智能机器人视觉仿生技术研究的问题和策略

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1、智能机器人视觉仿生技术研究的问题和策略：TP391：A：1006-4311（2013）26-0195-020引言智能机器人是指：具有感知、识别、推理和决策能力，并且能独立执行任务的机器人。感知和识别技术是智能机器人最为关键的技术。研究最多的是基于视觉传感器的感知技术。比如美国波士顿动力公司研制的Big-Dog、Alpha-Dog、Little-Dog等系列四足机器人，采用立体视觉作为对环境进行识别和感知。意大利IIT大学研制的HyQ[2]机器人能够在复杂地形条件下高速移动，都不同程度地利用视觉实现感知。尽管如此还是满足不了人们对智能双眼的追求，假如能给智能机器人配备一双智能双眼

2、，使其能像人类一样感知和获取环境信息、快速准确地切换视眼和跟踪目标，是人类对智能机器人梦寐以求的愿望。为此，人们采用多种基于计算机视觉的方法和手段来构建初步具备视觉功能的视觉系统。但目前智能机器人眼睛的功能还是比较低级，特别是在双目协调、以及对突然变化或事先未知的运动目标的跟踪、大视野与精确跟踪之间的矛盾以及由于震动引起的视线偏离补偿等方面的问题到目前都没得到很好的解决。近年来，视觉仿生成为前沿交叉学科的研究热点。由于生物视觉经过千百万年的进化已具有极其发达和完善的内外环境适应能力。根据模拟生物视觉不同的功能表现及不同的应用场合，视觉仿生的研究可归纳为两大方面：一是从视觉感知、

3、认知的角度进行研究；二是从眼球运动、视线控制的角度进行研究。前者国内外都有大量的研究方向和成果，主要研究视觉感知机制模型、信息特征提取和处理机制以及在复杂场景中目标搜索等。而后者是根据人类和其它灵长类动物的眼球运动控制机理来构建智能机器人的眼睛，实现生物眼的多种优异功能。1人类眼球运动的形式及特点1.1扫射与平滑追踪运动扫射是当双眼自由地看周围环境是，视线很快从一个注视点转向另一个注视点。其潜伏期一般为200～250m/s，速度约为400b/s。Young等最早建立了扫视采样模，输入输出分别为目标位置和眼球位置，Robinson修改了Young的模型，模拟大脑并行处理特性。当前

4、眼位与目标位置之差经过脉冲发生器进入并行通路，经积分器后产生位置信号，与MLF直接通路共同作用于眼球运动装置，产生扫射运动。平滑运动与扫射不同，属于眼球运动速度的连续负反馈系统，两者发生的时间是独立的。当眼球追踪一个运动物体时所发生的运动，使视线平滑地跟踪目标。1.2反射性眼球运动从驱动眼动的动力源来分的话，眼球运动有与注意有关的眼动（如saccades、smoothpursuit、vergence）和与头动相关的眼动（即反射性眼动如VOR和OKR）两类。2005年，Merfeld和Ramat分析了利用仿生机器人iCubrobot对两种常见的VOR模型进行了模拟实验，分析了小脑

5、在自适应特性及图像稳定中的重要作用。2007年Ojima指出，生物眼球运动具有典型的自适应控制机制，能够根据环境变化立即做出相应的变化和适当的响应，受此启发，提出一种非线性耦合神经振荡器X络模型及空间-时间学习算法，获得了平滑追踪中指令信号与运动增益及相位滞后的关系，建立的平滑追踪VOR复合模型，改善了目标跟踪特性。1.3注视转移中头眼协调运动2009年后，人们提出了头眼协调运动的最优控制方法，运用最优控制理论研究了头眼运动与注视转移的关系，提出头眼运动最小贡献力为准则的最优控制方法，并转化为求解两点边值问题的微分方程组，仿真结果印证了头、眼分别受控制于不同的控制器的结论。但该

6、研究提出的模型不具备生物的自学习机能，在此基础上提出了一种自学习最优控制模型，在注视转移过程中自适应调整控制器参数，对于再现生物头眼协调特性更近了一步。通过分析视觉重定位中头、眼运动的实验数据，提出建立头眼协调运动模型还须考虑一些尚未解决的问题。进一步研究导致这些现象的神经机制，才能揭示各运动子系统之间相互协调的本质。1.4固视微动人眼在注视静止目标时，眼球仍处于高频率无意识的振动之中，一旦振动停止，成像就会变得模糊，这种振动保证了图像的获取质量。人眼的微动机制启发人们去模拟眼球振动来改善图像质量。当人眼凝视静止物体时，眼球自身的震颤（固视微动）具有突出物体边缘的作用且包含深度

7、信息。东京工业大学张晓琳先后建立了单眼和双眼的水平眼球微动控制系统的模型，使眼球微动模型可以用于机器人眼的设计制造和控制上，并在此基础上制作了一对具有与双眼微动控制系统模型相同的机器人眼实验模型。事实上，生物眼球运动在大多数情况下是包含上述多种运动成分的复合运动。此外，人们还研究了眼球运动系统中神经积分器的作用、眼球运动的脑干控制机理，眼球运动与感知，以及眼球-头颈的运动学和动力学特性等，仿生眼的研究在国外成为前沿研究热点。2仿生视觉面临的问题及对策目前机器人眼的研究多是基于工学方法，利用左