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機(jī)器人視覺存在的問題及智能化因素

2021-10-01    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

提高機(jī)器人智能化水平的關(guān)鍵因素;
機(jī)器視覺是機(jī)器人發(fā)展的重要方向,是提高機(jī)器人智能化水平的關(guān)鍵因素之一,有助于實現(xiàn)機(jī)器人工作的自動化。
根據(jù)測量設(shè)備的不同,機(jī)器視覺分為以下三種:

單目視覺技術(shù),即安裝單個攝像機(jī)進(jìn)行圖像采集,一般只能獲取到二維圖像。早在上世紀(jì)70年代就出現(xiàn)了視覺系統(tǒng)輔助機(jī)器人控制機(jī)械手進(jìn)行生產(chǎn)的專利申請(DE2637686A1)。另外,在上世紀(jì)80年代,專利申請(US4754402A)公開了機(jī)器人能夠以視覺感知的方式沿規(guī)定的路徑移動。此后,單目視覺一直發(fā)展應(yīng)用至今,廣泛應(yīng)用于智能機(jī)器人領(lǐng)域。然而,由于該技術(shù)受限于較低圖像精度以及數(shù)據(jù)穩(wěn)定性的問題,因此需要和超聲、紅外等其它類型傳感器共同工作。為了克服這些問題,人們在上世紀(jì)80年代研發(fā)出雙目視覺技術(shù)。
雙目視覺技術(shù),是一種模擬人類雙眼處理環(huán)境信息的方式,通過兩個攝像機(jī)從外界采集一副或者多幅不同視角的圖像,從而建立被測物體的三維坐標(biāo)。上世紀(jì)80年代,雙目視覺技術(shù)已應(yīng)用于移動機(jī)器人導(dǎo)航此外,雙目視覺技術(shù)作為機(jī)器視覺研究的重點和方向,被廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)制造以及各領(lǐng)域中。從分類看,雙目視覺技術(shù)大致分為機(jī)械臂視覺控制、移動機(jī)器人視覺控制、無人機(jī)無人船視覺控制等方向。在機(jī)械臂視覺控制的焊接領(lǐng)域,雙目機(jī)器人能夠更好地滿足焊接起始位置的導(dǎo)引、焊縫跟蹤等功能在移動機(jī)器人視覺控制的掃地機(jī)器人領(lǐng)域,雙目視覺幫助設(shè)備自動采集、處理視覺和激光數(shù)據(jù),并從多個不同目標(biāo)中自動檢測感興趣的目標(biāo)在無人機(jī)領(lǐng)域,雙目視覺能夠提高姿態(tài)解算算法的精度以及魯棒性和穩(wěn)定性此外,雙目視覺技術(shù)還廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)采摘領(lǐng)域,比如幫助機(jī)械臂避障和果實定位然而,不可否認(rèn)的是,雙目視覺技術(shù)還存在可視場景限制等問題。基于此,多目視覺技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。
多目視覺技術(shù),是指采用了多個攝像機(jī)以減少盲區(qū),降低錯誤檢測的機(jī)率。該技術(shù)主要用于物體的運(yùn)動測量工作。在機(jī)械臂手眼協(xié)調(diào)方面,多目視覺技術(shù)能夠克服物體捕捉的盲區(qū),使機(jī)械臂進(jìn)行抓取更加有效在工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行裝配領(lǐng)域,多目視覺也能夠精確識別和定位被測物體,進(jìn)而提高裝配機(jī)器人的智能程度和定位精度。此外,多目視覺技術(shù)還可以采用模仿生物的視覺系統(tǒng)構(gòu)造獲得更加清晰的圖像和較高的處理能力,并改善對物體的定位,比如仿蜥蜴仿蜘蛛等。
機(jī)器視覺在國外起步較早。相比而言,國內(nèi)對智能機(jī)器人的視覺系統(tǒng)進(jìn)行研究起于國家“八五”計劃期間,在2000年才把機(jī)器視覺應(yīng)用于清潔機(jī)器人,并提交專利申請,比如判斷污染物密集區(qū)以及識別漂浮物。進(jìn)入21世紀(jì),我國在相關(guān)領(lǐng)域的研發(fā)和專利申請有了顯著提升。從2003年至2010年,智能機(jī)器人涉及機(jī)器視覺領(lǐng)域的年專利申請量都在60件以下,而2011年、2012年的年專利申請量已經(jīng)上升到100件左右。需要指出的是,從2012年開始,該領(lǐng)域的年專利申請量出現(xiàn)飛速增長,2017年的年專利申請量近700件。
截至2018年5月31日,我國智能機(jī)器人領(lǐng)域涉及機(jī)器視覺的專利申請共2600余件,其中涉及雙目視覺技術(shù)的專利申請有300余件,涉及多目視覺技術(shù)專利申請不足10件。該領(lǐng)域國內(nèi)專利申請人主要有:成都萬先自動化科技有限責(zé)任公司,主要涉及機(jī)器視覺與多種其余傳感器,比如超聲、紅外等配合來對環(huán)境進(jìn)行識別;中國科學(xué)院自動化研究所在該領(lǐng)域的專利申請量次之,主要涉及機(jī)械臂視覺控制以及移動機(jī)器人導(dǎo)航方面;緊隨其后的是上海交通大學(xué),主要側(cè)重焊接機(jī)器人的視覺控制;沈陽新松機(jī)器人自動化股份有限公司主要在工業(yè)機(jī)器人的裝配以及服務(wù)機(jī)器人的追蹤導(dǎo)引領(lǐng)域進(jìn)行了專利布局。
值得一提的是,國內(nèi)申請人在機(jī)器視覺方面的專利申請,集中在機(jī)器視覺各個領(lǐng)域的應(yīng)用,而涉及機(jī)器視覺本身算法的專利申請不多。由于機(jī)器視覺本身涉及到圖像處理以及被測物體坐標(biāo)的構(gòu)建,因此,該領(lǐng)域核心技術(shù)除了攝像機(jī)的標(biāo)定外,主要依賴于視覺定位算法來實現(xiàn),而算法的優(yōu)劣直接影響智能機(jī)器人的靈活性與可靠性。如此看來,國內(nèi)在視覺定位算法方面相對于跨國公司而言還存在一定差距。從長遠(yuǎn)發(fā)展角度看,隨著集成電路、處理器技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,我國在雙目視覺技術(shù)領(lǐng)域還有非常大的潛力可挖,相關(guān)企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)該領(lǐng)域的研發(fā)和專利布局。

