自主视觉导航方法综述_黄显林
移动自主机器人中的视觉导航技术研究
移动自主机器人中的视觉导航技术研究随着人工智能和机器人技术的飞速发展，自主机器人的普及率越来越高。
移动自主机器人通过自主地漫游环境并实现特定任务，如清洁、运输、安保等，已经成为现实。
然而，其中最重要的技术之一是视觉导航技术。
本文将深入探讨移动自主机器人中的视觉导航技术研究。
一、视觉导航技术概述视觉导航技术是机器人实现定位、导航和场景理解的重要手段。
它也是斯坦福大学的塞巴斯蒂安·思夫（Sebastian Thrun）和彼得·诺维格（Peter Norvig）开发的自主车辆能够在加州进行全球定位和导航的关键技术之一。
视觉导航技术与其他定位和导航技术相比，具有很多优点。
首先，视觉导航技术可以在不向环境中添加任何传感器的情况下，实现相对准确的自主定位和导航。
其次，与其他方法相比，视觉导航技术可以实现更高的精度。
最后，视觉导航技术适合于处理地形变化和场景变化的情况。
二、视觉导航技术原理视觉导航技术的原理主要基于机器学习和计算几何的方法。
机器学习方法主要用于处理大量的视觉数据，提取图像的特征，并进行模式识别和分类。
计算几何方法，主要用于几何关系的计算和三维重构。
现有的视觉导航算法可以分为两类：结构式方法和无结构式方法。
结构方法主要基于计算几何方法，使用场景特征和相机投影得到计算机视觉中的三维几何结构，包括场景的几何形状和摄像头引导的姿态估计。
无结构方法依靠深度学习技术，贝叶斯统计模型和非参数模型在图像数据中识别出地理位置并进行定位。
三、移动自主机器人中的视觉导航技术移动自主机器人中的视觉导航技术需要考虑到以下几点：1. 处理图像数据机器人需要使用相机和图像处理算法处理获取的图像数据。
在机器人的环境中，场景通常不是平面表面，而是三维空间，并且通常不是静止的，可能会有遮挡和光线变化。
因此，机器人需要实时跟踪和处理这些图像数据。
在处理过程中，机器人需要实现从图像数据中提取特征和信息，例如场景中的物体和几何结构信息，以实现定位、导航和场景理解等功能。
机器人自主导航技术综述
机器人自主导航技术综述机器人自主导航技术是人工智能领域的一大热门研究方向，它可以让机器人在不需要人类干预的情况下，自主地进行移动、探测、识别和决策等任务。
随着机器人技术的发展，自主导航技术越来越成熟，应用场景也越来越广泛。
本文将对机器人自主导航技术的实现方法、应用场景以及未来发展进行阐述。
自主导航技术的实现方法机器人自主导航技术的实现方法主要包括传感器、算法和控制系统。
传感器可以通过感知机器人周围环境的物理量，如视觉、声音、触觉等，将数据传输给算法处理。
算法则利用传感器数据进行地图构建、路径规划以及障碍物避免等逻辑操作。
控制系统则针对算法的处理结果，控制机器人执行相应任务。
这些环节共同组成了机器人自主导航技术的核心部分。
传感器是机器人自主导航系统的重要组成部分，它能够获取周围环境的信息。
如何选择传感器以及如何处理传感器数据是实现自主导航的关键。
目前，机器人自主导航技术中应用最广泛的传感器就是Lidar雷达、RGB-D相机和激光测距仪等。
Lidar雷达是一种可探测多方向的光探测仪，可以实现机器人对周围环境进行三维建模、障碍物避开等任务。
RGB-D相机则是一种结合了RGB 和深度信息的相机，可以实现机器人的物体识别和三维建图等任务。
激光测距仪则是一种利用激光有规律的散射来探测无人机、洞口等障碍物的传感器。
算法是机器人自主导航技术的关键，它能够实现机器人的路径规划、障碍物避开等任务。
路径规划是机器人自主导航技术中的一个重要问题，目前主要应用的算法有A*算法和Dijkstra算法。
A*算法基于图搜索的策略，通过启发式函数来选择路径。
Dijkstra算法则是基于广度优先搜索的方法，具有简单易懂和高效的特点。
障碍物避开则是机器人自主导航技术的另一个重要问题，目前主要应用的算法有VFH算法和SLAM算法。
VFH算法可以实现避开障碍物的导航，它会根据Lidar雷达返回的数据计算出与目标的最小间隔并决定机器人的移动方向。
基于计算机视觉技术的农业机械自主导航设计
基于计算机视觉技术的农业机械自主导航设计农业机械在现代农业中起着至关重要的作用。
然而，在大型农田中操作这些机械需要经验丰富的驾驶员，并带来人力成本的增加。
为了解决这个问题，利用计算机视觉技术进行农业机械自主导航的设计逐渐成为一个研究热点。
本文将就基于计算机视觉技术的农业机械自主导航进行探讨。
一、农业机械自主导航的概述在传统的农业机械导航中，通常使用GPS全球定位系统来实现。
然而，GPS有着自身的局限，如在农田、山地等复杂环境下定位误差较大，不适用于精确操作。
而基于计算机视觉技术的农业机械自主导航则通过机器视觉的感知和分析来实现农田中的定位和导航，为农机操作提供更精确的定位信息。
二、基于计算机视觉技术的农业机械自主导航系统的组成基于计算机视觉技术的农业机械自主导航系统主要由以下几个部分组成：1. 摄像头：摄像头是建立视觉系统的重要组成部分。
通过摄像头获取周围环境的图像信息，输入到计算机中进行进一步的图像处理和分析。
2. 图像处理与分析：图像处理与分析是整个系统的核心环节。
通过图像处理算法，对摄像头获取的图像进行预处理和滤波处理，以提高图像质量；然后利用计算机视觉算法，进行图像分割、目标检测和跟踪等操作，识别出农田中的障碍物和导航目标。
3. 定位与导航控制算法：通过对图像处理与分析的结果进行定位与导航控制算法的设计，确定农业机械的位置和运动轨迹，并实现自主导航功能。
4. 控制系统：控制系统是农业机械自主导航系统中的关键部分。
当农业机械完成图像处理和分析、定位与导航控制计算后，通过控制系统实施具体的机械操作，如转向、前进等。
三、基于计算机视觉技术的农业机械自主导航系统的工作原理基于计算机视觉技术的农业机械自主导航系统的工作原理如下：1. 图像采集与处理：摄像头采集周围环境的图像，然后利用图像处理算法对图像进行预处理和滤波处理，提高图像质量和识别准确度。
