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機器人視覺系統是指用計算機來實現人的視覺功能，也就是用計算機來實現對客觀的三維世界的識別。人類接收的信息70%以上來自視覺，人類視覺為人類提供了關于周圍環境 最詳細可靠的信息。 人類視覺所具有的強大功能和完美的信息處理方式引起了智能研究者的極大興趣，人們希望以生物視覺為藍本研究一個人工視覺系統用于機器人中，期望機器人擁有類似人類感受環境的能力。機器人要對外部世界的信息進行感知，就要依靠各種傳感器。就像人類一樣，在機器人的眾多感知傳感器中，視覺系統提供了大部分機器人所需的外部相 界信息。因此視覺系統在機器人技術中具有重要的作用。 據羿戓設計所了解，依據視覺傳感器的數量和特性，目前主流的移動機器人視覺系統有單目視覺、雙目立體視覺、多目視覺和全景視覺等。 單目視覺 單目視覺，單目視覺系統只使用一個視覺傳感器。單目視覺系統在成像過程中由于從三維客觀世界投影到N維圖像上，從而損失了深度信息，這是此類視覺系統的主要缺點( 盡管如此，單目視覺系統由于結構簡單、算法成熟且計算量較小，在自主移動機器人中已得到廣泛應用，如用于目標跟蹤、基于單目特征的室內定位導航等。同時，單目視覺是其他類型視覺系統的基礎，如雙目立體視覺、多目視覺等都是在單目視覺系統的基礎上，通過附加其他手段和措施而實現的。 雙目立體視覺 雙目立體視覺。雙目視覺系統由兩個攝像機組成，利用三角測量原理獲得場景的深度信息，并且可以重建周圍景物的三維形狀和位置，類似人眼的體視功能，原理簡單。雙目 視覺系統需要精確地知道兩個攝像機之間的空間位置關系，而且場景環境的3D信息需要兩 個攝像機從不同角度，同時拍攝同一場景的兩幅圖像，并進行復雜的匹配，才能準確得到 立體視覺系統能夠比較準確地恢復視覺場景的三維信息，在移動機器人定位導航、避障和地圖構建等方面得到了廣泛的應用用。然而，立體視覺系統的難點是對應點匹配的問題，該問題在很大程度上制約著立體視覺在機器人領域的應用前景。 多目視覺系統 多目視覺系統。多目視覺系統采用三個或三個以上攝像機，三目視覺系統居多，主要用來解決又目立體視覺系統中匹配多義性的問題，提高匹配精度。多目視覺系統最早由莫拉維克研究，他為"Stanford Cart"研制的視覺導航系統采用單個攝像機的“滑動立體視覺”來實現，雅西達提出了三目立體視覺系統解決對應點匹配的問題，真正突破了《目立體視覺系統的局限，并指出以邊界點作為匹配特征的三目視覺系統中，其三元的配的準確率比較高，艾雅湜提出了用多邊形近似宕的邊界點段作為特征的三目匹配算法，并用到移動機器人中，取得了較好的效果，三目視覺系統的優點是充分利用了第三個攝像機的信息，減少了錯誤匹配，解決了雙目視覺系統匹配的多義性，提高了定位精度，但三目視覺系統要合理安置三個攝像機的相對位置，其結構配置比雙目視覺系統更煩瑣，而且匹配算法更復雜需要 消耗更多的時間，實時性更差。 全景視覺 全景視覺，全景視覺系統是具有較大水平視場的多方向成像系統，突出的優點是有較大的視場，可以達到360度，這是其他常規鏡頭無法比擬的，全景視覺系統可以通過圖像拼的方法或者通過折反射光學元件實現。圖像拼接的方法使用單個或多個相機旋轉，對場景進行大角度掃描，獲取不同方向上連續的多幀圖像，再用拼接技術得到全景圖。折反射全景視覺系統由CCD攝像機、折反射光學元件等組成，利用反射鏡成像原理，可以觀察360度場景，成像速度快，能達到實時要求，具有十分重要的應用前景，可以應用在機器人導航中。全景視覺系統本質上也是一種單目視覺系統，也無法得到場景的深度信息。其另一個特點是獲取的圖像分辨率較低，并且圖像存在很大的畸變，從而會影響圖像處理的穩定性和精度。在進行圖像處理時首先需要根據成像模型對畸變圖像進行校正，這種較正過程不但會影響視覺系統的實時性，而且還會造成信息的損失。另外這種視覺系統對全景反射鏡的加工精度要求很多，若雙曲反射鏡面的精度達不到要求，利用理想模型對圖像校正則會存在較大偏差。 混合視覺系統 混合視覺系統，混合視覺系統吸收各種視覺系統的優點，采用兩種或兩種以上的視覺系統組成復合視覺系統，多采用單目或雙目視覺系統，同時配備其他視覺系統。全景視覺系統由球面反射系統組成，其中全景視覺系統提供大視角的環境信息，雙目立體視覺系統和激光測距儀檢測近距離的障礙物，清化大學的朱志剛使用一個攝像機研制了多尺度視覺傳感系統POST,實現了雙目注視、全方位環視和左右兩側的時代全景成像，為機器人提供了導航。全景視覺系統具有全景視覺系統視場范圍大的優點，同時又具備雙目視覺系統精度高的長處，但是該類系統配置復雜，費用比較高。 在不久的將來，機器人時代一定會徹底走入我們的生活，有興趣入行未來前沿產業的朋友，可以關注我們機器人網，及時獲取機器人、人工智能、大數據、云計算和物聯網、區塊鏈等前沿資訊和基礎知識，讓我們一起攜手，引領科技未來。 
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