近年来，植保无人机发展迅速，然而在低空作业过程中，因撞遇电缆、大树、建筑物等障碍物而导致炸机事故频发。
自主避障植保无人机应运而生，它能够更加智能、有效地应对复杂的工作环境，确保无人机更加安全、高效地完成作业任务。
技术实现：
（一）障碍感知——原地悬停等指令
要避开障碍物，首先得探测到障碍物，对吧。那么市场上常见的无人机测距传感器有超声波、红外线或者激光等等，但对于农业无人机来说，受农田的复杂环境影响，难度会更加大，干扰系数太多。因为以上传感器能获得的数据太少，干扰因素多，所以此时的在感知障碍后只能做到原地悬停，需要手动去下达指令，比较依赖飞手的关注和操作。而进阶的自主避障植保无人机避障技术，则是在障碍物感知基础上，能够规划避障的行进路线，提高智能化，方便操作。
（二）规划障碍——规划行进方向
在这个阶段的应用比较普遍的是视觉避障——双目视觉。这种技术是根据人眼估计距离的原理，就是通过两个不同距离的摄像头拍摄同一个障碍物场景，然后利用摄像头之间的距离差去换算成无人机和障碍物之间的距离。这一种技术可以帮助植保无人机在一定程度上做到自主避障。
（三）自主绕障——三维地图和路线优化
避障技术再进一步，就是实现自主绕障了。要实现自主绕障，需要依靠实时场景的构建，以及控制系统算法去自行规划避障路线。但是目前的技术在“实时”和“计算力”方面还不够完善，毕竟自主避障植保无人机的功耗和计算能力都是有限制的，暂时还没办法*地实时感知周围环境的能力。
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