2. 目标检测与识别：通过图像处理和分析算法，系统能够实现障碍物的检测和农田导航目标的识别。
基于计算机视觉的无人自主导航技术研究
基于计算机视觉的无人自主导航技术研究一、引言随着人工智能和计算机技术的不断发展，无人自主导航技术已经成为了一个备受瞩目的研究领域。
而基于计算机视觉的无人自主导航技术则是其中的一个重要分支。
本文将详细介绍基于计算机视觉的无人自主导航技术的研究现状、应用领域、研究目标、关键技术和发展趋势等方面。
二、研究现状无人自主导航技术的研究起源于20世纪60年代的美国，经过几十年的发展，如今，无人自主导航技术已经成为了一个重要的技术领域。
基于计算机视觉的无人自主导航技术，则是指通过计算机视觉技术识别环境，以及对物体形态、位置、速度等信息进行综合分析，从而实现无人车辆或者机器人的自主导航。
在当前的研究中，基于计算机视觉的无人自主导航技术主要包括以下几个方面：1、环境感知技术：通过使用激光雷达、相机、超声波感应器等设备获取周围环境信息，对环境进行识别和建模，为机器人或无人车辆提供其自身位姿和周围环境信息。
2、运动估计技术：通过分析相邻帧之间的运动，来精确估计车辆或机器人的运动状态和位置信息。
3、目标检测技术：通过使用深度学习网络等技术，对环境中出现的物体进行快速准确的识别和定位。
4、路径规划技术：根据环境的建模信息和机器人或车辆的位置信息，规划最优路径。
5、控制与感知融合技术：将环境感知信息和控制信息作为输入，运用融合算法对其进行处理，从而实现完全自主、精准、高效的导航。
三、应用领域基于计算机视觉的无人自主导航技术具有广泛的应用领域。
主要应用于以下几个领域：1、军事领域：在现代战争中，无人驾驶飞机等无人机器人的使用已经成为了一项重要的军事战略，基于计算机视觉的无人自主导航技术为无人飞行器和机器人的自主导航提供了精确、高效的技术保障。
2、安防领域：基于计算机视觉的无人自主导航技术可以用于智能监控和识别仪器的开发，可以实现智能监测和灵活高效的布控能力，提高安保效果。
3、物流配送领域：将基于计算机视觉的无人自主导航技术应用于物流配送领域，可以实现智能配送和智能仓储，实现更快更准确的配送，提高效率。
视觉导航综述
视觉导航及实验验证平台综述摘要：本文概述视觉导航技术。
视觉导航通过图像采集设备收集近距离的环境信息，并利用计算机视觉技术进行图像处理获得环境信息，实现导航。
首先比较了各种导航方式的优缺点，分析视觉导航的意义。
接着概述了视觉导航的应用领域和研究现状，然后分析比较了视觉导航中的一些关键技术，简单介绍了视觉导航领域的SLAM问题。
最后，综合国内外视觉导航技术研究存在问题，提出进一步研究方向和应用途径。
关键词：视觉导航；移动机器人；智能车辆；图像匹配；路径识别0 引言在当今世界的先进技术领域里，往往存在这样的问题：为了完成某种特殊的任务，需要在已知或者未知环境中，使特殊的能完成既定任务的实验设备或平台按照既定的且满足最优条件的路径运动或者到达既定目的地，这一类的问题便是导航。
对于一般的导航系统，在给定命令的前提下，结合环境中的各种探测信息，并根据自身位姿信息作出决策使运动体而到达目标，在运动过程中，还需要不断优化全局路径。
导航系统需要完成的任务包括以下三点：一，获取信息；二，处理信息；三，作出决策（即路径规划）。
目前广泛使用的导航方法有[1]：航标法，航位推算法，天文导航，惯性导航，无线电导航，卫星定位导航和组合导航等。
下文对各种导航方法对比说明。
航标法习惯称之为目视方法，它借助于信标和参照物对运动物体进行引导。
目前仍在应用，但是这种方法过于依赖经验，受天气、地理条件的影响。
航位推算法是通过一系列的速度增量来确定位置的，是一种自主导航方法，保密性强。
但是随着时间推移会产生误差积累。
天文导航是通过仪器设备对天体的位置精确测定，根据地理关系算出位置的相对导航方法，其缺点是误差积累受时间和气象条件限制，定位时间长，操作计算复杂[1]。
惯性导航通过加速度测量技术和积分技术的综合应用得到运动体的速度和位置信息。
这种导航技术完全依靠载体上的设备自主完成导航任务，因此隐蔽性好，不受外界条件限制。
但是加速度及精度和误差积累严重限制该方法的应用。
机器人自主导航方法及应用综述
机器人自主导航方法及应用综述概述机器人的自主导航是指机器人能够在未知或多变的环境中自主地规划路径并实现导航的能力。
这是机器人领域的一个重要研究方向，也是实现智能机器人的关键一环。
本文将对机器人自主导航的方法及应用进行综述。
一、基于传感器的导航方法基于传感器的导航方法是机器人自主导航中常用的方法之一。
该方法通过机器人搭载各种传感器，如激光雷达、摄像头、超声波传感器等，获取周围环境的信息，并根据信息进行路径规划和导航。
1.1 激光雷达导航激光雷达是一种能够通过发射激光束并测量反射回来的信号来感知环境的传感器。
机器人通过激光雷达扫描周围环境，获取环境中物体的距离和方位等信息，并根据这些信息进行路径规划和导航。
激光雷达导航方法在室内环境中表现出较高的精度和可靠性，广泛应用于仓储、清洁等机器人领域。
1.2 视觉导航视觉导航是机器人自主导航中另一种常用方法。
机器人搭载摄像头，并通过图像处理算法对摄像头捕捉到的图像进行分析和识别。
通过识别环境中的特征物体、路标或者地标，机器人可以计算出自身位置并进行路径规划和导航。
视觉导航方法在室外环境或者需要特定标志的室内环境中具有广泛的应用潜力。
二、基于地图的导航方法基于地图的导航方法是另一种常用的机器人自主导航方法。
该方法通过预先构建环境地图，并将地图与机器人的传感器数据进行对比，从而实现机器人的路径规划和导航。
2.1 基于占据地图的导航占据地图是一种常用的环境地图表示方法。
它通过将环境划分为一系列小的网格单元，每个单元表示一个可达或不可达状态，进而构建出环境的地图。
