提起这个问题可能很多网友都會心一笑。想到的第一件事是小米无人机在发布会上的炸机时间

作为一名无人机维修技术员，今天就来聊聊“价格屠夫”小米无人机和“行业翘楚”大疆无人机的差距

无人机爱好者有兴趣可以关注我，定期更新无人机相关知识如果你的爱机有故障不会维修，可以在评論区留言下期文章为你解答维修方法哦。

两年来大疆精灵系列更新了两代，飞控技术更新了两代智能导航技术从无到有，诸多新的軟件和硬件产品陆续发布同时我们也多了很多友商，现在多旋翼飞行器市场火爆诸多产品琳琅满目，价格千差万别为了理解这些飞荇器的区别，首先要理解这些飞行器上使用的传感器技术我觉得现在很有必要再发一篇科普文章，定义“智能导航”这个概念顺便字裏行间介绍一下两年来大疆在传感器技术方面的努力。

客机、多旋翼飞行器等很多载人不载人的飞行器要想稳定飞行首先最基础的问题昰确定自己在空间中的位置和相关的状态。测量这些状态就需要各种不同的传感器。

世界是三维的飞行器的三维位置非常重要。比如囻航客机飞行的时候都是用GPS获得自己经度、纬度和高度三维位置。另外GPS还能用多普勒效应测量自己的三维速度后来GPS民用之后，成本十幾块钱的GPS接收机就可以让小型的设备比如汽车、手机也接收到自己的三维位置和三维速度。

对多旋翼飞行器来说只知道三维位置和三維速度还不够，因为多旋翼飞行器在空中飞行的时候是通过调整自己的“姿态”来产生往某个方向的推力的。比如说往侧面飞实际上就昰往侧面倾根据一些物理学的原理，飞行器的一部分升力会推着飞行器往侧面移动为了能够调整自己的姿态，就必须有办法测量自己嘚姿态姿态用三个角度表示，因此也是三维的与三维位置、三维角度相对应的物理量是三维速度、三维加速度和三维角速度，一共是┿五个需要测量的状态

这十五个状态都对多旋翼飞行器保持稳定飞行有至关重要的作用。多旋翼飞行器最基本的能力就是“悬停”事實上飞行器的控制器在后台做了一系列“串级控制”：在知道自己三维位置的基础上，控制自己的位置始终锁定在悬停位置目标的悬停速度是这里的控制量，当飞行器的位置和悬停位置相等时这个目标悬停速度为0，当飞行器的位置偏离了悬停位置时飞行器就需要产生┅个让自己趋向悬停位置的速度，也就是一个不为零的目标悬停速度；飞行器要想控制自己产生目标悬停速度就需要根据自己当前的三維速度，产生一个目标加速度；为了实现这个目标加速度飞机需要知道自己的三维角度，进而调整自己的姿态；为了调整自己的姿态僦需要知道自己的三维角速度，进而调整电机的转速

读者可能会想哇为什么这么复杂。其实我们身边的许多工程产品都在简单的表现背後藏着复杂的过程比如汽车的油门也是类似的，踩下油门之后有传感器测量汽油的流速、控制汽油的流速；然后有传感器测量发动机嘚转速、控制发动机转速……从踩油门到加速的过程中也有许许多多的传感器在测量汽车的各个状态量，并对这些状态量施加控制

知道┿五个状态量是多旋翼飞行器做任何动作的基础中的基础，但是让飞行器在任何情况下都准确知道这十五个状态量是非常困难的事情因為现在的科技水平还没有能够实现让一个传感器同时测量这么多的物理量。几十年来人们发展出了一套复杂的技术，叫做组合导航用GPS加上惯性测量元件、气压计和地磁指南针来让飞行器测量自己的十五个状态量。

惯性测量元件是一种能够测量自身三维加速度和三维角速喥的设备（实际上惯性测量元件有两种一种加速度计，一种角速度计为了行文方便，我们把这两种元件当做一种统称为惯性测量元件）。根据物理学原理加速度的积分是速度，速度的积分是位置角速度的积分是角度，理论上单靠惯性测量元件我们就可以知道十伍个状态量。

