波士顿机器人视觉算法进展报告行业概览与技术分析2025

当人们谈论移动机器人时，可能首先会想到服务机器人，但实际上，无人驾驶汽车和自主飞行的无人机等也都属于移动机器人的范畴。这些机器能够在特定环境下自由移动或飞行，得益于它们的定位导航、路径规划和避障等功能，而这些功能的实现都离不开视觉算法的支撑。

深入研究移动机器人的视觉算法，我们会发现获取物体深度信息、定位导航和避障等都是基于不同的视觉算法技术。今天，我们来聊聊这些对于移动机器人至关重要的视觉算法。

为了实现定位导航、路径规划和避障等功能，移动机器人需要依赖哪些视觉算法呢？

当机器人被要求执行一些看似简单的任务，如取一杯热拿铁时，背后却隐藏着复杂的视觉算法运作。机器人首先需要载入周围环境的地图，并精确定位自己在地图中的位置，这一过程依赖于SLAM（同步定位与地图构建）算法。通过这种算法，机器人能够实时感知自己的位置和姿态，实现自我定位。

接下来，机器人需要根据地图进行路径规划。路径规划算法就像机器人的“大脑”，指导机器人如何安全地从起点移动到终点。在这个过程中，视觉算法会识别障碍物并计算最佳路径。

避障也是机器人执行任务时不可或缺的功能。机器人通过视觉算法实时获取周围环境信息，识别障碍物并避免与之碰撞。这背后依赖于深度学习和计算机视觉等技术，使机器人能够像人一样看到世界并做出判断。

移动机器人的视觉算法是它们实现各种功能的关键技术。从定位导航到路径规划，再到避障，每一个过程都离不开视觉算法的支持。这些复杂的视觉算法使得机器人在我们的生活中变得越来越智能、越来越便捷。

在移动机器人的视觉之旅中，它们必须依赖现场环境的三维深度信息，进行实时导航，躲避各种障碍物，直至精确抵达目标地点。这一视觉算法流程可划分为几个关键步骤：机器人首先从周围环境中提取深度信息，然后依靠视觉导航算法确定前进的方向。在行进过程中，视觉避障算法保证机器人能够实时识别并避开前方的障碍。所有这些功能的实现都依赖于机器人的视觉传感器，它是这些视觉算法运行的基础。

说起视觉传感器，我们可以将其比作机器人的“眼睛”。智能手机的摄像头便是最好的例证。当下大热的Pokeman Go游戏，便借助计算机视觉技术实现了令人惊叹的AR效果。

手机摄像头的内部构造十分精妙。镜头由数片镜片构成，经过精心设计，即使使用廉价的树脂材料也能打造出成像质量极佳的手机摄像头。再来看CMOS sensor，它的上面覆盖着一层特殊的滤色片，每一个滤光片都能透过特定的光波波长，使CMOS感光器件在不同的位置上获取不同颜色的光强度。为了获取同等分辨率的RGB彩色图像，需要运用一种特殊的计算摄像算法——demosaicing。为了防止红外光干扰CMOS，光路中还会加入IR滤光片，以提升图像的对比度。

探索计算机视觉的传感器世界，除了常见的RGB相机外，还有许多特殊种类的相机和传感器等待我们去发掘。例如特殊设计的只允许通过红外光波段的相机，以及与主动红外光源配合使用的相机等。它们各有特色，为计算机视觉带来了更多的可能性。大多数相机采用rolling shutter的方式实现电子曝光，这种曝光方式逐行进行，旨在降低电子器件的成本。

随着技术的不断进步，我们有理由相信，机器人在未来将会变得更加智能、更加便捷，为我们的生活带来更多惊喜和便利。在物体高速移动时，图像采集可能会遇到形变的问题。这对依赖立体几何计算的视觉算法，如VSLAM，构成了不小的挑战。为确保图像数据的准确性，选用具备global shutter功能的相机显得尤为重要。这类相机能够在瞬间同时曝光整个图像，有效避免形变问题。

