一、视觉导航原理？

视觉导航的原理是通过模拟人的视觉，利用搭载的视觉传感器采集环境信息，并获取机器在空间中的位置、方向和其他信息，从而实现对周围环境的识别和导航。具体来说，视觉导航的工作流程包括以下几个步骤：采集环境信息：视觉传感器通过连续拍摄周围环境的图像或视频，获取丰富的纹理信息和其他环境特征。图像处理：视觉导航系统对采集到的图像或视频进行预处理，包括去噪、增强、分割等操作，以突出环境特征，便于后续的识别和导航。特征提取：通过对预处理后的图像或视频进行特征提取，视觉导航系统获得能够表征环境特征的关键信息，如边缘、角点、纹理等。地图构建：利用获得的关键信息，视觉导航系统通过匹配和拼接不同视角下的环境特征，构建出3D环境地图，并标定自身在其中的位置和方向。路径规划：在构建的环境地图上，视觉导航系统根据预设的路径规划算法，规划出一条或多条安全、合理的导航路径，实现机器人的自主导航。相较于其他导航方式，视觉导航具有以下优点：丰富的纹理信息：视觉传感器能够获取到丰富的纹理信息，这有助于提高场景辨识的准确性。强大的场景辨识能力：通过特征提取和匹配，视觉导航系统具有强大的场景辨识能力，能够适应各种复杂的环境。实现智能避障和交互：通过对环境的深度理解，视觉导航系统能够实现智能避障和交互，提高机器人的适应性和灵活性。然而，视觉导航也存在一些挑战和难点，例如对光照条件、物体遮挡等因素的鲁棒性问题，以及计算量和存储需求较大等问题。为了解决这些问题，研究者们正在不断探索新的算法和技术。

二、陀螺仪导航与视觉导航有什么区别？

陀螺仪导航和视觉导航在扫地机器人中都有一定的应用，它们的主要区别在于使用的传感器和导航方式。陀螺仪导航：陀螺仪导航主要是依靠陀螺仪和加速度计等传感器来获取扫地机器人的位置和速度信息。这些传感器可以检测扫地机器人的移动方向和距离，并以此为依据来计算出扫地机器人的位置。这种导航方式的优点是精度相对较高，且对于扫地机器人的运动状态和环境信息的获取相对直观。然而，陀螺仪导航也存在一些缺点。首先，它容易受到机械运动的影响，例如扫地机器人在运行过程中如果出现摇晃或者震动，就可能会对导航精度造成影响。其次，陀螺仪导航对于环境的适应性相对较差，尤其是在复杂或者动态变化的环境中，扫地机器人可能难以准确地进行定位和导航。视觉导航：视觉导航是在扫地机器人上安装一个视觉摄像头，通过收集到的视觉信息来建立环境模型，并利用算法处理这些信息来得出扫地机器人的位置和姿态。这种导航方式的优点是对于环境的适应性强，可以适应各种复杂的环境，包括动态变化的环境。此外，视觉导航还可以提供更加丰富的环境信息，例如障碍物的位置、大小和形状等。但是，视觉导航也存在一些缺点。首先，它对于光照条件的要求比较高，如果在昏暗的环境中或者没有充足的光照条件，视觉导航可能难以准确定位。其次，视觉导航对于数据处理的要求比较高，需要强大的计算能力和存储空间来进行图像处理和数据存储。此外，视觉导航的精度也受到摄像头分辨率的影响，如果摄像头分辨率较低，就可能影响导航的精度。总的来说，陀螺仪导航和视觉导航都有各自的优缺点，适用于不同的场景和使用条件。在实际应用中，扫地机器人通常会结合多种传感器和导航方式来提高定位和导航的精度和可靠性。

三、视觉导航基本算法？

当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。而现实世界是三维的，而投射于摄像镜头（CCD/CMOS）上的图像则是二维的，视觉处理的最终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。

简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理，先用摄像头进行图像信息采集，将采集的信息进行压缩，然后将它反馈到一个由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，再由学习子系统将采集到的图像信息和机器人的实际位置联系起来，完成机器人的自主导航定位功能。

（1）摄像头标定算法：2D-3D映射求参。

传统摄像机标定主要有 Faugeras 标定法、Tscai 两步法、直接线性变换方法、张正友平面标定法和 Weng迭代法。自标定包括基于 Kruppa 方程自标定法、分层逐步自标定法、基于绝对二次曲面的自标定法和 Pollefeys 的模约束法。视觉标定有马颂德的三正交平移法、李华的平面正交标定法和 Hartley 旋转求内参数标定法。

