基于机器视觉的可移动裂纹检测机器人是一款采用最新的图像处理技术与机器人嵌入式技术相结合的裂纹检测机器人。本设备旨在满足隧道、桥梁、道路、大坝等行业的裂纹分析检测需求，为行业用户提供代替传统人力的无人智能化作业解决方案，改善人工操作、危险系数高、成本高、效率低的行业痛点。该机器人驱动模块采用C语言和MDK编程实现自动避障。机器视觉模块，采用Python+OpenCV编程，通过CCD摄像头收集图像数据初步进行灰度化处理，利用Filter滤波处理生成最终图像。本设计可使用两种控制模式控制，第一种为自动检测模式，在该模式下机器采集的图像实时显示在LCD液晶屏上，并将图像保存在机器人的SD卡中，供后续的研究分析使用。第二种为监控检测模式，利用树莓派USB摄像头采集到的图像，经WIFI模块发送给上位机，并将靶定的裂纹位置坐标传输至上位机。本产品成本低、功耗小、检测对象多样化等多重优势。

VINS-Mono is a real-time SLAM framework for Monocular Visual-Inertial Systems. It uses an optimization-based sliding window formulation for providing high-accuracy visual-inertial odometry. It features efficient IMU pre-integration with bias correction, automatic estimator initialization, online extrinsic calibration, failure detection and recovery, loop detection, and global pose graph optimization. VINS-Mono is primarily designed for state estimation and feedback control of autonomous drones, but it is also capable of providing accurate localization for AR applications. This code runs on Linux, and is fully integrated with ROS. For iOS mobile implementation, please go to VINS-Mobile.

合成孔径视觉测距是多目视觉测量与单目视觉测量相结合的产物。合成孔径聚焦测距方法是一种通用的图像视觉方法，对光照、色彩、纹理等变化稳定性好，能实时处理，适用于复杂的交通管理工程，为车辆自动驾驶找到了一种新导航方法。利用小孔成像模型摄像机共面阵列获取图像序列，根据图像序列获取各距离段所对应的桶型失真和像差校正叠加图像，计算基准图像中每个像素的邻域与每一幅校正叠加图像中相应区域的相似测度，并选取相似测度随像差校正叠加图像变化的范围大于一预设阈值的像素作为可测距像素，相似度最大的校正叠加图像所对应的距离段即为该可测距像素对应目标点所处的距离段。实测数据表明该测距方法具有鲁棒性好，算法简单的优点。

此学习笔记，是我本人在学习单目视觉导航原理时，整理的一些网上论文资源，并做了适当的提炼。希望同学们可以在学习过程中，共同进步。

用Raspberry Pi 进行简单的视觉机器人控制

AGV视觉寻迹

AGV视觉导航设计方案-经典.docAGV视觉导航设计方案-经典.doc

移动机器人集人工智能、智能控制、信息处理、图像处理等专业技术于一体，成为当今机器人研究领域的热点之一。计算机视觉具有信息量丰富，信号探测范围广，获取信息完整等优点。近年来广泛应用于自主移动机器人领域，是自主移动机器人导航和避障的一个主要发展方向。 本课题研究的目的包括，设计并构建基于Raspberry Pi的视觉移动AGV控制系统，实现自主移动机器人的视觉导航功能。本论文完成如下几个方面的研究内容。机器人视觉导航图像处理算法设计，驱动部分设计，跟踪算法设计。 设计开发控制系统，实现摄像机视频流信息的获取。对于获取的摄像机的视频流信息，通过图像处理算法提取路面信息，并通过串口与下位机进行通信，下位机根据路径信息指定模糊控制算法。 本论文设计了基于视觉导航的自主移动机器人整体结构，包括机械结构和差速驱动控制系统的设计。为进一步研究基于视觉导航的自主移动机器人，提供了良好的实验平台。