無(wú)人機(jī)已廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)巡檢、物流配送、應(yīng)急救援等多個(gè)領(lǐng)域的今天，復(fù)雜環(huán)境中的自主避障問題成為限制其進(jìn)一步發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸。傳統(tǒng)避障技術(shù)的局限性日益凸顯，而邊緣計(jì)算的出現(xiàn)，為無(wú)人機(jī)自主避障飛控帶來(lái)了全新的技術(shù)解決方案與發(fā)展契機(jī)。
一、無(wú)人機(jī)自主避障現(xiàn)狀與傳統(tǒng)技術(shù)局限
無(wú)人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境下執(zhí)行任務(wù)時(shí)，需要精準(zhǔn)識(shí)別并避開各類障礙物。早期的超聲波、紅外傳感器因檢測(cè)距離短、抗干擾能力差，難以滿足實(shí)際需求。例如，超聲波傳感器有效檢測(cè)距離通常在10米以內(nèi)，且易受環(huán)境噪音干擾，導(dǎo)致誤判。視覺傳感器和激光雷達(dá)雖在檢測(cè)精度上有所提升，但也存在明顯缺陷。視覺避障依賴圖像識(shí)別，在低光照、雨霧等惡劣天氣下，算法的準(zhǔn)確性大幅下降；激光雷達(dá)則因成本高、數(shù)據(jù)處理復(fù)雜，增加了無(wú)人機(jī)的能耗與負(fù)載，限制了其大規(guī)模應(yīng)用。此外，傳統(tǒng)避障系統(tǒng)缺乏全局路徑規(guī)劃與動(dòng)態(tài)調(diào)整能力，在復(fù)雜場(chǎng)景中易陷入局部最優(yōu)解，無(wú)法實(shí)現(xiàn)高效避障。
二、邊緣計(jì)算為無(wú)人機(jī)避障帶來(lái)的核心優(yōu)勢(shì)
邊緣計(jì)算是一種將計(jì)算和數(shù)據(jù)處理能力從云端遷移到網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備的技術(shù)。在無(wú)人機(jī)避障系統(tǒng)中，邊緣計(jì)算設(shè)備可直接處理傳感器采集的數(shù)據(jù)，無(wú)需將數(shù)據(jù)傳輸至云端，從而顯著降低延遲。這種低延遲特性對(duì)于高速飛行的無(wú)人機(jī)至關(guān)重要，能夠讓其在極短時(shí)間內(nèi)對(duì)檢測(cè)到的障礙物做出反應(yīng)。
同時(shí)，邊緣計(jì)算減少了數(shù)據(jù)傳輸需求，在網(wǎng)絡(luò)信號(hào)不佳或無(wú)網(wǎng)絡(luò)覆蓋的區(qū)域，如偏遠(yuǎn)山區(qū)、地下空間，無(wú)人機(jī)仍能依靠本地邊緣計(jì)算設(shè)備完成避障任務(wù)。此外，數(shù)據(jù)在本地處理也保障了信息安全，尤其適用于軍事偵察、敏感區(qū)域巡檢等對(duì)數(shù)據(jù)隱私要求高的場(chǎng)景。
三、邊緣計(jì)算在無(wú)人機(jī)自主避障飛控中的工作機(jī)制
1、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
無(wú)人機(jī)搭載的雙目視覺攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等多種傳感器，持續(xù)采集周圍環(huán)境數(shù)據(jù)。這些原始數(shù)據(jù)存在噪聲、冗余等問題，邊緣計(jì)算設(shè)備會(huì)通過卡爾曼濾波、均值濾波等算法對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理。
2、障礙物識(shí)別與定位
預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)入障礙物識(shí)別階段。邊緣計(jì)算設(shè)備運(yùn)行輕量化的深度學(xué)習(xí)模型，如YOLO系列模型，可快速識(shí)別障礙物類型、位置和形狀。同時(shí)，通過多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將視覺信息與激光雷達(dá)的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)障礙物的定位。
3、路徑規(guī)劃與決策優(yōu)化
基于識(shí)別定位結(jié)果，邊緣計(jì)算設(shè)備采用改進(jìn)的路徑規(guī)劃算法，如RRT算法、A算法等，結(jié)合無(wú)人機(jī)的飛行狀態(tài)和任務(wù)目標(biāo)，實(shí)時(shí)規(guī)劃避障路徑。RRT*算法通過隨機(jī)采樣和優(yōu)化路徑節(jié)點(diǎn)，能在復(fù)雜環(huán)境中快速找到一條安全路徑。同時(shí)，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，無(wú)人機(jī)可根據(jù)實(shí)際飛行情況動(dòng)態(tài)調(diào)整路徑。例如，當(dāng)遇到動(dòng)態(tài)障礙物時(shí)，系統(tǒng)通過預(yù)測(cè)其運(yùn)動(dòng)軌跡，提前規(guī)劃新的避障路線，確保飛行安全。
