2第一章第二部分感知人的技能训练

作文三步2

第二部分感知人的训练

动作

外貌语言容貌

身材

人肖像神态

服饰

性格

心理兴趣、爱好

人性

用五分钟写一下身边某一位同学（要求隐去姓名性别即不要把明显的一些特征带出来，不要让大家一眼就看出来写的是谁，但是要把他的最重要特征都给写出来。）

学生1：这位同学眉清目秀，黑黑的头发，眉毛下面，闪着一双炯炯有神的眼睛，能说会道的嘴巴，很有个性身穿得体的校服很好看。

评：写的谁都像，谁都不像，都像在座的每一位，说明写得不够准确、传神、缺乏感知人的技能。感知人可以简单的分成两大范畴，第一范畴是人的外貌，就是大家通常能够用眼睛看到的这个轮廓人的外貌，第二

大块就是人的心理即衣服和人体骨胳，背后还有一个重要的区域，重要的范畴，就是人的心理人的精神。那么这两块就构成了完整的人。

通常简单的分成这两大块：外貌、心理。外貌，如果我们再做细的划分的话，还可以再分，分成三个组成部分，第一个叫人的肖像，就是指人静止不动的这个模样第地块是指语言，肖像之外还有一个重要的能出声能有响动这么一部分叫人的语言，那么还有一块是人的动作，无论肖像也好，语言也好，它都不会动，都是静止的那一块还有一块会动的叫动作

肖像（不动的）

外貌动作（动着的）

语言

肖像、语言、动作这三块构成了人的外貌，如果再往下分，还可以分得更细，分成四个东西，也可以分成四个小的内容，第一个是人的容貌，就是大致指人的五官，面部容貌，比方你的眼睛长的什么模样，鼻子是鹰钩鼻子呢，还是直挺鼻子，嘴巴长的什么样的嘴巴等等。这些都是指人的容貌，除了容貌之外，在肖像里面，第二块就是指人的神态。神态就是五官表情变化以及和情绪连在一起的，一系列反映，这叫神态，大家有时候是忧愁，有时候是烦恼，有时候是郁闷，有时候是不满，有时候是欣喜若狂，等等这些都是可以通过神态能够找到，在肖像里面还有第三块就是人的体态，一般也可以说是身材，他是胖的瘦的、高的、矮的，是佝偻着身体的，还是挺拔直立的等等，都叫身材，那么还有四块是人的服饰——衣服和饰物，饰知道什么意思吗？就是小装饰物，比方大家带的红领巾，女同学头上别的小发卡还有女士带的项链、戒指，还有同学们戴的眼镜什么的，这些都可以被称作服饰，那么上述这四样东西就可以构成肖像。

肖像可以分：

容貌、身材、神态、服饰

容貌：主要是指人的面部这一块即五官。

身材：指人的体态。

神态：面部表情、情绪变化。

服饰：衣服和服饰。

这四样构成了肖像，就是人体的这一块静止的样子，静止不动的样子就叫做肖像。那么肖像就是由这几块构成的由肖像、语言、动作又构成了人的外貌。由外貌和心理又构成了整个人。

动作

外貌语言容貌

肖像身材

神态

服饰

人

性格

心理兴趣、爱好

人性

在这张表，把完整的人做了简单的划分，人可以分成三个部分：肖像、动作、语言。肖像又可分成四个具体

内容，心理还可以做简单的划分：兴趣、性格和个性，兴趣，大家喜欢什么，有的同学喜欢足球……跳皮筋：爱好，有的同学爱好书法，兴趣和爱好大体是一个东西；那么还有性格；有的同学是非常活泼、好动、乐于助人，喜欢在大庭广众之下来表现自己，表达自我。有些同学性格非常封闭，内向，不愿意和人多讲话，非常少朋友，少交往，这种范畴的东西，我们都管它叫性格；还有就是个性，这一块先不做更多探讨，大家知道兴趣和性格的意思即可。反过来看前面的四种内容：容貌、身材、神态、服饰构成肖像。三个内容：肖像、动作、语言构成外貌。两个内容：外貌、心理构成人。瞧，这么复杂的人，原来可以做如此简单的划分。大家不要小看呈现在我们面前的这幅图，这个表几乎所有文学大师、著名作家，在构思文学作品，写人的时候都没有跳出这个小小的表格，都没有跳了它所以记住它是重要的。

练习要求：把他的外貌、心理，特别是外貌当中的肖像这部分和心理当中的性趣爱好和性格这部分尽可能写的全。

模特：首先给大家作简单的自我介绍。

我叫周四光，今年11岁了，是上五年级，爱好足球（喜欢哪个球员）罗纳尔多，接下来，你再给老师做两个表情：一样是高兴，一样是惊讶。

学生2文：这位同学是位瘦小的身材，眉清目秀，穿一身得体的校服，好像专门为他定制的，眼睛里闪着机智的光芒，他的眉毛是黑色的，眉型前宽后窄，头发梳理的整整齐齐，一副文质彬彬的模样，看起来从容不迫，可是他的手势告诉我，他还是有些紧张，生气时他的嘴角向下撇，整个脸都扭曲了，人在不高兴时都是这样子吗？

老师评：写得挺有意思，他基本上说到了刚才老师说的，要写性格外貌，外貌里面写的眉清目秀呀！

就是说肖像这部分，大体上都写的差不多，那还有心理的部分，比方说他喜欢什么还有他的手势告诉我，他很紧张，写到了他的心理，就是他性格当中的成分，这两大块，他都涉及到了，但他不够动态，特别是描写人物当中的某一些零部件。比方说：眼睛、鼻子、眉毛，我们没有把他作为一个动态的东西来看等待，人也是动物，世界上有两种东西：动物、静物。人是物，人身上的任何一样东西，比如眉毛它是物吗，当然不是物了，那么写物的时候，大家别忘了。我们前面学过的，感知物的技能，全面，动态，立体。立体动态就是换时、换情、换位。如这位同学的眉毛，就是一个物对吧。我们现在拿换时、换位、换情的方法。再来感知一下他的眉毛，刚才那位同学说的，他的眉毛是黑的，老师说的确呈淡黑色的眉毛，但是眉梢的部分，还微微的发亮光，在太阳光之下，会闪着奕奕的光彩，而且他的眉型是后宽，前窄，菱角分明，像一把尖利的匕首、寒光闪闪，令人不寒而栗，而且这种眉毛抖动的时候，就像千军万马在呐喊助威，令人望而却步，而且紧张的时候，汗珠会从眉宇间掉下来，又咸又涩，是不是味道的感觉，而且每一根眉毛，挺拔直立，桀不驯就像一位英勇的武士或者哨兵。好就是这样一个眉毛，我们首先换了一个地点，就是不同的地方，它的表现不一样，太阳光下，它会闪着奕奕的光彩，那不同的时间呢？紧张时或者眉毛抖动时，和平时的样子它又不一样，那不同的心情下，比方他紧张的时候，会有汗珠下来，好了，就这么一个眉毛，变换时间，变换地点，变换位置，我们对他的感知，就便变得动态立体，显得非常的饱和，而且生动。当我们把眉毛，把眼睛，把鼻子把耳朵或者一根头发都当成一个物，用感知物的方法和动态方法来进行的时候，就可以把人感知的非常的饱满，而且很有意思。

小毕练习写一下自已即自绘画像：学生1：这就是我，我站在镜子面前看到了这个形象（评：站在镜子面前给自己画了幅像，取的角度非常好，很巧妙）1.45米的个子,梳着蘑菇头眼睛不太大,但是很有神,一张