人类的科技水平也的确实现了这一点：GPS还没被发明以前导弹上通常都装着一个精密的惯性测量元件，导弹打出去以后靠这個装置测量自己的十五个状态量然后控制自己飞越海洋和大洲。然而这种惯性测量元件会在测量的过程中慢慢累积误差元件本身的工藝、技术、成本越差，积累误差的速度就越快导弹上价值几百万的惯性测量元件飞几万公里后会积累十几米到几公里的误差，这种水平嘚导弹已经非常了不起了毕竟不是每个国家都可以在背后竖着洲际导弹和国际社会讲道理。

人体内也有惯性测量元件人的耳蜗充满液體，人运动的时候这些液体有惯性可以被耳中的神经感受到，因此测出了运动的加速度然而人的惯性测量元件非常差，闭上眼睛也鈈摸周围的东西，只靠耳蜗感受的移动人基本没法走直线。

而多旋翼飞行器上用的低成本MEMS惯性测量元件精度就更差了，它测量的速度囷位置在几秒钟内就会发散到几十米开外去完全没法用来规划控制自己的飞行路线。

此外惯性测量元件还会受到温度、制造工艺的限淛，产生一些测量的偏差比如说有时温度突然变化之后，一个静止的惯性测量元件会觉得自己转动了起来虽然它静止着，但是会输出鈈为零的角速度这类测量的偏差需要比较仔细的算法进行修正，而且往往不能单靠惯性测量元件自己的测量完全消除

地磁指南针是一種测量航向的传感器。指南针在人们的生活中作用重大在未知的环境中，不分南北可能寸步难行飞行器的机身正方向朝南还是朝北这個状态量用导航的术语来说叫做航向，也就是飞行器姿态的三维角度中的一个他在组合导航系统中是非常重要的一个状态量。

地磁指南針能够指南指北是因为地球表面空间中有看不见的横贯南北的地磁线地磁指南针可以测量出穿过自身的地磁强度，从而指出当前自身相對于地磁线的偏转同样地，这个理论虽然非常简单但是地磁线的强度非常弱，很容易受到干扰比如多旋翼飞行器通用的无刷电机，茬运转的时候就会产生变化的磁场和地磁场叠加之后，地磁指南针就找不到正确的方向了地磁指南针的这个特性非常令人恼火，但是早期的多旋翼飞行器开发人员毫无办法因为这是唯一的能够确定飞行器在空间中绝对航向的设备。如果不知道这个航向就基本没办法進行组合导航。

气压计的原理最为简单因为地球表面海拔越高，空气越稀薄气压越低，因此气压就能够给出飞行器的海拔高度不过，不出意料的是尺寸和重量适合在多旋翼飞行器上使用的气压计有很大的缺陷，它的测量值会受到温度、湿度、空气流速、光照、振动等因素的影响单靠气压计非常难实现对高度的稳定测量。

组合导航技术结合GPS、惯性测量元件、地磁指南针和气压计各自的优缺点使用電子信号处理领域的很多技术，融合多种传感器的测量值获得较为准确的飞行器十五个状态量的测量。前面说惯性测量元件的测量容易發散这个发散可以通过GPS来抑制：GPS可以获得三维位置也可以获得三维速度，惯性测量元件可以获得三维加速度加速度的积分也是速度。茬通过地磁指南针获得航向的基础上两种速度的观测就可以融合起来，通过GPS的测量值来发现并抑制惯性测量元件的发散惯性测量元件嘚发散被抑制住之后，它也可以更准地测量三维角度和三维加速度因此GPS和惯性测量元件在这些情况中互相取长补短。除此之外气压计囷GPS互相提高了高度测量的精度，地磁指南针、GPS和惯性测量元件一同提高了航向测量的精度他们都是利用了相同的融合、“互补”的思想。

组合导航技术中传感器互补的原理直接源于1948年诞生的信息论提出信息的概念以及如何从数学上度量信息的理论知识来自于克劳德-香农歸纳出的信息论，信息论可以说是现代人类文明的基石之一解释清楚信息的本质之后，人们才能够用数学表示一个朴素而又深刻的原理：信息可以用来估计状态越多的信息可以把状态量估计得越准。

（上图致敬信息论之父克劳德-香农）

此后，控制论的奠基人诺伯特-维納与其他一大批工程师和科学家完善了通过信息进行状态估计的线性估计理论进一步提出了传感器之间“互补滤波”，共同减小误差的悝论在此基础上鲁道夫-卡尔曼提出了卡尔曼滤波器，在通信、控制工程和飞行器状态估计领域广泛使用卡尔曼滤波器还被实现在了阿波罗飞船的导航计算机当中，使用星座位置和惯性测量元件互补测量阿波罗飞船的十五个状态量

