机器人视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。人类接收的信息70%以上来自视觉，人类视觉为人类提供了关于周围环境 最详细可靠的信息。
双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像，或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅数字图像，并基于视差原理恢复出物体的三维几何信息，重建物体三维轮廓及位置。双目立体视觉系统在机器视觉领域有着广泛的应用前景。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 去年CES大会期间，英特尔首次展示了Realsense实感技术，一年之后也就是上个月的2016 IDF大会上，英特尔终于向外界推出了Realsense技术的SDK和机器人开发
单目视觉是Mobileye（ME）的看家法宝，其实当年它也考虑过双目，最终选择放弃。
本文介绍了无人机避障技术的基本原理、实现方式以及大疆无人机精灵4Pro的五向避障系统。避障功能使无人机在飞行过程中能够识别并避开障碍物，提高了飞行安全性。通过双目视觉、ToF传感器等技术，无人机能够实时感知周围环境，从而实现智能飞行和避障。
顾名思义：双目定位就是用两部相机来定位。双目定位过程中，两部相机在同一平面上，并且光轴互相平行，就像是人的两只眼睛一样，针对物体上某一个或某些特征点，用两部固定于不同位置的相机摄得物体的像，分别获得该点在两部相机像平面上的坐标。只要知道两部相机精确的相对位置，就可用几何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系中的坐标，即确定了特征点的位置。
不仅要在靠近柜脚床脚时减速，还要在“看见”障碍物（掉在地上的袜子、缠绕的数据线）时来个急刹车。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 这家公司，竟然将自动驾驶算法用在了他们的扫地机器人上。 大材小用？ 还真没有，虽然道路交通很复杂，但家里也一样。 不仅要在靠近柜脚床脚时减速，还要在“看见”障碍物（掉在地上的袜子、缠绕的数据线）时来个急刹车。 还得肩负起逗猫遛狗的责任，给上班的你直播宠物的“作案现场”。 问题来了，机器人想要避开物体（如数据线、猫狗），用目标检测算法不就行了？ 但目标检测算法只能识别已知物体，无法识别、测量未知物体的距离。 想让机器避障，除了检测特殊目标，还
智能机器人在服务国家重大需求，引领国民经济发展和保障国防安全中起到重要作用，被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”。随着新一轮工业革命的到来，世界主要工业国家都开始加快机器人技术的战略部署。而智能机器人作为智能制造的重要载体，在深入实施制造强国战略，推动制造业的高端化、智能化、绿色化过程中将发挥重要作用。
来源：新机器视觉本文约8500字，建议阅读10+分钟本文从智能机器人的感知与控制等关键技术的视角出发，重点阐述了共性关键技术的国内外发展现状。 作者：王耀南，江一鸣，姜娇，张辉，谭浩然，彭伟星，吴昊天，曾凯来源：自动化学报智能机器人在服务国家重大需求，引领国民经济发展和保障国防安全中起到重要作用，被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”。随着新一轮工业革命的到来，世界主要工业国家都开始加快机器人技术的战略部署。而智能机器人作为智能制造的重要载体，在深入实施制造强国战略，推动制造业的高端化、智能化、绿色化过程中将发挥
一、背景概要 作为一名智能产品测试工程师，不可避免的需要接触到最新最热的技术产品，目前，VR就是这样一种技术，“知己知彼百战不殆”，想要做好VR产品的测试工作，你必须先要了解VR是什么？VR未来的发展趋势会怎样？除开VR本身，还会有其他的技术能够与VR一较高下亦或者融合入VR带来崭新的技术体验？今天我将向你介绍一门与VR即能匹配又能相辅相成的技术-三维重建。 作为一名技术开发者如果还不知道VR是什么，那你就out了，VR到底有多火？我们从一些数据新闻中就可以看出来：全球领先的移动互联网第三方数据挖掘和整合营
