機器人感知智能 教案-第3章 機器人視覺感知

PAGEPAGE27授課周次第周授課時間2024年月日至2024年月日課程章節(jié)第三章機器人視覺感知3.1機器人視覺感知的介紹1、機器人視覺感知概述2、機器人視覺感知系統(tǒng)的組成3、機器人視覺感知發(fā)展教學目的1、理解機器人視覺感知概念2、理解機器人視覺感知系統(tǒng)的組成3、機器人視覺感知發(fā)展內(nèi)容提要及板書設計第三章機器人視覺感知3.1機器人視覺感知的介紹1、機器人視覺感知概述2、機器人視覺感知系統(tǒng)的組成3、機器人視覺感知發(fā)展重點、難點及解決方案重點：機器人視覺感知概念難點：機器人視覺感知系統(tǒng)的組成教學內(nèi)容時間分配序號教學內(nèi)容1機器人視覺感知概述202機器人視覺感知系統(tǒng)的組成：硬件系統(tǒng)及軟件系統(tǒng)303機器人視覺感知系統(tǒng)的分類204機器人視覺感知發(fā)展205教學手段講解教學形式（在右欄勾選）理實一體（）理論教學（）實驗（）實訓（）上機（）作業(yè)作業(yè)完成方式書面（）電子（）教學后記注：教案按周次填寫，課堂組織和教學過程設計填寫在附頁中。附頁：第周序號具體內(nèi)容（課堂組織和教學過程設計）授課改進意見及實時教學效果記錄3.1機器人視覺感知的介紹3.1.1機器人視覺感知概述1.什么是機器人視覺機器人視覺是賦予機器人視覺感知能力的系統(tǒng)，它通過結(jié)合相機硬件和計算機算法來處理現(xiàn)實世界的視覺數(shù)據(jù)。這項技術(shù)不僅能讓機器人識別和處理二維圖像，還能利用3D相機進行復雜任務，如在移動中安裝汽車輪子。機器人視覺不僅是工程領域，也是包含特定研究領域的科學，它要求將機器人技術(shù)融入到視覺技術(shù)和算法中。2.機器人視覺的族譜機器人視覺與機器視覺密切相關(guān)。如果機器人視覺與機器視覺談論的是一個“族譜”（見圖3.1），計算機視覺可以看作是他們的“父母”。然而為了詳細地了解機器人視覺與機器視覺在整個系統(tǒng)中的位置我們要更進一步對整個系統(tǒng)進行介紹。圖3.1機器人視覺的族譜機器視覺和機器人視覺技術(shù)涵蓋了光學、圖像處理、信號處理、圖形識別、機器學習等多個領域，其中機器視覺側(cè)重于工業(yè)自動化的實際應用，如自動檢測和過程控制，而機器人視覺則結(jié)合了機器人技術(shù)，強調(diào)在動態(tài)環(huán)境中的感知和交互能力。兩者都依賴于先進的圖像處理和計算機視覺技術(shù)，以及機器學習算法的進步，以實現(xiàn)更精準的圖像分析和智能決策。3.1.2機器人視覺感知系統(tǒng)的組成機器人視覺系統(tǒng)是指用計算機來實現(xiàn)人的視覺功能也就是用計算機來實現(xiàn)對客觀的三維世界的識別。機器人視覺主要研究用計算機來模擬人的視覺功能從客觀事物的圖像中提取信息進行處理并加以理解最終用于實際檢測、測量和控制。1.機器人視覺感知系統(tǒng)的主要組成部分機器人視覺系統(tǒng)主要由軟件和硬件兩部分組成，硬件方面主要有：視覺傳感器（組）、圖像采集卡、計算機（主處理機）、機器人及其附屬的通信和控制模塊等（見圖3.2）；軟件方面主要包括：圖像處理軟件和機器人控制軟件等。圖3.2機器人視覺系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)機器人視覺系統(tǒng)由硬件和軟件兩大部分構(gòu)成，其中硬件包括能夠捕獲高清晰度圖像并與基準圖像比較分析的視覺傳感器、負責將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號的圖像采集卡、用于處理視覺信息及控制機器人的計算機及其外設，以及執(zhí)行具體任務的機器人或機械手及其控制器；軟件方面，則由管理計算機資源的系統(tǒng)軟件、專注于圖像數(shù)據(jù)處理的視覺處理軟件（如OpenCV、Halcon），以及確?；趫D像數(shù)據(jù)進行精確控制的機器人控制軟件（如CODESYS）組成，共同實現(xiàn)了機器人對環(huán)境的感知、理解及交互功能。2.機器人視覺感知系統(tǒng)的分類依據(jù)視覺傳感器的數(shù)量和特性目前主流的移動機器人視覺系統(tǒng)有單目視覺、雙目立體視覺、多目視覺和全景視覺等。單目視覺系統(tǒng)使用單個傳感器，丟失深度信息；雙目視覺系統(tǒng)通過兩個攝像機和三角測量原理獲取深度信息；多目視覺系統(tǒng)使用三個或更多攝像機提高匹配精度；全景視覺系統(tǒng)提供寬廣視場，可達360度；混合視覺系統(tǒng)結(jié)合多種視覺系統(tǒng)的優(yōu)勢。3.1.3機器人視覺感知發(fā)展機器人學涵蓋感知、操作和思維，其視覺系統(tǒng)經(jīng)歷了從簡單圖像處理的第一代，到具備學習能力的第二代，再到目前高度智能化、模擬人類視覺功能的第三代。1.國外機器人視覺感知的發(fā)展機器人視覺系統(tǒng)經(jīng)歷了從僅能進行簡單圖像處理的第一代，到具備一定學習能力的第二代，再到利用高速圖像處理芯片和并行算法、具有高度智能與適應性的第三代的發(fā)展過程。