机器人视觉物体定位方法

机器人视觉物体定位方法

本次设计的题目是机器人视觉物体定位。伴随社会发展，机器人的利用越来越普及，出现了多种多样的智能机器人，由此也引发了对机器视觉的研究热潮。文章首先介绍了机器视觉的发展历程，并详细说明了各阶段的特点。接着概述了机器视觉技术的原理，深入剖析了主流视觉物体定位方法。然后介绍了机器人视觉物体定位方法常用的几种应用。最后介绍了几种新颖的视觉物体定位方法，并猜想机器人视觉物体定位技术未来发展方向。

关键词：机器视觉 SLAM技术单目视觉双目视觉多目视觉

第一章：绪论

1.1选题的背景及意义

在我国持续爆发的2019新型冠状病毒（即2019-nCoV）事件中,自动化食品仓储配送系统服务包括机器人、无人驾驶、无人机等再次成为讨论的焦点。配送机器人如何实现自动取货送货？无人驾驶汽车是怎么躲避行人？无人机巡航中怎么确定物体之间的距离？当我们谈到相关的话题时，机器视觉定位是无论如何也绕不开的问题。

自被誉为“机器人之父”的恩格尔伯格先生1959年发明第一台机器人以来，科学家一直把对机器人的研究作为研究的重点方向。传统的机器人缺乏环境感知能力和自动应变能力，仅仅只能在严格的预定义的环境中完成一些预定义和指令下的动作,应用非常有限局限。随着机器人逐渐走进人们的生产和生活中，人们也对机器人提出了更高的要求，希望实现在生产加工中对物体的自动加工、对自身运动轨迹实时的随动检测，节省对其运动轨迹的预先编程，提高生产效率。要达到这些要求，必须同时满足图像信息的获取、采集、处理和输出，这就是本文的研究重点：机器人视觉物体定位方法。

机器人视觉物体定位系统的设计和研发是为了更好地为工业机器人服务，它的本质是发挥摄像机定位以及跟踪性功能，很多企业在自身生产环节依赖于机器人，生产效率明显得到改善。然而很多的机器人是半自动的工作模式，只有在人工操控的指引下才能完成工作任务，这样的机器人实用性很差，无法彻底解放人工，实现自动化操作。为了提高机器人接收外界信息、感知外界信息的能力，进一步提高机器人的工作效率，保障工业生产的精度和质量，在以往的机器人系统中新增全新的计算机图像视觉获取系统,通过视觉图像获取系统中所捕捉的图像和外界信息,对捕捉的图像信息进行处理和分析识别，继而让机器人能够识别外界信息，然后再全面分析图像的基础上完成后续的重建和精准化计算，通过一系列的重建以及精准化的计算全面应用机器人控制柜通讯等等设备，掌控全面的工作，实现机器人对外界信息的跟踪和定位。

1.2国内外研究现状

国外研究现状

国外最先开始视觉物体定位技术的研究，应用领域也相对广泛，并且占据绝对的技术优势，其主要涉及机器人移动导航、三维立体测量、虚拟现实VR技术等。

20世纪60年代,美国mit的robert研究人员提出三维景物分析,标志着立体视觉和影像技术的结合点而诞生。立体视觉在此后20年的时间迅速地发展成为一门新的影像技术学科。到70年代时,以marr为主要代表的一批视觉物体定位方法研究学者已经整理和发展出了一整套关于视觉计算的理论基础。到80 年代后，大量利用空间几何研究双目立体视觉的学者提出了一系列理论与实际成果。

卡内基梅隆大学的Tomasi 和Kanade 等人对立体视觉的研究建立在摄像机为正交投影模型的假设下，分解出了三维结构和相机运行，成功研究出了基于图像的三维重建技术。但是，这项技术存在明显的缺点，由于假设相机为正交投影模型，而这个假设仅仅在物体深度远远大于物体尺寸时才是合理假设。美国

cmu大学已经研制开发出一个立体的月球视觉行星探测系统,它可广泛应用于对月球的探测地面的试验,其主要视觉系统利用的是激光刺激、光测距来实现了视觉导航。MIT计算机系统提出一种新的融合方式，过雷达系统提供了目标周围的物体大致的范围和其形状,再通过利用先进的双目立体视觉技术得到粗略的目标物体定位信息数据，结合改进后的图像分割算法进行运算，最后实现能够在高速环境下对视频图像中的物体位置进行分割，该研究成果可用于智能交通工具的传感器。日本大阪大学自自动适应电视机械系统研究技术开发研究院曾经成功开发研制出一种系统可以有效利用电视机械系统双目立体显示视觉的新型自自动适应电视机械系统双目视觉伺服系统,该视觉伺服系统的巧妙之处主要在于该系统可将每幅图像中相对静止的三个视觉标志进行操作为参考,通过大量数据实时处理分析进行计算并得出一个目标运动图像的速度雅可比运动矩阵对于进入目标中的物体及其下一步的持续运动速度方向和运行速度变化进行了实时预测,完成了对于运动速度和方式未知的目标周围物体的自适应运动跟踪。美国华盛顿大学与微软公司的合作研制出一种宽基底光线立体化的视觉视频成像摄影系统,这种立体视觉成像系统已经能够随时使得远在火星的太空卫星"探测者"号太空飞船随时能够对它即将跨越的几千米范围的地形进行精确的导航。日本奈良科技大学信息科学学院的vallerand和vallkanbara等学者提出一种通过使用增强现实的系统(ar)的注册方法,主要内容如下提供应商动态通过实时修正每个特征点的地理位置特征来大幅提高每个特征图节点的视觉注册力和精度,该特征图的整体设计制作方法也是基于一种双目立体图形视觉的。东京大学 Okada 和 Inaba 等通过算法优化实现了实时集成双目立体视觉和机器人整体姿态信息,并且开发出一套仿真机器人动态导航系统;日本冈山大学研制了一个使用立体光学显微镜用来控制立体显微操作器的立体视觉反馈系统,使用立体光学显微镜、两个ccd摄像头、微生物操作器等对人体细胞和植物种子状态进行监控操作,完成对植物细胞核和种子的早期基因测序注射和微生物装配等。希腊首都雅典国家部委华南理工大学已经成功研制出一种系统基于单一点目标的激光视觉和两个不同激光点的图像坐标发射器焦点在一个激光图像坐标平面上的图像坐标与激光导弹发射器至一个双目标坐标系的距离的映射也有关系。jun等的研究制造者也作出了搭

载一个双目标的设立体视觉系统的移动机器人,以视觉系统感知环境的变化,并自主做出调整以适应新的环境。华盛顿大学与微软公司共同研制了一套单目相机构成的视觉系统,该系统运用一个相机进行两次拍摄,拍摄位置不同,利用这两幅图像进行构成图像对,运用双目立体视觉的原理得到三维信息,从而实时的引导机器人前进。 Jongin Son 等人设计了一套基于多视觉传感器的快速定位系统,可用于室外环境的物体定位,能够克服光线与视点变化的不良影响。Timothy JSchaewe 等人有创造性地将视觉系统引入了医学领域,他们在切除脑肿瘤手术中运用双目立体视觉技术,通过双目视觉对肿瘤表面进行三维重建,使得医生能更清楚地了解情况,使得手术成功可能性增加。 Evaggelos Spyrou 等人则是将立体视觉运用到胃肠道的检查中,通过进入胃肠道中的微型相机拍摄连续帧图像,对连续帧图像中兴趣点的检测,得到胃肠道的情况。 Peli E 等人将立体视觉用于针对视力丧失的情况,设计了一款增强视觉头戴系统,能够为视力丧失的人提供视野,帮助进行视觉搜索、避障、夜间行动。进入2000年,计算机处理性能的大幅提升,以各种摄像头为传感器的 SLAM 逐渐成为研究新热点。

国内研究现状

国内主要研究机器视觉在电子制造中的应用，大多选择开发具有自主知识产权的机器视觉定位、测量和检测算法。其中，3D应用方面研究开发了基于普通数码图像的三维模型重建技术，该系统具有成本低廉、使用非常简单，方便，对环境的要求低，灵活性高的特点，移动机器人项目重点研究单机器人系统的大地图环境下的同步定位与制图算法(SLAM)，降低计算复杂度，提高算法效率；解决机器人导航、路径规划等问题，并将成果应用于开发基于多机器人的智能仓储管理系统。

浙江大学的大型机械系统成像实验室仅仅利用了高自由度大型透视系统成像的光学原理等就可以轻松实现对多个高自由度大型机械系统装置的透视成像进行动态、精确位姿检测,该系统采用双目立体视觉的方法,所以仅仅只需从对应

两幅图像中抽取必要的数据特征节点作为每个节点的三维处理坐标,由于其包含信息量少且节点数据处理执行速度快,该节点数据处理坐标系统尤其适用于节点动态这种情况下的物体可以进行定位。东南大学的电子工程物理学系提出一种基于对双目视觉的物体进行定位的新方法,可非接触对三维不规则的物体(偏转线圈)的三维空间内的坐标进行精密的测量。

哈工大目前正在研制设计开发生产出一种基于高度异构化的双目导航视觉自动导航系统控制处理系统的全方位自主自动足球比赛机器人双目导航,利用此双目视觉导航系统提供了完全独立自主的动态足球在线导航以及机器人的三维动态足球在线导航。这一点也是研究火星863计划过程中的一个重要课题也就是如何利用"双向多视点式的投影仪和光栅三维测量"的工作原理,实现了对于一个人体三维尺寸的非自然接触角度测量,其中的工作过程原理主要的就是用电子计算机进行处理对双摄像头首先获取的是图像,进而可以得到所需的特征图像尺寸和一个人体图像上任意一个点的三维坐标。