随着人工智能时代的到来，计算机视觉领域被广泛应用到各个行业中。同样的，人工智能改变着传统林业的研究方法，林业信息工程技术日渐成熟。针对传统树高测量方法中存在的结果准确性不高、操作困难、专业知识转化为规则困难等问题，采用了一种基于双目立体视觉理论计算树高的方法，实现了树木高度的无接触测量。以双目相机作为采集设备，基于MATLAB、VS2015开发平台，采用张正友单平面棋盘格相机标定方法进行单目标定和双目标定，从而获取双目相机2个镜头的参数。通过SGBM算法和BM算法立体匹配后获得视差深度图像，进而获取树木关键点的三维坐标信息并以此来计算树木高度。将深度学习与双目视觉相结合可以实现树木同时在二维和三维空间的信息提取。在VS2015上的试验结果表明，该方法操作相对简单，并且能够较为准确地测量树木高度，SGBM算法树高测量结果的相对误差范围为0.76%~3.93%，BM算法相对误差范围为0.29%~3.41%。结果表明：采用双目视觉技术测量树木高度可以满足林业工程中对于树高测量的精度需要。
上海科技馆的“机器人世界”展区，有一个引人注目的展项：机场服务机器人。一个机器手臂被安装在行李传送带中央，不同颜色的行李散布在传送带上。当游客选择了某一种颜色的行李后，机器手臂抬起前臂，左右摆动进行观察。通过安装在前臂上的两个摄像头的帮助，机器人识别并选定目标，同时驱动机器手臂将目标提起。
计算机视觉是一门通过研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科。“一图胜千言”，人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介，人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1]。相对于人类高效的图像信息提取能力，计算机在图像信息的理解上仍然效率低下。
很多粉丝在公众号后台留言，不知如何入门3D视觉、3D领域的主线是什么，一些难点该如何解决，有哪些方法，导师新开的3D视觉方向无人指导等等。这些痛点，工坊的许多童鞋都踩过坑，也为大家提出了许多非常有价值的问题和解决思路，涵盖了计算机视觉与深度学习、点云处理、SLAM、三维重建、结构光、双目视觉、深度估计、3D检测、自动驾驶、多传感器融合等多个方向，超详细的问题和资料汇总请移步至【3D视觉从入门到精通知识星球】，一个有点干货的学习社区！
视觉是人类感知外界信息的重要手段，视觉伺服系统是机器人获取环境信息的关键组成部分。本文主要讨论仿人机器人BHR-1的视觉伺服系统。首先介绍机器人头部的视觉总体结构方案，然后论述了基于立体视觉的信息处理和头部运动控制，最后通过目标跟踪和物体抓取实验说明了系统的可行性。
两年来，大疆精灵系列更新了两代，飞控技术更新了两代，智能导航技术从无到有，诸多新的软件和硬件产品陆续发布。同时我们也多了很多友商，现在多旋翼飞行器市场火爆，诸多产品琳琅满目，价格千差万别。为了理解这些飞行器的区别，首先要理解这些飞行器上使用的传感器技术。我觉得现在很有必要再发一篇科普文章，定义“智能导航”这个概念，顺便字里行间介绍一下两年来大疆在传感器技术方面的努力。 1. 飞行器的状态 客机、多旋翼飞行器等很多载人不载人的飞行器要想稳定飞行，首先最基础的问题是确定自己在空间中的位置和相关的状态。测量这些状
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未来十年，为了完成从感知+预警到决策+执行的进化之路，高级辅助驾驶系统（ADAS）将接入更多的传感器，实现更为复杂的计算，同时具备更高的安全性。 双目视觉简介 相比于单目视觉，双目视觉（Stereo Vision）的关键区别在于可以利用双摄像头从不同角度对同一目标成像，从而获取视差信息，推算目标距离。具体到视觉ADAS应用来说，如果采用单目摄 像头，为了识别行人和车辆等目标，通常需要大规模的数据采集和训练来完成机器学习算法，并且难以识别不规则物体；而利用毫米波雷达和激光雷达进行测距的精 度虽然较高，但是成本
避障是指移动机器人在行走过程中，通过传感器感知到在其规划路线上存在静态或动态障碍物时，按照 一定的算法实时更新路径，绕过障碍物，最后达到目标点。
本文作者张玉坤/刘伟，来自北邮人机与认知实验室。路径规划技术是扫地机器人研究的核心内容之一，机器人定位与环境地图构建就是为路径规划服务的，本文是扫地机器人路径规划中的定位。 相信屏幕前的各位看官应该都