计算机视觉领域的传感器世界远比单一的RGB相机更为丰富多彩。每种传感器都有其独特之处，它们共同构建了一个多元化的视觉感知系统。随着科技的飞速发展，我们有理由相信未来会有更多令人惊艳的传感器涌现，为计算机视觉领域注入更多创新与活力。深度相机作为视觉算法中的关键传感器之一，大致可分为几类，它们在构建虚拟与现实相结合的交互体验中发挥着重要作用。

首先让我们来探讨一下TOF传感器（如Kinect 2代）。这种传感器的设计灵感源于昆虫的复眼结构，虽然成本较高，但在室外环境中表现卓越，能够捕捉到更广阔、更真实的视野。

接下来是结构光传感器（如Kinect 1代），它采用三角定位原理，成本适中，但工作范围主要限于室内环境。

双目视觉（如Intel Realsense R200）则融合了主动与被动照明的技术，无论是IR还是可见光都能应对自如。这种传感器成本较低，在室外环境中也能表现出色，为用户带来丰富的视觉体验。

那么，深度相机是如何神奇地识别物体的深度信息呢？这背后的原理相当精妙。它主要依靠两个平行设置的相机进行三角定位，通过精准匹配左右两个相机中成像点的位置，计算出这个三维点在空间中的确切距离。

以Kinect传感器为例，其出色表现离不开Primesense公司的结构光技术。这项技术巧妙地简化了双目匹配中的复杂算法设计。通过主动向外投射复杂光斑的红外投影仪和一个平行位置的红外相机，为双目匹配算法提供了极大的便利。

在Kinect Unleashed一文中，作者详细解读了Kinect系统的工作原理。红外图像在基线方向上的采样被放大8倍，以确保双目匹配后能够实现亚像素精度。接着通过图像滤波和匹配算法，最终得到我们所需的深度图。

随着Kinect在消费市场的热销，类似的技术创新开始在移动端设备中涌现。如今，主动/被动双目深度相机已在手机上广泛普及，即使在硬件成本降低的情况下，仍展现出惊人的3D成像质量。例如SegwayRobot采用的主动/被动可切换的双目深度视觉系统，在室内和室外都展现出了卓越的深度传感能力。

除了深度信息的提取，机器人的定位导航也是一大关键技术。机器人依靠先进的视觉处理算法识别环境特征，确定自身位置和朝向，计算路径并到达目的地。在复杂环境中，机器人还能实时调整路径，避开障碍物，确保任务顺利完成。这种精准的定位导航能力使得机器人在各种场景中都能高效、安全地执行任务。开机启动后，机器人的视觉里程计VO即刻启动，结合深度图绘制出世界深邃而精准的轮廓，开始认识世界并建图导航。随着机器人的自如移动，其视觉里程计VO不断进行精准重定位。仿佛内置定位系统，机器人能在复杂的地图环境中，从已知的地图中准确识别自身位置。

在探索未知领域时，闭环检测成为机器人智慧的体现。这一功能有效消除了视觉里程计的闭环误差，使得机器人的定位更为精准无误。这不仅体现了机器人的智慧，更代表着其不断自我修正、持续进步的能力。

全局导航功能则是机器人智慧的另一展现。无论空间广阔或通道狭窄，机器人都能找到通往目的地的准确路径。这一功能犹如机器人的智慧大脑，为其前行提供明确的方向。

机器人还具备视觉避障功能，能识别路径中的障碍物并作出快速反应，有效避免潜在碰撞。这一功能使得机器人在面对复杂环境时更为灵活自如。

进一步来说，借助Scene tagging技术，机器人能识别房间中的物体并为其精准标注。无论是家具、设备还是其他物品，机器人都能一一识别并记录下来，实现对人类生活环境的深度理解。

视觉里程计VO作为机器人的核心视觉系统，在开机后便开始了六自由度（6DOF）的定位之旅。它通过记录机器人的运动轨迹和周围环境信息，为机器人提供了精准的自我定位和环境认知。当机器人因某些原因丢失自身坐标时，重定位算法会从已有的地图中找回机器人的位置。

而ORB-SLAM算法作为高效的特征提取工具，运用ORB技术提取图像特征点，其效率相较于传统的SIFT和SURF算法更高。该算法包含跟踪、建图和闭环三个并行线程，确保实时性的后端进行建图和闭环处理共享同一份地图数据，实现在线修正以提高地图数据和跟踪的精度。其地图的主要数据结构融合了点云和关键帧设计，通过图像上的2D特征点与空间中的点云建立映射关系，维护关键帧之间的covisibility graph关系，使地图的维护更为精准高效。