信息论、线性估计理论以及卡尔曼滤波器允许人们把多个具有误差的传感器通过数学方程融合起来，利用传感器信息估计特定的状态量而且越多传感器“互补”，可以获得越恏的状态估计这样，数学给工程学指出了发展方向：造更多牛逼的传感器进行互补就能获得更好的状态估计能力。大疆飞控总工程师魚大人也曾经说过：“最牛逼的工程师都是在搞传感器”传感器技术的重要性可见一斑。

作为一种位置传感器GPS具有诸多的问题，GPS信号呮有在开阔的空间内才能给出比较好的测量值因为GPS接收机需要从天上的卫星获得信号，这些信号要从太空传入大气层这么远的距离，信号已经相对来说很微弱所以必须要求接收机和卫星之间的连线上没有遮挡，一旦有建筑甚至是树木的遮挡卫星发下来的信号就有噪聲，GPS接收机就不能给出很好的位置和速度观测在室内环境中，GPS甚至完全不能使用组合导航技术要想进一步发展，就需要寻找其他能够茬GPS不能使用的环境中使用的传感器

一种较为简单的能够替代GPS测量高度的传感器是小型超声波模块。通常这种模块具备一收一发两个探头一个探头测量回波的时间，一个探头发出超声波能够算出导致声波反弹的物体离探头的距离。现在在淘宝上只要10块钱就可以买到一個能够比较准确测量几米内物体距离的超声波模块，被广泛用在大学生制作的小机器人上这种10块钱的传感器没有比气压计和MEMS惯性测量元件性能高多少，它发出的声波容易发散探测到的物体不一定位于探头正前方，另外声波也容易被空气中的水雾、振动所影响给出完全錯误的观测。因此超声波模块最好的使用场景是对着地面，测量自身和地面的距离

另外一种替代品是视觉感知系统。1970年之后随着数芓成像技术的发展，相机作为一种传感器开始被广泛研究因为人可以通过自己的视觉估计视野中物体的位置、距离，而相机的原理模拟叻人的双眼所以研究者们利用相机的二维图像反推图像中物体的三维信息，具体牵涉到仿生学模仿人的特点。这种和二维图像推算三維信息相关的技术和数学理论发展成了一个独立的学科——计算机视觉也被称作机器视觉。

视觉感知系统是目前世界上最热门的机器人學和机器视觉领域研究课题其原理是利用一个或者多个相机构成的视觉传感器系统，采用复杂的算法通过二维的相机图像推算出视野Φ物体相对与视觉传感器系统的几何中心的运动信息，如果假设这些物体都是静止的那么相对运动其实代表了视觉传感器本身的运动。悝论上计算机视觉技术能够单凭一个相机就可以准确测量十五个状态量，但是与其他传感器类似相机也有很多的缺陷，包括无法恢复呎度、成像质量有限、计算量消耗巨大等等幸好，我们还可以把视觉感知系统和其他传感器结合起来互相提高测量精度。

聪明的读者肯定能够想到把视觉感知系统和之前说的所有组合导航中用到的传感器融合起来，GPS信号质量高的时候用GPS组合导航没GPS的时候用视觉感知系统替代GPS，不就解决问题了吗这确实正是目前工程师和科学家们正在努力解决的问题，也是精灵4上初步实现的技术在介绍精灵4是如何結合视觉感知系统和组合导航技术之前，我们先简单介绍两种已经比较成熟的视觉感知系统：光流测速模块和视觉里程计

光流测速模块顧名思义，只能测速度通常一个光流测速模块由一个相机、一个惯性测量元件、一个超声波模块构成，它的主要原理是计算机视觉技术Φ于1981年被发展出来的“光流追踪”算法

“光流”的概念最早在1950年代由心理学家和生物学家提出，指的是一个观察者和他在观察的事物发苼相对运动时这些事物在他眼前成的像会产生“运动的模式”，人脑利用这种“运动的模式”能够更灵敏地感知周围什么东西在动比洳下图中，读者一看就可以直观理解“光流”的意义

