避障系统的核心组件

大疆无人机避障系统通常包含以下传感器和算法：

  1. 视觉传感器

    • 双目摄像头：通过左右摄像头成像差异计算深度，识别障碍物距离和形状。
    • 红外传感器：增强弱光或反光环境下的探测能力（如夜间飞行）。
    • 结构光/ToF传感器：发射光点或脉冲信号，通过反射时间计算距离（如Mavic 3系列）。

  2. 超声波传感器

    通过发射超声波并测量反射波时间,检测地面或低矮障碍物（如飞行高度较低时）。

  3. 激光雷达（LiDAR）

    部分专业机型（如Mavic 3 Enterprise）配备LiDAR，实现高精度3D建模和避障。

  4. AI算法

    结合传感器数据,通过机器学习识别障碍物类型（如电线、树木、建筑物），并规划安全飞行路径。

避障功能的实际应用场景

  1. 低空飞行避障

    在城市、树林等复杂环境中，无人机可实时检测并避开电线、树枝、建筑等障碍物。

  2. 返航避障

    当电量不足或手动返航时,避障系统引导无人机沿安全路径返回起点。

  3. 避障跟随模式

    如“定点悬停”或“跟随模式”中，无人机可绕行障碍物或保持安全距离。

  4. 手动控制增强

    在手动飞行时,避障系统提供预警提示（如蜂鸣声、屏幕提示），帮助用户规避风险。

避障系统的局限性

  1. 传感器盲区

    超声波传感器在强风或干燥环境中可能失效；LiDAR受天气影响较大。

  2. 复杂环境挑战

    反光金属、透明障碍物（如玻璃）、快速移动的物体（如飞鸟）可能被误判或漏检。

  3. 动态障碍物处理

    避障系统对突然出现的障碍物（如行人突然闯入）反应速度有限。

  4. 电池与信号干扰

    电量低时避障灵敏度可能下降；电磁干扰可能影响传感器性能。

用户操作建议

  1. 保持安全距离

    飞行时保持与障碍物至少3-5米距离（具体根据机型调整）。

  2. 避免复杂环境

    雨天、大风、强光等天气或复杂地形（如峡谷、森林）需谨慎飞行。

  3. 升级固件

    定期更新无人机固件,以优化避障算法和传感器性能。

  4. 备用方案

    手动飞行时保持对环境的观察,避免完全依赖避障系统。

大疆避障系统的演进

  • 从被动到主动：早期仅通过传感器预警，后期升级为实时路径规划。
  • 多传感器融合：结合视觉、LiDAR、超声波数据，提升复杂环境适应性。
  • AI学习优化：通过大量飞行数据训练，提升对未知障碍物的识别能力。

大疆无人机的避障系统已具备较高可靠性,但在极端环境下仍需用户谨慎操作，建议结合机型特性、环境条件和固件更新，最大化飞行安全性，如需更高可靠性，可考虑专业机型（如Mavic 3 Enterprise）或使用地面站规划航线。