（2）机器视觉与图像处理：

a.预处理：灰化、降噪、滤波、二值化、边缘检测。。。

b.特征提取：特征空间到参数空间映射。算法有HOUGH、SIFT、SURF。

c.图像分割：RGB-HIS。

d.图像描述识别

（3）定位算法：基于滤波器的定位算法主要有KF、SEIF、PF、EKF、UKF等。

也可以使用单目视觉和里程计融合的方法。以里程计读数作为辅助信息,利用三角法计算特征点在当前机器人坐标系中的坐标位置,这里的三维坐标计算需要在延迟一个时间步的基础上进行。根据特征点在当前摄像头坐标系中的三维坐标以及它在地图中的世界坐标,来估计摄像头在世界坐标系中的位姿。这种降低了传感器成本,消除了里程计的累积误差,使得定位的结果更加精确。此外,相对于立体视觉中摄像机间的标定,这种方法只需对摄像机内参数进行标定,提高了系统的效率。

（4）定位算法基本过程：

简单的算法过程，可基于OpenCV进行简单实现。

输入

通过摄像头获取的视频流（主要为灰度图像，stereo VO中图像既可以是彩色的，也可以是灰度的 ），记录摄像头在t和t+1时刻获得的图像为It和It+1，相机的内参,通

四、智能车辆视觉导航

在智能车辆的领域中，视觉导航是一项关键技术，它通过利用图像处理和计算机视觉算法，使车辆能够感知、理解和导航其周围环境。智能车辆视觉导航的应用范围广泛，包括自动驾驶、智能交通系统和机器人等领域。

智能车辆视觉导航的原理
智能车辆视觉导航的原理是利用摄像头、激光雷达等感知设备获取周围环境的图像信息，然后通过计算机视觉算法对图像进行处理和分析。首先，车辆会对图像中的物体进行检测和识别，例如车道线、交通信号灯和行人等。接着，车辆会根据物体的位置和运动轨迹来判断自身的位置和方向。最后，车辆根据自身位置和目标位置之间的差异制定相应的行驶策略，如转向、刹车或加速。

智能车辆视觉导航的应用
智能车辆视觉导航的应用范围非常广泛。在自动驾驶领域，智能车辆需要通过视觉导航来感知道路、识别交通标志和规划最佳路径，从而实现自主驾驶。另外，在智能交通系统中，智能车辆可以通过视觉导航来监测交通流量、识别违规行为和辅助交通管理。此外，智能车辆的视觉导航技术也可以应用于机器人领域，例如自主导航机器人和无人机等。

智能车辆视觉导航的挑战
智能车辆视觉导航面临许多挑战。首先，不同场景下的图像数据具有很大的变化，例如光照条件、天气条件和道路状况等，这会影响视觉导航的准确性和稳定性。其次，车辆需要实时地对大量的图像数据进行处理和分析，这对计算资源和算法效率提出了很高的要求。另外，智能车辆在导航过程中需要快速、准确地感知周围环境和判断行驶策略，这对实时性和决策能力提出了挑战。

智能车辆视觉导航的发展趋势
随着计算机视觉和人工智能等技术的不断发展，智能车辆视觉导航也在不断演进和提升。一方面，随着深度学习等技术的应用，车辆对图像的处理和分析能力得到了大幅提升，使得视觉导航的准确性和稳定性得到了较大的提升。另一方面，随着传感器技术的进步，智能车辆可以获取更加丰富和准确的环境信息，从而提高导航的准确性和安全性。
此外，智能车辆视觉导航还会向着更加智能化和自主化的方向发展。未来，智能车辆将会更加准确地识别和理解复杂的道路场景，例如识别道路中的施工区域和交通拥堵情况等。同时，智能车辆还将具备更强的决策和规划能力，能够根据交通状况和乘客需求制定最佳路径和行驶策略。

结语
智能车辆视觉导航是一项关键的技术，它使得智能车辆具备感知、理解和导航环境的能力。智能车辆视觉导航的应用涵盖了自动驾驶、智能交通系统和机器人等领域。虽然智能车辆视觉导航面临许多挑战，但随着技术的发展和进步，智能车辆视觉导航将会不断演进和提升，实现更加智能化和自主化的导航能力。