隨著視覺傳感器技術(shù)自20世紀90年代以來的迅猛進步，這些系統(tǒng)已在工業(yè)制造、視頻監(jiān)控等領域廣泛應用。國際上，諸如康耐視公司的In-Sight系列視覺傳感器等產(chǎn)品因其高性價比和易用性而受到青睞，同時，深度學習技術(shù)的興起也極大地推動了圖像識別與檢測領域的革新，為機器人視覺系統(tǒng)的智能化提供了新的動力。2.國內(nèi)機器人視覺感知的發(fā)展國內(nèi)機器視覺行業(yè)自1999年起經(jīng)歷了啟蒙、發(fā)展和高速成長三個階段，從初期的代理服務逐漸轉(zhuǎn)向自主研發(fā)，尤其是在2008年后，隨著核心技術(shù)的不斷突破和市場擴張，行業(yè)迎來了快速增長，預計至2023年市場規(guī)模將達到約215億元，盡管起步較晚，但通過不懈努力，中國在該領域已顯著縮小與國際先進水平的差距，甚至在某些細分市場實現(xiàn)了超越。3.機器人視覺研究存在的問題及其未來的發(fā)展機器人視覺目前面臨的主要問題包括目標的準確快速識別、可靠算法的構(gòu)建與實現(xiàn)、實時性和系統(tǒng)穩(wěn)定性。為解決這些問題，需要新的技術(shù)突破，如高速陣列處理單元和算法（例如神經(jīng)網(wǎng)絡法、小波變換等）。同時，機器人視覺的研究還需關(guān)注圖像特征選擇、專用軟件庫的建立、系統(tǒng)動態(tài)性能的研究、智能技術(shù)的應用、主動視覺技術(shù)的融合以及多傳感器信息融合等。隨著技術(shù)的發(fā)展，機器人視覺在工業(yè)、醫(yī)療、交通等領域的應用越來越廣泛，正成為推動社會進步的重要力量。授課周次第周授課時間2024年月日至2024年月日課程章節(jié)第3章機器人視覺感知3.2機器人視覺感知傳感器1、位置敏感探測器PSD2、CCD圖像傳感器3、CMOS圖像傳感器教學目的1、了解機器人視覺感知傳感器2、了解位置敏感探測器PSD2、了解CCD圖像傳感器2、了解CMOS圖像傳感器內(nèi)容提要及板書設計第3章機器人視覺感知3.2機器人視覺感知傳感器1、位置敏感探測器PSD2、CCD圖像傳感器3、CMOS圖像傳感器重點、難點及解決方案重點：機器人視覺感知傳感器難點：深入了解三種不同的視覺感知傳感器教學內(nèi)容時間分配序號教學內(nèi)容1位置敏感探測器PSD302CCD圖像傳感器303CMOS圖像傳感器30教學手段講解教學形式（在右欄勾選）理實一體（0）理論教學（）實驗（）實訓（）上機（）作業(yè)作業(yè)完成方式書面（）電子（）教學后記附頁：第周序號具體內(nèi)容（課堂組織和教學過程設計）授課改進意見及實時教學效果記錄3.2機器人視覺感知傳感器機器人是集成了機械、電氣、控制和感知等系統(tǒng)的智能機電設備，其中視覺感知系統(tǒng)作為機器人的“眼睛”，負責獲取外部信息，進行形態(tài)和運動識別，以完成各種任務。3.2.1位置敏感探測器PSD位置探測器PSD全稱位置敏感器件（PositionSensitiveDetector），它是一種利用光敏面上的光信號轉(zhuǎn)化為電信號再轉(zhuǎn)化為位置信號的器件。PSD還被稱為坐標光電池，它具有原理簡單、外形輕便、檢測靈敏、檢測范圍大、噪聲低、分辨率高、處理速度快等優(yōu)點。1.PSD的結(jié)構(gòu)與工作原理圖3.11顯示了PSD的結(jié)構(gòu)原理圖。PSD的結(jié)構(gòu)由三層構(gòu)成，分別為最上層P層，最下層N層，中間層I層，形成PIN結(jié)構(gòu)。I層為較厚的高阻層，它具有耗盡區(qū)寬，結(jié)電容小的特點。光照產(chǎn)生的載流子幾乎全在該高阻層中產(chǎn)生。圖3.11PSD結(jié)構(gòu)原理圖如圖3.11所示。當PSD表面K處受到光照射時，在位置K處就會產(chǎn)生和光照能量成正比的電子空穴對，流經(jīng)電阻P層，從兩邊的輸出電極上輸出光電流I1和I2。由于電阻P層是均勻的，所以輸出光電流與流經(jīng)的電阻距離成反比，即電極與光斑之間的距離。 （3.1）式中，d為光斑位置K到PSD光敏面中心的偏移距離，I分別為兩個電極的輸出電流，L為光敏面的長度，所以計算出電流之比就能計算出被探測物的位置。由上可知，PSD良好的光心位移特性使得入射光相對于光敏面中心的偏移位置可通過兩側(cè)輸出電極的電流值間接獲得。PSD位置探測器還分為一維和二維探測器。二維探測器如圖3.12所示，有四個電極，一對為x方向，另一對為y方向。光敏面的幾何中心設為坐標原點。當光入射到PSD上任意位置時，在x和y方向各有一個唯一的信號與之對應。同一維PSD的分析過程一樣，光點M的坐標為 （3.2） （3.3）其中k和k’是與psd有關(guān)的常數(shù)。二維PSD探測器與一維PSD探測器工作原理類似，但因為其結(jié)構(gòu)不同，光斑位置和輸出電流的關(guān)系也不相同。所以再具體應用時，還需要根據(jù)具體結(jié)構(gòu)來確定二者之間的關(guān)系。圖3.12二維PSD結(jié)構(gòu)原理圖2.PSD的特性參數(shù)PSD（位置敏感探測器）的主要性能參數(shù)包括感光面積、光源頻率響應范圍、位置檢測誤差、位置分辨率、線性度和飽和光電流，其中感光面積影響檢測范圍，頻率響應范圍描述輸出電流隨光源頻率變化的關(guān)系，位置檢測誤差反映測量精度，位置分辨率決定最小檢測變化量，而飽和光電流表示在強光照射下PSD的最大輸出電流。