【導讀】從影視拍攝的空中運鏡到工業廠房的設備巡檢，從物流配送的“最后一公里”到安防監控的全域覆蓋，無人機正從“娛樂工具”快速進化為“行業生產力工具”。這一跨越的核心驅動力，在于無人機的“眼睛”——AI視覺系統：它不僅要實現“看得到”，更要“看得清、看得懂、反應快”，才能應對工業檢測的高精度要求、物流配送的動態環境及安防監控的復雜場景。如今，安森美（onsemi）通過圖像傳感器+AI算法的技術革新，正在推動無人機視覺系統從“感知”向“認知”升級，為下一代無人機的行業應用注入新動能。
類型和應用
無人機屬于無人駕駛飛行器(UAV)，亦稱為無人航空系統(UAS)，少數情況下也被稱作遠程駕駛航空器(RPA)。它們無需載人駕駛，可通過多種系統實現自主導航運行。
無人機分為三種類型：固定翼無人機、單旋翼/多旋翼無人機和混合旋翼無人機。每類機型的用途各不相同，與各自的預期應用場景高度契合。
固定翼無人機通常用于重型載荷運輸及長航時飛行任務，部署場景包括情報、監視與偵察(ISR)任務、作戰行動、巡飛彈藥部署、地圖測繪及科研活動等。
單旋翼/多旋翼無人機應用最為廣泛，工業應用場景涵蓋常規倉儲、設備巡檢乃至物流配送等領域。由于這類機型適用的場景多樣，因此需要高度優化的機電方案來滿足不同需求。
混合旋翼無人機融合了上述兩類機型的優勢，具備垂直起降(VTOL)能力，因而應用場景更為靈活，尤其適用于空間受限的區域。所以不難理解，大多數物流配送無人機都會選用這種類型。
無人機運動與導航系統
無人機搭載了多種用于運動和導航的傳感器，包括加速度計、陀螺儀和磁力計（統稱為慣性測量單元，即IMU）、氣壓計等。它們運用各種算法與技術，如光流（借助深度傳感器）、同步定位與地圖構建(SLAM)和視覺里程計。盡管這些傳感器能較好地發揮作用，但往往難以在合理的成本和最優尺寸范圍內達到所需的精確度與準確度。這一問題在長航時飛行中會進一步加劇，進而導致需要使用昂貴的電池，或因電池充放電循環限制而縮短飛行時長。
無人機視覺系統
圖像傳感器對上述傳感器形成功能補充，帶來顯著的性能增強，使無人機成為高準確度、高精確度的設備。視覺系統主要包含兩類組件：云臺（通常也稱為有效載荷）和視覺導航系統(VNS)。
云臺*– 提供第一人稱視角(FPV)；通常集成多種圖像傳感器，覆蓋寬電磁波譜范圍（特殊情況下包含紫外線傳感器，常規CMOS圖像傳感器覆蓋300nm - 1000nm 波段，短波紅外(SWIR)傳感器延伸至2000nm，而中波紅外(MWIR)和長波紅外(LWIR)傳感器則覆蓋2000nm以上波段）。
視覺導航系統(VNS)– 用于提供導航指引、目標識別及避障功能；通常由低成本低分辨率圖像傳感器構成，結合 IMU與其他傳感器數據，通過計算機視覺技術構建完整的自主導航方案。
視覺系統的重要性
正如前文中的用途和應用所述，無人機可在室內外環境中作業。這些場景往往充滿挑戰，不僅存在大范圍的光照變化，還會在粉塵、霧氣、煙霧及漆黑環境中面臨能見度限制。無人機系統需要借助大量人工智能(AI)和機器學習(ML)算法對圖像數據進行處理，同時利用前文所述技術提供的數據，而這一切的前提是讓這一高度優化的設備實現低功耗運行，并達成長距離或長航時作業的目標。
輸入到這些算法中的數據必須具備高保真度和豐富細節，但在某些使用場景中，只需提供必要信息即可，以便實現高效處理。AI/ML的訓練時間需要縮短，推理過程則需快速且具備高準確度與精確度。無論無人機在何種環境下運行，都需要保證圖像質量以滿足上述要求。
僅能捕捉場景并提交信息以供處理的傳感器，遠不足以支撐這些設備的高質量運行，大多數情況下甚至會使部署目的落空。理想的傳感器應具備以下能力：實現小型化的同時保留所關注區域的完整細節；具備寬動態范圍以應對同一幀畫面中的明暗光線；最大程度減少或消除圖像中的寄生效應；解決粉塵、霧氣、煙霧導致的視野問題；借助高深度分辨率就來輔助圖像處理。這樣的傳感器將為無人機成為高度優化的設備帶來巨大助益。
這些能力能夠最大程度減少圖像重建、分析及決策加速過程中所需的資源規模，包括處理核心、圖形處理器(GPU)、片上或片外存儲器、總線架構及電源管理。這也降低了整個系統的物料清單(BOM)成本，尤其是考慮到如今的無人機已能輕松搭載10個以上的圖像傳感器。此外，在相同的資源配置下，更深入的分析和更復雜的決策輔助算法將得以實現，從而讓無人機在競爭激烈的領域中形成差異化優勢。
安森美是感知領域的技術領導者，不僅為視覺系統方案帶來重大創新，還提供了全面的圖像傳感器系列，以滿足云臺和VNS的需求。Hyperlux LP、Hyperlux LH、Hyperlux SG、Hyperlux ID 及SWIR等產品系列融合了大量技術和特性，能夠充分滿足無人機視覺系統的需求。如今，無人機制造商可從安森美一站式獲取所需的各種視覺傳感器，并符合NDAA要求。
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