「農田環境復雜障礙物多，影響植保機作業」已成為植保界老生常談的話題。田間障礙物不僅影響著植保機的作業安全，也影響著作業效率的提升。
面對農田障礙物帶來的困擾，我們是如何解決的呢？今天第七期《解碼 T16 黑科技》，帶大家聊聊 T16 的智能繞障功能。
看過前幾期《解碼 T16 黑科技》的小伙伴都知道，T16 作為第二代植保無人飛機，新噴灑系統、插拔式結構設計，在多方面提升了作業效率。而對于在作業過程中，需要手動繞開障礙物這一效率低下且存在一定安全隱患的情況，T16 也給出了新的解決方案——智能繞障，讓植保機可以高效地自動繞開障礙物。
T16 智能繞障
那么問題來了，要實現智能繞障，植保機要具備哪些部件呢？小編細數一下，主要有以下四大模塊：
•雷達（或視覺感知系統）：感知、跟蹤并提取障礙物位置及大小信息；
•導航：根據雷達提供的信息構建全局地圖，規劃繞行路徑，計算繞行控制指令；
•飛控：執行導航的飛行控制指令，負責植保機的底層控制；
•APP：推送繞行的步驟和提示，顯示障礙物位置及規劃軌跡。
配備這些模塊后，植保機就擁有了實現自動繞障的基礎。
在此前，也有一些植保無人機推出了自動繞障的功能，但就最終效果而言，似乎都很難讓飛手滿意。
這其中最主要的原因，是因為這些植保無人機只采用了感知系統的瞬時信息進行判斷。在這種「障礙物認知不全」的情況下，植保無人機進行繞障時只能「走一步算一步」，機械式 90° 轉向側移一段距離，再「回頭看」是否已經為前行的路留出與障礙物的安全距離，如果沒有，就繼續重復轉向側移與回頭看的步驟，一直重復，直到確認前方沒有障礙物為止。
那么相比之下，T16 的繞障是如何實現更高效呢？
在第三期《解碼 T16 黑科技：DBF 成像雷達篇》里我們介紹過，T16 搭載的DBF 成像雷達，水平測角范圍可達±50°，每秒可完成6,000次掃描，結合 SLAM 技術，T16 會將雷達探測到的數據實時加工成無人機周圍的立體地圖，并進行動態更新。
DBF 成像雷達
這樣，T16 對雷達探測范圍內的障礙物形狀、尺寸都能了如指掌，無需在繞障過程中沉迷于「回頭看」。
不僅僅是「看得更清」，T16 還懂得找到繞障的最優路線。
大家應該記得在使用 MG 系列植保無人機作業時，可以打開一個名為「協調轉彎」的模式，能使作業效率提升 20%。這個模式原理在于，將無人機在不同航線之間切換時的兩個 90° 轉向動作優化成兩個圓弧形軌跡，讓無人機可以以更高的速度切換航線，從而提升作業效率。
協調轉彎
而 T16 的智能繞障與協調轉彎有著異曲同工之妙，基于了如指掌的環境信息，T16 在繞障時無需進行效率低下的 90° 轉向，系統會在繞障前模擬出若干條平滑的繞行路線，并通過算法找到最佳路線并自動執行，繞障全程如絲般順滑，提高作業效率。
執行最佳繞行路線
除此之外，MG APP 也對智能繞障功能做了不少配合改進。在 T16 執行繞障過程中，MG APP 會對 T16 的繞障狀況進行實時飄窗提示，「準備繞行」、「正在繞行」、「繞行完成」都能一目了然，同時畫面右下角會顯示雷達圖，可以直觀查看障礙物及繞行航線信息，即便遇到相當復雜的障礙物環境，無法進行自動繞障時，MG APP 也會發出相應提示，這時飛手可以借助 FPV 攝像頭，進行手動繞障。
本期《解碼 T16 黑科技》就到這里，大家對智能繞障有什么想法，可以在評論區和我們討論哦~
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