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具身智能机器人双目视觉与深度感知技术指南.docx
资料介绍
具身智能机器人双目视觉与深度感知技术指南
1 概述
双目视觉通过两个相机模拟人眼，从视差中计算深度信息，是机器人3D感知的重要技术路线。相比ToF和结构光，双目视觉成本低、功耗小、适合户外，但计算量大、弱纹理场景精度差。本文介绍双目视觉系统的搭建、标定和深度估计算法。
2 硬件选型
相机传感器推荐Sony IMX219或IMX477（全局快门，适合运动场景），分辨率1280×720以上，帧率30-60fps。基线长度基线越长，深度精度越高，但视野重叠区域越小。室内推荐基线60-120mm，室外推荐基线120-200mm。镜头焦距4-8mm，视场角60°-90°，推荐低畸变镜头。
3 双目标定
使用棋盘格标定板，采集20-30对图像，使用OpenCV或Kalibr工具标定。标定内容包括：单目内参（焦距、主点、畸变系数）、双目外参（旋转矩阵、平移向量）、立体校正参数（使左右图像行对齐）。
4 深度估计
立体匹配是双目深度估计的核心步骤。BM算法速度快但精度低，适合实时应用；SGBM算法精度高、速度适中，是推荐方案；深度学习匹配（如RAFT-Stereo、PSMNet）精度最高，但需要GPU加速。视差优化匹配后通过左右一致性检查、中值滤波、亚像素插值优化视差图。深度计算根据三角测量原理，深度Z = (f × B) / d，其中f为焦距，B为基线，d为视差。
5 点云生成
将深度图转换为3D点云，每个像素(u,v)对应三维点(X,Y,Z)。使用PCL库进行点云滤波、降采样和配准。点云可用于SLAM建图、避障和物体识别。
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