无人机超声波传感器在无人机避障中的应用

近年来无人机市场飞速增长，消费类无人机也越来越受欢迎，例如无人机多用于拍摄震撼的片段、运送救援物资，其中多数无人机使用各种传感技术实现自主导航、碰撞检测。随着无人机的功能不断增加，GPS传感器、红外传感器、气压传感器、超声波传感器越来越多地被用到无人机上。而你又是否知道，众多传感器中超声波传感尤其有助于无人机着陆、悬停、地面跟踪。

超声波原理

超声波可以穿过各种介质（气体、液体、固体）来检测声阻抗不匹配的物体。声速是声波在弹性介质中传播时每单位时间的距离。例如，在20°C (68°F)的干燥空气中，声速为343米每秒（1,125英尺每秒）。空气中的超声波衰减随着频率和湿度的增加而增加。因此，由于过度的路径损耗/吸收，空气耦合超声波通常被限制在500kHz以下的频率。

为什么要将超声波感应用于无人机着陆、悬停、地面跟踪？

无人机降落辅助是无人机所具有的一项功能，可以检测无人机底部与着陆区域的距离，判定着陆点是否安全，然后缓慢下降到着陆区域。尽管GPS监测、气压传感和其他传感技术有助于着陆过程，但在这个过程中，超声波传感是无人机的主要和最准确的判断依据。大多数无人机中还有悬停和地面跟踪模式，主要用于捕捉连续镜头和陆地导航，其中超声波传感器有助于将无人机保持在高于地面的恒定高度。

无人机地面跟踪和着陆的共同要求是能够可靠地检测到距离地面5米高的距离。假设信号调节和处理正确，40-60kHz范围内的超声波传感器通常可以满足这个范围。

超声波传感可以检测其他技术难以解决的的表面。例如，无人机经常会遇到建筑物上的玻璃窗和其他玻璃表面。光传感技术有时会穿过玻璃和其他透明材料，这对无人机悬停在玻璃建筑物上造成困难。超声波则能够可靠地反射出玻璃表面。

虽然众多的传感技术可以检测物体的接近程度，但是超声波传感可在无人机着陆时的探测距离，然而无人机下降的时候必须考虑与地面的实时距离。每一克无人机的机身重量都能影响无人机能在空中的续航时间，Maxbotix设计的无人机超声波传感器 XL-MaxSonar-WR系列 – MB7052具有高性能、小体积、低成本、易于使用和轻量级的特点。我们推荐无人机超声波传感器重约5.8克。这款无人机超声波传感器在方案成本以及不同表面的可靠性方面良好运行。

无人机应用日趋广泛避障技术实现有哪些方式？接着我们在了解一下传感器在无人机避障中的应用

避障技术作为增加无人机安全飞行的保障也随着技术的发展日新月异。「避障功能」作为无人机在飞行过程中，通过其传感器收集周边环境的信息，测量距离从而做出相对应的动作指令，从而达到「避障」的作用，带来的最直接的好处就是，以往一些人为疏忽造成的撞击，现在都能经由避障功能去避免，既保障了无人机飞行安全的同时，也避免了对周围人员财产的损害，让飞无人机的门槛进一步得到了降低。目前，无人机的避障技术中最为常见的是超声波传感器、红外线传感器、激光传感器以及视觉传感器。

超声波避障：

超声波其实就是声波的一种，因为频率高于20kHz，所以人耳听不见，并且指向性更强。

超声波测距的原理比红外线更加简单，因为声波遇到障碍物会反射，而声波的速度已知，所以只需要知道发射到接收的时间差，就能轻松计算出测量距离，再结合发射器和接收器的距离，就能算出障碍物的实际距离，如下图所示。

超声波测距相比红外测距，价格更加便宜，相应的感应速度和精度也逊色一些。同样，由于需要主动发射声波，所以对于太远的障碍物，精度也会随着声波的衰减而降低，此外，对于海绵等吸收声波的物体或者在大风干扰的情况下，超声波将无法工作。

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HRLV – maxsonar- EZ0在HRLV – maxsonar- EZ传感器线的任何单元中都有最宽最敏感的光束模式。这使得HRLV – maxsonar- EZ0在高灵敏度，宽波束，或人们检测的地方是一个很好的选择。

红外线传感器避障

无人机避障上的应用，红外线避障的常见实现方式就是「三角测量原理」。

红外感应器包含红外发射器与CCD检测器，红外线发射器会发射红外线，红外线在物体上会发生反射，反射的光线被CCD检测器接收之后，由于物体的距离D不同，反射角度也会不同，不同的反射角度会产生不同的偏移值L，知道了这些数据再经过计算，就能得出物体的距离了，如下图所示。

激光传感器

激光避障与红外线类似，也是发射激光然后接收。不过激光传感器的测量方式很多样，有类似红外的三角测量，也有类似于超声波的时间差+速度。但是由于激光的波束极窄，可以同时使用多束激光组成阵列雷达，近年来此技术逐渐成熟，多用于自动驾驶车辆上，但由于其体积庞大，价格昂贵，故不太适用于无人机。

视觉传感器

视觉避障技术，解决机器人如何“看”的问题视觉避障技术，视觉识别系统通常来说可以包括一个或两个摄像头。单一的照片只具有二维信息，犹如2D电影，并无直接的空间感，只有靠我们自己依靠“物体遮挡、近大远小”等生活经验脑补。故单一的摄像头获取到的信息及其有限，并不能直接得到我们想要的效果当然类比到机器视觉中，单个摄像头的图片信息无法获取到场景中每个物体与镜头的距离关系，即缺少第三个维度。