视觉在导航中的应用综述-PPT课件
机器视觉技术在智能导航系统中的应用与挑战
机器视觉技术在智能导航系统中的应用与挑战随着科技进步和智能化发展的加速，智能导航系统也逐渐成为人们生活中必不可少的工具之一。
而在智能导航系统中，机器视觉技术则是一种应用广泛、前景广阔的重要技术手段。
本文将从机器视觉技术在智能导航系统中的具体应用、相关挑战以及发展前景几个方面进行探讨。
一、机器视觉技术在智能导航系统中的应用1. 视频路况监测现代智能导航系统中往往带有视频路况监测功能，这就是利用机器视觉技术对车载摄像头采集到的图像数据进行分析，识别出曲线、车道等，并且实现对交通标志、信号的识别。
这种系统能够实现对整个车辆周围的路况监测，并帮助司机提高安全驾驶意识。
2. 路线规划和规划重算机器视觉技术还可以在智能导航系统中用于路线规划。
通过图像识别，分辨出基础地图中的道路，识别出拥堵情况、建筑物等因素并计算出最优导航路线。
在旅途中如果路线遇到了障碍，智能导航系统可以借助机器视觉技术自动重算路线。
3. 智能识别场景在整个导航过程中，机器视觉技术可以根据图像识别技术，辅助智能导航系统获取目标场景的相应信息，从而使导航难度降低。
比如说，导航系统在行车过程中发现了一个未知建筑物，它可以借助机器视觉技术快速识别这个建筑物，并提供对应的相关信息。
二、机器视觉技术在智能导航中面临的挑战1. 算法难度机器视觉技术难度不小，算法需要应对各种各样的实际场景，令整个机器学习过程变得非常复杂。
2. 复杂性机器视觉技术需要面对复杂、高纬度的数据集，而这些数据往往需要昂贵的硬件、遥感技术和大数据处理能力等技术支持。
3. 可靠性和稳定性在实际应用中，机器视觉技术算法具有一定的误差，尤其是在搭配其他技术时，误差会继承并放大。
三、机器视觉技术在智能导航中的发展前景1. AI技术的发展将推动机器视觉技术的应用AI的发展也间接促进了机器视觉技术的提升和更广泛的应用。
采用深度学习、强化学习、自然语言处理等技术，机器视觉技术能够更好地实现对图像、数据的分析和处理。
视觉在导航中的应用综述-精共19页PPT
16、自己选择的路、跪着也要把它走 完。 17、一般情况下)不想三年以后的事， 只想现 在的事 。现在 有成就 ，以后 才能更 辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人，心里必须 充满光 明。 19、学习的关键--重复。
20、懦弱的人只会裹足不前，莽撞的 人只能 引为烧 身，只 有真正 勇敢的 人才能 所向披 靡。
谢谢！
36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
机器视觉技术在视觉导航中的应用
机器视觉技术在视觉导航中的应用一、引言随着科技的不断发展，人工智能技术得到了长足的发展和应用，机器视觉技术正是其中的重要组成部分。
该技术不仅广泛应用于生物医学、智能交通等领域，也深受各大企业和机构的青睐。
本文将重点探讨机器视觉技术在视觉导航中的应用，旨在为读者展示机器视觉技术的强大魅力。
二、机器视觉技术的基本概念在介绍机器视觉技术在视觉导航中的应用之前，必须先了解机器视觉技术的基本概念。
机器视觉技术是指利用计算机对图像和视频信息进行处理、分析和识别的一种智能技术。
其基础是图像处理、模式识别、机器学习等领域。
通过对图像、视频等信息进行处理，机器可以识别、分类、定位等能力。
机器视觉技术广泛应用于医疗影像、自动驾驶、安防监控、智能家居等众多领域。
三、机器视觉技术在视觉导航中的应用机器视觉技术在视觉导航中的应用主要可以分成以下几个方面。
1.图像识别和检测机器视觉技术能够通过对图像的分析和处理，识别和检测出图像中的物体和目标。
在视觉导航中，可以通过识别和检测路标、地标、标志等来确定车辆或人行的位置和方向。
例如，通过识别和检测路牌和道路标线来确定车辆的行驶方向和轨迹。
2.目标跟踪和定位机器视觉技术能够实现目标的跟踪和定位。
在视觉导航中，可以通过对目标的跟踪和定位，来实现对目标的运动轨迹和位置的预测和掌握。
例如，通过对行人和车辆的跟踪和定位，可以选择更安全、更快捷的路线，避免遇到拥堵和危险。
