机器人视觉物体定位方法
机器人视觉定位原理
机器人视觉定位原理机器人视觉定位是指利用机器人系统内置的视觉传感器，通过对工作环境中目标物体的检测、识别、跟踪和测量，实现机器人的自主定位。
视觉定位可以分为相机内定位和相机外定位两种类型。
相机内定位是指机器人内部处理相机图像信息，通过相机坐标系到机器人基坐标系的变换，推算出机器人姿态信息。
相机外定位是指通过引入外部参考点或参考物，从而构建相机到世界坐标系的变换矩阵，求解机器人姿态信息。
相机内定位可以得到机器人相对目标物体坐标系的变换矩阵，推算出机器人完整的位姿信息。
相机内定位有两种方式：二维和三维，其中二维定位是通过二维图像处理实现目标物体在相机坐标系下的位置确定，三维定位则是将二维图像坐标转化成三维空间坐标后确定物体在相机坐标系下的位置。
二维定位原理：机器人先通过相机内置传感器获取目标物体在相机图像上的二维坐标，再通过相机的内参数矩阵和外参数矩阵，将像素坐标系下的物体位置映射到相机坐标系下的物体坐标。
因为相机轴与工作平面垂直，故可以简化处理，直接将物体坐标转换到机器人坐标系下的物体坐标系。
将目标物体的中心位置与相机的安装位置连接起来就可以求得机器人与目标物体的相对姿态。
相机外定位是采用外部参考点或参考物，通过计算相应变换矩阵，来确定相机在三维空间中的位置，从而求解机器人与目标物体之间的空间位置和相对姿态关系。
外参定位方法分类：基于互补关系的方法和基于非互补关系的方法，其中基于互补关系的方法是指，在世界坐标系下，利用两个或两个以上的已知点确定相机坐标系与世界坐标系之间的变换矩阵；基于非互补关系的方法是指，直接从场景中的物体表面获取三维空间信息，推算出相机坐标系与世界坐标系之间的变换矩阵。
互补关系的方法，通常采用基于标定板的方法，通过相机拍摄标定板图像，求解出相机的内参数矩阵和外参数矩阵。
而非互补关系的方法中，主要采用了三角测量、立体视觉和纹理投影等方法。
相机视觉定位的应用场景广泛，涵盖了工业制造、农业生产和医疗中的自主导航、物体检测、物体识别、物体分类、物体跟踪等领域。
AGV移动机器人的五种定位技术介绍
AGV移动机器人的五种定位技术介绍AGV（Automated Guided Vehicle）移动机器人是一种自动导引车辆，能够在工业和物流领域进行物品运输和搬运任务。
为了准确定位AGV移动机器人的位置，可以采用多种定位技术。
下面将介绍五种常见的AGV定位技术。
1.激光定位技术：激光定位技术是一种通过激光扫描仪实现的定位方法。
它通过扫描周围环境并计算与物体的距离和角度来确定机器人的位置。
这种定位技术具有高精度和高可靠性的特点，适用于需要精确定位的场景，如仓库等。
2.视觉定位技术：视觉定位技术是一种使用摄像头和图像处理算法来确定机器人位置的方法。
它通过识别和匹配环境中的特征点或标志物来进行定位。
视觉定位技术具有较高的灵活性和适应性，可以适应不同环境和场景的变化。
3.超声波定位技术：超声波定位技术是一种使用超声波传感器来测量距离和方向的方法。
机器人通过发送超声波信号，并根据接收到的反射信号计算与物体的距离和方向，进而确定自身位置。
这种定位技术需要在环境中设置超声波信号源，适用于开放空间和室内场景。
4.地磁定位技术：地磁定位技术是一种通过检测地球磁场强度和方向来进行定位的方法。
机器人搭载磁力计和罗盘传感器，通过测量环境中的地磁场来确定自身位置。
地磁定位技术具有较高的稳定性和精度，适用于室内和地下场景。
5.惯性导航定位技术：惯性导航定位技术是一种使用加速度计和陀螺仪等惯性传感器来确定机器人位置的方法。
它通过测量机器人的加速度和角速度来计算和集成运动路径，并推算出位置。