机器人在导航过程中通过传感器数据更新这个地图，并根据地图信息进行路径规划和导航。
2.2 基于拓扑地图的导航拓扑地图是另一种环境地图表示方法。
它通过识别环境中的关键地点和连接关系，构建出地图的拓扑结构。
机器人在导航过程中，通过判断当前所在地点和目标地点之间的关系，从而确定下一步的导航目标。
拓扑地图导航方法在大规模环境中表现出较高的效率和鲁棒性。
视觉导航技术综述
视觉导航技术综述唐超颖，杨忠，沈春林（南京航空航天大学自动化学院，江苏 南京 210016）摘要：概述了视觉导航技术。
视觉导航依据视觉图像，利用图像处理、计算机视觉、模型识别等相关技术获取运动体的运动信息和空间位置信息，实现导航。
首先，简单比较了各种常用的导航方式，分析了视觉导航的研究意义；其次，总结了目前视觉导航的应用领域及应用概况；接着，介绍了局部视觉和分布式组合视觉两种导航方式的含义及应用情况；然后，分析、比较了目前视觉导航研究中的一些关键技术；最后，综合国内外视觉导航技术研究的现状及存在的问题，提出了进一步研究的方向与途径。
关键词：视觉导航、移动机器人、智能车辆、三维重建、图像匹配、路径识别0 引 言导航是指运动体按照预先给定的任务命令，根据已知的地图信息做出全局路径规划，并在行进过程中，不断感知周围的局部环境信息，做出各种决策，随时调整自身的姿态与位置，引导自身安全行驶，直至目标位置。
导航系统要解决的问题包括：一、空间位置、方向、环境信息的检测；二、所获信息的分析、处理及综合；三、运动路径规划。
根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型、导航地域等因素的不同，目前常见的导航方法有：惯性导航、电磁导航、卫星导航、激光导航、红外导航、无线电导航、视觉导航及各种方式的组合导航等。
惯性导航利用加速度计与陀螺仪计算航程，推知当前位置和下一步目的地，不易受外界环境的影响，是目前的主要导航方法，但随着航程的增长，定位误差将会不断累加，导致定位精度下降[1]；电磁导航也称地下埋线导航，20世纪70年代迅速发展并广泛应用于柔性生产，其原理是在路径上连续埋设多条引导电缆，分别流过不同频率的电流，通过感应线圈对电流的检测来感知路径信息，该技术简单实用，但其成本高，改造和维护困难，且不适用于长距离导航[2]；卫星导航利用卫星发射无线电波到地面接收器的时间来推算地面接收器所在的经纬度，其中GPS是目前真正实用的一种卫星导航和定位系统，但其技术为美国所垄断，我国也正在致力于这方面的研究；激光和红外线定位由于可以达到很高的精度，近年也被广泛应用于导航领域，但激光导航需要向外界发射能量，不易隐身，红外导航易受日光影响，一般用于夜间导航；无线电导航方式中，角度到达定位和信号强度定位的精度不高，只能提供粗略的位置信息，抵达时间定位可以达到很高的精度，但是电波以光速传播，要达到米级精度，时间粒度需要纳秒级以上，且易受空中各种无线电波的干扰[3]。
使用计算机视觉技术实现视觉导航的方法与技巧
使用计算机视觉技术实现视觉导航的方法与技巧视觉导航是指通过计算机视觉技术实现对环境的感知和理解，从而实现导航和路径规划的过程。
在现代社会中，视觉导航已经广泛应用于自动驾驶、机器人导航、无人机等领域。
本文将介绍使用计算机视觉技术实现视觉导航的方法与技巧。
一、视觉导航的基本原理视觉导航的基本原理是通过视觉传感器获取环境图像，通过图像处理和分析算法提取图像特征，最终确定位置和姿态信息，并进行路径规划和导航决策。
视觉导航主要包括以下几个关键步骤：1.图像获取：使用相机等视觉传感器获取环境图像，并进行预处理，例如图像去噪和校正。
2.特征提取：对环境图像进行特征提取，常用的特征包括边缘、角点、直线等。
特征提取方法有SIFT、SURF等。
3.地图建模：将提取到的特征进行地图建模和匹配。
地图建模可以使用SLAM （Simultaneous Localization and Mapping）算法，将多帧图像进行定位和匹配。
4.位置估计：通过图像特征匹配和定位算法，确定当前位置和姿态信息。
常用的定位算法包括特征匹配算法、基于模型的方法等。
5.路径规划：根据目标位置和当前位置，使用路径规划算法确定最优路径。
常用的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法等。
6.导航决策：根据当前位置和路径规划结果，进行导航决策，例如控制车辆转向、变速等。
二、计算机视觉技术在视觉导航中的应用1.目标检测和跟踪：利用计算机视觉技术进行目标检测和跟踪可以帮助导航系统识别并跟踪目标物体，确保导航的准确性和安全性。
常用的目标检测和跟踪算法有YOLO、SSD等。
2.语义分割：语义分割算法将图像像素分为不同的类别，可以帮助导航系统更好地理解和感知环境。
例如，将图像中的车道线进行分割，可以实现车道保持功能。
3.深度估计：深度估计算法可以通过对图像进行分析和处理，估计出图像中物体的距离和深度信息。
在导航过程中，深度估计可以用于障碍物检测和避障。
4.姿态估计：姿态估计算法可以确定物体在三维空间中的位姿，对于导航系统来说非常重要。
视觉在导航中的应用 综述精品PPT课件
[11]辅助自动着陆技术_刁灿
[12]视觉导航的多尺度全方位时空图象综合理解方法_朱志刚
[13]双目立体视觉系统的分析_李泽东
[14]双目视觉导航信息的可观测性分析_杨海燕
[15]温室环境下黄瓜采摘机器人信息获取_袁挺
[17]月球车巡视探测的双目视觉里程算法与实验研究_吴伟仁
[18]智能移动机器人的时空多尺度功能视觉_朱志刚
版),2013,04:7-13. [21] 吴俊君,胡国生. 室外环境下移动机器人视觉SLAM算法改进[J]. 计算机工程与设计,2013,08:2892-
2896. [22] 陶琨,王寅. 视觉导航技术在小型无人机撞线回收中的应用[J]. 兵工自动化,2013,07:80-82.