3.场景分析和动作识别机器视觉技术能够分析和研究场景和环境。
在视觉导航中，可以通过对场景的分析和研究，把握环境变化和道路状况的变化，从而为行车或步行提供更加安全和可靠的指引和建议。
例如，在雾霾天气和夜间导航时，机器视觉技术可以对场景进行分析，提供更可靠的导航信息。
4.虚实结合与增强现实机器视觉技术还能够实现虚实结合和增强现实。
通过虚实结合和增强现实技术，可以实现对真实环境的三维建模和仿真，为用户提供更加真实和直观的视觉体验。
机器人视觉导航与定位技术综述
机器人视觉导航与定位技术综述第一章：引言随着技术的进步和应用的推广，机器人在各个领域发挥着越来越重要的作用。
其中，视觉导航与定位技术是机器人感知和认知环境的关键能力之一。
本文将综述机器人视觉导航与定位技术的基本概念、主要方法和应用领域。
第二章：机器人视觉导航技术2.1 视觉传感器视觉导航技术的核心是对环境的感知和识别。
视觉传感器是机器人获取视觉信息的重要设备，常用的视觉传感器包括摄像头、激光雷达等。
摄像头可以通过图像采集和处理，得到环境的视觉信息。
激光雷达则可以获取环境的距离信息，通过扫描建立环境的三维模型。
2.2 环境地图构建机器人导航过程中，需要对环境进行建模和表示。
环境地图构建是将机器人获取的感知数据整合成一个可以被机器人读取和理解的形式。
环境地图可以基于图像、点云等数据进行构建，常用的地图表示方法有栅格地图、拓扑地图和语义地图等。
2.3 机器人定位方法机器人在导航过程中需要知道自身的位置，机器人定位就是确定机器人在地图中的位置和姿态。
常见的机器人定位方法有激光雷达SLAM、视觉SLAM和里程计等。
激光雷达SLAM利用激光雷达获取环境的三维信息，通过建立地图和机器人的路径来实现定位。
视觉SLAM则通过计算机视觉算法来实现机器人的自主定位。
里程计是利用编码器测量机器人轮子的转动来进行定位。
第三章：机器人视觉导航与定位应用领域3.1 无人驾驶无人驾驶技术是机器人视觉导航与定位应用的一个典型领域。
通过车载摄像头和激光雷达等传感器，结合导航算法，实现车辆的自主导航和定位。
3.2 室内导航机器人室内导航机器人广泛应用于医院、办公楼等室内环境。
机器人可以通过搭载摄像头和激光雷达等传感器，利用视觉导航技术实现自主导航和定位，为用户提供导航和服务。
3.3 工业自动化在工业领域，机器人的视觉导航与定位技术也得到了广泛应用。
机器人可以通过视觉传感器获取工作场所的信息，实现智能导航和定位，提高生产效率和产品质量。
视觉SLAM技术在智能导航系统中的应用探索
视觉SLAM技术在智能导航系统中的应用探索随着智能导航系统的快速发展，视觉SLAM技术作为一种重要的感知和定位手段逐渐得到了广泛应用。
视觉SLAM技术是一种通过摄像机获取环境信息并同时实现定位和建图的技术，能够在无GPS信号的环境下依靠摄像机和传感器进行定位和导航。
一、视觉SLAM技术概述视觉SLAM技术是指通过使用摄像头采集环境信息，通过计算机视觉和机器学习算法实时地进行环境地图的构建和相机自身的定位。
它能够利用摄像头获取实时的图像信息，并通过分析和处理图像获得相机在三维空间中的位置和姿态。
视觉SLAM技术主要包括两个关键技术：建图和定位。
二、视觉SLAM技术在智能导航系统中的应用1. 实时建图功能视觉SLAM技术能够实时地建立环境的三维地图，这对于智能导航系统来说非常重要。
通过建立地图，导航系统可以知道当前位置和周围环境的具体情况，进而进行路径规划和导航引导。
同时，视觉SLAM技术还可以实现地图的动态更新，及时更新地图上的障碍物和道路信息，提供更精准的导航服务。
2. 定位导航功能视觉SLAM技术能够实时地跟踪相机的姿态和位置，进而提供准确的定位信息。
在智能导航系统中，定位功能是至关重要的，它决定了导航系统能够为用户提供准确的位置信息和导航引导。
视觉SLAM技术借助摄像头获取实时图像，并通过处理和分析图像数据来估计相机运动和位置，从而提供精确的定位信息。
3. 多传感器融合除了视觉信息，智能导航系统还可以融合其他传感器的信息，如惯性测量单元（IMU）、全球导航卫星系统（GNSS）等，以进一步提高定位的精度和稳定性。
