计算机视觉通过处理视觉数据使机器人能够导航,从而理解其环境、确定自身位置并规划路径。它通常涉及摄像头或深度传感器捕捉图像,然后算法分析这些图像以检测障碍物、跟踪运动并构建地图。例如,机器人可能使用立体摄像头估计到物体的距离,或应用机器学习模型识别可导航的表面。这种视觉输入与其他传感器(如激光雷达或惯性测量单元)结合使用,以创建可靠的导航系统。
一个关键应用是定位与建图。机器人使用 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 等技术,其中计算机视觉识别环境特征(例如,边缘、角落或纹理)以跟踪机器人的位置并同时构建地图。例如,ORB-SLAM 采用特征提取技术来匹配连续摄像头帧之间的地标,使机器人能够实时估计其运动并更新地图。无人机经常使用光流(一种检测帧之间像素运动的计算机视觉方法)在 GPS 信号受限的环境中进行稳定和导航。这些方法帮助机器人在未知或动态空间(如仓库或室外地形)中运行,而无需完全依赖预加载的地图。
另一个关键用途是障碍物检测和路径规划。YOLO (You Only Look Once) 等计算机视觉模型可以实时识别行人、车辆或碎片,使送货机器人或自动驾驶汽车等机器人能够动态响应。深度传感器(例如,RGB-D 摄像头)提供 3D 数据来计算障碍物距离,A* 或 RRT* 等路径规划算法使用这些数据来规划安全路线。例如,农业机器人可能使用语义分割技术将作物与杂草分离,从而调整路径以避免损坏植物。在室内环境中,扫地机器人结合边缘检测沿墙壁行驶,并使用物体识别避免家具。通过高效处理视觉数据(通常通过 ROS 或 OpenCV 等框架),机器人可以在精度和速度之间取得平衡,即使在杂乱或不断变化的环境中也能确保可靠的导航。