无人机避障技术的发展状况如何？

无人机的避障技术中最为常见的是红外线传感器、超声波传感器、激光传感器以及视觉传感器。

无人机避障技术近年来发展迅速，已成为提升飞行安全性和自主性的核心能力。其发展状况可从以下几个方面概括：

视觉传感器（双目/单目摄像头）：
通过立体视觉或深度学习算法（如SLAM、语义分割）实时构建环境地图，识别障碍物。优势：成本低、信息丰富（可识别物体类别）；局限：依赖光线条件，计算复杂度高。
典型应用：大疆消费级无人机（如Mavic 3 的 APAS 5.0）、Skydio 2 的自主避障系统。
超声波传感器：
短距离测距（通常＜10米），多用于低空悬停或室内定高。优势：不受光线影响；局限：精度低、易受声波干扰。
毫米波雷达：
适用于恶劣天气（雨、雾），探测距离远（可达200米）。优势：抗干扰强；局限：分辨率较低，成本较高。
工业级应用：物流无人机（如顺丰无人配送机）、农业植保机（极飞P系列）。
激光雷达（LiDAR）：
通过激光扫描生成高精度3D点云图。优势：精度高（厘米级）、全天候工作；局限：成本高、功耗大。
典型场景：测绘无人机（如大疆L1激光雷达模组）、自动驾驶无人机（如Volocopter空中出租车）。
红外传感器：
检测热源障碍物（如生物、车辆），适用于夜间避障。

多传感器融合（Sensor Fusion）：
主流方案将视觉、雷达、超声波等数据融合，结合多目视觉+IMU惯性导航（如大疆OcuSync系统），提升鲁棒性。例如大疆Air 3同时配备全向双目视觉和红外传感。
AI算法驱动：
- 深度学习：基于神经网络的障碍物识别（如YOLO、Transformer模型）大幅提升动态物体（鸟群、车辆）的预测能力。
- 路径规划优化：采用强化学习（如PPO算法）实现复杂环境下的实时避障决策，Skydio无人机可自主穿越密林。
边缘计算加速：
搭载高性能嵌入式芯片（如NVIDIA Jetson、高通Flight平台），在端侧实时处理避障算法，减少延迟。
集群协作避障：
军用/物流场景中，多无人机通过UWB（超宽带）通信共享环境信息，协同规划路径（如美国军事项目OFFSET）。

消费级无人机：
实现全向避障（前/后/左/右/上下），支持智能跟随、自动返航时动态绕障（大疆Mini 4 Pro已标配360°避障）。
工业巡检：
电网、风电场景中，无人机可自动规避高压线、塔架（如中国电科院无人机巡检系统）。
物流配送：
亚马逊Prime Air、京东物流无人机在测试中实现城市楼宇间自主避障。
特殊场景突破：
- 室内避障：借助VIO（视觉惯性里程计）在无GPS环境下导航（如DJI Avata穿越机）。
- 医疗急救：红十字会使用无人机在灾区绕过塌方地形投送物资。