2016 CES上， Yuneec 与英特尔合作的 RealSense 无人机智能避障表演让“无人机避障”成为当时争议的热点。随后 XIRO 引入激光避障技术的 Xplorer 2、第一台双目避障的消费级无人机大疆 Phantom 4的正式出货，让“避障技术”突然成为消费级无人机界在 2016 年的关键词。
但在 2016 年年底，英特尔貌似集中精力于专业级无人机上，而 Yuneec 最新一台的自拍无人机 Breeze 上也弃用了英特尔的 RealSense 避障。另一方面，大疆尽管还是大卖，但以自动避障为卖点的 Phantom 4，所受的关注程度远不及极度便携的 Mavic Pro。
消费者看起来，对“自动避障”兴趣并没想像的那么大，年初大出风头的自动避障，也突然由主角变成了跑龙套。
无人机的障障技术，是怎样的一回事？
最初的无人机，能透过陀螺仪和加速器，感知无人机的平稳程度，透过控制四个电机的输出，稳定自身的飞行和悬停形态。然后，无人机引入 GPS 和气压计感器，结合陀螺仪和加速器定位；GPS 判断自身的平面位置，气压计判断自身的垂直高度，再透过控制电机输出，把无人机保持在同一平面和垂直点。
虽然，无人机已经能成功找到三维的“绝对定位”（GPS 平面坐、气压垂直高度），但如何在四边不靠的空中，感知四周环境，知道无人机与邻近事物的“相对定位”（与周遭四事的距离），成为了业界的最大课题。诚然，最新的一批无人机的避障技术，其实骨子里就也就是：以传感器判断周遭事物与自身的距离，然后透过控制电机输出，停止继续接近障碍、甚至是绕过障碍。
最初，无人机常用的测距方式为“飞行时间 (Time of Flight, TOF) ”，无人机透过发射激光／红外线／超声波，然后计算电波反射到传感器的时差，估算障碍与自己的距离；但这种方法感知范围狭窄、距离也不够远。2016 年的新一批无人机，主要建基于计算机视觉：改用透过双目摄影机或结构光的造成的视差 (Parallax)（上图），进行即时的三维建模，判定障碍物与无人机之间的距离。
但是，为什么消费级无人机的自动避障变得先进了，但仍然火不起来？
避障之所以重要，是因为障碍物的存在；没有障碍物，根本也不需要避障。
无人机除了是一台机器人，它更是一台会飞的机器人；要拍机器人飞上天，为的也是要躲开各种地表的障碍，以取得更直接的移动路线、或是更广阔而无遮挡的视野。简言之，避障是要用来回避障碍，但无人机飞得愈高，障碍物就愈少，对避障的需求就愈来愈低。
所以某程度上，无人机加入避障能力，本身还是矛盾命题。
为什么消费级无人机的自动避障技术，最后就火不了？也就是因为“避障／飞行”的矛盾 ── 目前消费级无人机仍然以航拍为主。用户为了拍摄“上帝视角”，需要把无人机飞往高空；但在高空里却没有太多的障碍要躲，航拍无人机飞行愈高，景色愈壮观，愈壮观的景色，愈与避障无关（上图）。
虽然如此，无人机的自动避障技术在航拍上用处不大，但它在行业无人机里仍然十分重要。
举例说，植保无人机针对的是地面环境，一般在农作物的 1 – 2 米上空喷洒，无人机飞高了，就难以集中的喷洒农药；不会自动避障的话，很容易就撞到树了。同样地，专业电影无人机针对的也是地面的拍摄场景，飞得太高的话，什么俊男美女也变成小豆一颗；但飞得太低，明星们都身娇肉贵，不个不小心削到脸皮，谁来负责？其余像经常穿梭灾场的救灾无人机、或是巡逻监察的安防无人机，更不在话下了。
所以，无人机避障绝非没用，只是在消费级无人机上，火不了起来而已。
消费级无人机，真的不需要避障吗？不是的。航拍无人机在起飞、降落和和断线后的自动回航的情况下，仍然需要一定程度的避障能力；何况消费级无人机的用户，不少都是新手、是无人机的小白，更需要自动避障保护。不少新手在操控无人机的时候，最常犯的错误就搞错操作方向，简单来说就是“推前走左、推右走后”，然后撞墙（上图）。
然而，由于“视觉避障”对计算能力要求极高，超出消费级无人机所能负担的程度。即使是高端如 Yuneec Typhoon H、大疆 Phantom 4 或 Mavic Pro，在成本和续航力限制下，只能提供单向的双目避障能力（直至大疆年底推出的 Phantom 4 Pro，才提供左右两侧的红外线避障能力，然而作用仍有限）。即使前向避障也许能防止失控回航时的撞墙意外，但一般新手仍然经常因为操作失误，从侧向或后面撞上障碍，然后炸机。
更讽刺的是，自拍无人机飞得更矮，更需要自动避障吧？但偏偏是飞行高度最小、最接近地面、需要面对最多障碍物、最需要自动避障能力的自拍无人机，更受限于体积、成本和续航力，更难以引入自动避障功能。也许某程度上，自拍无人机缺少自动避障功能，阻碍了它的普及；而自拍无人机没能普及，也使消费者对自动避障更提不起劲。
如是者，为什么无人机公司要如此积极研发自动避障技术？因为它是未来。
正确一点来说，Odin 说的“未来”不是指自动避障技术，而是“计算机视觉”和“自动化操作”，避障只是它们的“应用场景”。“计算机视觉”和“自动化操作”，均为未来机械人学及人工智能范畴的显学，而自动避障则是当中的应用方式。举例说，Mobileye 就把计算机视觉用于在辅助驾驶，透过自动避障技术，让汽车在若干程度上能自主行走。
但相比起无人驾驶汽车来说，无人机对“自动避障”的需求更大、难度也更低。举例说，我们要一人一台、手动遥控一定数量的无人机，并进行长时间的飞行任务，绝非易事；故此，像植保或安防等行业无人机，已经开始利用地面站集中管理，进行长时间的自动化自动喷洒或监察任务（上图）。因此，行业无人机必须拥有可靠的自动避障能力，来让无人机自己运作。
即使自动避障能力没能在消费级无人机发挥很大效果，但背后的计算机视觉原理，也在降低消费级无人机的操作难度。
例如是大疆的双目下视镜头，采用立体的视觉里程计 (Visual Odometry) 技术，使无人机的定高能力更精准；而其 FlightAutonomy 五向感知技术，大幅提升无人机的室内定位能力，也有双目视觉和侧向红外线侧距的功劳，让无人机更稳定 ── 何况是基于计算机视觉的各种视觉跟随和指点飞行功能（上图），把无人机的操作变得更简单？
（本文来源：爱范儿）
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