此外,中科院自动化所、武汉大学、上海交通大学、西安交通大学和南京大学等的科研机构在该领域也进行了深入研究,在机器人立体视觉、目标物体三维检测、三维场景的重构和二维场景的深度恢复等多个方面的研究取得了重要的成果。

1.3 论文的主要研究内容及结构

本文的主要研究目的是总结目前主流机器人视觉物体定位方法，发现存在的问题，进而提出解决方法和改进逻辑。

文章主要内容如下：

1、首先拟介绍机器人视觉物体定位方法的产生背景，以及其对我国不同行业发展带来的重大意义。

2、拟分析机器人视觉物体定位的具体方法，分析图像信息的获取、采集、处理和输出的不同技术手段和局限性。

3、拟分析国内外机器人视觉物体定位发展现状，结合对国内外机器人视觉

物体定位技术情况的了解，进行论述。

4、拟分析机器人视觉物体定位过程中的制约因素，以及这些制约因素产生的原因、危害。

5、拟就现阶段机器人视觉物体定位方法的制约因素猜想发展方向。

6、拟结合自己前文的观点综合对论述进行了总结,同时重点申论了机器人研究的目标和对于机器人视觉物体精确定位的研究进展望。

研究方法：结合本文特点，本文主要的研究方法如下：

1、文献检索法

本文的研究首先需要阅读大量文献资料，才能总结出现阶段论题的发展状况，找出前人研究的不足和避免研究内容的重复，最后也借助文献检索方法，通过各种资料的介绍对论题进行分析总结。

2、分析比较法

本文将对国内外在机器人视觉物体定位方法中的研究现在进行分析，从运行方式、核心技术、数据处理方法等各方面做出比较，总结其差异性和各自的优点，进而对不足点提出改进思路。

3、经验总结法

通过比对多篇论文，归纳与分析不同机器人视觉定位方法的具体情况，使

之系统化、理论化，提出不同的定位方法在实际运用中的问题，揭示目前机器

人视觉物体定位方法的种类，描述其具体现象，介绍经验。

第二章机器人视觉物体定位技术

2.1章节概述

人类通过视觉使用人的眼睛和活动身体以及使用大脑已经基本完成了对于人类视觉内部信息的自动获取、处理与逻辑分析以及理解。在这个工作过程中,周边环境中的物体在自然光的帮助下在眼睛上形成视网膜图像,随后图像信息转换成了大脑神经元的脉冲信号,最终经过大脑神经元中的脑纤维传入大脑皮层进行信号处理和信息理解,于是只有人的大脑才能"看到"。所谓的视觉其实不仅指使用者对光信号的视觉感受,其中可能还包括了对其他视觉感受和信息的获取、

传输、处理、存储与传输是被理解的一整个过程。在数字信号传输与处理的理论与应用计算机科学出现后,人们曾经有人试图用摄像头直接获取周围环境的图像,并且他们希望通过将其转换成一种数字信号,从而可以使用计算机实现对视觉信息的处理,这其实就是机器人视觉物体定位方法的处理过程。该识别方法的不仅仅主要是为了不需要准确地地识别和实时显示和指出一个特殊物体的某种形状或者大小和其物体所属的动物类别,实际上对于一些高等动物的视觉系统来说,识别图像是系统中极其重要的一个环节,而系统和机器通过视觉技术处理的原始信息也完全是基于图像,所以机器人的视觉和对图像的处理、模式识别等都有非常紧密的相互作用关系。以下是机器人视觉系统中物体的定位方法图像技术是一项庞大的综合技术,其中主要包括了数字图像处理技术、控制工程科学技术、机械工程科学技术、光学与辐射成像图象处理软件技术、光源与辐射照明图像处理软件技术、模拟与混合数字视频图像处理软件技术、传感器图像处理软件技术、计算机处理软硬件技术、人机接口技术等。机器视觉物体定位的问题从原理上看是一个逆问题,因为输入的三维图像被称为二维的图像,它可以包含了所有三维物体的几何结构特征、物体的材料和表面的性质、光照强度、摄像头参数、物体的颜色等许多因素的函数,并且要求从二维图像来反推以上的多个参数。简单来讲,机器视觉是一个物体定位系统要求一个机器视觉能够对图像进行处理并且完成图像中内容的识别。

综上，机器人视觉物体定位方法是机器人获取三维空间环境尺度信息的重要手段。机器人物体定位方法是确定机器人在三维工作环境中相对于全景的位置及其目标物体的位置。目前业内主流的视觉物体定位技术是SLAM （Simultaneous Localization and Mapping即时定位与地图构建），主要技术分为激光定位SLAM 和视觉定位SLAM两种。

激光SLAM概述

激光slam定位技术启发于早期的基于红外波测距的超声和定位测距方法。激光雷达的出现和普及使得测量信息更丰富,也更快速、准确。激光雷达采集到

物体的信息最终呈现为一系列分散的、具有准确角度和距离信息的点,被称之为点云。通常的实际情况,激光雷达slam激光雷达定位系统可以通过自动探测匹配与比对不同的激光时刻两片运动点之间的云,计算和自动探测每个激光与激光雷达的相对运动点的距离和激光机器人身体姿态的自动改变等等运动情况,来有效帮助激光雷达系统完成对于激光机器人自身的自动探测和精确定位。

激光雷达的模型测量对于距离比较准确,由于测量距离上的误差使得模型相对简单,在受到强光或者光线直射以外的区域环境中也尽可能保持运行稳定,点云的数据处理也相对较为容易。同时,点云的数据和信息本身也包含有直接的利用几何曲线关系,使得起飞机器人的整体飞行运动路径路线规划和方向导航也完全可以因此变得直观。目前基于机器人应用激光技术slam理相关论文的技术研究相对成熟,落地的应用机器人激光产品非常丰富。

视觉SLAM概述

人眼视觉是目前人类视觉获取各种外界视觉信息的主要来源,视觉系统的slam具有与人眼类似的特点,它拥有超强的复杂场景信息辨识图像处理分析能力,可以轻易从复杂的场景环境中快速准确获取极为海量的、富于冗余的场景纹理图像信息。早期的视觉模型slam基于滤波理论,由于当时的误差影响模型的非线性呈现和计算量非常冗杂,所以这项非线性技术的实用和落地非常困难。但近年来,具有稀疏性的非线性优化理论(bundleadjustment)以及相机处理技术、计算方法和性能的不断在进步,实时运行相机视觉SLAM 已经不再只是梦想。

通常,一个数字传感器系统是一个视觉上的laslam而该系统由一个传感器的一个前端和后端的两个控制器模块组成。前端设计负责通过用户视觉实现增量式计算机器人的位姿,速度较快。后端主要负责两个功能：

1、发现两次回环(即同时判定一个自动机器人访问是否已经回到了之前第一个再次访问过的指定时间或访问地点附近)并同时修正两个再次访问中间各处的位置与姿态;

2、当移动系统前端出现移动前端的内部跟踪定位数据发生丢失时,根据系统计算机自动视觉的内部纹理定位信息对系统前端已经跟踪到的机器人数据进行重新的自动定位。

简单来讲,由前端管理员负责快速地图定位,由后端管理员负责较慢的快速地图定位维护。视觉技术slam的另一个优点,也就是它所能够利用的丰富信息和数据。它们例如两块巨大的广告牌,它们尺寸相同却仍然具有不同的图像内容,那么我们使用一种基于点反射云的无线激光算法slamm的算法显然相同但是它们可能无法得到区别他们的,而这种基于视觉上的这种slam识别方法则真的是我们可以轻易的进行分辨。这就给我们生活带来了一种视觉上的不同场景和在分类、重叠和定位上的无可比拟的巨大技术优势。同时,视觉信息可以用来分析和预测简单重复工作场景过程中的对动态工作目标的跟踪,如驾驶行人、车辆等,对于在复杂的工业动态应用场景以及环境系统中的综合应用这一点来说是至关重要的刚刚起步。并且量子理论上,基于三维视觉的拉长基本上投影仪的模型已经可以直接做到让我们亲眼看到了在无限远处的任何一个物体都同样可以直接进入并看到基于三维视觉的拉长画面中,在类似的一个波长基线的场景构建主要是在没有双目镜和相机等的合理的基础硬件设备配置下即可用来用于进行大中小尺度移动场景的在线定位和场景地图的在线构建已经不再重要是梦想。

2.2 机器人视觉物体定位方法分类

视觉传感器分类比较

根据视觉传感器不同，机器人视觉物体定位技术可分为三种：

1. 单目摄像头（Monocular Camera）机器人视觉物体定位

2. 双目摄像头（Binocular Camera）机器人视觉物体定位

3. 深度摄像头（RGB-D Camera）机器人视觉物体定位

单目SLAM通过临近图像匹配计算出摄像头位姿的变换，在两个视角上进行三角测距从而得出对应点的深度信息，最终实现定位及建图。由于单目SLAM由

于单目 SLAM的单目定位的方法最简单易用,实时性强,并且技术适用范围广。因此近年来主要围绕单目定位进行了大量的研究。比较著名的，牛津大学Davison 研究移动机器人 VSLAM 取得了重大成果。还有Eade 使用的简单目标的单目视觉SLAM生成的环境地图，也能够在地图中包含非常丰富的几何环境信息。

