算法一：深度信息提取
其原理是使用兩個平行的相機，對空間中的每個點三角定位。通過匹配左右兩個相機中成像點的位置，來計算對應(yīng)三維點在空間中的距離。
機器人想要通過若干幅圖像來獲取目標的三維坐標，雙目視覺技術(shù)中更為重要的工作是對圖像執(zhí)行匹配，首先明確物體在左右圖像的相互匹配的點，然后獲得每一點視差以及深度信息。
雙目立體視覺有設(shè)備簡單且價格低廉,精度高且速度快,無需接觸物體即可計算距離和深度信息等優(yōu)點,其在無人機電力線巡檢以及工業(yè)建筑機器人中都有重要的應(yīng)用。
算法二：定位導(dǎo)航
機器人導(dǎo)航是一個比較復(fù)雜的系統(tǒng)，涉及技術(shù)如下：
·視覺里程計VO；
·建圖，利用VO和深度圖；
·重定位，從已知地圖中識別當前的位置；
·閉環(huán)檢測，消除VO的閉環(huán)誤差；
·全局導(dǎo)航；
并聯(lián)分揀機器人廠家直銷快遞分揀機器人作用·視覺避障；
·Scenetagging，識別房間中物體加上tag。
垃圾分揀機器人多少錢一臺簡單說來就是對機器人周邊的環(huán)境進行光學處理，先用攝像頭進行圖像信息采集，將采集的信息進行壓縮，然后將它反饋到一個由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和統(tǒng)計學方法構(gòu)成的學習子系統(tǒng)，再由學習子系統(tǒng)將采集到的圖像信息和機器人的實際位置聯(lián)系起來，完成機器人的自主導(dǎo)航定位功能。
這種被稱為SLAM(SimultaneousLocalizationAndMapping)的方法，是移動機器人智能水平的最好體現(xiàn)，是否具備同步建圖與定位的能力被普遍認為是機器人能否實現(xiàn)自主的關(guān)鍵前提條件。
目前常用的SLAM技術(shù)主要分為兩類，一類是基于視覺傳感器的VSLAM，另一類是基于激光傳感器的激光SLAM。
視覺SLAM專指利用攝像機、Kinect等深度像機來做室內(nèi)導(dǎo)航和探索；到目前為止，室內(nèi)的視覺SLAM仍處于研究階段，遠未到實際應(yīng)用的程度；而激光SLAM技術(shù)已較為成熟，也是目前最穩(wěn)定、可靠的高性能SLAM方式。
算法三：避障
導(dǎo)航解決的問題是引導(dǎo)機器人接近目標。當機器人沒有地圖的時候，接近目標的方法稱為視覺避障技術(shù)。避障算法解決的問題是根據(jù)視覺傳感器的數(shù)據(jù)，對靜態(tài)障礙物、動態(tài)障礙物實現(xiàn)躲避，但仍維持向目標方向運動，實時自主導(dǎo)航。
避障算法有很多，傳統(tǒng)的導(dǎo)航避障方法如可視圖法、柵格法、自由空間法等算法對障礙物信息己知時的避障問題處理尚可，但當障礙信息未知或者障礙是可移動的時候，傳統(tǒng)的導(dǎo)航方法一般不能很好的解決避障問題或者根本不能避障。
而實際生活中，絕大多數(shù)的情況下，機器人所處的環(huán)境都是動態(tài)的、可變的、未知的，為了解決上述問題，人們引入了計算機和人工智能等領(lǐng)域的一些算法。
快遞分揀機器人工作視頻同時得益于處理器計算能力的提高及傳感器技術(shù)的發(fā)展，在移動機器人的平臺上進行一些復(fù)雜算法的運算也變得輕松，由此產(chǎn)生了一系列智能避障方法，比較熱門的有：遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、模糊算法等。
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