如今消费者级无人机仅次于的市场需求也许正是无人机的避障功能。让无人机按照预先设计好的飞行中路径跟随着你这种作法很不俗，但是倘若无人机在中途撞上了障碍物，那么这不会是一场代价便宜的教训。这并不是说道自动飞行中就不会再次发生事故，无人机操作员也可以像汽车驾驶员那样主动防止事故的再次发生，只是无人机某种程度也必须避免事故再次发生的安全性系统。
机器在未来需要学会逃离障碍吗？ 避障或许是确实的智能自动化飞行中道路上的一小步。是的，我们想要让无人机检测到障碍物时想办法避免它们，但是我们的最终目标是让无人机需要理解周边的环境，能够在飞行中时作出调整，就看起来专业的飞行员飞行中时那样。
目前大疆的精灵4在避障方面处在业界前茅，而这家中国无人机巨头的仅次于竞争对手昊翔也将要公布TyphoonH，这两款无人机都具备避障系统，在飞行中时并不大可能会必要撞击到物体。但是大疆精灵4的避障系统有时可能会犯错误。
到底，大疆的科技显然可以防止大量的意外事故，但是它在对待旁边以及后方的障碍时更容易再次发生错误，同时它在辨识较小的障碍物时更容易遇上问题。大疆的避障技术还在变革过程中，目前还无法称作极致。避障某种程度也是昊翔的TyphoonH可以改良之处。
在今年的CES大会展示中TyphoonH装备了英特尔的RealSense，这或许不会是一个更加全面的避障系统，它甚至可以根据移动中的物件作出飞行中路线的调整。 昊翔的TyphoonH可以在逃离障碍物方面做到得更佳。 智能自动化飞行中并不很远 那么避障的下一步发展将不会是怎样呢？在不久前我们讲解过Skydio，这家企业正在不断完善一套系统，使无人机可以对周边展开测绘，随后作出智能的自由选择，这套系统足以做到的某种程度是观测周边的障碍物。
Skydio的CEOAdamBry回应他们的无人机所做到的某种程度是逃离障碍，它们不会充分利用现有的周边环境信息，随后作出智能的自由选择，就看起来专业飞行员的展现出。 目前显然，让机器自律自学将是未来的发展方向，旋即之后消费者级无人机将对它们周边的环境有更加全面的理解，它们飞行中得越多则能自学到有关周边世界更好的信息。目前这种动态的感官技术由斯坦福大学航天航空系由的RossAllen与MarcoPavone研发。他俩最近公开发表了一篇取名为《动态动态规划在无人机避障中的应用于》的论文，他们说道他们的系统通过机器学习来探寻周边的环境，通过最理想的掌控方法来作出决策，在有可能的情况下展开事前计算出来。
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