红润的小嘴巴像一颗红樱桃,脸上常常挂着甜甜的微笑,见过我的人,都说我特别像日本小姑娘。我属猪，性格就像一只憨憨的小猪，老实文静，您瞧，下课铃一响，别的同学就像活泼的小猴子，连续不断的往外冲，只有我像一只可爱小猪，一动不动的坐在那里，我的爱好是游泳，一年四季中，我最喜欢夏天了，一到夏天，我就拉着妈妈去游泳，一见到水，就扑通一声跳下去，开始游呀游，一年活像一只自由自在的小鱼，快活极了，而且每次下去，便舍不得爬上岸，实在玩累了，才依依不舍的跟着妈妈回家我虽然很老实，但是非常爱看书，那些《西游记》《世界童话名著选》，我拿起来就不放手，常常被书中的人物和情节所感动，有时连饭都忘了吃，当我看到《卖火柴的小女孩》在除夕之夜又冻又饿死在街头时，我的眼泪就止不住的流下来。

评：全面的写了自己，接着是把某些地方很动态的写了什么。首先你看，一开始她写的是自己的肖像，把整体模样交给了大家了，他的面部五官还有发型，还有整体模样的感觉，在别人看来的感觉，就像日本小姑娘等等，首先是肖像，接下来，他写了自己的性格和爱好，比方说喜欢看世界名名著《西游记》什么的，喜欢夏天的游泳什么的，这里面还有一个个小小的特点，试着变换时间，来写她的爱好，比方游泳，到了夏天她怎么游泳，而现在的时间或季节呢呢，可能是秋天也可能是冬天，她想起夏天游泳的时候，一跳进水里就不想出来，了就像快乐的鱼儿，快乐，变换了情感。变换时间，这就是动态的感知，我们现在学的是感知人，但此时我们运用感知物的技能，这样我们才温故而知新，学后面的又检前面的，前者后者没有严格的界限和保垒，大家都互相贯通着来用的。

小小训练《孔乙已》图片，这是一幅画，画上有好几个人，其中中间站着一位身材比较高的，年纪比较大的一位老者，大家可能没见过也不认识，不过不要紧，同学们现在用五分钟时间，写一下中间这位比较老的人，写之前，老师还有一个小小的提醒，大家留意这位老者也身上穿的衣服是旧式的长衫而且上面大家

注意，还打着补丁，大家看到没有，袖子下面还络着补丁，那说明什么呢？大家去想，还有就是，旁边好多孩子手里拿着的是什么，他手里拿着的和围着的孩子是什么关系，大家去想。

学生1：这是一位身材高大，而瘦弱的长者，穿着一件打着补丁的马褂，脸上布满皱纹，嘴角还有一块伤疤，好像被人打过，表情也很痛苦，但竭力掩饰，怕被人察觉乱蓬蓬的头发显得很脏，时时飘来，一些酸味；足见他的潦倒，胡子也显得暗淡无光，他的四周还围着几个小孩，好像是在取笑他，和他抢东西吃。

评：这位同学写得非常好，话语不多，他比较全的写到了，这位老者，他的外部特征，比方身材，瘦高，他的面部表情，就是容貌，他还写到了他可能受到某些人的打，所以落下了伤疤，而且更为可贵的是，他这里写到头发乱蓬蓬的，还发着酸味，胡子也显得暗淡无光，潦倒的人连胡子都没有了光彩，这是变，换了什么？变换了情感，之所以写得不错是运用了全方位动态感知。

这幅图是鲁迅的一篇文章《孔乙已》身旁这些孩子正在跟他抢茴香豆吃的，那些调皮的孩子，课文片断：他身材高大……（下载）

评：这段包含着丰富的东西，人物外貌的几个特征，他这里面几乎都有了，

首先我们看他写的神态，神态是什么，青白脸色，容貌是什么呢？青白脸色，皱纹间时常夹些伤痕，还有服饰：穿的虽然是长衫，，似乎十多年没有补，也没有洗，但是上面还有很多补丁，还有身材：身材高大，身材有了，神态有了，容貌有了，服饰有了，这就是肖像，还有动作，他对人说话，总是之乎者的也，叫人半懂不懂的，这又是动作又是语言……孔乙已每次到了酒店，向柜里要酒时候，总会说，温一碗酒，来两碟茴香豆，这个时候他便排出九纹大钱，这是动作吗？是，变换时间，他把一件事情拉长了来对待，拉到十年前和十年后来做对比，变换了时间，这就有了动态的成分在其中，但是我们还认为鲁迅先生写的这个人，动态的

还不够，不如刚才我们这位同学做的动态感知更加充分，我们这位同学说乱蓬蓬的头发好像很长时间没有洗，还发出酸臭的味道，是吗？味道还发酸了，怎么能够发酸，就是时间长，也不仅发酸，还因此显得非常的潦倒，所以还说这个人的胡子也暗淡无光变换情感了，对不对，又换时又换情所以我认为同学们的动态感知更充分，比鲁迅先生对人物的感知更动态，

所以大家写好一个人，不仅要全面，而且还要立体，还要动态。

小练习《捉兔子》：几千年前，古希腊有一个神话传说叫《龟兔赛跑》，那今天和兔子赛跑的不是乌龟，而是我们同学当中的某一位，我们确定一位同学，由他来捉这只小兔子，然后同学们感知捉兔子的过程，最后要把这位同学捉兔子时候的表现，包括他的外型、外貌以及他的心理活动写成小作文，把捉兔子的过程写一下，提醒一是要格外注意捉兔子的过程中，这位同学他动作的变化，，比方，一开始捉的时候，又是怎样的动作，捉完，没有捉住这又跑掉了，这个时候动作子的。注意一下他的动作及其变化。二是要格外注意他的情绪、心情变化，捉之前，他是什么样子的情绪状态，他的心理活动是什么的给揣测一下，然后捉的过程中又是怎样的，捉完以后又怎样，比方，捉之前大家试着给我说一下，他的心情应当什么样子的——兴奋；捉的过程中，是不是很紧张他怕兔子跑，兔子呢，也怕他来抓，于是一个在躲，一个上去想抓，躲和抓之间，应该是两个都很紧张，他紧张是怕兔子跑掉了，兔子紧张是怕被人抓住。那么最后没有捉住，他的心情又怎样——很失望，很沮丧，那他抓的过程当中兔子又是什么样的心情，他抓之前，兔子一定很好奇，这个人冲我来了是要干什么呢，给我吃的，还是来找我玩啊，还是领我出去散步，看看太阳，还是要给我打一个洞，原来是来抓我的，接着它看出这一点经后，就非常紧张，等到最后抓了半天没抓住，兔子这个时候什么心情——高兴极了，美滋滋的，大摇大摆跑到树丛当中吃它想吃的东西，找他想玩的小伙伴，而且它妈妈也很着

急，我的兔儿子终于回来了，兔子在在捉住之前和被捉之后和捉的过程当中心情也有变化。那么捉兔的这位小同学，他的心情也有变化，同时要格外留意这两件事，一个是心情变化，一个是动作变化。

学生文：兔子正在草地上站着，这位同学看了看他，并没有上去抓，而是先到旁边找一些青草，看出来很有经验，也很聪明，他想到诱兔子上钩，（评；这位同学捉免子的时候，没有先上去捉，而是找了一些草，她猜测，这位同学很聪明一定是想用青草引诱住似乎要给它吃的，于是让它自己跑过来）然后智取，而不是硬抓，只见他手着青草往前走去边走边向免子示意，快来啊，有好吃的，可是兔子并不理睬他，他的这一招不灵，这时就靠近它，想立刻抓住，可是这次看起来，他的心太急了，只见兔子向前跑去，他在后面追，越追兔子，兔子跑的越快，很快就消失在草丛中，他一定很失望，白忙乎了，但是我想此时兔子，肯定高兴极了，终于可以见到兔妈妈了。

