瑞士學生讓無人機擁有昆蟲視覺，自動躲避障礙

無人機早已實現GPS判定無人機在平面上的位置 ，進行定點懸停。但是，如何讓無人機感知距離和迴避障礙一直都是一個巨大的挑戰。雖然已有部分無人機產品可躲避障礙，但仍存在不少技術問題。

近日，瑞士洛桑聯邦理工學院一名學生Darius Merk研發的避障演算法有可能解決這一痛點，該避障演算法師從昆蟲視覺中得到了啟發。Darius Merk認為昆蟲避障的方式簡單而高效，僅憑光的運動速度就能判斷物體遠近：某些昆蟲可以通過光照強度來探測周圍障礙物，在飛行途中，它們視網膜上的圖像運動會產生光流信號，這種光流為昆蟲的視覺導航提供了豐富的空間特徵信息。從而根據穿過樹葉間隙的光線強度快速判斷前方的空隙可否安全通過。因此他的演算法中主要應用了光流法。

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世界上已經提出了多種仿生昆蟲視覺的光流導航方法：Srinivasan根據蜜蜂視覺，提出一種簡單非迭代的光流法，用於測量系統的全局光流和自運動；而作為圖像局部運動的基本檢測單元的Reichardt模型，則受啟發於昆蟲的視覺神經結構；Franceschini曾根據蒼蠅的複眼結構，設計出光流導航的策略和感測器。這些均為昆蟲視覺演算法應用在無人機上做好一定的理論鋪墊。

無人機最初的測距方式如同車雷達一樣透過類似蝙蝠的「聽覺」，向測距對像發射電波，從而判定物體的方向和位置，然後躲避。雷達式測距的最大弊端是，它需要先發射電波，然後偵察電波反射，因此在續航力和電波發射功率的限制下，很難進行長距離測距。而最近市場上能夠躲避障礙的新機型大多是基於模仿人眼的工作方式來實現障礙識別，其主要通過圖像識別和距離感測器來判斷無人機的飛行環境，圖像分析往往需要大量的計算機資源來運算，且對無人機飛行控制器的運算速度有不低的要求，既不利於續航，也不利於減小無人機的體積。而模仿昆蟲識別物體的方式正好能避免這些問題。

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Merk 製作的無人機上搭載兩個攝像頭，由於不需要較大的計算量，因此單個攝像頭重量僅為15g，而且處理器配置並不是很高，使得無人機更加輕便。

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