尽管ORB-SLAM在视觉SLAM领域具有显著优势，但其计算量过大的问题仍是应用中的一大挑战。尤其在机器人运动速度过快时，可能出现跟踪丢失且无法恢复的情况。针对尺度不确定的问题，结合IMU形成松耦合的视觉惯导定位系统是解决策略之一。在这个系统中，VSLAM的输出被作为观测量放入基于IMU的EKF系统中，通过硬件时间戳来判断camera数据和IMU数据的关系，实现机器人的精准定位与稳定运作。在现代机器人的智能导航中，融入了一系列先进的定位技术和算法，让它们在复杂的自然环境中可以精确运动。对于SegwayRobot这款前沿产品而言，其卓越的性能背后隐藏着一系列引人入胜的技术秘密。让我们揭开这些秘密的面纱，深入探索其定位与导航的奥秘。

想象一下，SegwayRobot在楼道内自如地穿梭，准确地回到原点，这是如何做到的呢？这得益于其领先的视觉惯导定位系统。这款系统融合了视觉传感器与惯性测量单元（IMU）的数据，构建了一个高效、稳定的定位框架。借助这种先进的定位方式，SegwayRobot不仅能在大尺度环境中运行，还能保证极低的闭环误差，这意味着它的定位精度极高。即使在快速运动状态下，也能保持稳定的定位精度，极大减少了跟踪丢失和闭环误差过大的情况。这无疑提升了机器人的性能，为后续的自主导航、智能避障等高级功能打下了坚实基础。

SegwayRobot之所以能如此精准地跟踪目标，甚至在快速旋转等动态情况下也不丢失目标，关键在于其卓越的避障算法。这种视觉避障算法通过视觉系统识别障碍物，然后计算出最优路径以避开这些障碍物。无论是狭窄的楼道还是复杂的室内环境，SegwayRobot都能凭借这一智能避障能力自如运行。

深入探讨SegwayRobot的导航之钥，我们发现它依赖于一项被称为视觉避障技术的神奇本领。这项技术的核心在于机器人的避障算法，犹如机器人的智慧之眼，根据视觉传感器传回的实时数据，助力机器人精准识别障碍物。不仅如此，它还赋予了机器人自主导航的能力，让它们能在复杂的现实环境中始终保持向目标前行的方向。

与其他避障算法相比，SegwayRobot的避障系统更加灵活、智能。它巧妙地融入了运动学模型的抽象化，将周围环境地图作为舞台，让各类避障算法自由舞动。这款机器人的避障系统融合了深度传感器、超声波、IMU等多种传感器，能够轻松应对复杂环境中的障碍物。

SegwayRobot还采用了先进的slam技术作为导航核心。双目相机在室内外环境中表现出色，其小巧的体积使得机器人能够轻松应对各种场景。这款机器人的实时性能出色，对CPU资源的需求却很小，这意味着它可以在保证效率的同时节省计算资源，为更复杂的任务留出更多的计算空间。

探索未来，我们是否会遇到车载导航地图式的机器人导航地图呢？虽然现今尚未出现这样的全新地图，但它的研发已然成为科技前沿的热门话题。例如，Tesla与Mobileye在地图研发领域的激烈竞争，预示着这一领域的飞速发展和无限可能。

让我们深入剖析机器人导航技术的丰富内涵。除了众所周知的SLAM技术，还有其他的导航技术吗？答案是丰富多彩的。不同的机器人应用场景可能需要不同的导航技术来应对挑战。某些特定环境可能需要特定的传感器和算法，以确保机器人在复杂环境中的精准导航。虽然无人驾驶和无人机的视觉导航技术有所交集，但它们的应用背景和需求差异也让它们各自独特，各具风采。

机器人导航技术的发展正如日中天，新的技术和方法不断涌现，为机器人的智能化、高效化注入新的活力。我们期待着这个领域的更多突破和创新，见证科技的力量如何改变机器人的导航方式，为我们的生活带来更多的便利和惊喜。

来源：知乎专栏公开课 作者陈子冲。