom 4上初体现，MAVIC上达到“高潮”。具备快速避障、精准悬停、多目视觉跟随等强大功能的FlightAutonomy系统更是被业内给予了很高的评价，智航无人机王晓亮表示，“目前的‘智能跟拍’已不再是一个单一的技术，它通过不断的迭代升级逐渐演变成了一个比较完整的系统。如今要实现无人机的‘智能跟拍’，就需要在该系统的各个组件及模块上下功夫，不仅要考虑惯性测量单元(IMU)和指南针等核心传感器的设计布局，更要考虑系统内置的视觉摄像头、GPS卫星定位系统、超声波模组和其他内核处理器的搭配方式，只有通过不断的优化设计，才能更进一步的将智能跟拍技术更完美的体现在实战当中。”

　　虽然大疆的立体视觉定位系统呼声很高，但业内比较普及的还是另一种定位技术---光流视觉定位，这又是基于什么样的考量?针对该问题，星图智控林翰解释道，“虽然基于双目立体视觉技术的FlightAutonomy系统性能可靠而且定位精度很高，但从技术开发和元器件成本来讲，其普适性是不高的。首先，由于FlightAutonomy系统的部件多而复杂，它由前视、下视各一对视觉摄像头、主相机、GPS/GLONASS双模卫星定位系统、超声波模组、传感器冗余和24个高性能处理器内核等7个部件所组成，这些部件从设计开发到生产过程，都需要耗费很高的成本。况且，想要实现立体视觉定位也并非易事，它需要通过获取不同视角下的图像，再根据图像之间像素的匹配关系，然后基于三角测量原理计算出像素之间的偏移来获取物体的三维信息，最终得到物体的景深信息后，才可以计算出物体与相机之间的实际距离，物体的三维大小以及两点之间实际距离，这需要针对相机标定，图像校正和立体匹配三个不同的复杂过程进行算法的设计和开发，技术门槛还是比较高的。”

　　林翰进一步表示，与立体视觉技术相比，光流视觉定位系统虽然可靠性和定位精度相对偏低，但由于其系统结构以及算法设计较为简单，因此开发成本更低，性价比高，普适性更强。光流视觉定位系统通常只由一对超声波传感器和单摄像头组成，超声波传感器用于测量飞行器和下方的相对高度，单摄像头通过连续采集飞行器下方的图像信息，从而计算相对位置。算法上只需获取目标对象的远近及相机的成像角度信息，便可通过对比图像序列当中的像素在时间域上的变化和相邻帧间的相关性来计算物体运动轨迹，省去了立体匹配这一非常复杂的环节，并极大的简化了图像矫正的过程。因此，从技术门槛结合性价比综合考虑，光流视觉定位技术都是目前“智能跟拍”无人机应用的首选。

　　由此看来，无人机的“智能跟拍”技术目前也仅仅处于刚落地的阶段，虽然大疆的FlightAutonomy系统实现了可靠性更高的跟拍技术，但因惯性测量单元(IMU)和指南针等飞控核心部件的抗干扰性能力难以提升，大疆也被迫采用两套传感器的冗余设计方式，只有这样才能尽可能的去减少无人机跟拍系统出现紊乱的风险，未来在核心传感器部件的抗干扰性方面还需进一步提升，这样既可以省去额外搭载的冗余传感器部件，又能简化算法及结构设计。除此之外，随着定位和识别算法以及系统结构的逐渐简化，立体视觉定位技术主导，多种识别与定位技术并存也将成为未来无人机实现稳定精准的“智能跟拍”技术的主流发展方向。

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