零零无限科技有限公司（如何评价零零无限 Hover 2 无人机的可旋转视觉雷达 Optical Radar？）

在评价这个可旋转的视觉雷达之前，先给这款飞机做一下定位，大家有一个评判预期，这样我们就可以评断出在怎样的资源下，这个设计的好与不好。关于这个回答中，所有图片均来自其官网还有宣传视频，只能够通过侧面的信息，去猜测相关的表现以及用途。

今天在公司群了看了他们的宣传片以及看了一下官网的资料，对这款飞机印象很深刻。

定位：

这款无人机在 kickstarter 上面

价格：$399（大概两千多）起步，封顶的顶配套餐是 $799（大概五千多）。预计是在明年发货。

人群定位：消费级无人机用户（初级无人机用户，毫无航拍经验）

使用定位：航拍娱乐，社交，旅游记录

价格对标：如果是从价格上面来看的话，可以横跨到：DJI Spark，DJI Mavic Air，DJI Mavic Pro（第一代）

参数对标：但是从官方的宣传上面看的话，实际上功能上对标的是：Skydio R1，DJI Mavic Air

先来说说视觉雷达的好处：

目前绝大多数无人机的避障都使用双目视觉模块来实现，远离就是通过计算机视觉快速地对真实世界做三维信息的构建，通过 depth 信息分析出和障碍物的距离。这个在大疆的机型中已经运用得相对成熟了，而一般大疆的飞机都采用 Movidius 的芯片，原因是因为功耗很低，而且解算效率也还可以。起码能够做到 15 赫兹左右的监测频率。

而大疆的飞机当中，实现全向避障的 Mavic Pro 2 系列，还有 Phantom 4 Pro V2（可能还有其他的产品线），基本都是在机身上不断地塞摄像头。我还没有去考究塞这么多摄像头本身要消耗多少电力，再加上解算的话电力就会进一步增加。而且重量也会影响无人机本身在空中的消耗。多一 1 克，电机都需要设计更多的冗余动力。所以并不是所有的飞机都实现全向避障。

但是 Skydio R1 这个奇葩产品就做了这样的事情。在机身上安置了 13 个摄像头，而且摄像头多用于航线预测和避障。要知道 Skydio R1 只有 16 mins 的飞行时间。

今天看到 Hover 2 的视觉雷达，让我觉得很兴奋，也很佩服这个设计师的设计，非常聪明地解决了这个问题。做法是直接地把视觉雷达做成会动的，从而减少了摄像头的增加。

因为飞机机头的方向只有一个，但是对于视觉雷达来说，却可以自由地旋转，这样的话可以想象得到飞机前行的时候，那么飞机就监测前方障碍，倒后飞行的时候雷达就以反方向监测，这样可以给飞控刹车的决策指令。这个设计就很“鸡贼”了。

总体来说这样的话，就用了两个摄像头解决了四个摄像头要做的事情，而且因为雷达会在飞行的过程中左右扫动，一定程度上能够扩大视觉模块的监测范围，继而把原本左右两侧的监测模块也减少了。可以说这一个设计，一定程度上用极少的资源，减少了摄像头的投入。这么一干的话，可以明显发现采购的零件少了，成本下降了，视觉处理器的压力少了，起码数据量是骤减的，重量也一定程度上减少了。（但是这里其实增加了电机，待会我会说）

说说不好的地方：

其实这里用了一个不太好的示例。在滑板的场景中，尤其是这种，玩高速滑板的，那意味着无人机能够高速运动，并对人物进行跟踪。以目前 Hover 2 释放出来的信息来看，高速飞行以及快速主动避开障碍，应该还是会吃力的。这个小的预判从下面的硬件参数上得出。也希望实测可以对我的这个预判给予否定。

而且电机的增加，在高速运动，不断变动机头的姿态飞行的时候，这个雷达如果要跟上高速的运动则以为着雷达电机的高速转动。显然，这会收到限制，再说，电量的消耗也大。

比如图例中这个场景，其实明显深度信息拿得还不够，从飞行轨道预测上，应该是足以让无人机在丛林中穿越过去的，但是成功率就值得怀疑了。如果是 Mavic Air 啊，Mavic Pro 啊这些肯定是直接提示你别飞行了，更别说自动飞行了。但是 Skydio R1 的飞机从 YouTube 上面大量的评测看，成功概率非常高。

这一方面需要对三维信息掌握得足够准确，也需要飞机在本身的航线预测上，有足够高的判定值，飞机才会飞过去，我相信除了本身三维的信息以外，还会有一些 Machine Learning 的 Module 用于 航线预测上。但这两者都依赖处理器。

Hover 2 采用的是 Qualcomm snapdragon 处理器，而这个处理器一般用于智能手机上面，据说 Go Pro 也是用这个处理器。好处当然是相对便宜啦，坏处就当然是处理性能了。对于视觉雷达来说，就是刚好了。但是如果遇到一些光线不足，或者是相对复杂一点的情况，估计性能冗余就没有了，那么这个避障的效果应该会受到影响。虽然没有说具体使用的是什么 model 的 snapdragon，但是如果你回想一下 Samsung S9，GoPro 等设备，大概可以感受到。

除了让飞行器的飞行速度受限之外，对于物体以及人物的姿态识别应该也会受限。毕竟，处理性能有限。这个受限是跟下面这个怪兽来比的。

Skydio R1 用的是顶级的配置了，Super COMPUTER，256-core Nvidia Jetson GPU，Quad-core 64-bit ARM CPU，4GB RAM。这个芯片的目标就是向 EDGE Computing 出发的，将 AI 部署到 ROS 上。况且，你想想，这是一台拥有 13 个摄像头的无人机啊，等同于把计算机视觉引入到飞控决策当中了。所以如果你看 Skydio R1 的评测视频的话，你会发现这台设备在空中的姿态调整速度极快。这也跟敏感的传感器，以及敏感的避障算法有一定的关系。基本上极限运动，高速追踪这台飞机玩得 666 了。

当然价格也很感人，16 分钟飞行时间的飞机，要过万的人民币。真高端玩具了。不过貌似最近 Skydio 也在做 SDK，如果开放视觉模块，会有很多有趣的东西出现。

总体而言：

你用 $399 的价钱，去尝试体验到 $1999 带来的乐趣。再说摄像头的性能也很棒了，也不是定位什么极限运动玩家，用来旅行航拍，轻便，高清，可玩的点足够丰富，这才是用户想要的。

我对这款飞机还是非常看好的，用足够少的资源，打造出一台玩意极高的飞机，而且也让更多人体验到无人机带来的乐趣。再说，加了遥控器，这台飞机可以飞好几公里（宣传称），那么还是比 Skydio R1 的用户体验要棒。

目前来看，这个设计（可旋转视觉雷达 Optical Radar）还是一个好设计。