惯性导航定位技术具有较高的实时性和灵活性，适用于复杂环境和短距离运动。
这些AGV定位技术各有优劣，可以根据不同的应用场景和需求选择合适的技术。
在实际应用中，也可以将多种定位技术进行组合和协同，以提高定位的精度和鲁棒性。
随着技术的不断进步，AGV定位技术将会越来越成熟和普及。
机器人视觉物体定位方法
机器⼈视觉物体定位⽅法机器⼈视觉物体定位⽅法本次设计的题⽬是机器⼈视觉物体定位。
伴随社会发展，机器⼈的利⽤越来越普及，出现了多种多样的智能机器⼈，由此也引发了对机器视觉的研究热潮。
⽂章⾸先介绍了机器视觉的发展历程，并详细说明了各阶段的特点。
接着概述了机器视觉技术的原理，深⼊剖析了主流视觉物体定位⽅法。
然后介绍了机器⼈视觉物体定位⽅法常⽤的⼏种应⽤。
最后介绍了⼏种新颖的视觉物体定位⽅法，并猜想机器⼈视觉物体定位技术未来发展⽅向。
关键词：机器视觉 SLAM技术单⽬视觉双⽬视觉多⽬视觉第⼀章：绪论1.1选题的背景及意义在我国持续爆发的2019新型冠状病毒（即2019-nCoV）事件中,⾃动化⾷品仓储配送系统服务包括机器⼈、⽆⼈驾驶、⽆⼈机等再次成为讨论的焦点。
配送机器⼈如何实现⾃动取货送货？⽆⼈驾驶汽车是怎么躲避⾏⼈？⽆⼈机巡航中怎么确定物体之间的距离？当我们谈到相关的话题时，机器视觉定位是⽆论如何也绕不开的问题。
⾃被誉为“机器⼈之⽗”的恩格尔伯格先⽣1959年发明第⼀台机器⼈以来，科学家⼀直把对机器⼈的研究作为研究的重点⽅向。
传统的机器⼈缺乏环境感知能⼒和⾃动应变能⼒，仅仅只能在严格的预定义的环境中完成⼀些预定义和指令下的动作,应⽤⾮常有限局限。
随着机器⼈逐渐⾛进⼈们的⽣产和⽣活中，⼈们也对机器⼈提出了更⾼的要求，希望实现在⽣产加⼯中对物体的⾃动加⼯、对⾃⾝运动轨迹实时的随动检测，节省对其运动轨迹的预先编程，提⾼⽣产效率。
要达到这些要求，必须同时满⾜图像信息的获取、采集、处理和输出，这就是本⽂的研究重点：机器⼈视觉物体定位⽅法。
机器⼈视觉物体定位系统的设计和研发是为了更好地为⼯业机器⼈服务，它的本质是发挥摄像机定位以及跟踪性功能，很多企业在⾃⾝⽣产环节依赖于机器⼈，⽣产效率明显得到改善。
然⽽很多的机器⼈是半⾃动的⼯作模式，只有在⼈⼯操控的指引下才能完成⼯作任务，这样的机器⼈实⽤性很差，⽆法彻底解放⼈⼯，实现⾃动化操作。
机器人视觉定位引导案例
机器人视觉定位引导案例
一个常见的机器人视觉定位引导案例是机器人在一个陌生环境中，使用视觉定位技术来导航自己到达目标位置。
这种案例中，机器人可以使用相机和视觉传感器来感知周围环境，并利用图像处理算法来提取关键特征，如地标或标志物。
一种常见的方法是使用SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法来建立环境地图，并根据这个地图来确定机器
人当前位置。
机器人首先利用相机拍摄周围环境的图像，并使用特征提取算法来检测和跟踪环境中的特征点。
然后，机器人根据检测到的特征点的位置信息，将其与先前建立的地图进行匹配，从而确定自己的位置。
一旦机器人确定了自己的当前位置，它可以使用路径规划算法来计算到达目标位置的最佳路径。
路径规划算法可以考虑机器人的运动能力和环境的障碍物，以确定最佳路径。
一旦机器人确定了最佳路径，它可以使用视觉定位来引导自己沿着路径前进。
机器人可以使用相机和视觉传感器来检测环境中的特征，并根据这些特征的位置信息来调整自己的行动。
例如，如果机器人检测到自己偏离了路径，它可以使用视觉定位来纠正自己的运动，使其回到正确的路径上。
总的来说，机器人视觉定位引导案例利用相机和视觉传感器来感知环境，并使用图像处理和定位算法来确定机器人的位置和计算最佳路径。
