视觉导航综述.
机器人控制系统中的视觉导航技术研究
机器人控制系统中的视觉导航技术研究在现代高科技技术的不断发展和创新中，机器人技术成为了人们关注和追求的焦点之一。
机器人作为一种智能化的工具，其具有较高的精度和可靠性，在生产制造、军事、医疗、环保等领域发挥着越来越重要的作用。
在机器人控制系统中，视觉导航技术是一种关键的技术，其在机器人自主导航、目标跟踪、定位、避障等方面具有重要的应用价值。
一、视觉导航技术的意义和应用在机器人控制中，视觉导航技术是一种非常重要的技术手段。
它可以为机器人提供视觉引导和目标指引，实现机器人在没有精确控制的情况下自主导航和操作。
视觉导航技术不仅可以提高机器人的智能化水平，还可以减少对外部环境的依赖，实现机器人的自主性和独立性。
在军事、医疗、环保等领域，视觉导航技术的应用也越来越广泛。
例如，无人机等机器人可以通过视觉导航技术实现在复杂的地形、建筑物等环境中的自主飞行和数据采集；机器人医疗设备可以通过视觉导航技术实现在微创手术中的高精度定位和操作；清洁机器人等环保设备可以通过视觉导航技术实现在狭窄和复杂的环境中的清洁工作。
二、视觉导航技术的发展历程和现状视觉导航技术的研究历程可以追溯到20世纪初期。
在那个时代，视觉导航技术还只是一种简单的估计技术，其导航精度和可靠性都较低。
随着计算机科学和图像处理技术的快速发展，视觉导航技术得到了极大的提升。
从20世纪80年代开始，视觉导航技术逐渐应用于机器人，成为机器人导航的重要手段。
在近几年，随着深度学习和人工智能等技术的不断发展，视觉导航技术的准确性和可靠性得到了进一步提升。
目前，视觉导航技术已经成为机器人控制系统中比较成熟和重要的技术之一。
基于视觉导航技术的机器人系统已经广泛应用于工业自动化、军事、医疗、环保、服务机器人等多个领域。
例如，工业机器人可以通过视觉导航技术实现在生产线上的自主搬运和装配；服务机器人可以通过视觉导航技术实现在狭窄的走廊和多人混杂的场合中的自主导航和服务。
三、视觉导航技术的研究重点和难点视觉导航技术的研究重点和难点主要集中在以下几个方面：1.图像处理和特征提取：机器人通过摄像头获取环境图像后需要实现对图像的处理和特征提取。
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。
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。
视觉导航综述解析
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。
视觉导航系统在室内环境中的应用研究
视觉导航系统在室内环境中的应用研究摘要：室内导航一直是一个挑战性的问题，尤其对于视觉障碍人士来说更是如此。
在近年来的研究中，视觉导航系统开始在室内环境中得到广泛的应用。
本文通过综述各种研究成果，探讨了视觉导航系统在室内环境中的应用现状、技术原理与挑战，并提出了未来发展的方向。
1. 引言近年来，随着科技的不断发展，人们对室内导航的需求也越来越大。
尤其是对于视觉障碍人士来说，能够准确、快速地定位和导航在日常生活中显得尤为重要。
传统的室内导航系统主要依赖于声音导航，但其受限于语音提示的准确度以及缺乏视觉信息的问题。
因此，开发一种有效的视觉导航系统对于满足这一需求具有重要意义。
2. 视觉导航系统的应用现状目前，视觉导航系统已经开始在各种室内环境中得到广泛的应用。
例如，在大型商场、医院和机场等公共建筑中，视觉导航系统能够通过摄像头捕捉环境中的特征并进行识别，然后提供具体的导航指引。
此外，在家庭和办公环境中，视觉导航系统还能够通过智能手机或眼镜等设备提供个性化的导航服务。
3. 视觉导航系统的技术原理视觉导航系统主要依赖于计算机视觉和机器学习技术。
首先，通过摄像头获取室内环境的图像或视频，然后将图像或视频进行处理，提取出室内环境的特征。
接着，利用机器学习算法对这些特征进行分类和识别，从而确定用户所处的位置和环境。
