大疆无人机图标飞行介面上这图标是红色的是什么意思

[导读]说到无人机那自然而然会聯想到大疆无人机图标,但是由于大疆无人机图标的价格昂贵导致许多朋友望而却步而小米无人机由于价格便宜让许多朋友产生了浓厚嘚兴趣。那么问题来了小米无人机与大疆无人机图标区别有什么?

说到无人机那自然而然会联想到大疆无人机图标,但是由于大疆无囚机图标的价格昂贵导致许多朋友望而却步而由于价格便宜让许多朋友产生了浓厚的兴趣。那么问题来了小米无人机与大疆无人机图標区别有什么?

小米无人机与大疆无人机图标区别有什么1. 飞行器的状态

客机、多旋翼飞行器等很多载人不载人的飞行器要想稳定飞行首先最基础的问题是确定自己在空间中的位置和相关的状态。测量这些状态就需要各种不同的传感器。

世界是三维的飞行器的三维位置非常重要。比如民航客机飞行的时候都是用GPS获得自己经度、纬度和高度三维位置。另外GPS还能用多普勒效应测量自己的三维速度后来GPS民鼡之后,成本十几块钱的GPS接收机就可以让小型的设备比如汽车、手机也接收到自己的三维位置和三维速度。

对多旋翼飞行器来说只知噵三维位置和三维速度还不够,因为多旋翼飞行器在空中飞行的时候是通过调整自己的“姿态”来产生往某个方向的推力的。比如说往側面飞实际上就是往侧面倾根据一些物理学的原理,飞行器的一部分升力会推着飞行器往侧面移动为了能够调整自己的姿态,就必须囿办法测量自己的姿态姿态用三个角度表示,因此也是三维的与三维位置、三维角度相对应的物理量是三维速度、三维加速度和三维角速度,一共是十五个需要测量的状态

这十五个状态都对多旋翼飞行器保持稳定飞行有至关重要的作用。多旋翼飞行器最基本的能力就昰“悬停”事实上飞行器的控制器在后台做了一系列“串级控制”:在知道自己三维位置的基础上,控制自己的位置始终锁定在悬停位置目标的悬停速度是这里的控制量,当飞行器的位置和悬停位置相等时这个目标悬停速度为0,当飞行器的位置偏离了悬停位置时飞荇器就需要产生一个让自己趋向悬停位置的速度,也就是一个不为零的目标悬停速度;飞行器要想控制自己产生目标悬停速度就需要根據自己当前的三维速度,产生一个目标加速度;为了实现这个目标加速度飞机需要知道自己的三维角度,进而调整自己的姿态;为了调整自己的姿态就需要知道自己的三维角速度,进而调整电机的转速

读者可能会想哇为什么这么复杂。其实我们身边的许多工程产品都茬简单的表现背后藏着复杂的过程比如汽车的油门也是类似的,踩下油门之后有传感器测量汽油的流速、控制汽油的流速;然后有传感器测量发动机的转速、控制发动机转速……从踩油门到加速的过程中也有许许多多的传感器在测量汽车的各个状态量,并对这些状态量施加控制

知道十五个状态量是多旋翼飞行器做任何动作的基础中的基础,但是让飞行器在任何情况下都准确知道这十五个状态量是非常困难的事情因为现在的科技水平还没有能够实现让一个传感器同时测量这么多的物理量。几十年来人们发展出了一套复杂的技术,叫莋组合导航用GPS加上惯性测量元件、气压计和地磁指南针来让飞行器测量自己的十五个状态量。

小米无人机与大疆无人机图标区别有什么2. 組合导航

惯性测量元件是一种能够测量自身三维加速度和三维角速度的设备(实际上惯性测量元件有两种一种加速度计,一种角速度计为了行文方便,我们把这两种元件当做一种统称为惯性测量元件)。根据物理学原理加速度的积分是速度,速度的积分是位置角速度的积分是角度,理论上单靠惯性测量元件我们就可以知道十五个状态量。

人类的科技水平也的确实现了这一点:GPS还没被发明以前導弹上通常都装着一个精密的惯性测量元件,导弹打出去以后靠这个装置测量自己的十五个状态量然后控制自己飞越海洋和大洲。然而這种惯性测量元件会在测量的过程中慢慢累积误差元件本身的工艺、技术、成本越差,积累误差的速度就越快导弹上价值几百万的惯性测量元件飞几万公里后会积累十几米到几公里的误差,这种水平的导弹已经非常了不起了毕竟不是每个国家都可以在背后竖着洲际导彈和国际社会讲道理。

人体内也有惯性测量元件人的耳蜗充满液体,人运动的时候这些液体有惯性可以被耳中的神经感受到,因此测絀了运动的加速度然而人的惯性测量元件非常差,闭上眼睛也不摸周围的东西,只靠耳蜗感受的移动人基本没法走直线。

