文/uavsnews
如今消费者级无人机最大的需求或许正是无人机的避障功能。让无人机按照预先设计好的飞行路径跟随着你这种做法很不错，但是倘若无人机在中途撞上了障碍物，那么这会是一场代价昂贵的教训。这并不是说自动飞行就会发生事故，无人机操作员也可以像汽车驾驶员那样主动避免事故的发生，只是无人机同样也需要防止事故发生的安全系统。
机器在未来能够学会躲避障碍吗？
避障似乎是真正的智能自动化飞行道路上的一小步。是的，我们想让无人机检测到障碍物时想办法避开它们，但是我们的最终目标是让无人机能够了解周边的环境，并能在飞行时做出调整，就像是专业的飞行员飞行时那样。
目前大疆的精灵4在避障方面处在业界前列，而这家中国无人机巨头的最大竞争对手昊翔也即将发布Typhoon H，这两款无人机都具有避障系统，在飞行时不大可能会直接碰撞到物体。但是大疆精灵4的避障系统有时可能会犯错误。没错，大疆的科技确实可以避免大量的意外事故，但是它在对待旁边以及后方的障碍时容易发生错误，同时它在识别较小的障碍物时容易遇到问题。大疆的避障技术还在进步过程中，目前还无法称为完美。避障同样也是昊翔的Typhoon H可以改进之处。在今年的CES大会演示中Typhoon H装备了英特尔的Real Sense，这似乎会是一个更为全面的避障系统，它甚至可以根据移动中的物件做出飞行路线的调整。
昊翔的Typhoon H可以在躲避障碍物方面做得更好。
智能自动化飞行并不遥远
那么避障的下一步发展将会是怎样呢？在不久前我们介绍过Skydio，这家企业正在不断完善一套系统，使无人机可以对周边进行测绘，随后做出智能的选择，这套系统所能做的不仅仅是探测周边的障碍物。Skydio的CEO Adam Bry表示他们的无人机所做的不仅仅是躲避障碍，它们会充分利用现有的周边环境信息，随后做出智能的选择，就像是专业飞行员的表现。
目前看来，让机器自主学习将是未来的发展方向，不久之后消费者级无人机将对它们周边的环境有更为全面的了解，它们飞行得越多则能学习到有关周边世界更多的信息。目前这种动态的感知技术由斯坦福大学航天航空系的Ross Allen与Marco Pavone开发。他俩最近发表了一篇名为《实时动态规划在无人机避障中的应用》的论文，他们说他们的系统“通过机器学习来探索周边的环境，通过最理想的控制方法来做出决策，在可能的情况下进行事先计算”。
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