既能准确计算进出人数，又能有效过滤掉干扰物体（如推车、行李箱、人员徘徊、拥挤及躯体重叠、人员经过未进入等，另外用户也需要有特殊应用，比如身高低于1.2米的儿童进出不计数等），使得客流统计准确率号称可以达到97%以上。
谈到移动机器人，大家第一印象可能是服务机器人，实际上无人驾驶汽车、可自主飞行的无人机等等都属于移动机器人范畴。它们能和人一样能够在特定的环境下自由行走/飞行，都依赖于各自的定位导航、路径规划以及避障等功能，而视觉算法则是实现这些功能关键技术。
随着计算机技术和光电技术的发展，机器视觉技术应运而生。在图像处理技术领域中，有一种采用 CCD摄像机作为图像传感器采集数据的非接触式测量方法，这种方法具有精度高、速度快、成本低等诸多优点，在三维测量方面具有广泛的应用前景。双目测距技术运用两个摄像头对同一场景进行拍摄，从而产生图像视差，然后通过该视差建立物体距离测量模型，从而实现景物距离的实时计算。
人工智能浪潮下，智能家居产品层出不穷，但纵观行业发展能真正走入家庭中的产品屈指可数，而扫地机器人却是其中的“网红产品”。
优必选科技是全球顶尖的人工智能和人形服务机器人研发、制造和销售为一体的高科技创新企业。定位导航是优必选科技的核心技术战略方向之一。经过数年的技术积累，现在已拥有多线激光SLAM、单线激光SLAM、单双目视觉SLAM、导航规划控制、多目视觉SLAM、UWB定位、人工设计标识定位、数据融合定位等全链路的机器人定位导航技术。 优必选利用如上技术积累为家居、教育、医疗、导购、展览、安防、巡检等领域提供相应的机器人工程解决方案。与此同时，公司也以开放的心态，期待与业内同行朋友们共同探讨定位导航技术未来的发展方向，共同
工业4.0时代，三维机器视觉备受关注，目前，三维机器视觉成像方法主要分为光学成像法和非光学成像法，这之中，光学成像法是市场主流。
双目立体视觉，由两个摄像头组成，像人的眼睛能看到三维的物体，获取物体长度、宽度信息，和深度的信息；单目视觉获取二维的物体信息，即长度、宽度。
如今科技发展日新月异，随着机器人、AR/VR等人工智能领域的不断发展，视觉SLAM也取得了惊人的发展。本文就视觉SLAM的定义、研究分类、模块、工作原理及应用方向等方面做一个视觉SLAM的技术简述。
人类具有一双眼睛，对同一目标可以形成视差，因而能清晰地感知到三维世界。因此，计算机的一双眼睛通常用双目视觉来实现，双目视觉就是通过两个摄像头获得图像信息，计算出视差，从而使计算机能够感知到三维世界。一个简单的双目立体视觉系统原理图如图 1 所示。
---- 新智元报道 编辑：张乾 【新智元导读】近日，高仙宣布完成A轮千万级美元融资，将持续投入预算用于SLAM2.0的研究和探索。目前，高仙自主移动导航系统在国内的市场占比已达到60%。新智元对高仙创始人程昊天进行了专访。 国内最早从事基于SLAM技术研究的机器人公司高仙近日宣布完成A轮千万级美元融资，由蓝驰创投领投，七海跟投。 高仙成立于2013年，以SLAM2.0技术体系为核心，技术方案以语义分析、机器学习为基础，结合云端实时信息处理以及专为多传感器融合而开发的专业算法体系，真正实现了SLA
双目立体视觉一直是机器视觉研究领域的发展热点和难点，“热”是因为双目立体视觉有着及其广阔的应用前景，且随着光学、计算机科学等学科的不断发展，双目立体技术将不断进步直到应用到人类生活的方方面面。“难”则是因为受到摄像机、镜头等硬件设备及一些相关算法的限制，双目立体视觉的研究及如何更好的应用到生产实际中仍有待在座的各位去进行突破。
最近在看三维重建方面的论文，进行一下知识总结。 三维重建技术 三维重建技术就是要在计算机中真实地重建出该物体表面的三维虚拟模型，构建一个物体完整的三维模型，大致可以分为三步： 利用摄像机等图像采集设备对物体的点云数据从各个角度釆集，单个摄像机只能对物体的一个角度进行拍摄，要获得物体表面完整信息，需要从多个角度对物体拍摄； 将第一步获得的各视角点云数据变换到同一个坐标系下，完成多视角点云数据的配准； 根据配准好的点云数据构建出模型的网格表面。 三维重建方法 目前根据重建方式的不同，主要有以下几种重建方法： 双
