一句话总结:机器人视觉让 AI 驱动的设备理解并适应物理环境,实现自主导航和智能操作。
| 算法 | 类型 | 精度 | 实时性 | 适用场景 |
|---|
| ORB-SLAM3 | 视觉 SLAM | 高 | 中 | 机器人导航 |
| VINS-Mono | 视觉惯性 | 高 | 高 | 移动机器人 |
| DROID-SLAM | 深度学习 | 中高 | 高 | 大规模场景 |
| RTAB-Map | 视觉 SLAM | 中 | 高 | 室内导航 |
| LIO-SAM | 激光 SLAM | 高 | 高 | 自动驾驶 |
class ObstacleDetector:
def detect(self, camera_frame, lidar_data):
"""多传感器融合障碍物检测"""
visual_objects = self.visual_detector.detect(camera_frame)
lidar_points = self.lidar_processor.process(lidar_data)
obstacles = self.sensor_fusion(
visual_objects, lidar_points
)
return obstacles
def sensor_fusion(self, visual, lidar):
"""检测融合"""
aligned = self.align(visual, lidar)
fused = []
for obj in visual:
if obj.confidence > 0.7:
fused.append(obj)
elif self.find_lidar_match(obj, lidar):
fused.append(obj)
return fused
| 算法 | 类型 | 最优性 | 实时性 | 适用场景 |
|---|
| A* | 搜索 | 最优 | 高 | 静态地图 |
| Dijkstra | 搜索 | 最优 | 中 | 小地图 |
| RRT* | 采样 | 渐进最优 | 高 | 高维空间 |
| MPC | 控制 | 局部最优 | 高 | 实时控制 |
| Hybrid A* | 混合 | 近似最优 | 高 | 车辆导航 |