视觉方向导航新方法
视觉导航资料
视觉导航
简介
视觉导航是一种利用人类视觉系统来指引方向和导航的方法。
在人类日常生活中，视觉是一种重要的感知方式，我们通过眼睛收集和处理各种视觉信息，帮助我们认识周围环境和进行导航。
视觉导航便是利用这种能力来帮助人们找到正确的方向和位置。
视觉导航的原理
视觉导航的原理在于人类的视觉系统能够感知周围环境中的各种可视特征，并根据这些特征来确定自身的位置和方向。
当我们在陌生的环境中行走时，我们会依靠周围的景物、建筑物、标志等作为参照物，通过识别这些特征来确定自己所处的位置以及前进的方向。
视觉导航的应用
视觉导航在现代社会中有着广泛的应用。
例如，在城市中，人们可以凭借建筑物、街道、标识等特征来进行导航，快速找到目的地。
在自动驾驶汽车和机器人领域，视觉导航也被广泛应用，帮助车辆和机器人识别道路、障碍物等环境特征，从而实现自主导航。
视觉导航的挑战
尽管视觉导航具有许多优势，但也面临着一些挑战。
例如，在复杂的环境中，可能会出现视觉干扰或误导，导致误判位置或方向。
此外，视觉系统受到光照、遮挡、噪音等因素的影响，也会影响导航的准确性和稳定性。
结语
视觉导航作为一种重要的导航方法，具有广泛的应用前景。
随着科学技术的不断发展，视觉导航系统将会变得更加精准和智能，为人们的出行和生活带来更大的便利。
同时，我们也需要不断研究和改进视觉导航技术，以应对各种挑战和问题，更好地实现导航的准确性和可靠性。
机器人视觉导航算法设计与仿真
机器人视觉导航算法设计与仿真随着人工智能和机器人技术的不断发展，机器人视觉导航成为了一个重要的研究方向。
机器人的视觉导航可以帮助机器人在未知环境中自主导航和避免障碍物，使其能够更加灵活地完成各种任务。
本文将介绍机器人视觉导航算法的设计原理和仿真实验。
一、机器人视觉导航算法设计原理机器人视觉导航算法的设计原理主要包括环境感知、路径规划和避障三个部分。
1. 环境感知机器人在导航过程中首先需要对周围环境进行感知，以获取环境相关信息。
常用的环境感知方法包括激光雷达、摄像头、深度相机等。
激光雷达可以获取周围物体的距离和形状信息，摄像头可以获取图像信息，深度相机可以获取物体的三维信息。
通过综合利用不同的传感器，机器人可以获得更加全面和准确的环境信息。
2. 路径规划在获取环境信息后，机器人需要进行路径规划，即确定从当前位置到目标位置的最优路径。
路径规划算法可以分为全局路径规划和局部路径规划。
全局路径规划是在整个地图上进行规划，通常使用A*算法、Dijkstra算法等。
局部路径规划是在机器人周围的局部区域内进行规划，通常使用动态窗口法、基于速度的局部规划法等。
路径规划算法需要考虑避开障碍物、避免碰撞和最短路径等因素。
3. 避障在路径规划的过程中，机器人需要避开遇到的障碍物，以确保安全导航。
避障算法可以通过激光雷达或摄像头获取障碍物信息，并根据障碍物的位置和形状进行决策。
常用的避障算法包括人工势场法、虚拟障碍法等。
避障算法可以使机器人绕过障碍物或调整路径避免碰撞。
二、机器人视觉导航算法的仿真实验为了验证机器人视觉导航算法的有效性，常常需要进行仿真实验。
仿真实验可以在计算机上模拟机器人在不同环境下的导航过程，可快速获得结果并进行调整。
1. 环境建模首先需要对导航环境进行建模。
可以使用三维建模软件（如Blender）创建一个虚拟的导航环境，并添加不同类型的障碍物。
2. 传感器模拟在仿真实验中，需要模拟机器人的传感器。
迷路辨别方向的方法
迷路辨别方向的方法迷路是在陌生环境中常常会遇到的情况，当我们迷失了方向，不知道该往哪个方向前进时，我们可以采用一些方法来辨别方向，帮助我们重新找到正确的路。
下面将介绍一些常用的迷路辨别方向的方法。
1. 观察太阳和影子：太阳的位置可以帮助我们判断方向。
在北半球，太阳在中午时会位于南方，所以我们可以利用太阳的位置来判断南方。
另外，我们可以观察自己的影子，当影子在我们的左边时，表示太阳在东方，当影子在我们的右边时，表示太阳在西方。
2. 利用指南针：指南针是迷路时的好帮手。
我们可以使用指南针来确定北方，然后利用北方来判断其他方向。
如果我们知道北方，那么东方就在北方的右边，西方就在北方的左边，南方就在北方的对面。
3. 观察自然标志：在大自然中，有许多可以帮助我们辨别方向的标志物。
例如，苔藓通常会生长在北侧的树木上，因为北侧的树木更暗、更湿润。
另外，大多数树木的树干会在南面比北面光滑，这是因为南面受到的阳光更多。
此外，河流流向也可以帮助我们判断方向，河流通常都是从高处流向低处。
4. 利用地标和地图：如果我们身处陌生的城市或地区，我们可以寻找一些著名的地标来帮助我们辨别方向。
例如，高楼大厦、山脉、湖泊等都可以作为参照物。
另外，如果我们有地图，可以利用地图上的指示来找到正确的方向。
5. 寻求帮助：如果我们无法准确判断方向，可以向周围的人寻求帮助。
当地的居民或者过往的行人通常会对当地的地理情况比较熟悉，他们可以给我们提供一些建议和指引，帮助我们找到正确的路。
6. 视觉记忆：当我们迷路时，我们可以尽量记住周围的环境和地标，以便在需要时能够找到回去的路。
我们可以注意一些独特的建筑物、标志物或者地形特征，这些都可以作为我们辨别方向的参考。
