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机器人视觉导航中的SLAM算法应用教程导语：随着人工智能技术的不断发展，机器人逐渐成为各个领域中不可或缺的工具。
机器人视觉导航是机器人实现自主移动和环境感知的关键技术之一。
而同样重要的是，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法的应用。
本篇文章将向大家介绍机器人视觉导航中的SLAM算法应用教程，帮助读者了解SLAM算法的原理和应用。
一、什么是SLAM算法SLAM，即同时定位与地图构建，是指在未知环境中，机器人实时地建立自身的地图，并通过自身感知的信息进行定位与路径规划。
SLAM算法是目前机器人自主导航和环境建模的基础。
SLAM算法的核心思想是通过传感器获取环境的感知信息，同时估计机器人自身的位置和姿态，从而实现对环境的建模和导航。
常用的传感器包括摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
SLAM算法可以分为基于滤波和基于优化的方法。
滤波方法采用递推的方式在更新机器人位姿和地图，其中常用的滤波算法有扩展卡尔曼滤波（EKF）和粒子滤波（PF）。
优化方法则采用迭代优化的方式，通常使用最小二乘法进行参数优化，如图优化算法和非线性优化算法。
二、机器人视觉导航中SLAM算法的应用场景1. 室内导航机器人在未知的室内环境中实现自主移动和路径规划是目前SLAM算法的主要应用场景之一。
机器人通过摄像头或激光雷达等传感器获取环境的信息，通过SLAM算法实现自身位置和地图的实时更新，从而实现室内导航。
2. 建筑物巡检机器人用于建筑物的巡检和监控是SLAM算法的另一个重要应用场景。
机器人通过将建筑物的平面进行扫描并使用SLAM算法进行建图，可以实时检测建筑物的结构和安全问题，并提供状态反馈和报警。
3. 无人驾驶无人驾驶是SLAM算法的一个热门应用领域。
无人驾驶汽车通过激光雷达和摄像头等传感器获取道路和周围环境的信息，利用SLAM算法实时估计自身的位置和姿态，并规划行驶路径，从而实现自动驾驶。
机器人的导航与定位方案随着科技的发展，机器人在日常生活中扮演着越来越重要的角色。
机器人的导航与定位是机器人能够准确感知和移动的关键技术之一。
本文将介绍几种常见并且可行的机器人导航与定位方案。
一、视觉导航与定位视觉导航是一种基于机器视觉技术的导航与定位方案。
该方案利用机器人配备的相机和图像处理算法，通过识别环境中的特征物体、地标或者二维码来进行导航与定位。
相对于其他导航与定位技术，视觉导航需要的硬件成本相对较低，并且能够较为准确地感知环境。
然而，视觉导航容易受到光照、遮挡等外界因素影响，对环境要求较高。
二、惯性导航与定位惯性导航与定位是一种以惯性传感器为基础的导航与定位方案。
通过使用陀螺仪和加速度计等惯性传感器，机器人可以感知自身的加速度、角速度等信息，并通过积分计算出机器人的位置和姿态。
惯性导航与定位不依赖于外界参考，对环境的要求较低，且具有较高的精度和实时性。
但是，由于惯性传感器的误差会随着时间的推移而积累，因此需要结合其他导航与定位技术进行纠正，以提高定位的精度。
三、激光雷达导航与定位激光雷达导航与定位是一种基于激光雷达扫描地图和传感器测距原理的导航与定位方案。
机器人搭载激光雷达设备，通过发射激光束扫描周围环境，并根据激光束的反射情况构建地图。
利用地图信息和机器人当前位置的估计值，可以进行导航与定位。
激光雷达导航与定位具有较高的精度和可靠性，适用于复杂的室内和室外环境。
然而，激光雷达设备价格昂贵，使用成本较高，且不适用于某些特殊环境，如强光环境或者雨雪天气。
四、超声波导航与定位超声波导航与定位是一种基于超声波传感器的导航与定位方案。
机器人使用超声波传感器发射超声波，通过测量超声波的传播时间和反射情况，可以计算出物体与机器人的距离和方位，从而实现导航和定位。
超声波导航与定位具有成本较低、实时性较好的优点，适用于室内环境中的障碍物避开和目标搜索。
然而，由于超声波传感器测量范围有限，并且容易受到噪声的干扰，导致其定位精度相对较低。