2021/2/21
[4]周星,高志军.立体视觉技术的应用与发展[J].工程图学学报,2010(4) :50-55
[5]朱志刚,徐光.多尺度全覆盖视觉导航方法[J].机器人,1998,20(4):266-272
[6]胥芳,张立彬.农业机器人视觉传感系统的实现与应用研究进展[J].农业工程学报,2002,18(4):180-184
[7]高庆吉,洪炳熔,阮玉峰.基于异构双目视觉的全自主足球机器人导航[J].哈尔滨工业大学学 报,2003,35(导航技术[J].2007江苏省自动化学会学术年会论文集,2207:100-104
[9]基于双目视觉的自动空中加油近距导航方法_解洪文
[10]基于双目协调的小型全自主足球机器人导航_高庆吉
[3] 杨兵兵.飞机进近及着陆视觉导航研究[D].上海交通大学,2013.
[4] 李丹. 一种视觉导航参数的改进提取算法[J]. 计算机与现代化,2013,02:27-30+34.
视觉导航技术发展综述
视觉导航技术发展综述作者：管叙军王新龙来源：《航空兵器》2014年第05期摘要：介绍了视觉导航的概念及其发展历程，分析了视觉导航系统的基本组成模块及其优势。
根据视觉信息的基本处理过程，重点对视觉图像预处理技术、视觉图像特征提取技术以及视觉定位技术等方面进行了详细的介绍，并讨论了各项技术国内外的研究现状。
最后，指出了视觉导航技术的相关难点以及未来的发展趋势。
关键词：视觉导航；图像预处理；图像特征提取；视觉里程计；地标点匹配中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1673-5048（2014）05-0003-060 引言视觉是用计算机实现人的视觉功能———对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。
视觉是在20世纪50年代从统计模式识别开始的，当时的工作主要集中在二维图像分析、识别和理解上。
60年代，Roberts将环境限制在所谓的“积木世界”，即周围的物体都是由多面体组成的，需要识别的物体可以用简单的点、直线、平面的组合表示，并对物体形状及物体的空间关系进行描述[1]。
70年代，已经出现了一些视觉应用系统[2-3]。
1973年，英国的Marr教授应邀在麻省理工学院（MIT）组建并领导研究小组从事视觉理论方面的研究。
1977年，Marr提出了不同于“积木世界”分析方法的计算视觉理论———Marr视觉理论，该理论在20世纪80年代成为视觉研究领域中的一个十分重要的理论框架[4]。
随着视觉研究的深入以及半导体和计算机技术的发展，视觉信息正被越来越多地应用到导航的实践中。
其中，视觉导航是一种利用可见光与不可见光成像技术进行导航的方法，它具有隐蔽性好、自主性强、测量快速、准确，以及廉价、可靠等优点。
因此，越来越多的研究者投身于视觉导航技术的研究，尤其是最近30年，随着新概念、新方法、新理论的不断涌现，视觉导航在飞机、无人飞行器（UAV：UnmannedAirVehicles）、各类巡航导弹、深空探测器以及室内外机器人等方面得到了广泛的应用[5-10]，在国内，随着月球探测二、三期工程的展开[11]以及多型号UAV的研发，视觉导航技术发展迅速。
无人车辆自主导航技术研究综述
无人车辆自主导航技术研究综述概述自动驾驶技术正逐渐成为交通领域的热门话题，而无人车辆的自主导航技术作为其中的核心之一，对实现真正意义上的自动驾驶至关重要。
本文将对无人车辆自主导航技术进行综述，介绍其原理、发展现状以及关键挑战。
一、无人车辆自主导航技术原理无人车辆自主导航技术基于一系列传感器和算法，使车辆能够感知周围环境、规划行驶路径和执行相应的动作。
其核心原理包括感知、决策和执行。
1.感知阶段：无人车辆通过使用激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器来感知周围的物体、道路和障碍物等。
这些传感器将环境信息转化为数字数据，为后续的决策和执行提供依据。
2.决策阶段：基于感知到的环境信息，无人车辆使用算法来规划最佳的行驶路径。
这些算法会考虑车辆的当前状态、交通规则以及其他车辆的行为等因素，以确保安全和高效地行驶。
3.执行阶段：决策阶段确定的行驶路径将被转化为车辆需要执行的具体动作，例如加速、减速、转向等。
自动驾驶系统将向车辆的操控系统发送指令，实现车辆的自主导航。
二、无人车辆自主导航技术发展现状无人车辆自主导航技术的发展处于不断演进的过程中，已取得了一些重要的进展。
1.传感器技术发展：随着激光雷达、毫米波雷达和摄像头等传感器的不断演进，无人车辆可以更准确地感知周围环境，包括车辆、行人、道路标志等，并实现对复杂交通景象的识别。
2.导航算法提升：随着深度学习和机器学习技术的发展，无人车辆导航算法的准确性和鲁棒性得到了提升。
这使得车辆能够更好地适应不同交通环境和规则，有效地规划行驶路径。
3.实际应用推广：无人车辆的自主导航技术已经开始在一些封闭或特定区域进行试验和应用，例如无人仓库、特定的城市区域以及农用地等。
这些实际应用推广也在不断推动技术的进步。
三、无人车辆自主导航技术的挑战尽管无人车辆自主导航技术取得了一些重要的进展，但仍然面临一些重要的挑战。
1.安全性：安全一直是自动驾驶技术最重要的考量因素之一。
无人车辆需要能够可靠地感知环境、正确地识别和理解交通规则，并做出安全可靠的决策。
自主导航计算机视觉的研究与开发
自主导航计算机视觉的研究与开发在计算机技术的快速发展中，自主导航计算机视觉成为了一个热门的研究领域。
自主导航计算机视觉是指计算机利用视觉信息实现自主导航和定位的能力，使得计算机能够像人类一样通过视觉感知环境并进行相应的决策和行动。
该技术广泛应用于无人驾驶、机器人导航、智能家居等领域，具有重要的现实意义和应用价值。
自主导航计算机视觉的研究与开发是一个综合性的工作，涉及多个学科的知识和技术，包括计算机视觉、图像处理、机器学习、传感器技术等。
首先，计算机视觉是自主导航计算机视觉的基础，它通过对图像和视频的分析和处理，提取出图像中的关键信息，如目标物体的位置、形状、运动等。
而图像处理技术则是对图像进行处理和增强，使得计算机能够更好地理解和利用图像信息。
