機器人視覺系統是指利用計算機實現人類視覺功能，即利用計算機實現對客觀三維世界的識別。70%以上的人類接收的信息來自視覺。人類視覺為人類提供了周圍環境 最詳細可靠的信息。

人類視覺的強大功能和完美的信息處理方法引起了智能研究人員的極大興趣。人們希望在生物視覺的基礎上研究機器人中使用的人工視覺系統，并希望機器人具有類似于人類感受環境的能力。機器人依靠各種傳感器來感知外部世界的信息。就像人類一樣，視覺系統為大多數機器人提供了機器人所需的外部階段 界信息。因此，視覺系統在機器人技術中起著重要的作用。

根據視覺傳感器的數量和特點，主流的移動機器人視覺系統包括單目視覺、雙目立體視覺、多目視覺和全景視覺。

單目視覺，單目視覺系統只使用一個視覺傳感器。在成像過程中，單目視覺系統從三維客觀世界投影到ND圖像，從而失去了深度信息，這是這種視覺系統的主要缺點( 然而，由于結構簡單、算法成熟、計算量小，單目視覺系統已廣泛應用于自主移動機器人，如目標跟蹤、基于單目特征的室內定位導航等。同時，單目視覺是其他類型視覺系統的基礎，如雙目三維視覺、多目視覺等，都是在單目視覺系統的基礎上，通過其他手段和措施來實現的。

雙眼三維視覺，雙眼視覺系統由兩個攝像頭組成，利用三角測量原理獲取場景的深度信息，可重建周圍場景的三維形狀和位置，類似于人眼的視覺功能，原理簡單。雙目 視覺系統需要準確地了解兩個相機之間的空間位置關系，場景環境的3D信息需要兩個 只有從不同的角度拍攝同一場景的兩幅圖像，并進行復雜的匹配，才能準確獲得相機 三維視覺系統可以更準確地恢復視覺場景的三維信息，廣泛應用于移動機器人定位導航、避障和地圖構建。然而，立體視覺系統的難點在于對應點匹配，這在很大程度上限制了立體視覺在機器人領域的應用前景。

多目視覺系統，多目視覺系統采用三個或三個以上的攝像頭，多為三目視覺系統，主要用于解決三維視覺系統中匹配多義性的問題，提高匹配精度。莫拉維克最早研究多目視覺系統，他是“Stanford Cart“開發的視覺導航系統采用單攝像頭“滑動三維視覺”，雅西達提出三維視覺系統解決相應點匹配問題，真正突破三維視覺系統的局限性，指出三維視覺系統的邊界點，三元匹配精度較高，艾雅石提出了以多邊形近似起伏邊界段為特征的三目匹配算法，并應用于移動機器人，取得了良好的效果。三目視覺系統的優點是充分利用第三臺相機的信息，減少錯誤匹配，解決雙目視覺系統匹配的多義性，提高定位精度，但三目視覺系統應合理放置三臺相機的相對位置，其結構配置比雙目視覺系統更麻煩，而且匹配算法更復雜 消耗更多的時間，實時性更差。

全景視覺，全景視覺系統是一個多方向成像系統，具有較大的視野，可達到360度，這是其他傳統鏡頭無法比擬的。全景視覺系統可以通過圖像拼寫或折射光學元件來實現。圖像拼接方法使用單個或多個相機旋轉，大角度掃描場景，在不同方向獲取連續的多幀圖像，然后使用拼接技術獲得全景圖像。折射全景視覺系統由CCD相機和折射光學元件組成。利用反射鏡成像原理，可觀察360度場景，成像速度快，能滿足實時要求，具有非常重要的應用前景，可應用于機器人導航。本質上，全景視覺系統也是一種單目視覺系統，無法獲得場景的深度信息。另一個特點是圖像分辨率低，圖像畸變大，影響圖像處理的穩定性和精度。在圖像處理過程中，首先需要根據成像模型對畸變圖像進行校正，這不僅會影響視覺系統的實時性，還會造成信息損失。此外，這種視覺系統對全景反射鏡的加工精度有很大的要求。如果雙曲反射鏡的精度不能滿足要求，理想模型的使用將對圖像校正有很大的偏差。

混合視覺系統和混合視覺系統吸收了各種視覺系統的優點。復合視覺系統由兩個或兩個以上的視覺系統組成，主要采用單目視覺系統或雙目視覺系統，并配備其他視覺系統。全景視覺系統由球反射系統組成，全景視覺系統提供大視角環境信息、三維視覺系統和激光測距儀檢測障礙物，清華大學朱志剛使用攝像機開發多尺度視覺傳感系統POST，實現雙眼、全方位環視和時代全景成像，為機器人提供導航。全景視覺系統具有全景視覺系統視覺范圍大、雙目視覺系統精度高的優點，但該系統配置復雜，成本高。

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