常见的移动机器人视觉算法有哪些？

如果拆卸移动机器人视觉算法，您会发现对象的深度信息、定位导航和障碍物都是基于不同的视觉算法。本文将介绍几种不同但必要的视觉算法组成。

算法一：深度信息提取

其原理是用两台平行摄像机来测量空间中的每一个点。空间中相应的三维点之间的距离是通过匹配左右摄像机中成像点的位置来计算的。

机器人希望通过多个图像获得目标的三维坐标。在双目视觉技术中，匹配图像更为重要。首先定义左右图像中对象的匹配点，然后获取每个点的视差和深度信息。

双目三维视觉具有设备简单、价格低、精度高、速度快等优点。它可以计算距离和深度信息，而无需触摸物体。它在无人机电力线检测和工业施工机器人中具有重要的应用。

算法二：定位导航

机器人导航是一项复杂的技术，涉及以下内容：

视觉里程表VO；

制图，使用VO和深度图；

重新定位，从已知地图上识别当前位置；

闭环检测，消除VO闭环误差；

全球导航；

视觉避障；

场景标记，识别房间内的物体并添加标记。

简单地说，机器人周围的环境是光学的。首先，使用相机收集图像信息，然后压缩收集到的信息，然后反馈到由神经网络和统计方法组成的学习子系统。然后，学习子系统将收集到的图像信息与机器人的实际位置连接起来，以完成机器人的独立导航和定位功能。

这种方法叫做SLAM移动机器人智能水平的最佳体现就是同时定位和映射。人们普遍认为，映射和定位能力是机器人实现自主性的关键前提。

目前常用的SLAM技术主要分为两类，一类是基于视觉传感器VSLAM，另一种是基于激光传感器的激光SLAM。

视觉SLAM指相机的使用，Kinect室内导航和探索深度摄像机。到目前为止，室内视觉到目前为止。SLAM远离实际应用仍处于研究阶段。SLAM技术成熟，也是目前最稳定可靠的高性能SLAM模式。

算法三：避障

导航的问题是引导机器人接近目标。当机器人没有地图时，接近目标的方法被称为视觉障碍避免技术。根据视觉传感器数据避免静态和动态障碍，但仍然移动到目标并实时独立导航的障碍避免算法。

有许多避障算法。传统的导航和避障方法，如视觉方法、网格方法和自由空间方法，可以处理已知障碍物信息中的避障问题。然而，当障碍物信息未知或可移动时，传统的导航方法通常不能很好地解决避障问题，或者根本无法避免障碍物。在现实生活中，在大多数情况下，机器人的生活环境是动态的、可变的和未知的。为了解决上述问题，人们在计算机和人工智能领域引入了一些算法。

同时，由于处理器计算能力的提高和传感器技术的发展，在移动机器人平台上很容易实现一些复杂的算法，并产生一系列最流行的智能避障方法，包括遗传算法、神经网络算法和模糊算法。

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