最后，根据用户的目的地和导航需求，系统生成相应的导航指引，并将其传输给用户。
4. 视觉导航系统的挑战尽管视觉导航系统在室内环境中的应用前景广阔，但仍面临一些挑战。
首先，室内环境的多样性和复杂性使得图像处理和特征提取变得困难。
其次，鲁棒性和实时性是视觉导航系统的重要考量因素，需要快速而准确地进行位置和环境的识别。
此外，隐私保护也是一个重要问题，需要确保用户的隐私不会受到侵害。
5. 视觉导航系统的未来发展在未来，视觉导航系统的发展需要解决当前面临的挑战。
一方面，可以进一步改进图像处理和特征提取算法，提高系统的准确性和鲁棒性。
《2024年视觉跟踪技术综述》范文
《视觉跟踪技术综述》篇一一、引言视觉跟踪技术是计算机视觉领域中一项重要的研究内容，其目的是在连续的图像序列中，对特定目标进行定位、识别和跟踪。
随着计算机视觉技术的快速发展，视觉跟踪技术在智能监控、智能交通、无人驾驶、虚拟现实等领域的应用越来越广泛。
本文将对视觉跟踪技术进行综述，包括其基本原理、关键技术、发展历程、研究现状及未来趋势。
二、视觉跟踪技术的基本原理与关键技术视觉跟踪技术的基本原理是通过分析视频序列中目标的位置信息，利用图像处理和计算机视觉技术，实现目标的定位、识别和跟踪。
其关键技术主要包括目标检测、特征提取、匹配与跟踪等。
1. 目标检测目标检测是视觉跟踪技术的第一步，其主要任务是在视频序列中检测出感兴趣的目标。
常用的目标检测方法包括基于阈值的方法、基于区域的方法、基于特征的方法等。
其中，基于特征的方法在复杂场景下具有较好的鲁棒性。
2. 特征提取特征提取是视觉跟踪技术中的关键环节，其主要任务是从目标中提取出能够描述目标特性的信息。
常见的特征包括颜色、形状、纹理等。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的特征提取方法在视觉跟踪中得到了广泛应用。
3. 匹配与跟踪匹配与跟踪是视觉跟踪技术的核心，其主要任务是在连续的图像序列中，根据提取的特征信息，实现目标的定位和跟踪。
常用的匹配与跟踪方法包括基于模板匹配的方法、基于光流法的方法、基于滤波器的方法等。
其中，基于滤波器的方法在实时性方面具有较好的性能。
三、视觉跟踪技术的发展历程与研究现状视觉跟踪技术的发展历程可以追溯到上世纪70年代，经历了从简单到复杂、从低级到高级的发展过程。
随着计算机硬件和软件技术的不断发展，以及新的算法和理论的不断涌现，视觉跟踪技术的性能和鲁棒性得到了不断提高。
目前，视觉跟踪技术已经成为计算机视觉领域的研究热点之一。
国内外众多学者和研究者针对不同场景和需求，提出了许多新的算法和模型。
同时，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的视觉跟踪算法在复杂场景下取得了较好的性能。
机器人视觉导航及路径规划研究
机器人视觉导航及路径规划研究一、引言机器人的发展给我们的生活带来了许多便利和惊喜，其中机器人的视觉导航和路径规划技术是影响机器人性能的重要因素之一。
视觉导航（Visual Navigation）是指利用机器视觉技术，通过对环境中的图像进行处理和分析，使机器人在复杂和未知的环境中自主地进行导航。
路径规划（Path Planning）是指根据机器人的起点和终点，并考虑到障碍物和机器人的运动能力，规划一条有效和安全的行动轨迹。
二、机器人视觉导航技术1.机器视觉技术机器视觉技术是指让机器具有人眼类似的能力去理解和分析图像的过程。
它包括图像预处理、特征提取、视觉匹配等过程。
其中，图像预处理是一项基础性工作，通过消除噪点、增强图像对比度等方式，使图像更加易于理解和处理。
而特征提取是指从图像中提取出具有代表性的特征，如边缘线、角点等。
视觉匹配则是将特征进行匹配，确定图像的位置和姿态。
2.基于视觉的定位与导航基于视觉的定位与导航是通过机器人对环境进行感知，利用视觉传感器获取环境信息，然后根据机器人运动模型和环境信息，计算机器人在场景中的位置和姿态。