双目摄像头模仿生物的视觉系统，通过两个摄像头观察目标物体，通过三角测量原理计算出图像像素间坐标差异，从而得到三维信息。值得注意的是双目摄像头在目标物体距离较远的时候会退化成单目。并且双目视觉的系统中,很难解决两台照相机间的最优拍摄距离和景物的特征点是否匹配的问题,这主要是因为拍摄景物的重复拍摄特征易使人产生假想的匹配，增大摄像机基线距离的解决方法反而会严重遮挡，减少重建的空间点。Thorpe 等人研发的 Navlab 系统和 C MU 的 Normad 漫游者以及国内由浙江大学等机构共同研制的导游机器人这三者均使用双目视觉传感器系统获取环境信息。

深度摄像头使用多个摄像头，可以通过time of flight等方法来直接获得图像及对应的深度信息，优点在于方便获得深度数据，可以观察到更为丰富的目标信息，对场景信息掌握更完整，更有利于全局导航控制。Murillo 等人和V algren等人利用全景视觉获取的图像分别实现室内和室外环境的全局定位。但是控制器模型的设计较为复杂，需要匹配多幅图像，系统稳定性相较而言更。且成本高、体积大，室外环境基本报废。

数字图像处理技术分类比较

上述提到了，国内目前最主流的两种机器人视觉定位技术SLAM （Simultaneous Localization and Mapping即时定位与地图构建），分别使用的是激光SLAM和视觉SLAM。那么他们具体在那些地方有区别？

从应用场景上

从应用场景来说,VSLAM 的应用场景更丰富。VSLAM 对光的依赖程度高,在

暗处或者一些无纹理区域是无法进行工作的,但通过人为干涉可实现室内外环境下的激光导航工作。室外激光导航工作slam由于室外的激光不稳定性,目前被广泛应用在室内区域居多,用激光进行地图的构建和导航的工作。

从定位和地图构建精度上

激光视觉定位slam的定位效果从总体意义上来讲在简单且静态的激光环境条件中的表现能力远远优于传统激光视觉定位slam,但在一些动态且较大空间尺度的环境中,因为视觉slam具有丰富的纹理和信息,表现的效果更好。在地图构建上,激光 SLAM 有较高精度,国内思岚科技的 RPLIDAR 系列构建的地图精度可达到2cm 左右。而视觉 SLAM,比如大家常见的,也用的非常多的深度测距范围深度扫描摄像机具有kinect,(扫描摄像机的深度测距范围深度显示范围一般在3-12m之间),地图扫描摄像机所需要构建的测距精度约3cm;所以卫星激光器的slam激光技术进行构建的卫星地图定位精度一般来说比激光vslam高,且这种激光技术能直接地应用于实现地图的精确定位和引导航向。

从使用性上

基于深度激光相机的深度视觉激光slam和深度激光相机slam均指的是通过直接激光获取环境中的图像点云数据,根据生成的时间和地点云数据,测算哪里可能会有障碍物以及节点与障碍物的位置和距离。但是基于单目、双目、鱼眼夜视摄像机的运动视觉slamd的解决问题方案,则在于不能直接地准确获得图像环境中的图像系统中的点光和云,而是形成灰色或彩色图像,需要通过不断移动自身的位置,通过提取、匹配特征点,利用三角形曲线测距的方法可以测算出障碍物的高度和距离。

除了上面所述的几点之外,在计算探测的范围、运算能力强度、实时探测数据的生成、地图上的累计探测误差等方面,激光 SLAM 和视觉 SLAM 也会存在一定的差距。

比如：

注：左为 Lidar SLAM，右为 VSLAM，数据资料来源：KITTI 可以明显让人得出，对于同一个人的场景，VSLAM 在后面的半程中似乎已经出现很大的偏差，这是因为累积误差所引起的，所以 VSLAM 要分别进行回环误差检验。

综合上述，激光 SLAM 是目前比较成熟的机器人定位导航技术，而视觉 SLAM

是未来传感器研究的技术主流和方向。未来的技术发展在这个方向上,多传感器的技术融合和社会发展也是一种必然的趋势。如何取长补短，优势结合，为市场打造出真正好用的、易用的 SLAM 方案才是我们更要关注的。

第三章单目视觉物体定位方法

3.1 章节概述

本章节主要阐述单目视觉物体定位方法。移动机器人系统在单目视觉下的物体识别与定位，其中包括彩色物体的识别与跟踪、摄像头标定、单目视觉测距、目标物体定位等研究内容。

要实现机器人单目视觉物体定位，首先需要从复杂的外部环境中准确地识别机器人。因为机器人的视觉识别是通过采用视觉传感器获取目标物体信息来完成对目标物体的直接识别,所以对目标物体的直接自身识别特征可间接性有效地将其转化为对特定的目标所进行的物体自身识别特征的

3.2 单目视觉物体定位方法步骤

目标识别

基于视觉的目标识别是指在图像或视频序列中把一个特定的目标物体从其他干扰物体中区分出来的过程。它一般包含两步，首先提取目标信息（如颜色、形状、纹理等）作为识别的依据，根据这个信息建立模型，使它能唯一地描述目标，然后利用这个模型与场景中的物体进行匹配，如若实现匹配，则表示完成目标识别。 20 世纪 90 年代，麻省理工学院（MIT）等多所高校的学生与教师开始展开对视频处理技术在民用和军事上的应用研究。马里兰大学（Maryland）对人体运动行为的识别进行研究，研制出有效的人体运动跟踪系统。雷丁大学也在物体的检测、识别和跟踪方面作了大量研究。国内也做出了很多努力，并在道路

识别方面取得不错的研究成果。在目标识别方面，中国科学院自动化研究生模式识别国家重点实验室、国防科技大学及中国清华大学等研究机构和高校对此做了大量的研究。

目标跟踪

移动机器人的目标跟踪技术在工程实践中已得到部分应用。美国 SRI 研究机构自主研制的移动机器人flakey能够自动实现对建筑物和行人的自动识别并对其进行自动跟踪。清华大学研发的tmhr系统传感器可以方便地实现车辆的检测与自动跟踪车道运行路线,哈尔滨工业大学研制的服务智能机器人实现了自主避障。现阶段的目标跟踪一般都是采用既定规则实现控制移动机器人对运动目标的跟踪,至于传感器部分,大多以单目视觉为主,但在一些要求较高的应用场合则通常可能会选择对单一个目标图像采用深度声纳或者采用雷射式的激光成像技术或者作为其他的辅助视觉来源以弥补单一个目标的深度视觉在图像获取时出现没有一定深度的视觉信息上的不足。

摄像头标定

主要的相机标定方式有：传统标定方法、自标定方法和基于灭点的标定方法。

传统摄像头的标定和放置方法主要是在摄像头标定时放置一个已知大小和外观尺寸的参照物位于一个摄像头前方。当摄像头采集到包含参照物的图像时,对其进行相关的图像处理操作,取得标定点在图像坐标系中的坐标值,根据图像坐标与世界空间坐标的关系,求解摄像头参数。此类方法中标定法较出名。但有时在实际应用中场景内很难被允许放置于没有标定的施工参照物,如标定空间使用机器人或在危险、恶劣的施工环境下无法进行施工作业的非标定空间使用机器人,此时我们认为应优先考虑停止采用无需特定参照物的采用摄像头自标定技术,它不需要任何标定物,仅需要依靠多视图对应点之间的关系直接进行标定,该方法灵活、方便,适用广泛,该技术在机器人物体识别系统中尽管具有广泛的技术应用和发展前景,但它的安全和稳健性相对较差。

目标定位

目标物体定位是指计算机识别出一个目标场景的物体后，计算该目标物体在场景中的具体坐标和位置，构建机器人视觉系统的方式，以便后续的机器人控制操作。对于不同的场景需要做具体分析。

3.3 单目视觉物体定位方法小结

总结目前单目视觉物体定位方法可归于下列三步：

第一步：基于己知标志物的目标识别方法研究

通过预先设计分析移动机器人的基本功能使用需要、工作的环境和移动机器人主要部件本体的尺寸、外观等信息，设计一个标志物，使机器人的视觉物体识别转换为特定标志物的视觉识辦，从而降低了算法的难度、减少环境的干扰、增加识别的实时性。完成移动机器人标志物的开始设计之后,下一步的工作就是用于进行图像的处理和器人目标特征识别的方法。基于对特定目标的识别,将分别从目标空间物体的形状结构特征、颜色结构特征和目标空间物体位置的特征等观点出发,设计相关图像的处理和对目标特征识别的算法,分别从这三个主要方面完成了标志物的筛选和判断,设计图像算法是处理和目标图像识别的算法;然后通过编写程序,实现准确地从复杂的环境中处理和识别图像输出己知标志物;最后需要设计物体识别实验,来验证图像处理和目标物体识别算法的可靠性和准确性。

第二步：基于一种简单环境下的单目视觉的室内定位方法的技术研究

一般的研究方法都是通过对单目相机的成像原理的分析,建立单目相机的成像模型,最后找到实际坐标和图像的像素坐标之间的关系。在此基础上,我们需要进一步分析和比较单目数码相机的各种标定操作方法,编写一套适用不同场景的标定程序来设计和完成各种单目相机的标定位系统是一个实验。首先需要分析和比较各种类型单目定位相机的室内自动定位相机模型,判断各种室内自动定位相机模型的具体性能以及优劣;其次也就是进行实验剖析分析场景中移动机器人的

