无人机七大技术革新 开启2017“智飞”新局面

无人机七大技术革新 开启2017“智飞”新局面

　　精准悬停技术：“双目立体”反超“光流视觉”成趋势

　　消费级无人机的核心应用无非就是无人机的航拍功能，而航拍功能对无人机系统要求最高的技术指标也就是飞行的稳定性，作为实现无人机飞行稳定的关键领域，精准悬停技术在今年也全面展开了一场技术“拉锯战”。

　　目前，市场上主要的悬停定位技术有以下几种：1)GPS/IMU组合定位;2)超声波辅助定高;3)基于图像的光流定位技术。前两种技术较为成熟，而基于图像的光流定位技术则是近几年新兴的“视觉导航”技术。它仅由一对超声波和单摄像头组成，其中超声波传感器用于测量飞行器和下方的相对高度，而单摄像头则通过连续采集飞行器下方的图像信息从而计算相对位置。由于超声波传感器是单点计算，距离越远其反射的声波精度越低，因此最大定位高度小于3米，而单摄像头使用图像采集的光流定位方式无法获取深度信息，因此有效的悬停环境也十分有限，对于室内纹理不清晰的地面甚至无法正常工作。

　　而在大疆发布了Mavic之后，基于双目立体视觉定位的悬停技术也逐步被搬上荧幕。这是对光流视觉定位悬停的一大反超，它能够很好的解决光流定位的局限性，甚至是实现户外高空飞行时无GPS信号的精准悬停。而且，双目立体视觉能够获取前方15米处物体的三维深度信息，其有效悬停高度是光流的2-3倍，其次，获得了三维深度信息后，便能够精准计算出飞行器当前的速度信息，基于此Mavic就实现了无GPS环境下的高度13米范围内精准悬停 。通过多方面的对比，基于双目立体视觉的精准悬停技术的优势是显而易见的，弥补了光流视觉悬停的多项性能缺陷的同时，又能将“人工智能”的图像视觉技术优势完美的展现出来。

　　避障技术：“双目”联合“天目”实现昼夜交替

　　作为无人机的“眼睛”，视觉避障技术也是无人机走向“智能化”的一大全新标志。无人机的避障技术能够识别飞行路径上的障碍物，并准确绕飞或悬停，是实现无人机智能化的重要一步，今年无人机避障技术也“改头换面”，实现了全新的“昼夜交替”模式。

　　“双目立体视觉”是今年无人机避障领域的一个“新面孔”，它一改传统避障技术依靠信号来探测障碍物的方式，采用了全新的三维深度图像信息获取技术，实现了更为可靠的无人机避障功能。在当前的形势下，“双目立体视觉”(简称双目功能)已日益受到重视，成为了诸多新品的标配和宣传点，大疆创新发布的精灵Phantom4就运用了立体视觉定位系统，由双目视觉传感器和一组超声波传感器组成，从根本上解决了传统避障技术易受干扰及数据信号的可靠性问题，实现了复杂环境下均能实现稳定飞行的功能。特别在大疆最近发布的精灵4 Pro上，该技术的应用更甚，除了实现五目视觉之外，在FlightAutonomy系统的基础上还新增了后视视觉传感器与两侧的红外感知器，令无人机拥有了五向识别和四向避障的能力，无人机的避障能力再度跨上一个新的台阶。

　　“双目立体视觉”技术固然强大，但也仅限于在白天实现相应的功能，而在夜间，我们就需要将“天目”视觉系统搬上台面。就在今年11月份，中国农业植保无人机领域的龙头极飞科技，正式发布了首款无人机夜视系统--“天目”，从根本上的改变了无人机“夜盲症”的现状。这款夜间避障模块采用了主动近红外照射技术，简单来说就是加了特殊的“手电筒”，并改造了“手电筒”作为无人机“眼睛”的设备，而双目是由两个黑白镜头组成，从380-1080nm波段都可以成像，这也就意味着无人机不仅能“看见”可见光，还能看见人眼也看不见的红外线。无人机会主动发射近红外线光线，虽然人眼看不到，但能作为夜晚的光源，双目的每一个镜头就能接收到环境中的红外线的反馈，经过双目计算后就可以感知到环境和障碍物了，而且避障距离和白天相比没有变化，都是30米(角度：水平FOV65°)。“天目”的加入，让无人机从此拥有了一双“火眼金睛”。未来，无人机避障技术在“立体视觉”与“天目系统”的引领下，能够在各种复杂场景中实现全天候的飞行拍摄及作业，在发挥无人机强大功能的同时，进一步开发无人机更多的潜在市场。

　　无人机主控芯片“大混战”AI照亮新航向

　　在无人机热潮的持续推动下，世界著名的芯片制造商如三星、英特尔、高通等均已纷纷进驻无人机行业，研发了集无线通信、传感器集成和空间定位等功能于一体的高性能芯片，使无人机能够获得和PC一样的处理能力。除此之外，基于深度学习的AI技术也逐步被嵌入到无人机芯片领域当中，“无人机+AI”的新风向逐渐体现出来。

　　而目前，高通(Qualcomm)、Intel(英特尔)、ST(意法半导体)、TI(德州仪器)、SamSung(三星)、全志等都相继发布了自家的无人机主控芯片及开发板，无人机芯片技术领域掀起了一场“大混战”。如高通的骁龙801就嵌入在Snapdragon Flight开发板中，英特尔的凌动处理器也内嵌“3D RealSense摄像头”，三星的Artik芯片也内置了1.3GHz的八核处理器和蓝牙功能等，其他各大芯片厂商推出的无人机主控也都各具特色。

　　而且，随着全球“AI+”趋势的演进，无人机也走上了“人工智能化”的道路。目前，高通已经正式发布面向骁龙神经网络处理引擎(Snapdragon Neural ProcessingEngine)的软件开发者工具包，它可以让智能手机、无人机以及其它设备更加智能，能够追踪目标、识别声音。而且，英特尔、ARM、CEVA、益华计算机(Cadence Design Systems)也试图在芯片中加入深度学习功能，今年在加州圣克拉拉(Santa Clara)举行的“Embedded Vision Summit”会议上，已经和谷歌展开合作的Movidius公司也展示了他们的号称“全球第一块USB深度学习模组”，该芯片的功耗只有1瓦特，可以为无人机提供神经网络的功能。同时，作为东道主的谷歌也更是深度学习的领先者，它已经推出了开源Tensor Flow深度学习软件，支持低能耗8位处理器，这种处理器对移动应用至关重要。综合来看，这些技术的突破有望在2017年使无人机的整体性能更上一个台阶。

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