談到移動機器人，大家第一印象可能是服務機器人，實際上無人駕駛汽車、可自主飛行的無人機等等都屬于移動機器人范疇。它們能和人一樣能夠在特定的環境下自由行走／飛行，都依賴于各自的定位導航、路徑規劃以及避障等功能，而視覺算法則是實現這些功能關鍵技術。

　　如果對移動機器人視覺算法進行拆解，你就會發現獲取物體深度信息、定位導航以及壁障等都是基于不同的視覺算法，本文就帶大家聊一聊幾種不同但又必不可少的視覺算法組成。

　　本文作者陳子沖，系Segway Robot架構師和算法負責人。

　　移動機器人的視覺算法種類

　　Q：實現定位導航、路徑規劃以及避障，那么這些過程中需要哪些算法的支持？

　　談起移動機器人，很多人想到的需求可能是這樣的：“嘿，你能不能去那邊幫我拿一杯熱拿鐵過來?！边@個聽上去對普通人很簡單的任務，在機器人的世界里，卻充滿了各種挑戰。為了完成這個任務，機器人首先需要載入周圍環境的地圖，精確定位自己在地圖中的位置，然后根據地圖進行路徑規劃控制自己完成移動。

　　而在移動的過程中，機器人還需要根據現場環境的三維深度信息，實時的躲避障礙物直至到達最終目標點。在這一連串機器人的思考過程中，可以分解為如下幾部分的視覺算法：

　　1．深度信息提取

　　2．視覺導航

　　3．視覺避障

　　后面我們會詳細說這些算法，而這些算法的基礎，是機器人腦袋上的視覺傳感器。

　　視覺算法的基礎：傳感器

　　Q：智能手機上的攝像頭可以作為機器人的眼睛嗎？

　　所有視覺算法的基礎說到底來自于機器人腦袋上的視覺傳感器，就好比人的眼睛和夜間視力非常好的動物相比，表現出來的感知能力是完全不同的。同樣的，一個眼睛的動物對世界的感知能力也要差于兩個眼睛的動物。每個人手中的智能手機攝像頭其實就可以作為機器人的眼睛，當下非常流行的Pokeman Go游戲就使用了計算機視覺技術來達成AR的效果。

　　像上圖畫的那樣，一個智能手機中攝像頭模組，其內部包含如下幾個重要的組件：鏡頭，IR filter，CMOS sensor。其中鏡頭一般由數片鏡片組成，經過復雜的光學設計，現在可以用廉價的樹脂材料，做出成像質量非常好的手機攝像頭。