聊一聊机器人视觉系统组成及定位算法（难得的好资料）

机器人研究的核心就是：导航定位、路径规划、避障、多传感器融合。定位技术有几种，不关心，只关心视觉的。视觉技术用到“眼睛”可以分为：单目，双目，多目、RGB-D，后三种可以使图像有深度，这些眼睛亦可称为VO（视觉里程计：单目or立体），维基百科给出的介绍：在机器人和计算机视觉问题中，视觉里程计就是一个通过分析处理相关图像序列来确定机器人的位置和姿态。

当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。而现实世界是三维的，而投射于摄像镜头（CCD/CMOS）上的图像则是二维的，视觉处理的最终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。

系统基本组成：CCD、PCI、PC及其外设等。

CCD/CMOS

一行硅成像元素，在一个衬底上配置光敏元件和电荷转移器件，通过电荷的依次转移，将多个象素的视频信号分时、顺序地取出来，如面阵CCD传感器采集的图像的分辨率可以从32×32到1024×1024像素等。

视频数字信号处理器

图像信号一般是二维信号，一幅图像通常由512×512个像素组成(当然有时也有256×256，或者1024×1024个像素)，每个像素有256级灰度，或者是3×8bit，红黄兰16M种颜色，一幅图像就有256KB或者768KB(对于彩色)个数据。为了完成视觉处理的传感、预处理、分割、描述、识别和解释，上述前几项主要完成的数学运算可归纳为：

(1)点处理常用于对比度增强、密度非线性较正、阈值处理、伪彩色处理等。每个像素的输入数据经过一定关系映射成像素的输出数据，例如对数变换可实现暗区对比度扩张。

(2)二维卷积的运算常用于图像平滑、尖锐化、轮廓增强、空间滤波、标准模板匹配计算等。若用M×M卷积核矩阵对整幅图像进行卷积时，要得到每个像素的输出结果就需要作M2次乘法和(M2-1)次加法，由于图像像素一般很多，即使用较小的卷积和，也需要进行大量的乘加运算和访问存储器。

(3)二维正交变换常用二维正交变换有FFT、Walsh、Haar和K-L变换等，常用于图像增强、复原、二维滤波、数据压缩等。

(4)坐标变换常用于图像的放大缩小、旋转、移动、配准、几何校正和由摄影值重建图像等。

(5)统计量计算如计算密度直方图分布、平均值和协方差矩阵等。在进行直方图均衡器化、面积计算、分类和K-L变换时，常常要进行这些统计量计算。