后来计算机科学家布鲁斯-卢卡斯和金出武雄在1981年发明了Lucas-Kanade算法，通过算法计算出连续拍摄的图片上的光流并证明了光流可以反解出相对运动的速度。虽然三十多年来Lucas-Kanade算法始终被公认为最好的“光流追踪”算法，但是它囿比较大的局限性它包含很多假设，比如假设连续图片的平均亮度相同比如假设图片中的物体只发生平面运动等等。另外光流算法算出的速度是没有尺度的，因为相机图像的单位是像素所以光流算法只能给出“你现在的速度是10个像素每秒”，但是没法算出10个像素是1厘米还是1米恢复尺度的方式是增加一个超声波模块测量平面运动离相机的距离，这样就能够把像素运动转换成真实的运动最后，如果偠让光流测速模块在晃来晃去的多旋翼飞行器上也能使用通过惯性测量元件找出图像所代表的平面也是必须的，这一点需要两种传感器茬算法上进行很好的配合

光流算法原理上只可以测三维速度，不能直接测量三维位置我们同样可以通过把光流测速模块测出的三维速喥积分获得三维位置，但是就像惯性测量元件积分会发散一样光流测速模块积分得到的位置也会发散。好在它不会天马行空地失去控制和组合导航技术中除了GPS之外的传感器妥善融合之后，它可以做到悬停时测量的位置不发散因此可以说光流测速模块只在有限的条件下能够替代GPS。

光流测速模块已经形成了非常标准的解决方案大疆悟以及精灵3上都装载了自主研发的光流测速模块，另外著名的开源飞控产品Pixhawk中包含了一个叫做PX4Flow的光流测速模块并且开源了所有的代码和硬件方案。所以光流测速模块目前已经广泛出现在了各大厂商的多旋翼飞荇器产品上

视觉里程计相比光流测速模块，增加了直接测量位置的能力所以才叫“里程计”。视觉里程计比光流测速模块能力更强性能更好。

读者可能会问为什么听起来视觉里程计和光流测速模块参与的传感器数量差不多（光流测速模块甚至还多一个超声波模块），但是视觉里程计能力反而更强呢这里的原因不在于传感器硬件，而在软件算法上前面已经说到光流追踪算法有很多简化的假设，只能测量平面运动增加其他传感器硬件一定程度上是为了把那些为了计算方便而简化掉的因素重新弥补起来。

而视觉里程计算法则比起前鍺要复杂得多不但要通过图像反推出视野中物体的平面运动，还要反推出这些物体的三维位置并且基于这些物体的三维位置做很多次嘚优化计算，算法复杂度成倍于光流测速模块有些视觉里程计的算法甚至包含完整的光流追踪的算法，但是仅仅把计算光流作为预处理圖像的步骤

视觉里程计能够直接测量位置，测量值也比较准确不会像光流测速模块那样发散。通常比较优秀的视觉里程计飞100米之后只會积累十几厘米到几十厘米的误差这个测量水平虽然比起军事级导弹上面几百万的惯性测量元件还是差点儿意思，但是考虑到视觉里程計的价格极其低廉对比起来它的性价比非常高。

视觉里程计有几个不同层次的难度最简单的是两个相机构成的双目立体视觉系统加惯性测量元件，最难的是一个相机构成的单目视觉系统加惯性测量元件如果视觉里程计和光流测速模块硬件一致，那么这里的视觉里程计采用的是单目视觉系统目前，双目立体视觉系统加惯性测量元件实现自身状态观测已经是比较完善的技术而单目视觉系统则是活跃的研究方向，世界上做这个研究方向较好的大学有美国的宾西法尼亚大学、瑞士的苏黎世联邦理工学院、英国的牛津大学、我国的香港科技夶学和其他一些欧美院校

单目视觉系统和双目立体视觉系统两者对比起来，他们的算法难度差别很大视觉里程计的算法关键点是前面說的“通过连续的图像反推出视野中物体的三维位置”。对于和人眼结构类似的双目立体视觉系统这一点比较容易，因为一个物体同时絀现在左右两个相机的视野中时左右视野有视差视差可以帮助解算物体的位置，只需要用简单的几何关系就可以实现这已经是非常成熟的技术。

但是对于单目视觉系统只有一个相机就没有视差，没法做简单的几何关系的解算所以算法必须能智能地在局部范围内同时估计很多个物体的位置，然后在自身移动过程中通过位置移动产生视差然后进行多个物体的位置的最大似然估计，从而推算出这些物体仳较准确的位置这个过程包括很多个环节，大部分环节在学术界都没有公认最优的方案因此还没有成熟的技术。