3.PSD的應用PSD主要用于位置檢測，同時也可用來測距、測角、測位移（含角位移）、測振動體旋轉(zhuǎn)體的狀態(tài)、機加工零部件的定位，以及做機器人的“眼睛”等。（1）直線度測量基于位置敏感探測器（PSD）的直線度測量系統(tǒng)通過發(fā)射激光并利用PSD探測反射光來測量導軌的直線度。在理想情況下，激光點應在PSD上保持固定位置，但由于導軌的直線度誤差，PSD的輸出信號會隨之變化。這種測量方法可以精確地測定光斑中心位置的變化，進而計算出直線度誤差，適用于多種環(huán)境，廣泛應用在精密加工、航空航天等領域。圖3.13某數(shù)控機床直線測量現(xiàn)場圖圖3.14PSD在直線度測量下的應用原理圖（2）自準直儀位置敏感探測器（PSD）在國防軍事領域的應用包括自動準直系統(tǒng)和模擬射擊系統(tǒng)等，通過將光斑信息轉(zhuǎn)換成電流信號實現(xiàn)功能。中國計量科學研究院研發(fā)的自準直儀利用PSD測量反射鏡偏轉(zhuǎn)角，展示了PSD在精密測量領域的應用。圖3.15PSD在自準直儀中的應用3.2.2CCD圖像傳感器CCD圖像傳感器又稱電荷耦合器件（ChargeCoupledDevice），是一種可以將信號大小轉(zhuǎn)換為電荷量大小，并利用耦合方式進行信號傳輸?shù)臋z測元件。它的核心器件是組合成排的感光元件和電荷耦合元件，可以直接將光信號轉(zhuǎn)化為電流模擬信號，并通過放大器和數(shù)模轉(zhuǎn)換器件，實現(xiàn)對圖像信息的獲取、傳輸、儲存和處理等功能。1.深耗盡狀態(tài)和表面勢阱CCD圖像傳感器中最基本的單元是MOS電容器，MOS（Metal-Oxide-Semicondudor）就是金屬氧化物半導體。MOS電容結(jié)構(gòu)如圖3.17所示，其中金屬電極就是MOS結(jié)構(gòu)的電極，也稱為“柵極”。P型Si半導體作為襯底電極，在兩電極之間加上一層SiO2絕緣體。圖3.17MOS電容的結(jié)構(gòu)當電容器上未加任何電壓時，該金屬氧化物半導體的能帶結(jié)構(gòu)如圖3.18a所示，達到平帶條件。若在金屬電極和半導體襯底間加電壓Uc，對于P型半導體，空穴被排斥出表面，受體離子被留下，導致半導體的表面層形成負電荷耗盡層，其中電子能量從內(nèi)部到界面由高到低彎曲，如圖3.18b所示。當之間附加電壓Uc超過某個閾值Uth時，能帶進一步向下彎曲，半導體表面聚集電子濃度增加形成反型層，把Uth稱為MOS管的開啟電壓。由于電子都匯集到半導體處，勢能較低，對電子而言半導體表面形成了能容納聚集電荷的勢阱，其示意圖如圖3.18c所示。圖3.18MOS電容的能帶圖2.CCD結(jié)構(gòu)與原理CCD的結(jié)構(gòu)示意圖如圖3.19所示，CCD圖像傳感器的最小單元就是MOS電容器，將大量MOS電容陣列集合到同一襯底下，再加上輸入和輸出端就構(gòu)成了CCD器件的主要組成部分。CCD的基本工作原理主要是信號電荷的產(chǎn)生、存儲、轉(zhuǎn)移和檢測。圖3.20為三相時鐘控制方式CCD的工作過程。圖3.19組成CCD的MOS結(jié)構(gòu)圖3.20電荷在三相CCD中的工作過程3.CCD圖像傳感器的分類CCD圖像傳感器通?？煞譃榫€型傳感器和面型傳感器。（1）線型CCD圖像傳感器線型圖像傳感器由光敏元陣列和對應的CCD元件構(gòu)成，通過光柵控制的光積分MOS電容器捕獲光信號，并通過轉(zhuǎn)移控制柵將信號電荷傳輸?shù)缴舷乱莆患拇嫫?，最終在輸出端合并輸出，實現(xiàn)圖像的并行處理。圖3.21線型CCD圖像傳感器（2）面型CCD圖像傳感器面型CCD圖像傳感器由光敏元件和不透明存儲單元交替排列構(gòu)成，具備高解析度、低雜訊、動態(tài)范圍廣等優(yōu)點，廣泛應用于攝像、信號處理等領域。其工作原理是光敏元件積累的電荷在光積分結(jié)束后由轉(zhuǎn)移控制柵轉(zhuǎn)移到存儲區(qū)，然后通過移位寄存器讀出，形成圖像或視頻信號輸出。這種結(jié)構(gòu)簡單，操作容易，輸出圖像清晰。圖3.22面型CCD圖像傳感器4.CCD圖像傳感器的特性參數(shù)CCD（電荷耦合器件）的物理性能由一系列內(nèi)外部參數(shù)定義，包括電荷轉(zhuǎn)移效率與轉(zhuǎn)移損失率、驅(qū)動頻率、光譜響應、分辨率、靈敏度、電荷存儲容量和暗電流等。其中，電荷轉(zhuǎn)移效率直接影響圖像質(zhì)量，高效率意味著更好的信號保持；驅(qū)動頻率需在上下限之間選擇，以確保信號電荷的有效轉(zhuǎn)移；光譜響應決定了CCD對不同波長光線的敏感程度；分辨率反映了CCD捕捉細節(jié)的能力，與光敏單元數(shù)量相關(guān)；靈敏度衡量了CCD對外界光強度變化的響應；電荷存儲容量限制了單個像素能夠承載的最大信號量；而暗電流則是無光照條件下的背景噪聲，可通過冷卻等方式減少。這些參數(shù)共同決定了CCD圖像傳感器的性能和適用范圍。