机器视觉在服务机器人领域的应用

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二、道路检测

自动驾驶领域

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避免器及芯片等电子器件,怎么让 随着计算机技术的进步,更先进的算法被相继科学发明,如采用网格分布式避免系统可不可以 有效的提高运算的强度单位。

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.

机器视觉在自动驾驶中的应用主要有以下有十个 方面:

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。

扫地机器人

根据麦肯锡、高盛的预测,在2022年左右,会冒出呈一定规模的的无人驾驶汽车应用趋势。到2030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)认为机器视觉作为你这一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。

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%。同去,根据GFK数据,2015年中国扫地机器人市场零售规模在30亿元人民币左右,你这一数字在2018年将增长至120亿元人民币,市场空间巨大。

自动导航是自动驾驶的必要条件,自动驾驶过程中,道路检测主怎么让 为了确定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,它还为后续的确定搜索范围,以及缩小的搜索空间,降低算法冗杂度和误识率。然而怎么让 现实中的道路多种多样,在打上去光照、气候等各种环境因素的影响,道路检测是有十个 十分冗杂的问提报告 。至今仍无有十个 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,障碍物的冒出是不可预知的,也就无法根据现有的电子地图避开障碍物,只有在车辆行驶过程中及时发现, 并加以避免。当前,怎么让 自动驾驶环境的不性性成长期 图片 期图片 的句子期的句子图片 ,关于障碍物的定义尚没人统一的标准。怎么让 , 可不可以 认为一切怎么让 妨碍车辆正常行驶的物体和影响车辆通行的异常地形都有车辆行驶过程中的障碍物。目前来看,算法主要有以下你这一:1. 基于特性的;2. 基于光流场的;3. 基于立体视觉的。在你这一算法中,基于立体视觉的怎么让 既只有障碍物的先验知识, 对障碍物与非 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,摄像机定标参数会发生漂移, 可不可以 对摄像机进行动态标定。