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波士顿等移动机器人的视觉算法解析
发布时间:2018-12-14        浏览次数:211        返回列表
 谈到移动机器人,大家**印象可能是服务机器人,实际上无人驾驶汽车、可自主飞行的无人机等等都属于移动机器人范畴。它们能和人一样能够在特定的环境下自由行走/飞行,都依赖于各自的定位导航、路径规划以及避障等功能,而视觉算法则是实现这些功能关键技术。
如果对移动机器人视觉算法进行拆解,你就会发现获取物体深度信息、定位导航以及壁障等都是基于不同的视觉算法,本文就带大家聊一聊几种不同但又必不可少的视觉算法组成。

移动机器人的视觉算法种类

问:实现定位导航、路径规划以及避障,那么这些过程中需要哪些算法的支持?

谈起移动机器人,很多人想到的需求可能是这样的:“嘿,你能不能去那边帮我拿一杯热拿铁过来。”这个听上去对普通人很简单的任务,在机器人的世界里,却充满了各种挑战。为了完成这个任务,机器人首先需要载入周围环境的地图,**定位自己在地图中的位置,然后根据地图进行路径规划控制自己完成移动。

而在移动的过程中,机器人还需要根据现场环境的三维深度信息,实时的躲避障碍物直至到达*终目标点。在这一连串机器人的思考过程中,可以分解为如下几部分的视觉算法:

1.深度信息提取

2.视觉导航

3.视觉避障


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