5.CCD圖像傳感器的應用CCD圖像傳感器在工業(yè)機器人中應用廣泛，如圖3.23所示的機械臂物品分揀系統(tǒng)，通過CCD圖像傳感器捕獲圖像，經(jīng)由圖像處理單元數(shù)字化處理后傳輸給計算機，再由視覺算法分析物品的位置和類型，指導機器人完成精確的抓取或分揀任務。此外，如圖3.25和圖3.26所示，CCD圖像傳感器還應用于工業(yè)探測內(nèi)窺鏡中，利用光電轉(zhuǎn)換原理，將難以直接觀察區(qū)域的光學圖像轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量的電信號圖像，通過伽馬校正等技術(shù)優(yōu)化圖像質(zhì)量，幫助檢查人員快速準確地識別裂縫、焊接缺陷等問題，極大地提高了工業(yè)檢測的效率和準確性。圖3.23機械臂物品分揀實物圖圖3.24CCD圖像傳感器應用原理圖圖3.25CCD工業(yè)探測內(nèi)窺鏡圖3.26CCD工業(yè)內(nèi)窺鏡應用3.2.3CMOS圖像傳感器CMOS圖像傳感器及其主要應用實物圖如圖3.27所示。CMOS中一對由MOS組成的門電路在瞬間要么PMOS導通，要么NMOS導通，要么都截至，比線性三極管的效率高得多，因此其功耗很低。與CCD不同的是，CMOS的每個像素點都有一個單獨的放大器轉(zhuǎn)換輸出，因此CMOS沒有CCD的“瓶頸”問題，能夠在短時間內(nèi)處理大量數(shù)據(jù)，輸出高清影像，滿足HDV的需求。除此之外CMOS圖像傳感器還適合批量生產(chǎn)，在低價格和攝像質(zhì)量無極高要求的應用領域中占據(jù)較大的市場。圖3.27CMOS圖像傳感器與其應用實物圖1.CMOS圖像傳感器的結(jié)構(gòu)CMOS圖像傳感器的結(jié)構(gòu)如圖3.28所示，主要組成部分為像敏單元陣列、列放大器、多路模擬開關(guān)、輸出放大器、AD轉(zhuǎn)換器、接口電路和時序控制邏輯電路等。他們被集成到硅片上。像敏單元陣列有橫軸和數(shù)軸兩個方向排列形成方陣，其中每一個單元格又有其對應的X、Y地址，并且該地址可由地址譯碼器進行選擇。圖3.28CMOS圖像傳感器的組成結(jié)構(gòu)圖2.CMOS圖像傳感器的工作原理CMOS圖像傳感器的工作核心是像敏單元陣列中的每個單元格，即像敏單元，它的結(jié)構(gòu)如圖3.29所示，三個場效應管分別為，VT1構(gòu)成光電二極管的負載、VT2是跟隨放大器的原極、VT3是選址模擬開關(guān)。當復位脈沖出現(xiàn)時，首先VT1導通，然后光電二極管復位。當脈沖結(jié)束時，VT1截止，光電二極管對光信號進行積分。VT2可以將光電二極管輸出的電流進行放大，當選通脈沖出現(xiàn)時，VT3導通。將放大的電流輸出到列方向上的中線上，最后經(jīng)過輸出放大器輸出。如圖3.30所示為上述過程的時序圖。圖3.29COMS像敏單元結(jié)構(gòu)圖3.30像敏單元工作時序像敏陣列中像信號的輸出過程如圖3.31所示，像敏陣列的X軸和Y軸方向上都配有X移位寄存器和Y移位寄存器，首先當光照信號出現(xiàn)時，在Y地址譯碼器的控制下，一次打開每行的像敏單元的模擬開關(guān)S，信號經(jīng)過開關(guān)S，再投X地址譯碼器控制，傳輸?shù)椒糯笃渲?。圖3.31CMOS像敏單元陣列工作原理3.CMOS圖像傳感器的特性參數(shù)CMOS圖像傳感器的性能受多個關(guān)鍵參數(shù)影響，包括填充因子、像素總數(shù)與有效像素數(shù)、動態(tài)范圍和噪聲等。填充因子指光敏面積與總像敏面積之比，影響靈敏度和噪聲水平。像素總數(shù)是所有像素的總和，而有效像素數(shù)決定分辨率。動態(tài)范圍由信號處理能力和噪聲決定，通常用dB表示。噪聲主要來源于光敏器件、MOS場效應晶體管和傳感器工作噪聲，影響圖像質(zhì)量。CMOS傳感器相比CCD，具有低功耗、高集成度、低成本等優(yōu)勢，已成為圖像傳感器市場的主流。4.CMOS圖像傳感器與CCD圖像傳感器比較CMOS與CCD圖像傳感器雖然基于相同的光電轉(zhuǎn)換原理，但由于制作工藝和器件結(jié)構(gòu)的不同，兩者在性能上存在顯著差異。CMOS傳感器支持隨機讀取、集成度高、讀取速度快、功耗低且成本優(yōu)勢明顯，而CCD傳感器則以順序讀取信號、更好的光譜響應（尤其是對紅光和近紅外光）、更低的噪聲水平和更高的動態(tài)范圍著稱，但其讀取速度較慢、耗電量大且制造成本高。隨著技術(shù)的發(fā)展，CMOS圖像傳感器的性能得到了顯著提升，逐漸在眾多應用領域取代CCD傳感器，成為市場主流。5.CMOS圖像傳感器的應用在應用領域，CCD圖像傳感器以其低噪聲、高分辨率和高靈敏度的優(yōu)勢，牢牢占據(jù)了精密測量、軍事目標探測與跟蹤等高端市場；而CMOS圖像傳感器則因高集成度、高速度、小體積、低成本、低功耗及易于使用的特點，在視頻通信、手機攝像頭、家用攝像機、文字識別等低端市場占據(jù)了重要地位。