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基于全局视觉的移动机器人导航系统研究的综述报告
随着机器人技术不断地发展和普及，机器人的导航系统也变得越来越智能和复杂。全局视觉是一个现代机器人导航系统中常用的技术，通过使用如摄像机、激光传感器等视觉设备，基于物体的几何特征，确定机器人在环境中的位置和姿态，进行导航和路径规划。本文将介绍移动机器人导航系统的全局视觉技术以及相关研究成果和发展前景。
移动机器人导航系统的全局视觉技术可以分为两类：基于三维建模和基于二维图像。基于三维建模的方法通过跟踪环境中的三维物体，计算机可以建立一个三维环境模型。当机器人移动时，计算机会根据机器人相对于环境的位姿变化来估计机器人的位置和姿态。基于二维图像的方法则是在环境中以二维的方式来识别并跟踪物体，以此来实现导航和路径规划。
全局视觉技术在移动机器人导航系统上的研究取得了很多成果。其中，一些主要的研究成果包括以下几个方面：
1.基于三维建模的方法：在一个环境中，通过使用激光扫描等设备，构建一个三维环境地图，机器人可以通过这个地图来定位自己的位置。在此基础上，学者们开发了一些基于轨迹匹配、概率分布和蒙特卡罗方法的算法，提高了机器人在环境中的导航精度和鲁棒性。
2.基于二维图像的方法：根据机器人在环境中的位置和姿态，将机器人的视野中的二维图像与环境中的二维地图进行匹配，从而确定机器人在环境中的位置和姿态。一些研究还探索了基于光流、视差和SIFT等技术的图像匹配算法，提高了机器人在环境中的导航精度和鲁棒性。
3.基于深度学习和机器学习的方法：当前，深度学习技术已经成为机器人导航系统中的热门研究方向之一。通过训练深度神经网络，使其对环境中的物体和空间结构进行识别和学习，从而实现更加精确的导航和定位。
以上研究成果的不断发展和创新，使得全局视觉技术在移动机器人导航系统中具有广阔的应用前景。当前，移动机器人导航系统的全局视觉技术已广泛应用于工业自动化、家庭服务机器人、医疗护理领域等。在未来，全局视觉技术有望进一步发展，结合机器人的机械控制、感知和决策等方面，实现更加智能化的移动机器人导航和操作。