这种案例可以在各种不同的场景中应用，如导航机器人、无人驾驶车辆等。
机器人视觉定位原理
机器人视觉定位原理
机器人视觉定位是指机器人利用摄像头、激光雷达等传感器获取周围环境信息，并处理相关算法，将机器人所在位置与目标位置进行比对，最终确定机器人的精确位置和姿态信息的过程。
机器人视觉定位的原理主要包括以下几个方面：
1.传感器获取环境信息：机器人首先需要通过传感器获取周围环境的信息，例如摄像头可以获取到环境中的图像信息，激光雷达可以获取到环境中的物体距离以及形状等信息。
2.图像预处理：机器人需要对获取到的图像信息进行预处理，例如去除噪声、进行滤波、图像增强等，以便后续的图像分析。
3.视觉特征提取：机器人需要从预处理后的图像中提取出有用的视觉特征，例如物体的边缘、角点、色彩等，这些特征可以用来描述目标物体的形状、大小、位置等信息。
4.匹配算法：机器人需要将提取出来的视觉特征与已知目标物体的特征进行匹配，以确定机器人的位置和姿态。
5.反馈控制：机器人根据匹配结果进行反馈控制，调整自身位置，从而实现目标物体的精确定位。
总的来说，机器人视觉定位是一项复杂的技术，需要借助传感器、图像处理、特征提取和匹配算法等多个方面的知识支持，但是它可以广泛应用在工业、军事、医疗等多个领域，具有很大的应用前景。
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机器人视觉导航与定位技术综述
机器人视觉导航与定位技术综述第一章：引言随着技术的进步和应用的推广，机器人在各个领域发挥着越来越重要的作用。
其中，视觉导航与定位技术是机器人感知和认知环境的关键能力之一。
本文将综述机器人视觉导航与定位技术的基本概念、主要方法和应用领域。
第二章：机器人视觉导航技术2.1 视觉传感器视觉导航技术的核心是对环境的感知和识别。
视觉传感器是机器人获取视觉信息的重要设备，常用的视觉传感器包括摄像头、激光雷达等。
摄像头可以通过图像采集和处理，得到环境的视觉信息。
激光雷达则可以获取环境的距离信息，通过扫描建立环境的三维模型。
2.2 环境地图构建机器人导航过程中，需要对环境进行建模和表示。
环境地图构建是将机器人获取的感知数据整合成一个可以被机器人读取和理解的形式。
环境地图可以基于图像、点云等数据进行构建，常用的地图表示方法有栅格地图、拓扑地图和语义地图等。
2.3 机器人定位方法机器人在导航过程中需要知道自身的位置，机器人定位就是确定机器人在地图中的位置和姿态。
常见的机器人定位方法有激光雷达SLAM、视觉SLAM和里程计等。
激光雷达SLAM利用激光雷达获取环境的三维信息，通过建立地图和机器人的路径来实现定位。
视觉SLAM则通过计算机视觉算法来实现机器人的自主定位。
里程计是利用编码器测量机器人轮子的转动来进行定位。
第三章：机器人视觉导航与定位应用领域3.1 无人驾驶无人驾驶技术是机器人视觉导航与定位应用的一个典型领域。
通过车载摄像头和激光雷达等传感器，结合导航算法，实现车辆的自主导航和定位。
3.2 室内导航机器人室内导航机器人广泛应用于医院、办公楼等室内环境。
机器人可以通过搭载摄像头和激光雷达等传感器，利用视觉导航技术实现自主导航和定位，为用户提供导航和服务。
3.3 工业自动化在工业领域，机器人的视觉导航与定位技术也得到了广泛应用。
机器人可以通过视觉传感器获取工作场所的信息，实现智能导航和定位，提高生产效率和产品质量。
工业机器人的定位与路径规划
工业机器人的定位与路径规划工业机器人是一种在生产线上进行自动化操作的设备，广泛应用于制造业的各个领域。
而机器人的定位与路径规划则是机器人能够准确并高效地执行任务的基础。