视觉跟踪技术综述视觉跟踪技术综述随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，视觉跟踪技术在各个领域得到了广泛的应用。
从监控系统到自动驾驶，从人脸识别到虚拟现实，视觉跟踪技术为我们提供了更智能的解决方案。
本文将对视觉跟踪技术进行综述，介绍其基本原理、常用算法和应用领域。
一、基本原理视觉跟踪是指通过分析图像或视频序列中的目标轨迹来实时估计目标的位置、形态和运动状态的技术。
其基本原理是根据目标在不同帧之间的变化来进行预测和估计。
视觉跟踪技术主要包括目标检测、特征提取和目标匹配三个步骤。
目标检测是指在图像或视频序列中寻找目标的位置。
常用的目标检测方法包括背景建模、边缘检测、颜色分布等。
特征提取是指从检测到的目标中提取出具有代表性的特征，常用的特征包括边缘、纹理和颜色等。
目标匹配是指在当前帧中寻找与之前帧中提取的特征相匹配的目标，常用的匹配算法有相似性匹配和模型匹配等。
二、常用算法视觉跟踪技术有很多不同的算法，根据不同的应用场景和需求可以选择合适的算法。
以下是一些常用算法的简要介绍：1. 模板匹配算法：基于目标的外观模板，在当前帧中寻找与之匹配的目标。
2. 卡尔曼滤波算法：通过状态预测和观测更新两个步骤，实现对目标位置的估计和预测。
3. 粒子滤波算法：通过对目标在当前帧中的采样，结合观测模型和运动模型来估计目标位置。
4. 基于深度学习的算法：利用卷积神经网络等深度学习模型，自动提取目标的特征，实现目标跟踪。
三、应用领域视觉跟踪技术在各个领域都有广泛的应用。
1. 视频监控：通过对监控视频中的目标进行跟踪，可以实现目标的实时定位和追踪，提高监控效果。
2. 自动驾驶：视觉跟踪技术可以实现对前方车辆和行人的跟踪，为自动驾驶系统提供重要的感知能力。
3. 人脸识别：通过对人脸进行跟踪，可以实现实时的人脸识别和身份验证，提高安全性和便利性。
4. 虚拟现实：视觉跟踪技术可以实现对用户的头部和手部的跟踪，为虚拟现实系统提供更真实的交互体验。
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。
基于机器视觉技术的移动机器人导航系统设计与实现随着科技的发展，机器人的应用范围越来越广泛。
移动机器人作为机器人领域的重要一环，其导航系统是关键技术之一。
基于机器视觉技术的移动机器人导航系统，能够实现对环境的感知与理解，并能够精确地定位和规划路径，为机器人在复杂环境中进行导航提供了有效的解决方案。
一、系统设计1. 环境感知机器视觉技术可以通过图像识别、目标检测与跟踪等算法，对机器人所处的环境进行感知。
首先，需要使用摄像头或深度相机来获取环境的视觉信息。
然后，通过图像处理和计算机视觉算法，对图像进行处理和分析，提取出环境中的关键信息，如墙壁、家具等。
同时，还可以利用深度相机获取场景的深度信息，进一步提高环境感知的准确性。
2. 位置与定位机器人在导航过程中需要准确地知道自己的位置信息。
通过机器视觉技术，可以将机器人所处的环境与地图进行匹配，得到机器人的精确位置。
在系统设计中，可以采用SLAM（同时定位与地图构建）算法，通过机器人自身的传感器数据以及视觉信息，实现对机器人位置的精确定位。
3. 路径规划路径规划是导航系统的核心部分。
机器视觉技术可以帮助机器人理解环境的复杂性，并根据环境中的障碍物、目标位置等信息，进行有效的路径规划。
在系统设计中，可以使用基于图的搜索算法，如A*算法、Dijkstra算法等，结合机器视觉技术提供的环境信息，生成最优的路径规划方案。
4. 避障与导航在路径规划的基础上，机器视觉技术还可以用于实现避障与导航功能。
通过对环境中障碍物的感知与检测，机器人能够及时避免碰撞，并根据实时的环境变化进行调整。
在实现过程中，可以采用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）等，实现对障碍物的快速识别与分析，从而保证机器人能够安全、高效地进行导航。
二、系统实现1. 硬件配置移动机器人导航系统的实现需要具备相应的硬件配置。
