機器人避障研究現狀

1.無人機避障

目前主流的無人機避障導航有三種實現方式：使用超聲波的方法、使用 TOF 的方法，以及使用視覺影象處理的避障導航方法。前兩種為非視覺感測器避障，後一種為新興的視覺感測器避障方法。
（1）超聲波避障
超聲波能夠很簡單的測出物體距離資訊，一般的測距系統大都是採用這種方法。在無人機上接入超聲波模組，定向發射和接收超聲波，根據檢測到的情況實現避障功能。超聲波技術成熟，成本低，但是作用距離近，大概為五米左右，並且對反射面的光整程度要求較高，在面對沒有反射能力或弱反射能力的障礙物時，安全問題不能得
到保障。
（2）TOF 避障
TOF 與超聲波類似，不過發射的不是超聲波，而是特定的波長光束，例如紅外線或者鐳射。通過記錄反射時間差，計算出附近障礙物的距離分佈等情況。TOF 作用距離相對超聲波更遠，最好情況下可以達到 10 米，但是成本高，抗干擾能力差，只有少數無人機使用此項技術。
（3）基於視覺影象避障
通過搭載攝像頭的方法感知環境影象，使用影象處理技術對其進行分析處理，以此提供環境資訊，完成障礙物檢測。在以前視覺避障有兩個難點，一是在於技術難度高，二是距離誤差隨距離變大而指數增長。不過隨著計算機技術的發展，程式設計的複雜度降低，而且由於避障一般只用於近距離，尚不需要遠距離避障，故而如今視覺避障
應用最廣，是研究的重點。

障礙物視覺檢測研究現狀
(1)基於目標特徵的方法
(2)基於光流法障礙物檢測
(3)基於立體視覺障礙檢測
大疆 雙目視覺搭配超聲波

2.無人車避障

無人車避障檢測感測器有超聲波感測器、紅外測距儀、微波雷達測距系統、鐳射感測器和計算機雙目立體視覺感測器，3D鐳射雷達。

單目視覺則只能獲取環境的二維影象資訊，無法獲取環境障礙物的深度資訊，雙目視覺，則存在實時性差、
計算複雜等缺點。
依靠超聲波或紅外測距感測器的移動機器人避障方法，則存在探測範圍有限，探測點資料量不夠多，影響無人車避障控制的精確度等缺陷。
而單線鐳射雷達掃描週期短，探測範圍廣，能提供大量環境掃描點距離資訊，為控制決策提供方便

參考文獻
低空環境下視覺輔助無人機避障系統的設計與實現