本文将探讨工业机器人的定位与路径规划的原理与方法。
一、定位技术在工业机器人中，定位技术主要有以下几种：1. 视觉定位：通过摄像头或激光扫描仪等设备获取工作环境的图像信息，利用计算机视觉算法实现机器人的定位。
常见的方法有特征点匹配、SLAM（同步定位与地图构建）等。
2. 激光测距：利用激光束测量目标物体与机器人之间的距离，通过激光传感器获取位置信息。
这种方法具有精度高、适用范围广等优点。
3. GPS定位：通过卫星定位系统获取机器人的全球位置信息。
然而，在工业场景中，GPS信号受到建筑物和设备的遮挡，精度通常较低，故很少应用于工业机器人的定位。
二、路径规划算法路径规划算法是指机器人在已知环境中，找到一条能够到达目标位置的最短路径的方法。
以下是几种常见的路径规划算法：1. A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，通过评估距离综合代价函数来选择下一步的行动，从而找到最短路径。
2. Dijkstra算法：Dijkstra算法是一种广度优先的搜索算法，它通过计算每个节点到起点的代价来选择下一步的行动，直到找到目标。
3. RRT算法：RRT（快速随机树）算法利用树形结构来表示可行路径，并通过随机采样和扩展的方式逐步构建树，最终找到最优路径。
三、定位与路径规划的结合在实际应用中，定位和路径规划通常需要结合起来，以实现机器人的自主导航。
以下是一种典型的定位与路径规划的结合方法：1. 环境建模：通过传感器获取工作环境的三维点云或二维地图信息，并利用算法对其进行处理和分析，建立准确的环境模型。
2. 定位更新：机器人根据实时获取的传感器数据，通过定位算法估计自身的位置，并将其更新到环境模型中。
3. 路径规划：基于准确的环境模型和定位信息，机器人使用路径规划算法选择一条最短路径，并生成路径点序列。
机器人视觉系统的目标识别与位置定位研究
机器人视觉系统的目标识别与位置定位研究简介：机器人视觉系统的目标识别与位置定位是目前机器人研究领域的一个重要课题。
随着机器人在各个领域的应用不断扩大，对于机器人具备准确高效的目标识别与位置定位能力的需求也日益增加。
本文将从目标识别和位置定位两个方面进行研究探讨，并介绍目前的研究现状和未来发展的趋势。
一、目标识别目标识别是机器人视觉系统中的关键技术之一。
它是指机器人通过对输入图像或视频进行分析和处理，识别出图像中感兴趣的目标物体。
目标识别技术具有广泛的应用领域，如工业自动化、无人驾驶汽车、医疗辅助等。
目前，目标识别技术主要包括传统的图像处理方法和基于深度学习的方法两种。
1. 传统的图像处理方法传统的图像处理方法主要利用图像的颜色、纹理、边缘等特征进行目标识别。
通过提取图像中的特征并利用分类算法进行识别，如SVM、Boosting等。
然而，这种方法在复杂背景、遮挡等情况下容易受到影响，对于目标物体的变形、光照变化等也较为敏感。
2. 基于深度学习的方法近年来，基于深度学习的方法在目标识别中取得了巨大的突破。
它利用深度神经网络对图像进行端到端的学习和特征提取，较好地解决了传统方法的问题。
例如，卷积神经网络（CNN）在图像分类和目标检测任务中取得了显著的成果。
借助于大规模标注的数据集和强大的计算能力，深度学习方法在大多数视觉任务中都达到了甚至超过人类的识别性能。
二、位置定位位置定位是机器人导航和路径规划的基础，也是实现机器人自主行动的关键。
它是指机器人通过感知周围环境，并准确定位自身位置的过程。
目前，机器人位置定位主要分为基于传感器的定位和基于地图的定位两种方法。
