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。