例如，圖3.32和圖3.33展示了CMOS圖像傳感器在佳能EOS數(shù)碼相機中的應用，圖3.34和圖3.35則展示了華為Mate手機攝像頭中CMOS圖像傳感器的工作原理，圖3.36說明了CMOS圖像傳感器在自動駕駛技術(shù)中的關(guān)鍵作用，包括電子后視鏡、倒車影像、360度全景成像、路障識別、防撞檢測和無人駕駛等功能圖3.32佳能EOSCMOS數(shù)碼相機圖3.33CMOS在數(shù)碼相機中的應用圖3.34華為Mate手機攝像頭圖3.35手機攝像頭的組成示意圖圖3.36自動駕駛場景圖授課周次第周授課時間2024年月日至2024年月日課程章節(jié)第3章機器人視覺感知3.3機器人視覺感知先進技術(shù)1、多目標跟蹤2、基于視覺的三維重建3、基于深度學習的高分辨率重建教學目的1、了解機器人視覺感知先進技術(shù)2、理解多目標跟蹤2、理解基于視覺的三維重建2、理解基于深度學習的高分辨率重建內(nèi)容提要及板書設計第3章機器人視覺感知3.3機器人視覺感知先進技術(shù)1、多目標跟蹤2、基于視覺的三維重建3、基于深度學習的高分辨率重建重點、難點及解決方案重點：了解機器人視覺感知先進技術(shù)難點：深入理解多目標跟蹤，基于視覺的三維重建和基于深度學習的高分辨率重建教學內(nèi)容時間分配序號教學內(nèi)容1多目標跟蹤302基于視覺的三維重建303基于深度學習的高分辨率重建30教學手段講解教學形式（在右欄勾選）理實一體（0）理論教學（）實驗（）實訓（）上機（）作業(yè)作業(yè)完成方式書面（）電子（）教學后記

附頁：第周序號具體內(nèi)容（課堂組織和教學過程設計）授課改進意見及實時教學效果記錄3.3機器人視覺感知先進技術(shù)3.3.1多目標跟蹤1.多目標跟蹤概述多目標跟蹤為在有噪聲的傳感器測量時間序列中確定多個目標的如下特性：動態(tài)目標的個數(shù)、每個動態(tài)目標的狀態(tài)（和單目標跟蹤相同）。對比單目標跟蹤與多目標跟蹤后發(fā)現(xiàn)其處理問題多了一個確定動態(tài)目標個數(shù)，如圖3.37、圖3.38所示。單目標跟蹤是在視頻序列中定位并跟蹤特定目標，通過初始化、候選框生成、特征提取、評分和選擇最優(yōu)預測目標等步驟實現(xiàn)。圖3.37單目標跟蹤圖3.38多目標跟蹤目標跟蹤的前提是進行目標檢測在機器人視覺中目標檢測是在圖像和視頻（一系列的圖像）中掃描和搜尋目標概括來說就是在一個場景中對目標進行定位和識別如下圖中展示的我們要檢測圖像中的船只這就是典型的目標檢測實例。目標檢測的傳統(tǒng)算法中分為三步：區(qū)域選取、特征提取和體征分類。CNN、FastR-CNN、YOLO和SSD是四種重要的目標檢測算法。R-CNN采用選擇性搜索生成候選區(qū)域，并利用CNN提取特征，結(jié)合分類器和回歸模型實現(xiàn)目標檢測。FastR-CNN改進了這一流程，通過整幅圖像的特征提取和感興趣區(qū)域池化減少計算冗余，提高了效率。YOLO算法提出了一個端到端的實時檢測框架，通過將圖片分割成網(wǎng)格單元，預測每個單元內(nèi)的物體邊界框和類別概率，實現(xiàn)了快速檢測，但在小物體和非常規(guī)比例物體的檢測上表現(xiàn)不佳。SSD算法進一步優(yōu)化了目標檢測方法，通過在不同尺度的特征圖上直接執(zhí)行檢測任務，不僅提升了檢測速度，而且改善了小目標檢測的準確性，特別是通過引入不同尺度和長寬比的先驗框來輔助邊界框的預測，有效降低了訓練難度。圖3.39目標檢測目標檢測與目標跟蹤的主要區(qū)別在于，目標檢測是在靜態(tài)圖像上定位并識別特定類別的對象，而目標跟蹤則是在視頻序列中追蹤對象的運動軌跡，不一定需要識別對象的具體類別。密集跟蹤通過逐幀全面檢測實現(xiàn)精確但計算量大，稀疏跟蹤則基于預測僅局部檢測，計算效率高且能生成更平滑的軌跡。結(jié)合兩者，可在慢速線程中進行目標檢測以初始化跟蹤，而在快速線程中實施目標跟蹤，以此實現(xiàn)高效且準確的視頻分析。2.經(jīng)典跟蹤算法早期的目標跟蹤算法主要是根據(jù)目標建模或者對目標特征進行跟蹤。目標跟蹤算法主要分為基于目標模型建模、基于搜索、基于相關(guān)濾波和基于深度學習四大類?；谀Ｐ徒５姆椒ㄍㄟ^提取目標特征在后續(xù)幀中尋找最相似特征進行定位，但實時性較差?；谒阉鞯姆椒ㄍㄟ^預測目標位置縮小搜索范圍，提高效率，代表性算法有卡爾曼濾波、粒子濾波、Meanshift等?；谙嚓P(guān)濾波的算法通過衡量信號相似度實現(xiàn)高速跟蹤，如MOSSE、CSK、KCF等，適合實時應用?；谏疃葘W習的方法利用深度特征提高跟蹤精度，適應復雜場景，但計算成本較高。總體而言，相關(guān)濾波算法速度快，深度學習方法精度高，多特征融合和強大的分類器有助于提升跟蹤性能，而尺度自適應和模型更新機制也是提高跟蹤精度的關(guān)鍵因素。3.多目標跟蹤的任務多目標跟蹤利用來自相機、雷達和激光雷達等傳感器的數(shù)據(jù)，通過檢測模塊處理單幀數(shù)據(jù)獲得邊界框、方位等信息，然后送入多目標跟蹤模塊處理多幀數(shù)據(jù)，以獲得目標在機器人坐標系中的位置和速度等狀態(tài)信息。4.多目標跟蹤的類型多目標跟蹤根據(jù)目標產(chǎn)生的測量數(shù)目和特性，可以分為點目標跟蹤（每個目標產(chǎn)生單個測量，視為獨立點）、擴展目標跟蹤（目標產(chǎn)生多個測量，形狀可變）、和目標群跟蹤（將多個目標視為一個組，檢測大致范圍）。5.多目標跟蹤的挑戰(zhàn)多目標跟蹤面臨的挑戰(zhàn)包括未知的目標數(shù)量和位置、目標的快速移動、目標的進入和離開、遮擋問題、傳感器的漏檢和虛警，以及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的準確性，這些都需要通過有效的航跡管理和算法來解決。