机器人避障方法（机器人避障的方法）

目录：

• 1、机器人无人机视觉避障有哪些方式?
• 2、机器人避障原理
• 3、扫地机器人避障原理

机器人无人机视觉避障有哪些方式?

1、在无人机视觉避障技术领域，市面上主要采用超声波、毫米波雷达、激光雷达、TOF光或结构光测距，以及最新的OAK-D智能双目相机。其中，OAK-D系列，特别是OAK-D-LITE，凭借其双目深度视觉、人工智能处理和低功耗特性，成为无人机避障的高效解决方案。

2、无人机的避障技术主要包括以下几种： 激光雷达避障技术 激光雷达通过发射激光束并接收反射回来的信号，从而获取周围环境的三维信息。无人机配备的激光雷达能够实时感知并识别障碍物，进而自动规划飞行路径，避免碰撞。

3、超声波技术/，成本低廉且易于操作，许多无人机借此实现基础的避障。然而，其有效距离一般为5米，且对反射表面要求较高，不理想的情况会降低感应效果。红外/激光TOF/，通过测量信号反射时间来估算距离，尽管能提供更远的探测范围，但受太阳光干扰，且在强光下性能受限。

4、例如普宙无人机，具备视觉导航自主避障功能，基于室内自主巡检技术，在变电站、仓库等无GNSS信号的室内场景下具备自主航线飞行能力。并能做到视觉辅助，安全返航，可精准探测目标范围内的障碍物，定位信号减弱或丢失情况下可自动返航，可应对复杂环境和不同作业场景需求。

5、通俗一点讲，就是把前面的超声波换成光。检测方法有两种一种是光的时间，另一种是光的相位。但是总的来说，都是把光打出去，然后检测反射回来的光，进而判断无人机的周围是否有障碍物，距离几何等等。

机器人避障原理

1、机器人避障是指机器人在执行任务或移动过程中，通过感知和判断周围环境障碍物的能力。机器人避障方法有多种，包括激光雷达避障、超声波避障、3D ToF避障、地图构建与路径规划避障等。实现避障的原理各有特点：3D ToF避障通过激光器和传感器发射点激光并接收反射信号，计算前方障碍物距离，通过算法规避碰撞。

2、机器人在执行任务或移动时，依赖其感知和环境判断能力来实现避障功能。主要的避障策略包括激光雷达、超声波、3D Time-of-Flight （3D ToF）、以及地图构建和路径规划等技术。3D ToF避障原理基于机器人发射激光并接收反射，通过计算距离和位置，运用算法来避免碰撞。

3、激光雷达避障的原理是发射激光到物体表面，然后接收物体的反射光信号。而且激光避障的精度、反馈速度、抗干扰能力和有效范围都要明显优于红外和超声波。劣势在于单束LIDAR通过旋转可以扫描一个面的数据（LDS），无法完成对三维世界的感知。

4、它也是目前手机主流的面部识别方式，通过光脉冲反射信息来获得人脸信息进行识别。但对于扫地机器人的避障应用场景来说，3DToF劣势在于分辨率较低，无法提供图像信息来辅助识别避障。无法识别障碍物的情况下，避障效果自然要打折扣，因此3DTOF并不是扫地机器人最成熟的避障方式。

扫地机器人避障原理

1、激光雷达避障的原理是发射激光到物体表面，然后接收物体的反射光信号。而且激光避障的精度、反馈速度、抗干扰能力和有效范围都要明显优于红外和超声波。劣势在于单束LIDAR通过旋转可以扫描一个面的数据（LDS），无法完成对三维世界的感知。

2、它也是目前手机主流的面部识别方式，通过光脉冲反射信息来获得人脸信息进行识别。但对于扫地机器人的避障应用场景来说，3DToF劣势在于分辨率较低，无法提供图像信息来辅助识别避障。无法识别障碍物的情况下，避障效果自然要打折扣，因此3DTOF并不是扫地机器人最成熟的避障方式。

3、利用红外光源和编码投影原理，通过物体表面反射的图案变形计算深度值，在一定程度上可以有效识别障碍物，但测距范围受光斑影响，且在强光和暗光环境下表现不佳。红外PSD传感避障技术：通过红外传感器检测障碍物的距离和位置，实现避障功能，具有响应速度快、成本较低等特点。