一、無人機避障技術

1. 技術實現方式

傳感器融合：

視覺傳感（RGB/雙目/紅外相機）：基于SLAM（同步定位與地圖構建）實現環境建模，但依賴光照條件。

激光雷達（LiDAR）：高精度點云建模，但成本高、功耗大，小型無人機難以集成。

超聲波雷達：短距離（5-10米）低成本避障，但易受環境噪聲干擾。

毫米波雷達：穿透性強（雨霧環境適用），但分辨率低于激光雷達。

算法核心：

路徑規劃：A、RRT（快速擴展隨機樹）等算法實時生成避障路徑。

動態障礙物預測：結合卡爾曼濾波或深度學習模型預測運動軌跡。

2. 技術難點

實時性與算力矛盾：10m/s飛行速度下需毫秒級決策，邊緣計算設備（如NVIDIA Jetson）的算力與功耗平衡。

復雜環境適應性：反光表面（玻璃）、低光照、密集動態障礙物（人群）導致傳感器失效。

多傳感器標定與同步：時空同步誤差需控制在厘米/毫秒級，否則融合數據失效。

二、目標識別技術

1. 技術實現方式

基于視覺的識別：

深度學習模型：YOLO、Faster R-CNN等模型部署，需優化模型輕量化（如TensorRT加速）。

多光譜融合：紅外+可見光識別熱源目標（如人體搜救）。

基于信號的識別：

射頻信號（RFID/UWB）：UWB定位精度達10cm級，但多徑效應影響穩定性。

聲學信號：特定頻率聲吶信標，抗電磁干擾但傳播距離短。

光學信標：LED編碼閃爍（如MoCAP系統），需直視鏈路。

2. 技術難點

小目標識別：30米外直徑20cm目標的像素不足（如4K相機在30米處分辨率約5cm/像素）。

對抗樣本攻擊：惡意干擾（如對抗貼紙欺騙圖像識別）。

多目標跟蹤（MOT）：ID切換問題（如DeepSORT算法需關聯目標特征）。

三、目標發射信號方式

1. 主動信號發射

射頻類：

藍牙Beacon：低功耗（BLE 5.1），但距離<100米。

LoRaWAN：10km級遠距離，但傳輸延遲高（秒級）。

光學類：

紅外信標（IR Beacon）：軍用級加密頻段，需定制接收模組。

激光編碼：高指向性，但大氣散射影響接收。

聲學類：

超聲波脈沖編碼：水下無人機常用，空氣衰減嚴重。

2. 被動信號反射

RFID無源標簽：依賴無人機發射激勵信號，識別距離<10米。

二維碼/ArUco標記：依賴視覺識別，傾角>45°時識別率下降。

3. 技術難點：

信號沖突：多目標同頻段信號干擾（需TDMA/FDMA調度）。

能量效率：目標端續航（如救災信標需工作72小時以上）。

隱蔽性：軍事場景需低截獲概率（LPI）信號設計。

四、系統級挑戰與前沿方向

1. 端到端優化

硬件異構計算：FPGA加速信號處理+GPU運行神經網絡。

通信-感知一體化：5G NR的Sidelink技術實現信號傳輸與定位同步。

2. 抗干擾技術

認知無線電：動態跳頻避開干擾頻段。

量子加密信標：量子密鑰分發（QKD）防竊聽。

3. 法規與標準化

頻譜合規：ISM頻段（如2.4GHz）的擁塞問題。

適航認證：民航局（如FAA）對避障系統的可靠性認證（如DO-178C）。

五、典型應用場景技術選型