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波士顿等移动机器人的视觉算法解析

返回列表 来源:admin 浏览: 发布日期:2019-01-05 10:49

  导读: 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。
  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。
  移动机器人的视觉算法种类
  问: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
  问: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。

  CMOS sensor上面会覆盖着叫做Bayer三色滤光阵列的滤色片。每个不同颜色的滤光片,可以通过特定的光波波长,对应CMOS感光器件上就可以在不同位置分别获得不同颜色的光强了。如果CMOS传感器的分辨率是4000x3000,为了得到同样分辨率的RGB彩色图像,就需要用一种叫做demosaicing的计算摄像算法,从2绿1蓝1红的2x2网格中解算出2x2的RGB信息。