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移动机器人的视觉算法种类与深度相机传感器的分类
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谈到移动机器人，大家第一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。
本文作者陈子冲，系Segway Robot架构师和算法负责人。
移动机器人的视觉算法种类
Q：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，精确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最终目标点。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
后面我们会详细说这些算法，而这些算法的基础，是机器人脑袋上的视觉传感器。
视觉算法的基础：传感器
Q：智能手机上的摄像头可以作为机器人的眼睛吗？
所有视觉算法的基础说到底来自于机器人脑袋上的视觉传感器，就好比人的眼睛和夜间视力非常好的动物相比，表现出来的感知能力是完全不同的。同样的，一个眼睛的动物对世界的感知能力也要差于两个眼睛的动物。每个人手中的智能手机摄像头其实就可以作为机器人的眼睛，当下非常流行的Pokeman Go游戏就使用了计算机视觉技术来达成AR的效果。
像上图画的那样，一个智能手机中摄像头模组，其内部包含如下几个重要的组件：镜头，IR filter，CMOS sensor。其中镜头一般由数片镜片组成，经过复杂的光学设计，现在可以用廉价的树脂材料，做出成像质量非常好的手机摄像头。
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