安装测距装置辅助导航是无人机感知周围环境的重要方法，而目前常用的测距装置有超声波传感器、红外传感器、视觉传感器和激光测距仪等。

2。2。1  超声波传感器

超声波是指声波频率大于20kHz的机械振动波，超声波传感器是利用超声波在传播

过程中产生的时间差计算距离。声波发生原理是通过激励电压使得换能晶片发生振动而产生机械波，拥有很强的方向性和穿透性。当然，超声波传感器也有很多缺点，比如，测量误差大（易受环境因素如温度、湿度和反射材料的影响）、信息量少、可能出现错误距离反馈等问题。根据以上特点，在无人机的室内导航问题上超声波传感器无法满足无人机定位的精确度要求。

2。2。2  红外线传感器

红外线传感器的核心器件是红外发射二极管与红外接收二极管，通过发射出一束红外光束，经不透明物体反射后传播回传感器，并产生应答信号，然后利用CCD对具有一定时间差的数据进行图像处理得出最终的距离数据。在周围不出现反光或折射率低的物体的情况下测量距离远，而且具有很高的频率响应。但是如果是检测距离越远的物体，对CCD分辨率提出的要求就越高，所以导致测量距离较短测量范围较窄，无法满足无人机在室内建图的快速性和全方位性。

2。2。3  视觉传感器

视觉传感器属于被动传感器的范畴，依据环境中捕获的光线构造像素的能力，目前常用的视觉传感器有单目摄像头、双目摄像头和深度摄像头。单目摄像头单独导航需要增加室内特征，基于地面标识与具有可识别的特征点序列[18],但无法提供准确的距离测量值，且视觉数据较大对控制器的运算处理能力提出较高的要求；所谓的双目视觉就是利用两个摄像头之间的相位差并结合空间投影模型来计算空间距离信息,在无人机领域中可以判断区域灰度值的相关性以实现立体匹配的目的，但同样由于事项避障和定位的处理信息量较大以及算法的复杂性而影响了控制的实时性要求[19]；深度摄像头再获取RGB图像的同时还能获取到每个像素点所对应环境的深度图像信息，可以方便的绘制出三维地图从而进行导航[20]，其缺点跟双目摄像头一样，由于视觉导航算法复杂不能满足控制的实时性要求。视觉导航对环境光线有限制，亮度经常变化的环境图像品质较差，比较容易导致判断出错。

2。2。4  激光测距仪

激光测距仪是利用发射光束和接收光束前后的时间差来测量到周围环境中可反射激光物体的距离，属于主动传感器，具有探测距离远测量精度高等特点。由于激光光束的传输速度是光速远大于声波传感器的声速，结合激光束的扫描速度（由内置电机转速

决定）也较快，因此激光扫描仪单位时间内获取环境局部信息的速度比超声波传感器要快许多。每测得一帧数据，激光扫描仪能够测得更大的角度和较多数据点，能更准确的感知周围的环境信息。同时由于激光光束的散射角小和发射性能好，不会出现重复反射和错误反射等问题，确保了采集到距离数据的准确性。但激光扫描仪由于激光的镜面反射损失，对环境中玻璃或非常光滑的物体材料无法检测，容易造成信息缺失。室内环境中，大部分都是墙壁或者垂直于地面的障碍物，可利用二维激光扫描仪所在平面的距离信息进行分析。激光扫描仪由于具备精度高、测速快、抗干扰能力强等优势，满足室内无人机导航所需的实际条件，为本文的理论验证和算法实现提供硬件保障。

2。3 室内导航基本问题

目前，室内导航主要可以分为辅助导航和自主导航两类。辅助导航如文献[21]中采用多个摄像头测量无人机的位姿，并将采集到的数据通过无线数据链传至上位机进一步处理与修正，再发出控制指令给无人机执行。辅助导航是目前无人机室内飞行控制中普遍采用的方式，通常是作为一种实验室中的研究手段，而自主导航显然更适合实际应用的导航问题的解决。