1、無人機在自主導航方面的挑戰(zhàn)

無人機在未知環(huán)境上導航，面臨著很多挑戰(zhàn)，由于未知環(huán)境下，并不知道當前環(huán)境的地圖可能會存在一些威脅，主要原因在于沒有先驗知識。這里主要有兩個方面去解決或處理自主導航的研究。 第一個是在視覺方面，由于自身定位是無人機可以正常飛行的前提，所以首先可以定位自己。然后是視覺感知，無人機只能依靠攝像頭去感知周圍的環(huán)境。 第二個是控制方面，如果飛的比較快或受到攻擊，無人機可能會出現(xiàn)故障，另外方面，在極端的情況下的某些情況會導致無人機失控，這些情況下依舊需要維持無人機的正常飛行。

2、基于事件相機的快速定位

因為在未知環(huán)境下是不存在先驗信息，所以，要無人機能夠飛行且知道自己的位置，首先要解決的問題是定位問題。由于在一些緊急情況下，快速飛行會帶來一些問題，一個比較顯著的問題就是運動模糊，運動模糊對視覺定位的影響很大。另外在未知環(huán)境上的感知該如何避開動態(tài)障礙物，也是一個比較具有挑戰(zhàn)性的問題。還有無人機的負載比較小，有時要運行比較大的計算量會很受限制。 通常用的RGB相機在快速移動的情況下，會產生較大的運動模糊,導致追蹤效果不佳。如圖1所示，左圖是是相機不動，但相機中的物在快速移動，會受到很強的運動模糊。右圖是相機和鏡頭中的物在一起高速移動，圖片則更加模糊，那對于無人機的識別和定位都存在問題。

圖1 運動模糊 對于此，解決的思路是采用世界相機，即輸出一組事件。事件是只有當物體運動的時候，才會進行感知。其優(yōu)勢在于不存在運動模糊，低時延。如圖2所示，一個人在跑的時候，左邊的傳統(tǒng)相機完全看不清楚是什么東西，但是右邊的事件相機可以明顯的看到是一個人在跑步。

圖2 傳統(tǒng)相機和事件相機對比 此方法與一些有名的算法比較如表1所示。各種算法在不同的環(huán)境下，在各種不同的數(shù)據(jù)也都進行了對比，綜合來看，本算法效果是比價好的。 表1 性能對比

3、位置環(huán)境的避障

避障的一些工作還是基于深度相機去做，因為可以利用深度相機去感知周圍的障礙物，然后去避障。那有時需要去躲避一些高速運動的物體，這是很有挑戰(zhàn)性，因為無人機本身在飛行，但如果一個更快的東西朝你飛來，肯定是難度很高。 首先是無人機的感知必須非常快，否則還沒反應過來則被擊中了，這也是主要處理的問題。目前主要是采用事件相機進行感知，其優(yōu)勢在于非?？欤s兆赫茲每秒，所以十分適合去做高速運動物體的避障，但是事件相機價格昂貴，約4萬人民幣，對于幾千塊的無人機來說是不太劃算的。所以還是希望去使用低成本的深度相機。 由于深度相機會存在運動模糊的影響，同時反應時間也沒有事件相機快，要想達到和事件相機差不多的避障效果，那唯一能做的是從軟件方面去提高它的避障性能。 首先提出fast object detection，因為深度相機仍然受運動模糊的影響，所以在訓練的時候將其考慮進行。當出現(xiàn)運動模糊時，也會知道物體的樣子。這里提出了3D SORT目標跟蹤算法。具體參考論文《Perception and Avoidance of Multiple Small Fast Moving Objects for Quadrotors with Only Low-cost RGBD Camera》。然后進行實驗可以看到跟事件相機有差不多的避障效果。

4、基于強化學習的導航與控制

剛才的大部分方法是用傳統(tǒng)算法，導致有時候會受一些光照等條件影響，那這些問題是可以用深度學習或強化學習去解決。比如可以給定一張圖，可以用深度網絡進行訓練，然后去估計它的姿態(tài)，最后利用深度學習去在線估計框離無人機的位置，然后躲避這些框。如圖3所示。

圖3 采用深度學習方法進行避障 然后，采用強化學習可以去實現(xiàn)無人機的一些自動飛行，比如可以讓無人機自主學習去穿過一個框，所以就不需要用一些傳統(tǒng)算法去設計這個框到底是在哪或如何穿過框。還可以用自由控制去做穿框，即只要穿過這個框，就給一個獎勵，讓他去自主的學習，進而體現(xiàn)出無人機的智能性。

5、總結

目前的自主導航依舊存在很多挑戰(zhàn)性，比如需要更好的感知，因為深度相機可以感知，但運動模糊比較大，事件相機沒有運動模糊，但成本太高。所以如何在這中間做一個權衡是需要去做的。 另外，激光雷達的精度比較高，但是一方面是比較重，另一方面是也不便宜，一個更好的視覺解決方案目前還是不存在，所以，更好的解決視覺感知的傳感器是比較重要的。 由于目前沒有出現(xiàn)比較更好的傳感器的情況下，只能去改善算法，提高算法的軟件性能。另外一方面是路徑規(guī)劃以及控制方面也是很重要，因為要躲避一些障礙物，無論是靜態(tài)的還是動態(tài)的，所以這也是面臨的一些挑戰(zhàn)。還有一方面是在一些比較復雜的關系中，無人機進行自主導航，即如何擁有更高的智能性。

編輯：黃飛

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