而多旋翼飛行器上用的低成本MEMS惯性测量元件精度就更差了,它测量的速度和位置在几秒钟内就会发散到几十米开外去完全没法用来规划控制自巳的飞行路线。

此外惯性测量元件还会受到温度、制造工艺的限制,产生一些测量的偏差比如说有时温度突然变化之后,一个静止的慣性测量元件会觉得自己转动了起来虽然它静止着,但是会输出不为零的角速度这类测量的偏差需要比较仔细的算法进行修正,而且往往不能单靠惯性测量元件自己的测量完全消除

地磁指南针是一种测量航向的传感器。指南针在人们的生活中作用重大在未知的环境Φ,不分南北可能寸步难行飞行器的机身正方向朝南还是朝北这个状态量用导航的术语来说叫做航向,也就是飞行器姿态的三维角度中嘚一个他在组合导航系统中是非常重要的一个状态量。

地磁指南针能够指南指北是因为地球表面空间中有看不见的横贯南北的地磁线哋磁指南针可以测量出穿过自身的地磁强度,从而指出当前自身相对于地磁线的偏转

同样地,这个理论虽然非常简单但是地磁线的强喥非常弱,很容易受到干扰

比如多旋翼飞行器通用的无刷电机,在运转的时候就会产生变化的磁场和地磁场叠加之后,地磁指南针就找不到正确的方向了地磁指南针的这个特性非常令人恼火,但是早期的多旋翼飞行器开发人员毫无办法因为这是唯一的能够确定飞行器在空间中绝对航向的设备。如果不知道这个航向就基本没办法进行组合导航。

气压计的原理最为简单因为地球表面海拔越高,空气樾稀薄气压越低,因此气压就能够给出飞行器的海拔高度不过,不出意料的是尺寸和重量适合在多旋翼飞行器上使用的气压计有很夶的缺陷,它的测量值会受到温度、湿度、空气流速、光照、振动等因素的影响单靠气压计非常难实现对高度的稳定测量。

组合导航技術结合GPS、惯性测量元件、地磁指南针和气压计各自的优缺点使用电子信号处理领域的很多技术,融合多种传感器的测量值获得较为准確的飞行器十五个状态量的测量。

前面说惯性测量元件的测量容易发散这个发散可以通过GPS来抑制:GPS可以获得三维位置也可以获得三维速喥,惯性测量元件可以获得三维加速度加速度的积分也是速度。在通过地磁指南针获得航向的基础上两种速度的观测就可以融合起来,通过GPS的测量值来发现并抑制惯性测量元件的发散惯性测量元件的发散被抑制住之后,它也可以更准地测量三维角度和三维加速度因此GPS和惯性测量元件在这些情况中互相取长补短。除此之外气压计和GPS互相提高了高度测量的精度,地磁指南针、GPS和惯性测量元件一同提高叻航向测量的精度他们都是利用了相同的融合、“互补”的思想。

组合导航技术中传感器互补的原理直接源于1948年诞生的信息论提出信息的概念以及如何从数学上度量信息的理论知识来自于克劳德-香农归纳出的信息论,信息论可以说是现代人类文明的基石之一解释清楚信息的本质之后,人们才能够用数学表示一个朴素而又深刻的原理:信息可以用来估计状态越多的信息可以把状态量估计得越准。

此后控制论的奠基人诺伯特-维纳与其他一大批工程师和科学家完善了通过信息进行状态估计的线性估计理论,进一步提出了传感器之间“互補滤波”共同减小误差的理论。在此基础上鲁道夫-卡尔曼提出了卡尔曼滤波器在通信、控制工程和飞行器状态估计领域广泛使用。卡爾曼滤波器还被实现在了阿波罗飞船的导航计算机当中使用星座位置和惯性测量元件互补测量阿波罗飞船的十五个状态量。

信息论、线性估计理论以及卡尔曼滤波器允许人们把多个具有误差的传感器通过数学方程融合起来利用传感器信息估计特定的状态量,而且越多传感器“互补”可以获得越好的状态估计。这样数学给工程学指出了发展方向:造更多牛逼的传感器进行互补,就能获得更好的状态估計能力大疆飞控总工程师鱼大人也曾经说过:“最牛逼的工程师都是在搞传感器。”传感器技术的重要性可见一斑

作为一种位置传感器,GPS具有诸多的问题GPS信号只有在开阔的空间内才能给出比较好的测量值,因为GPS接收机需要从天上的卫星获得信号这些信号要从太空传叺大气层,这么远的距离信号已经相对来说很微弱,所以必须要求接收机和卫星之间的连线上没有遮挡一旦有建筑甚至是树木的遮挡,卫星发下来的信号就有噪声GPS接收机就不能给出很好的位置和速度观测。在室内环境中GPS甚至完全不能使用。组合导航技术要想进一步發展就需要寻找其他能够在GPS不能使用的环境中使用的传感器。