视觉SLAM技术与其他传感器的融合可以相互补充，提供更完整的环境感知和定位信息，使导航系统能够在复杂的室内外环境中实现更高精度和可靠性的导航服务。
4. 动态环境处理在智能导航系统中，动态环境的处理是一个具有挑战性的任务。
视觉SLAM技术能够通过实时的图像处理和分析，对动态环境进行检测和跟踪。
视觉导航技术的研究与应用
视觉导航技术的研究与应用视觉导航技术是现代科技领域的一大热点，随着计算机视觉、机器学习等技术的进一步发展，视觉导航技术的研究和应用正在不断扩展。
本文将介绍视觉导航技术的相关内容，包括其概念、研究现状和应用前景。
一、概念首先，我们需要明确什么是视觉导航技术。
简而言之，视觉导航技术是指利用计算机视觉和人工智能等技术，通过从图像或视频中提取特征来实现自主导航或辅助导航。
具体而言，视觉导航技术需要解决的问题包括：从图像或视频中提取特征、通过特征匹配实现位置估计和姿态估计、构建地图、规划路径等。
这些问题都需要利用计算机视觉、机器学习等技术进行解决。
二、研究现状视觉导航技术的研究一直是计算机视觉领域的一个热点方向。
目前，国内外的研究团队都在不断探索和优化视觉导航技术的相关算法和架构。
在视觉定位方面，常用的方法有基于SIFT、SURF等局部特征的方法、基于深度学习的端到端方法、基于语义信息的方法等。
其中，基于深度学习的端到端方法在近年来逐渐被广泛应用，尤其是基于深度神经网络的视觉导航方法。
另外，近年来还出现了一些结合多传感器的方法，如结合激光雷达、GPS、惯性导航等，以提高定位的精度和鲁棒性。
在视觉SLAM方面，目前的研究集中在实时性、精度、鲁棒性等方面的优化。
此外，还有一些针对具体应用场景的研究，如基于光流的SLAM、基于RGB-D数据的SLAM等。
三、应用前景视觉导航技术在未来有广阔的应用前景。
下面列举一些可能的应用场景：1.智能出行利用视觉导航技术，我们可以实现自主驾驶、智能导航等功能，从而提高出行的效率和安全性。
与此同时，视觉导航技术还可以为用户提供个性化路线规划、优化换乘方案等服务。
2.智能家居传感器与视觉导航技术的结合可以实现智能家居的场景感知、行为识别等功能。
通过智能手机等终端设备的操控，我们可以对家居系统进行远程控制，实现更加智能、人性化的家居体验。
3.智慧城市视觉导航技术也可以应用于智慧城市建设。
深度学习与计算机视觉综述PPT课件
10
是否可以自动的选择特征？
• 即输入某一个模型的时候，输入只是图片，输出就是它自己的标 签。比如输入一个明星的头像，出来的标签就是一个50维的向量 （如果要在50个人里识别的话），其中对应明星的向量是1，其 他的位置是0。
• 第三个是基于HoG特征的物体检测，它和所对应的SVM分类器组 合起来的就是著名的DPM算法。DPM算法在物体检测上超过了 所有的算法，取得了比较不错的成绩。
人工选择特征存在的问题：
• 大量的经验，需要你对这个领域和数据特别了解 • 大量的调试工作。说白了就是需要一点运气 • 另一个难点在于，你不只需要手工设计特征，还要在此基础上有
11
人类又是怎么识别物体的？
1981年诺贝尔医学生理学奖颁发给了David Hubel，一位神经生物学家。他的主要研究成 果是发现了视觉系统信息处理机制，证明大 脑的可视皮层是分级的。他的贡献主要有两 个，一是他认为人的视觉功能一个是抽象， 一个是迭代。抽象就是把非常具体的形象的 元素，即原始的光线像素等信息，抽象出来 形成有意义的概念。这些有意义的概念又会 往上迭代，变成更加抽象，人可以感知到的 抽象概念。 像素是没有抽象意义的，但人脑可以把这些 像素连接成边缘，边缘相对像素来说就变成 了比较抽象的概念；边缘进而形成球形，球 形然后到气球，又是一个抽象的过程，大脑 司地平线。
• Facebook和Twitter也都各自进行了深度学习研究，其中前者携手纽 约大学教授Yann Lecun，建立了自己的深度学习算法实验室；2015 年10月，Facebook宣布开源其深度学习算法框架，即Torch框架。 Twitter在2014年7月收购了Madbits，为用户提供高精度的图像检索 服务。
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。