我們來舉個例子，如圖3.41所示，縱軸1、2、3分別對應三個時刻，灰色部分為虛警或新生成的路徑，同一目標已用同一種顏色標出。通過圖示可以清晰看出哪些目標應該關(guān)聯(lián)在一起。圖3.41多目標跟蹤實例然而如果把顏色去掉，僅有3個時刻的測量肉眼就不好分別了。如圖3.42所示，尤其是對于激光雷達與雷達這些目標多虛警多的傳感器，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法就變得格外重要。圖3.42顏色去掉后的多目標3.3.2基于視覺的三維重建三維重建經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展已經(jīng)取得巨大的成功?；谝曈X的三維重建在計算機領域是一個重要的研究內(nèi)容，主要通過使用相關(guān)儀器來獲取物體的二維圖像數(shù)據(jù)信息，然后對獲取的數(shù)據(jù)信息進行分析處理，最后利用三維重建的相關(guān)理論重建出真實環(huán)境中物體表面的輪廓信息?；谝曈X的三維重建具有速度快、實時性好等優(yōu)點，能夠廣泛應用于機器人領域，具有重要的研究價值，也是未來發(fā)展的重要研究方向。三維重建技術(shù)分類如圖3.43所示。圖3.43三維重建技術(shù)分類1.基于視覺的三維重建的背景和意義機器人視覺通過模擬人類視覺系統(tǒng)，使用攝像頭和算法賦予機器人感知、理解和分析三維環(huán)境的能力，而三維重建技術(shù)是實現(xiàn)這一目標的關(guān)鍵。2.基于視覺的三維重建的定義三維重建技術(shù)主要通過視覺傳感器來獲取外界的真實信息，然后通過信息處理技術(shù)或者投影模型得到物體的三維信息（以深度圖、點云、體素、網(wǎng)格等形式），也就是說三維重建是一種利用二維投影恢復三維信息的技術(shù)。常見的三維重建表達方式有以下四種：深度圖，其每個像素值代表的是物體到相機XY平面的距離；體素是三維空間中的一個有大小的點，一個小方塊相當于是三維空間種的像素；點云是某個坐標系下的點的數(shù)據(jù)集。包含了豐富的信息包括三維坐標（XYZ）、顏色等。圖3.44常見三維重建表達方式（a）深度圖（b）體素（c）點云（d）三角網(wǎng)格3.基于視覺的三維重建的類型基于視覺的三維重建技術(shù)主要分為兩大類：主動視覺法和被動視覺法。主動視覺法包括激光掃描法、結(jié)構(gòu)光法、陰影法、TOF技術(shù)、雷達技術(shù)和Kinect技術(shù)等，通過控制光源或發(fā)射信號獲取精確的三維信息，適用于小規(guī)模場景，但成本高、操作復雜。被動視覺法則依賴于分析圖像序列，通過單目視覺、雙目視覺或多目視覺等方法進行三維重建，成本低、操作簡便，適合大規(guī)模復雜場景，但細節(jié)重建不如主動方法精確。根據(jù)匹配方法，被動視覺法又可細分為區(qū)域視覺法和特征視覺法；根據(jù)應用方法，則有運動恢復結(jié)構(gòu)法和機器學習法，后者進一步分為統(tǒng)計學習法和深度學習與語義法。每種方法各有優(yōu)缺點，適用于不同的應用場景，如圖3.45至圖3.63所示。圖3.45激光掃描法過程圖3.46結(jié)構(gòu)光法示意圖圖3.47陰影法示意圖圖3.48KINECT攝像機圖3.50單目視覺三維重建流程圖3.51單目視覺法結(jié)果展示（紅色表示近距離藍色表示遠距離）圖3.52雙目視覺法光路圖3.53雙目視覺法流程圖3.54雙目視覺法結(jié)果展示圖3.55多目視覺結(jié)果展示圖3.56運動恢復結(jié)構(gòu)法效果（藍點是攝像機紅色區(qū)域是重構(gòu)結(jié)果）圖3.57運動恢復結(jié)構(gòu)法效果（a使用傳統(tǒng)數(shù)碼相機b使用無人機c圖像重建）圖3.58統(tǒng)計學習法（大型場景）圖3.59統(tǒng)計學習法（人臉識別）圖3.60統(tǒng)計學習法（基于不同算法的人臉識別）圖3.61深度學習與語義法（建筑三維重建）圖3.62深度學習與語義法（范圍性建筑三維重建）圖3.63深度學習與語義法（場景細節(jié)重建）4.基于視覺的三維重建的挑戰(zhàn)基于主動視覺的三維重建技術(shù)可用于不同環(huán)境下的三維重建。該類方法不足的是成本高昂需要購買掃描儀等專用設備如果操作稍有差錯就會導致重構(gòu)的結(jié)果不精確。另外，由于環(huán)境的限制主動視覺法不大可能對大規(guī)模復雜場景進行掃描導致其只能應用在小規(guī)模領域，并且其后期處理過程也較為復雜。基于被動視覺的三維重建技術(shù)法對物體的細節(jié)特征重建還不夠精確。基于其他被動視覺的三維重建方法在三維重建中的時間比較長，實時性不高。應用此類方法需要相機精確的內(nèi)外參數(shù)，因此在相機內(nèi)外參數(shù)估計的過程上花費了較長的時間。3.3.3基于深度學習的高分辨率重建1.基于深度學習的高分辨率重建的背景和意義圖像超分辨率重建技術(shù)通過提升圖像的像素密度和細節(jié)，廣泛應用于圖像壓縮、醫(yī)學成像、遙感成像、公共安防和視頻感知等領域，以提高成像質(zhì)量、降低成本或增強視頻畫質(zhì)。