一种较为简单的能够替代GPS测量高度的传感器是小型超声波模块通常这种模块具备一收一发两个探头,一个探头测量回波的时间一个探头发出超声波,能够算出导致声波反弹的物体离探头的距离现在在淘宝仩,只要10块钱就可以买到一个能够比较准确测量几米内物体距离的超声波模块被广泛用在大学生制作的小上。这种10块钱的传感器没有比氣压计和MEMS惯性测量元件性能高多少它发出的声波容易发散,探测到的物体不一定位于探头正前方另外声波也容易被空气中的水雾、振動所影响,给出完全错误的观测因此,超声波模块最好的使用场景是对着地面测量自身和地面的距离。

小米无人机与大疆无人机图标區别有什么3. 视觉感知系统

另外一种替代品是视觉感知系统1970年之后,随着数字成像技术的发展相机作为一种传感器开始被广泛研究。因為人可以通过自己的视觉估计视野中物体的位置、距离而相机的原理模拟了人的双眼,所以研究者们利用相机的二维图像反推图像中物體的三维信息具体牵涉到仿生学,模仿人的特点这种和二维图像推算三维信息相关的技术和数学理论发展成了一个独立的学科——计算机视觉,也被称作机器视觉

视觉感知系统是目前世界上最热门的机器人学和机器视觉领域研究课题。其原理是利用一个或者多个相机構成的视觉传感器系统采用复杂的算法,通过二维的相机图像推算出视野中物体相对与视觉传感器系统的几何中心的运动信息如果假設这些物体都是静止的,那么相对运动其实代表了视觉传感器本身的运动理论上,计算机视觉技术能够单凭一个相机就可以准确测量十伍个状态量但是与其他传感器类似,相机也有很多的缺陷包括无法恢复尺度、成像质量有限、计算量消耗巨大等等。幸好我们还可鉯把视觉感知系统和其他传感器结合起来,互相提高测量精度

聪明的读者肯定能够想到,把视觉感知系统和之前说的所有组合导航中用箌的传感器融合起来GPS信号质量高的时候用GPS组合导航,没GPS的时候用视觉感知系统替代GPS不就解决问题了吗。这确实正是目前工程师和科学镓们正在努力解决的问题也是精灵4上初步实现的技术。在介绍精灵4是如何结合视觉感知系统和组合导航技术之前我们先简单介绍两种巳经比较成熟的视觉感知系统:光流测速模块和视觉里程计。

光流测速模块顾名思义只能测速度。通常一个光流测速模块由一个相机、┅个惯性测量元件、一个超声波模块构成它的主要原理是计算机视觉技术中于1981年被发展出来的“光流追踪”算法。

“光流”的概念最早茬1950年代由心理学家和生物学家提出指的是一个观察者和他在观察的事物发生相对运动时,这些事物在他眼前成的像会产生“运动的模式”人脑利用这种“运动的模式”能够更灵敏地感知周围什么东西在动。比如下图中读者一看就可以直观理解“光流”的意义。

后来计算机科学家布鲁斯-卢卡斯和金出武雄在1981年发明了Lucas-Kanade算法通过算法计算出连续拍摄的图片上的光流,并证明了光流可以反解出相对运动的速喥虽然三十多年来,Lucas-Kanade算法始终被公认为最好的“光流追踪”算法但是它有比较大的局限性,它包含很多假设比如假设连续图片的平均亮度相同,比如假设图片中的物体只发生平面运动等等另外,光流算法算出的速度是没有尺度的因为相机图像的单位是像素,所以咣流算法只能给出“你现在的速度是10个像素每秒”但是没法算出10个像素是1厘米还是1米。恢复尺度的方式是增加一个超声波模块测量平面運动离相机的距离这样就能够把像素运动转换成真实的运动。最后如果要让光流测速模块在晃来晃去的多旋翼飞行器上也能使用,通過惯性测量元件找出图像所代表的平面也是必须的这一点需要两种传感器在算法上进行很好的配合。

光流算法原理上只可以测三维速度不能直接测量三维位置。我们同样可以通过把光流测速模块测出的三维速度积分获得三维位置但是就像惯性测量元件积分会发散一样,光流测速模块积分得到的位置也会发散好在它不会天马行空地失去控制,和组合导航技术中除了GPS之外的传感器妥善融合之后它可以莋到悬停时测量的位置不发散。因此可以说光流测速模块只在有限的条件下能够替代GPS

光流测速模块已经形成了非常标准的解决方案。大疆悟以及精灵3上都装载了自主研发的光流测速模块另外著名的开源飞控产品Pixhawk中包含了一个叫做PX4Flow的光流测速模块,并且开源了所有的代码囷硬件方案所以光流测速模块目前已经广泛出现在了各大厂商的多旋翼飞行器产品上。

视觉里程计相比光流测速模块增加了直接测量位置的能力,所以才叫“里程计”视觉里程计比光流测速模块能力更强,性能更好

读者可能会问,为什么听起来视觉里程计和光流测速模块参与的传感器数量差不多(光流测速模块甚至还多一个超声波模块)但是视觉里程计能力反而更强呢。这里的原因不在于传感器硬件而在软件算法上。前面已经说到光流追踪算法有很多简化的假设只能测量平面运动,增加其他传感器硬件一定程度上是为了把那些为了计算方便而简化掉的因素重新弥补起来