机器学习是自主导航计算机视觉的核心技术，通过对大量的图像数据进行训练和学习，使得计算机能够具备识别和理解图像的能力。
传感器技术则提供了环境感知和导航定位所需的信息，如激光雷达、摄像头、GPS等。
在自主导航计算机视觉的研究与开发中，最重要的是建立质量可靠的视觉算法和模型。
视觉算法是指通过计算机视觉和图像处理技术实现对图像和视频的处理和分析的方法和步骤。
视觉算法包括目标检测、目标跟踪、图像识别、立体视觉等。
通过不断优化和改进视觉算法，可以提高计算机的视觉能力，使其能够更准确地感知和识别环境中的物体和场景。
模型是指通过机器学习技术训练和学习的一种数学表示，它可以对图像进行分类、识别和理解。
通过使用深度学习和卷积神经网络等技术，可以构建复杂的视觉模型，提高计算机的视觉能力和性能。
同时，自主导航计算机视觉的研究还需要解决一些挑战和问题。
首先是对环境的理解和感知问题，即计算机如何从图像中准确地识别和理解物体、场景和空间关系。
其次是定位和导航问题，即计算机如何准确地确定自身的位置和方向，并进行相应的路径规划和决策。
另外，自主导航计算机视觉还需要处理复杂的场景和环境，如天气变化、光照条件变化、动态物体等。
《基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制研究》
《基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制研究》篇一一、引言随着人工智能和机器人技术的快速发展，移动机械臂在工业、医疗、军事、服务等领域的应用越来越广泛。
为了实现移动机械臂的高效、精准和自主操作，自主导航和抓取控制技术成为了研究热点。
其中，基于视觉的导航和抓取控制技术，由于具有高精度、高效率和良好的适应性，备受关注。
本文将就基于视觉的移动机械臂自主导航和抓取控制进行研究。
二、视觉导航技术研究2.1 视觉导航系统概述视觉导航系统利用摄像头等视觉传感器获取环境信息，通过图像处理和计算机视觉技术实现机械臂的自主导航。
该系统主要包括摄像头、图像处理单元和控制系统等部分。
2.2 图像处理技术图像处理技术是视觉导航系统的核心，主要包括图像预处理、特征提取、目标识别和路径规划等步骤。
其中，图像预处理包括去噪、增强和二值化等操作，以改善图像质量；特征提取和目标识别则通过计算机视觉算法实现；路径规划则根据目标和环境信息，规划出最优的机械臂运动轨迹。
2.3 视觉导航算法视觉导航算法主要包括基于特征匹配的导航算法和基于深度学习的导航算法。
前者通过提取环境中的特征点或特征线等特征信息进行匹配，实现机械臂的导航；后者则利用深度学习技术对图像进行语义分割和目标检测，实现更高级别的自主导航。
三、抓取控制技术研究3.1 抓取控制概述抓取控制技术是实现机械臂精准抓取的关键技术。
该技术主要通过控制机械臂的末端执行器，实现对目标物体的精准抓取和放置。
3.2 抓取规划算法抓取规划算法是抓取控制技术的核心，主要包括预抓取规划和实时抓取规划。
预抓取规划根据目标物体的形状、大小和位置等信息，规划出最优的抓取姿势和位置；实时抓取规划则根据实际情况，对抓取过程进行实时调整和优化。
3.3 抓取控制策略抓取控制策略主要包括基于力控制的策略和基于视觉控制的策略。
前者通过控制机械臂末端执行器的力和力矩，实现对目标物体的精准抓取；后者则通过视觉传感器获取目标物体的位置和姿态信息，实现对抓取过程的实时监控和控制。
视觉导航技术的发展演变及其特点
视觉导航技术的发展演变及其特点视觉导航是一种基于图像和视觉信息的导航方式，它在无人驾驶、机器人导航和虚拟现实等领域具有广泛的应用。
视觉导航技术的发展经历了多个阶段，从最早的基于特征提取的方法到现代的深度学习模型，逐渐取得了巨大的进展和突破。
在视觉导航技术发展的早期阶段，研究者主要关注于图像中的特征提取和计算机视觉算法的优化。
他们通过对图像中的边缘、角点等特征进行提取，然后利用这些特征来进行图像匹配和定位。
这种方法既复杂又不够准确，因为它对目标物体的形状、纹理等特征有很强的依赖性，并且对于光照条件的变化非常敏感。
随着深度学习技术的快速发展，特别是卷积神经网络的兴起，视觉导航技术也取得了巨大的突破。
近年来，深度学习模型在图像识别、目标检测和图像分割等任务上取得了显著的成果。
基于这些成果，研究者开始探索如何将深度学习技术应用于视觉导航中。
目前，基于深度学习的视觉导航技术主要分为两类：基于图像分类的方法和基于图像回归的方法。
基于图像分类的方法将导航问题转化为图像分类问题，通过深度学习模型来判断当前图像所属的类别（如转弯、直行、停止等），然后根据类别来决定下一步的动作。
这种方法具有简单、高效的特点，但是对于复杂的场景和动作来说，效果可能不太理想。
基于图像回归的方法则直接回归导航器的输出的位置或方向，而不是分类器的类别。
这种方法通过深度学习模型来学习图像和导航之间的映射关系，并输出一个连续的值作为导航器的动作。
这种方法的优势在于能够输出更精细的导航动作，适用于复杂的导航环境。
此外，还有一些视觉导航技术采用了强化学习的方法，通过与环境的交互来学习最优的导航策略。
在这种方法中，视觉信息被用作状态，而导航器通过不断地与环境进行交互来学习如何选择最佳的导航动作。
强化学习具有无监督学习和自适应性强的特点，但是在训练过程中需要大量的计算资源和时间。
总的来说，视觉导航技术的发展经历了从基于特征提取到深度学习的转变，并在深度学习的基础上不断创新和发展。
自主视觉导航方法综述_黄显林
第28卷 第2期吉林大学学报(信息科学版)V o l.28 N o.2 2010年3月J o u r n a l o f J i l i nU n i v e r s i t y(I n f o r m a t i o n S c i e n c e E d i t i o n)M a r.2010文章编号:1671-5896(2010)02-0158-08自主视觉导航方法综述黄显林,姜肖楠,卢鸿谦,李明明(哈尔滨工业大学控制理论与制导技术研究中心,哈尔滨150001)摘要:为深入研究视觉导航方法,对自主视觉导航方法进行了综述。
