用什么东西打无人机快，如何让无人机飞得又快又稳

一、如何让无人机飞得又快又稳

学号：20021210879

姓名：曹卓为

【嵌牛导读】本文简单介绍了港科大沈劭劼教授团队在无人机自主避障快速导航等领域做出的贡献。

【嵌牛鼻子】无人机避障导航技术

【嵌牛正文】

原文链接：

   如果面前有一片树林，无人机能自己穿过去吗？现在的技术已经能够做到这一点，但速度一般。

   最近两年，港科大沈劭劼教授带领的研究小组向这一问题发起了挑战。他们提出的新方法不仅能让无人机穿过树林，还实现了快速自主导航。

   从 demo中我们可以看到，这架无人机可以在障碍重重的室内外快速飞行，即使在拐弯处也不会撞到障碍物。这还要得益于他们提出的一个稳健的 perception-aware重规划框架——RAPTOR（字面含义：猛禽）。

   正如名字中所寄予的期望，RAPTOR经历了各种复杂环境的考验，结果都能保证无人机的平稳、快速自主飞行。相关研究已经提交给机器人学顶会 T-RO接受评审。

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在此之前，该研究团队还有两篇相关论文，其中一篇被 ICRA 2020接收。

   近年来，由于轨迹重规划不断取得进展，让四旋翼无人机在未知环境中自主导航已经不是什么难事。然而，大多数方法只适用于中速飞行。是什么阻碍了四旋翼无人机的提速之路？作者总结出了以下几个原因：

1.在未知的环境中高速运行时，四旋翼无人机需要在极短的时间内重新规划轨迹，以避免撞到障碍物，否则它会坠毁。然而，在非常有限的时间内，大多数方法不能保证快速找到可行轨迹。

2.目前的方法通常是在一个拓扑等价类中寻找局部最优轨迹，但该类别可能并没有包含平稳、快速飞行所需的最佳解决方案。

3.现有的方法对环境的感知不足，当飞行速度和障碍物密度变高时，这可能是一个致命的缺陷。如果不注意感知，按照原计划执行的运动可能会遭遇环境能见度受限等问题，进而导致安全航行所需的周围空间信息不足。

   图 1可以更好地说明在重新规划中不考虑感知的后果。为了最小化能量消耗，系统在靠近墙壁的地方生成了一条轨迹。如果沿着这条轨迹飞行，无人机对角落后面未知空间的可见性非常有限，转过去的瞬间才发现障碍物已经近在眼前。然而，此时情况已经难以逆转，无人机可能会直接撞上去。因此，对于无人机的安全、高速飞行来说，积极地观察和避免可能的危险比被动地躲避危险更加关键。

二、RAPTOR做了什么？

   为了解决上述问题，港科大的研究者提出了一个稳健的 perception-aware轨迹重规划框架——RAPTOR。

   为了确保在有限的时间内获得可行轨迹，港科大的研究者提出了一种基于路径引导梯度（path-guided gradient）的优化方法，利用几何引导路径消除不可行的局部极小值，保证路径重新规划的成功。同时，为了进一步提高重新规划的最优性，该研究还引入了一种在线拓扑路径规划，以提取一组能够捕捉环境结构的全面的路径。在多条不同路径的引导下，多条轨迹并行优化，使解空间得到更彻底的探索。

    这一解决方案是在之前的论文《Robust real-time UAV replanning using guided gradient-based optimization and topological paths》中首次提出的。然而，该方法采用了 optimistic的假设，缺乏对环境的感知意识，因此限制了无人机在更高速度、更复杂的环境中的能力。

   为了弥补这一差距，研究人员采用 perception-aware规划策略将上述方法扩展到更快、更安全的飞行。

   首先，该研究提出了一种风险感知的轨迹精化方法，并将其与 optimistic规划器相结合。利用该方法，沿着 optimistic轨迹，识别对无人机存在潜在危险的未知区域。这些区域的可见度以及安全反应距离都被明确规定，以确保无人机能够更早地发现未标记区域中存在的障碍并及时躲避。

   其次，研究者将无人机的偏航角纳入了两步运动规划框架。在离散状态空间中寻找一个使信息增益和平滑度最大化的最优偏航角序列，并通过优化使其更加平滑。由偏航角规划的运动使视场（FOV）受限的四旋翼无人机主动探索未知空间，为下一步的飞行获取更多相关知识。

   本文所提出的重规划系统如图 3所示。该算法利用全局规划、密集映射和状态估计模块的输出，对全局参考轨迹进行局部修改，以避免先前未知的障碍物。

   重规划分两步进行：首先，稳健的 optimistic重规划通过路径引导优化并行生成多个局部最优轨迹。优化是通过从拓扑路径搜索中提取并精心选择的拓扑独特路径来引导的。在这一步中采用 optimistic假设。第二步是利用 perception-aware规划策略。在这一步骤中，局部最优轨迹中的最佳轨迹通过风险感知轨迹精化进一步细化，提高了其在未知和危险空间中的安全性和可见性。在优化轨迹的基础上，偏航角得到规划，以主动探索未知环境的内容。

