深度解析：移动机器人的几种视觉算法

发布时间：2017-02-26 作者：陈子冲来源：机器人公社

关键字：移动机器人机器人

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如果对移动机器人视觉算法进行拆解，你就会发现获取物体深度信息、定位导航以及壁障等都是基于不同的视觉算法，本文就带大家聊一聊几种不同但又必不可少的视觉算法组成。

CMOS sensor上面会覆盖着叫做Bayer三色滤光阵列的滤色片。每个不同颜色的滤光片，可以通过特定的光波波长，对应CMOS感光器件上就可以在不同位置分别获得不同颜色的光强了。如果CMOS传感器的分辨率是4000x3000，为了得到同样分辨率的RGB彩色图像，就需要用一种叫做demosaicing的计算摄像算法，从2绿1蓝1红的2x2网格中解算出2x2的RGB信息。

一般的CMOS感光特性除了选择红绿蓝三色之外，对于红外光是透明的。因此在光路中加上IR滤光片，是为了去除太阳光线中红外光对CMOS的干扰。加上滤光片后，通常图像的对比度会得到显著的提升。

Q：计算机视觉中还会用到什么传感器？

除了RGB相机，计算机视觉中常用的还有其他种类的特殊相机。例如有一种相机的滤光片是只允许通过红外光波段的。因为人眼通常是看不见红外光的，所以可以在相机附近加上主动红外光源，用于测距等应用。

另外，大部分我们用到的camera都是以rolling shutter的形式实现电子曝光的，像图中左侧那样，为了减少电子器件的成本，曝光通常是一行一行分别进行，这样势必造成物体快速移动时，相机采集到的图像会发生形变。为了避免这种形变对基于立体几何进行计算的视觉算法的影响（例如VSLAM），选用global shutter的相机就显得特别重要了。

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