首先，需要配备摄像头或深度相机，用于获取环境的视觉信息。
其次，需要安装激光雷达等传感器，用于辅助机器人的定位与避障。
基于视觉SLAM的室内导航技术在当今科技飞速发展的时代，室内导航技术的需求日益增长。
无论是大型商场、医院、机场等公共场所，还是仓库、工厂等工业场所，人们都希望能够快速、准确地找到自己的目的地。
而基于视觉 SLAM （Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）的室内导航技术，正逐渐成为解决这一需求的有力手段。
要理解视觉 SLAM 技术，首先得从它的基本原理说起。
简单来讲，视觉 SLAM 就像是给设备装上了一双“智慧的眼睛”，让它能够在未知的环境中一边移动，一边观察周围的景象，并根据这些观察来确定自己的位置，同时构建出周围环境的地图。
在室内环境中，视觉 SLAM 通常依靠摄像头来获取图像信息。
这些摄像头可以是智能手机上的、平板电脑上的，也可以是专门为室内导航设计的设备上的。
当设备移动时，摄像头会不断拍摄周围的场景，然后通过一系列复杂的算法对这些图像进行分析和处理。
图像特征提取是视觉 SLAM 中的一个关键步骤。
就好比我们看一张照片，会注意到一些明显的特征，比如建筑物的角落、门窗的形状、家具的轮廓等等。
视觉SLAM 技术也是通过提取这些图像中的特征点，并对它们进行跟踪和匹配，来确定设备在空间中的位置变化。
但仅仅提取特征还不够，还需要对这些特征进行有效的匹配和关联。
这就像是在一堆拼图中找到相互匹配的碎片，只有正确地匹配了特征，才能准确地计算出设备的移动轨迹和位置。
为了提高定位的准确性，视觉 SLAM 还会采用多种传感器进行融合。
比如，加速度计、陀螺仪等惯性传感器可以提供设备的运动信息，帮助弥补图像信息中的不足。
通过将这些传感器的数据与图像数据相结合，能够得到更加精确和稳定的定位结果。
构建地图是视觉 SLAM 的另一个重要任务。
通过对设备拍摄的图像进行分析和处理，可以逐步构建出室内环境的三维地图。
这个地图不仅包含了空间的几何信息，还可能包括物体的语义信息，比如某个区域是房间、走廊还是楼梯等。
基于目标检测的移动机器人视觉导航研究与应用随着人工智能技术的不断发展，移动机器人在不同领域的使用也越来越广泛。
其中，基于目标检测的移动机器人视觉导航技术在工业、医疗、家庭服务等多个领域都有着广泛的应用前景。
一、基本原理基于目标检测的移动机器人视觉导航技术主要包括以下几个步骤：1. 图像采集：移动机器人通过搭载相机等设备采集环境中的图像信息。
2. 物体检测：采集到的图像数据通过目标检测算法，对环境中的物体进行识别和分类。
3. 地图构建：通过物体检测算法识别出的物体信息，建立环境地图。
4. 路线规划：机器人通过对地图的分析，规划最优路径。
5. 智能控制：移动机器人根据设定的路线进行智能控制，实现对目标的导航和追踪。
二、技术应用基于目标检测的移动机器人视觉导航技术在许多领域都有着广泛的应用，以下是其中几个具体的案例。
1. 工业领域在工业场景中，可以通过部署移动机器人，对产品进行自动化检测和分类。
通过视觉导航技术，可以对机器人进行自主导航和路径规划，减少因操作人员失误而导致的质量问题。
2. 医疗领域在医疗场景中，移动机器人可以协助医护人员进行各种任务，如搬运药品、检测病人体温等。
通过视觉导航技术，机器人可以自主地寻找目标物品或者运送目标物品到指定地点，减轻医护人员的工作负担。
3. 家庭服务领域在家庭服务场景中，移动机器人可以实现自动化的清洁和家庭物品搬运等任务。
通过视觉导航技术，机器人可以自主地识别居住环境中的各种物品，快速准确地定位和导航到目标位置。
三、发展趋势随着研究的不断深入，基于目标检测的移动机器人视觉导航技术也在不断发展。
以下是未来几年该技术可能会朝着的方向。
1. 多模态教学在加强数据标注的基础上，将多种传感器融合到一起，使机器人可以锐利地感知周围环境，快速实现自主导航。
同时将模型迁移式学习进行深度学习。
这种模型不仅可以从标注数据中学习，还可以从通过合成技术生成的数据中进行学习。
2. 自适应机器人导航移动机器人在不同环境中的导航任务有着不同的要求，因此，未来的开发重点将主要是提高机器人在不同环境中的通用性和自适应性。