实际工作环境,结合工作环境场景完成对一个单目标照相机室内定位的模型的设计和优化;然后进行物体定位模型的数学结构进行推导,找到最准确的关系式,最后进行搭建符合全部规则的实验平台,测量各个点的实际位置,对视觉物体定位系统检测数据的误差进行计算和分析。

第三步：移动机器人控制系统设计

通过以上两个研究内容，能够解决目标物体“在哪”的问题，实现了机器人的定位，那么接下来就是解决物体抓取等操作的问题，首先分析实际场景中移动机器人具体的功能需求，再根据具体的功能和需要进行模块化有针对性地进行设计和控制管理系统。

第四章双目视觉物体定位方法

4.1 章节概述

双目视觉机器人物体定位系统是根据双目视觉视差原理来计算机器人视觉传感器检测到的物体距自身的距离。双目视觉是计算机视觉中一个重要的研究领域，基于双目视觉的视差，根据三角关系重构三维场景是此定位方法的核心原理。本章主要阐述基于双目视觉机器人目标定位系统基本原理，包括三维视觉原理、双目视觉系统原理。

4.2 双目视觉物体定位方法基本理论

三维视觉原理

20世纪80年代，D.Marr等人提出了一种基于计算机的视觉信息系统的新理论，并他们一致认为该视觉信息系统的新理论的研究的三个层次，分别是计算理论、表达和算法、实现。三个层次分别是计算理论描述系统要做什么，在输入其它信息时它提供什么信息，并且描述系统完成该任务所使用的策略逻辑；表达

与算法精确给出计算是如何进行的，特别地，应该包括信息表达以及处理这些表达的信息；实现包括硬件和软件，也就是算法的具体实施方式。对照Marr的视觉理论，本文研究的基于双目视觉的机器人目标定位技术从第一个层次理解为给定左右两侧相机的输入图像，输出目标与机器人之间的距离，完成该任务所使用的策略逻辑是双目立体视觉；第二个层次理解为双目立体匹配算法，基于算法而达成第一层次的目的；第三个层次可以理解为通过具体的算法实现构建所依赖的移动机器人视觉平台。

然而，基于双目视觉的机器人目标定位技术其本质是将二维图像作为输入从而得到三维视觉信息，这样的一个系统是一个比较困难的问题，有下面几个原因:

1、摄像机的成像系统和人类眼睛所作的透视投影，造成了相当程度的信息丢失。我们需要知道从光心的一点到场景中任意一点连成的线条上的所有点都被映射为一个单独的图像点。但我们真正感兴趣的是其逆过程，即目标是从图像测量中推导出三维坐标。这个任务明显来说是复杂和欠缺有约束的,必须在任务中增加一些需要附加的信息,这样才能没有歧义地解决该任务的问题。

2、图像亮度与对应场景点的三维几何之间的关系是非常复杂的。像素的亮度依赖于表面反射的参数、表面的方向、照明的类型和其位置以及观察者的具体位置。认识包括表面方向和深度的3D 几何是一项不简单的任务。

3、场景中物体的很容易相互遮挡，甚至是一个物体自身的遮挡，都使视觉物体定位任务变得复杂。

4、图像中出现的噪声以及很多算法的高复杂度，都进一步增加了问题的困难性。

尽管三维视觉问题存在着上述困难，然而也正是这样的问题的存在吸引了大量研究人员对三维视觉问题进行深入研究。双目立体视觉是一种有效的解决三维视觉中遇到的问题的手段，特别是双目视觉系统解决了由于摄像机透视投影造成的深度信息丢失的问题。因此，双目视觉是解决三维视觉问题的有效手段，所以

很多研究基于双目视觉系统来进行机器人定位技术的研究。

双目视觉系统原理

双目视觉系统的核心是双目立体视觉，而双目立体视觉依赖于视差。基于视差，根据三角原理，双目视觉系统可以获取空间中目标的深度信息。也就是说，双目视觉系统中左右两个相机在不同位置下采集的图像和被测目标构成一个三角形；如果已知左右相机的位置关系，以及该目标点在左右图像上形成的视差，可以获取该目标的二维尺寸以及三维坐标。双目视觉系统如图4- 2所示：

图4-2双目视觉系统

4.3 章节小结

就目前双目立体视觉的发展现状来说，该领域的研究还有相当长的路要走，特别是如果要构造出类似人眼的视觉系统，大量的持续研究还是相当有必要的，

未来的重点研究方向大致如下:

1、建立更有效反映立体视觉的双目视觉模型；

2、找到更加有效的视觉计算理论及算法解决双目视觉问题；

4、优化并行的算法研究来提高视觉系统速度；

5、通过在不同应用场景的研究来拓展双目视觉系统应用领域。

第五章多目视觉物体定位方法

5.1 章节概述

本章首先举例介绍多目视觉机器人物体定位系统的一种方案。其次进行多目视觉系统的标定的说明，它是实现多目视觉引导机器人操作的前提。通过标定能够将图像中的目标物体信息映射为机械臂基座空间下的三维空间信息，进而通过控制机械臂等来对目标物进行相应的操作。

5.2 多目视觉物体定位方法简介

多目视觉机器人物体定位系统

一个完整的计算机视觉图像处理系统通常可以分为5方面:图像的获取、摄像机的标定、特征提取、立体匹配和三维图像重建。多目摄像机的标定系统可更加快速便利地获取多目摄像机的内外参数,从而确定三维空间中任一点在世界坐标系中的三维坐标和在摄像机图像坐标系中的二维像素点坐标之间的对应关系。摄像机的内部参数指摄像机成像的基本参数,包括实际焦距(同样由于摄像机的实际制作导致与标称焦距值有一定偏差)、主点坐标(理论上位于图像的中心点,但摄像机的实际制作过程会引入一定的偏差)、镜头的内部径向和切向畸变以及其它系统误差是重要参数;镜头是摄像机的外部参数通常指的是摄像机与外部世界坐标系之间的位置映射关系。图像特征包括形状、颜色、纹理等全局特征,以

及对于区域、角点、边缘等的局部的特征,目前并没有通用的特征提取的算法,针对不同的应用场景应该选择不同的图像特征。在某些情形下,原图像获取的过程中会存在噪声源,以及可能遇到图像对比度不强、图像模糊等现象,都会影响到特征提取的效果,因此,获取原图像后根据图像效果可能需要先进行预处理消除干扰。立体匹配是指两个建立在摄像机空间中同一个成像点在不同的摄像机图像处理系统中的两个成像点之间的匹配关系,是立体视觉中非常重要同时也是最复杂和困难的一步,根据不同的匹配基元的立体形式匹配可以自由选择,立体匹配一般来说可以将配基元形式分为具有相位特点区域的立体匹配、相位的特点区域立体匹配和相位具有特征性的相位区域立体匹配三种辅基元四大种分类。立体匹配使用空间点的三维重建通常采用外极线约束准则,若已知空间中某个点在两个摄像机图像素图中的两个特定像素运动坐标和通过两个像素运动坐标定义法得到的两个像素标定值是摄像机的内外运动参数,就可以称为可通过像素标定值的摄像机成像平面上的外极线约束关系构建出对应点之间的位置关系,联立方程就可求得空间点在世界坐标系中的三维坐标值。

图5-2-1多目视觉机器人系统总体结构示意图如5-2-1图，这一种多目视觉引导机器人运动的主要思路为：全局单目相机对目标物进行初步定位，将目标物位置发送给PC主机；PC 主机控制机械臂移动至目标物附近，机械臂末端搭载的局部双目相机对目标物进行精确定位并将位置信息发送给PC主机；进而PC主机控制机械臂对目标物进行相应的操作。

机器人视觉物体定位方法

机器人视觉物体定位方法 本次设计的题目是机器人视觉物体定位。伴随社会发展，机器人的利用越来越普及，出现了多种多样的智能机器人，由此也引发了对机器视觉的研究热潮。文章首先介绍了机器视觉的发展历程，并详细说明了各阶段的特点。接着概述了机器视觉技术的原理，深入剖析了主流视觉物体定位方法。然后介绍了机器人视觉物体定位方法常用的几种应用。最后介绍了几种新颖的视觉物体定位方法，并猜想机器人视觉物体定位技术未来发展方向。 关键词：机器视觉 SLAM技术单目视觉双目视觉多目视觉 第一章：绪论 1.1选题的背景及意义 在我国持续爆发的2019新型冠状病毒（即2019-nCoV）事件中,自动化食品仓储配送系统服务包括机器人、无人驾驶、无人机等再次成为讨论的焦点。配送机器人如何实现自动取货送货？无人驾驶汽车是怎么躲避行人？无人机巡航中怎么确定物体之间的距离？当我们谈到相关的话题时，机器视觉定位是无论如何也绕不开的问题。 自被誉为“机器人之父”的恩格尔伯格先生1959年发明第一台机器人以来，科学家一直把对机器人的研究作为研究的重点方向。传统的机器人缺乏环境感知能力和自动应变能力，仅仅只能在严格的预定义的环境中完成一些预定义和指令下的动作,应用非常有限局限。随着机器人逐渐走进人们的生产和生活中，人们也对机器人提出了更高的要求，希望实现在生产加工中对物体的自动加工、对自身运动轨迹实时的随动检测，节省对其运动轨迹的预先编程，提高生产效率。要达到这些要求，必须同时满足图像信息的获取、采集、处理和输出，这就是本文的研究重点：机器人视觉物体定位方法。

