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机器人无人机视觉避障有哪些方式?

机器人无人机视觉避障有哪些方式?

目前,市面上主流的小型无人机避障系统主流的有这几种,超声波、毫米波雷达避障、激光雷达避障、TOF光或者结构光测距避障等,以及非常有望成为主流的OAK-D智能双目相机的视觉避障。

OAK-D系列双目人工智能相机是OpenCV官方指定的双目深度视觉+人工智能开发套件。内置了双目深度测量计算,OpenCV图像处理,4TOPS算力神经网络推理加速等功能。尤其是OAK-D-LITE重量轻功耗低,是无人机双目视觉避障的一款利器。

以下分析一下各种避障的优缺点:

1.超声波、毫米波雷达测距

优点:

  • 技术相对成熟、安装集成实现简单、白天黑夜全天候使用

缺点:

  • 晃动的树叶、草地、海绵避障效果不佳
  • 多台无人机集群飞行时易受到相互干扰
  • 无人机在遇到障碍物时往往只能在其前方保持悬停,仍然需要人工介入根据具体情况进行遥控接管。

2.激光雷达测距

优点:

  • 探测相对距离远,精度高,白天黑夜全天候使用

缺点:

  • 需要漫反射物体才能检测,镜面物体测距效果不好
  • 不能在太阳光的主要能量波段工作,会相互干扰
  • 单线激光传感器,只能给出一个平面距离值。三维激光雷达体积大,价格昂贵,故不太适用于无人机

3.TOF光或者结构光测距

优点:

  • 类似阵面发射的多点激光,弥补单线雷达的不足,可以探测三维环境
  • 探测精度高,深度图精准

缺点:

  • 目前主流的tof传感器探测量程比较短,只有2~6米以内
  • 室外使用容易受到环境光干扰

4.双目视觉测距(以OAK-D-Lite智能相机为例)

优点:

  • 结构简单、硬件系统简单、工作可靠性高
  • 内置深度计算芯片、直接同步输出高分辨率深度图和RGB图,让避障功能有了更多的发展空间,比如避障之后的智能飞行、路径规划、VIO、SLAM等
  • 功耗低、体积小、深度图和视觉神经网络识别结果可以融合
  • 室外太阳光下效果影响不大,夜间加补光可以正常工作
  • 深度探测量程可以到30米,满足速度较快的无人机需求
  • 200fps的高速全局快门深度相机,计算延时非常低

缺点:

  •      无纹理的环境效果不好
  •      探测精度只能到厘米级别,不如激光和tof等传感器的精度

2022年4月份OAK也会迎来其双目加红外结构光混合测距方式。可以增加测距精度,增加夜间的深度测量能力,同时内置了高精度IMU。它将会给大家更多惊喜。