无人机能送快递？无人机还可以撒农药？无人机竟然能帮助救援？

没错，这些case，无人机统统都能搞定！

如今，“无人机”已成为高科技行业“自带流量”的词汇之一，发展到现在，在快递、灾后救援、植保以及城市管理等诸多方面得到广泛应用，预计未来的市场消费总额肯定会有可观增长，尤其是商用无人机领域。

那究竟什么是无人机呢？就是没有人坐的飞机吗？无人机究竟和常见的遥控飞机是一回事儿吗？

其实无人机（UnmannedAerial Vehicle）的定义还是很宽泛的。简单说，所有利用无线电遥控设备以及程序控制装置的飞机，并且不载人的都可以统称为“无人机”，只是由于具体的操作平台不同，分类和用途会有些许差别。

图片来源：PEXELS

无人机是否等同于遥控飞机？遥控飞机算是个相对广义的概念，指可以远距离控制飞行的飞行器，目前还没有做到智能化飞行，还需要手动调试。目前人们熟知的遥控飞机的代表，多为玩具类以及模型类，娱乐为主。

无人机则相对较复杂。如果将遥控飞机的平台上配置相对复杂的装置，例如攻击、巡航等，可以等同为无人机。此外，无人机至少需要在机身上配置无线高清的摄像头以及陀螺仪等硬件，并可以做到实时视频图传等功能，且不同用途还必须能够成功搭载不同的传感器。

如今无人机的智能化是业内追逐的热点，是否可以智能飞行也逐渐成为无人机区别遥控飞机的关键之一。

有的看官可能会问，这么小小的一架，如此神奇？一会儿飞过去保护环境，一会儿飞过来送个快递？别看小小的，其中涉及到的技术还是蛮复杂的！小编发功恶补中……

通常，无人机的系统架构主要由飞控系统、导航系统、动力系统以及数据链传输系统四部分组成。当然如果需要实现一些特殊功能或者在特定的场景中使用，可以通过加装特殊的传感器以及机械臂等外部设备，达到功能的扩展。

其实无人机的每个系统存在的技术难点都很多，但飞控系统的技术“门槛儿”是出奇的“高”，开发困难且传感器匹配难度大那是出了名的！作为无人机系统的CPU，飞控系统包括很多重要的控制模块以及传感器，用来保证控制精度。且不同的飞行环境以及差异化用途对传感器的配置要求也不同，这对于传感器的协同工作要求就高了！

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说到“不单纯”，实操过无人机的童鞋们肯定清楚，是否具备避障功能，无人机的“手感”体验是大相径庭的。如果无人机能够自己乖乖地避开飞行路径上的障碍，减少炸机的次数对玩家的钱包和心态都是极好的，所以避障刻不容缓！

何为“避障” ?

你想的没错，就是“躲避障碍物”呗，重点在于可以“教会”无人机自己主动躲避障碍物，这个技术可就厉害了!

目前来看，无人机的避障技术发展可以简单划分为三阶段，分别是感知障碍、绕过障碍以及探索场景和路径。有的看官可能会觉得小编的“三阶段”区分有点儿琐碎，通常来说感知障碍之后就可以自动躲避了，有必要还分出第二阶段吗？其实这个阶段的划分是参照避障技术的发展来看的，确实还没有做到辣么智能的程度！

在不断“进阶打怪”的过程中，无人机会有几种避障“装备”加持在身，例如超声、红外激光、雷达、视觉图像以及电子地图等。新兴避障方式更是层出不穷，计算机视觉技术也可以应用于避障，例如双目立体视觉。

双目立体视觉（BinocularStereo Vision）作为机器视觉的一种重要形式，应用在无人机避障中，主要基于这种原理。

双目深度算法基于视差，然后利用成像设备从不同位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，例如获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，以此来获取有关信息。

说了这么多，都知道英特尔在无人机方面比较在行，在避障方面有啥举措呢？

早前，英特尔的RealSense感知技术在无人机避障中表现比较突出。如果将 RealSense感知模块安装于Yuneec Typhoon H空拍机上，同时配合机身上原有超声波感测器，就可以实现比较完善的自动避障功能。

据小编了解，英特尔RealSense感测镜头模块上分别设有红外线感测器、RGB视像镜头以及红外线激光投影器三种“设备”。只要将这三种传感器收集的数据整合起来，便可得出外界物体的3D立体图像数据，也就是生成对前方物体的精细化3D建模，以此达成测距以及避障感知的功能。

原则上，红外线因为极易受到强光影响，在普通日光下很难发挥作用，所以Typhoon H Pro进行避障检测时，除红外线感测之外，还是要依靠RealSense模块内的视像镜头和无人机本身的超声波感测器进行辅助。

在白天并且光线充足的情况下，使用RealSense模组可识别10米左右的障碍物；如果是晚间，也可以借助主动红外发射器感知5米左右的障碍物。

随着避障技术的不断发展，最近英特尔又与微软联合开发了一款名叫RealSense 3D摄像头。这款产品主要利用自身配备的红外发射器向目标物“主动”打光，通过观察并捕捉光线的扭曲变化来测算出覆盖区域的3D模型，随后通过强大的处理器完成基础数据整合等复杂操作后，就可以调整自身位置来规避障碍物。

关于无人机避障，最近英特尔还展示了下一代飞行计划软件英特尔® 任务控制（Intel® Mission Control）以及猎鹰™ 8 +（Intel® Falcon™ 8 +）系统的最新更新，主要涉及用来采集更多数据的额外有效载荷，以及距离保持、距离保护两个避障功能。

其中，有效载荷可以呈现真实颜色、添加时间的标记以及地理参照的图像，可以用于测绘、勘测和检查；双成像有效载荷的两个摄像头都安装在一个万向节框架上，同时用于RGB图像拍摄和热成像。

另外，英特尔®实感™技术还包含深度感应模块，可把原始图像流变成高分辨率三维深度地图，使猎鹰™ 8 +无人机能够探测并避开潜在的障碍物或危险，并在检测过程中与被检测物体保持固定距离。

有专家指出，未来的无人机将会具备自动飞行的能力做到躲避高压线、例如寻找着陆范围、修正飞行路线等功能，其中最大的“贡献者”就是CV芯片了。

说到这里，必须要提下MovidiusMyriad视觉神经元计算芯片。

基于人工智能芯品加持，无人机一旦脱手，摄像机就会立即在环境中寻找可识别的功能来构建3D数字地图以及背景感知，尤其是在狭小空间内避免碰撞。一系列摄像机和传感器，在Movidius Myriad 2视觉处理单元（VPU）上运行AI以及深度学习算法，可以做到快速反应和行动。

此外，专门针对特定的视觉工作负载量身设计，能够做到在低功耗状态下实现快速性能。

所以神奇的事情出现了……

在VPU的作用下，飞机需要着陆时，内部的视觉传感器就可以同时识别“自己在哪里、你在哪里、你的手在哪里”等诸多问题，并立马绘制一个安全悬停点来着陆。

由“避障功能”衍生出的一系列“智能飞行”功能，只是无人机进阶的firststep ，未来的无人机之路如何，还有很多未知因素，毕竟“走自己的路”是一件很有挑战的事儿，对无人机来说更是如此！

封面图片来源：PEXELS