机器视觉在服务机器人领域的应用

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机器视觉在自动驾驶中的应用主要有以下另另一个方面:

自动驾驶领域

二、道路检测

自动导航是自动驾驶的必要条件,自动驾驶过程中,道路检测主本来我为了选折 车辆在道路中的位置和方向,以便控制车辆按照正确的路线行驶。另外,它还为后续的选折 搜索范围,以及缩小的搜索空间,降低算法比较复杂度和误识率。然而但会 现实中的道路多种多样,在再加光照、气候等各种环境因素的影响,道路检测是另另一个十分比较复杂的大问题。至今仍无另另一个通用的算法,现有算法基本上都对道路做了一定的假设。通常采用的假设有:1特定兴趣区域假设;2道路等宽假设;3道路平坦假设。另外,道路平坦假设也为障碍物定义提供参考。

准确率是车辆自动驾驶过程中安全性的重要保证。在行驶过程中,障碍物的跳出是不可预知的,也就无法根据现有的电子地图避开障碍物,才还能否在车辆行驶过程中及时发现, 并加以出理 。当前,但会 自动驾驶环境的不性性性开花结果是什么是什么图片 期是什么是什么,关于障碍物的定义尚找不到统一的标准。但会 , 都才能 认为一切但会 妨碍车辆正常行驶的物体和影响车辆通行的异常地形都会 车辆行驶过程中的障碍物。目前来看,算法主要有以下本身:1. 基于型态的;2. 基于光流场的;3. 基于立体视觉的。在本身算法中,基于立体视觉的但会 既不才能 障碍物的先验知识, 对障碍物算是 运动也无限制, 还能直接得到障碍物的实际位置而成为主流研究方向。但其对摄像机标定要求较高。而在车辆行驶过程中,摄像机定标参数会趋于稳定漂移, 才能 对摄像机进行动态标定。

根据IFR统计数据显示,2014年全球家务机器人销售额达到12亿美元,同比增长24%。一齐,根据GFK数据,2015年中国扫地机器人市场零售规模在100亿元人民币左右,這個 数字在2018年将增长至120亿元人民币,市场空间巨大。

一、障碍物检测

目前实现自主规避障碍&规划路线的扫地机器人的技术路径主要有两类,机器视觉技术和激光雷达导航技术。基于机器视觉的扫地机器人,指通过摄像头获取图像,通过算法实现规划路径、躲避障碍。

根据麦肯锡、高盛的预测,在2022年左右,会跳出呈一定规模的的无人驾驶汽车应用趋势。到20100年左右,无人驾驶汽车将进入汽车消费市场。朗锐智科(www.lrist.com)认为机器视觉作为本身给机器人带来视觉功能的关键技术,机器视觉应用广泛。从工业视觉到计算机视觉,从人机交互到自动驾驶,从虚拟现实到物体自动识别,机器视觉都能担当着重要角色。

机器视觉是人类认知世界最重要的功能手段,生物学研究表明,人类获取外界信息75%依靠视觉系统. 目前,市场上已有多种高效视觉专用硬件出理 器及芯片等电子器件,但会 随着计算机技术的进步,更先进的算法被相继发明的故事,如采用网格分布式出理 系统才能有效的提高运算的带宽。

扫地机器人

机器视觉在服务机器人的应用主要有扫地机器人和自动驾驶.

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