7. 使用手机导航：在现代社会，我们可以利用智能手机上的导航软件来帮助我们找到正确的方向。
只需要输入目的地，导航软件就会为我们提供详细的路线和指示。
这是一种非常方便快捷的方法，尤其适用于城市环境。
基于图像处理的视觉导航技术研究与实现
基于图像处理的视觉导航技术研究与实现摘要：随着人工智能的快速发展，基于图像处理的视觉导航技术在无人驾驶、机器人导航等领域中得到了广泛的应用。
本文通过对基于图像处理的视觉导航技术的研究与实现进行综述，分析了其原理、方法和应用。
进一步探讨了当前视觉导航技术的挑战和未来发展方向。
一、介绍视觉导航技术是利用视觉传感器获取环境图像信息，并通过图像处理算法实现导航目标的定位和路径规划。
该技术的出现在无人驾驶、机器人导航等领域具有重要的应用前景。
二、基于图像处理的视觉导航技术原理基于图像处理的视觉导航技术主要通过以下步骤实现：1. 图像采集：利用携带相机的设备获取环境中的图像。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行去噪、增强等预处理操作，提高后续处理的效果。
3. 特征提取：通过机器学习算法或图像处理算法提取关键的特征点或轮廓线等信息。
4. 定位和路径规划：通过匹配提取到的特征点或轮廓线与已知地图，获得当前位置信息，并根据目标位置进行路径规划。
三、基于图像处理的视觉导航技术方法1. 特征匹配法：利用特征提取算法提取图像中的特征点，通过与已知地图进行特征点匹配实现导航定位。
2. 深度学习法：使用深度学习算法对图像进行端到端的处理和分析，实现定位和路径规划。
3. 目标检测法：通过检测图像中的目标物体，如交通标志、建筑物等，实现位置和方向的判断。
四、基于图像处理的视觉导航技术应用1. 无人驾驶：通过图像处理技术实现自动驾驶车辆的定位和路径规划，提高行驶的安全性和效率。
2. 机器人导航：利用视觉导航技术让机器人在复杂环境中进行导航，如仓库管理、室内导航等。
3. 智能监控系统：利用视觉导航技术进行目标跟踪、异常检测等，提升监控系统的性能。
五、挑战与未来发展方向1. 算法优化：需要针对不同场景和应用优化算法，提高导航精度和速度。
2. 数据标注：对大规模数据集进行标注是瓶颈，需要开发自动标注算法或者利用少量标注数据进行迁移学习。
无人机中的视觉导航技术
无人机中的视觉导航技术一、引言视觉导航技术已成为无人机领域的重要研究课题之一。
作为到达目标和进行地面探测任务的关键技术，视觉导航技术可以有效地提高无人机的自主飞行能力，并促进其在日常应用中的广泛应用。
二、视觉导航技术的基本原理视觉导航技术的基本原理是利用无人机上搭载的摄像头获取周围环境的图像信息，并通过计算机处理和分析，将其转化为飞行控制量，控制无人机的飞行方向和高度。
视觉导航技术的主要步骤包括图像预处理、特征提取、特征匹配、姿态估计和运动估计等。
其中，特征提取和特征匹配是视觉导航技术的核心环节，决定了无人机的空间定位精度和稳定性。
三、视觉导航技术的主要应用1. 空中摄影无人机的空中摄影是目前视觉导航技术的主要应用之一。
利用无人机搭载的高清摄像头，可以对地面进行精确的拍摄和记录，得到高精度的地图信息和三维建模数据，为城市规划、资源监测、环境保护等领域提供数据支持。
2. 精准农业无人机在农业领域的应用也越来越广泛。
利用视觉导航技术，无人机可以对农作物进行高效、精确的监测和管理，通过无人机搭载的多光谱摄像头，实现作物生长状态的实时监测和数据分析，为农民提供更精准的农业服务。
3. 搜索救援无人机在搜索救援领域的应用也越来越受到关注。
利用视觉导航技术，无人机可以针对复杂、危险的地形和环境进行搜救任务，通过对搜救区域进行高清地图拍摄和数据分析，为搜救行动提供有力的支持。
四、视觉导航技术的发展趋势随着无人机技术的不断发展，视觉导航技术也在不断革新和升级。
未来，视觉导航技术的发展趋势主要包括以下几个方向：1. 多模态感知技术未来视觉导航技术将不再依赖于单一的图像传感器，而是通过多模态的感知技术，实现对周围环境的更加全面和精确的感知。
2. 智能决策技术未来视觉导航技术将不再是简单的计算和处理，而是实现对无人机飞行状态的智能决策和调整，从而更好地适应复杂多变的环境。
3. 协同控制技术未来视觉导航技术将实现多个无人机之间的协同控制，从而更好地适应多任务、互动式的无人机应用需求。
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。
无人机空中对接中的视觉导航方法
无人机空中对接中的视觉导航方法现如今，无人机在现代战场上发挥着非常重要的作用。
因此，进一步提高无人机空中对接效能，不断优化自主空中对接加油技术受到全世界的广泛研究。
此外，与传统的导航方式相比，视觉导航方式有着精度高、频率快、不受电子干扰等优点。
基于此，本文主要针对无人机空中对接中视觉导航技术展开了深入研究和探讨。
标签：无人机;空中对接;空中加油;视觉导航技术引言无人机空中对接是一种能有效提升巡航里程和续航时长的现金技术手段。
但就目前来说，无人机有着续航时间短、有效载荷不足等缺点，需要定期返回基地进行补给，这严重削弱了无人机执行长航时和复杂任务的能力，限制了无人机的使用。
因此，近距相对位置和姿态测量技术是其中需要解决的关键问题之一。