无人驾驶的视觉导航技术课件
矿区：而矿区环境下的特定区域自动驾驶则应用在无人矿车等特定场景。
无人驾驶视觉导航技 术挑战与解决方案
图像识别精度问题
挑战：图像识 别技术对精度 要求极高，需 要避免误判和
漏判
解决方案1： 采用深度学习 技术提高识别
安全与可靠性问题
传感器故障或失效：多传感器融合 和异常检测技术来解决
恶劣天气和环境影响：多传感器融 合和感知技术来解决
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
地图数据不准确：高精度地图和实 时更新技术来解决
车辆自身硬件故障：备份和冗余系 统来解决
无人驾驶视觉导航技 术发展趋势与展望
技术创新推动发展
不断突破技术瓶颈，实现更高精度 的定位和导航
图像处理：对采集的图像进行预处 理，如去噪、增强等
场景理解：理解道路场景中的语义 信息，如车道线、交叉口等
传感器融合技术
定义：将不同 传感器的数据 进行融合，得 到更准确、全
面的信息
技术类型：多 传感器融合、 深度学习融合
等
应用场景：无 人驾驶车辆的 定位、导航、
控制等
优势：提高无 人驾驶系统的 感知能力、鲁 棒性和安全性
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
成本降低：随着规模化生产和技术 迭代，无人驾驶的视觉导航技术成 本将逐渐降低，推动其在市场上的 普及。
法规政策支持：政府对无人驾驶技 术的支持将推动其在市场上的普及， 并带动整个行业的发展。
结论：无人驾驶视觉导 航技术的价值与影响
对交通安全的意义
减少人为因素导致的事故 提高道路使用效率，降低拥堵情况 适应复杂多变的交通环境 推动智能交通系统的发展与普及
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。
立体视觉技术在视觉导航中的应用研究
立体视觉技术在视觉导航中的应用研究摘要：立体视觉技术是指通过两个或多个视野有重叠的摄像机获取物体的三维形状和深度信息，并进行计算和分析的技术。
本文探讨了立体视觉技术在视觉导航中的应用研究。
首先介绍了视觉导航的概念和意义，然后详细讨论了立体视觉技术在视觉导航中的应用，包括场景建模、障碍检测与避障、视觉里程计以及准确定位与地图构建等方面。
最后，总结了立体视觉技术在视觉导航中的优势和挑战，并展望了未来的发展方向。
1. 引言视觉导航是指通过环境感知和信息处理，以实现机器人或自动驾驶系统的精确定位、地图构建以及路径规划和避障等功能。
立体视觉技术作为一种重要的感知手段，在视觉导航中发挥着重要的作用。
它可以获取物体的三维形状、深度信息，提供更全面、准确的场景理解，为机器人或自动驾驶系统提供更精确的环境感知能力。
2. 视觉导航中的立体视觉技术应用2.1 场景建模立体视觉技术可用于建立环境的三维模型。
通过从多个视角获取物体的形状和深度信息，可以重建整个场景的三维模型，包括道路、建筑物和其他障碍物等。
这种场景建模可以为机器人或自动驾驶系统提供更精细的地图信息，从而实现更精确的路径规划和决策。
2.2 障碍检测与避障利用立体视觉技术可以实现对环境中的障碍物进行检测和识别。
通过计算不同视角下物体的像素位移，可以得到物体的深度信息，从而实现对障碍物的判断。
机器人或自动驾驶系统可以根据障碍物的位置和大小进行路径规划和避障决策，确保安全行驶。
2.3 视觉里程计视觉里程计是指通过分析连续帧之间的位移信息，计算机器人或自动驾驶系统在运动过程中的位置和姿态。
立体视觉技术可以提供更准确的深度信息，从而改善视觉里程计的精度和稳定性。
通过结合立体视觉技术和滤波算法，可以实现更精确的运动估计，并减小误差累积的影响。
2.4 准确定位与地图构建立体视觉技术可以通过对地标的识别和跟踪，实现对室内或室外环境的准确定位和地图构建。
通过提取特征并匹配不同视角下的特征点，可以实现对机器人位置的估计，并构建当前环境的地图。
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]。
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.
