「农田环境复杂障碍物多，影响植保机作业」已成为植保界老生常谈的话题。田间障碍物不仅影响着植保机的作业安全，也影响着作业效率的提升。

  面对农田障碍物带来的困扰，我们是如何解决的呢？今天第七期《解码 T16 黑科技》，带大家聊聊 T16 的智能绕障功能。

  看过前几期《解码 T16 黑科技》的小伙伴都知道，T16 作为第二代植保无人飞机，新喷洒系统、插拔式结构设计，在多方面提升了作业效率。而对于在作业过程中，需要手动绕开障碍物这一效率低下且存在一定安全隐患的情况，T16 也给出了新的解决方案——智能绕障，让植保机可以高效地自动绕开障碍物。

  T16 智能绕障

  那么问题来了，要实现智能绕障，植保机要具备哪些部件呢？小编细数一下，主要有以下四大模块：

  •雷达（或视觉感知系统）：感知、跟踪并提取障碍物位置及大小信息；

  •导航：根据雷达提供的信息构建全局地图，规划绕行路径，计算绕行控制指令；

  •飞控：执行导航的飞行控制指令，负责植保机的底层控制；

  •APP：推送绕行的步骤和提示，显示障碍物位置及规划轨迹。

  配备这些模块后，植保机就拥有了实现自动绕障的基础。

  在此前，也有一些植保无人机推出了自动绕障的功能，但就最终效果而言，似乎都很难让飞手满意。

  这其中最主要的原因，是因为这些植保无人机只采用了感知系统的瞬时信息进行判断。在这种「障碍物认知不全」的情况下，植保无人机进行绕障时只能「走一步算一步」，机械式 90° 转向侧移一段距离，再「回头看」是否已经为前行的路留出与障碍物的安全距离，如果没有，就继续重复转向侧移与回头看的步骤，一直重复，直到确认前方没有障碍物为止。

  那么相比之下，T16 的绕障是如何实现更高效呢？

  在第三期《解码 T16 黑科技：DBF 成像雷达篇》里我们介绍过，T16 搭载的DBF 成像雷达，水平测角范围可达±50°，每秒可完成6,000次扫描，结合 SLAM 技术，T16 会将雷达探测到的数据实时加工成无人机周围的立体地图，并进行动态更新。

  DBF 成像雷达

  这样，T16 对雷达探测范围内的障碍物形状、尺寸都能了如指掌，无需在绕障过程中沉迷于「回头看」。

  不仅仅是「看得更清」，T16 还懂得找到绕障的最优路线。

  大家应该记得在使用 MG 系列植保无人机作业时，可以打开一个名为「协调转弯」的模式，能使作业效率提升 20%。这个模式原理在于，将无人机在不同航线之间切换时的两个 90° 转向动作优化成两个圆弧形轨迹，让无人机可以以更高的速度切换航线，从而提升作业效率。

  协调转弯

  而 T16 的智能绕障与协调转弯有着异曲同工之妙，基于了如指掌的环境信息，T16 在绕障时无需进行效率低下的 90° 转向，系统会在绕障前模拟出若干条平滑的绕行路线，并通过算法找到最佳路线并自动执行，绕障全程如丝般顺滑，提高作业效率。

  执行最佳绕行路线

  除此之外，MG APP 也对智能绕障功能做了不少配合改进。在 T16 执行绕障过程中，MG APP 会对 T16 的绕障状况进行实时飘窗提示，「准备绕行」、「正在绕行」、「绕行完成」都能一目了然，同时画面右下角会显示雷达图，可以直观查看障碍物及绕行航线信息，即便遇到相当复杂的障碍物环境，无法进行自动绕障时，MG APP 也会发出相应提示，这时飞手可以借助 FPV 摄像头，进行手动绕障。

  本期《解码 T16 黑科技》就到这里，大家对智能绕障有什么想法，可以在评论区和我们讨论哦~