在智能设备与自动化技术快速发展的当下，视觉定位已成为支撑机器人导航、自动驾驶等领域的核心技术。它通过视觉传感器捕捉环境图像，结合计算机视觉算法精准确定物体在三维空间的位置与姿态，为各类智能系统解决 “空间感知” 难题提供关键支撑。

一、视觉定位的核心技术原理

视觉定位的实现需经过三大核心步骤，每个环节均围绕 “精准感知空间位置” 展开：

特征提取与匹配 > 采集图像特征点（边缘、纹理等） > 与已知地图 / 场景模型比对 > 初步确定相对位置

例如在室内机器人导航中，系统会提取墙面纹理、家具边缘等特征，与预存室内地图匹配，快速锁定自身大致方位。

坐标转换 > 采用三角测距法 / 深度学习模型 > 将像素距离换算为物理坐标 > 确定物体实际位置与朝向

像自动驾驶车辆会通过摄像头捕捉车道线像素距离，借助三角测距法换算成车辆与车道边缘的实际物理距离，保障行驶轨迹精准。

误差修正 > 运用卡尔曼滤波 / SLAM 技术 > 动态调整定位数据 > 优化定位精度

无人机在飞行中受气流影响可能出现定位偏差，SLAM 技术可实时更新环境地图并修正位置，确保悬停与飞行精度。

二、视觉定位的技术分类

根据是否依赖预构建地图，视觉定位主要分为两类：

基于视觉地图的定位

需预先构建环境模型，定位时直接与模型比对。如 RoboCon 竞赛中，机器人通过匹配场地预设的场线模板，实现任务区域精准定位。

无先验地图的定位

无需提前建图，通过实时提取图像特征并动态建图完成定位。典型技术为 SLAM，适用于未知环境探索，如探险机器人在陌生洞穴中自主定位。

三、视觉定位的核心功能

视觉定位通过多维度能力，为智能系统提供稳定的空间感知支持：

环境感知与位置计算

摄像头采集标志性建筑、地形等图像特征，与预存地图比对实现定位。例如物流机器人通过识别货架图像特征，精准计算货物位置并完成抓取。

动态误差补偿

在工业场景中，如焊接机器人作业时，视觉定位可实时检测工件因热变形产生的偏移，自动调整焊接路径，确保焊接精度符合标准。

多模态数据融合

结合惯性测量单元、GPS 等传感器数据，提升复杂环境下的定位稳定性。比如 AR 导航应用中，视觉定位融合 GPS 数据，实现虚拟导航标识与现实场景精准叠加。

四、视觉定位的典型应用场景

（1）工业制造领域

精密装配与焊接：大族视觉 HV5.0 系统通过高分辨率 CCD 相机，实现阀体中心定位引导激光焊接，单像素精度达 0.005mm/pixel，大幅提升焊接良品率。

SMT 贴片作业：贴片机借助视觉定位系统完成拼板无序抓取，定位精度 ±0.03mm，作业直通率达 99.8%，且支持多材质产品自动切换。

（2）自动驾驶领域

特斯拉等车企采用纯视觉定位方案，车辆通过摄像头识别车道线、交通信号灯等图像特征，结合算法计算自身位置与行驶路径，保障自动驾驶过程中的空间感知准确性。

（3）机器人与无人机领域

扫地机器人：通过视觉定位识别家居环境特征，自主规划清洁路径，避免重复清扫与漏扫。

仓储无人机：依靠视觉定位实现精准悬停，配合图像识别完成货物分拣，提升仓储作业效率。

（4）增强现实（AR）领域

AR 应用通过视觉定位将虚拟物体锚定在现实场景中，如 AR 虚拟导游可在真实景点中叠加历史人物虚拟形象，且虚拟形象会随用户移动保持与现实场景的相对位置稳定。

五、视觉定位的技术优势与挑战

1. 技术优势

非接触式测量：无需与定位对象物理接触，适用于精密工件、文物等易受损物体的定位场景。

高环境适应性：在 GPS 信号薄弱的室内环境（如大型商场、地下车库），仍能提供精准定位。

实时性强：结合 SLAM 技术可动态更新环境地图，定位响应速度快，满足机器人、自动驾驶等实时作业需求。

2. 当前挑战

环境干扰影响：光线不足（如夜间室外）或复杂场景（如密集人群区域）会降低图像质量，导致定位精度下降。

计算复杂度高：高精度定位需处理大量图像数据，对算法运算能力要求较高，部分小型智能设备难以承载。

六、数据支撑案例：汽车轮毂风孔定位应用

在汽车轮毂生产过程中，需对轮毂气门孔进行精准定位以完成后续加工。采用视觉定位技术，通过 blob 工具自动识别气门孔图像特征，最终实现径向定位精度 ±1mm，角度定位精度 ±0.1°，相比传统人工定位方式，效率提升 3 倍，且定位误差率降低至 0.5% 以下。

FAQ

1. 视觉定位技术的核心原理是什么？

视觉定位通过视觉传感器采集环境图像，先提取图像中的边缘、纹理等特征点并与已知模型匹配，再通过坐标转换将像素距离换算为物理位置，最后借助卡尔曼滤波、SLAM 等技术修正误差，实现精准定位。

2. 视觉定位在工业制造中有哪些具体应用？

在工业制造中，视觉定位可用于精密焊接引导、SMT 贴片定位、工件装配误差检测等场景，如大族视觉 HV5.0 系统用于阀体焊接定位，贴片机依赖视觉定位完成拼板抓取，均能提升作业精度与效率。

3. 相比 GPS，视觉定位有哪些优势？

GPS 在室内、地下等场景中信号较弱，定位精度受限；而视觉定位无需依赖卫星信号，在室内外多种环境下均能工作，且可通过图像特征实现更精细的局部定位，适用于机器人、AR 等对定位精度要求高的场景。

4. 视觉定位目前面临的主要技术难题是什么？

主要难题包括环境干扰与计算复杂度：光线不足、场景复杂会影响图像质量，导致定位精度下降；同时，高精度定位需处理大量图像数据，对设备运算能力要求高，部分小型设备难以适配。