视觉定位，路径规划，机器人行走等。
机器人家上了解到，机器人领域机器人视觉跟随的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有一些不同：机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的信息。所以，机器视觉的研究大概有这几块：
物体识别（Object Recognition）：在图像中检测到物体类型等，这跟 CV 的研究有很大一部分交叉机器人视觉跟随；
位姿估计（Pose Estimation）：计算出物体在摄像机坐标系下的位置和姿态，对于机器人而言，需要抓取东西，不仅要知道这是什么，也需要知道它具体在哪里；
相机标定（Camera Calibration）：因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标，我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态，这样才可以将物体位姿转换到机器人位姿。
当然，我这里主要是在物体抓取领域的机器视觉；SLAM 等其他领域的就先不讲了。
机器人视觉引导方案包括机器人视觉跟随：
1、单相机3D（SC3D TM）
2、结构光3D（SL3D TM）
3、环绕光3D（SR3D TM）
4、随机工件拾取（RBP TM）
5、工件ID识别
6、条形码识别
7、检测
工业机器人的视觉引导系统应用包含了以下的几个方面：自动的堆垛和自动卸跺；传送带的追踪；组件的装配；机器人的应用及其检测；机器人上下料；机器人的引导点胶等。
通过工业机器人视觉引导系统这几种方面，把相机安装在机器人的手臂上，随时跟随机器人的移动，相机可以通过一次拍摄定位出视野范围内的所有的产品，通过数据传输，引导机器人抓取，并摆放在设定好的位置上。
机器视觉系统，在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去。一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。
对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。
扩展资料
机器视觉系统工作过程
一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下：
1、工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。
2、图像采集部分按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。
3、摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。
4、摄像机开始新的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。
5、另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该与摄像机的曝光时间匹配。
6、摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。
7、图像采集部分接收模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接收摄像机数字化后的数字视频数据。
8、图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。
9、处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果或逻辑控制值。
10、处理结果控制流水线的动作、进行定位、纠正运动的误差等。
智能跟随系统采用微型天线整列和无线通信技术。
能精确测量人员佩戴的标签到跟随模块的距离以及角度机器人视觉跟随，无遮挡情况下测距精度可以到10厘米机器人视觉跟随，角度测量精度可以到5度，作用距离可以到20米，而且抗干扰能力强，不受光线等环境的影响，功耗低，体积小。
人员佩戴模块和机器人跟随模块通信的时候，通过电磁波的飞行时间测量出人员到机器人的距离，通过测量微型天线阵列上相位差来计算出人员相对机器人的方向,将这些信息送给机器人的处理器来调整运动控制单元，从而达到智能跟随的目的。
智能搬运机器人采用uwb跟随，通过与人协作，将机器的高效不知劳累，与人的灵活相结合。实现机器人视觉跟随了零散重物的高效安全搬运。
智通 财经 APP讯，盛视 科技 (002990.SZ)发布公告，于近日收到国家知识产权局下发的《授予发明专利权通知书》，发明创造名称为“一种基于人体特征提取与检索的机器人视觉跟随方法”，申请号/专利号：201810074898.5。
据悉，本专利涉及一种用于机器人的基于视觉的行人跟踪技术，可部署在各类机器人或各类自动运行的货物装载车上，该技术通过结合彩色图像和深度图像信息，利用人脸识别和行人识别确定机器人跟踪的目标人物，利用目标跟踪和行人重识别等技术检测并跟随目标人物，确保在复杂场景下其他行人穿梭时，依然能够找到目标人物，同时，利用深度图像信息追踪目标人物的运动速度，实现机器人速度的自动调节，使机器人可以与目标人物的速度相匹配。
此外，通过不断地优化算法及软件，实现在嵌入式终端上实时运行，使机器人可以在离线状态下实时跟随行人。
