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　　人工智能和機器人領域著名的莫拉維克悖論表示：和傳統(tǒng)假設不同，對計算機而言，實現(xiàn)邏輯推理等人類高級智慧只需要相對很少的計算能力，而實現(xiàn)感知、運動等低等級智慧卻需要巨大的計算資源。

　　已經(jīng)在“人類最后智力驕傲”上碾壓人類的GoogleDeepMind的人工智能程序AlphaGo，卻連挪動一枚小小的棋子都需要人類幫助才能完成，是莫拉維克悖論有力的證明，讓計算機在智力測試或者下棋中展現(xiàn)出一個成年人的水平是相對容易的，但是要讓計算機有如一歲小孩般的感知和行動能力卻是相當困難。

　　而在機器人系統(tǒng)中，自主導航是一項核心技術，是賦予機器人感知和行動能力的關鍵。下面為大家盤點一下自主移動機器人常用的四種導航定位方法。

　　1、視覺導航定位

　　在視覺導航定位系統(tǒng)中，目前國內(nèi)外應用較多的是基于局部視覺的在機器人中安裝車載攝像機的導航方式。在這種導航方式中，控制設備和傳感裝置裝載在機器人車體上，圖像識別、路徑規(guī)劃等高層決策都由車載控制計算機完成。

　　視覺導航定位系統(tǒng)主要包括：攝像機（或CCD圖像傳感器）、視頻信號數(shù)字化設備、基于DSP的快速信號處理器、計算機及其外設等。現(xiàn)在有很多機器人系統(tǒng)采用CCD圖像傳感器，其基本元件是一行硅成像元素，在一個襯底上配置光敏元件和電荷轉移器件，通過電荷的依次轉移，將多個象素的視頻信號分時、順序地取出來，如面陣CCD傳感器采集的圖像的分辨率可以從32×32到1024×1024像素等。

　　視覺導航定位系統(tǒng)的工作原理簡單說來就是對機器人周邊的環(huán)境進行光學處理，先用攝像頭進行圖像信息采集，將采集的信息進行壓縮，然后將它反饋到一個由神經(jīng)網(wǎng)絡和統(tǒng)計學方法構成的學習子系統(tǒng)，再由學習子系統(tǒng)將采集到的圖像信息和機器人的實際位置聯(lián)系起來，完成機器人的自主導航定位功能。