9、变焦辅助立体匹配与ROS和立体视觉协作系统解析

变焦辅助立体匹配与ROS和立体视觉协作系统解析

1. 引言

在当今科技领域，具有自动决策能力的视觉系统备受关注。这类系统依据传感器收集的数据进行决策，传感器主要用于获取深度数据，以实现静态和动态物体的3D坐标定位、机器人导航的路径规划、地形分析以及障碍物检测等功能。

视觉技术由传感器阵列和算法共同定义，深度估计常用的测量系统有激光扫描和图像处理，它们的优势取决于具体应用场景。图像处理常用于高速处理和大数据量场景，而激光扫描则适用于对精度要求较高的场景。

常见的深度估计技术包括：
- RADAR和SONAR：适用于长距离检测。
- LiDAR：数据采集能力强，但检测距离相对较短。
- 旋转光学扫描仪（ROS）：精度高，数据量小。
- 单目深度估计：复杂度高。
- 双目深度估计：利用立体视觉和三角测量原理。
- 多相机深度估计：具备运动检测能力，但计算成本高。

在本项目中，选择了双目深度估计（立体视觉）和ROS进行协作。立体视觉比单目深度估计更稳健，因为其深度估计的理论模型更简单；同时比多相机深度估计更简单，计算成本更低。而ROS用于激光扫描，相较于LiDAR和RADAR，它具有高精度、低成本和低复杂度的优势。

ROS能够以直角坐标定位场景中的元素，目前已应用于机器人导航、结构健康监测、人体扫描和植被测量等领域。虽然LiDAR和ROS都属于激光扫描系统，但定位点的方式不同。LiDAR和RADAR通过飞行时间定位点，而ROS使用三角测量，因此其工作所需的子系统也有所不同。所有激光技术都需要一个敏感接收器来区分激光脉冲带宽与其他可能产生噪声的光源，但LiDAR和RADAR还需要额外的系统来