图像处理基础
机器人的视觉系统通常基于数字相机或摄像头，捕捉环境中的光线信息。这些信息被转换为电信号，并通过感光元件（如CMOS或CCD）传输至计算设备。在这里，重要的是进行适当的校正，以消除拍摄时可能出现的各种噪声和畸变。这包括对称照明、色彩平衡以及对焦等操作。
深度感知技术
深度感知是现代机器人视觉中的一大进步，它允许机器人不仅仅看到外部世界，还能够理解物体与自身之间的距离关系。激光雷达、结构化光扫描和超声波等技术可以帮助实现这一点。通过这些方法，机器人能够构建三维空间模型，从而在执行任务时做出更精确的决策。
目标检测与跟踪
在实际应用中，目标检测和跟踪是关键功能之一。它涉及到识别特定物体并跟踪它们移动的情况。这通常需要复杂算法，如YOLO(You Only Look Once)或SSD(Single Shot MultiBox Detector)，来分析视频流或者连续图片序列，并标记出所需关注的区域。
场景理解与语义分割
场景理解指的是将输入数据转换为有意义的概念表示，这样就能让机器人根据其周围环境做出合理反应。而语义分割则是将场景划分为不同的部分，每个部分都带有一个含义，即使这个过程看起来简单，但是在实际应用中却极具挑战性，因为它要求算法能够准确识别每个对象并赋予它们正确的类别。
实时性能优化
实现高效率、低延迟且可靠运行是任何一款商用产品必须面临的问题。一方面，我们需要提高算法效率，使得计算量减少；另一方面，我们也要考虑硬件资源限制，比如CPU速度、内存大小以及能耗限制。此外，在软件层面上，也应该采用多线程处理或者GPU加速以减少响应时间，为实时应用提供坚实保障。
