近几年溘然兴起的无人机，由于其是本钱和技能门槛最低的可悬停翱翔器，以是可以被广泛运用于专业拍照、农业植保、房地产、建筑勘探、灾害救助等多种领域。无人机的变革性在于它有能力在人类无法直打仗及的三维天下翱翔。一旦得到遍及，将会大幅提高生产效率并拓展人类的视野和体验。
无人机必须战胜的视觉跟踪难题
但无人机和自动驾驶汽车等无人驾驶设备不同，现在的无人机实在并不具备自主翱翔能力，它们除了根据预设的翱翔路线翱翔外，紧张还是靠操控者进行遥控操作。
现实的操控办法由于要靠操作者目视，或由无线图像传输系统传送实时画面，利用中可能会遇上视野阻挡或无线旗子暗记受阻的问题，从而影响无人机翱翔的安全性和适用范围。
其余，在人力本钱越来越高的时期，如果无人机须要经由专业演习的操控者才能利用的话，这即是变相增加了无人机的利用本钱，并直接限定其向其他领域的运用和拓展。
毫无疑问，让无人机具备自主翱翔能力会是无人机发展过程中必定会经历的阶段，而对后者而言，最主要的技能则是视觉跟踪技能。为了让无人机实现视觉跟踪，无人机先后经历ADS-B与雷达定位、旗子暗记点跟踪、视觉/超声波定位、人工智能式的目标识别等多个技能阶段。
沿用传统思路的ADS-B与雷达定位
无人机是从军用和民用飞机演化而来的，早期的大型无人机很自然地沿用了民/军用飞机上的“ADS-B广播式自动干系监视系统+扫描雷达系统”的思路。
前者通过GPS卫星确定飞机自身位置，并会定期向外广播自身的位置和航向。而谷歌公司此前也宣告开始动手研发小型化、轻量化的ADS-B模块，而且美国华盛顿的Echodyne公司则正在考试测验用分外合成材料，将战斗机利用的扫描雷达系统“移植”到普通的四轴翱翔器上。
但即便如此，这两者的本钱依旧在2000和1000美元旁边，对付消费级无人机来说，这个本钱和技能门槛依旧太高了。
旗子暗记点跟踪技能
既然通过视觉或声呐跟踪普通物体还有难度，那就先让无人机能够跟踪发出特定旗子暗记的物体。之前在国外众筹网站上一夜爆红的Lily Camera， 利用的便是类似的技能。
Lily Camera是一部便携型的中型无人机，用户须要佩戴无人性能“瞥见”的GPS跟踪器，将翱翔器“扔出去”，其能自动以 360 度环抱的办法跟随GPS跟踪器进行航拍。
让前者可以跟随佩戴者进行翱翔。这项技能虽然受到了额外GPS跟踪器的限定，但门槛和本钱要远比上面所说的技能要低，以是它的量产韶光估计会更早。
视觉和超声波定位技能
这同样是一种曲线救国的方案，毕竟视觉跟踪之前得让无人机“看到或听到”周围的天下。通过利用额外的摄像头和超声波接发装置，无人性能用光学或声学的办法扫描周围的空间。
无论是光学还是声学扫描的办法，都会产生巨大的数据量和运算需求，得益于智能机和干系打算芯片的飞速发展，可以在无人机飞控系统中可以加入运算能力更强大而且更加省电的处理芯片，让机器能快速判断空间情形。
而这项技能已经被搭载在大疆的高端无人机“悟”，以及其最新的入门机精灵3之上。凭借这个技能，它们乃至可以在没有GPS的室内进行大略的悬停。
但无论是光学摄像头还是超声波，它们都要依赖旗子暗记差进行判断，以是无力应对反差小或者消声/吸光的地面状况。
人工智能式的目标识别技能
在上面说的视觉定位的根本上更进一步，便是光学型的目标识别，这也是最贴近无人机实际利用状况的跟踪技能。通过光学/声学等形式，在搜集周边环境信息后，无人机无需特定的GPS或旗子暗记点，即可根据算法和实时数据判断和识别目标，从而进行视觉跟踪。
但它对无人机摄像头、处理器运算能力以及厂家识别算法，都提出了和很高的哀求。暂时天下上只有两个厂商有类似的视觉识别技能。一个是由德国公司Ascending和英特尔互助的研发的自动驾驶系统，一个是由海内厂商零度研发的Follow snap视觉跟踪技能。
前者须要英特尔定制的RealSense 3D摄像头才能事情，紧张用场是进行自主避障，而零度无人机上的Follow snap视觉跟踪技能，更多的是依赖运算能力和识别，通过无人机自主提取和识别跟踪目标的特色，再去主动跟踪。
一步一个脚印的技能打破
科学技能没有捷径，更加不可能一挥而就，在巨大成本投入之后，无人机的视觉跟踪技能才得以一步一个脚印地提高。
（上图无人机为技能验证机）
在技能层面上说，零度的Follow snap视觉跟踪技能是现时视觉跟踪技能的顶峰，其暂时紧张被运用于航拍的自动跟踪上。在此前举行的极客公园新翱翔时期活动中，零度的演示机可以在不用操控的条件下自动坚持良好的拍摄角度，可以对无人机的航拍进行最大程度的运用。
无论零度是故意还是无意，它的Follow snap视觉跟踪技能，是立在无人机自主翱翔和大规模民用化进程中的主要里程碑，无论之后的无人机运用向哪个领域开始，都将从这里延伸。这项技能可以改变无人机在各领域的运用，进一步向大众推广。
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