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]。
视觉导航是采用CCD 摄像头拍摄路面图像，运用机器视觉等相关技术识别路径，实现自动导航的一种新兴导航方法[3]。
由于视觉导航通常采用被动工作方式，设备简单、成本低、经济性好、应用范围较广，在理论上具有最佳引导柔性，因此近年来发展非常迅速。
文中后续部分将对视觉导航的应用领域、适用范围、关键技术等方面做出综合分析。
基金项目：国家自然科学基金资助项目(60674100)作者简介：唐超颖（1979-），女，江苏南京人，讲师，导航、制导与控制1视觉导航的仿生学来源及其研究意义1.1 蚂蚁的视觉导航及其研究意义蚂蚁能够用可怜的视力在多变的自然环境中远距离识路[4]。
第一次经过时，它们在行进的过程中储存了路线的图像信息，之后就使用复合地标以及对于整个地形的记忆来导航。
蚂蚁有一系列地标记忆，在不同情况下会选择使用相应的记忆，比如寻找食物、回家等等。
精确的记忆调用往往是基于蚂蚁储存的一个巨大的全景信息。
理解蚂蚁导航系统有助于智能自动控制装置的开发，昆虫行为往往比哺乳动物的行为更贴近机械，蚂蚁的导航策略有很多固定的地方。
这一研究使人们更容易理解蚂蚁的导航策略是如何运作的，以及如何设计自动控制装置用同样的原理进行导航。
1.2 蜜蜂的视觉导航及其研究意义蜜蜂用来保证自己平稳着陆的技巧可以用来控制无人驾驶飞机的着陆[5]。
实验发现，蜜蜂着陆时的飞行速度与它们离地面的高度总是成比例地减慢。
经验告诉我们：当我们向前运动时，离一个物体越近，它向我们奔来并越过我们的速度就越快。
同样，如果蜜蜂以一个恒定的速度着陆，地面就会越来越快地向它们扑来。
因此，蜜蜂在着陆过程中，让地面的影像越过自己视野的时候速度保持恒定，这样蜜蜂就会自动减慢它们的着陆速度，使在接触地面的那一瞬间速度为零。
蜜蜂着陆的精妙之处，就在于它利用视觉来进行自然导航，不需要了解自己速度的准确数字，也不需要知道自己离地面有多高，只需要知道地面影像越过自己视野时的速度。
对蜜蜂来说，这种导航只是它神经系统的某种特异化。
科学家们进行了实验验证，他们在一台计算机控制的起重机的吊钩上安装了一台向下的摄像机。
当保持地面影像移动速度恒定时，吊钩达到地面的运动刚好停止。
类似这样的视觉导航系统对微型飞行器来说是很有价值的，它能引导微型飞行器穿梭于建筑物之间，而不会因速度太快撞在墙壁上。
现在科学家们正在试制一架带有蜜蜂导航系统的无人驾驶飞机，希望它能像蜜蜂一样安全轻盈地着陆。
2 视觉导航的应用领域视觉导航在交通运输、自动化仓库、柔性生产线的运料小车等方面都已经得到了较好的应用。
对于移动机器人和智能车辆的导航已经取得了初步的成果，并将应用于飞行器导航和月球探测车的导航。
2.1 移动机器人导航移动机器人是一种在复杂环境下工作的具有自规划、自组织、自适应能力的机器人。
在移动机器人的相关技术研究中，导航技术可以说是其核心技术，也是实现真正智能化和完全自主移动的关键技术。
导航研究的目标是在没有人干预下使机器人有目的地移动并完成特定任务，进行特定操作。
机器人通过装配的信息获取手段，获得外部环境信息，实现自我定位，判定自身状态，规划并执行下一步动作[6]。
由于计算机视觉理论及算法的发展，视觉导航成为导航技术中一个重要发展方向。
通常，机器人利用装配的摄像机拍摄周围环境的局部图像，然后通过图像处理技术，如特征识别、距离估计等，进行机器人定位及规划下一步的动作。
有研究人员利用Fourier变换处理机器人全方位图像，并将关键位置的图像经Fourier变换所得的数据存储起来作为机器人定位的参考点，以后机器人拍摄的图像经变换后与之相对照，从而得知机器人当前位置[7]。
也有研究人员利用视觉技术计算解决机器人运动过程中的避碰点，从而实现机器人局部路径规划。
视觉导航既适用于室内环境，也适用于室外环境，两者都必须区分探测目标与背景。
为了将障碍与背景分开，所需的图像计算量很大，导致系统的实时性较差[8]。