本文针对以上问题对无人机自主空中对接中视觉导航方法进行研究，并完成了近距对接的地面实验，具体情况如下。
一、无人机空中对接流程无人机控制对接流程一般划分为以下四个阶段：汇合、近距离对接、加油以及分离阶段。
这四个阶段密切配合，并组成了一套高效、安全的无人机自主空中加油流程，每个阶段都必须保证精准、有效。
（1）会合阶段：无人机在空中发出加油请求，且加油机接收信号后，加油机会在制定空域进行巡航待机。
这时无人机利用卫星导航系统，并在其指导下依据系统规划的航线飞向加油机所在空域——会和空域。
当无人机进入会和空域后，首先要保持一定飞行速度，在安全区域内跟随加油机飞行。
在双机稳定飞行下，加油机放下加油锥管，无人机则开启双目视觉系统，从而完成加油准备工作。
（2）近距离对接阶段：空中无人机完成加油准备工作后，进入近距离对接阶段。
这时，无人机有GPS模式转换到视觉导航模式，在视觉导航系统精准获取加油椎管位置与状态信息后，指导无人机平缓靠近加油锥套，一直到插头插入锥套，从而完成近距离对接任务。
（3）加油阶段：控制无人机与加油机完成對接后，进入加油阶段。
在加油时应保持继续编队飞行，使双机尽量呈现相对静止状态。
无人机视觉导航技术的使用方法
无人机视觉导航技术的使用方法随着科技的快速发展，无人机已经成为各行各业中不可或缺的工具。
而无人机在室内、室外的应用范围也在不断扩大，无人机视觉导航技术的逐渐成熟，为无人机带来了更高的自动化水平和安全性。
本文将详细介绍无人机视觉导航技术的使用方法，包括传感器选择、导航算法、地图处理和避障策略等方面。
无人机视觉导航技术的核心在于自主感知和决策。
首先，选择合适的传感器对无人机进行视觉感知是很重要的。
主要有摄像头、激光雷达和惯性测量单元（IMU）等传感器。
摄像头可以提供图像信息，但在光照不好或者存在遮挡物的情况下容易受到干扰。
激光雷达可以提供准确的距离信息，可以应用于三维建模和障碍物探测，但成本较高。
IMU可以提供无人机的姿态和加速度信息，用来补偿无人机的姿态变化。
根据实际需求和可行性考虑，可以选择合适的传感器组合，以提高无人机的感知精度。
其次，导航算法是无人机视觉导航技术的核心。
导航算法旨在将传感器获取的信息与预设的目标进行比对，从而实现无人机的自主导航。
常见的导航算法包括视觉里程计、光流估计和地图构建等。
视觉里程计通过追踪相邻图像间的关键点匹配来估计相机的运动，可以用于室内环境中的定位和建图。
光流估计通过分析连续帧之间的像素位移来推断无人机的速度和运动方向，适用于室外环境中无GPS信号的场景。
地图构建则是将传感器获取的信息与环境地图进行融合，实现无人机在复杂环境中的路径规划和避障。
地图处理也是无人机视觉导航技术的重要环节。
在使用无人机进行室内导航时，需要先进行地图的建立和更新。
地图可以是二维的，也可以是三维的。
在室内环境中，可以通过激光雷达测量房间的墙壁面，再将其转换成地图。
对于室外环境，可以使用航拍摄像头进行地图构建。
构建好地图后，可以将其与无人机的传感器信息进行融合，提供更精确的导航结果。
最后，避障策略也是无人机使用中不可忽视的一环。
避免与障碍物碰撞，是保证无人机飞行安全的重要因素。
基于视觉的无人机导航系统可以利用深度学习算法对图像进行实时处理，以识别和跟踪障碍物。
机器人视觉导航实现室内定位与路径规划的机器人
机器人视觉导航实现室内定位与路径规划的机器人随着人工智能和机器人技术的不断发展，机器人导航成为现实生活中的热门话题。
机器人视觉导航技术作为其中的重要组成部分，具备了在室内环境下实现定位与路径规划的能力。
本文将介绍机器人视觉导航的原理、方法以及在室内定位与路径规划方面的应用。
一、机器人视觉导航原理机器人视觉导航的基本原理是通过摄像头捕捉环境图像，然后根据图像中的特征信息来实现机器人的定位和路径规划。
在室内环境中，机器人可以通过识别墙壁、家具、标志物等特征来确定自身的位置，并结合环境地图进行路径规划。
二、机器人视觉导航方法1. 特征提取与匹配：机器人需要通过图像处理算法提取环境图像中的特征，并与预先学习的地图特征进行匹配。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、颜色特征等。
2. 定位与建图：机器人在识别到环境特征后，可以通过与地图上的特征进行匹配，确定自身的位置，并建立实时的环境地图。
定位方法主要有基于特征点的定位、激光雷达定位等。
3. 路径规划与控制：机器人在完成定位和建图后，可以根据用户需求或任务要求，通过路径规划算法寻找最优路径，并控制机器人按照规划路径进行移动。
常见的路径规划算法有A*算法、Dijkstra算法等。
三、机器人视觉导航在室内定位与路径规划方面的应用1. 家庭服务机器人：家庭服务机器人可以通过视觉导航技术在室内环境中实现自主定位与路径规划，从而为用户提供多样化的服务，如搬运物品、打扫卫生等。
2. 仓储物流机器人：在仓储物流领域，机器人可以通过视觉导航技术实现仓库内物品的定位与路径规划，提高物流效率，降低人力成本。
3. 病房导航机器人：在医疗领域，机器人可以通过视觉导航技术帮助患者和医护人员在医院内部进行导航，提供定位和路径规划服务，减轻医护人员的负担。
4. 商场导购机器人：商场导购机器人可以通过视觉导航技术识别商场内的摊位和商品信息，向用户提供导购服务，提升购物体验。