而视觉里程计算法则比起前者要复杂得多,不但要通过图像反推出视野中物体的平面运动还要反推出这些物体的三维位置,并且基于这些物体的三维位置做很多次的优化计算算法复杂度成倍于光流测速模块。有些视觉里程計的算法甚至包含完整的光流追踪的算法但是仅仅把计算光流作为预处理图像的步骤。

视觉里程计能够直接测量位置测量值也比较准確,不会像光流测速模块那样发散通常比较优秀的视觉里程计飞100米之后只会积累十几厘米到几十厘米的误差,这个测量水平虽然比起军倳级导弹上面几百万的惯性测量元件还是差点儿意思但是考虑到视觉里程计的价格极其低廉,对比起来它的性价比非常高

视觉里程计囿几个不同层次的难度,最简单的是两个相机构成的双目立体视觉系统加惯性测量元件最难的是一个相机构成的单目视觉系统加惯性测量元件。如果视觉里程计和光流测速模块硬件一致那么这里的视觉里程计采用的是单目视觉系统。目前双目立体视觉系统加惯性测量え件实现自身状态观测已经是比较完善的技术,而单目视觉系统则是活跃的研究方向世界上做这个研究方向较好的大学有美国的宾西法胒亚大学、瑞士的苏黎世联邦理工学院、英国的牛津大学、我国的香港科技大学和其他一些欧美院校。

单目视觉系统和双目立体视觉系统兩者对比起来他们的算法难度差别很大。视觉里程计的算法关键点是前面说的“通过连续的图像反推出视野中物体的三维位置”对于囷人眼结构类似的双目立体视觉系统,这一点比较容易因为一个物体同时出现在左右两个相机的视野中时左右视野有视差,视差可以帮助解算物体的位置只需要用简单的几何关系就可以实现,这已经是非常成熟的技术

但是对于单目视觉系统,只有一个相机就没有视差没法做简单的几何关系的解算,所以算法必须能智能地在局部范围内同时估计很多个物体的位置然后在自身移动过程中通过位置移动產生视差,然后进行多个物体的位置的最大似然估计从而推算出这些物体比较准确的位置。这个过程包括很多个环节大部分环节在学術界都没有公认最优的方案,因此还没有成熟的技术

因为原理相对简单,所以双目立体视觉系统构成的视觉里程计在三十年前就开始被研究了1980年代早期,NASA工程师、著名机器人学家汉斯-莫拉维克就已经制造出了这种状态测量系统关于汉斯-莫拉维克的另一个故事,我在知乎问题中“有哪些与控制、机器人等相关的 quotes - YY硕的回答”也有提到。

在经年累月的优化之后2004年,NASA成功把视觉里程计和惯性测量元件构成嘚视觉定位系统装在“机遇号”和“勇气号”火星车主频仅有20MHz的特制芯片上送上了火星,它可以帮助火星车通过一对双目相机非常准确哋记录自己走过的路线2007年,参与火星探测任务的计算机科学家和工程师们把这个激动人心的过程写成了一篇论文《计算机视觉在火星》(Computer Vision on Mars)这篇文章吸引了很多计算机视觉研究人员投身视觉里程计的研究,也极大推动了视觉里程计在机器人学中的应用

小米无人机与大疆无人机图标区别有什么4. 精灵4的传感器方案

大疆在精灵4上实现了双目立体视觉系统加惯性测量元件构成的视觉里程计,飞机上装了两套双目立体视觉系统一套向前看,一套向下看一共是四个相机。

两套双目立体视觉系统都参与视觉里程计的计算通常情况下以向下看的雙目立体视觉系统为主,如果向下看的相机对着一些特征不明显的环境(比如纯色的地板、海面等等)感受不到什么图像变化,视觉里程计会自动切换到向前看的立体视觉系统做测量计算虽然精灵4采用的都是较为成熟的机器视觉技术,但是由于精灵4上机载的计算量非常囿限大疆还是下了相当久的苦功去优化算法,并使用了Movidius公司制作的图像算法处理专用芯片结合Movidius公司的图像处理算法库优化四路图像处悝的性能。值得一提的是不久就会面世的Google Project Tango也使用了Movidius公司的这款芯片。不过因为Movidius公司的芯片不包含视觉里程计的算法所以Google的这款产品中視觉里程计的算法应该与精灵4的算法有较大差别。

两套双目立体视觉系统还带来了视觉里程计之外的两个好处:1. 向下看的一套双目立体视覺系统可以探测下方地面上物体的三维位置从而知道地面的距离;2. 向前看的一套双目立体视觉系统可以用来探测前方场景中物体的深度,产生深度图进行障碍感知深度图还可以用于重建一个飞行器周围的局部地图,以进行精细的运动规划这就是精灵4指点飞行的基础,茬这篇文章中不详细介绍了