可采用一些图像处理方法, 其中包括：使用Hough变换从图像中提取直线形式的道路边界，并通过对比探测到的道路信息与机器人内部存储的地图，修正偏差，实现导航[9]，这种方法可以提高导航的鲁棒性。
也可以把图像分解成为目标、背景、平地、不平地四类，并根据分解后的结果，将环境信息归类于平原模式和目标模式，然后针对不同的模式采用不同的环境表示方法和导航方式, 从而避免无用信息的运算。
在室内环境中，可采用Hough变换从图像中提取墙壁等直线信息，然后根据与多个墙壁的距离来实现自身的定位；对机器人内部的目标图形库采用树型存储，可以提高探测到的二维图像与目标的匹配速度。
由于仅通过单幅图像信息来判断障碍物的距离和速度是很不准确的，因此在实际应用中，可使用多个摄像机，或是利用一个摄像机的多幅连续图像序列来计算目标的距离和速度。
还可采用SSD算法，根据一个摄像机的连续画面来计算机器人与目标的相对位移，并用自适应滤波对测量数据进行处理，以减小环境的不稳定性造成的测量误差[10]。
为了避免大量的图形运算, 可用多种传感器来完成测距工作。
在室外或环境不规整情况下，很难用墙壁或道路边界进行导航，这时就有必要设置专用的陆标，或者选用树木之类的变化不大的自然景物作为陆标，结合CCD摄像头或超声波传感器来探测陆标，以确定机器人当前的准确位置。
2.2 智能车辆导航智能车辆是当今世界车辆工程领域的研究前沿和热点。
智能车辆是集环境感知、规划决策、辅助驾驶等功能于一体的综合智能系统，是计算机视觉、人工智能、控制理论和电子技术等多个技术学科交叉的产物，代表了未来车辆的发展方向，具有十分广阔的应用前景[11]。
视觉导航智能车辆已经成为当今智能车辆的发展主流。
计算机视觉系统是智能车辆感知局部环境的重要“器官”，它以地面上涂设的条带状路标作为路径标识符，运用计算机视觉快速识别路径，其最优导向控制器能够保证对路径进行准确跟踪[12]。
与其它导航方式相比，车辆视觉导航具有以下突出优点：1）路径设置简单、灵活、成本低，便于维护与改线；2）采用图像处理技术可以很方便地识别多停车工位和多分支路径，克服了埋线磁导航和激光导航多工位、多分支路径识别的困难；3）采用图像识别技术可以方便地获取车辆的多种偏差信息，并针对不同偏差设计出多输入反馈最优导向控制器与模糊控制器的融合导航控制器，能够实现车辆不同状态下快速、可靠、稳定地调整；4）车辆具有自动避障、自动报警、自动上线和无线通讯等人工智能[13]。
我国吉林大学智能车辆课题组对车辆的自主导航机理及关键技术的开发与应用进行了较为系统的研究，已先后研制开发出四代视觉导航智能车辆。
制约智能车辆视觉系统发展的关键是视觉系统的实时性、鲁棒性等要求，即视觉系统数据处理必须与车辆的高速行驶同步进行，智能车辆视觉系统在不同的道路环境（如高速公路、普通公路等结构化道路和非结构化道路，复杂的路面环境如路面及车道线的宽度、颜色、纹理、动态随机障碍与车流等）以及变化的气候条件（如日照及景物阴影、黄昏与夜晚、阴天与雨雪等）均须具有良好的适应性。
对智能车辆视觉系统相关机理及图像处理与识别等关键技术的研究是目前世界范围内的研究热点[14]。
2.3 飞行器导航小型无人驾驶飞行器近年来在许多领域得到了广泛的应用，如军事侦察、收集情报及执行反恐任务等。
导航是飞行器的重要组成部分，能为飞行器提供位置、速度及姿态信息。
小型飞行器多采用惯导与卫星导航。
惯导成本高、体积大，而卫星导航为非自主导航。
为了降低导航系统成本、减小体积、提高自主性、简化飞行器导航设备，可考虑采用视觉导航。
视觉系统具有独立性、准确性、可靠性以及信息完整性等优势，可完成目标识别、障碍物回避及路径规划等功能[15]，利用视觉系统控制飞行器的姿态是近年发展起来的一种先进的定姿方法。
目前，国内外对视觉系统在飞行器上的应用研究较多，如低空飞行导航、障碍物检测与回避、无人机自动着舰时使用视觉系统测量无人机与舰艇的相对距离，由视觉信息估计飞行器运动参数等，其中有些成果已应用到飞行器上[16]。
视觉导航利用摄像机摄取图像信息，经图像处理提取并识别相关信息，估计出飞行器在环境中的姿态，进而控制飞行器飞行。
目前，很多飞行器都利用视觉系统采集图像，用于侦察和勘探。
如果能利用自带的成像系统进行飞行器的飞行姿态估计，势必能提高设备的利用率。