评：她确定实写出了这位同学捉兔子前中后心情的变化，写出了动作的变化，前面的动作是想去捉兔子，没去捉而是拿草钓，接下来，等到他快要到，兔子跟前的时候，发现兔子原来不理睬他，于是他就主动上去，要捉兔子了。因为这个时候他已经有些紧张了，有些着急，因为兔子不理他，看起来这一计没有成功，所以索性直截了当，上去捉去了，动作有两个截然的变化，老师觉得他写出了动作变化，写出了情绪状态的不断变迁，所以我认为，像刚才同学们说到的，写的不错，看起来捉兔子这件事情大家不仅认真感知了，而且能把感知过程当中的所得、所想，还有体会写下来。

小练习《爬墙》：有一位年龄稍大一点，但是也不太老的先生，他要爬一堵墙，那爬墙的过程当中，请同学们把他的动作和爬墙时的心理反应，就是情绪变化，再给记下来，然后我们回头再来写他“图”刚才的爬墙这件事，我们感知完了，一定会有收获，还有不少新的发现，那么现在，我想跟大家简单的聊几句，看

看大家发现了一些什么样的新的东西，刚才的爬墙，应该说不是一下子爬上去的，持续的有个过程，在这个过程里面呢，一定有动作上的变化，肯定一开始和中间和最后他不是一个动作是吗？回忆一下，他开始的动作是什么样子的。然后中间又有什么样的变换，最后是什么样子的，首先告诉老师，最初他去爬这个墙的时候，是什么样的动作——先把手放在墙头上。——把手是轻轻的还是重重的——架在上面他是为了更好的使劲是不是，看起来爬墙的这个人，力气不是很大，否则就两个手就能爬上去，还用胳膊，是这样吗？接着呢——接着他把那个腿跷起来，腿跷起来是跳起来还是跷起来，跷起来把两个腿同时跷着，还是分别跷着，还是同时跷着吗？，——先跷右脚，然后在那一蹬一蹬的，还有什么样的动作变化，接着因为那个墙平坦，没有地方，让他能蹬住，所以他把身子一斜，然后一只脚先迈上去，最后再迈进去另外一只，看起来，他的动作变化的确经历了这么一个过呢样，他爬上去，然后又怎么呢？——因为他的胆子非常的小，所以他先左看右看的，看墙的深度，只见，他左边一看右边又看，这个动作大家注意到了没有，然后呢，再往下跳，左看右看是因为这个墙有点高，他不敢往下跳了，是不是这个动作，时间尽管不长，可能也就一分钟左右，对不对，但是经历了这么多细微，是这多的变化都被这位同学给捕捉到了，老师特别的要对她进行夸奖，接下来，在整个过程当中，爬墙的人心理上，心情上有什么样的变化，从一开始爬，最后到爬上去然后是跳下去，爬的时候他肯定下了决心的。他肯定是有很急的事情，或者是有其他什么特殊情况，否则他不会下，那么大的决心去爬爬之前，他的心情是下决心去爬，可能他还有一些胆怯，但是没有办法一定要去爬，于是他自己给自己打了打气，鼓足勇气然后再走到墙根下是不是这样，然后呢爬到墙的上面的时候，又是什么样的情形——犹豫，从什么地方看出来，他左看右看，最后又跳下，是什么样的心情——下决心了，于是就一头下去了，那么看起来，这个小小的举动，在情绪上，在动作上经历了这么复杂的变化，大家都意识到了，接下来，我

请问同学们，用十分钟时间，把刚才这件事情，当中的这个人的变化给完整的写下写来。

学生文：这个人身体矮小，体态臃肿，上身穿一件夹克衫，并不破旧的裤子，一条腿挽的很高他的头发梳理的还算体整齐（评：对这个人的整体的俏像描写，他注意到了他穿的衣服是一条裤子不算很旧，但是还有一个小小细节：一条裤腿是挽起来的，是吗，还注意到了他的身材比较矮，也比较胖，胖的还有些臃肿）看得出来，他是一个爱整洁的人，但是由于生活所迫，变得不太讲究了（评：他从刚才爬墙者的服饰，就是这个衣服看起来太旧，所以他推断出他的性格，就是看起来很爱很爱干净，但由于生活所迫，却不能太讲究了，这是人的性格，性格当中还有一些成分就是爱干净，好整洁，但是由于生活所迫，不能够实现这样的爱好）可仍要尽量维护自己的体面，只是这一次不知出于何故非要爬墙，只见两腿一蹬，向上一上，很吃力，因为太胖了，还喘着粗气，好容易爬上去，但又不敢跳，犹豫了一下才跳下去看来他的胆子并不大，跳墙可能是被迫无奈的事情。大概那边他的孩子在等着他吧（评：写得好，作者能非常出色的运用刚才训练过的技能，对人的感知，他已经掌握的非常的熟练了）。

作家朱自清也运用到了这种方法，他写了一篇著名文章《背影》，文章当中，他特意写到了他父亲的背影一段：我看见他戴着黑布小帽，穿着黑布大马褂，深青布棉袍，蹒跚地走到铁道边，慢慢探身下去，尚不大难。可是他穿过铁道，要爬上那边月台，就不容易了。（接下来大家注意看看他是怎么爬墙的）他用两手攀着上面，两脚再向上缩；他肥胖的身子向左微倾，显出努力的样子。这时我看见他的背影，我的泪很快地流下来了。（那他为什么要流下了眼泪，哭了呢！因为他看见父亲肥胖的样子非常吃力的爬过这个墙，去干什么，去给他买东西吃，所以他哭我了，其实哭的不光是他，大家看完这篇文章功能以后，许多人也常动情。那么我们说他写的好不好，为什么这么好，他能全方位的动态立体的来感知人，把感知人的特殊技能技巧，把他

融到了其中，而且运用的非常好。

工业机器人工作站系统集成技术教学大纲教学文案

工业机器人工作站系统集成技术 一、说明 1．课程的性质和内容 《工业机器人工作站系统集成技术》课程是技师学院工业机器人应用与维护专业的专业课。主要内容包括：模块一工业机器人码垛工作站系统集成、模块二工业机器人涂胶装配工作站系统集成、模块三工业机器人装配工作站系统集成。 2．课程的任务和要求 本课程的主要任务是培养学生熟练操作ABB机器人，能够独立完成机器人的基本操作，能够根据工作任务对ABB机器人进行程序编写，为学生从事专业工作打下必要的专业基础。 （1）通过本课程的学习，学生应该达到以下几个方面的专业基础。 （2）熟悉ABB机器人安全注意事项，掌握示教器的各项操作。 （3）掌握ABB机器人的基本操作，理解系统参数配置；学会手动操纵。 （4）掌握ABB机器人的I/O标准板的配置，学会定义输入、输出信号，了解Profibus适配器的连接。 （5）掌握ABB机器人的各种程序数据类型，熟悉工具数据、工件坐标、有效载荷数据的设定。 （6）掌握RAPID程序及指令，并能对ABB机器人进行编程和调试。 （7）熟悉ABB机器人的硬件连接。 3.教学中应该注意的问题 （1）本课程的教学以ABB机器人的应用。维护为主，注意培养学生对机器人编程和维护的能力。 （2）在本课程的教学中应该注意培养学生的逻辑思维能力。 （3）编程教学时，应让学生重点掌握机器人的数据类型和指令功能。二、学时分配表

