算法1：深度信息提取的原理是使用两个平行的摄像头对空间中的每个点进行三角测量。
通过匹配左右摄像机中成像点的位置，可以计算空间中相应三维点的距离。
机器人希望通过多个图像获得目标的三维坐标。
双目视觉技术中更重要的任务是执行图像匹配。
首先，明确物体在左右图像中的匹配点，然后获得每个点的视差和深度信息。
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双目立体视觉具有设备简单，价格低廉，精度高，速度快的优点，并且可以在不接触物体的情况下计算距离和深度信息。
它在无人机电力线检查和工业建筑机器人中具有重要的应用。
算法2：定位和导航。
机器人导航是一个相对复杂的系统。
涉及的技术如下：·视觉里程计VO； ·使用VO和深度图绘制地图； ·重新定位，从已知地图中识别当前位置； ·闭环检测并消除VO的闭环误差； ·全球导航； ·避免视觉障碍； ·侦察，识别房间中的物体并添加标签。
简而言之，它是在机器人周围的环境上执行光学处理。
首先，使用相机收集图像信息，压缩收集的信息，然后将其反馈到由神经网络和统计方法组成的学习子系统，然后进行学习。
该子系统将收集的图像信息与机器人的实际位置链接到完成机器人的自主导航和定位功能。
这种称为SLAM（同时定位和映射）的方法是移动机器人智能水平的最佳体现。
同步映射和定位的能力通常被视为机器人实现自治的关键前提。
当前常用的SLAM技术主要分为两类，一类是基于视觉传感器的VSLAM，另一类是基于激光传感器的激光SLAM。
Visual SLAM特别是指将深度相机（例如相机和Kinect）用于室内导航和探索；到目前为止，室内视觉SLAM还处于研究阶段，还远远没有达到实际应用的水平。
激光SLAM技术相对成熟，是目前最稳定，最可靠的高性能SLAM方法。
算法3：避障导航解决的问题是引导机器人接近目标。
当机器人没有地图时，接近目标的方法称为视觉避障技术。
避障算法解决的问题是基于视觉传感器的数据避开静态障碍物和动态障碍物，但仍保持向目标方向的运动，并实时自主导航。
有许多避障算法。
传统的导航避障方法，例如可见法，网格法，自由空间法和其他算法，可以在已知障碍信息的情况下解决避障问题，但是当障碍信息未知或可接受障碍物移动时，传统的导航方法通常不能很好地解决避障问题，或者根本无法避开障碍。
在现实生活中，大多数情况下，机器人所处的环境是动态的，可变的且未知的。
为了解决上述问题，人们在计算机和人工智能领域引入了一些算法。
同时，由于处理器计算能力的提高和传感器技术的发展，使得在移动机器人平台上执行一些复杂的算法计算变得更加容易，从而产生了一系列智能避障方法，其中比较流行的一种分别是：算法，神经网络算法，模糊算法等。
原始标题：技术|移动机器人的三种常见视觉算法文章来源：[微信公众号：机器人创新生态学]欢迎您关注！请指出转载文章的来源。
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