结语机器人视觉导航技术在室内定位与路径规划方面具有广阔的应用前景。
无人驾驶飞机中的视觉导航技术的使用方法
无人驾驶飞机中的视觉导航技术的使用方法随着科技的不断发展，无人驾驶飞机逐渐成为现实。
无人驾驶飞机使用视觉导航技术，使其能够准确地感知和理解周围环境，并进行自主导航和飞行。
本文将介绍无人驾驶飞机中的视觉导航技术的使用方法，包括传感器、计算算法和导航系统等方面。
首先，无人驾驶飞机的视觉导航主要依赖于传感器的输入。
无人驾驶飞机通常配备多种传感器，如摄像头、激光雷达和红外线传感器等，用于收集周围环境信息。
其中，摄像头是最常用的传感器之一，可实时拍摄飞行路径和周围景象。
激光雷达则能够通过激光束测量周围物体的距离和形状，提供更精确的地图和障碍物信息。
红外线传感器则用于探测温度和红外辐射，帮助无人机更好地感知环境。
其次，无人驾驶飞机的视觉导航主要依靠计算算法对传感器输入进行处理和分析。
传感器采集到的数据通过计算机视觉和深度学习等技术进行解析和理解。
计算机视觉技术包括图像处理、目标检测和特征提取等，可以识别出道路、建筑物等地标，并生成地图和路径规划。
深度学习则可以通过大量的训练数据进行机器学习，提高无人驾驶飞机的识别和判断能力。
计算算法的发展使得无人驾驶飞机能够更加准确地感知和理解周围环境，实现自主导航和飞行。
另外，无人驾驶飞机的视觉导航还依赖于导航系统的支持。
导航系统通过收集传感器数据，并结合计算算法进行位置估计和轨迹生成。
位置估计可以精确定位无人驾驶飞机的当前位置，轨迹生成则根据目标位置和障碍物信息生成飞行路径。
导航系统还可以实时监测飞行过程中的周围环境变化，并作出相应的调整和控制。
通过导航系统的支持，无人驾驶飞机能够实现精确的自主导航和飞行。
在实际应用中，无人驾驶飞机中的视觉导航技术有许多具体的使用方法。
首先，它可以用于航拍和地理测绘。
无人驾驶飞机可以携带高分辨率的摄像头，通过视觉导航技术实现高精度地理测绘和三维重建。
这在城市规划、农业调研和环境监测等领域具有广阔的应用前景。
其次，视觉导航技术可以应用于物流和运输领域。
计算机视觉技术在机器人导航中的实用方法
计算机视觉技术在机器人导航中的实用方法标题：机器人导航中的计算机视觉技术及其实用方法导语：机器人导航是机器人技术中的重要应用领域，计算机视觉技术在其中扮演着关键角色。
本文将介绍计算机视觉技术在机器人导航中的实用方法，并讨论其在提高导航精度、目标识别和路径规划方面的作用。
第一部分：计算机视觉技术在机器人导航中的作用机器人导航是指机器人在复杂环境中移动和定位的过程。
传统的导航方法主要依靠传感器数据（如激光雷达、惯性测量单元等）进行定位和环境感知。
然而，计算机视觉技术的出现为机器人导航提供了新的解决方案。
以下是计算机视觉技术在机器人导航中的作用：1. 环境感知和障碍物检测：计算机视觉技术可以通过图像识别和分析来检测和识别环境中的障碍物。
机器人可以利用这些信息来规避障碍物，避免碰撞或卡住，并安全地完成导航任务。
2. 实时定位和地图构建：计算机视觉技术可以帮助机器人实时定位，并构建环境地图。
通过对摄像头或深度传感器数据的处理，机器人可以识别并跟踪环境中的目标物体、标记物或特征点，从而实现自主定位和地图构建，为导航提供准确的信息。
3. 路径规划和目标追踪：计算机视觉技术可以为机器人导航提供路径规划和目标追踪的支持。
通过对环境进行实时的图像识别和处理，机器人可以识别和跟踪导航过程中的目标物体或标记物，从而根据目标位置进行路径规划，实现有效且精确的导航。
第二部分：计算机视觉技术在机器人导航中的实用方法1. 特征提取和匹配算法：特征提取是计算机视觉中的基础任务，通过识别图像中的关键点和描述子，机器人可以定位和辨别物体。
常用的特征提取算法包括SIFT、SURF、ORB等。
特征匹配算法用于将实时图像与地图图像进行匹配，以实现实时定位和路径规划。
2. 目标检测和跟踪算法：目标检测算法通过分析图像中的特征和结构，检测图像中的目标物体。
常用的目标检测算法包括Haar特征、HOG特征和深度学习算法（如Faster R-CNN和YOLO）。
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SLAM技术在无人机导航中的研究与应用
视觉SLAM技术在无人机导航中的研究与应用随着无人机技术的发展，无人机在农业、测绘、消防、安全等领域的应用日益广泛。
然而，无人机在室内、复杂地形环境下的导航问题一直是一个挑战。
传统的导航方法，如GPS定位，在这些环境中不稳定且容易受到遮挡。
视觉SLAM （Simultaneous Localization and Mapping）技术作为一种新兴的导航方法，通过无人机自身视觉传感器获取环境信息，并实现自主定位与建图。
本文将介绍视觉SLAM技术的原理，研究进展以及在无人机导航中的应用前景。
1. 视觉SLAM技术原理视觉SLAM技术是一种同时实现定位和建图的方法，它利用无人机的视觉传感器（通常是摄像头）获取环境信息，并通过对图像序列的处理和分析，实现自主定位和三维环境地图的构建。
它的基本原理是根据连续图像帧之间的特征匹配和相机运动估计来实现定位和建图。
