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基于计算机视觉的机器人导航与感知技术研

究

在当今科技快速发展的时代，人工智能技术带来了极大的变革

和创新。机器人作为人工智能技术的主要应用形式之一，在工业、

军事、医疗等诸多领域逐渐得到提升和广泛应用。机器人的导航

与感知技术作为机器人能够自主运作的基础，更是受到了各大研

究机构的重视和投入。在机器人导航与感知技术中，基于计算机

视觉的技术是研究的热点之一，本文就以此作为分析的切入点。

一、基于计算机视觉的机器人感知技术

机器人的感知技术是指机器人通过传感器获取外部环境信息，

进行数据分析处理，并结合内部输入信号，完成相关操作的技术。

其中，视觉传感技术是机器人感知技术的主要组成部分之一，也

是其中最重要的方向之一。

基于计算机视觉的技术是应用于机器人感知技术最为广泛的一

种形式。计算机视觉技术通过模仿人类的视觉感知方式，将数字

化的图像信息转化为具有实际意义的感知信息，实现机器人的自

主化运作。目前，计算机视觉技术主要包含视觉目标检测、语义

分割、实例分割、姿态估计等多个方向。在机器人领域，基于计

算机视觉的技术主要用于机器人导航、自主避障、目标识别、手

势识别等方面。

二、基于计算机视觉的机器人导航技术

基于计算机视觉的技术在机器人导航中发挥了重要的作用，为

机器人实现自主导航提供了强有力的技术支持。基于计算机视觉

的导航技术主要有以下几个方向。

1、激光雷达与视觉融合导航技术

激光雷达是机器人导航中常用的传感器之一，可以精确测量距

离和角度。但是激光雷达在遇到玻璃、水面、雪等物质时会受到

干扰，导致数据丢失。因此，将激光雷达与视觉相结合，在机器

人导航中发挥了不可替代的作用。

2、基于深度学习的视觉导航技术

深度学习是计算机视觉领域的重要技术之一。基于深度学习的

视觉导航技术可以实现对环境的高精度感知、目标位置的检测与

识别，以及路径规划的自主完成。

3、相机实时姿态估计技术的应用

相机姿态估计技术是基于计算机视觉的一种重要技术，它可以

实现对摄像头的实时姿态估计。该技术在机器人导航中可以实现

对实体物体尺寸、位置和形状等信息的精准感知，从而达到更高

的自主化运作能力。

三、基于计算机视觉的机器人避障技术

在机器人导航中，避障是机器人正常运作的基础，同时也是机

器人导航的难点所在。基于计算机视觉的机器人避障技术可以通

过对机器人周围环境信息的感知，自动进行路径规划和优化，实

现智能避障。目前，基于计算机视觉的避障技术主要有以下两个

方向。

1、视觉避障技术

视觉避障技术主要利用机器视觉技术对环境的分析处理，通过

感知物体位置、大小、形状等信息，完成自动避障。在避障过程

中，机器人根据获得的环境数据实时更新避障策略，实现机器人

的自主化运作。

2、视觉与激光雷达融合避障技术

视觉与激光雷达相结合的避障技术，可以实现对机器人周围环

境信息的全面感知。在机器人导航过程中，激光雷达可以获取周

围环境的深度信息，视觉系统可以获取物品的尺寸及其位置等信

息，两种技术的有效融合可以使机器人更加智能化地完成避障操

作。

四、基于计算机视觉的机器人目标识别技术

机器人的目标识别技术是指机器人通过感知周围环境中存在的

具体目标，包括识别人员、车辆、建筑物等，通过目标信息、空

间信息、位置信息等多种要素实现自主化运动和操作。基于计算

机视觉的机器人目标识别主要有以下两个方向。

1、基于特征提取的目标识别技术

基于特征提取的目标识别技术主要利用计算机视觉处理技术通

过分析目标物体在图像中的特征信息来完成目标识别。该技术具

有特征提取速度快、计算量小、适用范围广等优点。

2、基于深度学习的目标识别技术

基于深度学习的目标识别技术主要是指运用深度学习算法进行

目标识别。通过深度学习神经网络的训练，将目标识别任务化简

为图片分类任务，学习到目标物体在图像中的特征信息，从而实

现对目标物体的自动化识别。

五、基于计算机视觉的机器人手势识别技术

随着人工智能技术的不断深入以及越来越多的智能家居、智能

机器人等智能设备的出现，手势识别技术的应用越来越广泛，也

成为了一种热门的基于计算机视觉的技术方向之一。基于计算机

视觉的机器人手势识别技术主要有以下两个方向。

1、基于RGB-D相机的精细手势