视觉在导航中的应用 综述精品PPT课件

视觉辅助定位与导航技术的研究近年来，视觉导航技术在人工智能和智能科技方面的迅猛发展已经引起了越来越多国家和企业的关注。

而视觉辅助定位与导航技术作为其中的一个重要方向，也越来越受到人们的关注。

那么，什么是视觉辅助定位与导航技术？它具有怎样的应用前景？视觉辅助定位与导航技术是依赖于计算机视觉技术和数学算法，实现对三维环境的识别、定位、导航和跟踪等功能的一种技术。

它可以通过计算机对人眼视力的模拟和图像处理技术的应用，提高人眼观察环境的能力，使人们在无可见光和视线受阻的环境中能够自如行走。

在广泛的应用场景中，视觉辅助定位与导航技术被用于无人机、智能手机、自主驾驶汽车等领域。

在领域应用上，现在已经有很多先进的视觉辅助定位与导航技术应用到了实际中。

首先，视觉辅助定位与导航技术已经被广泛应用于无人机，可以帮助无人机绕过一些障碍物和更好地控制无人机的侧向、上下方向移动。

同时，视觉辅助定位与导航技术也可以应用于自主驾驶汽车和无人车，帮助它们在路上自动找到道路和控制车速。

可见，视觉辅助定位与导航技术对于人们的生活和工作都有着很大的影响。

现在视觉辅助定位与导航技术的发展还存在一些问题和难点。

在现有技术中，常使用机器视觉进行图像处理，但如果图像处理算法不够高效，在大规模三维数据处理中通常会导致算法效率低下且高耗能的问题。

其次，现有技术对于环境的要求过高，需要一个具体且可见的环境来进行识别和导航，一旦环境复杂、杂乱无章，识别难度就会变得极大，导致整个技术无法正常运行。

因此，如何针对具体环境进行信息获取和处理，并优化图像处理算法，成为未来视觉辅助定位与导航技术的核心难点。

面对这些问题和难点，现在视觉辅助定位与导航技术的研究也在不断地发展和完善。

专家学者和企业不断创新、研究和开发新的技术，环境适应性、兼容性、易用性和安全性等成为技术发展的关键点。

同时，智能硬件的快速发展给视觉辅助定位导航技术的发展提供了助力，许多具有超强计算和存储能力的设备也开始被广泛应用和研发。

视觉传达设计中的视觉引导与导航在当今信息爆炸的时代，视觉传达设计扮演着至关重要的角色。

它不仅仅是为了美观，更是为了有效地传达信息，引导观众的视线，帮助他们快速准确地获取所需内容。

其中，视觉引导与导航是两个关键的方面，它们能够让复杂的信息变得清晰易懂，让用户在视觉的世界中畅行无阻。

视觉引导，简单来说，就是通过各种设计元素和手法，引导观众的目光按照设计师预期的路径进行移动。

这就好比在一个迷宫中设置了明确的指示牌，让人们能够轻松找到出口。

而视觉导航则更侧重于为观众提供一个清晰的信息架构，让他们知道自己在整个信息系统中的位置，以及如何到达他们想要去的地方。

在视觉传达设计中，色彩是一种强大的视觉引导工具。

比如，明亮鲜艳的色彩往往能够吸引观众的注意力，而柔和低调的色彩则可能用于营造背景氛围。

例如，在一个购物网站的页面设计中，“立即购买”按钮通常会被设计成醒目的红色或橙色，这种强烈的色彩对比能够迅速引导用户的视线，促使他们采取行动。

形状和线条同样具有引导作用。

直线给人以直接、明确的感觉，能够引导视线快速移动；而曲线则相对柔和、流畅，能够引导视线更加自然地跟随。

此外，箭头形状是一种非常直观的引导符号，它能够明确地指示方向。

空间布局也是视觉引导的重要手段。

通过合理安排元素的位置和大小，可以引导观众的视线从重要的元素逐渐过渡到次要的元素。

例如，将核心信息放置在页面的中心或上部，因为人们的视线往往会首先落在这些区域。

在视觉导航方面，菜单和导航栏是常见的设计元素。

它们为用户提供了清晰的分类和链接，帮助用户快速找到自己感兴趣的内容。

好的菜单设计应该简洁明了，避免过多的层级和复杂的分类，让用户能够一目了然。

另外，面包屑导航也是一种有效的导航方式。

它能够显示用户当前所在的页面位置以及其在网站结构中的层级关系，让用户清楚地知道自己的“路径”，并且能够方便地返回上一级或其他相关页面。

在移动应用设计中，手势操作也成为了一种重要的导航方式。

视觉导航技术综述唐超颖，杨忠，沈春林（南京航空航天大学自动化学院，江苏 南京 210016）摘要：概述了视觉导航技术。

视觉导航依据视觉图像，利用图像处理、计算机视觉、模型识别等相关技术获取运动体的运动信息和空间位置信息，实现导航。

首先，简单比较了各种常用的导航方式，分析了视觉导航的研究意义；其次，总结了目前视觉导航的应用领域及应用概况；接着，介绍了局部视觉和分布式组合视觉两种导航方式的含义及应用情况；然后，分析、比较了目前视觉导航研究中的一些关键技术；最后，综合国内外视觉导航技术研究的现状及存在的问题，提出了进一步研究的方向与途径。