三、课程内容及要求 模块一工业机器人码垛工作站系统集成 教学要求 1．了解工业机器人码垛工作站的组成。 2．掌握码垛工作站的机械装配。 3．掌握码垛工作站系统编程。 教学内容 任务1 认识码垛工业机器人工作站 任务2 筛选皮带机构的组装、接线与调试 任务3 立体码垛单元的组装、程序设计与调试 任务4 步进升降机构的组装、接线与调试 任务5 检测排列单元的程序设计与调试 任务6 机器人单元的程序设计与调试 任务7 机器人自动换夹具的程序设计与调试 任务8 机器人轮胎码垛入仓的程序设计与调试 任务9 机器人车窗分拣及码垛程序设计与调试 任务10 工作站整机程序设计与调试 教学建议 本项目的主要教学目标是使学生对码垛工作的有系统认识和形成编程逻辑。讲授是，注意结合简单的实例阐述本课程的作用，对于理论的知识可以先作简单的介绍，在后面的教学中再进一步深化。 模块二工业机器人涂胶装配工作站系统集成 教学要求 1．了解工业机器人涂胶工作站的组成。 2．掌握涂胶工作站的机械装配。 3．掌握涂胶工作站系统编程。 教学内容 任务1 认识涂装工业机器人 任务2 上料涂胶单元的组装、程序设计与调试 任务3 多工位旋转工作台的组装、程序设计与调试 任务4 机器人单元的程序设计与调试 任务5 机器人自动换夹具的程序设计与调试 任务6 汽车车窗框架预涂胶的程序设计与调试 任务7 机器人拾取车窗并涂胶的程序设计与调试 任务8 机器人装配车窗的程序设计与调试

无人驾驶关键技术分析

无人驾驶关键技术分析 无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 （1）环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。 无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。 （2）导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。 绝对定位：主要采用导航信标．主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。

无人驾驶关键技术分析

无人驾驶关键技术分析-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

无人驾驶关键技术分析 无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。 （1）环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。 无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。 而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。 （2）导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类： 相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。 绝对定位：主要采用导航信标．主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。

工业机器人系统集成篇

一、机器人系统集成介绍 1.机器人工业化模式 工业机器人系统集成商处于机器人产业链的下游应用端，为终端客户提供 应用解决方案，其负责工业机器人应用二次开发和周边自动化配套设备的集成，是工业机器人自动化应用的重要组成。只有机器人本体是不能完成任何工作的，需要通过系统集成之后才能为终端客户所用。 相较于机器人本体供应商，机器人系统集成供应商还要具有产品设计能力、对终端客户应用需求的工艺理解、相关项目经验等，提供可适应各种不同应用 领域的标准化、个性化成套装备。从产业链的角度看，机器人本体（单元）是 机器人产业发展的基础，而下游系统集成则是机器人商业化、大规模普及的关键。本体产品由于技术壁垒较高，有一定垄断性，议价能力比较强，毛利较高。而系统集成的壁垒相对较低，与上下游议价能力较弱，毛利水平不高，但其市 场规模要远远大于本体市场。 工业机器人产业化过程中，可以归纳为三种不同的发展模式，即日本模式、欧洲模式和美国模式。 日本模式：各司其职，分层面完成交钥匙工程。即机器人制造厂商以开发 新型机器人和批量生产优质产品为主要目标，并由其子公司或社会上的工程公 司来设计制造各行业所需要的机器人成套系统，并完成交钥匙工程； 欧洲模式：一揽子交钥匙工程。即机器人的生产和用户所需要的系统设计 制造，全部由机器人制造厂商自己完成； 美国模式：采购与成套设计相结合。美国国内基本上不生产普通的工业机 器人，企业需要时机器人通常由工程公司进口，再自行设计、制造配套的外围 设备，完成交钥匙工程中国与美国类似，机器人公司集中在机器人系统集成领域。 目前，国内的机器人企业多为系统集成商。根据国际经验来看，国内的机 器人产业发展更接近于美国模式，即以系统集成为主，单元产品外购或贴牌， 为客户提供交钥匙工程。与单元产品的供应商相比，系统集成商还要具有产品 设计能力、项目经验，并在对用户行业深刻理解的基础之上，提供可适应各种 不同应用领域的标准化、个性化成套装备。 中国机器人市场基础低、市场大。中国机器人产业化模式较可行的是从集 成起步至成熟阶段采用分工模式。即美国模式（集成）-日本模式（核心技术）-德国模式（分工合作）。 2.工业机器人集成产业应用方向

无人驾驶关键技术分析三篇

无人驾驶关键技术分析三篇 篇一：无人驾驶关键技术分析 无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。（1）环境感知技术 环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息。为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需采用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后。提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们采用两种方法进行检测：无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。 无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，采用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。

而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题。但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。 （2）导航定位技术 无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。 自主导航技术是指除了定位辅助之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算资源有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。 绝对定位：主要采用导航信标．主动或被动标讽地图匹配或全球定位系统进行定位。 组合定位：综合采用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPs+地图匹配、GPs+航迹推算、GPs+航迹推算+地图匹配、GPs+GLONAss+惯性导航+地图匹配等。 网络导航能随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动设备通过移动通信网与直接连接于Internet的web GIs服务器相连，在服务器执行地图存储和复杂计算等功能，用户可以从服务器端下载地图数据。

图象视觉特征的提取与表示

第1章图像视觉特征的提取和表示 1.1引言 图像视觉特征的提取和表示是将图像的视觉信息转化成计算机能够识别和处理的定量形式的过程，是基于视觉内容的图像分类与检索的关键技术，因此，图像视觉特征的提取和表示一直是图像内容分析领域中一个非常活跃的课题。 图像底层视觉特征一定程度上能够反映图像的内容，可以描述图像所表达的意义，因此，研究图像底层视觉特征是实现图像分类与检索的第一步。一般来说，随着具体应用的不同，选用的底层特征也应有所不同，在特定的具体应用中，不同底层视觉特征的选取及不同的描述方式，对图像分类与检索的性能有很大的影响。通常认为，一种良好的图像视觉特征的提取和表示应满足以下几个要求： (1)提取简单，时间和空间复杂度低。 (2)区分能力强，对图像视觉内容相似的图像其特征描述之间也应相近，反之，对于视觉内容不相似的图像其特征描述之间应有一定的差别。 (3)与人的视觉感知相近，对人的视觉感觉相近的图像其特征描述之间也相近，对人的视觉感知有差别的图像其特征描述之间也有一定的差别。 (4)抗干扰能力强，鲁棒性好，对图像大小，方向不敏感，具有几何平移，旋转不变性。 本章重点讨论当前比较成熟的特征提取方法，在此基础上选取合适的特征提取方法，用于图像分类与检索系统的特征提取模块。接下来，将依次介绍颜色，纹理，形状等特征的提取和表示方法，最后对各种特征的特点加以比较。 1.2颜色特征的提取和表示 颜色是图像视觉信息的一个重要特征，是图像分类与检索中最为广泛应用的特征之一。一般来说同一类别的图像之间颜色信息具有一定的相似性，不同类别的图像，其颜色信息具有一定的差异。相对几何特征而言，颜色特征稳定性好，有对大小、方向不敏感等特点。因此，颜色特征的提取受到极大重视并得到深入研究。本章首先介绍几种常用的颜色空间模型，然后介绍各种颜色特征提取和表示方法。