1. 基于传感器的定位基于传感器的定位主要利用机器人安装的各种传感器，如摄像头、激光雷达、惯性测量单元等，获取环境信息，并通过传感器数据进行自我定位。
例如，通过摄像头获取环境图像，利用视觉里程计或SLAM算法进行机器人的位姿估计。
但该方法容易受到环境光照变化、传感器噪声等因素的影响，导致定位精度下降。
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机器人视觉物体定位方法本次设计的题目是机器人视觉物体定位。
伴随社会发展，机器人的利用越来越普及，出现了多种多样的智能机器人，由此也引发了对机器视觉的研究热潮。
文章首先介绍了机器视觉的发展历程，并详细说明了各阶段的特点。
接着概述了机器视觉技术的原理，深入剖析了主流视觉物体定位方法。
然后介绍了机器人视觉物体定位方法常用的几种应用。
最后介绍了几种新颖的视觉物体定位方法，并猜想机器人视觉物体定位技术未来发展方向。
关键词：机器视觉 SLAM技术单目视觉双目视觉多目视觉第一章：绪论1.1选题的背景及意义在我国持续爆发的2019新型冠状病毒（即2019-nCoV）事件中,自动化食品仓储配送系统服务包括机器人、无人驾驶、无人机等再次成为讨论的焦点。
配送机器人如何实现自动取货送货？无人驾驶汽车是怎么躲避行人？无人机巡航中怎么确定物体之间的距离？当我们谈到相关的话题时，机器视觉定位是无论如何也绕不开的问题。
自被誉为“机器人之父”的恩格尔伯格先生1959年发明第一台机器人以来，科学家一直把对机器人的研究作为研究的重点方向。
传统的机器人缺乏环境感知能力和自动应变能力，仅仅只能在严格的预定义的环境中完成一些预定义和指令下的动作,应用非常有限局限。
随着机器人逐渐走进人们的生产和生活中，人们也对机器人提出了更高的要求，希望实现在生产加工中对物体的自动加工、对自身运动轨迹实时的随动检测，节省对其运动轨迹的预先编程，提高生产效率。
要达到这些要求，必须同时满足图像信息的获取、采集、处理和输出，这就是本文的研究重点：机器人视觉物体定位方法。
机器人视觉物体定位系统的设计和研发是为了更好地为工业机器人服务，它的本质是发挥摄像机定位以及跟踪性功能，很多企业在自身生产环节依赖于机器人，生产效率明显得到改善。
然而很多的机器人是半自动的工作模式，只有在人工操控的指引下才能完成工作任务，这样的机器人实用性很差，无法彻底解放人工，实现自动化操作。
为了提高机器人接收外界信息、感知外界信息的能力，进一步提高机器人的工作效率，保障工业生产的精度和质量，在以往的机器人系统中新增全新的计算机图像视觉获取系统,通过视觉图像获取系统中所捕捉的图像和外界信息,对捕捉的图像信息进行处理和分析识别，继而让机器人能够识别外界信息，然后再全面分析图像的基础上完成后续的重建和精准化计算，通过一系列的重建以及精准化的计算全面应用机器人控制柜通讯等等设备，掌控全面的工作，实现机器人对外界信息的跟踪和定位。
1.2国内外研究现状国外研究现状国外最先开始视觉物体定位技术的研究，应用领域也相对广泛，并且占据绝对的技术优势，其主要涉及机器人移动导航、三维立体测量、虚拟现实VR技术等。
20世纪60年代,美国mit的robert研究人员提出三维景物分析,标志着立体视觉和影像技术的结合点而诞生。
立体视觉在此后20年的时间迅速地发展成为一门新的影像技术学科。
到70年代时,以marr为主要代表的一批视觉物体定位方法研究学者已经整理和发展出了一整套关于视觉计算的理论基础。
到80 年代后，大量利用空间几何研究双目立体视觉的学者提出了一系列理论与实际成果。
卡内基梅隆大学的Tomasi 和Kanade 等人对立体视觉的研究建立在摄像机为正交投影模型的假设下，分解出了三维结构和相机运行，成功研究出了基于图像的三维重建技术。