4、控制指令生成與執(zhí)行
路徑規(guī)劃完成后，邊緣計(jì)算設(shè)備將生成的控制指令發(fā)送給無(wú)人機(jī)飛控系統(tǒng)。指令包括調(diào)整電機(jī)轉(zhuǎn)速、舵面角度等參數(shù)，飛控系統(tǒng)根據(jù)指令精確控制無(wú)人機(jī)的姿態(tài)、速度和航向，實(shí)現(xiàn)自主避障飛行。整個(gè)過程環(huán)環(huán)相扣，確保無(wú)人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境中安全、高效地完成任務(wù)。
四、邊緣計(jì)算無(wú)人機(jī)自主避障飛控的關(guān)鍵技術(shù)
1、多傳感器融合技術(shù)
多傳感器融合是提升無(wú)人機(jī)環(huán)境感知能力的核心技術(shù)。不同傳感器各有優(yōu)劣，視覺傳感器可識(shí)別物體類別，激光雷達(dá)擅長(zhǎng)測(cè)量距離，毫米波雷達(dá)在惡劣天氣下表現(xiàn)出色。通過數(shù)據(jù)層、特征層和決策層融合算法，將各類傳感器數(shù)據(jù)有機(jī)結(jié)合。在數(shù)據(jù)層融合中，將視覺圖像與激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)直接合并處理；特征層融合提取不同傳感器數(shù)據(jù)的特征向量進(jìn)行分析；決策層融合則根據(jù)各傳感器獨(dú)立決策結(jié)果，通過投票、加權(quán)等方式得出最終避障決策，有效提高了環(huán)境感知的準(zhǔn)確性和可靠性。
2、輕量化算法與模型優(yōu)化
為適應(yīng)無(wú)人機(jī)有限的計(jì)算資源和能源，需對(duì)算法和模型進(jìn)行輕量化處理。一方面，對(duì)傳統(tǒng)路徑規(guī)劃、目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行改進(jìn)，減少計(jì)算復(fù)雜度。如優(yōu)化A*算法，通過引入啟發(fā)式函數(shù)和剪枝策略，降低搜索空間，提升算法執(zhí)行效率。另一方面，采用模型壓縮技術(shù)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行優(yōu)化。剪枝技術(shù)去除模型中不重要的連接和神經(jīng)元，量化技術(shù)將浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度整數(shù)，知識(shí)蒸餾則將復(fù)雜大模型的知識(shí)遷移到簡(jiǎn)單小模型，在保證精度的同時(shí)，大幅降低計(jì)算量和內(nèi)存占用。
3、實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)與硬件協(xié)同優(yōu)化
實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)（RTOS）是保障系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的關(guān)鍵。FreeRTOS、RT-Linux等RTOS通過搶占式調(diào)度算法，優(yōu)先執(zhí)行緊急的避障任務(wù)，確保系統(tǒng)在突發(fā)情況下及時(shí)響應(yīng)。同時(shí)，根據(jù)算法需求選擇合適的邊緣計(jì)算硬件，如NVIDIAJetson系列模塊，并優(yōu)化內(nèi)存管理和數(shù)據(jù)傳輸機(jī)制。此外，利用硬件加速技術(shù)，如在FPGA上實(shí)現(xiàn)特定算法模塊，進(jìn)一步提升系統(tǒng)處理速度，保障避障功能的實(shí)時(shí)穩(wěn)定運(yùn)行。
日后，邊緣計(jì)算無(wú)人機(jī)自主避障飛控將朝著更高性能硬件、深度融合人工智能、多機(jī)協(xié)同及完善行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)方向發(fā)展。更強(qiáng)大的邊緣計(jì)算芯片將進(jìn)一步降低延遲、提升處理能力；人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的深度融合，將使無(wú)人機(jī)具備更強(qiáng)的環(huán)境理解和自主決策能力；多無(wú)人機(jī)協(xié)同避障與集群飛行技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)大規(guī)模任務(wù)高效執(zhí)行；行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的完善將推動(dòng)技術(shù)規(guī)范化發(fā)展，保障無(wú)人機(jī)應(yīng)用的安全性和可靠性。?