而视觉导航则是将定位和导航技术结合起来，实现机器人在环境中的有效移动。
基于视觉的定位和导航已经广泛应用于室内和室外的自主导航场景中，如机器人巡逻、仓库巡视等。
三、机器人路径规划技术1.路径规划目标和评价指标机器人路径规划的目标是在保证安全和达到目标点的前提下，规划一条最短或最优的路径。
对于路径优化问题，通常采用评价指标来衡量路径好坏。
主要包括路径长度、路径可行性、路径平滑度等。
2.机器人路径规划算法（1）全局路径规划全局路径规划是指在机器人起点和目标点的基础上，根据环境信息和规划目标，采用优化算法生成一条全局路径。
常用算法包括A*算法、Dijkstra算法、最小生成树算法等。
（2）局部路径规划局部路径规划是指在机器人移动过程中，计算机器人在接下来一段时间内行进的最佳路径。
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技术是一种利用摄像机或其他图像传感器进行导航和定位的技术。
它的发展经历了多个阶段，从最初的简单图像处理方法，到基于计算机视觉的高级定位和导航系统。
视觉导航技术的发展可以追溯到20世纪60年代，当时人们开始探索通过地面相机来实现自动驾驶。
然而，由于当时计算机处理能力和图像处理算法的限制，这些尝试并没有取得很大的成功。
随着计算机技术的快速发展，视觉导航技术开始进入一个新的阶段。
1990年代，一种新的导航技术——被称为基于特征的视觉导航技术被提出。
该技术通过提取图像中的特征点，并根据这些特征点的位置和运动来进行定位和导航。
基于特征的视觉导航技术有许多优点，如鲁棒性强、对环境变化的适应性好等，因此被广泛应用于许多领域，如无人机导航、室内导航等。
然而，基于特征的视觉导航技术仍然存在一些问题，例如特征提取和匹配的困难、对环境变化的敏感性等。
为了克服这些问题，近年来，基于深度学习的视觉导航技术开始兴起。
基于深度学习的视觉导航技术利用深度卷积神经网络来提取图像的特征，并通过训练神经网络模型来实现定位和导航。
这种技术具有高度的鲁棒性和适应性，能够在复杂的环境中实现精准的导航和定位。
除了基于特征和基于深度学习的视觉导航技术之外，还有一些其他的发展方向。
例如，基于单目视觉的导航技术利用单个摄像机来实现导航和定位。
这种技术具有成本低廉、实时性好的特点，因此被广泛应用于移动机器人、智能驾驶等领域。
此外，还有基于立体视觉的导航技术，该技术利用由两个或多个摄像机组成的立体视觉系统来获取三维信息，并实现精准的三维导航和定位。
视觉导航技术的发展演变，使得人们能够更好地利用图像信息来实现导航和定位。
它在无人驾驶、室内导航、机器人导航等领域具有广泛的应用前景。
然而，它仍然面临一些挑战，如环境变化对导航精度的影响、对计算资源的要求等。
因此，未来的研究方向应该是提高系统的鲁棒性和适应性，进一步优化算法和模型，实现更加准确和稳定的导航和定位。
机器人视觉导航算法综述
机器人视觉导航算法综述简介机器人视觉导航算法是对机器人在自主导航过程中使用的激光雷达、摄像头等传感器信息进行处理和分析，以实现机器人在不同环境下的导航和定位。
这些算法可以帮助机器人感知和理解环境，规划路径并避免障碍物，从而实现精准的导航和定位能力。
本文将对机器人视觉导航算法进行综述，介绍常用的机器人视觉导航算法和其应用场景。
一、视觉导航算法类型1. 激光雷达导航算法激光雷达是一种常用的传感器，能够提供环境中物体的距离和角度信息。
在激光雷达导航算法中，机器人通过使用激光雷达扫描环境，并生成环境的点云数据。
通过对点云数据的处理和分析，机器人可以获得地图信息、障碍物的位置等，从而实现导航和定位。
2. 视觉SLAM算法视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法是一种基于图像信息的导航算法。
通过使用机器人自带的摄像头或者摄像头阵列，机器人可以实时获取环境的图像信息。