但是，这项技术存在明显的缺点，由于假设相机为正交投影模型，而这个假设仅仅在物体深度远远大于物体尺寸时才是合理假设。
美国cmu大学已经研制开发出一个立体的月球视觉行星探测系统,它可广泛应用于对月球的探测地面的试验,其主要视觉系统利用的是激光刺激、光测距来实现了视觉导航。
MIT计算机系统提出一种新的融合方式，过雷达系统提供了目标周围的物体大致的范围和其形状,再通过利用先进的双目立体视觉技术得到粗略的目标物体定位信息数据，结合改进后的图像分割算法进行运算，最后实现能够在高速环境下对视频图像中的物体位置进行分割，该研究成果可用于智能交通工具的传感器。
日本大阪大学自自动适应电视机械系统研究技术开发研究院曾经成功开发研制出一种系统可以有效利用电视机械系统双目立体显示视觉的新型自自动适应电视机械系统双目视觉伺服系统,该视觉伺服系统的巧妙之处主要在于该系统可将每幅图像中相对静止的三个视觉标志进行操作为参考,通过大量数据实时处理分析进行计算并得出一个目标运动图像的速度雅可比运动矩阵对于进入目标中的物体及其下一步的持续运动速度方向和运行速度变化进行了实时预测,完成了对于运动速度和方式未知的目标周围物体的自适应运动跟踪。
美国华盛顿大学与微软公司的合作研制出一种宽基底光线立体化的视觉视频成像摄影系统,这种立体视觉成像系统已经能够随时使得远在火星的太空卫星"探测者"号太空飞船随时能够对它即将跨越的几千米范围的地形进行精确的导航。
日本奈良科技大学信息科学学院的vallerand和vallkanbara等学者提出一种通过使用增强现实的系统(ar)的注册方法,主要内容如下提供应商动态通过实时修正每个特征点的地理位置特征来大幅提高每个特征图节点的视觉注册力和精度,该特征图的整体设计制作方法也是基于一种双目立体图形视觉的。
东京大学 Okada 和 Inaba 等通过算法优化实现了实时集成双目立体视觉和机器人整体姿态信息,并且开发出一套仿真机器人动态导航系统;日本冈山大学研制了一个使用立体光学显微镜用来控制立体显微操作器的立体视觉反馈系统,使用立体光学显微镜、两个ccd摄像头、微生物操作器等对人体细胞和植物种子状态进行监控操作,完成对植物细胞核和种子的早期基因测序注射和微生物装配等。
希腊首都雅典国家部委华南理工大学已经成功研制出一种系统基于单一点目标的激光视觉和两个不同激光点的图像坐标发射器焦点在一个激光图像坐标平面上的图像坐标与激光导弹发射器至一个双目标坐标系的距离的映射也有关系。
jun等的研究制造者也作出了搭载一个双目标的设立体视觉系统的移动机器人,以视觉系统感知环境的变化,并自主做出调整以适应新的环境。
华盛顿大学与微软公司共同研制了一套单目相机构成的视觉系统,该系统运用一个相机进行两次拍摄,拍摄位置不同,利用这两幅图像进行构成图像对,运用双目立体视觉的原理得到三维信息,从而实时的引导机器人前进。
Jongin Son 等人设计了一套基于多视觉传感器的快速定位系统,可用于室外环境的物体定位,能够克服光线与视点变化的不良影响。
Timothy JSchaewe 等人有创造性地将视觉系统引入了医学领域,他们在切除脑肿瘤手术中运用双目立体视觉技术,通过双目视觉对肿瘤表面进行三维重建,使得医生能更清楚地了解情况,使得手术成功可能性增加。
Evaggelos Spyrou 等人则是将立体视觉运用到胃肠道的检查中,通过进入胃肠道中的微型相机拍摄连续帧图像,对连续帧图像中兴趣点的检测,得到胃肠道的情况。
Peli E 等人将立体视觉用于针对视力丧失的情况,设计了一款增强视觉头戴系统,能够为视力丧失的人提供视野,帮助进行视觉搜索、避障、夜间行动。