深度学习人工智能在无人驾驶上的应用

深度学习人工智能在无人驾驶上的应用 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-

深度学习人工智能在无人驾驶上的应用 摘要⑹錾疃妊习的概念及深度学习人工智能在环境感知技术上的应用，详细阐述深度学习的工作原理以及其应用前景。 关键词人工智能无人驾驶环境感知技术深度学习 中图分类号：TP29 文献标识码：A 机器深度学习是近年来在人工智能领域的重大突破之一，它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域都取得了不少成功。由于车辆行驶环境复杂，当前感知技术在检测与识别度方面无法满足无人驾驶发展需要，深度学习被证明在复杂环境感知方面有巨大优势。 视觉感知技术是无人驾驶的核心技术。 无人驾驶一般包括四个等级或者五个等级，不管哪个等级都会包含环境感知、规划决策和执行控制等三个方面。其中环境感知方式主要有视觉感知、毫米波雷达感知和激光雷达感知，其中的视觉感知是无人驾驶感知的最主要的方式。 中国的路况较为复杂，雨天、雾霾天以及下雪天。另外，像马车、吊车以及摩托车，还有摩托车拉猪、卡车拉树的现象在我们生活中经常遇到，这些场景对视觉是一个难题，提高这种复杂路况下的感知精度是无人驾驶研究的挑战。 1深度学习能够满足复杂路况下视觉感知的高精度需求 深度学习被认为是一种有效的解决方案，深度学习是模拟人的大脑，是近10年来人工智能取得一个较大的突破。深度学习在视觉感知中近几年应取得了较大的进展，相对于传统的计算机视觉，深度学习在视觉感知精度方面有比较大的优势。

特别是2011年以后，有报导指出深度学习如果算法和样本量足够的话，其准确率可以达到%以上，传统的视觉算法检测精度的极限在93%左右。而人的感知，也就是人能看到的准确率一般为95%，所以从这个方面看，深度学习在视觉感知方面是有优势的。 所谓深度学习，又名深度神经网络，相对于以前的神经网络来说是一种更多层和节点的神经网络机器学习算法，从这儿可以看出来，其实深度学习是一种机器学习，可以说是一种更智能的机器学习。深度学习主要类型一般包括5种类型，像CNN、RNN、LSTM、RBM和Autoencoder，其中我们主要的是用的CNN，CNN 另外一个名字叫卷积神经网络。卷积神经网络已经被证明在图像处理中有很好的效果。 其中，自学特征是深度学习的最大优势。例如智能驾驶需要识别狗，在以前的算法中如果要识别狗，对狗的特征要用程序来详细描述，深度学习这个地方如果采集到足够的样本，然后放在深度学习中训练，训练出来后的系统就可以识别这个狗。传统的计算机的视觉算法需要手工提取特征，很多时候需要专家的知识，算法的鲁棒性设计非常困难，很难保证鲁棒性，我们做视觉感知的时候就遇到很多困难。另外如果要保证这个稳定需要大量的调试，非常耗时。 深度学习一般包括四种类型的神经网络层，输入层、卷积层、池化层、输出层。网络的结构可以10层甚至上百层，一般层数越多检测精度会更精准。并且随着网络层数和节点数的增加，可以表达更细、更多的识别物的特征，这样的话可以为检测精度的提高打下基础。

十大优秀工业机器人系统集成商分析

十大优秀工业机器人系统集成商 分析 十大优秀工业机器人系统集成商分析 工业机器人产业是一个集系统集成、先进制造和精密配套融合一体的产业，是一个需要技术、制造、研发沉淀经验的行业。从我国机器产业链发展来看，由于受核心技术限制等多方面因素影响，我国工业机器人产业目前获得突破的主要为系统集成领域。国内一些领先企业从集成应用开始，主要借助对国内市场需求、服务等优势，逐渐脱颖而出，取得了不错的市场成绩。笔者对获得2013年十大优秀工业机器人系统集成商的发展概况及主要产品进行了简单归纳分析，以飨读者。 1、佛山市利迅达机器人系统有限公司（简称：利迅达） 佛山市利迅达机器人系统有限公司是从事机器人系统自动化集成和工业智能化设备研发、生产的高科技企业。公司筹备于2008年，于2010年4月正式成立，经过数年迅猛增长，已发展成为华南地区乃至国内规模最大，实力最强的专业工业机器人应用系统集成商。

利迅达与欧州多家高技术企业的机器人系统研发生产企业战略合作，令利迅达由一开始就在一个国际级的高起点上，再根据中国市场实际，研发出一系列具自有知识产权的全新意念的金属产品表面处理综合系统。其中“机器人打磨拉丝 系统”被评为2011年广东省高新技术产品；“机器人智能化焊接系统”被评为2012年广东省高新技术产品。公司为顺德区百家智能制造工程试点示范企业，在2013年被认定为国家级高新技术企业。 2、厦门思尔特机器人系统有限公司（简称：思尔特） 思尔特创建于2004年6月，位于厦门集美灌南工业区，是厦门市高新技术企业。思尔特多年来为中联、徐工、柳工、厦工、龙工、玉柴等多家国内大中型企业服务，设计制造出技术先进的机器人系统。 2009年，思尔特在上海成立全资子公司上海思尔特机器人科技有限公司，针对冲压机、折弯机、压铸机、弯管机、热锻机等机床的自动上下料生产线的研发、设计、制造。 2010年，思尔特决定打造西南区制造基地，于2010年7月注册成立全资子公司成都思尔特机器人科技有限公司。成都思尔特是西南地区首家专业机器人系统集成商，具有年集成200套机器人系统的能力，主营方向为汽车零部件及薄板焊接的机器人应用。 3、无锡丹佛数控装备机械科技有限公司（简称：丹佛） 无锡丹佛数控装备机械科技有限公司成立于2010年，现阶段主要经营项目分别为：abb工业机器人、韩国现代工业机器人、焊接机器人、搬运机器人、涂装机器人、机床上下料机器人、码垛机器人、焊接机器人、机器人取毛刺等等，同时为客户提供夹具设计制造及交钥匙工程。 丹佛又与几家大型的融资企业签订战略合作合伙，为那些有订单有市场而没有太多

自动驾驶核心技术之三环境感知

自动驾驶核心技术之三：环境感知 自动驾驶四大核心技术，分别是环境感知、精确定位、路径规划、线控执行。环境感知是其中被研究最多的部分，不过基于视觉的环境感知是无法满足无人驾驶要求的。环境感知主要包括三个方面，路面、静态物体和动态物体。对于动态物体，不仅要检测还要对其轨迹进行追踪，并根据追踪结果，预测该物体下一步的轨迹（位置）。这在市区，尤其中国市区必不可少，最典型场景就是北京五道口：如果你见到行人就停，那你就永远无法通过五道口，行人几乎是从不停歇地从车前走过。人类驾驶员会根据行人的移动轨迹大概评估其下一步的位置，然后根据车速，计算出安全空间（路径规划），公交司机最擅长此道。无人车同样要能做到。要注意这是多个移动物体的轨迹的追踪与预测，难度比单一物体要高得多。这就是MODAT(Moving Object Detection and Tracking)。也是无人车最具难度的技术。图：无人车环境感知框架 这是基于激光雷达的环境感知模型，搞视觉环境感知模型研究的人远多于激光雷达。不过很遗憾地讲，在无人车这件事上，视觉不够靠谱。让我们来看计算机视觉的发展历程，神经网络的历史可追述到上世纪四十年代，曾经在八九十年代流行。神经网络试图通过模拟大脑认知的机理，解决各种