除了增加视觉里程计之外,精灵4上还增加了内置的超声波模块所以精灵4上一共有GPS+惯性测量元件+气压计+地磁指南针+超声波模块+双目视觉系统六种传感器。其中双目视觉系统有两套共4个相机;惯性测量元件有两个,实现双冗余备份;地磁指南针吔有两个同样双冗余。当工作中的惯性测量元件或者地磁指南针受到严重干扰的时候系统会自动进行备份切换,切换到另一个传感器仩

有了这些传感器以后,组合导航系统升级成为了智能导航系统智能导航技术极大拓展了飞行器可以活动的空间,当有GPS的时候系统鈳以通过GPS为主进行十五个状态量的测量,视觉里程计依然可以继续运作提供额外的速度和位置的测量值进一步提高精度;GPS信号不好的时候,视觉里程计可以接替GPS为整个系统提供稳定的观测智能导航系统中有三种确定高度的传感器:超声波、气压计、双目立体视觉,这三種传感器几乎可以覆盖所有让传统多旋翼飞行器头疼的定高场景:树丛上方、室内、靠近建筑的位置、大风环境等等

以上就是小米无人機与大疆区别有什么的全部内容了,当然如果当真想买无人机还是不建议各位买小米无人机的,毕竟提到小米无人机我们想到的第一件倳都会是小米无人机在发布会上炸机事件

(本文来源于网络,由千家智客进行整理编辑如有侵权,请联系删除)

系统能远程控制“鋶氓”无人机

上次写无人机相关的文章还是2017姩6月份:

彼时,贫穷的我在观望了好几年后,终于等到Spark这样一款便携又便宜的旅行航拍利器于是第一时间入手,迫不及待地在公号上留下了 “雪山草原,大海等等我呗。” 的字据

如今,两年半时间过去了期间,摔坏了三架飞机更换了两代产品,拍过雪山草原,平原湖泊,大海是时候回来还愿(晒图)一波啦 :-)

纯晒图有点骄傲了,水平一般互联网时代,美图谁还没看过呢所以,还是当莋无人机航拍的入门攻略来写吧借教程之名,行晒图之实

  • 为什么要买无人机买什么样的无人机?
  • 航拍经验分享拍点啥?怎么拍

为什么要买无人机,买什么样的无人机

其实这个问题和早些年你问,为什么要买单反相机买什么样的单反相机,配什么镜头如出一辙沒有标准答案,取决于你的需求

对于大多数人来说如果问出这两个问题,那说明你既没有相关需求也没相关知识和技能,那买来多半昰闲置了不要问,如果有钱非要问那就是买买买!买最新,最好最贵的,然后我们闲鱼见 :-)

回头说说我自己的选择买无人机,最主偠的目的当然是旅行装逼了。这年头装逼的人太多,要混出头还是挺难的迫切需要一些与众不同的视角,上帝的当然最好了

比如當别人在讨论羊卓雍错的湖水是在甘巴拉山口俯瞰最蓝,还是下到湖边近看最闪亮的时候你可以说各有各的美,但是只有在湖边俯瞰时才能真正感受到蒂凡尼蓝的晶莹和剔透。

既然是旅行如果不追求作品出版或者卖钱,那当然要选轻便的机型了尤其是涉及到徒步登屾之类的路线,背包能轻一点是一点对于旅拍来说,最好的无人机是性能基本够用,你能够毫不犹豫随身携带的,而不是功能强大但是嫌重搁在家里的那架

以Spark为例,基本是大疆在消费级无人机产品线中功能目标定位最低端的机型了(除了Tello这个没有机械稳定云台的玩具飞机以外),我用了大概一年半的时间基本够用,没有感觉对我装逼行动造成特别大的困难

比如春天赏梅,坐个渡船自然逍遥從空中品味一下船在画中游的感觉,那就更完美啦

秋天在西湖边看个红叶爬上九曜山也不够看的呀,再飞高点呗

即使大冬天的飘雪的ㄖ子,也木有问题出门拿上就走,赶在游船清雪出行之前飞上两趟

六角的亭子和雪景更配哈

傍晚起飞也没问题,别等完全天黑了再降落就好

早上就更行了不到长城非好汉,站的高看得远,飞起来也可以更早一步看到日出 ;)

再高点呢,珠峰没试过海拔4574米的鬼湖拉昂错,拍个全景雪山倒影图妥妥的。(虽然Spark的官方指标最高起飞海拔是4000米)

以上照片,绝大多数是用Spark拍摄的无它,只想说其实,简单装逼最基本的机器完全够用了,关键是你要能在合适的时间到达合适的地方,然后最关键的是,飞机在身边

再从数据的角喥说明一下,截止今天这两年半的时间,除了几次长途旅行平时主要是周末在杭州周边各处溜娃闲逛,拍拍西湖西溪之类,累计空Φ飞行时间大概三十多个小时飞了两百个架次,飞行距离111公里的最高起飞海拔是在西藏阿里半路某山口,海拔4823米这其中,三分之二應该是用Spark飞的大概拍了五千到一万张照片,不算多但相比多数人,隔两周飞一次应该也算高频使用了。

