第2章无人机定高需求分析

第1章：双目视觉在无人机定高中实战

做无人机飞控这些年，我最大的感触就是——定高这事儿，看着简单，做起来全是坑。

你想想看，无人机在空中飞，高度不准会怎样？

所以定高精度，直接决定了无人机的可用性。我个人习惯把定高需求分成三个等级：

说白了，不同场景对高度的要求天差地别。但有一点是共通的——高度数据必须连续、平滑、抗干扰。

先聊聊大家最熟悉的GPS和气压计。这两个东西，我刚开始做飞控时也迷信过，后来被现实狠狠教育了。

GPS的水平定位还行，但垂直方向嘛……

我记得有一次在山区测试，GPS高度突然跳了8米，飞机差点撞树。从那以后，我再也不敢单靠GPS定高了。

气压计看着挺美——便宜、轻巧、功耗低。但实际用起来，问题一堆：

⚠️ 避坑指南
我曾经在夏天做测试，气压计放在机身上，电机发热导致局部温度升高，高度读数直接漂了2米。后来我学乖了——气压计必须做隔热，还要加温补算法。

既然GPS和气压计都不靠谱，那怎么办？

视觉定高，说白了就是让无人机「用眼睛看」自己离地面有多高。这个思路其实很自然——你想想看，人站在地面上，看一眼就知道离地多远，无人机为什么不行？

双目视觉的原理不复杂：两个摄像头像人的两只眼睛，通过视差计算深度。具体来说：

# 双目视差计算高度
视差 d = x_left - x_right
深度 Z = (f * B) / d

其中：
f = 相机焦距
B = 双目基线距离
d = 匹配点的像素视差

这个公式看着简单，但实际工程化时坑不少。我后面会详细讲。

视觉定高相比传统方案，优势很明显：

  💡 核心优势

  视觉定高最大的价值在于——它提供了绝对、无漂移、高频的高度信息。这在无人机控制中是质的飞跃。

不过，别急着高兴。视觉定高也不是万能药。我在项目中踩过的坑，随便列几个：

🔧 实战技巧
我建议的做法是：视觉定高做主传感器，气压计做辅助，IMU做短时融合。这样既能发挥视觉的优势，又能用其他传感器兜底。

下面这张图，是我梳理的本章核心逻辑。你看完应该能对「为什么用视觉定高」有个整体认识：

这张图把整个逻辑串起来了。你看，从需求出发，传统方案有硬伤，视觉方案有优势但也有挑战。所以实际工程中，我从来不会只用一种传感器。

嗯，这一章就聊到这儿。视觉定高的原理和实现细节，后面会一步步展开。你先把「为什么用视觉」这个问题想清楚，后面学起来会顺很多。