机器人的视觉、导航与定位系统是其基本的感知能力，使得机器人能够在未知或半结构化环境中执行任务。下面，我们来详细介绍机器人视觉、导航、定位系统的工作原理。

1.机器人视觉系统

机器人视觉系统是机器人获取、处理图像信息的关键。机器人视觉系统需要通过摄像头或激光雷达等传感器获取现场实时图像信息，然后对其进行处理，得到有用的信息。常用的图像处理技术包括：

●图像分割：将图像分成若干个部分，便于针对每个部分进行更细致的处理；

●特征提取：从图像中提取出有用信息，例如边缘、角落、颜色等；

●目标识别：将图像中的物体与先前存储的模板进行匹配，确定物体的种类。

通过视觉系统获取的信息可以用于机器人节点的SLAM建模和行动规划，从而实现在未知环境中完成导航和任务完成的目的。

2.机器人导航系统

机器人的导航系统是指机器人在称为全局坐标系的堆栈上给定目标位置的整个过程。机器人导航系统的任务是在地图中搜索路径，使机器人能够到达指定的目标位置。

机器人导航系统需要了解当前机器人的位置、目标位置、地图和障碍物等信息，以确定最佳的导航路径。机器人导航系统主要分为全局定位和全局路径规划。

全局路径规划的任务是根据全局地图和目标位置计算出最优路径。常见的路径规划算法有A*算法和Dijkstra算法。

3.机器人定位系统

机器人定位系统是指机器人在已知地图上实现自己的位置估计。机器人定位系统有两种主要的方式：绝对定位方式和相对定位方式。

绝对定位方式采用GPS或其它全局定位技术实现机器人的周围环境定位。相对定位方式则通过分析传感器获取的数据计算机器人的移动位置，包括里程计、陀螺仪、加速度计等。定位方法的选择主要依赖于环境的复杂程度、机器人运动速度或者定位精度需求等方面。常用的定位方法包括滤波算法、粒子滤波算法等。

通过机器人视觉、导航和定位系统的结合，可以使机器人能够应对各种未知环境，自主完成任务。

总之，机器人视觉、导航和定位系统是机器人感知和自主行动的关键技术。视觉系统通过获取和处理图像信息来提供有用的数据，导航系统能够帮助机器人计算最优路径并到达目标位置，而定位系统能够帮助机器人在已知地图上实现自己的位置估计。这些技术的结合能够使机器人能够自主导航和完成任务，具有广泛的应用前景。