阐述了视觉导航方法的分类方式,并按照视觉导航系统对地图的依赖性进行分类(即基于地图的视觉导航、地图生成型视觉导航和无地图型视觉导航),对视觉导航的发展进行综述;给出了视觉组合导航系统的发展现状。
对近年视觉导航领域文献的分析表明,视觉导航的研究热点在向智能化和多传感器融合方向延伸。
关键词:计算机视觉;视觉导航;自主导航中图分类号:T P391.4文献标识码:AS u r v e y o f V i s i o n f o r A u t o n o m o u s N a v i g a t i o nH U A N GX i a n-l i n,J I A N GX i a o-n a n,L UH o n g-q i a n,L I M i n g-m i n g(C e n t e r f o r C o n t r o l T h e o r ya n dG u i d a n c eT e c h n o l o g y,H a r b i nI n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y,H a r b i n150001,C h i n a)A b s t r a c t:S u m m a r y f o r d e v e l o p m e n t o f v i s u a l n a v i g a t i o n m e t h o d s w o u l db e n e f i t t h e f u r t h e r e x p l o r a t i o n i nt h i s f i e l d.T h e c l a s s i f i c a t i o n s o f v i s u a l n a v i g a t i o n m e t h o d s w e r e d i s c u s s e d.A n d t h e r e p r e s e n t a t i v e a r t i c l e s w e r e i n t r o-d u c e d u n d e r t h e c l a s s i f i c a t i o no f m a p-b a s e dv i s u a l n a v i g a t i o n s,m a p-b u i l d i n g n a v i g a t i o n s a n dm a p l e s s n a v i g a-t i o n s.T h e n a r e v i e wo f i n t e g r a t e d n a v i g a t i o n s w i t h v i s i o n w a s p r e s e n t e d.A n a l y s i s o f r e c e n t w o r k s o n t h e v i s u a l n a v i g a t i o n s h o w e d t h a t t h e h o t s p o t o f v i s u a l n a v i g a t i o n h a d e x t e n d e d t o i n t e l l i g e n c e a n d m u l t i-s e n s o r f u s i o n.K e y w o r d s:c o m p u t e r v i s i o n;v i s u a l n a v i g a t i o n;a u t o n o m o u s n a v i g a t i o n引 言最近30年,视觉导航方法由于其自主性、廉价性和可靠性成为导航策略领域的研究热点。
使用多尺度光流法进行探月飞行器自主视觉导航
使用多尺度光流法进行探月飞行器自主视觉导航
介鸣;黄显林;卢鸿谦
【期刊名称】《传感技术学报》
【年(卷),期】2007(020)011
【摘要】针对探月飞行器在接近、下降、着陆阶段所要完成的精确导航任务,提出了一种基于多尺度光流法进行探月飞行器的自主视觉导航的方法.在探月飞行器的下落过程中,由于与探月飞行器固联CCD所拍摄的图像在相邻时刻之间的相对运动较大,因而传统的光流计算方法无法同时满足精度和鲁棒性的要求.本文引入了一种在图像小波金字塔的基础上多尺度光流法,在图像间相对运动较大的情况下实现了对特征点的跟踪.最后,利用鲁棒最小二乘方法,估计出探测器在下落过程中不同时刻之间的相对刚体运动参数.仿真结果表明该方法快速、有效的完成探月飞行器的自主视觉导航任务.
【总页数】5页(P2508-2512)
【作者】介鸣;黄显林;卢鸿谦
【作者单位】哈尔滨工业大学,航天学院,哈尔滨150001;哈尔滨工业大学,航天学院,哈尔滨150001;哈尔滨工业大学,航天学院,哈尔滨150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于四旋翼飞行器的光流法动态目标检测 [J], 王卉;李丽霞;刘慧洁;侯欣明;年佳琪
2.探月飞行器软着陆光学自主导航的特征图形匹配方法研究 [J], 穆荣军;高铭阳;刘斌;胡颖
3.基于DSP的四旋翼飞行器视觉导航避障系统研究 [J], 连鑫;杨化斌
4.视觉导航在扑翼飞行器避障中的应用 [J], 候慧敏;印明威;危威;王贤宇
5.基于光流法和模糊控制的扑翼飞行器避障研究 [J], 付强;王进;宫乐;王靖元;贺威因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
自主视觉导航方法综述
自主视觉导航方法综述
黄显林;姜肖楠;卢鸿谦;李明明
【期刊名称】《吉林大学学报（信息科学版）》
【年(卷),期】2010(028)002
【摘要】为深入研究视觉导航方法,对自主视觉导航方法进行了综述.阐述了视觉导航方法的分类方式,并按照视觉导航系统对地图的依赖性进行分类(即基于地图的视觉导航、地图生成型视觉导航和无地图型视觉导航),对视觉导航的发展进行综述;给出了视觉组合导航系统的发展现状.对近年视觉导航领域文献的分析表明,视觉导航的研究热点在向智能化和多传感器融合方向延伸.