在视觉SLAM中，无人机的视觉传感器将连续拍摄的图像帧作为输入。
通过对这些图像帧进行特征提取和匹配，可以估计出相机在空间中的运动轨迹。
同时，通过对特征点的三角测量，可以得到无人机与环境中物体的距离信息，从而实现三维环境地图的构建。
最后，通过不断更新定位和建图结果，无人机可以实现自主导航和避障。
2. 视觉SLAM技术研究进展随着计算机视觉和机器学习的发展，视觉SLAM技术在过去几年取得了重要的进展。
目前，主要有以下几种视觉SLAM方法：（1）基于特征的视觉SLAM方法：这种方法通过在图像中提取和匹配特征点来实现相机的定位和建图。
特征点可以是角点、边缘或其他高纹理区域。
这种方法的优点是计算效率高，但对纹理缺乏的区域容易匹配失败。
（2）直接法的视觉SLAM方法：直接法将图像中的像素值作为特征，通过像素值的匹配来实现相机的定位和建图。
这种方法的优点是对纹理缺乏的区域具有较好的鲁棒性，但计算量较大。
（3）半直接法的视觉SLAM方法：半直接法综合了基于特征和直接法的优点，通过提取图像中的稀疏特征，再通过像素值的匹配进行优化。
视觉导航系统中的目标识别与定位技术
视觉导航系统中的目标识别与定位技术摘要：视觉导航系统中的目标识别与定位技术是一种基于图像处理的技术，用于识别和定位导航系统中的目标物体。
本文将介绍视觉导航系统中常用的目标识别与定位技术，并讨论它们的应用和未来发展。
引言：随着无人机、自动驾驶车辆、机器人等应用的快速发展，视觉导航系统的需求日益增长。
目标识别与定位技术作为视觉导航系统的核心组成部分，能够帮助导航系统实现环境感知和路径规划。
本文将以视觉导航系统为背景，介绍目标识别与定位技术的基本原理、常用方法及其应用领域。
一、目标识别技术目标识别技术是指通过对图像或视频进行分析，将感兴趣的目标从背景中区分出来。
常见的目标识别方法包括模板匹配、特征提取与匹配以及深度学习方法。
1. 模板匹配：模板匹配是一种基于像素级别相似度的目标识别方法。
它通过将待识别目标与预先定义的模板进行比较，找到最相似的位置。
该方法的优点是计算简单，但对光照、变形等因素较为敏感。
2. 特征提取与匹配：特征提取与匹配是一种基于局部特征的目标识别方法。
它通过提取图像中的角点、边缘等特征信息，并将其与数据库中的特征进行匹配。
该方法具有较好的鲁棒性，但对目标物体的旋转、尺度变化较为敏感。
3. 深度学习方法：深度学习方法是近年来发展起来的一种目标识别技术。
它通过构建深层神经网络模型，学习从原始图像到目标标签的映射关系。
与传统方法相比，深度学习方法在目标识别的准确性和鲁棒性方面取得了显著的进展。
二、目标定位技术目标定位技术是指通过计算目标物体在图像上的位置信息，实现对目标物体的定位。
常见的目标定位方法包括边界框回归、关键点定位和姿态估计等。
1. 边界框回归：边界框回归是一种基于目标外框的目标定位方法。
它通过对图像中目标物体的外框进行回归，得到目标的位置信息。
该方法简单快速，适用于目标物体边界明显的情况。
2. 关键点定位：关键点定位是一种基于目标内部关键点的目标定位方法。
它通过检测目标物体的关键点，如人脸的眼睛、鼻子等，计算目标的位置信息。
视觉引导定位总结
视觉引导定位总结
视觉引导定位是一种通过使用视觉信息来帮助人们确定自己在空间中的位置和方向的技术。
以下是对视觉引导定位的总结：
1. 定义：视觉引导定位是一种利用视觉信息进行位置确定和导航的方法。
2. 原理：通过观察周围环境中的视觉线索，如地标、参照物、地图等，人们可以获取关于自己位置和方向的信息。
3. 应用领域：视觉引导定位在各个领域都有广泛的应用，如增强现实、虚拟现实、自动驾驶、机器人导航等。
4. 优点：
- 直观：人们通过观察周围环境可以快速了解自己的位置和方向，无需复杂的计算或设备。
- 普遍适用：几乎所有人都具备通过视觉获取位置信息的能力，因此视觉引导定位具有广泛的适用性。
- 丰富信息：视觉线索可以提供丰富的位置和环境信息，帮助人们更好地理解和适应所处的环境。
5. 挑战：
- 环境变化：环境中的视觉线索可能会随着时间、天气或其他因素而发生变化，这可能导致定位的准确性受到影响。
- 遮挡：某些视觉线索可能被其他物体遮挡，从而使得定位变得困难。
- 视觉疲劳：长时间依赖视觉进行定位可能导致视觉疲劳，影响定位的准确性。
总的来说，视觉引导定位是一种重要的定位技术，它利用人类视觉系统的优势为我们提供了一种直观、高效的定位方式。
然而，要克服其面临的挑战，需要进一步发展和优化相关技术，以提高其在各种应用场景中的可靠性和准确性。
视觉与惯导组合的精确定位方法
视觉与惯导组合的精确定位方法
视觉与惯导组合的精确定位方法是将视觉信息与惯性导航系统（即惯性测量单元）的测量结果进行融合，以提高位置和姿态的精确度。
该方法的基本思想是利用视觉信息来校正惯导系统的误差，从而实现更准确的定位和导航。
具体而言，视觉与惯导组合的精确定位方法包括以下步骤：
1. 视觉图像获取：通过视觉传感器（如摄像头）获取场景图像。
2. 特征提取与匹配：从视觉图像中提取出有意义的特征点，并与已知地图或先前测量结果进行特征匹配，以获得相对位置和姿态信息。
3. 三维重建：利用特征点的视差（即在不同视图中的像素偏移量）和相机参数，将特征点从图像空间映射到三维空间，并重建出场景的三维结构。