总体来说什么飞行速度,續航时间遥控距离,极限拉锯飞行里程等等其实都不太重要,指标好一点当然最好差一点,也不用太过操心毕竟,对于无人机来說机械稳定云台保证图像的稳定性是第一重要的,是拍出来的照片能看和不能看的区别其它问题都是小问题了。器材党和键盘党就是顧虑太多但是行动太少。

比如遥控距离和续航能力如果你不追求远距离拉锯,实际上多数时间你的飞行范围应该在半径一公里,高喥一百米以内再远了,你为什么要在这个地点起飞呢再高了,除了辽阔的大景观多数情况下,距离被拍摄物体太远没有细节,太潒谷歌地图视觉效果未必好。

比如宏村这张拉到极限五百米的高度,外加9张拼图才拍全的很普通,做为地貌图OK作为照片,视觉效果一般

不如五十米高度的拍摄角度好

实际上2米的高度,近景这种更有特色一点

当然有时也有例外,比如新疆的特克斯八卦镇五百米嘚高度拼图也只是勉强在镇边缘的角度,从侧面拍全了在镇中心的位置,如果要想一张俯拍图全景估计得飞到一千五百米以上的高度叻。

白天八卦镇的形状线条不明显贴一张别人夜晚在热气球上拍的全景照吧,也是侧面的角度

小结一下为什么买无人机? 多一个装逼嘚角度买什么样的无人机? 对绝大多数同学来说没有概念的话,大疆的基本款就够用了比如前两天刚出的mavic mini就很好,虽然我不会选洇为没有raw和全景功能(所以你不知道这两是啥意思? 那对你来说就没关系啦 :-)

我现在用的机器是Mavic air一年前换的,主要的原因是Spark摔了三次DJI care保險用完了 :-)

次要的原因有三: 一是有拍摄RAW格式照片的能力,二是全景拍摄性能有大幅改善节省拍摄时间,三是续航时间比Spark长所以你看,我對画质和功能还是有追求的前提是不牺牲便捷性。实际上mavic air虽然更重,但由于旋臂折叠设计的原因实际收纳携带体积比Spark还要小一些

借網上的一张图比较一下,从左到右分别是收纳状态的 mavic pro,mavic airspark。

至于下图这个起飞重量249克的 mavic mini, 折叠尺寸比mavic air还要小一点但是厚度更高,所以总體便携性应该类似了顺带提一下为什么mavic mini总量设计是249克,因为小于250克的飞行器无需登记备案 :-) 不过限飞政策这些是一样的,所以实际也没哆少区别就是了

飞了两年半,多少也有些经验虽然大多是基本知识,但是对新手快速入门或许有些帮助

答案是如果你买的是大疆,那么不可以

为什么不行,因为安全和隐私两个原因每个国家都有航空管制条例,小型消费级无人机在早几年可能还是新生事物,属於监管的空白但是这两年,基本上大多数国家都开始完备相关法规制定相关规则。

以中国来说基本上在机场附近二三十公里范围的領空和军事区域上空是禁止或限制飞行的

这张是两年半前刚买Spark时,截的一张大疆无人机图标内置的杭州市禁飞区域图红色区域完全禁飞,阴影区域可以飞但是限高120米

而再往前半年,大疆无人机图标是没有内置禁飞区的杭州上空随便飞(当然,机场等敏感区域凭自觉了)至于北京,贵为帝都待遇就更好了,六环以内完全禁飞

不熟悉的同学可能会问不让飞我偷偷飞不行吗? 答案还是不行因为禁飞功能是大疆无人机图标内置的约束功能,和GPS定位功能强绑定的在禁飞区域内,系统压根不让你起飞如果在飞行过程中靠近禁飞区,不昰飞不过去就是强制自动降落。当然也有破解硬件之类的奇技淫巧,但是绝对不推荐不遵守法律是不对的,而且飞行安全确实很重偠你也不想自己乘坐的飞机撞上无人机吧

至于国外,法规不尽相同机场和军事区域多半也是禁飞的,还有很多欧美国家在私人领空囷国家公园之类的地方也是禁飞的。这些限制区域虽然大疆无人机图标做不到内置限制,但客观上还是尽量遵守吧否则,罚款坐牢什麼的也不是开玩笑的

具体的限飞区域也经常会有细微的调整,以上图为例杭州的西溪湿地原本除了东边的一小个角落,其它区域在两姩前都是可以飞的但是后来禁飞范围调整了,导致福堤以东的大半个园区都被划入了禁飞区我飞晚了,导致无法拍摄到春暖花开的绿堤。

只能在剩下的半个园区多飞飞了

幸好西湖的大多数空域都是可以飞的,只要你不是在白堤人头攒动的地方当着保安的面大摇大擺的起飞。禁飞区只是基本限制出于人生安全的考虑,很多热门景点的保安也会被领导要求阻止一切飞行器的升空 总而言之,遵守法律安静装逼,低调飞行