在这项工作中，本文提出了一个基于几何的方法和深入学习的单目视觉里程计（VO）算法。大多数现有的优异性能的VO/SLAM系统都基于几何学特征的算法，必须针对不同的应用场景进行精心设计才能达到较好的效果。此外，大多数单目系统都存在尺度漂移问题。最近的一些深度学习工作以端到端的方式实现VO功能，但是这些深度系统的性能仍然无法与基于几何的方法相比。在这项工作中，我们回顾了VO的基础知识，并探索了如何将深度学习与极线几何和透视投影（PnP）方法相结合。具体地说，我们训练了两个卷积神经网络（CNNs）来估计单目深度和并且输出双目视觉中的光流特征。在深度预测的基础上，我们设计了一种简单而稳健的帧到帧VO算法（DF-VO），其性能优于纯深度学习和基于几何的方法。更重要的是，我们的尺度一致的单视角深度CNN系统不受尺度漂移问题的影响。在KITTI数据集上的大量实验表明了系统的鲁棒性，详细的研究表明了系统中不同因素的影响。
3D人脸识别的市场正在逐渐打开，相较于当前的2D识别，这种主动式，不易受光线影响的识别方式，也涌入了不少新入局者。
在现实生活中，越来越多的行业用到了摄像头，像直播、监控等等，而在当下，因为某些物理原因，普通摄像头已经不能够满足行业发展的需求。 不论是成像技术，亦或是三维感知，其实都属于深度感知的范畴。虽然目前市场
人类通过眼睛来认知周围的环境，同样的，智能硬件也需要一双“眼睛”，以实现定位导航，认知周围环境。
无人机单机智能已经发展到相当不错的水平，不仅可以执行避障，可以建图，还可以自主的执行很多任务，比如说对人的追踪、对未知环境探索。虽然无人机单机它已经发挥了很大的作用，但是单机能做的事情比较有限，会受到数量限制。
雷锋网按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
雷锋网 AI 科技评论按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
可以使用卡尔曼滤波（Kalman Filter）整合GPS和IMU的优势。通过GPS和IMU可以为车辆定位提供既准确有足够实时的位置更新。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，谷歌，DeepMind，Uber，微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳，向我们零距离展示国外人工智能震撼人心、撬动地球的核心所在。在此之前雷锋网将网罗全国顶尖的人工智能和机器人专家和各大公司的首席科学家，同这些国际大拿同台交流。如果你不想错过这个机会，请用邮件直戳我心，lizongren@leiphone.com 各大高校的院士，教授，博士后，博士们经常在各种峰会上分享他们在学术研究，实验室
这方面一直是计算机视觉的研究热点，并且已经有了不错的成果！本人研究生阶段主要做三维重建，简单写一些自己所了解的。
本文报告介绍了水下仿生机器人的设计，从作业臂系统、运动控制、环境自主感知与导航和三个方面介绍了目前的研究现状，同时带来了研究团队在这些关键问题上的最新研究成果，最后介绍整个水下抓取自主作业控制流程。
一直都想写一写这个主题，但是，一直都感觉有点虚，也没有去整理。在网上搜了一下，发现大多数都是转来转去，看着也是似懂非懂的，让人很老火。所以，我就按照自己的理解，尽量简单易懂一点，也便于以后的应用。如有不足或者错误之处请指出，还请指出。
国庆最后一天，知名「硬核」up主稚晖君展示了一款自己从零到一设计的小型高精度六轴机械臂Dummy。
计算机视觉入门的一些综述类文章和经典pdf书籍，【3D视觉工坊】按照不同领域帮大家划分了下，涉及图像处理、计算机视觉、自动驾驶、立体视觉、深度估计、姿态估计、OpenCV、SLAM、点云处理、多视图几何、三维重建等~ 综述类文章 双目视觉的匹配算法综述 基于立体视觉深度估计的深度学习技术研究（综述） 单目图像的深度图估计：综述 机器视觉表面缺陷检测综述 A Review on Object PoseRecovery: from 3D Bounding Box Detectors to Full 6D Pos
人工智能快速发展的今天，图像视频识别在深度学习的加持下在各行各业广泛落地。相较于2D计算机视觉，3D计算机视觉因为具有额外的深度信息，可以轻松处理机器视觉中很多2D维度难以解决的问题。最近几年，3D成像与3D计算机视觉算法得到了快速发展。在以激光雷达，结构光，TOF，双目立体视觉为代表的主要技术路线上都涌现出一些不错的公司和产品，依托三维点云数据在如工业质检、精确测量、机械臂引导、物体定位、自动驾驶等场景进行落地。
近日，来自国防科技大学等单位的学者提出了新型双目超分辨算法，充分利用了左右图的信息提升图像超分辨效果；
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