原標題：移動機器人3種常見視覺算法

移動機器人在自主導航、物體識別、環境建圖等方面，離不開視覺算法的支持。以下是三種常見的移動機器人視覺算法：

一、雙目視覺技術

1. 原理：使用兩個平行的相機，對空間中的每個點進行三角定位。通過匹配左右兩個相機中成像點的位置，來計算對應三維點在空間中的距離。機器人可以通過若干幅圖像來獲取目標的三維坐標。在雙目視覺技術中，對圖像執行匹配是更為重要的工作，首先要明確物體在左右圖像的相互匹配的點，然后獲得每一點視差以及深度信息。

2. 優點：設備簡單且價格低廉，精度高且速度快，無需接觸物體即可計算距離和深度信息。

3. 應用：在無人機電力線巡檢以及工業建筑機器人中都有重要的應用。

二、視覺SLAM

1. 定義：SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）即同時定位與映射，是移動機器人智能水平的最佳體現。是否具備同步建圖與定位的能力，被普遍認為是機器人能否實現自主的關鍵前提條件。

2. 分類：

• VSLAM：基于視覺傳感器的SLAM，利用攝像機、Kinect等深度相機來做室內導航和探索。

• 激光SLAM：基于激光傳感器的SLAM，技術已較為成熟，是目前最穩定可靠的高性能SLAM模式。

3. 涉及技術：

• 視覺里程計VO：用于估算機器人的運動。

• 制圖：利用VO和深度圖進行環境地圖的構建。

• 重定位：從已知地圖上識別當前位置。

• 閉環檢測：用于消除VO的閉環誤差。

• 全局導航：根據構建的環境地圖進行導航。

• 視覺避障：根據視覺傳感器的數據躲避障礙物。

三、智能避障算法

1. 定義：導航解決的問題是引導機器人接近目標，當機器人沒有地圖時，接近目標的方法稱為視覺避障技術。避障算法解決的問題是根據視覺傳感器的數據，對靜態障礙物、動態障礙物實現躲避，但仍維持向目標方向運動，實現實時自主導航。

2. 傳統方法：

• 可視圖法：將機器人、目標點和障礙物看作節點，通過連線構成一張圖，尋找從起點到目標點的最短路徑。

• 柵格法：將機器人的工作環境劃分為一系列大小相同的柵格，每個柵格都有一個通行因子，表示該柵格被障礙物占據的概率。

• 自由空間法：預先定義一些基本形狀，如凸多邊形等，將這些基本形狀按照一定規則進行組合，形成機器人的自由空間，然后在自由空間內尋找路徑。

3. 智能方法：

• 遺傳算法：模擬自然選擇和遺傳機制，通過選擇、交叉、變異等操作來優化路徑。

• 神經網絡算法：通過訓練神經網絡來模擬人類避障行為，實現智能避障。

• 模糊算法：利用模糊集合和模糊邏輯來處理避障問題中的不確定性。

這些視覺算法在移動機器人的自主導航、物體識別、環境感知等方面發揮著重要作用，推動了移動機器人技術的快速發展。