关键词：视觉导航、移动机器人、智能车辆、三维重建、图像匹配、路径识别0 引 言导航是指运动体按照预先给定的任务命令，根据已知的地图信息做出全局路径规划，并在行进过程中，不断感知周围的局部环境信息，做出各种决策，随时调整自身的姿态与位置，引导自身安全行驶，直至目标位置。

导航系统要解决的问题包括：一、空间位置、方向、环境信息的检测；二、所获信息的分析、处理及综合；三、运动路径规划。

根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型、导航地域等因素的不同，目前常见的导航方法有：惯性导航、电磁导航、卫星导航、激光导航、红外导航、无线电导航、视觉导航及各种方式的组合导航等。

惯性导航利用加速度计与陀螺仪计算航程，推知当前位置和下一步目的地，不易受外界环境的影响，是目前的主要导航方法，但随着航程的增长，定位误差将会不断累加，导致定位精度下降[1]；电磁导航也称地下埋线导航，20世纪70年代迅速发展并广泛应用于柔性生产，其原理是在路径上连续埋设多条引导电缆，分别流过不同频率的电流，通过感应线圈对电流的检测来感知路径信息，该技术简单实用，但其成本高，改造和维护困难，且不适用于长距离导航[2]；卫星导航利用卫星发射无线电波到地面接收器的时间来推算地面接收器所在的经纬度，其中GPS是目前真正实用的一种卫星导航和定位系统，但其技术为美国所垄断，我国也正在致力于这方面的研究；激光和红外线定位由于可以达到很高的精度，近年也被广泛应用于导航领域，但激光导航需要向外界发射能量，不易隐身，红外导航易受日光影响，一般用于夜间导航；无线电导航方式中，角度到达定位和信号强度定位的精度不高，只能提供粗略的位置信息，抵达时间定位可以达到很高的精度，但是电波以光速传播，要达到米级精度，时间粒度需要纳秒级以上，且易受空中各种无线电波的干扰[3]。

自主视觉导航方法综述
黄显林;姜肖楠;卢鸿谦;李明明
【期刊名称】《吉林大学学报（信息科学版）》
【年(卷),期】2010(028)002
【摘要】为深入研究视觉导航方法,对自主视觉导航方法进行了综述.阐述了视觉导航方法的分类方式,并按照视觉导航系统对地图的依赖性进行分类(即基于地图的视觉导航、地图生成型视觉导航和无地图型视觉导航),对视觉导航的发展进行综述;给出了视觉组合导航系统的发展现状.对近年视觉导航领域文献的分析表明,视觉导航的研究热点在向智能化和多传感器融合方向延伸.
【总页数】8页(P158-165)
【作者】黄显林;姜肖楠;卢鸿谦;李明明
【作者单位】哈尔滨工业大学,控制理论与制导技术研究中心,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,控制理论与制导技术研究中心,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,控制理论与制导技术研究中心,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,控制理论与制导技术研究中心,哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP3914
【相关文献】
1.无人机软式自主空中加油视觉导航方法 [J], 吴腾飞;周鑫;袁锁中
2.视觉导航智能小车自主驾驶控制方法研究 [J], 叶蕾;吴青;马育林
3.基于惯性递推原理的行人自主定位方法综述及展望 [J], 张文超;魏东岩;袁洪;李欣雨
4.基于线特征的无人机自主着陆惯性/视觉导航方法 [J], 李洪;王大元;明丽;童栎
5.一种自主空中加油视觉导航图像处理方法 [J], 吴玲;孙永荣;赵科东
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视觉里程计综述
视觉里程计（Visual Odometry，简称VO）是一种从连续的图像序列中恢
复相机运动的方法。

它通过分析相机拍摄的图像，利用计算机视觉和图像处理技术，估计相机的位置、速度和方向等信息。

视觉里程计在无人驾驶、机器人、航空航天、虚拟现实等领域有广泛的应用前景。

视觉里程计的基本原理是利用图像特征点的匹配和跟踪，以及相机姿态的估计，来恢复相机的运动状态。

具体来说，它通过提取图像中的特征点，并使用某种匹配算法将这些特征点与前一帧图像中的特征点进行匹配，然后利用这些匹配信息来计算相机的运动参数，包括平移向量和旋转矩阵等。

这些参数可以帮助确定相机的位置和方向，从而实现对相机运动的估计。

视觉里程计的研究重点在于特征点的检测和匹配、相机姿态的估计以及优化算法的设计等。

目前，许多学者和研究机构都在致力于视觉里程计的研究，并已经取得了一些重要的成果。

例如，一些研究者提出了一种基于深度学习的视觉里程计方法，该方法能够利用深度神经网络自动地检测和匹配特征点，并实现高精度的相机姿态估计。

此外，随着技术的不断发展，视觉里程计的应用场景也在不断扩大。

例如，在无人驾驶汽车领域，视觉里程计可以用于实现车辆的自主导航和路径规划；
在航空航天领域，视觉里程计可以帮助无人机和无人飞机进行自主飞行和目标跟踪；在虚拟现实领域，视觉里程计可以用于实现虚拟场景的动态渲染和交互控制等。

