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 但是别高兴太早，这种策略可以满足大多数应用场景，但是问题还远没有解决，看下面的左图，一架无人机刚绕从一座高大建筑旁绕过去，然后得到了如左图的障碍物深度图像，如果按照前面的策略，肯定是要往颜色最前的地方飞行，好那我要是告诉你其实右图是无人机和两座悬崖几何关系的俯视图，请你告诉我无人机会怎么飞，如果按照前述的策略，这又必将是一场刻骨铭心的事故。
 也许有人对windows98时代的迷宫屏保还有印象，屏保中，使用一直沿着左侧墙壁和一直沿着右侧墙壁都会最终走出迷宫，这是因为普通迷宫的拓扑结构就是两条平行线中间有一个通道，按照这种思路，无人机遇到下图这种简单策略躲不过去的障碍时，完全可以采取类似的方式，就一直向左或者向右寻找出路。即如果上面右图的局部场景的完整形态如果如下图所示的话，沿着图中的两条曲线为路径都可以绕过去，如果场景比下图更复杂，绕过去的路可就需要苦苦追寻了。
 虽然关于机器人在未知场景中的避障方法研究非常多，但是由于终究是未知场景，其中必然有复杂的搜索过程。
场景建模和路径搜索
再回到狗狗绕过大楼的例子，看下图，如果狗狗左侧右侧的路都走过，而且右侧其实没有那棵树的话，很显然的它下一次绕过这座楼的时候基本上会选择左侧的路（但是当右侧有颗邪恶的树之后，结论仿佛有所改变），这是因为它大脑里已经有了一幅地图，即有了这个场景的模型。
 无人机也是如此，无论是基于电子地图，还是其他来源，还是SLAM（即时定位与地图构建）获得了场景模型，就可以在机载计算机里用算法去搜索优化的避障路径。当前关于这种已知场景路径规划的研究很多，算法也是层出不穷（算法太多太复杂，本文暂不展开讨论），也是无人机避障发展的必然趋势。
 与传统的机器人避障技术研究相比，当前无人机的避障还处于很初级的阶段，但由于消费级无人机市场的火爆，大家也都在争先恐后地开展此类研究，可以预见，未来的避障时代中，将会有各自各样现在难以想到的方法用于无人机避障，有了这些技术的辅助，无人机的操作也将越来越安全，越来越简单。
无人机避障技术种类
红外避障
红外线的应用我们并不陌生：从电视、空调的遥控器，到酒店的自动门，都是利用的红外线的感应原理。而具体到无人机避障上的应用，红外线避障的常见实现方式就是“三角测量原理”。
红外感应器包含红外发射器与CCD检测器，红外线发射器会发射红外线，红外线在物体上会发生反射，反射的光线被CCD检测器接收之后，由于物体的距离D不同，反射角度也会不同，不同的反射角度会产生不同的偏移值L，知道了这些数据再经过计算，就能得出物体的距离了，如下图所示。
 超声波避障
超声波其实就是声波的一种，因为频率高于20kHz，所以人耳听不见，并且指向性更强。
超声波测距的原理比红外线更加简单，因为声波遇到障碍物会反射，而声波的速度已知，所以只需要知道发射到接收的时间差，就能轻松计算出测量距离，再结合发射器和接收器的距离，就能算出障碍物的实际距离，如下图所示。
 超声波测距相比红外测距，价格更加便宜，相应的感应速度和精度也逊色一些。同样，由于需要主动发射声波，所以对于太远的障碍物，精度也会随着声波的衰减而降低，此外，对于海绵等吸收声波的物体或者在大风干扰的情况下，超声波将无法工作。
激光避障
激光避障与红外线类似，也是发射激光然后接收。不过激光传感器的测量方式很多样，有类似红外的三角测量，也有类似于超声波的时间差+速度。
但无论是哪种方式，激光避障的精度、反馈速度、抗干扰能力和有效范围都要明显优于红外和超声波。
但这里注意，不管是超声波还是红外、亦或是这里的激光测距，都只是一维传感器，只能给出一个距离值，并不能完成对现实三维世界的感知。当然，由于激光的波束极窄，可以同时使用多束激光组成阵列雷达，近年来此技术逐渐成熟，多用于自动驾驶车辆上，但由于其体积庞大，价格昂贵，故不太适用于无人机。
视觉避障
解决机器人如何“看”的问题，也就是大家常听到的计算机视觉（Computer Vision）。其基础在于如何能够从二维的图像中获取三维信息，从而了解我们身处的这个三维世界。
视觉识别系统通常来说可以包括一个或两个摄像头。单一的照片只具有二维信息，犹如2D电影，并无直接的空间感，只有靠我们自己依靠“物体遮挡、近大远小”等生活经验脑补。故单一的摄像头获取到的信息及其有限，并不能直接得到我们想要的效果（当然能够通过一些其他手段，辅助获取，但是此项还不成熟，并没有大规模验证）。类比到机器视觉中，单个摄像头的图片信息无法获取到场景中每个物体与镜头的距离关系，即缺少第三个维度。
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