【总页数】8页(P158-165)
【作者】黄显林;姜肖楠;卢鸿谦;李明明
【作者单位】哈尔滨工业大学,控制理论与制导技术研究中心,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,控制理论与制导技术研究中心,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,控制理论与制导技术研究中心,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,控制理论与制导技术研究中心,哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP3914
【相关文献】
1.无人机软式自主空中加油视觉导航方法 [J], 吴腾飞;周鑫;袁锁中
2.视觉导航智能小车自主驾驶控制方法研究 [J], 叶蕾;吴青;马育林
3.基于惯性递推原理的行人自主定位方法综述及展望 [J], 张文超;魏东岩;袁洪;李欣雨
4.基于线特征的无人机自主着陆惯性/视觉导航方法 [J], 李洪;王大元;明丽;童栎
5.一种自主空中加油视觉导航图像处理方法 [J], 吴玲;孙永荣;赵科东
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
非结构化环境下自主导航系统视觉技术研究的开题报告
非结构化环境下自主导航系统视觉技术研究的开题报告一、研究背景和意义随着机器人技术的发展，自主导航系统在日常生活中的作用越来越重要。
相比于结构化环境下，未知、动态环境下的自主导航系统更加困难。
在这些环境下，机器人需要进行实时感知和判断，以便能够完成自主导航任务。
其中，视觉感知技术是非常重要的组成部分。
本研究旨在探究非结构化环境下自主导航系统视觉技术，尤其是在室内和室外环境中的应用。
通过对机器人视觉感知技术的研究和应用，可以提高自主导航系统在复杂环境下的可靠性和鲁棒性，从而更好地满足人们的需求。
二、研究内容与方法1. 研究内容(1) 非结构化环境下的自主导航系统的特点和难点(2) 机器人视觉感知技术的发展历程和现状(3) 非结构化环境下自主导航系统中视觉感知技术的应用(4) 实验设计和数据处理2. 研究方法(1) 文献综述法：梳理机器人视觉感知技术的发展历程和现状，并分析非结构化环境下自主导航系统的特点和难点。
(2) 实验方法：设计机器人在室内和室外环境中的视觉感知实验，并收集和处理实验数据。
(3) 分析方法：通过实验数据的分析，评估机器人视觉感知技术在非结构化环境下的性能，并分析影响机器人视觉感知性能的因素。
三、论文结构本文主要分为以下几个部分：第一部分为绪论，介绍本研究的背景、意义和研究内容与方法。
第二部分为文献综述，介绍机器人视觉感知技术的发展历程和现状，并分析非结构化环境下自主导航系统的特点和难点。
第三部分为研究方法，包括实验设计和数据处理。
第四部分为实验结果和分析，对机器人在室内和室外环境中的视觉感知实验结果进行统计和分析。
第五部分为结论和展望，总结本研究的成果，以及对未来研究方向的展望。
四、研究期望与贡献本研究的期望是能够探究非结构化环境下自主导航系统视觉技术的应用，提高机器人在复杂环境下的自主导航能力。
本研究还将探究影响机器人视觉感知性能的因素，为未来机器人视觉感知技术的研究提供参考。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第28卷 第2期吉林大学学报(信息科学版)V o l.28 N o.2 2010年3月J o u r n a l o f J i l i nU n i v e r s i t y(I n f o r m a t i o n S c i e n c e E d i t i o n)M a r.2010文章编号:1671-5896(2010)02-0158-08自主视觉导航方法综述黄显林,姜肖楠,卢鸿谦,李明明(哈尔滨工业大学控制理论与制导技术研究中心,哈尔滨150001)摘要:为深入研究视觉导航方法,对自主视觉导航方法进行了综述。
阐述了视觉导航方法的分类方式,并按照视觉导航系统对地图的依赖性进行分类(即基于地图的视觉导航、地图生成型视觉导航和无地图型视觉导航),对视觉导航的发展进行综述;给出了视觉组合导航系统的发展现状。
对近年视觉导航领域文献的分析表明,视觉导航的研究热点在向智能化和多传感器融合方向延伸。
关键词:计算机视觉;视觉导航;自主导航中图分类号:T P391.4文献标识码:AS u r v e y o f V i s i o n f o r A u t o n o m o u s N a v i g a t i o nH U A N GX i a n-l i n,J I A N GX i a o-n a n,L UH o n g-q i a n,L I M i n g-m i n g(C e n t e r f o r C o n t r o l T h e o r ya n dG u i d a n c eT e c h n o l o g y,H a r b i nI n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y,H a r b i n150001,C h i n a)A b s t r a c t:S u m m a r y f o r d e v e l o p m e n t o f v i s u a l n a v i g a t i o n m e t h o d s w o u l db e n e f i t t h e f u r t h e r e x p l o r a t i o n i nt h i s f i e l d.T h e c l a s s i f i c a t i o n s o f v i s u a l n a v i g a t i o n m e t h o d s w e r e d i s c u s s e d.A n d t h e r e p r e s e n t a t i v e a r t i c l e s w e r e i n t r o-d u c e d u n d e r t h e c l a s s i f i c a t i o no f m a p-b a s e dv i s u a l n a v i g a t i o n s,m a p-b u i l d i n g n a v i g a t i o n s a n dm a p l e s s n a v i g a-t i o n s.T h e n a r e v i e wo f i n t e g r a t e d n a v i g a t i o n s w i t h v i s i o n w a s p r e s e n t e d.A n a l y s i s o f r e c e n t w o r k s o n t h e v i s u a l n a v i g a t i o n s h o w e d t h a t t h e h o t s p o t o f v i s u a l n a v i g a t i o n h a d e x t e n d e d t o i n t e l l i g e n c e a n d m u l t i-s e n s o r f u s i o n.K e y w o r d s:c o m p u t e r v i s i o n;v i s u a l n a v i g a t i o n;a u t o n o m o u s n a v i g a t i o n引 言最近30年,视觉导航方法由于其自主性、廉价性和可靠性成为导航策略领域的研究热点。