   研究者通过基准比较和具有挑战性的现实世界实验，对所提出的 perception-aware规划策略和整个规划系统进行了系统的评估。结果表明，perception-aware规划策略能够在传统方法无法保证安全的、具有挑战性的场景中，支持快速和安全的飞行。此外，整个规划系统在快速飞行任务的几个方面都优于 SOTA方法。在复杂环境中进行的大量室内外飞行试验也验证了该规划系统的有效性。

二、极飞和大疆谁的植保无人机更靠谱

大疆植保无人机飞行性能

稳定可靠安心作业

MG-1P系列植保机拥有八轴动力冗余设计，配合自适应动力保护算法与鲁棒控制算法，即使其中一个机轴在飞行中出现故障，也能保持安全飞行。电机驱动系统支持双备份通讯机制，信号链路异常时自动切换至后备链路，保障飞行安全。

作业安全如你所见

MG-1P系列植保机通过 123°广角镜头，可将植保机前方景象清晰呈现在遥控器上，为作业时远程绕障飞行提供实景参考。借助 FPV摄像头，植保机可实现飞行打点，飞手通过 FPV回传的实景图像，轻松设定 A/B点或航点，省去了以往所需的人工步行或 A/B点作业旗手，作业规划更为省时高效。

第二代高精度雷达：全天候护航作业更安全

第二代高精度雷达将上一代三个定向雷达与一个避障雷达融合一体，灵敏度提升一倍，支持全向检测[2]，大幅提升障碍物感知与仿地飞行能力。MG-1P可感知前方 15米处半径 0.5厘米的横拉电线，日常作业时可有效降低电线、树杆等农田常见障碍物带来的安全风险。主动感知避障功能可全天候工作，不受光线及尘土影响。多点全向检测技术可感知地形坡度与平整度，及时调整飞行高度，满足仿地作业需求。性能提升的同时，雷达防护性能亦提升至 IP67，充分适应田间复杂环境。

三、大疆无人机速度有多快

最大水平飞行速度94 km/h或 26 m/s。

无人驾驶飞机简称“无人机”，英文缩写为“UAV”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机，或者由车载计算机完全地或间歇地自主地操作。

应用

民用

警用、城市管理、农业、地质、气象、电力、抢险救灾、视频拍摄等行业，无人机的用途广泛。

应用领域：电力巡检工作原理：装配有高清数码摄像机和照相机以及GPS定位系统的无人机，可沿电网进行定位自主巡航，实时传送拍摄影像，监控人员可在电脑上同步收看与操控。推荐理由：采用传统的人工电力巡线方式，条件艰苦，效率低下，一线的电力巡查工偶尔会遭遇“被狗撵”“被蛇咬”的危险。无人机实现了电子化、信息化、智能化巡检，提高了电力线路巡检的工作效率、应急抢险水平和供电可靠率。而在山洪暴发、地震灾害等紧急情况下，无人机可对线路的潜在危险，诸如塔基陷落等问题进行勘测与紧急排查，丝毫不受路面状况影响，既免去攀爬杆塔之苦，又能勘测到人眼的视觉死角，对于迅速恢复供电很有帮助。

应用领域：农业保险工作原理：利用集成了高清数码相机、光谱分析仪、热红外传感器等装置的无人机在农田上飞行，准确测算投保地块的种植面积，所采集数据可用来评估农作物风险情况、保险费率，并能为受灾农田定损，此外，无人机的巡查还实现了对农作物的监测。推荐理由：自然灾害频发，面对颗粒无收的局面，农业保险有时候是农民们的一根救命稻草，却因理赔难，又让人多了一肚子苦水。无人机在农业保险领域的应用，一方面既可确保定损的准确性以及理赔的高效率，又能监测农作物的正常生长，帮助农户开展针对性的措施，以减少风险和损失。

应用领域：环保工作原理：无人机在环保领域的应用，大致可分为三种类型。一：环境监测：观测空气、土壤、植被和水质状况，也可以实时快速跟踪和监测突发环境污染事件的发展；二，环境执法：环监部门利用搭载了采集与分析设备的无人机在特定区域巡航，监测企业工厂的废气与废水排放，寻找污染源；三，环境治理：利用携带了催化剂和气象探测设的柔翼无人机在空中进行喷撒，与无人机播撒农药的工作原理一样，在一定区域内消除雾霾。推荐理由：无人机开展航拍，持久性强，还可采用远红外夜拍等模式，实现全天候航监测，无人机执法又不受空间与地形限制。时效性强，机动性好，巡查范围广，尤其是在雾霾严重的京津冀地区，使得执法人员可及时排查到污染源，一定程度上减缓雾霾的污染程度。