原标题：移动机器人3种常见视觉算法

移动机器人在自主导航、物体识别、环境建图等方面，离不开视觉算法的支持。以下是三种常见的移动机器人视觉算法：

一、双目视觉技术

1. 原理：使用两个平行的相机，对空间中的每个点进行三角定位。通过匹配左右两个相机中成像点的位置，来计算对应三维点在空间中的距离。机器人可以通过若干幅图像来获取目标的三维坐标。在双目视觉技术中，对图像执行匹配是更为重要的工作，首先要明确物体在左右图像的相互匹配的点，然后获得每一点视差以及深度信息。

2. 优点：设备简单且价格低廉，精度高且速度快，无需接触物体即可计算距离和深度信息。

3. 应用：在无人机电力线巡检以及工业建筑机器人中都有重要的应用。

二、视觉SLAM

1. 定义：SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）即同时定位与映射，是移动机器人智能水平的最佳体现。是否具备同步建图与定位的能力，被普遍认为是机器人能否实现自主的关键前提条件。

2. 分类：

• VSLAM：基于视觉传感器的SLAM，利用摄像机、Kinect等深度相机来做室内导航和探索。

• 激光SLAM：基于激光传感器的SLAM，技术已较为成熟，是目前最稳定可靠的高性能SLAM模式。

3. 涉及技术：

• 视觉里程计VO：用于估算机器人的运动。

• 制图：利用VO和深度图进行环境地图的构建。

• 重定位：从已知地图上识别当前位置。

• 闭环检测：用于消除VO的闭环误差。

• 全局导航：根据构建的环境地图进行导航。

• 视觉避障：根据视觉传感器的数据躲避障碍物。

三、智能避障算法

1. 定义：导航解决的问题是引导机器人接近目标，当机器人没有地图时，接近目标的方法称为视觉避障技术。避障算法解决的问题是根据视觉传感器的数据，对静态障碍物、动态障碍物实现躲避，但仍维持向目标方向运动，实现实时自主导航。

2. 传统方法：

• 可视图法：将机器人、目标点和障碍物看作节点，通过连线构成一张图，寻找从起点到目标点的最短路径。

• 栅格法：将机器人的工作环境划分为一系列大小相同的栅格，每个栅格都有一个通行因子，表示该栅格被障碍物占据的概率。

• 自由空间法：预先定义一些基本形状，如凸多边形等，将这些基本形状按照一定规则进行组合，形成机器人的自由空间，然后在自由空间内寻找路径。

3. 智能方法：

• 遗传算法：模拟自然选择和遗传机制，通过选择、交叉、变异等操作来优化路径。

• 神经网络算法：通过训练神经网络来模拟人类避障行为，实现智能避障。

• 模糊算法：利用模糊集合和模糊逻辑来处理避障问题中的不确定性。

这些视觉算法在移动机器人的自主导航、物体识别、环境感知等方面发挥着重要作用，推动了移动机器人技术的快速发展。