获得图像,和通过计算机处理器对图像做处理这两个部分。依据视觉传感器的数量和特性,主流的移动机器人视觉系统有单目视觉、双目立休视觉、多目视觉和全景视觉等。 单目视觉系统只使用一个视觉传感器。单目视觉系统在成像过程中由于从三维客观世界投影N维图像上,从而损失了深度信息,这是此类视觉系统的主要缺点。尽管如此,由于单目视觉系统结构相对比较简单、算法成熟且计算量较小,在自主移动机器人中已得到普遍应用。如用于目标跟踪、基于单目特征的室内定位导航等。同时,单目视觉是别的类型视觉系统的基础,如双目立体视觉、多目视觉等都是在单目视觉系统的基础上,通过附加其他手段和措施而实现的。 双目视觉系统由两个摄像机组成,利用三角测量原理获得场景的深度信息。并能重建周围景物的三维形状和位置,类似人眼的体视功能,原理简单。双目视觉系统要明确地知道两个摄像机之间的空间位置关系。而且场景环境的3D信息需要两个摄像机从不同角度同时拍摄同一场景的两幅图像。并进行复杂的匹配才能准确得到。立体视觉系统能够比较准确地恢复视觉场景的气维信息,在移动机器人定位导航、避障、地图构建等方面得到了广泛的应用。然而,立体视觉系统中的难点是对应点匹配的问题,该问题在很大程度上制约着立体视觉在机器人领域的应用前景。 多目视觉系统采用三个或三个以上的摄像机,三目视觉系统居多,主要用来解决双目立体视觉系统中匹配多义性的问题,提高匹配精度。三目视觉系统的优点是充分的利用了第三个摄像机的信息,减少了错误匹配,解决了双目视觉系统匹配的多义性,提高了定位精度,但三目视觉系统要合理安置三个摄像机的相对位置,其结构配置比双目视觉系统更繁琐,而且匹配算法更复杂,需要消耗更多的时间,实时性更差。 具有较大水平视场的多方向成像系统,其突出优点是具有较大的视场,能够达到360°,是其他常规镜头不能够比拟的。全景视觉系统能通过图像拼接的方法或者通过折反射光学元件实现,图像拼接的方法使用单个或多个摄像机旋转,对场景进行大角度扫描,获取不同方向上连续的多帧图像,再用拼接技术获得全景图。