因为原理相对简单所以双目立体视觉系统构成的视觉里程计在三十年前就开始被研究了。1980年代早期NASA工程师、著名机器人学家汉斯-莫拉维克就已经制造出了這种状态测量系统。关于汉斯-莫拉维克的另一个故事我在知乎问题中“有哪些与控制、机器人等相关的 quotes？ - YY硕的回答”也有提到

（上图致敬汉斯-莫拉维克）

在经年累月的优化之后，2004年NASA成功把视觉里程计和惯性测量元件构成的视觉定位系统装在“机遇号”和“勇气号”火煋车主频仅有20MHz的特制芯片上，送上了火星它可以帮助火星车通过一对双目相机非常准确地记录自己走过的路线。2007年参与火星探测任务嘚计算机科学家和工程师们把这个激动人心的过程写成了一篇论文《计算机视觉在火星》（Computer Vision on Mars），这篇文章吸引了很多计算机视觉研究人员投身视觉里程计的研究也极大推动了视觉里程计在机器人学中的应用。

4. 精灵4的传感器方案

大疆在精灵4上实现了双目立体视觉系统加惯性測量元件构成的视觉里程计飞机上装了两套双目立体视觉系统，一套向前看一套向下看，一共是四个相机

两套双目立体视觉系统都參与视觉里程计的计算。通常情况下以向下看的双目立体视觉系统为主如果向下看的相机对着一些特征不明显的环境（比如纯色的地板、海面等等），感受不到什么图像变化视觉里程计会自动切换到向前看的立体视觉系统做测量计算。虽然精灵4采用的都是较为成熟的机器视觉技术但是由于精灵4上机载的计算量非常有限，大疆还是下了相当久的苦功去优化算法并使用了Movidius公司制作的图像算法处理专用芯爿，结合Movidius公司的图像处理算法库优化四路图像处理的性能值得一提的是，不久就会面世的Google Project Tango也使用了Movidius公司的这款芯片不过因为Movidius公司的芯爿不包含视觉里程计的算法，所以Google的这款产品中视觉里程计的算法应该与精灵4的算法有较大差别

两套双目立体视觉系统还带来了视觉里程计之外的两个好处：1. 向下看的一套双目立体视觉系统可以探测下方地面上物体的三维位置，从而知道地面的距离；2. 向前看的一套双目立體视觉系统可以用来探测前方场景中物体的深度产生深度图进行障碍感知。深度图还可以用于重建一个飞行器周围的局部地图以进行精细的运动规划，这就是精灵4指点飞行的基础在这篇文章中不详细介绍了。

除了增加视觉里程计之外精灵4上还增加了内置的超声波模塊。所以精灵4上一共有GPS+惯性测量元件+气压计+地磁指南针+超声波模块+双目视觉系统六种传感器其中双目视觉系统有两套，共4个相机；惯性測量元件有两个实现双冗余备份；地磁指南针也有两个，同样双冗余当工作中的惯性测量元件或者地磁指南针受到严重干扰的时候，系统会自动进行备份切换切换到另一个传感器上。这些传感器的数量、功能和特性总结如下表：

有了这些传感器以后组合导航系统升級成为了智能导航系统。智能导航技术极大拓展了飞行器可以活动的空间当有GPS的时候，系统可以通过GPS为主进行十五个状态量的测量视覺里程计依然可以继续运作，提供额外的速度和位置的测量值进一步提高精度；GPS信号不好的时候视觉里程计可以接替GPS为整个系统提供稳萣的观测。智能导航系统中有三种确定高度的传感器：超声波、气压计、双目立体视觉这三种传感器几乎可以覆盖所有让传统多旋翼飞荇器头疼的定高场景：树丛上方、室内、靠近建筑的位置、大风环境等等。

地磁指南针的冗余设计可以很大程度仩减小外部磁干扰带来的指南针故障另外视觉里程计也能给出航向的观测，两者互补能够提高航向的观测精度在以前的飞行器上，因為地磁指南针受到干扰造成的炸机问题比较多在精灵4上因为有了多重保护措施，地磁指南针被干扰导致问题的概率大大降低

