视觉与红外结合的移动机器人避障策略：光流法与红外测距的应用

避障移动机器人是一种智能机器人设计，其核心在于如何让机器人在不确定的环境中自主导航并避开障碍物。本研究聚焦于结合视觉传感器和红外线测距传感器的技术方案。首先，视觉传感器，特别是单目或双目视觉，用于获取环境中的二维图像信息，虽然能提供广阔的探测范围，但单目视觉缺乏深度信息，而双目视觉虽能提供三维信息但实时性较差。另一方面，测距传感器，如红外线传感器，具有较短的探测范围且依赖单一数据可能难以精确规划避障路径。 为了克服这些局限，研究者提出了将单目视觉与红外线测距传感器相结合的方法。通过光流法处理视觉传感器获取的连续图像序列，能够捕捉到机器人前方障碍物的运动信息，形成光流场，从而估计障碍物的位置和速度。这种方法弥补了单目视觉的深度感知不足，并提高了避障的准确性。 光流法是基于图像中景物相对位置变化的原理，通过计算像素点在图像平面上的运动速度，构建了一个速度矢量场。通过解析光流约束方程，可以确定机器人周围的动态环境。同时，红外线测距传感器提供的距离信息作为补充，提供了更全面的障碍物距离信息，使得避障决策更为精确。 研究人员利用这两个传感器的数据，制定避障策略，实时调整机器人的运动路径，确保其能够在复杂环境中安全行进。实验结果验证了这种结合视觉与红外传感器的避障方法在性能上优于单纯依赖视觉或测距传感器的解决方案，实现了更有效的自主避障。 避障移动机器人的设计是多传感器融合应用的典型例子，展示了在解决不确定环境中移动机器人避障问题上的创新思维和技术突破。这种结合不同传感器的优势，不仅提高了避障的准确性，还提升了系统的实时性和鲁棒性，为未来的智能机器人发展提供了新的可能性。