研究人員將各種形狀和大小的物體扔向攝像機，測量算法檢測到物體的效率，物體的大小和投擲的距離不同，檢測成功率在81％到97％之間變化，並且該系統僅用3.5毫秒即可檢測到靠近的物體。
蘇黎世大學的研究人員通過使用新型攝像機演示了飛行機器人如何可以檢測並躲避快速移動的物體。
為了模擬無人機在惡劣環境下可以更快的飛行，這所大學用球對付正在飛機的無人機。
你看，試驗人員將一顆足球從三米遠的地方以10 m/s的速度砸向無人機，它敏捷的躲避飛來的球，是自主完成的。
換個方向再來一次，它還是成功了。
而就算是室內，將拋球的距離拉近、拋球力度增加，無人機還是可以成功的完成避障。
速度慢一點再看一次。
雖然說無人機可以做很多事情，但避開障礙物並不是它們的最強項，尤其是當無人機還在快速移動的過程中，躲避障礙物會更加困難。
當前，在銷售的大多數無人機都配備可以檢測障礙物的攝像頭和傳感裝置，但無人機通常情況識別物體到做出反應需要20到40毫秒。
這個時間可能看起來很短，但是不能保證無人機在高速飛行的過程中可以避開其他無人機或者鳥類，甚至靜止的障礙物。
事實證明，大量無人機在飛行過程中使用的是不可預測的，當許多無人機在同一區域飛行時，就可能會出現問題。
克蘭菲爾德大學的Ian Horsfall教授及其團隊曾製作了一個可以模仿無人機物理特性的射彈，與普通規格的無人機體積和重量基本相同，由壓縮空氣驅動，射出後時速可達321公里。
無人機發生碰撞非常危險。
為什麼當前的無人機避障能力不佳。
首先看一普通無人機的工作原理，傳統無人機搭載的攝像機的工作原理是通過持續拍攝整個場景，也就是常說的連拍，需要同時曝光所有圖像像素。
但是，採用這種方式的一點缺點是隻能在內置計算系統分析完所有像素之後才能檢測到運動的物體。
為了解決碰撞問題，蘇黎世大學的研究人員對四個螺旋槳的無人機進行了改裝，在該無人機上面配備特殊的攝像頭和算法。
這個團隊將這個特殊的攝像頭稱之為：事件攝像機。
蘇黎世大學機器人與感知研究組以及瑞士國家科研能力中心（NCCR）機器人搜索和救援大挑戰負責人Davide Scaramuzza解釋道， “對於在搜索和救援領域的應用，時間非常關鍵，因此我們需要無人機能夠儘可能快地飛行，以便在其有限的電池壽命內完成更多工作，但是無人機飛行速度越快，他們與障礙物碰撞的風險就越高，而當障礙物在移動時，這個風險會更高。我們發現，動態視覺傳感器事件攝像機（Event Camera）這種新型攝像機非常適合此目的。”
什麼是事件攝像機？
事件攝像機具有彼此獨立工作的智能像素，也就未檢測到變化的像素保持不變，而檢測到光強度變化的像素則立即發送信息。
這樣的好處是，內置計算系統僅需處理圖像中一小部分像素，進而大大加快了計算速度。
為了完美展現事件攝像機能力，首先，研究人員必須開發自己的算法，該算法可以在很短的時間內收集攝像機記錄的所有事件，再減去無人機自身移動的影響，基本可以得出攝像機看到的大部分變化。
其次，Scaramuzza和他的團隊需要分別對攝像機和算法進行單獨測試。
他們將各種形狀和大小的物體扔向攝像機，測量算法檢測到物體的效率，物體的大小和投擲的距離不同，檢測成功率在81％到97％之間變化，並且該系統僅用3.5毫秒即可檢測到靠近的物體。
然後就是最嚴峻的測試：將攝像機放在實際的無人機上，在室內和室外飛行，然後直接向其投擲物體。
測試結果是，無人機能夠躲避物體的概率超過90％，其中包括從三米遠處扔出的以10m/s的速度靠近的球，如果無人機提前“知道”物體的大小，一臺攝像機就足夠了。
而如果它不得不面對大小不同的物體時，需要使用兩個攝像頭為其提供立體視覺。
Scaramuzza認為這些結果表明，事件攝像機可以保證無人機的可飛行速度提高多達十倍，從而擴展了其可能的應用範圍。
他說：“無人機將被用於各種各樣的應用，比如貨物交付、人員運輸、航空攝影，當然還有搜索和救援。與此同時，使機器人能夠更快地感知並做出決策，對於其他領域的應用將是變革性的，在包括汽車、良好交付、運輸、採礦和機器人的遠程檢查等領域中，可靠地檢測到靠近的障礙至關重要。”
這個研究結果已經發表在《科學機器人》（Science Robotics）雜誌上，它將幫助無人機在自然災害等情況下發揮更大的作用。
目前來看，事件攝像機是一項最新的研究成果，現有的無人機物體檢測算法不完全適用於它們。
Davide Falanga博士表示，“我們的最終目標是使自主駕駛的無人機達到和人類無人機飛行員一樣的水平。當前，在涉及無人機的所有搜索和救援應用中，實際上都是人為控制的。如果我們能夠讓自主駕駛的無人機像人類無人機飛行員一樣可靠地導航，那麼我們將能夠將其應用於超出人為視線範圍或遠程控制範圍之外的任務，”
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