浅谈机器人视觉技术

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1、浅谈机器人视觉技术摘要机器人视觉是使机器人具冇视觉感知功能的系统，是机器人系统组成的重要部分Z-O机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。机器人视觉广义上称为机器视觉，其基木原理与计算机视觉类似。计算机视觉研究视觉感知的通用理论，研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只捉供对执行某一特定任务相关的景物描述。机器人视觉硬件主耍包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视

2、觉传感器、模拟一数字转换器和帧存储器等组成。木文介绍了机器人的发展以及视觉计算理论和视觉的关键技术。关键词：机器人、视觉、计算、关键技术一、机器人发展概述科淫技术的发展，诞生了机器人。社会的进步也捉出要求，希望创造出一种能够代替人进行各种工作的机器，甚至从事人类不能及的事情。口从1959年诞生第一台机器人以來，机器人技术取得了很大的进步和发展，至今已成为一门集机械、电子、计算机、控制、传感器、信号处理等多学科门类为一体的综合性尖端科学。当今机器人技术的发展趋势主要有两个突出的特点:一个是在横向上，机器人的应用领域在不断扩大，机器人的种

3、类日趋增多;另一个是在纵向上,机器人的性能不断捉高，并逐步向智能化方向发展。前者是指应用领域的横向拓宽，后者是在性能及水平上的纵向提高。机器人应用领域的拓宽和性能水平的提高，二者相辅相成、相互促进。智能机器人是具有感知、思维和行动功能的机器，是机构学、自动控制、计算机、人工智能、微电子学、光学、通讯技术、传感技术、仿生学等多种学科和技术的综合成果阎。智能机器人可获取、处理和识别多种信息，口主地完成较为复杂的操作任务，比一•般的工业机器人具有更大的灵活性、机动性和更广泛的应用领域。要使机器人拥有智能，对环境变化做出反应，首先，必须使机器

4、人具有感知环境的能力，用传感器采集环境信息是机器人智能化的第一步;其次，如何采用适当的方法，将多个传感器获取的环境信息加以综合处理,控制机器人进行智能作业,更是机器人智能化的重要体现。所以，传感器及其信息处理系统，相辅相成,构成了机器人的智能，为机器人智能作业提供决策依据。二、机器人视觉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,在冇些系统屮述包括三维激光雷达釆集的信息。视觉信息能否止确、实时地处理直接关系到机器人运动速度、

5、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冇决定性的作用。视觉信息的处理技术是移动机器人研究屮最关键的技术之一。口前视觉信息处理的内容主要包括:视觉信息的压缩和滤波、道路检测和障碍物检测、特定交通道路标志的识别、三维信息感知与处理。其屮道路检测和障碍物检测是视觉信息处理屮最重要的过程，也是最困难的过程。视觉信息的获取是局部路径规划和导航的基础，道路检测的成功与否决定了机器人能否正确识别当前的道路环境，能否正确作出局部路径规划并执行路径跟踪。为了简化视觉信息处理，降低开发难度。通常把移动机器人的工作环境分为结构化道路环境和非结

6、构化道路环境。结构化道路的检测相对来说较易实现，其检测技术一般都以边缘检测为基础，辅以Huogh变换、模式匹配等，并利用最小二乘法处理对应于道路边界的线条，得出道路的几何描述。由于非结构化道路的环境复杂、特征描述困难，使得非结构化道路的检测及信息处理复杂化。目前对非结构化道路的检测主要采用三种方法:边缘抽取法、闭值法和分类法。障碍物检测原理与道路检测原理差不多,但其重点是对障碍物位置和大小的描述。机器人视觉的研究目标是使机器人系统屮的计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。这种能力将不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息,包括

7、它的形状、位置、姿态、运动等，而且能对它们进行描述、存储、识别与理解。三、视觉的计算理论计算机视觉在各个领域都是一门重要基础的课程，不仅仅在机器人足球这块领域，其他智能领域都需要依赖此课程所提供的技术支持。它是人类历史上的个基础挑战，最先吸引了來口各个专业方向的学者对它进行深入学习与探索。视觉是依据影像信息数据发现附近影像中冇什么信息以及这些信息在什么方位与位置的过程，也就是从影像信息数据得到对观看主体有用的数据符号绘应的过程。于是就将视觉定义成有明确信息数据输入和信息数据的处理过程。在对于计算机视觉系统屮，视觉输入是灰度数据信息矩阵

8、，该灰度数据信息矩阵代表着口然世界的三维空间景物影像的符号化。也有多个灰度数据信息矩阵的输入数据，这些不同符号化的数据信息矩阵代表着从不同方向、不同距离以及不同光照条件下所影像的数据信息。视觉输出是对数据信息影响所代表自