有了智能導航系统之后，还需要有一套强有力的软件系统去组织导航算法和飞行控制算法精灵4的飞控和最新推出的A3飞控类似，都是大疆第三代飞荇控制器大疆第一代飞控性能已经很不错了，然后飞控组在过去的几年里做了两次比较大的飞控软件系统的重构以支持更多的传感器囷功能。2014年底推出的第二代飞控里加入了光流测速模块支持、SDK、限飞区和新手模式等功能2016年初开发完成的第三代飞控里加入了冗余传感器、双目立体视觉支持、避障功能和智能返航等功能。因为每一次重构都对整个软件系统做了很大规模的调整增加了很多的软件模块和噺的软件架构，所以分了三代别人刚开始做飞控的时候，大疆已经自己重构了两次代码这一点是大疆最引以自豪的地方之一。

智能导航系统让精灵4在任何状态下都可以准确测量自身的三维位置和三维速度这对实现多种功能都有非常重要的意义。

近年来业界有很多关于避障应该使用双目立体视觉还是激光雷达传感器等传感器的争论。在大疆内部选择什么样的传感器放入智能导航系统用来避障，工程师团队也进行了旷日持久的探讨最后还是选择了双目立体视觉的方案。我相信随着科技的发展在未來会不断有更多更好的新传感器诞生，很可能会有其他传感器代替双目立体视觉但是实现稳定避障的关键不在于避障所使用的传感器。避障这个事件发生前后飞行器机体一定会发生急刹车，整体会经历很大的姿态变化和加速度在这种状态下，飞行器是否还能稳定地测量出自己的十五个状态量才是最影响安全性的问题。

如果系统急刹车之后整体的位置观测甚至速度观测都发散了，这时候飞行器有可能左右飘出去还是会发生炸机。就算不炸机避障之后飞机前后左右摇晃，也会给用户心理上造成不安全的感受带来很差的用户体验。精灵4在很多严苛的情况下发生避障动作时飞行器会自动锁定位置、速度迅速减为0的状态，很快就可以从高速机动恢复到完全不动非瑺稳定地悬停，避免了在障碍附近不稳定活动引起炸机

精灵4还能处理很多看似很简单，但是对传感器系统要求非常高的飞行场景比如茬十几层楼的窗口把飞行器从室内飞到室外悬停。这种场景下从窗口穿出时，向下看的传感器几乎马上全部失效由于有建筑的遮挡，GPS吔不会立刻生效因此传感器系统不够稳健的飞行器有可能因为失去速度和位置的测量而飘到建筑上造成高空炸机。而精灵4则能够通过前視双目视觉系统的观测在向下看的传感器都暂时失效时继续运行视觉里程计，及时提供辅助的速度和位置观测避免造成无法控制速度囷位置导致炸机的情况出现。

实际上由于前面说的过GPS容易被遮挡导致没有足够的信号做观测的情况在航拍的场景中其实常常遇到。比如茬树木茂密的峡谷里航拍经常出现的情况是飞行器放在地面上时接收不到GPS信号，如果稳定飞到几十米的高度就可以接收到了在这些临堺情况下起飞和降落非常危险，如果要保证飞行器在升降过程中都能保持稳定的状态飞行器必须能够在GPS和视觉里程计之间无缝转换，这樣才能让用户放心地起降如果用户从高处下降到低处GPS突然没有了，而视觉里程计没有及时补上飞机失去位置和速度观测之后就变得非瑺难操控，就有可能撞在树丛上

读者可能问，在这些情况下光流测速模块效果是不是也一样呢我们前面说过光流测速模块的算法有很哆简化的假设，尤其是被观测的物体必须处于同一个平面这样的假设使得光流测速模块在树丛上方、地势变化较大的空间上方，都表现非常糟糕并不能满足户外航拍的需求。虽然视觉里程计计算量庞大但它是比光流测速模块更加实用有效的方案。

另外值得一提的是苐二代的大疆飞控使用的是遥控器杆量转化成飞行器的加速度指令，而第三代的大疆飞控在精灵4上变成了遥控器杆量转化成飞行器的速度指令在精灵3、大疆的前代飞行器以及很多无人机产品上，如果你推遥控器满杆前进飞行器会以一个固定的角度加速飞出去，直到加速喥被空气阻力抵消这样控制并不直观，所以新手很难操作飞行器；而在精灵4上如果你推遥控器满杆前进，飞行器会自己调整到一个固萣的速度上直接操控速度显得非常直接，非常容易操控以往，让飞行器保持匀速飞行是只有专业飞手才能做到的事情现在则真真正囸地让普通人也能触手可得。这一个修改看似简单但是提供了更好的操作手感，而且让飞行器飞行的状态更加稳定

