编队重构时，无人机实现视觉避障功能

目前在搭建无人机编队平台，使用视觉slam（VINS-Fusion）对无人机进行定位，当进行编队重构时，无人机实现视觉避障功能。目前遇到的难题在无人机避障这块，不需要导航功能，想实现无人机根据一致性协议到达期望位置的过程中，能够识别障碍物并进行自主避障。
请问有那些算法可以实现无人机对障碍物的检测，并自主避障以实现无人机编队？或者有哪些方法可以实现同样功能？

无人机的视觉避障问题是无人机自主导航的重要部分，主要可以分为障碍物检测和路径规划两个环节。以下是一些主流的算法和方法：

  1. 障碍物检测：深度学习方法如卷积神经网络（CNN）和深度卷积神经网络（DCNN）等常被用于图像识别和对象检测，可以用于障碍物的识别。其他的机器视觉方法，如立体视觉(stereo vision)，光流法(optical flow)，或者深度相机(depth camera)等也常被用于障碍物的检测。

  2. 路径规划：当识别出障碍物后，就需要进行路径规划，以避开障碍物。常用的路径规划算法包括人工势场法(Artificial Potential Field)，A* 算法，D算法，Rapidly-exploring Random Tree (RRT)，RRT等。

  3. 视觉 SLAM：视觉 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）能够在无人机飞行过程中实时建立环境地图并定位自身位置，为避障提供重要信息。VINS-Fusion是一种优秀的视觉SLAM系统，集成了多传感器信息，可以用于无人机的定位和建图。

  4. 编队控制：在编队控制中，一致性协议通常用于保证多个无人机能达到同步状态。当需要避障时，可以考虑修改协议或者引入新的控制策略，以保证无人机在保持编队的同时实现避障。

以上只是常用的一些方法，实际的应用中，可能需要根据无人机的具体环境和任务需求，综合考虑使用或者改进这些方法。此外，还要注意实时性和计算资源的限制，因为无人机的处理器通常比较弱，不能支持过于复杂的算法。在实现时，可能需要在检测精度和计算资源之间进行权衡。