视觉里程计综述
视觉里程计综述
视觉里程计（Visual Odometry，简称VO）是一种从连续的图像序列中恢
复相机运动的方法。
它通过分析相机拍摄的图像，利用计算机视觉和图像处理技术，估计相机的位置、速度和方向等信息。
视觉里程计在无人驾驶、机器人、航空航天、虚拟现实等领域有广泛的应用前景。
视觉里程计的基本原理是利用图像特征点的匹配和跟踪，以及相机姿态的估计，来恢复相机的运动状态。
具体来说，它通过提取图像中的特征点，并使用某种匹配算法将这些特征点与前一帧图像中的特征点进行匹配，然后利用这些匹配信息来计算相机的运动参数，包括平移向量和旋转矩阵等。
这些参数可以帮助确定相机的位置和方向，从而实现对相机运动的估计。
视觉里程计的研究重点在于特征点的检测和匹配、相机姿态的估计以及优化算法的设计等。
目前，许多学者和研究机构都在致力于视觉里程计的研究，并已经取得了一些重要的成果。
例如，一些研究者提出了一种基于深度学习的视觉里程计方法，该方法能够利用深度神经网络自动地检测和匹配特征点，并实现高精度的相机姿态估计。
此外，随着技术的不断发展，视觉里程计的应用场景也在不断扩大。
例如，在无人驾驶汽车领域，视觉里程计可以用于实现车辆的自主导航和路径规划；
在航空航天领域，视觉里程计可以帮助无人机和无人飞机进行自主飞行和目标跟踪；在虚拟现实领域，视觉里程计可以用于实现虚拟场景的动态渲染和交互控制等。
总之，视觉里程计是一种非常重要的计算机视觉技术，它能够从图像序列中恢复相机的运动状态，为许多领域提供了重要的技术支持。
未来，随着技术的不断发展，视觉里程计的应用前景将会更加广阔。
视觉定位 综述
视觉定位综述
视觉定位是一项广泛应用于设计、广告和营销领域的技术。
它是指通过使用图像和文字等元素来引导受众的视觉焦点，使其更容易理解和接受信息。
视觉定位可以帮助创作者吸引和保持观众的注意力，从而提高内容的影响力和传播效果。
下面是视觉定位的一些重要特点和细节。
1. 简洁明了的设计
视觉定位要求设计简明扼要，避免过多的干扰因素。
只有通过简洁的设计传达出简单而强烈的信息，才能引起目标受众的共鸣。
2. 黄金比例
黄金比例是指图像等元素的比例关系，能够提高视觉效果。
黄金比例的数值约为1：1.618，是一个美学标准。
它可以让受众更容易从图像中获取信息并理解该信息的重点。
3. 色彩和字体的运用
选择合适的色彩和字体是视觉定位不可或缺的一部分。
颜色和字体不仅仅是美学因素，它们还承载着品牌定位、情感共鸣等方面的重要信息。
好的设计师会在制作过程中着重考虑这一点。
4. 信息的分层
视觉定位通常需要整合许多信息，这些信息按照重要性和意义可以分成不同层次。
对于目标受众来说，信息层次结构清晰的设计能够使信息的接收更为容易。
5. 动态元素的应用
适当的动态元素可以为设计增加活力，也能更好地吸引受众的视觉关注，例如小动画、视频、GIF等。
但是动态元素的使用也需要适度，过
度使用可能会使界面显得嘈杂和无序。
总而言之，视觉定位是一项集设计、操作、传达和效果于一体的技术。
它需要创作者对设计细节、渠道、受众等方面的全方位考虑。
更好地
运用视觉定位可以使内容更具有说服力和口碑效应。
视觉传达设计中的视觉引导与导航
视觉传达设计中的视觉引导与导航在当今信息爆炸的时代，视觉传达设计扮演着至关重要的角色。
它不仅仅是为了美观，更是为了有效地传达信息，引导观众的视线，帮助他们快速准确地获取所需内容。
其中，视觉引导与导航是两个关键的方面，它们能够让复杂的信息变得清晰易懂，让用户在视觉的世界中畅行无阻。
视觉引导，简单来说，就是通过各种设计元素和手法，引导观众的目光按照设计师预期的路径进行移动。
这就好比在一个迷宫中设置了明确的指示牌，让人们能够轻松找到出口。
而视觉导航则更侧重于为观众提供一个清晰的信息架构，让他们知道自己在整个信息系统中的位置，以及如何到达他们想要去的地方。
在视觉传达设计中，色彩是一种强大的视觉引导工具。