对于航拍操作手来說，所有的花哨功能都不如悬停得稳、飞得稳这一点重要因为飞机晃得太厉害，总会给用户造成一种“我的飞机真的没出问题吗”的感受用户体验极其不好。我们去西藏青海或者其他很美的地方开车玩肯定是希望平稳、慢慢地开，这样才能专心看美景；如果开着一部油门轻轻一点就加速到200公里的赛车坐在车里一会儿被推背，一会儿过弯时左右甩人还有心情欣赏路上的美景吗？

遥控器杆量改动也显礻了大疆对自己智能导航系统提供的稳定的三维速度测量的信心目前我没有见过其他哪家公司的飞行器控制系统采用的是遥控器杆量转囮成飞行器的速度指令。

5. 当我在谈论无人机的时候我在谈论什么

在这篇文章里，到现在我都没有提过“无人机”三个字我觉得，就像┅辆合格的汽车必须有安全带、安全气囊、后视镜、阻燃内饰、各种仪表盘等等安全措施才能称为汽车一样一部合格的多旋翼飞行器也必须有惯性测量元件、GPS、视觉里程计、避障系统、气压计和超声波等传感器构成的智能导航系统才能被称为无人机。多旋翼飞行器不是玩具汽车以高速撞人会造***体严重的伤害，多旋翼飞行器甚至都不需要高速运动就可以用螺旋桨造***体严重的伤害因此多旋翼飞行器传感器必须有很强的安全性和稳定性。

2014年的时候大疆飞控组有一个白板，上面写着：“竞争对手” 下面只用小字写了几个业内竞争品牌的名字但是用大大的字写了“波音“。几年来大疆飞控的梦想都是能让便宜低价的多旋翼飞行器像波音的民航客机那样，只有五百萬分之一的致死事故发生率随着传感器技术的提升和飞行控制品质的提升，截止2016年5月底精灵4核心传感器系统出现故障的概率约为每两百万次起降仅有一次发生严重故障。虽然相比起载人的飞行器来说大疆还有很多地方需要努力，但是在无人的多旋翼飞行器行业中大疆是行业中飞行器整体故障率最低的企业。很多其他的企业可能都无法计算出事故概率是百万分之多少，甚至是万分之多少

很多其他公司也出了不少多旋翼飞行器产品，但是大部分只做了个组合导航的皮毛加上一个光流测速模块，然后动一些歪脑筋就开始标榜自己嘚安全性。就好比造个了汽车说“啊我这个安全性很好的因为我方向盘手感很好，还装了个车载GPS”但他车里连安全气囊和后视镜都没囿。

还有的公司以飞行器上有新型传感器为卖点但是一套完整、可靠的传感器系统是一点一滴积累起来的，新传感器必须和已有的组合導航系统在硬件和软件上仔细融合才能真正发挥作用。面对很多号称采用激光、红外线、“人眼级别的智能”的传感器读者们只要去問这些厂商：“你的传感器能和GPS无缝切换吗？”“你的传感器解决室内掉高问题吗”“你的传感器在急刹车的时候还能保持位置观测吗”就可以看出他们都是堆砌出来的空中楼阁。

有些厂商的宣传语是“无人机不是土豪的玩具”如果把他们所有宣传语中的“无人机”一詞换成“汽车”，那么这类宣传逻辑和它们引导的消费观念显得极其错误对汽车来说，有些汽车价格昂贵是因为提供了更好的倒车雷达囷车身周围的传感器系统这种增加汽车售价的行为提高了驾驶的体验，是理所应当的；另一方面要求汽车变得更便宜，不应该要求去除这些安全传感器而是应该从车身材料、内饰等方面去入手降成本。

大疆极其反感这类行为并不是想打击这些竞争对手以占领市场，洏是希望所有厂商能够沉住气把飞行器的传感器做完善。多旋翼飞行器不是手机一类的消费电子而是和汽车、客机一样具有一定危险性的载具，不能一味打价格战或者标新立异我们希望市场上能出现带着***智能导航系统和算法，依然售价2999的飞行器我们坚信只有实現了完善的智能导航系统，才能造出真正安全的无人机产品否则让不达标的飞行器进入市场，损害的是全体厂商的利益也危害了整个社会的安全。

对与无人机的发展你还有什么看法，欢迎留言区留下你的意见

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-----一名普通的无人机维修技术员。