机器人视觉物体定位系统的设计和研发是为了更好地为工业机器人服务，它的本质是发挥摄像机定位以及跟踪性功能，很多企业在自身生产环节依赖于机器人，生产效率明显得到改善。然而很多的机器人是半自动的工作模式，只有在人工操控的指引下才能完成工作任务，这样的机器人实用性很差，无法彻底解放人工，实现自动化操作。为了提高机器人接收外界信息、感知外界信息的能力，进一步提高机器人的工作效率，保障工业生产的精度和质量，在以往的机器人系统中新增全新的计算机图像视觉获取系统,通过视觉图像获取系统中所捕捉的图像和外界信息,对捕捉的图像信息进行处理和分析识别，继而让机器人能够识别外界信息，然后再全面分析图像的基础上完成后续的重建和精准化计算，通过一系列的重建以及精准化的计算全面应用机器人控制柜通讯等等设备，掌控全面的工作，实现机器人对外界信息的跟踪和定位。 1.2国内外研究现状 国外研究现状 国外最先开始视觉物体定位技术的研究，应用领域也相对广泛，并且占据绝对的技术优势，其主要涉及机器人移动导航、三维立体测量、虚拟现实VR技术等。 20世纪60年代,美国mit的robert研究人员提出三维景物分析,标志着立体视觉和影像技术的结合点而诞生。立体视觉在此后20年的时间迅速地发展成为一门新的影像技术学科。到70年代时,以marr为主要代表的一批视觉物体定位方法研究学者已经整理和发展出了一整套关于视觉计算的理论基础。到80 年代后，大量利用空间几何研究双目立体视觉的学者提出了一系列理论与实际成果。 卡内基梅隆大学的Tomasi 和Kanade 等人对立体视觉的研究建立在摄像机为正交投影模型的假设下，分解出了三维结构和相机运行，成功研究出了基于图像的三维重建技术。但是，这项技术存在明显的缺点，由于假设相机为正交投影模型，而这个假设仅仅在物体深度远远大于物体尺寸时才是合理假设。美国

移动机器人导航技术总结

移动机器人的关键技术分为以下三种: (1)导航技术 导航技术是移动机器人的一项核心技术之一[3,4]"它是指移动机器人通过传感器感知环境信息和自身状态,实现在有障碍的环境中面向目标的自主运动"目前,移动机器人主要的导航方式包括:磁导航,惯性导航,视觉导航等"其中,视觉导航15一7]通过摄像头对障碍物和路标信息拍摄,获取图像信息,然后对图像信息进行探测和识别实现导航"它具有信号探测范围广,获取信息完整等优点,是移动机器人导航的一个主要发展方向,而基于非结构化环境视觉导航是移动机器人导航的研究重点。 (2)多传感器信息融合技术多传感器信息融合技术是移动机器人的关键技术之一,其研究始于20世纪80年代18,9]"信息融合是指将多个传感器所提供的环境信息进行集成处理,形成对外部环境的统一表示"它融合了信息的互补性,信息的冗余性,信息的实时性和信息的低成本性"因而能比较完整地,精确地反映环境特征,从而做出正确的判断和决策,保证了机器人系统快速性,准确性和稳定性"目前移动机器人的多传感器融合技术的研究方法主要有:加权平均法,卡尔曼滤波,贝叶斯估计,D-S证据理论推理,产生规则,模糊逻辑,人工神经网络等"例如文献[10]介绍了名为Xavier的机器人,在机器人上装有多种传感器,如激光探测器!声纳、车轮编码器和彩色摄像机等,该机器人具有很高的自主导航能力。 (3)机器人控制器作为机器人的核心部分,机器人控制器是影响机器人性能的关键部分之一"目前,国内外机器人小车的控制系统的核心处理器,己经由MCS-51、80C196等8位、16位微控制器为主,逐渐演变为DSP、高性能32位微控制器为核心构成"由于模块化系统具有良好的前景,开发具有开放式结构的模块化、标准化机器人控制器也成为当前机器人控制器的一个研究热点"近几年,日本!美国和欧洲一些国家都在开发具有开放式结构的机器人控制器,如日本安川公司基于PC开发的具有开放式结构!网络功能的机器人控制器"我国863计划智能机器人主题也已对这方面的研究立项 视觉导航技术分类 机器人视觉被认为是机器人重要的感觉能力，机器人视觉系统正如人的眼睛一样,是机器人感知局部环境的重要“器官”,同时依此感知的环境信息实现对机器人的导航。机器人视觉信息主要指二维彩色CCD摄像机信息,在有些系统中还包括三维激光雷达采集的信息。视觉信息能否正确、实时地处理直接关系到机器人行驶速度、路径跟踪以及对障碍物的避碰,对系统的实时性和鲁棒性具有决定性的作用。视觉信息处理技术是移动机器人研究中最为关键的技术之一。

机器人抓取装置位置控制系统系统校正装置设计

自动控制原理课程设计题目：机器人抓取装置位置控制系统校正装置设计 专业：电气工程及其自动化 ： 班级：学号： 指导老师：职称： 州航空工业管理学院 机电工程学院 2011年12月

初始条件： 一个机器人抓取装置的位置控制系统为一单位负反馈控制系统，其传递函数为()()() 15.013 0++=s s s s G ，设计一个滞后校正装置，使系统的相 角裕度?=45γ。 设计容： 1.先手绘系统校正前的bode 图，然后再用MATLAB 做出校正前系统的bode 图，根据MATLAB 做出的bode 图求出系统的相角裕量。 2.求出校正装置的传递函数 3. 用MATLAB 做出校正后的系统的bode 图，并求出系统的相角裕量。 4.在matlab 下，用simulink 进行动态仿真，在计算机上对人工设计系统进行仿真调试，确使满足技术要求。 5.对系统的稳定性及校正后的性能说明 6.心得体会。

1频率法的串联滞后校正特性及方法 1.1特性：当一个系统的动态特性是满足要求的，为改善稳态性能，而又不影响其动态响应时，可采用此方法。具体就是增加一对靠的很近并且靠近坐标原点的零、极点，使系统的开环放大倍数提高β倍，而不影响开环对数频率特性的中、高频段特性。 1.2该方法的步骤主要有： ()1绘制出未校正系统的bode 图，求出相角裕量0γ，幅值裕量g K 。 ()2在bode 图上求出未校正系统的相角裕量εγγ +=期望处的频率 2c ω,2c ω作为校正后系统的剪切频率， ε用来补偿滞后校正网络2c ω处的相角滞后，通常取??=15~5ε。 ()3令未校正系统在2c ω的幅值为βlg 20，由此确定滞后网络的β值。 ()4为保证滞后校正网络对系统在2c ω处的相频特性基本不受影响，可 按10 ~ 2 1 2 2 2c c ωωτ ω= =求得第二个转折频率。 ()5校正装置的传递函数为()1 1++= s s s G C βττ ()6画出校正后系统的bode 图，并校验性能指标 2确定未校正前系统的相角裕度 2.1先绘制系统的bode 图如下：

移动机器人视觉导航

移动机器人视觉导航。 0504311 19 刘天庆一、引言 智能自主移动机器人系统能够通过传感器感知外界环境和自身状态，实现在有障碍物环境中面向目标的自主运动，从而完成一定作业功能。其本身能够认识工作环境和工作对象，能够根据人给予的指令和“自身”认识外界来独立地工作，能够利用操作机构和移动机构完成复杂的操作任务。因此，要使智能移动机器人具有特定智能，其首先就须具有多种感知功能，进而进行复杂的逻辑推理、规划和决策，在作业环境中自主行动。机器人在行走过程中通常会碰到并且要解决如下三个问题：（1）我（机器人）现在何处？（2）我要往何处走？（3）我要如何到达该处？其中第一个问题是其导航系统中的定位及其跟踪问题，第二、三个是导航系统的路径规划问题。移动机器人导航与定位技术的任务就是解决上面的三个问题。移动机器人通过传感器感知环境和自身状态，进而实现在有障碍物的环境中面向目标自主运动，这就是通常所说的智能自主移动机器人的导航技术。而定位则是确定移动机器人在工作环境中相对于全局坐标的位置及其本身的姿态，是移动机器人导航的基本环节。 目前，应用于自主移动机器人的导航定位技术有很多，归纳起来主要有：安装CCD 摄像头的视觉导航定位、光反射导航定位、全球定位系统GPS(Global Positioning System)、声音导航定位以及电磁导航定位等。下面分别对这几种方法进行简单介绍和分析。 1、视觉导航定位 在视觉导航定位系统中，目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在机器人中安装车载摄像机的导航方式。在这种导航方式中，控制设备和传感装置装载在机器人车体上，图像识别、路径规划等高层决策都由车载控制计算机完成。视觉导航定位系统主要包括：摄像机（或CCD 图像传感器）、视频信号数字化设备、基于DSP 的快速信号处理器、计算机及其外设等。现在有很多机器人系统采用CCD 图像传感器，其基本元件是一行硅成像元素，在一个衬底上配置光敏元件和电荷转移器件，通过电荷的依次转移，将多个象素的视频信号分时、顺序地取出来，如面阵CCD传感器采集的图像的分辨率可以从32×32 到1024×1024 像素等。视觉导航定位系统的工作原理简单说来就是对机器人周边的环境进行光学处理，先用摄像头进行图像信息采集，将采集的信息进行压缩，然后将它反馈到一个由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，再由学习子系统将采集到的图像信息和机器人的实际位置联系起来，完成机器人的自主导航定位功能。 视觉导航定位中，图像处理计算量大，计算机实时处理的速度要达到576MOPS~5.76BOPS，这样的运算速度在一般计算机上难以实现，因此实时性差这一瓶颈问题有待解决； 另外，对于要求在黑暗环境中作业的机器人来说，这种导航定位方式因为受光线条件限制也不太适应。 当今国内外广泛研制的竞赛足球机器人通常都采用上面所说的视觉导航定位方式，在机器人小车子系统中安装摄像头，配置图像采集板等硬件设备和图像处理软件等组成机器人视觉系统。通过这个视觉系统，足球机器人就可以实现对球的监测，机器人自身的定位，作出相应动作和预测球的走向等功能

