机器人视觉从图像识别到智能决策的技术革新
图像捕捉与处理
机器人的视觉系统通常由一台或多台摄像头组成，它们能够捕捉环境中的光线信息，转换为电信号后通过传感器进行处理。这些处理过程包括对光线强度的调整、去噪和增强，以提高图像质量。在此基础上，机器人还需要具备高效的计算能力来快速分析和理解这些数据。
深度感知与三维重建
深度感知是现代机器人视觉技术中的一项关键功能，它允许机器人不仅看到二维图像，还能检测物体在空间中的位置和距离。通过激光雷达（LIDAR）、结构化光（Structured Light）或者其他方法实现深度信息的获取，机器可以构建出更加精确的地理模型，从而更好地理解周围环境并做出决策。
目标识别与跟踪
目标识别是指自动辨认特定对象或场景，而目标跟踪则涉及持续监控并追踪已知目标的运动状态。这两项技术对于执行任务如货物分拣、自主导航等至关重要。例如，在工业生产中，机器人可以被训练来识别特定的零件，并根据其位置进行操作；在服务业中，则可能用于追踪客户或产品。
情景理解与推理
情景理解是一种更高层次的视觉功能，它要求机器人不仅能看到事物，还要能够解释它们之间的关系以及整个场景背后的意义。这通常涉及到自然语言处理（NLP）和知识表示学，因为它需要将观察到的数据映射到预先定义的情境模型中。此外，对于复杂情境下的决策还需具备一定程度的人工智能，如逻辑推理、规划算法等。
应用实例：无人驾驶车辆
无人驾驶汽车作为一种典型应用，其核心依赖于高度发达的视觉系统。这些车辆装有多个摄像头，可以同时捕捉前方道路、侧面行车道甚至天空中的飞鸟等信息。在高速移动的情况下，即使短暂失去了某些视频帧，也能够迅速恢复正常工作，这种能力得益于先进算法对动态环境变化进行实时预测和适应。此外，无人驾驶汽车还会利用雷达、激光扫描仪等传感设备提供额外信息，以增强其观察力并减少误判风险。
