近期，一些关于植保无人机作业时发生事故的报道频发，对这样意外事故产生的后果无不使人难过，同时也引起了极目对飞防植保作业安全的反思，在无人机植保作业中，安全有多个层面。
无人机飞行的安*自主飞行的植保无人机是植保飞防作业的必要工具，但既然是自主飞行，相当于地面上的无人驾驶汽车，对安全性就要有相应的保障。无人驾驶的研究发展已有数十年，仅到近几年才真正上路，而且全自主l4级至今尚未商业化，其中主要的原因就是安全问题。同样，当我们考虑植保无人机自主飞行时，安全也要得到同等重视，由于这个行业发展太快，没有知识和安全意识的积累，造成了许多问题。
事实上，我们从飞手控制进入到无人驾驶自主飞行是一个跳跃。安全是这个跳跃的竿，是考量技术是否成熟可用的重要指标。
极目以安全为导向
极目机器人2015年开始对无人机自主飞行进行研究。起步之初就以安全作为导向，由前特斯拉安全控制但博士*系统构架设计，从加州大学伯克利分校做无人驾驶研究算起，但教授在无人驾驶领域耕耘数十年。带领一个累加起来有近五十年的无人驾驶设计经验的团队，把无人驾驶的理念和设计方案带入了极目全域自主智能无人机的设计中。这样一个团队经历了三年半设计验证，
2019年极目才正式量产推广，体现了对安全的尊重和敬畏。正如但博士曾提到，二十年前，他就带团队完成了大巴在美国加州高速公路上的自动驾驶测试，但二十年后的今天，无人驾驶汽车才开始走入寻常人家，当技术可以达到安全要求时， 无人产品才能真正投放市场。
极目用了三年多时间研发解决了双目视觉的户外应用技术难题，完成了双目视觉为核心的三维环境感知系统。精准可靠的环境感知，加上无人驾驶控制技术，才有了今天极目全域智能植保无人机。对田间的树，移动的车辆和人可以做自主躲避。
有无数次，我们的研发人员自己到田间充当障碍物，来测试飞机避障的可靠性。以务实的工匠精神，对待飞机的设计和软件开发。任何硬件都会有出问题的概率，作为安全可靠的系统构架，设计之初就要把故障点全部考虑清楚，而非通过试错，靠不断补丁迭代来完成。这也是安全构架的精髓所在。
极目解决了双目视觉在户外应用中的难题
在三维环境感知传感器中，视觉系统收集信息量大，但由于户外应用的条件复杂，高可靠性算法开发技术难度很大，一直未能得到广泛应用。
极目团队解决了双目视觉在户外应用中，鬼影、炫光和运算速度等几个技术难点，使其可靠性达到可以量产应用。同时，辅之以多感知传感器的融合，完成无人驾驶的核心感知层。在决策和控制层，近百万行编程构架为防范故障，做安全保护。当极目选取这条漫长的安全驾驶设计之初，就有许多人不理解，为什么在植保这样一个低成本的市场，投入这么多资金做可靠性研究，同时，因加载机器视觉和智能设计，也使极目无人机硬件成本远超同行。首先，基于我们对无人驾驶的安全理念，同时，有我们对技术方向的了解把控，对团队技术能力的信心。如何保障无人机不伤人和物？必须安上双眼。可以*降低前面发生悲剧的几率，这是安全的*层，也是重要的层面。
飞行路径规划
安全的第二层面是飞行路径规划，自主飞行的路径设计不能单以方便为考量，自动生成时，算法中也要考虑如何规避人和物，减少遇到的几率，极目团队发明的安全点路径规划方法，就是基于这个安全理念。无人机飞防作业时，出入农田通过自主生成的安全点，增加飞行的轨迹安全和可预见性。
对于植保飞防，安全性考虑还包括第三个层面
施药的安全性
1，精准施药，既达到防治效果，又不产生药害，是超低容量喷雾的关键，高浓度的农药对喷洒的精准控制提出了高的标准。精准喷洒需要三个维度的保障：飞行高度的稳定，飞行间距的精准，喷洒流量随飞行速度实时精准调整。极目无人机从这几个维度出发，以视觉和测距雷达等多传感器融合，保障对作物距离的准确测量，视觉与rtk导航的融合保障飞行轨迹精确可控，同时采用离心喷洒系统把喷洒流量与雾化分别控制，喷洒流量随飞行速度改变，而雾化粒径大小不受影响。从而，把施药误差控制在5%以内。
2，植保安全的另一关键是漂移控制，航空植保与地面植保机械相比，较大难点是如何降低药物漂移。喷洒喷头距离作物表面越近，漂移量会越小，无人机的贴地飞行的能力决定控制漂移的能力。视觉为核心的感知和无人驾驶系统技术，使极目无人机得以距离作物表面1米以内进行飞行作业，为航空植保的施药安全提供保障。对漂移为敏感的药物是除草剂，极目无人机以除草剂喷洒为衡量标准，打造航空植保的新历程。
任何事故的发生，都会对行业的发展造成负面的影响，极目愿不断磨砺自身与同行合作，一同推动飞防植保这个行业的健康发展。