无人机技术的飞速发展使其在航拍、物流、农业监测、应急救援等领域的应用日益广泛，然而复杂环境下的避障问题始终制约着无人机自主飞行能力的进一步提升，传统的避障技术多依赖单一传感器（如超声波、红外或毫米波雷达），存在探测范围有限、抗干扰能力弱、环境适应性差等缺陷，近年来，基于立体视觉的避障技术凭借其丰富的环境信息获取能力、高精度三维重建特性以及低成本优势,成为无人机避障领域的研究热点和发展趋势。
立体视觉避障技术的核心原理是模仿人类双眼视觉系统，通过两个或多个相机从不同视角同步捕捉同一场景，获取图像对并利用视差计算深度信息，从而构建环境的三维点云模型，具体而言，该技术流程可分为图像采集、相机标定、立体匹配、深度计算、障碍物检测与路径规划五个关键环节，在图像采集阶段，无人机搭载的双目相机或多个单目相机组以固定基线距离同时拍摄图像，确保视角重叠区域满足立体匹配需求；相机标定则通过求解相机内参（焦距、主点坐标等）和外参（基线长度、旋转矩阵），消除镜头畸变并确定相机间的空间几何关系，这是保证深度测量精度的前提；立体匹配是技术难点，通过块匹配、半全局匹配（SGM）或深度学习算法（如GC-Net、PSMNet）在左右图像中寻找同名像素点，计算视差图；视差图经深度公式（深度=基线长度×焦距/视差）转换为深度图，进而生成三维点云；通过对点云数据进行聚类、分割或平面拟合等处理，识别障碍物位置、形状与尺寸，结合无人机自身位姿信息，利用A、RRT等路径规划算法生成安全飞行轨迹。
与单一传感器相比，立体视觉避障技术在无人机应用中展现出显著优势，其探测范围广且分辨率高，能够覆盖从近景（0.5米）到远景（数十米）的连续空间，且可获取障碍物的纹理和几何细节，适用于室内走廊、森林、城市峡谷等复杂环境，抗干扰能力强，不受光照条件（除极端黑暗环境外）、电磁干扰或非规则障碍物表面反射特性的影响，相比毫米波雷达更易区分金属与非金属障碍物，相比红外传感器可有效避免热源干扰，立体视觉还能提供环境语义信息，通过结合深度学习模型（如YOLO、Mask R-CNN）实现障碍物分类（如建筑物、树木、电线、行人等），为无人机决策提供更丰富的上下文数据，该技术也存在局限性：在纹理重复或缺乏纹理的区域（如白墙、水面），立体匹配精度会显著下降；计算复杂度较高，对无人机机载处理芯片的性能提出要求；恶劣天气（如大雨、浓雾）可能导致图像质量下降,影响避障效果。
为提升立体视觉避障的实用性与鲁棒性，研究者们从算法优化与硬件融合两个方向展开探索，算法层面，基于深度学习的立体匹配网络（如RAFT-Stereo）通过引入光流约束和注意力机制，显著提升了弱纹理区域的视差计算精度；将立体视觉与惯性测量单元（IMU）、全球导航卫星系统（GNSS）的数据融合，通过卡尔曼滤波或粒子滤波算法实现多传感器数据互补，可有效解决动态环境下的运动模糊与位姿漂移问题，硬件层面，轻量化嵌入式平台（如NVIDIA Jetson系列）的普及使得实时三维重建成为可能，而事件相机（Event Camera）的应用则通过异步像素响应机制解决了高速运动场景下的图像拖尾问题，多传感器融合架构（如“立体视觉+毫米波雷达+超声波”）已成为高端无人机的标配，其中立体视觉负责中远距离环境建模，毫米波雷达弥补恶劣天气下的探测盲区，超声波则用于近距离精确避障，三者协同工作可构建全天候、全场景的避障能力。
在具体应用场景中，立体视觉避障技术展现出巨大潜力，在物流配送领域，无人机需在低空复杂城市环境中穿梭，立体视觉可实时识别建筑物、高压线、鸟类等障碍物，确保包裹安全送达；在农业监测中，搭载立体视觉的无人机能够精准识别作物高度、障碍物（如电线杆、农田边界），实现自主导航与变量施药；在应急救援中，无人机可进入废墟、洞穴等危险区域，通过立体视觉重建三维地图，为救援人员提供环境信息并规划最优搜索路径，随着技术不断成熟，立体视觉避障将进一步推动无人机从“遥控操作”向“全自主智能”跨越，为各行业带来更高效、更安全的解决方案。
相关问答FAQs
Q1：立体视觉避障技术在无人机应用中面临的主要挑战有哪些？
A1：立体视觉避障技术的主要挑战包括：（1）弱纹理区域的匹配精度问题，如纯色墙面、水面等场景下难以准确计算视差；（2）计算复杂度高，实时三维重建对机载算力要求较高，可能影响无人机续航；（3）环境适应性受限，大雨、浓雾、强光等恶劣天气会降低图像质量，进而影响避障效果；（4）动态障碍物检测难度大，如快速飞行的鸟类、移动的车辆等，需要结合高帧率相机与动态目标跟踪算法，针对这些挑战，目前主要通过改进立体匹配算法（如引入深度学习）、优化硬件算力（采用专用AI芯片）、多传感器数据融合（结合IMU、雷达）等方式提升性能。
Q2：立体视觉避障与其他避障技术（如激光雷达、毫米波雷达）相比有何优缺点？
A2：立体视觉避障的优点在于：成本较低（相机价格远低于激光雷达）、分辨率高（可获取丰富的纹理与细节信息）、探测范围广（兼顾近景与远景），且能提供环境语义信息，适用于复杂场景识别，缺点是易受光照和天气影响，计算量大，且在弱纹理区域精度下降，激光雷达避障的优点是测距精度高、抗干扰能力强，可直接生成高精度点云，但成本高昂、分辨率相对较低（机械式雷达）且点云数据处理复杂，毫米波雷达的优点是穿透性强（可穿透雨雾、灰尘）、探测距离远，但分辨率低、无法识别障碍物形状与纹理，且易受金属物体干扰，综合来看，立体视觉在成本与信息丰富度上占优，而激光雷达和毫米波雷达则在恶劣环境适应性与测距精度上更具优势,实际应用中常采用多传感器融合方案以弥补单一技术的不足。