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述

基于机器视觉的工件识别和定位文献综述 1.前言 1.1工业机器人的现状与发展趋势 机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备，在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要，机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出，“机器人技术与信息技术一样，在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一，具有非常重要的意义。” 研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来，但近些年来，工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量。因为机器人的使用寿命很长，大都在10 年以上，并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态，因此被广泛应用于各行各业，主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要，工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。 现在机器人的价格相比过去已经下降很多，并且以后还会继续下降，但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨，个别国家和地区劳动力成本又很高，这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间，工业机器人销量的保持着较快速度的增长。工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式，并且在国外，机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向，具有广阔的市场发展前景和强劲生命力，已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。在发达国家，机器人自动化生产线已经应用到了各行各业，并且已经形成一个庞大的产业链。像日本的FANUC、MOTOMAN，瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。这些产品代表着当今世界工业机器人的最高水平。 我国的工业机器人前期发展比较缓慢。当将被研发列入国家有关计划后，发展速度就明显加快。特别是在每次国家的五年规划和“863”计划的重点支持下，我国机器人技术的研究取得了重大发展。在机器人基础技术和关键技术方面都取得了巨大进展，科技成果已经在实际工作中得到转化。以沈阳新松机器人为代表的国内机器人自主品牌已迅速崛起并逐步缩小与国际品牌的技术差距。 机器人涉及到多学科的交叉融合，涉及到机械、电子、计算机、通讯、控制等多个方面。在现代制造业中，伴随着工业机器人应用范围的扩大和机器人技术的发展，机器人的自动化、智能化和网络化的程度也越来越高，所能实现的功能也越来越多，性能越来越好。机器人技术的内涵已变为“灵活应用机器人技术的、具有实在动作功能的智能化系统。”目前，工业机器人技术正在向智能机器和智能系统的方向发展，其发展趋势主要为：结构的模块化和可重构化；控制技术的开放化、PC 化和网络化；伺服驱动技术的数字化和分散化；多传感器融合技术的实用化；工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。 1.2机器视觉在工业机器人中的应用 工业机器人是FMS（柔性加工）加工单元的主要组成部分，它的灵活性和柔性使其成为自动化物流系统中必不可少的设备，主要用于物料、工件的装卸、分捡和贮运。目前在全世界有数以百万的各种类型的工业机器人应用在机械制造、零件加工和装配及运输等领域，

机器人视觉系统

机器人视觉系统 ——人脸识别技术 优势 1 不被察觉，不会引起人的反感。 2 非接触性，不需要和设备接触即可识别 3 自然性 4 准确，可靠，灵活。 原理 在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。 主要过程 一般分三步： (1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。 (2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。（智械科技） (3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。 实现方法 基于OpenCv人脸识别设计方案 1 系统组成 以OpenCV 图像处理库为基础，利用库中提供的相关功能函数进行各种处理：通过相机对图像数据进行采集，人脸检测主要是调用已训练好的Haar 分类器来对采集的图像进行模

式匹配，检测结果利用PCA 算法可进行人脸图像训练与身份识别，而人脸表情识别则利用了Camshift 跟踪算法和Lucas–Kanade 光流算法。

移动机器人视觉定位方法的研究

移动机器人视觉定位方法的研究 针对移动机器人的局部视觉定位问题进行了研究。首先通过移动机器人视觉定位与目标跟踪系统求出目标质心特征点的位置时间序列，然后在分析二次成像法获取目标深度信息的缺陷的基础上，提出了一种获取目标的空间位置和运动信息的方法。该方法利用序列图像和推广卡尔曼滤波，目标获取采用了HIS模型。在移动机器人满足一定机动的条件下，较精确地得到了目标的空间位置和运动信息。仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。 运动视觉研究的是如何从变化场景的一系列不同时刻的图像中提取出有关场景中的目标的形状、位置和运动信息，将之应用于移动机器人的导航与定位。首先要估计出目标的空间位置和运动信息，从而为移动机器人车体的导航与定位提供关键前提。 视觉信息的获取主要是通过单视觉方式和多视觉方式。单视觉方式结构简单，避免了视觉数据融合，易于实现实时监测。如果利用目标物体的几何形状模型，在目标上取3个以上的特征点也能够获取目标的位置等信息。此方法须保证该组特征点在不同坐标系下的位置关系一致，而对于一般的双目视觉系统，坐标的计算误差往往会破坏这种关系。 采用在机器人上安装车载摄像机这种局部视觉定位方式，本文对移动机器人的运动视觉定位方法进行了研究。该方法的实现分为两部分：首先采用移动机器人视觉系统求出目标质心特征点的位置时间序列，从而将对被跟踪目标的跟踪转化为对其质心的跟踪；然后通过推广卡尔曼滤波方法估计目标的空间位置和运动参数。 1.目标成像的几何模型 移动机器人视觉系统的坐标关系如图1所示。 其中O-XYZ为世界坐标系；Oc-XcYcZc为摄像机坐标系。其中Oc为摄像机的光心，X 轴、Y轴分别与Xc轴、Yc轴和图像的x，y轴平行，Zc为摄像机的光轴，它与图像平面垂直。光轴与图像平面的交点O1为图像坐标系的原点。OcO1为摄像机的焦距f. 图1 移动机器人视觉系统的坐标关系

基于机器视觉的工业机器人定位系统

基于机器视觉的工业机器人定位系统 基于机器视觉的工业机器人定位系统 类别：传感与控制 摘要：建立了一个主动机器视觉定位系统,用于工业机器人对零件工位的精确定位。采用基于区域的匹配和形状特征识别相结合的图像处理方法,该方法经过阈值和形状判据,识别出物体特征。经实验验证,该方法能够快速准确地得到物体的边界和质心,进行数据识别和计算,再结合机器人运动学原理控制机器人实时运动以消除此误差,满足工业机器人自定位的要求。 1.引言目前工业机器人仅能在严格定义的结构化环境中执行预定指令动作，缺乏对环境的感知与应变能力，这极大地限制了机器人的应用。利用机器人的视觉控制，不需要预先对工业机器人的运动轨迹进行示教或离线编程，可节约大量的编程时间，提高生产效率和加工质量。Hagger 等人提出通过基于机器人末端与目标物体之间的误差进行视觉反馈的方法；Mezouar 等人提出通过图像空间的路径规划和基于图像的控制方法。国内这方面主要应用于焊接机器人对焊缝的跟踪。本文利用基于位置的视觉伺服思想，以六自由度垂直关节型喷涂机器人为载体，提出一种基于机器视觉的工业机器人自定位控制方法，解决了机器人末端实际位置与期望位置相距较远的问题，改善了喷涂机器人的定位精度。 2.视觉定位系统的组成机器人视觉定位系统构成如图 1 所示，在关节型机器人末端安装喷涂工具、单个摄像机，使工件能完全出现在摄像机的图像中。系统包括摄像机系统和控制系统：（1）摄像机系统：由单个摄像机和计算机（包括图像采集卡）组成，负责视觉图像的采集和机器视觉算法；（2）控制系统：由计算机和控制箱组成，用来控制机器人末端的实际位置；经 CCD 摄像机对工作区进行拍摄，计算机通过本文使用的图像识别方法，提取跟踪特征，进行数据识别和计算，通过逆运动学求解得到机器人各关节位置误差值，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿。 图1 喷涂机器人视觉定位系统组成 3.视觉定位系统工作原理 3.1 视觉定位系统的工作原理使用 CCD 摄像机和1394 系列采集卡，将视频信号输入计算机，并对其快速处理。首先选取被跟踪物体的局部图像，该步骤相当于离线学习的过程，在图像中建立坐标系以及训练系统寻找跟踪物。学习结束后，图像卡不停地采集图像，提取跟踪特征，进行数据识别和计算，通过逆运动学求解得到机器人各关节位置给定值，最后控制高精度的末端执行机构，调整机器人的位姿。工作流程如图2 所示。图 2 视觉定位系统软件流程图 3.2 基于区域的匹配本文采用的就是基于区域的相关匹配方法。它是把一幅图像中的某一点的灰度领域作为模板，在另一幅图像中搜索具有相同（或相似）灰度值分布的对应点领域，从而实现两幅图像的匹配。在基于区域相关的算法中，要匹配的元素是固定尺寸的图像窗口，相似准则是两幅图像中窗口间的相关性度量。当搜索区域中的元素使相似性准则最大化时，则认为元素是匹配的。定义P (i, j) P 是模板图像中一点，取以P (i, j) P 为中心的某一邻域作为相关窗口K ，大小为(2w +1)，假设K 在原始图中，水