机器学习的问题。1986 年Rumelhart，Hinton 和Williams 在《自然》发表了着名的反向传播算法用于训练神经网络，直到今天仍被广泛应用。不过深度学习自80年代后沉寂了许久。神经网络有大量的参数，经常发生过拟合问题，即往往在训练集上准确率很高，而在测试集上效果差。这部分归因于当时的训练数据集规模都较小，而且计算资源有限，即便是训练一个较小的网络也需要很长的时间。神经网络与其它模型相比并未在识别的准确率上体现出明显的优势，而且难于训练。因此更多的学者开始采用诸如支持向量机（SVM）、Boosting、最近邻等分类器。这些分类器可以用具有一个或两个隐含层的神经网络模拟，因此被称作浅层机器学习模型。它们不再模拟大脑的认知机理；相反，针对不同的任务设计不同的系统，并采用不同的手工设计的特征。例如语音识别采用高斯混合模型和隐马尔可夫模型，物体识别采用SIFT 特征，人脸识别采用LBP 特征，行人检测采用HOG 特征。2006年以后，得益于电脑游戏爱好者对性能的追求，GPU性能飞速增长。同时，互联网很容易获得海量训练数据。两者结合，深度学习或者说神经网络焕发了第二春。2012 年，Hinton 的研究小组采用深度学习赢得了ImageNet 图像分类的比赛。从此深度学习开始席卷全球，到今天，你不说深度学习都不好出街了。深度学习与传统模式识别方法的最大不同在于它是从大数据中自动学习特征，而非采用手工设

机器人系统集成商排名

多年质保操作简单方便快捷—————————————————————————————————————————————随着我们生产设备的进步，越来越多的企业希望能够更好的利用非人力资源，因为用人成本一年比一年增加，而工业机器人的出现正能将中国工业推向机械自动化、无人化并且创造更高的附加值。接下来由安徽泰珂森智能装备科技有限公司为您简单介绍其系统集成商排名，希望能给您带来一定程度上的帮助。 No.1安徽泰珂森智能装备科技有限公司 公司不断拓展科研和创新能力，产品和服务涉及工业视觉检测，工业机器人自动化应用工程，工业机器人周边产品研发等领域。 No2.拓科智能 深圳市拓科智能科技有限公司于2015年成立，16年3月深圳龙华办公厂房启用，而6月上海分公司成立，年底东莞松山湖生产基

多年质保操作简单方便快捷—————————————————————————————————————————————地启用。目前主要在手机、笔记本电脑、平板电脑、音响、电视机等3C数码产品的智能自动化生产设备、智能自动化检测设备领域。 作为新锐公司，拓科智能在3C电子行业拥有“自动USB插拔烧录设备”、“手机包装线”“手机PCBA测试线”“MMI”“自动手机标签贴附设备”等诸多硬件，并理提供软硬件系统集成解决方案。 No.3利迅达 作为一家以打磨抛光用工业机器人起家的系统集成商，自2008年筹建至今，广东利迅达机器人系统股份有限公司一直在不断拓宽自身在机器人领域的版图。 安徽泰珂森智能装备科技有限公司集机械手、工业机器人系统集成研发、制造、销售、自动化控制工程承包于一体的综合性自动化技术企业。公司在自动化领域具备充足的技术研发能力和丰富的项目经

人眼的视觉特性

人眼的视觉特性 1、引言人眼的视觉系统是世界上最好的图像处理系统，但它远远不是完美的。人眼的视觉系统对图像的认知是非均匀的和非线性的，并不是对图像中的任何变化都能感知。例如图像系数的量化误差引起的图像变化在一定围是不能为人眼所觉察的。因此，如果编码方案能利用人眼视觉系统的一些特点，是可以得到高压缩比的。对人眼视觉特性的深入研究及由此而建立的各种数学模型，一直是各种图像数字压缩算法的基础。 2、人眼的视觉特性 人眼对380～780纳米不同波长的光具有不同的敏感程度，称为人眼的视敏特性。衡量描述人眼视敏特性的物理量为视敏函数和相对视敏函数。1）视敏函数在相同亮度感觉的条件下，不同波长上光辐射功率的倒数可以用来衡量人眼对各波长光明亮感觉的敏感程度。称为视敏函数 K(λ)=1/pr(λ) 。2）相对视敏函数实验表明，人眼对波长为555纳米的光最敏感，因此把任意波长的光的视敏函数与最大视敏函数值K(555)相比的比值称为相对视敏函数。 可见光波长 实验表明：视敏涵数的曲线的最大值位于５５５nm处当

光线微弱向左偏移最大值为５０7nm处，两者相差近５０nm，人眼就相当于带通滤波器，这就表明人眼对亮度变化比较敏感。人眼对于蓝光的视觉灵敏度要比红光和绿光低的多．三条曲线的峰值比为Ｒ：Ｇ：Ｂ＝０．５４：０．５７５：０．０５３（蓝光放大２０倍）．三条曲线有相当一部分是重叠的．正常观察条件下，人眼得到的是二者的合成的视觉，不能将他们各自的数值区分开来．大脑根据三者的比例，感知彩色的色调和饱和度，而三者的和决定了光的总亮度。 2.1对比灵敏度人眼对亮度光强变化的响应是非线 性的，通常把人眼主观上刚刚可辨别亮度差别所需的最小光强差值称为亮度的可见度阈值。也就是说，当光强I增大时，在一定幅度感觉不出，必须变化到一定值I+ΔI时，人眼才能感觉到亮度有变化，ΔI/I一般也称为对比灵敏度。因此恢复图像的误差如果低于对比灵敏度，即不会被人眼察觉。此外，高频部分在相同的灵敏度阈值下，色差信号Y-R 空间频率只有亮度Y的一半，色差信号Y-B空间频率只有亮度Y的1/4。人眼对于运动图像的对比灵敏度与时间轴上信息的变化速度有关，随着时间轴变化频率的增加，人眼所能感受到的图像信息的误差阈值呈上升趋势，视觉上的这种动态对比灵敏度特性表现为图像序列之间相互掩盖效应。可见

智能无人驾驶汽车计算机控制系统

智能无人驾驶汽车计算机控制系统 一、智能无人驾驶汽车计算机控制系统简介 1、智能无人驾驶简介 智能无人驾驶汽车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，对车辆的操作实质上可视为对一个多输入、多输出、输入输出关系复杂多变、不确定多干扰源的复杂非线性系统的控制过程。驾驶员既要接受环境如通路、拥挤、方向、行人等的信息，还要感受汽车如车速、侧性偏移、横摆角速度等的信息，然后经过判断分析和决策，并与自己的驾驶经验相比较，确定出应该做的操纵动作，最后由身体、手、脚等来完成操纵车辆的动作。因此在整个驾驶过程中，驾驶员的人为因素占了很大的比重。一旦出现驾驶员长时间驾车、疲劳驾车、判断失误的情况，很容易造成交通事故。 二、系统的控制要求 （1）系统中心控制部件（单片机）可靠性高，抗干扰能力强，工作频率最高可达到25MHz，能保障系统的实时性。 （2）系统在软硬件方面均应采用抗干扰技术，包括光电隔离技术、电磁兼容性分析、数字滤波技术等。 （3）系统具有电源实时监控、欠压状态自动断电功能。 （4）系统具有故障自诊断功能。 （5）系统具有良好的人性化显示模块，可以将系统当前状态的重要参数（如智能车速度、电源电压）显示在LCD上。 （6）系统中汽车驱动力为500N时，汽车将在5秒内达到10m/s的最大速度。 一、系统总体方案设计 1、系统总体结构 整个系统主要由车模、模型车控制系统及辅助开发系统构成。 智能车系统的功能模块主要包括：控制核心模块、电源管理模块、路径识别模块、后轮