比如，明亮鲜艳的色彩往往能够吸引观众的注意力，而柔和低调的色彩则可能用于营造背景氛围。
例如，在一个购物网站的页面设计中，“立即购买”按钮通常会被设计成醒目的红色或橙色，这种强烈的色彩对比能够迅速引导用户的视线，促使他们采取行动。
形状和线条同样具有引导作用。
直线给人以直接、明确的感觉，能够引导视线快速移动；而曲线则相对柔和、流畅，能够引导视线更加自然地跟随。
此外，箭头形状是一种非常直观的引导符号，它能够明确地指示方向。
空间布局也是视觉引导的重要手段。
通过合理安排元素的位置和大小，可以引导观众的视线从重要的元素逐渐过渡到次要的元素。
例如，将核心信息放置在页面的中心或上部，因为人们的视线往往会首先落在这些区域。
在视觉导航方面，菜单和导航栏是常见的设计元素。
它们为用户提供了清晰的分类和链接，帮助用户快速找到自己感兴趣的内容。
好的菜单设计应该简洁明了，避免过多的层级和复杂的分类，让用户能够一目了然。
另外，面包屑导航也是一种有效的导航方式。
它能够显示用户当前所在的页面位置以及其在网站结构中的层级关系，让用户清楚地知道自己的“路径”，并且能够方便地返回上一级或其他相关页面。
在移动应用设计中，手势操作也成为了一种重要的导航方式。
计算机视觉导航综述(全文)
计算机视觉导航综述XX：1009-3044(20XX)09-11705-01Robot Vision Nvigtion's SummrizeWU Lin(Lioning Fince Voctionl College Informtion Technology Deprtment, Shenyng 110122, Chin)bstrct: Nvigtion's technique is the core of mobile robot. Mobile robot hs mny nvigtion methods. This thesis mke nlysis nd contrst mong ll kinds of nvigtion methods, it gives tht becuse of the development of vision theory nd method,nd compre to lser, rdr nd ultrsonic, vision nvigtion hs mny dvntges,so vision nvigtion re dopted in mny fields. Mobile robot processes the picture in the process of nvigtion, the bd of rel-time lwys is very tough problem. The key of solving this problem bsed on designing kind of fst picture tretment method.Key words: vision nvigtion; mobile robot; picture tretment移动机器人是一种在复杂的环境下工作的具有自规划、自组织、自适应能力的机器人。
移动机器人集人工智能、智能操纵、信息处理、图像处理、模式识别、检测与转换等专业技术为一体，跨计算机、自动操纵、模式识别、智能操纵等多学科，成为当前智能机器人研究的热点之一。
- 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)。
[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,2019,02:27-30+34.
[5] 马红霞 , 马明建 , 马娜 , 林有升 . 基于 Hough 变换的农业机械视觉导航基准线识别 [J]. 农机化研 究,2019,04:37-39+43. [6] 于国英,韩伟,宋明伟. AGV视觉导航模糊控制研究[J]. 科技信息,2019,22:45+48.