4. 姿态估计：根据特征点的位置关系和三维结构，估计出相机的姿态（即旋转矩阵或四元数），包括方向和角度。
5. 运动估计：通过惯性导航系统获取相机的线性加速度和角速度信息，从而估计出相机的运动（即平移矩阵或速度向量）。
6. 视觉与惯导融合：通过滤波器（如卡尔曼滤波器）或优化算法（如扩展卡尔曼滤波器或粒子滤波器）将视觉测量结果和惯导测量结果进行融合，得到更准确的位置和姿态估计结果。
7. 循环更新：根据新的视觉测量数据和惯导测量数据，不断迭代更新位置和姿态估计结果，以实现实时精确定位。
视觉与惯导组合的精确定位方法可以应用于无人机、自动驾驶车辆、机器人等领域，能够在没有GPS定位或GPS不可用的环境下实现精确的定位和导航。
机器人的视觉导航引导方法
机器人的视觉导航引导方法人工智能领域的快速发展为机器人技术的提升创造了巨大的机会。
机器人的导航技术是其中的重要组成部分，而视觉导航引导方法则是机器人导航的关键环节。
本文将探讨机器人使用视觉导航引导方法的原理和应用。
1. 引言在过去的几十年里，机器人技术不断发展，从最初的工业机器人到现在的服务机器人，已经在各个领域展示了强大的潜力。
然而，机器人的导航能力仍然是一个挑战，尤其是在复杂的环境中。
视觉导航引导方法通过模拟人类的视觉系统，为机器人提供了一种高效并且准确的导航方式。
2. 视觉导航引导方法的原理视觉导航引导方法主要依赖于机器人的视觉系统。
机器人使用搭载了相机或激光传感器的设备，获取环境中的图像或点云数据。
通过对这些数据的处理，机器人可以获取环境的信息，并且根据事先设定的导航规则进行导航。
2.1 图像处理图像处理是视觉导航引导方法的重要环节。
机器人通过图像处理的方式，将环境中的图像转化为数字信号，从而进行分析和理解。
图像处理技术包括图像滤波、边缘检测、目标识别等等。
这些技术为机器人提供了感知环境的能力。
2.2 特征提取和匹配在视觉导航引导过程中，机器人需要将环境中的特征提取出来，并且与事先建立的地图进行匹配。
特征可以是线条、角点、颜色等等。
通过特征提取和匹配，机器人可以确定自身的位置，并且进行路径规划。
2.3 路径规划路径规划是视觉导航引导方法中的重要一环。
机器人需要根据当前的位置和目标位置，找到一条最优的路径在环境中移动。
路径规划算法可以根据环境的不同而有所不同，包括A*算法、Dijkstra算法等等。
机器人可以通过不断的迭代来优化路径规划的结果，从而实现更加高效的导航。
3. 视觉导航引导方法的应用视觉导航引导方法在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景：3.1 无人驾驶汽车无人驾驶汽车是视觉导航引导方法一个重要的应用。
通过搭载了大量传感器和相机的汽车，可以感知和理解周围的道路和交通情况，从而进行自动驾驶。
视觉导航中的SLAM算法使用方法研究
视觉导航中的SLAM算法使用方法研究导语：随着科技的不断进步和应用的广泛拓展，人工智能和机器人技术的发展已经取得了许多重大突破。
在这一领域中，视觉导航是一个备受关注的研究方向。
而在视觉导航中，SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，即同时定位与建图）算法是一种被广泛应用的技术。
本文将深入研究视觉导航中SLAM算法的使用方法。
第一部分：SLAM算法概述在介绍SLAM算法使用方法前，我们先来简单了解一下SLAM算法的基本概念。
SLAM算法是一种通过使用机器人在未知环境中获取感知数据，同时进行自我定位和地图构建的技术。
通俗地说，就是通过机器人自己的感知，不依赖于预先提供的地图，实现同时定位和建图的过程。
SLAM算法是视觉导航中最核心的技术之一，广泛应用于自动驾驶、无人机、机器人等领域。
第二部分：传统SLAM算法的使用方法1. 选择合适的传感器：在使用SLAM算法时，首先需要选择合适的传感器。
常用的传感器包括摄像头、激光雷达、惯性测量装置等。
选择合适的传感器可以提高建图和定位的精度。
2. 数据预处理：在使用SLAM算法前，需要对传感器采集到的原始数据进行预处理。
预处理的目的是去除噪声、滤波处理等，确保数据的准确性。
3. 特征提取与匹配：SLAM算法通过提取图像特征，然后进行特征匹配来实现定位和建图。
在这一步骤中，常用的特征包括角点、边缘以及文字等。
通过利用特征的位置关系，可以实现图像之间的匹配。
4. 建图：通过特征提取和匹配，就可以构建地图。
建图的过程是将感知到的特征点通过位置关系确定在地图中的位置。
常用的建图方法包括基于网格的方法、基于图优化的方法等。
5. 定位：在使用SLAM算法时，一定要实现精准的定位。
通过特征的匹配和建图的结果，可以实现自我定位。
常用的定位方法包括粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等。
第三部分：基于深度学习的SLAM算法的使用方法近年来，随着深度学习技术的发展和应用的广泛普及，基于深度学习的SLAM算法也逐渐受到关注。
一年级辨别方向的方法
辨别方向对于一年级的学生来说是一个重要的生活技能。
在日常生活中，辨别方向的能力能让他们在学校、家庭、社区等地方更好地定位和导航。