五、激光导航和视觉导航哪个好？

激光导航和视觉导航当然是激光导航好了，激光导航准确度肯定要比视觉导航要高得多。但是成本不菲

六、人工智能视觉专业前景？

首先，从当前的技术发展趋势来看，人工智能视觉专业的发展前景还是非常广阔的，当前不论是云计算、大数据技术，还是物联网相关技术，最终的发展诉求之一都是智能化，而智能化也是诸多技术体系实现价值增量的重要环节，所以人工智能当前也是科技研发的一个重点领域。

七、人工智能视觉感应原理？

人工智能视觉传感技术是传感技术七大类中的一个，视觉传感器是指通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理，来计算对象物的特征量（面积、重心、长度、位置等），并输出数据和判断结果的传感器。视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源，主要由一个或者两个图形传感器组成，有时还要配以光投射器及其他辅助设备。视觉传感器的主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像。

工作原理

视觉源于生物界获取外部环境信息的一种方式，是自然界生物获取信息的最有效手段，是生物智能的核心组成之一。人类80%的信息都是依靠视觉获取的，基于这一启发研究人员开始为机械安装“眼睛”使得机器跟人类一样通过“看”获取外界信息，由此诞生了一门新兴学科——计算机视觉，人们通过对生物视觉系统的研究从而模仿制作机器视觉系统，尽管与人类视觉系统相差很大，但是这对传感器技术而言是突破性的进步。视觉传感器技术的实质就是图像处理技术，通过截取物体表面的信号绘制成图像从而呈现去扑捉动态模拟。

八、lds和视觉导航区别？

lds是引导飞机导航着陆而视是飞行员目视着陆

九、什么是视觉导航技术？

视觉导航技术就是通过视觉来解决机器人“我在哪”的问题，在实际应用中由于轮子的编码器在长时间的累积误差非常大，特别遇到轮子打滑等等因素后，导致定位和建图误差非常大，视觉导航技术就是利用视觉的数据进行处理和分析，然后通过图像处理理论，统计概率理论等手段进行数学优化，把误差降到最低，这样就可以得到最优的定位和精确的建图。

十、研究生选择哪种导航方向易出成果，例如惯性导航、全球导航卫星系统（GNSS）、视觉导航？

刚好题主问的问题除了读博我都比较了解，就分两部分说吧。

1 工业界

INS比较好的点是惯导和视觉（VIO）或LiDAR的融合/补偿，纯惯导的话就只有低成本MEMS-INS的算法比较值得关注。基本上学校里课本上讲的都是军用的高精度惯导的东西，而且教材比较老旧（现在不知道有没有更新），和现代工业应用脱节。如果学校有无人机所之类，也是不错的方向。VIO在无人机，机器人，车载ADAS/AD上都可以实用，前景尚可。但是如你所说，这个方向需要一定的数学基础，否则可能并不能完全理解技术原理，做出有价值的科研成果。多传感器融合算法也比较有工业上的价值，但是理论成熟，不适合科研，相对而言，融合之前的数据关联反而比较有难度。

GNSS方向的问题是相对应用领域比VIO小很多，技术要么已经很成熟（松组合和紧耦合），要么就是工程上不靠谱（深组合/超紧耦合）。另外就是RTK和PPP技术，但总体这个方向的可选企业没有VIO广。这个方向学好软件编程(C/C++)或者硬件编程语言(VHDL/Verilog)的话可能更实在，算法有专业背景就可以了，国外的产品大多都已经比较成熟，国内还在追赶中，业界的机会也有不少。

导航方向基本就不用考虑ML/DL了，不然你应该考虑去CV之类的专业。导航方向基本只有做视觉相关的才能涉及这个领域。

2 研究所/高校

研究所选哪个方向反而没那么重要，导航要比飞设和飞控广，航空航天电科各种研究所都可以去。但是如果是女生，建议不要读博，去研究所可能的话尽早转行政或者市场职位，相对偏管理/后勤的职位性价比较高。

研究所的研发岗位加班很多，除非科研报国是你可以不计代价的真爱，否则为了生活考虑，早转早惬意。研究所非研发岗不累又稳定，还是很好的选择。另外，想去哪个城市提早想好，目标明确，对应的研究所做的技术方向匹配的话，比较容易拿offer。

回到问题，我觉的容不容易出成果还是要看平台和实力，如果发文章，还是CV，DL比较好发，技术门槛和热度差距太大了。总之，你例举的三个方向我认为视觉是最好的。视觉如果能转CV,DL就更好了，需要的数学基础少，前景大好。