2.基于深度學習的高分辨率重建技術(shù)的定義和過程超分辨率（SuperResolution,SR）重建技術(shù)是指由一些低分辨率（LowResolution,LR）模糊的圖像或視頻序列來估計具有更高分辨率（HighResolutionHR）的圖像或視頻序列同時能夠消除噪聲以及由有限檢驗器尺寸和光學元件產(chǎn)生的模糊是提高降質(zhì)圖像或序列分辨率的有效手段。深度學習近年來在圖像領域發(fā)展迅猛，它的引入即基于深度學習的超分辨率重建為單張圖片超分辨率重構(gòu)帶來了新的發(fā)展前景。圖3.64基于深度學習的超分辨率重建過程3.基于深度學習的高分辨率重建算法的類型近年來，深度學習成為圖像超分辨率重建領域的研究熱點，其核心在于通過構(gòu)建深層神經(jīng)網(wǎng)絡模型來學習數(shù)據(jù)的高級特征表示，從而提高圖像的分辨率。超分辨率卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（SRCNN）首次將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡應用于超分辨率重建，開創(chuàng)了深度學習在該領域的應用。FSRCNN作為SRCNN的改進版本，通過減少網(wǎng)絡規(guī)模和引入反卷積層顯著提高了處理速度。ESPCN則通過引入亞像素卷積層減少了計算量，提高了重建效率。視頻超分算法VESPCN在此基礎上進一步利用時間冗余信息，實現(xiàn)了視頻的超分辨率重建。超分辨率生成對抗網(wǎng)絡（SRGAN）利用生成對抗網(wǎng)絡框架，通過對抗訓練改善了重建圖像的視覺質(zhì)量。DRCN通過深度遞歸卷積網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，增強了網(wǎng)絡的非線性映射能力。VDSR通過加深網(wǎng)絡層次，提高了超分辨率重建的準確性和速度。RED網(wǎng)絡采用編碼-解碼結(jié)構(gòu)，結(jié)合跳躍連接，有效解決了梯度消失問題，恢復了更清晰的圖像。DRRN融合了ResNet、VDSR和DRCN的特點，通過共享參數(shù)和殘差學習策略，進一步提升了性能。LapSRN采用金字塔結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了多尺度的超分辨率重建。SRDenseNet利用密集連接策略，加強了特征傳播和復用，減少了參數(shù)數(shù)量。最后，EDSR通過對SRResNet的改進，特別是移除批量標準化層，提高了模型的表達能力和重建質(zhì)量。上述模型及其網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)如圖3.65至圖3.73所示。圖3.65SRCNN網(wǎng)絡模型示意圖圖3.66SRCNN與FSRCNN的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)對比圖圖3.67ESPCN網(wǎng)絡模型圖3.68亞像素卷積原理圖圖3.69SRGAN網(wǎng)絡模型示意圖圖3.70DRCN網(wǎng)絡模型示意圖圖3.71DRCN展開推理網(wǎng)絡示意圖圖3.72LapSRN網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)示意圖圖3.73SRDenseNet網(wǎng)絡一個稠密快結(jié)構(gòu)示意圖基于深度學習的高分辨率重建的現(xiàn)實意義和發(fā)展空間盡管深度學習在圖像超分辨率重建領域已取得顯著進展，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)，包括對大量訓練數(shù)據(jù)和高性能計算資源的需求、過擬合的風險、測試與訓練樣本分布差異導致的泛化能力不足，以及重建圖像平滑度過高、高頻細節(jié)信息丟失等問題。因此，未來的研究需著重于解決這些限制，以期實現(xiàn)既能保留原始圖像細節(jié)又符合人類視覺喜好的高質(zhì)量圖像重建。授課周次第周授課時間2024年月日至2024年月日課程章節(jié)第三章機器人視覺感知3.4機器人視覺感知的發(fā)展趨勢1、機器人視覺感知技術(shù)——識別與追蹤2、機器人視覺感知技術(shù)——定位3、機器人視覺感知技術(shù)——視覺與機器人的關(guān)聯(lián)4、機器人視覺感知技術(shù)應用及未來發(fā)展3.5機器人視覺感知的實際應用1、三維成像2、同步定位與地圖構(gòu)建3、機器人圖像識別教學目的1、理解機器人視覺感知概念及發(fā)展2、理解機器人視覺感知系統(tǒng)的組成內(nèi)容提要及板書設計第三章機器人視覺感知3.4機器人視覺感知的發(fā)展趨勢1、機器人視覺感知技術(shù)——識別與追蹤2、機器人視覺感知技術(shù)——定位3、機器人視覺感知技術(shù)——視覺與機器人的關(guān)聯(lián)4、機器人視覺感知技術(shù)應用及未來發(fā)展3.5