一、运行原理
无人机激光避障的核心原理是激光测距。通过主动向周围环境发射激光束，并接收从物体表面反射回来的信号，通过计算激光往返的时间或相位变化，来精确计算出无人机与障碍物之间的距离。
目前主流的激光避障系统主要基于两种技术：
1.基于飞行时间法（ToF）原理：系统发射一个短脉冲激光，同时启动一个高精度计时器。当激光碰到障碍物反射回来被探测器接收时，停止计时。根据光速（c≈3×10^8m/s）和测得的时间（t），即可计算出距离（D）：D=(c×t)/2。
特点：这是最直接、最常用的方法，尤其适用于中远距离测量。它对计算能力和计时精度要求极高。
2.基于相位偏移法原理：系统发射经过调制的连续激光束（通常是正弦波）。比较发射激光和接收激光之间的相位差。距离信息就包含在这个相位差中。
特点：通常测量精度更高，但测量范围相对较短，系统更复杂。在多旋翼无人机上应用不如ToF广泛。
为了实现全方位的障碍物感知，单点激光测距仪是远远不够的。因此，现代无人机避障系统通常采用以下两种形式：
激光雷达（LiDAR）：通过旋转镜面或固态扫描方式，使激光束在水平和垂直方向上进行快速扫描，从而获得周围环境的三维点云数据。这能提供极其丰富的环境几何信息。
固态面阵激光雷达（如FlashLiDAR）：类似相机一样，一次性发射一个激光面阵照亮整个场景，然后通过传感器阵列接收返回的光信号，直接生成深度图像。它没有运动部件，更坚固可靠。
二、测算方式概述
从发射激光到最终形成避障指令，测算过程是一个完整的数据处理链条：
1.数据采集激光雷达系统以极高的频率（每秒数万至数百万个点）获取周围环境的距离信息。每个数据点通常包含：（X，Y,Z）坐标、反射强度和时间戳。所有这些点的集合构成了描述环境轮廓的"点云"。
2.点云预处理噪声过滤：去除因灰尘、雨滴、玻璃等反射造成的不可靠数据点。
运动畸变校正：由于无人机自身在运动，一帧点云内不同点的采集位置其实略有不同，需要通过IMU（惯性测量单元）的数据进行运动补偿，校正点云位置。
3.障碍物识别与分割聚类算法：使用如欧几里得聚类、DBSCAN等算法，将空间上相邻的点云分组，每一个组就被识别为一个潜在的障碍物（如树木、建筑物、电线等）。
平面分割：识别出地面、墙壁等大面积的平面，这对于导航和着陆至关重要。
机器学习/深度学习：更先进的系统会使用训练好的模型（如VoxelNet、PointPillars）对点云进行语义分割，不仅能识别出障碍物，还能分辨出它是人、车、树木等，实现更智能的避障决策。
4.距离测算与地图构建最近邻搜索：对于每个聚类后的障碍物，计算其与无人机之间的最近距离。这是最直接的避障依据。
实时地图构建：结合无人机自身的位姿（来自GPS和IMU），将连续的多帧点云拼接起来，可以实时构建出周围的OccupancyGridMap（占据栅格地图）。地图中的每个栅格都被标记为"空闲"、"占据"或"未知"。这为路径规划提供了全局的上下文信息。
5.路径规划与决策局部路径规划：根据实时构建的占据栅格地图和识别的障碍物，规划算法（如A算法、D算法、快速随机探索树（RRT）或其变种RRT）会计算出一条从当前位置到目标位置的无碰撞路径。
反应式避障：在紧急情况下（如突然出现的障碍物），系统会采用更简单的"虚拟力场法"或"动态窗口法"，立即产生一个远离障碍物的速度指令，确保即时安全。
三、技术要点
1.探测范围与视场角（FOV）探测范围：决定了无人机能提前多远发现障碍物。通常需要数十米到上百米的探测能力。
视场角：决定了避障的覆盖范围。全方位（360°水平，±15°垂直）避障是高端无人机的追求，但目前多为前、后、下、左、右等多个方向的避障模块组合而成。
2.精度与分辨率精度：测距的准确度，通常为厘米级。
角分辨率：决定了能识别多细的物体（如电线）。分辨率越高，对细小障碍物的探测能力越强，但数据量和计算负荷也越大。
3.更新频率（帧率）指激光雷达每秒生成点云图的次数。高帧率（≥10Hz）对于高速飞行的无人机至关重要，可以确保感知系统能跟上环境的快速变化。
4.环境适应性光照不变性：激光是主动光源，因此白天和夜晚性能一样，不受光线影响。
抗干扰能力：如何区分自身发出的激光和其他无人机或环境中的激光信号，避免串扰。
恶劣天气：雨、雪、雾、尘会对激光造成严重的散射和衰减，是激光避障的主要弱点。
5.计算能力与算法效率处理海量的点云数据需要强大的机载计算单元（如GPU、FPGA）。算法的实时性和效率是能否实现可靠避障的关键。
6.多传感器融合激光雷达并非万能。最先进的系统会融合视觉摄像头、超声波、毫米波雷达等传感器。
视觉：提供丰富的纹理和颜色信息，帮助识别障碍物属性，弥补激光在探测透明物体（如玻璃）上的不足。
超声波：在近距离、低速情况下成本低，常用于精准悬停和着陆。
融合：通过卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波（EKF）或SLAM算法，将不同传感器的数据进行整合，得到更可靠、更全面的环境感知结果。
7.重量、尺寸与功耗对于无人机来说，这三大要素至关重要。激光避障系统的设计必须在性能与这些限制之间取得平衡。
