无人机导航可以看做是机器人对若何平安、快捷天达到方针地位停止计划的进程，它次要依赖于以后的情况跟地位。为了顺利完成预约使命，无人机必需充足相识其形态，包罗地位、导航速率、航向和起点跟方针地位。
到目前为止，曾经提出了各类导航方式，次要分为三类：惯性导航、卫星导航跟基于视觉的导航。然而，这些方式皆不是完美的；是以，依据无人机的具体任务，采取适合的无人机导航系统是至关重要的。
跟着计算机视觉技巧的飞速发展，基于视觉的导航成为自立导航的一个次要研讨标的目的。起首，视觉传感器可能供给丰硕的情况在线信息；第二，视觉传感器高度敏感抗干扰能力强，得当感知静态情况；第三，大多数视觉传感器是主动传感器，那也阻挠了传感体系被检测到。
视觉导航利用视觉传感器。与GPS、激光闪电、超声波传感器等传统传感器比拟，视觉传感器可以获得丰硕的情况信息，包罗颜色、纹理等视觉信息。
同时，它们更自制、更容易布置，是以基于视觉的导航已成为研讨范畴的热点。如图2所示，视觉传感器平常包罗以下几种：
单目相机
平面相机
快递分拣机器人RGB-D相机
鱼眼相机
单目相机特殊合用于松散性跟最小重量至关重要的使用，另外，较低的价钱跟灵巧的布置使其成为无人机的不错取舍。然而，单目相机没法取得深度图。平面相机实际上是装置正在钻机上的一对不异的单目相机，那意味着它不只供给单个相机可以供给的一切功用，并且借供给从两个视图中受益的额定功用。最紧张的是，它可以基于视差原理而不是红外传感器的资助去估量深度图。RGB-D相机可以借助红外传感器同时获得深度图跟可见光图象，但因为规模有限，它们平常用于室内环境。鱼眼相机是单目相机的一种变体，它供给宽视角，关于庞大情况中的避障很有吸引力。
视觉定位与制图
快递分拣机器人的优点思量到导航、视觉定位跟舆图体系中利用的情况跟先验信息，可以大抵分为三类：无舆图体系、基于舆图的体系跟舆图构建体系。
无舆图体系正在不已知舆图的环境下履行导航，而无人机仅经由过程提取已窥察到的情况中的分歧特点去导航。现阶段，无舆图体系中最常用的方式是光流方式跟特点跟踪方式。
基于舆图的体系正在舆图中预先界说情况的空间布局，使无人机存在绕行行动跟运动计划才能停止导航。平常，有两种类型的舆图：八叉树舆图跟占用网格地图。分歧类型的舆图能够包括分歧水平的细节，从完全情况的3D模子到情况元素的互连。
有时，因为情况限定，很难利用预先存在的精确情况舆图停止导航。并且，正在一些紧急情况下，事先取得方针区域的舆图是不切实际的。是以正在这类环境下，正在航行的同时构建舆图将是一个更具吸引力跟服从的解决方案。舆图构建体系已广泛应用于自立跟半自立范畴，而且跟着视觉同步定位跟建图技巧的快捷开展而变得愈来愈风行。
落地式分拣机器人障碍物检测与避障
避障是自立导航不可或缺的模块，由于它可以检测并供给四周障碍物的根本信息，削减碰撞危险和飞行员的操纵毛病。是以，它可以大大增加无人机的自主性。
分拣机器人机构设计避障的方式次要有两种：基于光流的方式跟基于SLAM的方式。基于光流，它可能天生部分信息流并取得图象的深度。这类方式模拟了人眼的机制，即视场中的物体跟着你的距离越来越近而变大。基于这个原理，它可以经由过程比力接连图象去检测障碍物，并找出障碍物是不是越来越近。
然而，基于光流的方式没法取得正确的距离，那能够会限定正在某些特定使命中的利用。相比之下，基于SLAM的方式可以经由过程庞大的SLAM算法供给正确的器度舆图，是以无人机可以导航跟避开存在更多情况信息的障碍物。
门路计划
分拣机器人是哪家生产门路计划是无人机导航中的一项紧张使命，它是指依据一些性能指标（如最低事情本钱、最短航行工夫、最短航行门路）探求从出发点到方针面的最好门路。而正在这个进程中，无人机须要避开障碍物。依据用于计较最优门路的情况信息类型，该问题可以分为两类：全局门路计划跟部分门路计划。两种门路计划方式的解释如图4所示。
图4全局跟部分门路计划
全局门路计划器须要构建舆图内的肇端地位跟方针地位去计较初始门路，是以全局舆图也称为静态舆图。全局门路计划常用的算法包罗启发式搜刮方式跟一系列智能算法。
部分门路计划基于部分情况信息跟无人机自身的形态估量，致力于静态计划部分门路而没有产生碰撞。因为静态情况中物体的运动等没有肯定因素，静态情况中的门路计划成为一个高度庞大的问题。正在这类环境下，门路计划算法须要适应环境的静态特性，经由过程各类传感器获得情况未知部门的信息。
分拣机器人视觉系统只管无人机与空中移动机器人同享近似的导航解决方案，但正在波及基于视觉的无人机导航时，咱们依然面对许多应战。无人机须要实时处理大批传感器信息才气平安不变航行，特别是图像处理，大大增加了计较复杂度。是以，正在低功耗跟有限计算资源的约束下导航成为无人机的一大应战。
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