视觉SLAM算法利用图像信息生成环境的地图，并估计机器人在地图中的位置。
该算法可以实现同时定位和地图构建的功能。
3. 深度学习目标检测算法深度学习目标检测算法是一种基于卷积神经网络（CNN）的图像识别算法，能够识别出图像中的不同物体，并提供物体的位置信息。
在机器人视觉导航中，可以利用深度学习目标检测算法识别环境中的障碍物和目标物体，从而帮助机器人规划路径和避开障碍物。
二、机器人视觉导航算法应用场景1. 室内导航室内环境是机器人应用的一个主要场景，机器人需要能够在室内环境中精准导航和定位。
对于室内导航，视觉SLAM算法是一个常用的选择，通过机器人内置的摄像头实时获取环境的图像信息，并在建立地图的过程中实现同时定位。
2. 自动驾驶自动驾驶是机器人导航应用的一个重要领域，涉及车辆在道路上的导航和定位。
对于自动驾驶，激光雷达导航算法是一个较常见的选择，通过激光雷达获取道路和障碍物的信息，并使用算法进行路径规划和避障。
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。
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
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视觉导航技术原理、
视觉导航技术原理一、引言视觉导航技术是一种利用计算机视觉和图像处理技术来实现机器人或自主车辆的自主导航的技术。
它通过感知周围环境，获取图像信息，并通过计算机视觉技术对图像进行处理和分析，从而实现对环境的感知和理解。
本文将从视觉传感器、路径规划与决策、视觉伺服控制、融合传感器辅助、计算机视觉技术以及AI与深度学习应用等方面，详细介绍视觉导航技术的原理。
二、视觉传感器视觉传感器是视觉导航技术的核心部件之一，它负责获取周围环境的图像信息。
常见的视觉传感器包括摄像头、激光雷达等。
摄像头可以通过捕捉光线和颜色信息，获取环境图像；而激光雷达则可以通过发射激光束并接收反射回来的信号，获取环境的三维信息。
三、路径规划与决策路径规划与决策是视觉导航技术的关键环节之一。
它需要根据当前的位置和目标位置，规划出一条最优的路径，并控制机器人或自主车辆按照这条路径进行运动。
常见的路径规划方法包括基于栅格的搜索方法、基于图的搜索方法等。
同时，决策算法也需要根据当前的环境信息和目标信息，选择最优的行动方案。
四、视觉伺服控制视觉伺服控制是视觉导航技术的重要组成部分之一。
它通过控制机器人的关节运动或自主车辆的转向和速度，使机器人或自主车辆能够按照预定的路径进行运动。
视觉伺服控制通常需要结合路径规划与决策的结果，通过调整机器人的关节角度或自主车辆的转向和速度，实现最优的路径跟踪。
五、融合传感器辅助融合传感器辅助是视觉导航技术的辅助手段之一。
它通过结合多种传感器（如激光雷达、超声波传感器等）的信息，提高对环境的感知和理解能力。
融合传感器可以提供更丰富的环境信息，帮助机器人或自主车辆更好地理解和适应环境，从而提高视觉导航的精度和鲁棒性。
六、计算机视觉技术计算机视觉技术是实现视觉导航的核心技术之一。
它通过对获取的图像进行处理和分析，提取出有用的信息，如障碍物的位置、形状、颜色等。
常见的计算机视觉技术包括图像处理、特征提取、目标检测与跟踪等。
《2024年计算机视觉技术应用研究综述》范文
《计算机视觉技术应用研究综述》篇一一、引言计算机视觉技术是人工智能领域的重要组成部分，其核心在于通过模拟人眼的视觉功能，使计算机能够理解并处理图像和视频数据。
近年来，随着大数据、云计算、深度学习等技术的飞速发展，计算机视觉技术的应用研究日益受到广泛关注。
本文将对计算机视觉技术的原理、发展历程、主要应用领域以及未来发展趋势进行综述。
二、计算机视觉技术原理及发展历程计算机视觉技术主要通过图像处理、模式识别和机器学习等方法，从二维图像中提取出有用的信息。
