算法1：深度信息提取的原理是使用兩個平行的攝像頭對空間中的每個點進行三角測量。
通過匹配左右攝像機中成像點的位置，可以計算空間中相應三維點的距離。
機器人希望通過多個圖像獲得目標的三維坐標。
雙目視覺技術中更重要的任務是執行圖像匹配。
首先，明確物體在左右圖像中的匹配點，然后獲得每個點的視差和深度信息。
。
雙目立體視覺具有設備簡單，價格低廉，精度高，速度快的優點，并且可以在不接觸物體的情況下計算距離和深度信息。
它在無人機電力線檢查和工業建筑機器人中具有重要的應用。
算法2：定位和導航。
機器人導航是一個相對復雜的系統。
涉及的技術如下：·視覺里程計VO； ·使用VO和深度圖繪制地圖； ·重新定位，從已知地圖中識別當前位置； ·閉環檢測并消除VO的閉環誤差； ·全球導航； ·避免視覺障礙； ·偵察，識別房間中的物體并添加標簽。
簡而言之，它是在機器人周圍的環境上執行光學處理。
首先，使用相機收集圖像信息，壓縮收集的信息，然后將其反饋到由神經網絡和統計方法組成的學習子系統，然后進行學習。
該子系統將收集的圖像信息與機器人的實際位置鏈接到完成機器人的自主導航和定位功能。
這種稱為SLAM（同時定位和映射）的方法是移動機器人智能水平的最佳體現。
同步映射和定位的能力通常被視為機器人實現自治的關鍵前提。
當前常用的SLAM技術主要分為兩類，一類是基于視覺傳感器的VSLAM，另一類是基于激光傳感器的激光SLAM。
Visual SLAM特別是指將深度相機（例如相機和Kinect）用于室內導航和探索；到目前為止，室內視覺SLAM還處于研究階段，還遠遠沒有達到實際應用的水平。
激光SLAM技術相對成熟，是目前最穩定，最可靠的高性能SLAM方法。
算法3：避障導航解決的問題是引導機器人接近目標。
當機器人沒有地圖時，接近目標的方法稱為視覺避障技術。
避障算法解決的問題是基于視覺傳感器的數據避開靜態障礙物和動態障礙物，但仍保持向目標方向的運動，并實時自主導航。
有許多避障算法。
傳統的導航避障方法，例如可見法，網格法，自由空間法和其他算法，可以在已知障礙信息的情況下解決避障問題，但是當障礙信息未知或可接受障礙物移動時，傳統的導航方法通常不能很好地解決避障問題，或者根本無法避開障礙。
在現實生活中，大多數情況下，機器人所處的環境是動態的，可變的且未知的。
為了解決上述問題，人們在計算機和人工智能領域引入了一些算法。
同時，由于處理器計算能力的提高和傳感器技術的發展，使得在移動機器人平臺上執行一些復雜的算法計算變得更加容易，從而產生了一系列智能避障方法，其中比較流行的一種分別是：算法，神經網絡算法，模糊算法等。
原始標題：技術|移動機器人的三種常見視覺算法文章來源：[微信公眾號：機器人創新生態學]歡迎您關注！請指出轉載文章的來源。
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