機(jī)器人視覺存在的問題和需要研究的方向;
機(jī)器人視覺目前存在的主要問題
1、如何準(zhǔn)確、高速(實時)地識別出目標(biāo)。
2、如何有效地構(gòu)造和組織出可靠的識別算法,并且順利地實現(xiàn)。這期待著高速的陣列處理單元,以及算法(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、小波變換等算法)的新突破,這樣就可以用極少的計算量高度地并行實現(xiàn)功能。
3、實時性是一個難以解決的重要問題。圖像采集速度較低以及圖像處理需要較長時間給系統(tǒng)帶來明顯的時滯,此外視覺信息的引入也明顯增大了系統(tǒng)的計算量,例如計算圖像雅可比矩陣、估計深度信息等等。圖像處理速度是影響視覺系統(tǒng)實時性的主要瓶頸之一。
4、穩(wěn)定性是所有控制系統(tǒng)首先考慮的問題,對于視覺控制系統(tǒng),無論是基于位置、基于圖像或者混合的視覺伺服方法都面臨著如下問題:當(dāng)初始點遠(yuǎn)離目標(biāo)點時,如何保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性,即增大穩(wěn)定區(qū)域和保證全局收斂;為了避免伺服失敗,如何保證特征點始終處在視場內(nèi)。
機(jī)器人視覺應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步研究的問題;
1、圖像特征的選擇問題。
視覺伺服的性能密切依賴于所用的圖像特征,特征的選擇不僅要考慮識別的指標(biāo),還要考慮控制指標(biāo)。從控制的觀點看,用冗余特征可抑制噪聲的影響,提高視覺伺服的性能,但又會給圖像處理增加難度。因此如何選擇性能最優(yōu)的特征,如何處理特征以及如何評價特征,都是需要進(jìn)一步研究的問題。針對任務(wù)有時可能需要從一套特征切換到另一套,可以考慮把全局特征與局部特征結(jié)合起來。
2、結(jié)合計算機(jī)視覺及圖像處理的研究成果,建立機(jī)器人視覺系統(tǒng)的專用軟件庫。
3、加強(qiáng)系統(tǒng)的動態(tài)性能研究。目前的研究多集中于根據(jù)圖像信息確定期望的機(jī)器人運(yùn)動這一環(huán)節(jié)上,而對整個視覺伺服系統(tǒng)的動態(tài)性能缺乏研究。
4、利用智能技術(shù)的成果。
5、利用主動視覺的成果。
主動視覺是當(dāng)今計算機(jī)視覺和機(jī)器人視覺研究領(lǐng)域中的一個熱門課題。它強(qiáng)調(diào)的是視覺系統(tǒng)與其所處環(huán)境之間的交互作用能力。與傳統(tǒng)的通用視覺不同,主動視覺強(qiáng)調(diào)兩點,一是認(rèn)為視覺系統(tǒng)應(yīng)具有主動感知的能力,二是認(rèn)為視覺系統(tǒng)應(yīng)基于一定的任務(wù)(TaskDirected)或目的,主動視覺認(rèn)為在視覺信息獲取過程中,應(yīng)更主動地調(diào)整攝像機(jī)的參數(shù),如方向、焦距、孔徑等并能使攝像機(jī)迅速對準(zhǔn)感興趣的物體。

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