电机驱动模块、转向舵机控制模块、速度检测模块、电池监控模块、小车故障诊断模块、LCD 数据显示模块及调试辅助模块。每个模块都包括硬件和软件两部分。硬件为系统工作提供硬件实体，软件为系统提供各种算法。

工业机器人系统集成市场现状与特点

工业机器人系统集成市场现状与特点 目前大多数国内机器人厂商业务集中于此，竞争激烈从产业链的角度看，机器人本体（单元）是机器人产业发展的基础，而下游系统集成则是机器人商业化、大规模普及的关键。只有机器人裸机是不能完成任何工作的，需要通过系统集成之后才能为终端客户所用。系统集成方案解决商处于机器人产业链的下游应用端，为终端客户提供应用解决方案，其负责工业机器人软件系统开发和集成，是工业机器人自动作业的重要构成。在我国，系统集成商多是从国外购臵机器人整机，根据不同行业或客户的需求，制定符合生产需求的解决方案。 系统集成想从小做大规模并不容易。系统集成企业的工作模式是非标准化的，从销售人员拿订单到项目工程师根据订单要求进行方案设计，再到安装调试人员到客户现场进行安装调试，最后交给客户使用，不同行业的项目都会有其特殊性，很难完全复制。如果专注于某个领域，可以获得较高的行业壁垒，但这个壁垒也使系统集成企业很难跨行业去扩张，其规模也很难上去。 尽管存在诸多障碍，近年来国内还是涌现一批系统集成行业的佼佼者。国际机器人系统集成企业主要有kuka、abb、发那科、科马、锐驰机器人、徕斯等。国内涉足下游集成应用领域的上市公司包括新松机器人、博实股份、天奇股份、广州数控、埃斯顿等，其中新松机器人为国内最大的系统集成商，主要从事工业机器人及自动化成套装备系统的研发、制造。新三板公司有伯朗特、林克曼、拓斯达等。 机器集成产业现状 机器人系统集成商作为中国机器人市场上的主力军，普遍规模较小，年产值不高，面临强大的竞争压力。根据GGII的数据显示，截至2014年9月，中国机器人相关企业428家，其中系统集成商就占88%，并且从相关市场数据来看，现阶段国内集成商规模都不大，销售收入1个亿以下的企业占大部分，能做到5个亿的就是行业的佼佼者，10个亿以上的全国范围屈指可数。 一般工业是指非汽车行业。目前汽车行业的自动化程度比较高，供应商体系相对稳定。而一般工业的自动化改造需求相对旺盛。全球工业机器人集成从应用角度看“搬运”占比最高。全球工业机器人销量中，半数机器人用于搬运应用。搬运应用中又可以按照应用场景不同分为拾取装箱、注塑取件、机床上下料等。按照应用来分，占比前三的应用为搬运50%，焊接28%，组装9%。现阶段工业机器人系统集成有如下特点： 1)不能批量复制 系统集成项目是非标准化的，每个项目都不一样，不能100%复制，因此比较难上规模。能上规模的一般都是可以复制的，比如研发一个产品，定型之后就

基于人眼视觉特性的图像质量评价方法研究

基于人眼视觉特性的图像质量评价方法研究 刘 江 苏未曰 摘要：本文是在传统图像质量评价模型的基础上,对人眼视觉理论和各种图像质量评价的主客观方法进行分析。利用小波变换与人眼视觉系统的多通道特性相匹配的特点，结合对比敏感度函数的带通特性和DCT域加权处理的方法,建立一个利用MATLAB语言实现的基于人眼视觉特性的图像质量模型评价。 关键词：数字图像；人类视觉系统；小波变换；多通道；对比敏感度 The Methods of Based on the HVS Image Quality Evaluation Liujiang Su Weiyue ABSTRACT: This paper analyzed the human visual theory and the various objective and subjective methods of image quality evaluation, and it is based on the traditional image quality evaluation model. Using the characteristic that wavelet transform match the features of human visual system multi-channel, and combining the characteristics that contrast sensitivity function with the band-pass，and the DCT territory weighting processing, it will use the MATLAB to establish an image quality evaluation model which based on HVS. Keywords: Digital Image; Human Visual System; Wavelet Transform; Multi-channel; Contrast Sensitivity Function 1前言 在遥感影像产品大量应用, 新的影像处理方法不断涌现的同时, 对如何评价遥感影像的质量问题却缺乏全面、客观和统一的方法, 影像质量的好坏常常是依靠观察者的主观感觉, 不但缺乏准确性, 而且也不适应海量数据处理的需要。同时评价方法的非客观与非准确性, 也使提高影像质量成为空谈。遥感影像作为一种产品, 对其质量的评价, 必将随着遥感影像应用的进一步深入而引起越来越多的关注。 2 传统图像质量评价方法 传统的图像质量评价方法可以分为主观和客观两类，主观评价方法主要是主观平均分（MOS），客观方法主要有均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）、信息熵。 1、主观评价方法 主观评价方法就是让观察者根据一些事先规定的评价尺度或自己的经验对测试影像按视觉效果提出质量判断，并给出质量分数。在具体作法上，可在一定的光照、视距、分辨率大小等条件下，由一组专家和非专家观察者分别对所评价的同一图像进行打分，然后按照一定的规则得出一个总的评价结果。主观评价主要有两种尺度，即绝对尺度和相对尺度[2]，所谓绝对尺度就是对给定影像给出绝对的质量评分结果，而相对尺度就是确定某影像在一批相比较的影像中的相对质量尺度。主观方法相对于客观方法更有说服力，因为图像最终的服务

视觉感知异常特征及训练方法

视觉感知异常及训练方法 1.视觉感知异常特征： 视觉是个体获取信息、完成各种行为表达的重要感觉器官。若儿童视觉不稳定，不能再多向度平稳、流畅移动、将会导致阅读中遗漏/添加字词、跳行、前后信息不连贯导致理解错误、做功课费力等现象时常发生。 2.视觉感知运作和联系； 眼球的运动是在6条眼直肌的配合下进行，其准确性既受有关脑神经的直接控制，也会受到来自前庭觉、本体感觉等信息的影响。所以，视觉的感知活动是在多个系统的参与下进行的。 人的视觉感知发育是一个随年龄增长逐渐趋于稳定的过程，稳定的视觉感知是阅读、书写等学习活动以及各种手眼协调活动的基础。 结论：我们要训练儿童的视觉感知能力，需从参与其运作的几大系统着手，即：前庭觉、本体觉。 3.前庭觉训练方法： A，重要性

前庭系统不仅主导着个体的躯体平衡和空间方位感的调控，而且参与对个体各种感觉信息的统整、躯体感知、运动的协调、注意力的调节，对脑功能整体发展有重要的影响，是确保个体正常生活、学习、交往等方面的重要感觉系统。 B.训练的基本方法； ①旋转； 第一：绕身体垂直抽的旋转。（儿童取站立位的身体左/右扭转（脚原地不动），或移动脚达到全身原地旋转，或。。。。。。 第二：绕身体冠状轴的旋转。头部及躯干顺序进行的屈伸活动、身体不倒翁、游泳池中的躯体前后翻滚。 ②滚动； 卧立滚动侧滚。。。 ③起落与震动；跃起下落上下震动，奔奔床、大笼球、弹跳球。 ④骤起急停；起步立定、跑步中停止、折返跑、跳高跳远跳水。 ⑤反射性调正；儿童身体突然收到外力刺激失衡后，身体会对失衡对出调正。走独木桥大喊孩子的名字。 C.训练强度控制；2-3分钟让孩子静息。注意安全。 4.本体感觉功能训练； A.重要性；本体感觉训练对于发展儿童的运动企划、提高动作的精细

