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。
如下图所示，单一的图片具有很强的迷惑性和不确定性