其发展历程大致可分为三个阶段：传统计算机视觉、基于特征提取的计算机视觉和基于深度学习的计算机视觉。
传统计算机视觉主要依赖于图像处理技术，如滤波、阈值分割、边缘检测等，以实现目标检测、识别等任务。
然而，这种方法在处理复杂图像时往往存在局限性。
基于特征提取的计算机视觉通过提取图像中的特征，如形状、纹理、颜色等，以提高识别的准确性。
但这种方法仍需依赖大量的预处理和手工设计特征。
随着深度学习技术的崛起，基于深度学习的计算机视觉技术成为主流。
通过构建深度神经网络，计算机可以从大量数据中自动学习并提取特征，从而实现对复杂图像的准确识别和处理。
三、计算机视觉技术应用领域（一）安防监控计算机视觉技术在安防监控领域具有广泛应用，如人脸识别、行人检测、车辆识别等。
通过安装高清摄像头和部署相关算法，可以实现实时监控和预警，提高公共安全水平。
（二）医疗影像分析计算机视觉技术可用于医疗影像分析，如X光片、CT扫描和MRI等影像的自动分析和诊断。
通过深度学习等技术，可以提高诊断的准确性和效率。
（三）自动驾驶自动驾驶是计算机视觉技术的又一重要应用领域。
通过使用摄像头、雷达等传感器，结合计算机视觉和深度学习等技术，实现车辆的自主驾驶和智能导航。
（四）工业检测计算机视觉技术还可用于工业检测领域，如产品质量检测、生产线自动化等。
通过实时监测和分析生产过程中的图像数据，提高生产效率和产品质量。
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
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机器人视觉导航中的目标检测与跟踪技术研究综述
机器人视觉导航中的目标检测与跟踪技术研究综述导语：机器人视觉导航是现代智能机器人领域的一个重要研究方向，它涉及到目标检测与跟踪技术的应用。
目标检测是指在图像或视频中识别并定位特定目标物体的过程，而跟踪是指持续追踪目标物体在连续帧中的位置。
本文将综述机器人视觉导航中的目标检测与跟踪技术的研究进展。
一、目标检测技术的研究进展1. 传统目标检测技术传统的目标检测技术主要基于特征提取和分类器的方法。
例如，常用的特征提取算法有Haar特征、HOG特征和SIFT特征等，而分类器通常采用支持向量机（SVM）或AdaBoost等算法。
这些传统方法在目标检测方面取得了一定的成果，但在复杂场景、光照变化等方面仍存在一定的局限性。
2. 基于深度学习的目标检测技术近年来，基于深度学习的目标检测技术取得了突破性进展，主要表现为两种主流方法：基于区域的卷积神经网络（R-CNN）和单阶段检测器。
基于区域的卷积神经网络（R-CNN）通过先生成候选区域，再对候选区域进行分类和位置回归，从而实现目标检测。
这类方法包括R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN 等。
它们利用深度神经网络提取特征，并通过候选区域的选择和分类来实现目标检测，具有较好的检测精度，但速度相对较慢。
单阶段检测器是一类无需候选区域生成的目标检测方法，主要包括YOLO和SSD等。
这些方法通过在特征图上直接预测目标的类别和边界框，从而实现实时的目标检测。
虽然速度快，但在目标定位精度和小目标检测等方面还存在一定的挑战。
二、目标跟踪技术的研究进展1. 传统目标跟踪技术传统的目标跟踪技术主要基于特征匹配和滤波器的方法。
例如，常用的特征匹配算法有Harris角点和SIFT特征匹配等，而滤波器通常采用卡尔曼滤波器或粒子滤波器等算法。
这些传统方法在目标跟踪方面有一定的成功，但在目标尺寸变化、目标遮挡等方面表现不佳。
2. 基于深度学习的目标跟踪技术基于深度学习的目标跟踪技术是近年来的研究热点，主要包括基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的方法。