T-35-O-Y 工业机器人工作站系统集成试卷-8答案

一、选择题（每题2分，共10分） 1.具有一个旋转轴和两个平移轴的机器人为 B 机器人。 A 直角坐标型 B 圆柱坐标型 C 球坐标型 D 关节型 2.气流负压吸盘采用 B ，能保证吸盘内持续产生负压。 A 挤压排气 B 气流负压 C 真空抽气 D 电磁吸力 3.工业机器人工作站是以 B 作为加工主体的作业系统。 A 周边设备 B 工业机器人 C 末端执行器 D 控制系统 4.真空式手爪属于 B 。 A 机械式夹手爪 B 气吸式手爪 C 多指手爪 D 磁吸式手爪 5.工业机器人弧焊工作站的周边设备有 B 。 A 机器人 B 变位机 C 焊钳 D 机器人控制柜 二、填空题（每空1分，共55分） 1.伺服监控寄存器IB80000=1表示运动控制器操作准备就绪。 2.“Servo Parameter”的Pn.50B Digits:0]用于设定反转限位信号的类型。 3.伺服固定参数是由所使用电机和其它设备的固有值决定的。 4.关节坐标型机器人由大小两臂和立柱组成。 5.系统“自动配置”时，超行程设置为 Disabled（无效）。 6.机器人的自由度要根据其用途选择，一般在 3～6 个之间。 7.连续轨迹控制是指机器人按照规定的路径平稳和准确的运动。 8.如果DX100控制柜不位于工作场地内，可通过外部设备远程接通和切断控制电源。 9.机器人的定位精度由机械误差、控制算法与系统分辨率等组成。 10.伺服固定参数“功能选择标志1 (funct ion selection flag)”的bit3用于正向超程设置。 11.直角坐标型机器人由三个相互正交的平移坐标轴组成，各个坐标轴运动独立，其工作空间图形为长方形。 12.可以进行自动化搬运作业的工业机器人称为搬运机器人。 13.根据吸盘内腔负压产生的方法，真空式吸盘可分为真空吸盘、气流负压吸盘和挤气负压吸盘等三种基本类型。 14.DX100控制柜的I/O单元的型号为JZNC-YIU01-E 。 15.关节坐标型机器人大小臂之间用铰链连接形成肘关节，大臂和立柱连接形成肩关节，可实现三个方向的旋转运动。 16.工业机器人的技术参数反映了机器人的适用范围和工作性能，是选择和使用机器人时必须考虑的关键问题。 17.扩散反射型光电传感又称为漫射型光电传感。 18.MP2310的Ethernet通信IP地址默认为 192.168.1.1 。 19.光电传感器的输出形式为集电极开路输出，有 NPN 型和 PNP 型。 20.应根据机器人的应用场合，如易燃、易爆、高温、腐蚀的环境中，选择机器人所需要的防护等级。 21.圆柱坐标型机器人由支柱和水平臂组成。 22.电动式机器人是由电动机驱动执行机构运动的。 23.机器人外部控制主要包括：外部急停、外部暂停、外部伺服ON 、 外部运行等。 24.光电传感器的输出电路形式有二线制、三线制、四线制。 25.MP2310的Ethernet通信IP地址在 218IFA 中设置。 26.工业机器人按驱动方式分为液压式、气动式和电动式机器人。 27.“可选SVB”模块SVB-01安装于 MP2310的可选插槽中。 28.如果使用PLC发送高频脉冲给伺服驱动器，控制伺服电机运行，PLC的输出类型必须选择晶体管类型。 29.工业机器人按执行机构的运动控制方式分为点位控制和连续轨迹控制。

第二章-心理学基础

第二章心理学基础 第二节心理过程 心理过程(mental process)是指心理活动发生、发展的过程，也就是人脑对客观现实的反映过程，心理过程着重探讨人的心理的共同性。 心理过程包括认知过程(cognitive process)、情绪情感过程(feeling process)及意志过程(will process)，即常说的知、情、意。认知过程是人脑接受外界输入的信息经过头脑的加工处理转换成内在的心理活动，进而支配人的行为的过程；情绪情感过程是人在认知输入信息的基础上所产生的满意、不满意、喜爱、厌恶、等主观体验的过程；意志过程是指推动人的活动并维持这些行为的内部动力。这三个过程既互相区别又互相联系，是统一的整体。 一、认知过程 认知过程（cognitive process）是人们认识客观事物的过程，即是对信息进行加工处理的过程，它由人的感觉、知觉、记忆、思维和想象等认知要素构成，注意是伴随在心理活动中的心理特征。 （一）感知觉 1．概念感觉(sensation)是人脑对直接作用于感觉器官的客观事物个别属性的反映。日常生活中，外界的许多刺激物作用于我们的各种感觉器官，经过神经系统的信息加工，在我们的头脑里产生了各种各样的感觉。如感受到一定的温度，闻到某种气味，看到某种颜色，听到某种声音等。感觉是最简单的心理现象，但却十分重要。一切较高级的心理活动都在感觉的基础上产生，感觉是我们认识客观世界的最初源泉。 知觉（perception）是人脑对直接作用于感官的客观事物整体属性的反映。人脑对刺激物个别属性的反映，通常总与其过去经验联系在一起。单纯的感觉通常不存在，感觉一经产生，知觉也随之产生。 感觉和知觉都是客观事物直接作用于感觉器官产生的，离开客观事物对感觉器官的直接作用，不能产生感知觉。而感觉是对客观事物个别属性的反映，是对

自动控制综合设计无人驾驶汽车计算机控制系统

自动控制综合设计 ——无人驾驶汽车计算机控制系统 指导老师： 学校： 姓名：

目录 一设计的目的及意义 二智能无人驾驶汽车计算机控制系统背景知识三系统的控制对象 四系统总体方案及思路 1系统总体结构 2控制机构与执行机构 3控制规律 4系统各模块的主要功能 5系统的开发平台 6系统的主要特色 五具体设计 1系统的硬件设计 2系统的软件设计 六系统设计总结及心得体会

一设计目的及意义 随着社会的快速发展，汽车已经进入千家万户。汽车的普及造成了交通供需矛盾的日益严重，道路交通安全形势日趋恶化，造成交通事故频发，但专家往往在分析交通事故的时候，会更加侧重于人与道路的因素，而对车辆性能的提高并不十分关注。如果存在一种高性能的汽车，它可以自动发现前方障碍物，自动导航引路，甚至自动驾驶，那将会使道路安全性能得到极大提高与改善。本系统即为实现这样一种高性能汽车而设计。 二智能无人驾驶汽车计算机控制系统背景知识 智能无人驾驶汽车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。目前对智能汽车的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性，以及提供优良的人车交互界面。近年来，智能车辆已经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力，很多发达国家都将其纳入到各自重点发展的智能交通系统当中。 通过对车辆智能化技术的研究与开发，可以提高车辆的控制与驾驶水平，保障车辆行驶的安全通畅、高效。对智能化的车辆控制系统的不断研究完善，相当于延伸扩展了驾驶员的控制、视觉和感官功能，能极大地促进道路交通的安全性。智能车辆的主要特点是以技术弥补人为因素的缺陷，使得即便在很复杂的道路情况下，也能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物，沿着预定的道路轨迹行驶。 三系统的控制对象 （1）系统中心控制部件（单片机）可靠性高，抗干扰能力强，工作频率最高可达到25MHz，能保障系统的实时性。 （2）系统在软硬件方面均应采用抗干扰技术，包括光电隔离技术、电磁兼容性分析、数字滤波技术等。 （3）系统具有电源实时监控、欠压状态自动断电功能。 （4）系统具有故障自诊断功能。