无人机判断障碍距离是确保其安全飞行和自主导航的核心技术之一,这一过程融合了多种传感器、算法和数据处理方法，从消费级无人机到工业级专业设备，不同场景下采用的障碍感知技术各有侧重，但核心目标都是准确、实时地获取无人机与周围障碍物的距离信息，以实现避障、路径规划等高级功能。
多传感器融合：感知障碍距离的基础
无人机判断障碍距离并非依赖单一技术,而是通过多种传感器的协同工作，形成冗余和互补的感知系统，目前主流的障碍感知技术包括视觉传感器（如双目摄像头、结构光）、毫米波雷达、激光雷达（LiDAR）以及超声波传感器等，每种技术都有其优缺点，适用场景也不同，因此多传感器融合成为提升感知可靠性的关键。
视觉传感器：基于图像的距离判断
视觉传感器是无人机最常用的感知工具之一,主要通过两种方式实现距离测量：双目视觉和结构光/ToF（飞行时间法）。
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双目视觉：模仿人类双眼的立体视觉原理，通过两个位置略微错开的摄像头同时拍摄同一场景，然后通过算法匹配左右图像中的同一物体，根据视差（两幅图像中对应点的位置差异）计算物体的距离，距离的计算公式为：距离=（基线长度×焦距）/视差，基线长度是两个摄像头之间的距离，焦距是摄像头的焦距，双目视觉的优点是成本较低、分辨率高，能够获取丰富的环境纹理信息，但在低光照、纹理稀疏或反光强的场景下，特征匹配困难，距离测量精度会下降，其计算量较大，对处理器性能要求较高。
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结构光/ToF：结构光技术通过主动投射特定图案（如散斑、条纹）到物体表面，然后通过摄像头捕捉变形后的图案，通过图案的形变程度计算物体的深度信息，ToF技术则是通过发射调制光脉冲，测量光线经物体反射后返回的时间，从而计算距离：距离=（光速×时间）/2，ToF技术的优势在于响应速度快、抗干扰能力较强，适合动态场景，但分辨率通常低于双目视觉，且在强光环境下可能受影响，结构光在近距离测量（如室内避障）中精度较高，但远距离探测能力有限。
毫米波雷达：全天候感知的利器
毫米波雷达通过发射毫米波段的电磁波,并接收反射回波来探测物体的距离、速度和方位，其工作原理是测量电磁波的往返时间，进而计算距离：距离=（光速×时间）/2，毫米波雷达的优势显著：它具有强大的穿透能力，能够穿透雾、雨、雪、灰尘等恶劣天气，实现全天候感知；它对光照变化不敏感，可在夜间或强光环境下正常工作；毫米波雷达的探测距离较远，通常可达数百米，适合高速飞行场景，毫米波雷达的分辨率相对较低，难以精确识别小型障碍物的形状，且对金属等高反射率物体敏感，对非金属物体的探测能力较弱。
激光雷达（LiDAR）：高精度的三维感知
激光雷达通过发射激光束并测量其反射时间来生成高精度的三维点云数据,从而精确计算障碍物的距离和形状，其测距原理与毫米波雷达类似，但使用激光而非电磁波，因此具有更高的角分辨率和测距精度（可达厘米级），激光雷达能够生成详细的环境三维模型，非常适合复杂环境下的导航和避障，激光雷达的成本较高，且在雨、雾等恶劣天气中，激光束的散射会影响探测性能，其扫描机制可能导致数据更新速率受限，影响动态避障的实时性。
超声波传感器：近距离经济的补充
超声波传感器通过发射超声波脉冲,接收反射回波来测量近距离障碍物，原理与毫米波雷达和激光雷达类似，但其工作频率在超声波范围（20kHz-200kHz），超声波传感器的成本极低，结构简单，非常适合近距离（通常为数厘米至数米）的障碍物探测，常用于无人机的起降避障和低空悬停时的辅助感知，但其缺点也十分明显：探测距离短，易受气流、温度和湿度影响，且方向性较差，难以分辨密集障碍物。
多传感器融合的优势与实现
单一传感器往往难以满足无人机全场景的避障需求,例如视觉在弱光下失效，毫米波雷达分辨率低，激光雷达成本高等，多传感器融合成为必然选择，通过融合不同传感器的数据，可以弥补各自的不足，提升系统的鲁棒性和准确性。
传感器融合通常分为三个层次：数据级融合、特征级融合和决策级融合，数据级融合直接将各传感器的原始数据进行合并处理，信息损失最小，但对计算能力和数据同步要求高；特征级融合先从各传感器数据中提取特征（如距离、速度、形状），再进行融合，计算量适中，是目前的主流方法；决策级融合则各传感器独立做出决策，最后通过投票或加权等方式综合得出最终结果，容错性强但精度较低。
以消费级无人机为例,其避障系统通常融合双目视觉、ToF和超声波数据：视觉负责中远距离障碍物的识别与测距，ToF辅助近距离精确测量，超声波则用于极低高度的地面探测，当视觉系统因光线不足无法工作时，毫米波雷达可接管中远距离探测任务，确保无人机持续感知环境。
数据处理与算法：从感知到决策
传感器获取的原始数据需要经过复杂的算法处理才能转化为可用的障碍距离信息,这一过程包括信号处理、特征提取、数据关联和滤波等步骤，视觉数据需要通过特征点提取、立体匹配和深度计算；雷达数据需要通过FFT变换、目标检测和距离解算，多传感器数据则需通过卡尔曼滤波、粒子滤波等算法进行数据关联和状态估计，消除噪声和冗余，生成统一的障碍物距离和位置信息。
在此基础上,无人机还需要结合自身的姿态、速度、高度等信息，通过路径规划算法（如A、RRT）和避障策略（如人工势场法），实时调整飞行轨迹，确保安全，这一过程对处理器的算力和算法效率提出了极高要求，现代无人机通常采用专用AI芯片或GPU加速计算，以满足实时性需求。
不同应用场景的技术选型
不同场景对无人机障碍感知的要求不同,技术选型也需因地制宜，室内巡检无人机通常使用视觉+超声波的组合，近距离避障需求高，且环境光线可控；而户外电力巡检无人机则需要激光雷达+毫米波雷达的方案，以应对远距离、大范围的障碍探测和恶劣天气；植保无人机则多依赖毫米波雷达和超声波，兼顾成本与实用性。
相关问答FAQs
问题1：无人机在夜间飞行时，哪种障碍感知技术最可靠？
解答：夜间飞行时，视觉传感器（双目、结构光/ToF）因光照不足性能会大幅下降，而毫米波雷达和激光雷达则不受光线影响，成为更可靠的选择，毫米波雷达的优势在于穿透能力强，能适应雨雾天气，适合中远距离探测；激光雷达则提供更高的三维精度，适合复杂环境中的精细避障，夜间飞行的无人机通常采用“毫米波雷达+激光雷达”或“毫米波雷达+红外视觉”的融合方案，确保全天候感知能力。
问题2：为什么有些高端无人机同时使用多种传感器探测障碍，而不是只选择一种最好的？
解答：单一传感器存在固有局限性，无法满足全场景需求，激光雷达精度高但成本高且受天气影响；毫米波雷达全天候工作但分辨率低；视觉成本低但依赖光照，多传感器融合通过冗余设计提升可靠性（如一种传感器失效时，其他可补位），通过互补设计弥补短板（如视觉提供纹理信息，雷达提供精确距离），从而实现更全面、鲁棒的障碍感知，融合不同传感器数据还能提高测量精度和抗干扰能力，确保无人机在各种复杂环境下都能安全飞行。