总之，视觉里程计是一种非常重要的计算机视觉技术，它能够从图像序列中恢复相机的运动状态，为许多领域提供了重要的技术支持。

未来，随着技术的不断发展，视觉里程计的应用前景将会更加广阔。

视觉导航综述视觉导航及实验验证平台综述摘要：本文概述视觉导航技术。

视觉导航通过图像采集设备收集近距离的环境信息，并利用计算机视觉技术进行图像处理获得环境信息，实现导航。

首先比较了各种导航方式的优缺点，分析视觉导航的意义。

接着概述了视觉导航的应用领域和研究现状，然后分析比较了视觉导航中的一些关键技术，简单介绍了视觉导航领域的SLAM问题。

最后，综合国内外视觉导航技术研究存在问题，提出进一步研究方向和应用途径。

关键词：视觉导航；移动机器人；智能车辆；图像匹配；路径识别0 引言在当今世界的先进技术领域里，往往存在这样的问题：为了完成某种特殊的任务，需要在已知或者未知环境中，使特殊的能完成既定任务的实验设备或平台按照既定的且满足最优条件的路径运动或者到达既定目的地，这一类的问题便是导航。

对于一般的导航系统，在给定命令的前提下，结合环境中的各种探测信息，并根据自身位姿信息作出决策使运动体而到达目标，在运动过程中，还需要不断优化全局路径。

导航系统需要完成的任务包括以下三点：一，获取信息；二，处理信息；三，作出决策（即路径规划）。

目前广泛使用的导航方法有[1]：航标法，航位推算法，天文导航，惯性导航，无线电导航，卫星定位导航和组合导航等。

下文对各种导航方法对比说明。

航标法习惯称之为目视方法，它借助于信标和参照物对运动物体进行引导。

目前仍在应用，但是这种方法过于依赖经验，受天气、地理条件的影响。

航位推算法是通过一系列的速度增量来确定位置的，是一种自主导航方法，保密性强。

但是随着时间推移会产生误差积累。

天文导航是通过仪器设备对天体的位置精确测定，根据地理关系算出位置的相对导航方法，其缺点是误差积累受时间和气象条件限制，定位时间长，操作计算复杂[1]。

惯性导航通过加速度测量技术和积分技术的综合应用得到运动体的速度和位置信息。

这种导航技术完全依靠载体上的设备自主完成导航任务，因此隐蔽性好，不受外界条件限制。

但是加速度及精度和误差积累严重限制该方法的应用。

机器人视觉导航技术研究及应用近年来，随着机器人技术的迅速发展，机器人视觉导航技术逐渐成为一个备受关注的热门领域。

机器人视觉导航技术是指通过使用摄像头或其他视觉传感器来获取环境信息，进而进行路径规划和导航的一种技术。

在工业自动化、智能家居、无人驾驶等方面都有广泛的应用前景。

一、机器人视觉导航技术的研究1. 感知与识别技术：机器人视觉导航的第一步是通过摄像头或其他视觉传感器收集环境信息。

在这一过程中，感知与识别技术发挥着关键作用。

通过对图像或视频进行分析和处理，机器人能够识别出环境中的障碍物、目标物体等信息。

2. 姿态估计与定位技术：在进行导航时，机器人需要准确地估计自身的位置和姿态。

姿态估计与定位技术利用传感器数据，如惯性测量单元（IMU）、GPS和激光雷达等，来确定机器人相对于环境的位置和姿态。

这些技术对于机器人的导航精度至关重要。

3. 路径规划与运动控制技术：基于感知与定位的结果，机器人需要进行路径规划和运动控制。

路径规划算法可以根据环境中的障碍物和目标位置，生成机器人的最优路径。

运动控制算法则负责将路径规划转化为实际的机器人运动。

二、机器人视觉导航技术的应用1. 工业自动化：机器人视觉导航技术在工业领域中有着广泛的应用。

例如，在智能物流中，机器人可以利用视觉导航技术实现自动搬运、自动分拣等操作，提高生产效率和物流效率。

同时，机器人可以通过视觉导航准确感知工作环境，避开障碍物，实现自主导航。

2. 智能家居：随着智能家居的普及，机器人视觉导航技术也被应用于此。

机器人可以通过视觉传感器对室内环境进行感知，实现智能家居设备的控制。

例如，机器人可以通过视觉导航技术帮助居民找到特定物品，为用户提供日常生活的便利。

3. 无人驾驶：机器人视觉导航技术是无人驾驶技术的重要组成部分。

通过视觉传感器获取道路信息，机器人可以实时感知车辆周围的交通情况，并进行路径规划和导航。

这一技术的应用将为交通运输带来巨大的革命，提高道路交通的安全性和便利性。