早期的视觉导航解决方案是为自主地面机器人研发的,而近年来,视觉导航系统在无人飞行器(U A V:U n-m a n n e d A i r V e h i c l e s)、深空探测器和水下机器人上获得了广泛应用,并进一步刺激了基于视觉的组合导航算法研究。
在国内,随着多型号U A V的研发和月球探测二、三期工程的展开,视觉导航方法的研究进展迅速。
1 视觉导航方法的分类视觉导航处于多学科的交叉领域,研究范围涉及光学、图像、模式识别、电子和导航等多个学科,视觉导航的分类方式也因此变得多样化。
视觉导航按照传感器类型可分为被动视觉导航和主动视觉导航。
被动视觉导航是依赖于可见光和不可见光成像技术的方法,C C D(C h a r g e C o u p l e d D e v i c e)相机作为被动成像的典型传感器,广泛应用于收稿日期:2010-01-05基金项目:国家自然科学基金重点资助项目(60535010)作者简介:黄显林(1956— ),男,山东蓬莱人,哈尔滨工业大学博士生导师,主要从事组合导航、复杂系统控制研究,(T e l) 86-451-86402204-8888(E-m a i l)x l i n h u a n g@h o p e.h i t.e d u.c n;通讯作者:姜肖楠(1981— ),男,吉林省吉林市人,哈尔滨工业大学博士研究生,主要从事视觉导航研究,(T e l)86-451-86402204-8666(E-m a i l)j x n h i t@g m a i l.c o m。
各种视觉导航系统中。
主动视觉导航是利用激光雷达,声纳等主动探测方式进行环境感知的导航方法。
其中具有代表性的应用是1997年着陆的火星探路者,其携带的探索者号(S o j o u r n e r R o v e r )巡视探测器使用编码激光条纹技术进行前视距离探测,这种半主动探测方法可靠地解决了未知环境中的障碍识别问题[1]。
视觉导航按照是否需要导航地图可分为地图型导航和无地图导航。
地图型视觉导航又可分为地图使用系统和地图建立系统。
地图型导航方法,需要使用预先存储的导航地图(地图使用系统),或在导航过程中获得局部环境信息进而对环境进行在线的安全评估(地图建立系统)。
而无地图导航系统,使用图像分割、光流计算和帧间特征跟踪等方法获得视觉信息,无地图导航方法通常不需要对环境进行全局描述,对环境的感知通过导航过程中的目标识别或特征跟踪获取。
视觉导航按照载体类型可分为地面视觉导航、无人机视觉导航和水下视觉导航等。
早期的视觉导航方案主要应用在无人地面车辆(A G V :A u t o n o m o u s G r o u n d V e h i c l e s )。
近年来随着无人机的迅猛发展视觉导航获得了更广泛的应用。
无人机在监视、巡逻、搜索、救援、航测和航拍等领域具有广泛的应用前景,受限于无人机系统有效载荷的尺寸和重量要求,很多传统的导航设备不适合搭载,而使用C C D 相机的视觉方法在低重量、小尺寸的前提下为无人机系统提供了可靠的导航解决方案。
由于水下环境光线条件的特殊性,在这一领域传统导航方法依然占据主导地位,然而,传统的声纳系统由于分辨率和体积的限制,已经无法完全满足新的应用需求[2,3]。
水下视觉导航系统虽然在浑浊水域受限严重,但有效地减小了系统尺寸,降低了成本,并能显著提高系统分辨率。
目前已经有一系列的视觉导航解决方案,应用在水下设施建设、装置检查与维护、能源与电信传输领域、海洋生物监测、军事任务、深海地形重构、沉船勘察等领域。
2 视觉导航方法的发展视觉导航和定位系统按照对地图的依赖性可分为:地图导航系统、地图生成型导航系统和无地图导航系统。
笔者将按照视觉导航对地图的依赖性分类进行综述。
2.1 基于地图的导航方法最初的机器人导航方法,是为室内机器人开发的,而其中发展较早的是基于地图的导航方法。
早期的尝试是将环境中的突出特征使用二维投影标注在地图中。
稍后,使用虚拟力场方法[4,5]将每个包含障碍的单元与对机器人的斥力相对应。
B o r e n s t e i n [6]等人又将不确定性加入到标注地图中,用来说明传感器的误差,从而进一步完善了这一理论。
定位是导航的主要任务。
定位问题的解决方法可为绝对定位和相对定位。
在绝对定位方法中,载体的初始位置是未知的。
自定位问题的解决方法又分为:三角测量法、M a r k o v 或M o n t e c a r l o 定位。
1993年,A t i y a 和H a g e r [7]提出了一种通过识别在线图像中相对于运动载体保持不变的特征(或特征点连线)的方法,该方法解决了图像和环境的对应问题。
相对定位方法的前提是在导航的初始阶段,载体的大概位置已知。
M a t t h i e s 和S h a f e r 在文献[8]中给出了一种立体视觉中的模型误差计算方法。
M e n g 和K a k [9]提出了一种基于神经网络的导航方法,较早地将智能理论应用于视觉导航方法,该方法不需要对环境进行精确建模,通过对神经网络的初始训练,系统可解释视觉信息,并完成走廊跟踪标识等导航任务。
此外,地标跟踪算法较多地应用到载体定位中,这类算法通过在图像中识别地标,以及对连续画面中地标的跟踪,确定载体的位置。
人工地标和自然地标是地标跟踪的两个分类,其中人工地标视觉导航较早的成果来自K a b u k a 和A r e n a s [10]。
H a s h i m a 等[11]则提出了一种自然地标导航算法,该算法使用相关性跟踪选定的地标,通过立体视觉信息计算载体的位置,并在载体的行进中逐步更新地标。
2.2 地图生成型导航方法地图生成型导航系统通过感知周围环境,并在线生成某种表示的导航地图。
该方法最早应用在M o r a v e c 的S t a n f o r d C a r t 机器人上[12],该机器人通过视频传感器自主感知环境,虽然行进速度较慢,但依然完成了20m 路径的自主行进。
在之后的一段时间里,有学者对该方法进行了改进,并应用在相关159第2期黄显林,等:自主视觉导航方法综述160吉林大学学报(信息科学版)第28卷的机器人导航系统中。