算法一：深度信息提取

其原理是使用兩個(gè)平行的相機(jī)，對(duì)空間中的每個(gè)點(diǎn)三角定位。通過匹配左右兩個(gè)相機(jī)中成像點(diǎn)的位置，來計(jì)算對(duì)應(yīng)三維點(diǎn)在空間中的距離。

機(jī)器人想要通過若干幅圖像來獲取目標(biāo)的三維坐標(biāo)，雙目視覺技術(shù)中更為重要的工作是對(duì)圖像執(zhí)行匹配，首先明確物體在左右圖像的相互匹配的點(diǎn)，然后獲得每一點(diǎn)視差以及深度信息。

雙目立體視覺有設(shè)備簡單且價(jià)格低廉,精度高且速度快,無需接觸物體即可計(jì)算距離和深度信息等優(yōu)點(diǎn),其在無人機(jī)電力線巡檢以及工業(yè)建筑機(jī)器人中都有重要的應(yīng)用。

算法二：定位導(dǎo)航

機(jī)器人導(dǎo)航是一個(gè)比較復(fù)雜的系統(tǒng)，涉及技術(shù)如下：

· 視覺里程計(jì)VO；

·建圖，利用VO和深度圖；

·重定位，從已知地圖中識(shí)別當(dāng)前的位置；

·閉環(huán)檢測，消除VO的閉環(huán)誤差；

·全局導(dǎo)航；

·視覺避障；

· Scene tagging，識(shí)別房間中物體加上tag。

簡單說來就是對(duì)機(jī)器人周邊的環(huán)境進(jìn)行光學(xué)處理，先用攝像頭進(jìn)行圖像信息采集，將采集的信息進(jìn)行壓縮，然后將它反饋到一個(gè)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法構(gòu)成的學(xué)習(xí)子系統(tǒng)，再由學(xué)習(xí)子系統(tǒng)將采集到的圖像信息和機(jī)器人的實(shí)際位置聯(lián)系起來，完成機(jī)器人的自主導(dǎo)航定位功能。

這種被稱為SLAM (Simultaneous Localization And Mapping)的方法，是移動(dòng)機(jī)器人智能水平的最好體現(xiàn)，是否具備同步建圖與定位的能力被普遍認(rèn)為是機(jī)器人能否實(shí)現(xiàn)自主的關(guān)鍵前提條件。

目前常用的SLAM技術(shù)主要分為兩類，一類是基于視覺傳感器的VSLAM，另一類是基于激光傳感器的激光SLAM。

視覺SLAM專指利用攝像機(jī)、Kinect等深度像機(jī)來做室內(nèi)導(dǎo)航和探索；到目前為止，室內(nèi)的視覺SLAM仍處于研究階段，遠(yuǎn)未到實(shí)際應(yīng)用的程度；而激光SLAM技術(shù)已較為成熟，也是目前最穩(wěn)定、可靠的高性能SLAM方式。

算法三：避障

導(dǎo)航解決的問題是引導(dǎo)機(jī)器人接近目標(biāo)。當(dāng)機(jī)器人沒有地圖的時(shí)候，接近目標(biāo)的方法稱為視覺避障技術(shù)。避障算法解決的問題是根據(jù)視覺傳感器的數(shù)據(jù)，對(duì)靜態(tài)障礙物、動(dòng)態(tài)障礙物實(shí)現(xiàn)躲避，但仍維持向目標(biāo)方向運(yùn)動(dòng)，實(shí)時(shí)自主導(dǎo)航。

避障算法有很多，傳統(tǒng)的導(dǎo)航避障方法如可視圖法、柵格法、自由空間法等算法對(duì)障礙物信息己知時(shí)的避障問題處理尚可，但當(dāng)障礙信息未知或者障礙是可移動(dòng)的時(shí)候，傳統(tǒng)的導(dǎo)航方法一般不能很好的解決避障問題或者根本不能避障。

而實(shí)際生活中，絕大多數(shù)的情況下，機(jī)器人所處的環(huán)境都是動(dòng)態(tài)的、可變的、未知的，為了解決上述問題，人們引入了計(jì)算機(jī)和人工智能等領(lǐng)域的一些算法。

同時(shí)得益于處理器計(jì)算能力的提高及傳感器技術(shù)的發(fā)展，在移動(dòng)機(jī)器人的平臺(tái)上進(jìn)行一些復(fù)雜算法的運(yùn)算也變得輕松，由此產(chǎn)生了一系列智能避障方法，比較熱門的有：遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、模糊算法等。

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