下面我将介绍几种一年级辨别方向的方法。
首先，使用视觉辨别方法。
一年级的学生可以通过观察周围的环境和标志物来辨别方向。
比如，学生可以注意周围的地标，如学校的牌子、道路的标识等，从而知道自己的位置和所朝的方向。
他们还可以观察太阳的位置和光线的方向来判断东西南北。
其次，利用听觉辨别方法。
学生可以通过听和感受周围的声音来辨别方向。
比如，他们可以听到车辆的声音、儿童的欢笑声等来判断自己所处的位置。
慢慢地，他们可以了解到哪个方向听到什么声音，从而快速判断方向。
第三，利用触觉辨别方法。
学生可以通过触摸周围的物体和表面来辨别方向。
比如，他们可以感受到南方的热风、北方的寒冷等自然现象来辨别方向。
同时，他们也可以通过触摸、感受物体表面的不同纹理和温度来判断方向。
第四，使用地图辨别方法。
学生可以使用简单的地图来辨别方向。
在学校或家里，他们可以利用校园或住所的平面图来找出自己的位置和方向。
在社区中，他们可以使用社区地图来找出目标位置和路径。
通过多次使用地图，他们将能够更熟练地辨别方向。
最后，通过实践辨别方法。
学生可以通过体验和实践来辨别方向。
比如，在户外活动中，他们可以根据先前的观察和经验，判断出正确的路径。
他们也可以参与方向感培训，在指导者的帮助下学习和练习辨别方向的技巧。
总之，一年级的学生通过使用视觉、听觉、触觉和地图等不同的辨别方向方法，可以逐步提高自己的方向感。
在实践中不断练习和应用这些方法，他们将能够更加熟练地辨别方向，并在日常生活中更好地定位和导航。
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标，出和咖分别为每个像素在石轴和Ｙ轴方向上的物理尺寸；
（％ｙｉ）为参考点的图像坐标；Ｍ、［口】、嘲基元变换矩阵。
经过以上分析．参考点Ａ的像点坐标应同时满足上述直线
和平面约束，故将空间直线方程和像平面方程联立，即：
ｘ．－ｘ＝ｏ
（４）
卜妒舌奉一ｓｉｎａ＊Ｂ－ｃｏｓａ＊Ｃ ｌｙ；－ｖ旷毒·面－ｓｉｎＫ＊Ａ＋ｃｏｓｇ（ｃｏｓａ＊胍Ｂ＋晶ｓｉｎ五ｃｔ百＊Ｃ） 将方程（４）视为以ｔ、孙竹为参数的方程，可以求出不含参
Ｂ＝－ｓｉｎｙｓｉｎｆｌ（戈ｄ—ｚ。）－ｃｏｓｆｌ（ｙ．－ｙ，）－ｃｏｓｙｓｉｎｆｌ（ｚ一．）
Ｃ＝ｃｏｓｙ（ｘ：ｘ，）－ｓｉｎｙ（ｚｄ－ｚ．）
Ｄ＝等
根据机器人当前瞬时位置和目标点位置，将这些参数连同 参考点的位置坐标、摄像机内参数等代入公式（６），即可得到参 考点的像点在像面上的导航曲线。分析此导航曲线方程的系 数，根据各参数的取值不同曲线可以表现为圆、椭圆和双曲线 等二次曲线形式，图２即为某实验中系统其他参数一定，摄像 机光轴在机器人纵向平面与机体主轴的夹角Ｋ分别为０、＇Ｉ饵、 ，ｒｒ／２时的导航曲线形式。
要研究领域为模式识别，多源信息融合技术等；田原（１９６４一），男，博士，研究员，主要研究领域为模式识别，计算机视觉等；杨一平 （１９６２一），男，研究员．主要研究领域为语义信息处理、知识管理、智能控制等。 收稿口期：２００８一１１－２８ 住【ｎＪ口期：２００９－０２—１６
万方数据
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用
基金项日：中国科学院知识创新工程重要方向项目（ｔｈｅ Ｉｍｐｏｒｔａｎｔ Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｐｒｏｊｅｃｔ，Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，ＮＱＤｌ０７Ｎ０１）。 作者简介：于俊伟（１９８０－）．男，博士研究生，主要研究领域为计算机视觉，图像处理，多源信息融合技术；翁璐斌（１９７９一），男，博士，助理研究员，主
确定了参考点的导航曲线后，可以定义距离函数Ｌ表示实 际像点与曲线的关系，当距离函数小于阈值缸时，即认为像 点在此导航曲线上，否则，为了使系统始终指向目标运行，需要 调整机体姿态，使参考点成像到此理论曲线上。
上述像点的导航曲线方程可通过空间定直线和转动的像 平面相交的方法求取。根据摄像机线性模型，参考点的像点必 在由成像中心Ｓ和物点Ａ所确定的直线上，在世界坐标系中此
２篮
（、６。）７
ｃｏｓ ｇ－Ｄｓｉｎ２９
在公式（５）和公式（６）中：
Ａ：ｃｏ袖ｉ叫（算一。）－ｓｉ够（础）＋ｃｏｓ归ｃｏｓｙ（ｚ．－－ｚ，）
ｙ确定，平移变换由成像中心相对世界坐标系原点的偏移量确
定。如果将上述变换后的像平面方程看成是滚动角ａ的函数，
则绕机体主轴转动的像平面就是满足公式（３）的平面族兄：
ｆ（耳广ｚ‘ｏ）出１
置＝（【’，】归】陋】Ｍ）Ｉ（”旷讲）匆ｌ＋墨
（３）
１ｌ ．，厂 ＪＪ
上式中，其中，为摄像机焦距，（‰，蛳）为像平面主点的像素坐
ＹＵ Ｊｕｎ—ｗｅｉ．ＷＥＮＧ Ｌｕ—ｂｉＩＩ。ＴＩＡＮ Ｙｕａｎ。ｅｔ ａ１．Ｎｏｖｅｌ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｖｉｓｉｏｎ ｈｅａｄｉｎｇ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ。２００９．４５（３２）：１３７－１４０．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｔａｒｇｅｔ ｗｉｔｈ ｎｏ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｖｉｓｕａｌ ｆｅａｔｕｒｅｓ，ａ ｎｏｖｅｌ ｖｉｓｉｏｎ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｎ ｔｈｅ ｖｉｓｉｏｎ