进入2000年,计算机处理性能的大幅提升,以各种摄像头为传感器的 SLAM 逐渐成为研究新热点。
国内研究现状国内主要研究机器视觉在电子制造中的应用，大多选择开发具有自主知识产权的机器视觉定位、测量和检测算法。
其中，3D应用方面研究开发了基于普通数码图像的三维模型重建技术，该系统具有成本低廉、使用非常简单，方便，对环境的要求低，灵活性高的特点，移动机器人项目重点研究单机器人系统的大地图环境下的同步定位与制图算法(SLAM)，降低计算复杂度，提高算法效率；解决机器人导航、路径规划等问题，并将成果应用于开发基于多机器人的智能仓储管理系统。
浙江大学的大型机械系统成像实验室仅仅利用了高自由度大型透视系统成像的光学原理等就可以轻松实现对多个高自由度大型机械系统装置的透视成像进行动态、精确位姿检测,该系统采用双目立体视觉的方法,所以仅仅只需从对应两幅图像中抽取必要的数据特征节点作为每个节点的三维处理坐标,由于其包含信息量少且节点数据处理执行速度快,该节点数据处理坐标系统尤其适用于节点动态这种情况下的物体可以进行定位。
东南大学的电子工程物理学系提出一种基于对双目视觉的物体进行定位的新方法,可非接触对三维不规则的物体(偏转线圈)的三维空间内的坐标进行精密的测量。
哈工大目前正在研制设计开发生产出一种基于高度异构化的双目导航视觉自动导航系统控制处理系统的全方位自主自动足球比赛机器人双目导航,利用此双目视觉导航系统提供了完全独立自主的动态足球在线导航以及机器人的三维动态足球在线导航。
这一点也是研究火星863计划过程中的一个重要课题也就是如何利用"双向多视点式的投影仪和光栅三维测量"的工作原理,实现了对于一个人体三维尺寸的非自然接触角度测量,其中的工作过程原理主要的就是用电子计算机进行处理对双摄像头首先获取的是图像,进而可以得到所需的特征图像尺寸和一个人体图像上任意一个点的三维坐标。
此外,中科院自动化所、武汉大学、上海交通大学、西安交通大学和南京大学等的科研机构在该领域也进行了深入研究,在机器人立体视觉、目标物体三维检测、三维场景的重构和二维场景的深度恢复等多个方面的研究取得了重要的成果。
1.3 论文的主要研究内容及结构本文的主要研究目的是总结目前主流机器人视觉物体定位方法，发现存在的问题，进而提出解决方法和改进逻辑。
文章主要内容如下：1、首先拟介绍机器人视觉物体定位方法的产生背景，以及其对我国不同行业发展带来的重大意义。
2、拟分析机器人视觉物体定位的具体方法，分析图像信息的获取、采集、处理和输出的不同技术手段和局限性。
3、拟分析国内外机器人视觉物体定位发展现状，结合对国内外机器人视觉物体定位技术情况的了解，进行论述。
4、拟分析机器人视觉物体定位过程中的制约因素，以及这些制约因素产生的原因、危害。
5、拟就现阶段机器人视觉物体定位方法的制约因素猜想发展方向。
6、拟结合自己前文的观点综合对论述进行了总结,同时重点申论了机器人研究的目标和对于机器人视觉物体精确定位的研究进展望。
研究方法：结合本文特点，本文主要的研究方法如下：1、文献检索法本文的研究首先需要阅读大量文献资料，才能总结出现阶段论题的发展状况，找出前人研究的不足和避免研究内容的重复，最后也借助文献检索方法，通过各种资料的介绍对论题进行分析总结。
2、分析比较法本文将对国内外在机器人视觉物体定位方法中的研究现在进行分析，从运行方式、核心技术、数据处理方法等各方面做出比较，总结其差异性和各自的优点，进而对不足点提出改进思路。
3、经验总结法通过比对多篇论文，归纳与分析不同机器人视觉定位方法的具体情况，使之系统化、理论化，提出不同的定位方法在实际运用中的问题，揭示目前机器人视觉物体定位方法的种类，描述其具体现象，介绍经验。