其实相比于西湖湖面,我拍的更多的是杨公堤附近的景点春秋早晚,变化更多一些

这个问题比较难回答简單说就是拍点在地面上拍不到的景色。什么景色地面上拍不到呢 大概就两种情况,第一是角度不同导致构图和光线不同,第二是高度嘚原因导致拍摄范围不同,站得高看得远嘛

上面两点影响,在很多场景中都有体现不过在含有水面的场景中尤其显著

因为水面的颜銫,和光线的角度有很大关系不同的角度,视觉效果完全两样

其次是构图因素水面附近如果没有高地,你很难获得一个较高的角度這样,角度较低构图的时候,水面前景和背景的面积比重不容易平衡很难同时展现水面自身和高出水面的物体,抬高了角度就可以兼顾前景,水面和背景的画面比例了

再举个例子以上图人像为例,为了画面中水面的大小比重靠的比较近拍摄,但背景辽阔的感觉就鈈太能体现此外,远景的雪山的位置可能也会和人像重叠如果能错开一些,会是另一种感觉

用无人机在稍微高一点的角度拍可以把褙景雪山的位置提高,也更容易表现整个场景的宽广当然两种构图方式没有对错好坏之分,换个视角不同的感觉而已

飞得高的另一个顯著优势,是拍摄风景全景照尤其是地面自身的景色,毕竟在地面上拍摄由于视角和各种障碍物阻挡视线的因素有些场景或者无法表現,或者拍摄范围有限这时候,就需要在空中拍摄了毛主席教导我们,无限风光在险峰也是这个道理。

再比如收割完的稻田散落嘚草垛,在地面上拍摄显然是无法完成的

既然是全景照,为了进一步提升拍摄范围效果全景拼图也是常见的手法,地面上当然也可以鼡拼接的方式拉宽场景范围但毕竟受制于视角限制,比较适合拍摄远处高于人眼视线平面的立体场景其它地面场景就不太容易表现了,在空中就没有这个问题了

比如油菜花田在地面上拍,不太容易表现宽阔的场景近景加一些其它立体景物加以点缀会比较容易一点

航拍的角度,用拼图的方式拉宽视角问题也不大

换个竖幅的便于在手机上观看

绵延的雪山和笔直通天的公路

宽阔的湖面和横贯天空的浮云

拍摄这类照片,主要是注意光线的明暗变化为了拍到远景,飞行高度一般在50米以上所以只要不是近处有快速运动的物体,多数情况下拼接起来不太会出现景物运动重影的问题。

如果说长画幅全景照在地面上也能完成,只是视角不同那么小行星照在地面上完成就会困难很多了(当然一定要拍也可以)

小行星照实际上是全景照的拓展,360度全景隔一段角度俯视/仰视/平视三个方向各拍一张,加上地面垂矗俯拍视镜头视角大小不同,一般由21到45张照片拼接和变形得到

小行星照通常比较适合拍摄地面上有较高景物的场景,比如像上图那样囿树木的场景或者下图这种城市的CBD区

原因很简单,这样的场景在最后呈现的效果上来看星球表面凸起的景观比较突出,强化了小小的煋球的感觉否则,星球效果的戏剧性就会差一些

所以拍摄小行星照的时候,飞行的高度一般不能太高最好不要超过场景中最高的景粅,这样才能营造出较好的效果

当然,有时候为了拍到完整的全景不得不提高飞行高度,也只能牺牲戏剧性了

其它拍摄方面需要注意嘚事项主要是无人机悬停的正下方位置,最好不要全部都是水面因为纯粹的水面表面没有可以用来定位的特征,即使有云彩树木倒影の类也会因为水面的波动,云朵的运动等导致无法比对,这种情况下很可能在拼图的时候找不到可以和其它角度的照片对应的参照點,导致无法拼接成功

所以正下方的位置最好是地面一定要是水面,也得需要有岩石湖岸,船只等可以参照的物体才行

最后小行星照片大疆的DJI Go软件没法直接出图,只能在软件内观看这时候你需要使用PTGui这个软件来自己拼接,实际上为了保证拼图效果质量上面的长画幅全景图也最好使用PTGui自己拼接,而非直接使用无人机自身机内拼接的图像

通常情况除了画质以外,机身自身拼图倒也没有太大的问题泹是无人机因为大风等原因,无法精确稳定的悬停和定位的时候机身自身的拼图就容易发生错位问题了,而外部软件并不假设拍摄位置凅定不变所以容错性好很多。

航拍视频看起来很美,但实际挺难我也没太拍好,简单说两句

拍视频难,主要的原因是因为视频後期处理起来,本身就比照片复杂很多单个镜头还好说,如果要切换几个镜头为了得到几秒的视频,往往就需要是用各种线性编辑软件剪辑大量的原素材才能完成如果不处理吧,一堆视频你也不会有耐心再看第二眼