移动机器人视觉定位设计方案

移动机器人视觉定位设计方案 运动视觉研究的是如何从变化场景的一系列不同时刻的图像中提取出有关场景中的目标的形状、位置和运动信息，将之应用于移动机器人的导航与定位。首先要估计出目标的空间位置和运动信息，从而为移动机器人车体的导航与定位提供关键前提。 视觉信息的获取主要是通过单视觉方式和多视觉方式。单视觉方式结构简单，避免了视觉数据融合，易于实现实时监测。如果利用目标物体的几何形状模型，在目标上取3 个以上的特征点也能够获取目标的位置等信息。此方法须保证该组特征点在不同坐标系下的位置关系一致，而对于一般的双目视觉系统，坐标的计算误差往往会破坏这种关系。 采用在机器人上安装车载摄像机这种局部视觉定位方式，本文对移动机器人的运动视觉定位方法进行了研究。该方法的实现分为两部分：首先采用移动机器人视觉系统求出目标质心特征点的位置时间序列，从而将对被跟踪目标的跟踪转化为对其质心的跟踪；然后通过推广卡尔曼滤波方法估计目标的空间位置和运动参数。 1 目标成像的几何模型 移动机器人视觉系统的坐标关系如图1 所示。 其中O-X Y Z 为世界坐标系；O c - X cY cZ c 为摄像机坐标系。其中O c 为摄像机的光心，X 轴、Y 轴分别与X c 轴、Y c 轴和图像的x ，y 轴平行，Z c 为摄像机的光轴，它与图像平面垂直。光轴与图像平面的交点O 1 为图像坐标系的原点。O cO 1 为摄像机的焦距f 。 图1 移动机器人视觉系统的坐标关系 不考虑透镜畸变，则由透视投影成像模型为：

式中，Z′= ［u，v ］T 为目标特征点P 在图像坐标系的二维坐标值；（X ，Y ，Z ）为P 点在世界坐标系的坐标；（X c0，Y c0，Z c0）为摄像机的光心在世界坐标系的坐标；dx ，dy 为摄像机的每一个像素分别在x 轴与y 轴方向采样的量化因子；u0，v 0 分别为摄像机的图像中心O 1 在x 轴与y 轴方向采样时的位置偏移量。通过式（1）即可实现点P 位置在图像坐标系和世界坐标系的变换。 2 图像目标识别与定位跟踪 2.1 目标获取 目标的获取即在摄像机采集的图像中搜索是否有特定目标，并提取目标区域，给出目标在图像中的位置特征点。 由于机器人控制实时性的需要，过于耗时的复杂算法是不适用的，因此以颜色信息为目标特征实现目标的获取。本文采用了HS I 模型， 3 个分量中，I 是受光照影响较大的分量。所以，在用颜色特征识别目标时，减少亮度特征I 的权值，主要以H 和S 作为判定的主要特征，从而可以提高颜色特征识别的鲁棒性。 考虑到连通性，本文利用捕获图像的像素及其八连通区域的平均HS 特征向量与目标像素的HS特征向量差的模是否满足一定的阈值条件来判别像素的相似性；同时采用中心连接区域增长法进行区域增长从而确定目标区域。图2 给出了目标区域分割的算法流程。

基于视觉导航的轮式移动机器人设计方案

基于视觉导航的轮式移动机器人设计方案第一章移动机器人 §1.1移动机器人的研究历史 机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器)。1962年，美国Unimation公司的第一台机器人Unimate。在美国通用汽车公司(GM)投入使用，标志着第一代机器人的诞生。 智能移动机器人更加强调了机器人具有的移动能力，从而面临比固定式机器人更为复杂的不确定性环境，也增加了智能系统的设计复杂度。1968年到1972年间，美国斯坦福国际研究所(Stanford Research Institute, SRI)研制了移动式机器人Shaky,这是首台采用了人工智能学的移动机器人。Shaky具备一定人工智能，能够自主进行感知、环境建模、行为规划并执行任务(如寻找木箱并将其推到指定目的位置)。它装备了电视摄像机、三角法测距仪、碰撞传感器、驱动电机以及编码器，并通过无线通讯系统由二台计算机控制。当时计算机的体积庞大，但运算速度缓慢，导致Shaky往往需要数小时的时间来分析环境并规划行动路径。 1970年前联月球17号探测器把世界第一个无人驾驶的月球车送七月球，月球车行驶0.5公里，考察了8万平方米的月面。后来的月球车行驶37公里，向地球发回88幅月面全景图。在同一时代，美国喷气推进实验室也研制了月球车(Lunar rover),应用于行星探测的研究。采用了摄像机，激光测距仪以及触觉传感器。机器人能够把环境区分为可通行、不可通行以及未知等类型区域。 1973年到1979年，斯坦福大学人工智能实验室研制了CART移动机器人，CART可以自主地在办公室环境运行。CART每移动1米，就停下来通过摄像机的图片对环境进行分析，规划下一步的运行路径。由于当时计算机性能的限制，CART每一次规划都需要耗时约15分钟。CMU Rover由卡耐基梅隆大学机

基于路径识别的移动机器人视觉导航

第9卷　第7期2004年7月 中国图象图形学报Journal of Image and G raphics V ol.9,N o.7July 2004 基金项目:国家“863”计划资助项目(编号:2001AA422200)收稿日期:2004201213;改回日期:2004204206 基于路径识别的移动机器人视觉导航 张海波　原　魁　周庆瑞 (中国科学院自动化研究所高技术创新中心,北京　100080) 摘　要　跟随路径导引是自主式移动机器人广泛采用的一种导航方式,其中视觉导航具有其他传感器导航方式所无法比拟的优点,是移动机器人智能导航的主要发展方向。为了提高移动机器人视觉导航的实时性和准确性,提出了一个基于路径识别的视觉导航系统,其基本思想是首先用基于变分辨率的采样二值化和形态学去噪方法从原始场景图像中提取出目标支持点集,然后用一种改进的哈夫变化检测出场景中的路径,最后由路径跟踪模块分直行和转弯两种情况进行导航计算。实验结果表明,该视觉导航系统具有较好的实时性和准确性。关键词　自主式移动机器人　视觉导航　路径识别 中图法分类号:TP242.62 文献标识码:A 文章编号:100628961(2004)0720853205 Visual N avigation of a Mobile R obot B ased on P ath R ecognition ZH ANG Hai 2bo ,Y UAN K ui ,ZH OU Qing 2rui (Hi 2tech Innovation Centre ,Institute o f Automation ,Chinese Academy o f Sciences ,Beijing 100080) Abctract G uidance using path following is widely applied in the field of autonom ous m obile robots.C om pared with the navigation system without vision ,visual navigation has obvious advantages as rich in formation ,low cost ,quietness ,innocuity ,etc.This pa 2per describes a navigation system which uses the visual in formation provided by guide lines and color signs.In our approach ,the visual navigation is com posed of three main m odules :image 2preprocessing ,path 2recognition and path 2tracking.First ,image 2pre 2processing m odule formulates color m odels of all kinds of objects ,and establishes each object ’s support through adaptive subsam 2pling 2based binarization and mathematical m orphology.Second ,path 2recognition m odule detects the guide lines through an im 2proved H ough trans form alg orithm ,and the detected results including guide lines and color signs integrate the path in formation.Fi 2nally ,calling different functions according to the m ovement of straight 2g oing or turning ,path 2tracking m odule provides required in 2put parameters to m otor controller and steering controller.The experimental results dem onstrate the effectiveness and the robustness of our approach. K eyw ords com puter perception ,autonom ous m obile robot ,visual navigation ,path recognition 1　引　言 导航技术是移动机器人的一项核心技术,其难 度远远超出人们最初的设想,其主要原因有:一是环境的动态变化和不可预测;二是机器人感知手段的不完备,即很多情况下传感器给出的数据是不完全、不连续、不可靠的[1]。这些原因使得机器人系统在复杂度、成本和可靠性方面很难满足要求。 目前广泛应用的一种导航方式是“跟随路径导 引”,即机器人通过对能敏感到的某些外部的连续路 径参照线作出相应反应来进行导航[2]。这种方法和传统的“硬”自动化相比大大增加了系统的灵活性,其具有代表性的系统有:C ontrol Engineering 公司安装的导线引导系统,它是通过检测埋在地下的引导导线来控制行进方向,其线路分岔则通过在导线上加载不同频率的电流来实现[3];Egemin Automation 公司生产的Mailm obile 机器人则安装有主动式紫外光源,并通过3个光电探头来跟随由受激化学物质构成的发光引导路径[4];Macome 公司为自动驾驶车

