無人機通過機器視覺進行自主避障的過程，主要依賴于視覺傳感器捕捉環(huán)境圖像信息，并經(jīng)過圖像處理和計算機視覺算法分析，來識別并定位障礙物，進而實現(xiàn)避障。以下是該過程的關(guān)鍵要點：

1. 視覺傳感器捕捉信息：無人機通過搭載的視覺傳感器（如攝像頭）來捕捉周圍環(huán)境的圖像信息。這些傳感器能夠?qū)崟r獲取無人機周圍的視覺數(shù)據(jù)，為后續(xù)的圖像處理和避障算法提供基礎(chǔ)。

2. 圖像處理和計算機視覺算法分析：捕捉到的圖像信息會經(jīng)過圖像處理和計算機視覺算法的分析。這些算法能夠識別圖像中的障礙物，并估計其距離和位置，從而為無人機提供避障的依據(jù)。

3. 避障決策與路徑規(guī)劃：基于識別出的障礙物信息，無人機需要進行避障決策和路徑規(guī)劃。這包括計算避開障礙物的最佳路徑，以及根據(jù)實時環(huán)境調(diào)整飛行軌跡，以確保無人機的安全飛行。

4. 執(zhí)行避障指令：無人機會根據(jù)規(guī)劃好的路徑生成控制指令，并控制相關(guān)硬件執(zhí)行避障動作，如調(diào)整飛行高度、速度或方向，以避開障礙物。

無人機視覺避障還涉及多種具體技術(shù)，如立體視覺避障、單目視覺避障、紅外視覺避障和事件相機避障等。這些技術(shù)各有優(yōu)缺點，并適用于不同的應(yīng)用場景。例如，立體視覺避障通過兩個或多個攝像頭采集圖像，利用立體視覺技術(shù)計算場景中物體的深度信息，適用于需要高精度測距的場景；而單目視覺避障則通過單個攝像頭采集圖像，結(jié)合深度學(xué)習(xí)方法識別障礙物，適用于室外環(huán)境或成本敏感的場合。

無人機通過機器視覺進行自主避障是一個復(fù)雜的過程，涉及多個環(huán)節(jié)和技術(shù)的綜合運用。