其次,是视频的拍摄可能性太多反倒成为问题。洳果一定要拍切记一个原则,镜头的运动如非必要,尽可能的少刚拍视频的时候,总是忍不住要来个环绕飞行转向环拍,旋转俯拍上升下降拉个角度什么的,总之不动一动镜头或者机身就感觉浑身不自在,不是在拍视频。

实际上,后来处理视频的时候发現这类视频基本上都被我放弃了,运动镜头真的很难拍好不如规规矩矩的平飞就好了,甚至只是安安静静的悬停拍摄也好过混乱的动態镜头。运动镜头需要有明确的运动的理由。如果没有理由另可用剪辑切换镜头的方式来变化场景。

其它一些Tips包括:

拍摄视频时,哃样不要飞得太高因为飞得高了,平飞的时候视觉效果上,地面的相对运动速度不够快飞行的感觉弱很多。后期处理加快当然可以但是就需要很长时间的原始素材,另外如果地面上有其它运动物体比如汽车,行人什么的话加速后的效果就很不自然了。当然如果是拍摄天空云彩的话,加速后往往有运动微速摄影的感觉有时候效果倒也不错。

能不用运动档就尽量不要用运动档时无人机的前倾角度比较大,一方面可能拍摄不到远处的前景比如雪山,另一方面大概率会把旋臂的螺旋桨也拍摄到画面中来。真的要追求速度感請降低飞行高度。

尽量不要转向环拍如果一定要,尽可能使用“三脚架”模式否则转向的速度很难保证平滑,速度不均匀的跳动的话视频出来的效果就很难看了。

拍摄人像视频还是低角度侧面平拍比较好,跟随平移伴飞等等。高角度拍摄彗星模式等等,图新鲜拍一两次玩玩就好了

当然上面的Tips都是针对我这样的视频拍摄的业余人士和初学者的,专业人士请忽略

和相机相比,无人机拍摄最大的問题是多了炸鸡(坠落)和跑路(飞丢)的风险,所以安全飞行也需要关注一下

以我多次炸鸡积累的经验,需要注意以下几点:

首先确保你使用最新的固件,有问题及时检修比如Spark早期的版本,软硬件方面都还有一些问题经常发生飞在空中,掉线过热,GPS信号丢失指南针失灵等问题,我的第一次炸鸡就是因为GPS信号不好,没及时返厂检修飞在空中丢了坐标信息,找不到返航的位置远程着陆,赽到地面时因为建筑遮挡又丢了遥控信号,无人机失控自主降落过程中挂树上撞坏了。不过后来的版本和机型,这类问题越来越少叻

其次,不要贪飞我第二次炸鸡,就是为了拍摄那张可能再也拍不到的雪后湖面的小行星照在电量还有30%的时候,在湖面上空又拍了┅圈全景拍完后,低温加低电量触发紧急降落,遥控器拉高都拉不起来勉强拉飞到湖岸边,还是不幸落水报废幸好靠的近,把尸體捞回来了否则照片也没了。

其它由于风向等原因,飞得太远的时候也要注意不是你50%的电量飞过去,剩下50%电量就能飞回来的 ;)叧外爬高也是,上升速度大于下降速度千万不要以为起飞和降落相同的高度,所需要的时间是一样的

所以保守的做法,是在剩下30%的电量的时候就应该将无人机控制在肉眼可视范围内,做好降落的准备

然后,每次起飞前一定要等GPS定位完成,并通过软件设置在机内記录下当前位置,然后再起飞虽然现在大疆无人机图标软硬件的稳定性和可靠性比以前好了很多,但是偶尔还是会因为各种原因出现遥控信号不好甚至丢失的情况。这时候靠机身内置的失联返航功能,基本上是能够自行飞回来的

但是如果你没有提前存储好起飞位置卋界那么大,那你就等着无人机放飞自我吧你说丢信号的情况多不多? 之前飞Spark的时候这类问题比较多,后来换飞mavic air的这一年里我大概遇上过一两次吧,因为存储了起飞位置所以每次都还比较镇定,等一两分钟飞机返航飞得近一点,信号往往就重新连回来可以继续控制了。但其中有一次不知道是不是因为我在起飞点附近突遇强信号干扰的原因,还是机身自身问题整整过了5分钟,飞机都飞回头顶开始降落了,遥控信号才重新连上不过,还是安全降落了有惊无险。

另外不要企图在邮轮上使用无人机。一来金属的船身是个磁体大导体,会严重干扰无人机的指南针传感器二来,航行中的邮轮速度是很快的,别以为你在邮轮上跳起来还是落在原地无人机飛起来就也会乖乖的悬停在空中,不会的无人机一旦飞起来,多半就被轮船甩了飞不回来了,就算平飞速度能勉强追上降落的时候鈳是垂直降落的呢,大海等着你 :-)

最后的最后DJI Care换新服务记得购买,只要尸体捡得回来即使炸鸡了,花点小钱还能再换个新的有了保险,飞起来就放心多啦。。

用官图结尾太像广告了问题是我没收大疆钱啊,再贴张西湖雪景结尾吧


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