目前主流的移动机器人视觉系统有哪些？

机器人视觉系统是指利用计算机实现人类视觉功能，即利用计算机实现对客观三维世界的识别。超过70%的人类接收视觉信息，为周围环境提供最详细、最可靠的信息。人类视觉的强大功能和完美的信息处理方法引起了智能研究人员的极大兴趣。

人们希望基于生物视觉研究机器人的人工视觉系统，并希望机器人具有类似于人类感知环境的能力。机器人依靠各种传感器来感知外部世界的信息。就像人类一样，视觉系统提供了大多数机器人所需的外部相界信息。因此，视觉系统在机器人技术中起着重要的作用。

根据视觉传感器的数量和特性，主流移动机器人视觉系统包括单目视觉、双目立体视觉、多目视觉和全景视觉。

（多目相机）

单目视觉，单目视觉系统只使用一个视觉传感器。在成像过程中，单目视觉系统从三维客观世界投影到ND图像，从而失去了深度信息，这是这种视觉系统的主要缺点（尽管如此，单目视觉系统已广泛应用于自主移动机器人，如目标跟踪、基于单目视觉特征的室内定位导航等。同时，单目视觉是其他类型视觉系统的基础，如双目三维视觉、多目视觉等。

双目立体视觉，双目视觉系统由两个摄像头组成，利用三角测量原理获取场景的深度信息，重建周围场景的三维形状和位置，类似于人眼的视觉功能，原理简单。

双目视觉系统需要准确了解两台相机之间的空间位置关系，以及场景环境的3D信息需要两个相机从不同的角度拍摄同一场景的两个图像，并进行复杂的匹配，以准确地获得三维视觉系统可以更准确地恢复视觉场景的三维信息，并广泛应用于移动机器人定位导航、避障和地图构建。然而，三维视觉系统的困难在于相应的点匹配，这在很大程度上限制了三维视觉在机器人领域的应用前景。

多目视觉系统，多目视觉系统采用三个或三个以上的摄像头，多为三目视觉系统，主要用于解决多义性匹配问题，提高匹配精度。莫拉维克最早研究多目视觉系统，他是"StanfordCart"开发的视觉导航系统采用单摄像头的滑动三维视觉实现。雅西达提出了三目视觉系统来解决相应点匹配的问题，真正突破了三目视觉系统的局限性，并指出了以边界点为匹配特征的三目视觉系统。

混合视觉系统，混合视觉系统吸收各种视觉系统的优点，使用两个或两个以上的视觉系统组成复合视觉系统，主要使用单眼或双眼视觉系统，并配备其他视觉系统。

全景视觉系统，由球面反射系统组成，其中全景视觉系统提供大视角环境信息，双眼三维视觉系统和激光测距仪检测近距离障碍物，清华大学朱志刚使用相机开发了多尺度视觉传感系统POST,实现双眼视觉、全方位环视和左右时代全景成像，为机器人提供导航。全景视觉系统具有全景视觉系统视觉范围大、双眼视觉系统精度高的优点，但配置复杂，成本高。

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