ccd视觉定位系统的工作原理与流程
ccd视觉定位由于数字图像处理和计算机视觉技术的飞速发展，越来越多的研究者采用摄像机作为全自主移动机器人的感知传感器。 这主要是因为传统的超声波和红外线传感器感知信息量有限，鲁棒性差，视觉系统可以弥补这些缺点
摄像机标定算法：传统的摄像机标定主要有Faugeras标定法、Tscai两步法、直接线性变换方法、含蓄的鼠平面标定法和Weng迭代法。 自标定包括基于Kruppa方程的自标定法、分层递阶自标定法、基于绝对二次曲面的自标定法和Pollefeys的模态约束法。 视觉标定包括tsdxmt的三正交平移法、令人担忧的蓝天平面正交标定法和Hartley旋转求内参数标定法。
ccd视觉定位算法：基于滤波器的定位算法主要有KF、SEIF、PF、EKF、UKF等。 也可以使用单眼视觉和里程表融合的方法。 以里程表读数为辅助信息，用三角法计算当前机器人坐标系中特征点的坐标位置。 这里的三维坐标计算需要在延迟1小时步骤的基础上进行。
定位算法的基本过程：相机获取的视频流(主要是灰度图像，在stereo VO中图像可以是彩色的，也可以是灰度的)，记录相机在时刻t和t 1获取的图像是It和It 1，相机的内部参数是相机
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