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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。目前，惯性导航常常和其他系统综合使用。无线电导航通过测量信号的相位和相角定位，但其易受干扰。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[2]。
自主照相机，图像处理，计算机和机械系统的综合使用可以模仿人统方块图
但是生物特别是高度进化人的视觉反馈系统是一个连续的多重反馈的生物性系统，且在对图像的处理之中，人的经验对视觉信息的删选和利用有很大的帮助，这是物理系统难以复制甚至仿照的。研究这些只能带给我们原理上的启发，但是在对更贴近机械的昆虫的生物行为的研究却具有现实的意义。例如，蚂蚁视觉导航的研究表明，蚂蚁在第一次经过某环境时，会在大脑里储存大量的关于该环境的图像信息，之后就使用复合地标和对整个地图的记忆来导航。这有助于我们开发自动控制系统的开发[2]。其次文献[2]中所提到的蜜蜂的导航对飞行器的导航控制系统研究也有重要意义。
2 视觉导航的应用领域和研究现状
视觉导航在交通运输、自动化仓库和生产线的运输小车等方面已经得到较好的应用。对移动机器人和智能车辆的导航研究取得了较好的成果，最终，视觉导航将应用在空间飞行器和星际探测器上。
2.1移动机器人导航
移动机器人是一种在复杂的环境下工作的有自规划、自组织、自适应能力的机器人。为实现机器人的智能化和自主移动性，导航技术是其中的关键。视觉导航的特点非常适合自主移动机器人，通常，在机器人上安装单目或双目照相机，获取环境中局部图像，实现自我位姿确定，从而做出导航决策。目前国内外有很多学者从事基于视觉导航的自主移动机器人研究。移动机器人的研究始于20 世纪60年代末，以斯坦福研究院（SRI）开发的第一台移动机器人Shakey为标识[2],主要目标是研究复杂环境下机器人系统的实时控制问题。具有代表性的还有喷气推进实验室（Jet Propulsion Laboratory，JPL）研究的Urban Robot战术机器人，如图3所示，配备了双目立体视觉系统进行障碍物检测，处理器由两台高性能计算机组成，体积小，易携带，并具有爬楼梯的功能[3]。从上世纪80年达开始，我国也致力于地面智能机器人的而研究。
1 从仿生学角度看视觉导航
图1：人取书的视觉反馈导航系统方块图
在视觉生物的行为当中，利用视觉信息经过大脑处理的反馈控制随处可见。如图1所示，人用取书就是一个简单的利用视觉信息导航完成既定任务的过程。下面通过解剖手从桌上拿书的动作过程，透视该过程所映射的视觉导航系统的简单机制和原理。首先,人眼连续观察周围环境确定书和人相对于在环境中的位置，并将这个信息输入大脑（称为位置反馈信息）；然后由大脑判断手和书之间的距离（称之为偏差信号），并根据其大小，发出控制手臂移动的命令，逐渐使手和书之间的距离减小，并最终拿到书[3]。
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。
2.2智能车辆的导航
智能车辆是当今世界车辆工程领域的研究前沿和热点。智能车辆是集环境感知、规划决策、辅助驾驶等功能于一体的综合智能系统，是计算机视觉、人工智能、控制理论和电子技术等多个技术学科交叉的产物，代表了未来车辆的发展方向，具有十分广阔的应用前景[5]。计算机视觉系统是智能车辆感知局部环境的重要“器官”，它以地面上涂设的条带状路标作为路径标识符，运用计算机视觉快速识别路径，其最优导向控制器能够保证对路径进行准确跟踪[6]。清华大学计算机系统智能技术与系统国家重点实验室从1988年开始研制THMR(Tsinghua Mobile Robot)系列智能车系统，经过一系列的发展，研制的新一代智能车THMR-V,如图3所示，兼有面向高速公路和一般路面的能力。车体装配彩色摄像机和激光测距仪组成的道路和障碍物检测系统[]，目前能够在校园的非结构化道路环境下进行道路跟踪和自主避障。