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机器人视觉

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。

📋 视觉系统架构

🗺️ SLAM 技术

SLAM 流程

SLAM 算法对比

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

🧭 环境感知

感知任务

障碍物检测

class ObstacleDetector:
    def detect(self, camera_frame, lidar_data):
        """多传感器融合障碍物检测"""
        
        # 视觉检测
        visual_objects = self.visual_detector.detect(camera_frame)
        
        # 激光雷达检测
        lidar_points = self.lidar_processor.process(lidar_data)
        
        # 传感器融合
        obstacles = self.sensor_fusion(
            visual_objects, lidar_points
        )
        
        return obstacles
    
    def sensor_fusion(self, visual, lidar):
        """检测融合"""
        # 时空对齐
        aligned = self.align(visual, lidar)
        
        # 融合判断
        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

🎯 自主导航

导航流程

路径规划算法

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

📚 延伸阅读

  • ORB-SLAM3 — 多地图 SLAM
  • VINS-Mono — 视觉惯性 SLAM
  • Deep Learning for Visual SLAM
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上次更新: 2026/4/28 17:49
贡献者: colewort
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