无人机在飞行过程中实现避障主要依赖于传感器技术，包括红外线传感器、超声波传感器、激光传感器以及视觉传感器等。以下是各种传感器技术的简要介绍：

1. 红外线传感器：利用“三角测量原理”实现避障。红外线发射器发射红外线，红外线在物体上发生反射，反射的光线被CCD检测器接收，通过计算反射角度和偏移值，得出物体的距离。

2. 超声波传感器：利用超声波进行测距。当障碍物距离小于一定范围时会触发其摄像机进行影像采集，并将所采集到的影像存储于飞行数据库中，并发送至图像处理模块进行图像处理，提取图像轮廓，再根据障碍算法实现无人机自主避障飞行。

3. 激光传感器：通过发出激光束，测量激光束从发射到返回的时间，从而计算出激光器到障碍物的距离。

4. 视觉传感器：基于视觉的无人机避障技术利用摄像机代替人眼捕捉客观事物信息，通过相关视觉图像处理算法获取事物的轮廓信息、深度信息、位置信息等，为避障提供依据。

此外，在实现无人机避障的过程中，可能还需结合控制算法和计算机视觉技术等来实现精确的避障。例如，基于计算机视觉的无人机避障技术可以利用深度学习算法对障碍物进行识别和定位，从而自动规避障碍物。

总的来说，无人机在飞行过程中实现避障是一个复杂的过程，需要多种技术的综合应用。