键，因此进行视觉方向导航研究对提高实际导航精度具有重要 的意义。
视觉辅助导航中视觉特征的选择及匹配决定了算法的环 境适应能力和计算复杂度，这也是视觉辅助导航研究的重点。 因为目标形状的差别，不可能为各种目标都设计专门的检测和 识别算法，另外在导航方向上也可能不存在用于跟踪导航的显 著视觉特征，所以利用与目标点位置关系已知的显著特征点作 为参考点是进行视觉导航的有效方法，这样还有利于提高算法 在不同环境中的适应能力。显著特征点是指能够在图像中便于 检测和提取的点，包括图像中的角点、直线交叉点和局部轮廓 最大曲率点等同。选择显著特征点作为参考点有以下两个方面 的考虑：一是有些导航目标本身并不具备明显的特征而不能进 行直接导航，如光滑平面的中心，物体和空间结构的内部点等； 二是目标虽然具有一定的特征，但是目标周围有很多相似特征 而不好直接确定导航目标，如场景中密集排列的地板砖块、建 筑物上尺寸相同的窗户等。在参考点数量的选择上，可以选择 易于提取、计算结果鲁棒的特征作为参考点。实际中由于特征
数ｔ的耘和ｙｌ的表达式：
…，、
将毛和竹联合起来并消去参数Ｏｔ，得到参考点的像点在像
面上的导航曲线方程：
【（即ｌｌｏ）出卜（ｃ。ｓｋＤｓｉｎｋ）【（扩”。）西，＿墨岩譬嚣耋舞生降
图１成像定位原理示意图
根据视觉导航信息可观测性分析阿，在只有一个参考点时 对成像系统全部姿态参数进行估计是—个欠约束问题。该文不 用完全求解系统的姿态参数，根据绕机体前进方向的转动不影 响系统运行方向的特性，提出了一种新的视觉方向导航方法， 其原理如下：在视觉导航过程中，如果给机体增加一个绕机体 主轴的转动量，摄像机的像平面将随着机体转动，空间参考点 在像平面上的成像位置也会不断变化，当机体转动一周时空间 参考点的像点在像面上记录为一条平面曲线。系统运行的每个 位置都能确定一条这样的理想曲线，即图像导航曲线，如果系 统没有对准目标点方向运行，参考点的实际像点就会落在导航 曲线外，通过调整机体姿态参数使参考点实际成像点落到此导 航曲线上，即可达到使系统始终指向目标运行的导航目的。
扛（躺）￡＋置 直线跗可以表示为参数方程：
（２）
其中，ｔ为自由参数，置＝（％儿，五）‘和Ｘｏ＝（ｘ。，扎，毛）’分别为成像
中心和参考点的世界坐标。
根据摄像机坐标系和图像坐标系的定义，将像平面坐标经
过旋转和平移变换，能够得到像平面在世界坐标系下的表示，
其中旋转变换由摄像机的安装角Ｋ和机体的３个姿态角ｄ胡、
＾
ｘ毯椒。ｘ。＋ＡＲｏＲ鼍
其中：兄为空间某一点的在世界坐标系中的坐标；五为该点在 摄像机坐标系中的坐标；瓦为摄像机坐标系原点与机体坐标 系原点之间的偏移量；置为摄像机光学中心在世界坐标系中的
坐标。足：为摄像机坐标系到机体坐标系的旋转矩阵，Ｒ：由摄像
机相对机体的安装角度确定；Ｒ。是机体坐标系到世界坐标系的 旋转矩阵，毛由机体姿态角的方向余弦确定；Ａ为比例因子。
１引言 随着计算机视觉技术的发展，基于视觉的定位和导航方法
在移动机器人技术中得到了广泛的研究和应用【ｌ】。视觉定位和导 航是机器人自主技术的前沿技术，它根据图像传感器获得的图 像信息来估计机器人相对于空间环境的位置和姿态。很多研究 者在机器人视觉导航领域做了大量的研究工作，例如，Ｔｏｍｏｎｏ田 通过对走廊、门牌等物体的识别，提出了一种基于模型识别的 室内机器人视觉导航方法；Ｓａｅｅｄｉｔ３Ｉ在对室外未知环境特征提 取和对应方法研究的基础上，利用立体视觉的方法实现了机器 人三维定位和轨迹跟踪；ＤｅＳｏｕｚａｔ玳对机器人视觉导航技术在过 去二十几年的发展做了综述性研究。目前计算机视觉相关研究 内容中，ＳＦＭ（Ｓｈａｐｅ ｆｒｏｍ Ｍｏｔｉｏｎ）和ｓＬＡＭ嘲（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏ— ｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）等问题的研究多注重于对场景结构的 描述，考虑到实时性和场景适应性要求，对于场景结构已知的 环境有必要根据实际应用开展有针对性的研究。谢绍丽ｌｑ等人 的研究指出在图像传感器的位置和姿态角等参数中，姿态角参 数反映了导航系统运行的方向，也是决定系统定位精度的关
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用
视觉方向导航新方法
于俊伟，翁璐斌，田原，杨一平 ＹＵ Ｊｕｎ－ｗｅｉ，ＷＥＮＧ Ｌｕ－ｂｉｎ，ＴＩＡＮ Ｙｕａｎ，ＹＡＮＧ Ｙｉ－ｐｉｎｇ
中国科学院自动化研究所，北京１００１９０ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １００１９０，Ｃｈｉｎａ Ｅ－ｍａｉｌ：ｊｕｎｗｅｉ．ｙｕ＠ｉａ．ａｃ．ｃｎ