2019/3/17 3
2019 参考文献（二）
[12] 张栋. 基于空中机器人平台的运动目标检测和视觉导航[D].浙江大学,2019. [13] 江伟,齐群.基于AT89S52单片机的智能小车设计与制作[J]. 广东交通职业技术学院学 报,2019,01:24-27. [14] 纪超,王庆. 基于双目视觉的自主空中加油算法研究与仿真[J]. 系统仿真学报,2019,06:1327-1331. [15] 毕建权 , 陆耿 , 江永亨 , 王京春 . 基于像素点的快速结构化道路元素检测 [J]. 计算机工程与科 学,2019,05:100-105. [16] 毕建权,王京春,江永亨. 基于视觉的缩微智能车自主换道[J]. 信息与控制,2019,03:351-357. [17] 陈雪凌,赵春晖,李耀军,程咏梅.基于Dempster-Shafer证据理论的匹配区多特征适配性分析方法[J]. 计算机应用,2019,06:1665-1669. [20] 吴俊君,胡国生. 室内环境仿人机器人快速视觉定位算法[J]. 中山大学学报(自然科学 版),2019,04:7-13. [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,2019,08:28922896. [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,2019,07:80-82.
至目标位置 。
[7] 崔红超,雷鸣. 基于四元数视觉导航算法确定目标位姿[J]. 测绘与空间地理信息,2019,01:131-133.
[8] 卢远志. 智能车测试环境中虚拟车道线的快速构建方法[J]. 中南大学学报(自然科学 版),2019,03:985-991. [9] 夏田,金超,刘晔. AGV视觉导航标识线边缘特征提取研究[J]. 机械设计与制造,2019,03:199-201.
[10] 李进 , 陈杰平 , 徐朝胜 ,汪明磊 ,王家恩 . 基于动态图像阈值的智能车辆路径导航 [J]. 农业机械学
报,2019,04:39-44. [11] 杨东方,王仕成,张金生,罗大成,刘华平. 增量式参数化特征模型及其单目视觉导航[J]. 计算机应 用,2019,04:1085-1088.
2
2019/3/17
2019 参考文献（一）
[1] 李爱莲,高策,梁惠明. 移动机器人导航方法的分析与研究[J]. 仪表技术,2019,05:42-44. [2] 周儒靖. 视觉导航技术在无人直升机着陆中的应用研究[D].南京理工大学,2019. [3] 杨兵兵.飞机进近及着陆视觉导航研究[D].上海交通大学,2019.
视 觉 导 航 技 术 综述
周杉
参考文献
[1]刘伟军,董再励等.基于立体视觉的移动机器人自主导航定位系统[J].国家863计划,2019 [2]姜立军,甘东兵.基于双目视觉传感的计算机辅助骨外科手术导航模型[J].华南理工大学学报(自然科学 版),2019,34(2) :67-72 [3]徐光祐,朱志刚.用于室外道路环境综合理解的多种新型视觉传感技术和系统[J].国防预研项目,2019 [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,2019(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,2019,20(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,2019,18(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,2019,35(9):34-35 [8]唐超颍,杨忠,沈春林.视觉导航技术[J].2019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 [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 [19]自动化技术_计算机技术 [20]仿人多自由度立体双目视觉导航系统的研究与开发_余洪山
2019/3/17 6
移动机器人பைடு நூலகம்航
移动机器人的研究起源：20世纪60年代末期。 导航 ( 概 念 ) ：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（实时性），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
2019/3/17
4
内容导读
1、视觉导航的仿生学来源及其研究意义
2、机器导航的几种常用方式
3、视觉导航的应用领域 4、视觉导航的关键技术
5、视觉导航技术的发展方向
2019/3/17
5
一、视觉导航的仿生学来源 及其研究意义
人类视觉系统的感受部分是 视网膜，它是一个三维采样系统。 三维物体的可见部分投影到视网 膜上，人们按照投影到视网膜上 的二维图像来对 该物体进行三 维理解。 古语有云“眼睛是人类心灵 的窗户”但在现实生活它扮演着 更加重要的觉色。 在人类科技进步的今天，机 器人越来越成为我们不可或缺的 一部分，各种智能机器人的出现 在极大方便我们生活的同时也对 我们提出了更高的要求。