移动机器人定位方法概述

移动机器人定位方法概述 摘要：介绍了当前自主移动机器人的定位方法研究现状，对相对定位和绝对定位做了概述，对绝对定位中主要的研究方法做了介绍，并对概率机器人学所采用的主要定位方法做了介绍。 关键词：移动机器人；相对定位；绝对定位；概率机器人学 0 引言 随着工业自动化的发展，生产加工的自动化程度越来越高。机器人技术的出现和发展使传统的工业生产面貌发生根本性的变化。移动机器人的定位是其执行其他任务的前提和基础，也是评价机器人性能的关键指标之一。 移动机器人定位是指机器人通过感知获取环境信息，经过相关的信息处理而确定自身及目标位姿的过程。自主移动机器人导航过程需要回答3个问题：“我在哪里？”，“我要去哪里？”和“我怎样到达那里？”。移动机器人定位技术就是要解决第1个问题。准确来说，移动机器人定位的目的就是确定机器人在其运动环境中的世界坐标系的坐标。 根据机器人定位过程，可分为相对定位和绝对定位。但在机器人定位过程中，单独地使用其中任何一个定位方式都不能很好地解决移动机器人的定位问题。因而，在目前的定位技术中主要是将两者结合在一起，完成对移动机器人定位。本文对相对定位技术和绝对定位技术分别进行概述。 1 移动机器人相对定位研究 移动机器人的相对定位也称作位姿跟踪。假定机器人的初始位姿，采用相邻时刻的传感器信息对机器人的位置进行跟踪估计。相对定位法分为里程计法和惯性导航法。 1.1 里程计法（Odometry） 在机器人的导航技术中，里程计法是使用最为广泛的定位方法。在移动机器人的车轮上装有光电编码器，通过对车轮转动的记录来实现对机器人的位姿跟踪。在位置跟踪中，机器人的当前位置是根据对它的以前的位置的知识而更新的，而这需要假定机器人的初始位置已知，并且机器人姿态的不确定性必须小。通过这种方式来实现机器人定位的方法也成为航位推算法。航位推算是一个累加过程，在这个逐步累加的过程中，测量值以及计算值都会累积误差，使得定位精度不断下降。因而航位推算法只适用于短时间运动的或者短距离位姿跟踪。为了限定定位的不确定性，我们在航位推算法的基础上采用一些绝对的信息。为此，我们可以将航位推算法与其他传感器信息结合进行定位。

移动机器人视觉导航系统研究

北京交通大学 硕士学位论文 移动机器人视觉导航系统研究姓名:王红波 申请学位级别:硕士专业:信号与信息处理指导教师:阮秋琦 20080601 中文摘要 中文摘要 摘要:基于视觉的移动机器人导航是近年发展起来的一种先进导航技术。与其它的非视觉传感器导航相比,它具有信息丰富、探测范围宽、目标信息完整等优点。本文结合实际应用,提出了一个完整的移动机器人视觉导航系统解决方案。研究内容主要包括四个部分:摄像机标定、目标识别、单目测距和运动控制。分别阐述如下: 第一,摄像机标定,基于张正友的平面标定算法对摄像头进行精确标定,针对摄像头的自动变焦特性,提出了一个新的离线离散标定策略,并获得多个状态下的摄像头内外参数。 第二,目标识别,传统分割方法存在多分割问题,影响到目标物提取的精度, 这罩提出一个改进了的基于HSI模型的彩色图像分割算法,在多通道阈值分割的基础上,融入了连通区域标记和形念学开闭运算。 第三,单目测距,基于摄影测量学和立体几何理论,建立了单目视觉测距模型,并推导了基于地平面约束的单目测距算法。针对多种误差因素,在测距算法中加入了误差校币,使移动机器人能够更加准确地定位目标物体。 第四,运动控制,控制摄像机云台实现日标物搜索,调整移动机器人位姿和对夹持器的动作控制。

实验结果表明:即使在恶劣光照条件下,提出的Hs工分割算法能够对向光、背光、近处、远处物体实现快速有效提取;提出的单目测距模型和算法能够对目标物体进行精确的测距;当把这些算法集成到实验平台上时,能够快速实现移动机器人的导航控制,并成功完成物体抓取操作。 关键词:摄像机标定、彩色目标识别、单目视觉测距、移动机器人 分类号:TP 391.41 ABSTRACI' ABSTRACT ABS。I’RAC’1.. In recent years,vision attracts a lot of attention for navigating a mobile robot in dynamic https://www.wendangku.net/doc/3816548855.html,pared with other sensing systems,visual navigation is excellent and effective.With a visual sensing system,wider view of field,rich and intensive data Can be obtained for a mobile robot moving in a changing environment.In this study,a visual navigation scheme is proposed for a mobile robot to realize object collection,and it comprises of camera calibration,object recognition,monocular measurement and motion control,as stated in the following. Firstly,the technique of camera calibration is presented on the basis of Zhang’S algorithm.Since a PTZ calTlera is used here,it is controlled to move up and down,from left to right,to extend the view of field.Therefore,calibration in different positions is needed,and a new discrete method is proposed here. Secondly,a

机器人抓取装置位置控制系统校正装置设计

机器人抓取装置位置控 制系统校正装置设计 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

自动控制原理课程设计题目：机器人抓取装置位置控制系统校正装置设计 专业：电气工程及其自动化 姓名： 班级：学号： 指导老师：职称： 郑州航空工业管理学院 机电工程学院 2011年12月

初始条件： 一个机器人抓取装置的位置控制系统为一单位负反馈控制系统，其传递函数为()()() 15.013 0++=s s s s G ，设计一个滞后校正装置，使系统的相角裕 度?=45γ。 设计内容： 1.先手绘系统校正前的bode 图，然后再用MATLAB 做出校正前系统的bode 图，根据MATLAB 做出的bode 图求出系统的相角裕量。 2.求出校正装置的传递函数 3. 用MATLAB 做出校正后的系统的bode 图，并求出系统的相角裕量。 4.在matlab 下，用simulink 进行动态仿真，在计算机上对人工设计系统进行仿真调试，确使满足技术要求。 5.对系统的稳定性及校正后的性能说明 6.心得体会。

1频率法的串联滞后校正特性及方法 特性：当一个系统的动态特性是满足要求的，为改善稳态性能，而又不影响其动态响应时，可采用此方法。具体就是增加一对靠的很近并且靠近坐标原点的零、极点，使系统的开环放大倍数提高β倍，而不影响开环对数频率特性的中、高频段特性。 该方法的步骤主要有： ()1绘制出未校正系统的bode 图，求出相角裕量0γ，幅值裕量g K 。 ()2在bode 图上求出未校正系统的相角裕量εγγ +=期望处的频率2c ω,2 c ω作为校正后系统的剪切频率，ε用来补偿滞后校正网络2c ω处的相角滞后，通常取??=15~5ε。 ()3令未校正系统在2c ω的幅值为βlg 20，由此确定滞后网络的β值。 ()4为保证滞后校正网络对系统在2c ω处的相频特性基本不受影响，可按 10 ~ 2 1 2 2 2c c ωωτ ω= = 求得第二个转折频率。 ()5校正装置的传递函数为()1 1 ++= s s s G C βττ ()6画出校正后系统的bode 图，并校验性能指标 2确定未校正前系统的相角裕度 先绘制系统的bode 图如下：

机器人室内定位技术说明书

新型机器人室内定位技术 XXX软件研究所有限公司 一,技术背景 机器人六十年代,自第一台机器人装置诞生以来,机器人得发展经历了一个从低级到高级得发展过程。第一代机器人为示教再现型机器人,就是通过计算机来控制多自主得机械装置,通过示教存储程序把信息读取出来并发出指令,也可以根据人示教得结果再现动作,它对于外界得环境没有感知能力。在20世纪70年代后期人们开始研究第二代机器人:带感觉得机器人。这种机器人有类似人类得力觉、触觉、听觉、视觉等。第三代机器人就是智能机器人,它就是当今机器人发展得热点与重点,机器人通过各种传感器获取环境信息,利用人工智能识别、理解、推理并进行判断与决策来完成一定得任务。因此智能机器人除了具有感知环境与简单得适应环境能力外,还具有较强得识别理解能力与决策规划能力。80年代中期,技术革命得第三次浪潮冲击着全世界,机器人总数每年以30%以上得速度增长。1986年国家把智能机器人课题列为高技术发展计划,进入90年代,在国内市场经济发展得推动下,确定了机器人及其应用工程并重、以应用带动关键技术与基础研究得发展方针,实现了高技术发展与国民经济主战场得密切衔接,研制出有自主支持产权得工业机器人系列产品,并小批量试产,完成了一批机器人应用工程,建立了9个机器人产业化基地与7 个科研基地。通过多年得努力,取得了举世瞩目得硕果。本公司得智能移动机器人具备超声、红外等多传感器融合得导航系统,可以在一定得室内环境中自由行走,实现定位与自动避障等功能,在国内处于先进水平,具有一定影响力。 随着机器人技术得发展,具有移动行走功能、环境感知能力以及自主规划能力智能移动机器人得到了各国研究人员得普遍重视,特别就是在20世纪八、九十年代,随着计算机技术、微电子技术、网络技术等得快速发展,机器人技术得发展突飞猛进。本公司得智能移动机器人得重要特点在于它得自主性与适应性。自主性就是指它可以在一定得环境中,不依赖外部控制,完全自主地执行一定得任务;适应性就是指它可以实时识别与测量周围得物体,并根据环境变化,调节自身参数、动作策略以及处理紧急情况。 随着智能移动机器人技术得发展,其在军事、医疗、商业等领域发挥着重要得作用,人们对智能移动机器人得需求与期望也越来越高,越来越迫切,移动机器人研究从而进入了崭新得发展阶段。定位技术就是智能移动机器人得研究核心,同时也就是其实现完全自动化得关键技术。机器人只有准确知道自身位置,工作空间中障碍物得位置以及障碍物得运动情况等信息,才能安全有效地进行移动,由此可见,自主定位与环境分析就是移动机器人最重要得能力之一。