無人機導航可以看做是機器人對若何平安、快捷天達到方針地位停止計劃的進程，它次要依賴于以后的情況跟地位。為了順利完成預約使命，無人機必需充足相識其形態，包羅地位、導航速率、航向和起點跟方針地位。
到目前為止，曾經提出了各類導航方式，次要分為三類：慣性導航、衛星導航跟基于視覺的導航。然而，這些方式皆不是完美的；是以，依據無人機的具體任務，采取適合的無人機導航系統是至關重要的。
跟著計算機視覺技巧的飛速發展，基于視覺的導航成為自立導航的一個次要研討標的目的。起首，視覺傳感器可能供給豐碩的情況在線信息；第二，視覺傳感器高度敏感抗干擾能力強，得當感知靜態情況；第三，大多數視覺傳感器是主動傳感器，那也阻撓了傳感體系被檢測到。
視覺導航利用視覺傳感器。與GPS、激光閃電、超聲波傳感器等傳統傳感器比擬，視覺傳感器可以獲得豐碩的情況信息，包羅顏色、紋理等視覺信息。
同時，它們更自制、更容易布置，是以基于視覺的導航已成為研討范疇的熱點。如圖2所示，視覺傳感器平常包羅以下幾種：
單目相機
平面相機
分揀機器人簡圖RGB-D相機
魚眼相機
單目相機特殊合用于松散性跟最小重量至關重要的使用，另外，較低的價錢跟靈巧的布置使其成為無人機的不錯取舍。然而，單目相機沒法取得深度圖。平面相機實際上是裝置正在鉆機上的一對不異的單目相機，那意味著它不只供給單個相機可以供給的一切功用，并且借供給從兩個視圖中受益的額定功用。最緊張的是，它可以基于視差原理而不是紅外傳感器的資助去估量深度圖。RGB-D相機可以借助紅外傳感器同時獲得深度圖跟可見光圖象，但因為規模有限，它們平常用于室內環境。魚眼相機是單目相機的一種變體，它供給寬視角，關于龐大情況中的避障很有吸引力。
全自動無人分揀機器人分揀機器人工藝流程視覺定位與制圖
思量到導航、視覺定位跟輿圖體系中利用的情況跟先驗信息，可以大抵分為三類：無輿圖體系、基于輿圖的體系跟輿圖構建體系。
無輿圖體系正在不已知輿圖的環境下履行導航，而無人機僅經由過程提取已窺察到的情況中的分歧特點去導航。現階段，無輿圖體系中最常用的方式是光流方式跟特點跟蹤方式。
基于輿圖的體系正在輿圖中預先界說情況的空間布局，使無人機存在繞行行動跟運動計劃才能停止導航。平常，有兩種類型的輿圖：八叉樹輿圖跟占用網格地圖。分歧類型的輿圖能夠包括分歧水平的細節，從完全情況的3D模子到情況元素的互連。
有時，因為情況限定，很難利用預先存在的精確情況輿圖停止導航。并且，正在一些緊急情況下，事先取得方針區域的輿圖是不切實際的。是以正在這類環境下，正在航行的同時構建輿圖將是一個更具吸引力跟服從的解決方案。輿圖構建體系已廣泛應用于自立跟半自立范疇，而且跟著視覺同步定位跟建圖技巧的快捷開展而變得愈來愈風行。
分揀機器人的出現障礙物檢測與避障
避障是自立導航不可或缺的模塊，由于它可以檢測并供給四周障礙物的根本信息，削減碰撞危險和飛行員的操縱毛病。是以，它可以大大增加無人機的自主性。
避障的方式次要有兩種：基于光流的方式跟基于SLAM的方式。基于光流，它可能天生部分信息流并取得圖象的深度。這類方式模擬了人眼的機制，即視場中的物體跟著你的距離越來越近而變大。基于這個原理，它可以經由過程比力接連圖象去檢測障礙物，并找出障礙物是不是越來越近。
然而，基于光流的方式沒法取得正確的距離，那能夠會限定正在某些特定使命中的利用。相比之下，基于SLAM的方式可以經由過程龐大的SLAM算法供給正確的器度輿圖，是以無人機可以導航跟避開存在更多情況信息的障礙物。
門路計劃
京東的分揀機器人是哪個廠家的門路計劃是無人機導航中的一項緊張使命，它是指依據一些性能指標（如最低事情本錢、最短航行工夫、最短航行門路）探求從出發點到方針面的最好門路。而正在這個進程中，無人機須要避開障礙物。依據用于計較最優門路的情況信息類型，該問題可以分為兩類：全局門路計劃跟部分門路計劃。兩種門路計劃方式的解釋如圖4所示。
分揀機器人速度多少轉圖4全局跟部分門路計劃
全局門路計劃器須要構建輿圖內的肇端地位跟方針地位去計較初始門路，是以全局輿圖也稱為靜態輿圖。全局門路計劃常用的算法包羅啟發式搜刮方式跟一系列智能算法。
部分門路計劃基于部分情況信息跟無人機自身的形態估量，致力于靜態計劃部分門路而沒有產生碰撞。因為靜態情況中物體的運動等沒有肯定因素，靜態情況中的門路計劃成為一個高度龐大的問題。正在這類環境下，門路計劃算法須要適應環境的靜態特性，經由過程各類傳感器獲得情況未知部門的信息。
只管無人機與空中移動機器人同享近似的導航解決方案，但正在波及基于視覺的無人機導航時，咱們依然面對許多應戰。無人機須要實時處理大批傳感器信息才氣平安不變航行，特別是圖像處理，大大增加了計較復雜度。是以，正在低功耗跟有限計算資源的約束下導航成為無人機的一大應戰。
分揀機器人的分類和特點物料分揀機器人零件圖分揀機器人結構圖