1.一种碰撞规避系统，包括：
一个或多个深度成像传感器，所述一个或多个深度成像传感器被配置成用于提供所述一个或多个深度成像传感器的邻域的深度图像，所述深度图像包括多个像素，其中深度值被指派给所述多个像素中的每一个像素；以及
一个或多个处理器，其被配置成用于：
从所述深度图像中确定与所述一个或多个深度成像传感器的邻域中的一个或多个障碍物相关联的一个或多个图像对象，所述一个或多个图像对象中的每一者包括一个或多个像素以及指派给所述一个或多个像素的一个或多个深度值；
为所述一个或多个图像对象中的每一者确定方向信息和距离信息，其中所述方向信息表示从所述一个或多个深度成像传感器指向对应于相应图像对象的障碍物的方向，并且其中所述距离信息表示沿所述方向到所述障碍物的距离。
2.如权利要求1所述的碰撞规避系统，
其中所述一个或多个处理器被配置成用于基于所述深度图像中的相应像素的位置来确定相应方向。
3.如权利要求1或2所述的碰撞规避系统，
其中所述一个或多个处理器被配置成用于通过将根据所述一个或多个图像传感器的视野的深度图像映射到二维地图来确定所述相应方向。
4.如权利要求3所述的碰撞规避系统，
其中所述二维地图是球形地图。
5.如权利要求4所述的碰撞规避系统，
其中所述球形地图是根据两个分辨率参数来生成的，并且其中所述方向由两个坐标限定。
6.一种无人驾驶飞行器，包括：
一个或多个深度成像传感器，其被配置成用于提供所述无人驾驶飞行器的邻域的深度图像；以及
一个或多个处理器，其被配置成用于：
从所述无人驾驶飞行器的视角生成球形地图；
将所述深度图像映射到所述球形地图，所述球形地图包括方向集合以及指派给所述方向集合中的每一个方向的深度值；
从所述球形地图中确定位于第一距离范围内的第一障碍物以及与所述第一障碍物相关联的移动信息；
从所述球形地图中确定位于第二距离范围内的第二障碍物以及与所述第二障碍物相关联的移动信息，所述第二距离范围不同于所述第一距离范围；
基于所确定的移动信息来确定虚拟力向量；以及
基于所述虚拟力向量来控制所述无人驾驶飞行器的飞行以使所述无人驾驶飞行器避免与所述第一障碍物和所述第二障碍物碰撞。
7.如权利要求6所述的无人驾驶飞行器，
其中所述第一障碍物的确定包括检测所述第一距离范围内的多个障碍物并确定具有离所述无人驾驶飞行器的最短距离的障碍物，在所述第一距离范围内确定的具有离所述无人驾驶飞行器的最短距离的障碍物是所述第一障碍物。
8.如权利要求6或7所述的无人驾驶飞行器，
其中所述第二障碍物的确定包括检测所述第二距离范围内的多个障碍物并确定具有离所述无人驾驶飞行器的最短距离的障碍物，在所述第二距离范围内确定的具有离所述无人驾驶飞行器的最短距离的障碍物是所述第二障碍物。
9.如权利要求6或7所述的无人驾驶飞行器，
其中对所述无人驾驶飞行器的飞行的控制包括控制所述无人驾驶飞行器以增加到所述第一障碍物或所述第二障碍物中的至少一者的距离。
10.如权利要求6或7所述的无人驾驶飞行器，
其中对所述无人驾驶飞行器的飞行的控制包括控制所述无人驾驶飞行器以基于所述虚拟力向量来生成推进力。
11.如权利要求6或7所述的无人驾驶飞行器，
其中所述一个或多个处理器被配置成用于：
停用所述第二距离范围内的所述第二障碍物的确定；以及
只基于与所述第一障碍物相关联的移动信息来确定所述虚拟力向量。
12.如权利要求11所述的无人驾驶飞行器，
其中所述第一距离范围中的最大距离小于所述第二距离范围中的最小距离。
13.如权利要求6或7所述的无人驾驶飞行器，
其中相应移动信息包括相应障碍物的相对位置。
14.如权利要求13所述的无人驾驶飞行器，
其中一个或多个处理器被配置成用于以预定义时间间隔执行所述相应移动信息的确定并将所述相对位置随时间的变化限于最大比率。
15.如权利要求6或7所述的无人驾驶飞行器，
其中所述相应移动信息包括所述相应障碍物的相对速度。
16.如权利要求6或7所述的无人驾驶飞行器，
其中所述相应移动信息包括表示所述相应障碍物是否接近所述无人驾驶飞行器的参数。
17.如权利要求6或7所述的无人驾驶飞行器，
其中所述相应移动信息经由跟踪滤波器来确定。
18.如权利要求17所述的无人驾驶飞行器，
其中所述跟踪滤波器是卡尔曼滤波器，所述卡尔曼滤波器包括用于预测所述相应障碍物的移动的预定义移动模型。
19.一种碰撞规避方法，包括：
接收无人驾驶飞行器的一个或多个深度成像传感器的深度信息；
从所述深度信息中确定位于第一距离范围内的第一障碍物以及与所述第一障碍物相关联的移动信息；
从所述深度信息中确定位于第二距离范围内的第二障碍物以及与所述第二障碍物相关联的移动信息，所述第二距离范围不同于所述第一距离范围；
基于所确定的移动信息来确定虚拟力向量；以及
基于所述虚拟力向量来控制所述无人驾驶飞行器的飞行以使所述无人驾驶飞行器避免与所述第一障碍物和所述第二障碍物碰撞。
20.如权利要求19所述的方法，
其中所述第一障碍物的确定包括检测所述第一距离范围内的多个障碍物并确定具有离所述无人驾驶飞行器的最短距离的障碍物，在所述第一距离范围内确定的具有离所述无人驾驶飞行器的最短距离的障碍物是所述第一障碍物。
21.如权利要求19或20所述的方法，
其中所述第二障碍物的确定包括检测所述第二距离范围内的多个障碍物并确定具有离所述无人驾驶飞行器的最短距离的障碍物，在所述第二距离范围内确定的具有离所述无人驾驶飞行器的最短距离的障碍物是所述第二障碍物。
22.如权利要求19或20所述的方法，进一步包括：
停用第二距离范围内的第二障碍物的确定并仅基于与所述第一障碍物相关联的移动信息来确定所述虚拟力向量。
23.如权利要求19或20所述的方法，
其中所述第一距离范围中的最大距离小于所述第二距离范围中的最小距离。
24.如权利要求19或20所述的方法，
其中相应移动信息是以预定义时间间隔确定的，并且其中相对位置随时间的变化被限于最大比率。