機器人視覺感知的實際應用1、三維成像2、同步定位與地圖構(gòu)建3、機器人圖像識別重點、難點及解決方案重點：機器人視覺感知概念難點：機器人視覺感知系統(tǒng)的組成教學內(nèi)容時間分配序號教學內(nèi)容1機器人視覺感知技術(shù)——識別與追蹤202機器人視覺感知技術(shù)——定位103機器人視覺感知技術(shù)——視覺與機器人的關(guān)聯(lián)204機器人視覺感知技術(shù)應用及未來發(fā)展205機器人視覺感知的實際應用20教學手段講解教學形式（在右欄勾選）理實一體（）理論教學（）實驗（）實訓（）上機（）作業(yè)作業(yè)完成方式書面（）電子（）教學后記附頁：第周序號具體內(nèi)容（課堂組織和教學過程設計）授課改進意見及實時教學效果記錄3.4機器人視覺感知的發(fā)展趨勢視覺感知技術(shù)通過攝像頭等傳感器獲取信息，結(jié)合圖像識別、機器人定位和視覺與機器人的關(guān)聯(lián)技術(shù)，實現(xiàn)對環(huán)境的精確感知，對機器人技術(shù)的發(fā)展至關(guān)重要，推動著國家從制造大國向制造強國轉(zhuǎn)變。3.4.1機器人視覺感知技術(shù)——識別與追蹤圖像識別技術(shù)經(jīng)歷了文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別三個階段，融合了機器學習、深度學習等技術(shù)，推動了物體識別的發(fā)展。機器人視覺感知技術(shù)的硬件設備如光源、視覺傳感器等對圖像質(zhì)量有重要影響，而識別與追蹤算法，尤其是結(jié)合深度學習的算法，顯著提升了識別效果?；趯W習的目標識別方法和基于深度學習的三維重建算法，通過融合傳統(tǒng)算法和深度學習的優(yōu)勢，進一步提升了機器人視覺感知技術(shù)的性能。3.4.2機器人視覺感知技術(shù)——定位機器人視覺感知定位技術(shù)主要通過雙目立體視覺實現(xiàn)，涉及圖像識別與追蹤、機器人定位以及視覺與機器人的關(guān)聯(lián)技術(shù)。雙目視覺通過計算兩個攝像機在不同位置拍攝的圖像間的視差來獲取空間點的三維坐標。機器人視覺定位包括二維和三維定位，廣泛應用于工業(yè)機器人和智能設備中，如自動駕駛汽車、服務機器人、無人機等。定位算法從早期的模板匹配發(fā)展到現(xiàn)在基于濾波器的卡爾曼濾波、粒子濾波等方法，以及結(jié)合深度學習的單目視覺算法。這些技術(shù)的發(fā)展和應用，推動了機器人在多元環(huán)境中的精準定位和自主導航能力的提升。3.4.3機器人視覺感知技術(shù)——視覺與機器人的關(guān)聯(lián)基于圖像分析的視覺技術(shù)在機器人引導相關(guān)應用中的主要作用是精確獲取對象物（待抓取物體）和目標物（待組裝物體）的坐標位置和角度并將圖像坐標轉(zhuǎn)換為機器人能識別的機器人坐標指導機器人進行糾偏和組裝。因此手眼標定和定位引導是機器視覺在機器人感知系統(tǒng)中應用的的核心。一般手眼標定方法分為3類：標準手眼標定基于旋轉(zhuǎn)運動的手眼標定及在線手眼標定。在機器人與視覺的關(guān)聯(lián)方面著重于Eye-in-Hand技術(shù)的更新迭代提高機器人作業(yè)的靈活性與穩(wěn)定性將進一步促進機器人視覺感知技術(shù)的發(fā)展。3.4.4機器人視覺感知技術(shù)應用及未來發(fā)展中國推動機器人視覺感知技術(shù)快速發(fā)展，以應對科技革命和產(chǎn)業(yè)升級的需求。這項技術(shù)在工業(yè)自動化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化及智能交互中將扮演關(guān)鍵角色，并展現(xiàn)出RGB-D相機應用、三維動態(tài)感知、算法創(chuàng)新和跨領域融合等發(fā)展趨勢。未來，機器人視覺將更加智能化，廣泛應用于生活服務領域，推動制造業(yè)和農(nóng)業(yè)向更高效、自動化的方向發(fā)展。3.5機器人視覺感知的實際應用3.5.1三維成像傳統(tǒng)的編程來執(zhí)行某一動作的機器人已經(jīng)很難滿足現(xiàn)今的自動化需求了在很多應用場景下需要為機器人安裝一雙眼睛即機器人視覺成像感知系統(tǒng)使機器人具備識別物體、分析、處理等更高級功能可以正確對目標場景的狀態(tài)進行判斷與分析做到靈活地自行解決發(fā)生的問題。1.三維成像系統(tǒng)硬件組成三維視覺系統(tǒng)主要由圖像采集、圖像處理和運動控制三部分組成，如圖3.74所示。其中，相機和鏡頭是關(guān)鍵成像組件，相機通過成像傳感器將光信號轉(zhuǎn)換為電信號，鏡頭則負責將目標物體的圖像聚焦在傳感器上。成像質(zhì)量受鏡頭焦距、光圈大小和拍攝距離等因素影響，這些參數(shù)共同決定了系統(tǒng)的成像質(zhì)量和適用性。例如，光圈越大，景深越小，焦距越長，景深也越小，如圖3.75所示。工業(yè)相機與鏡頭的接口類型多樣，包括C接口、CS接口等，這些接口的區(qū)別主要在于后截距的不同，如圖3.76所示。此外，相機的視場角根據(jù)感光面的形狀和尺寸有不同的計算方法，既可以以對角線計算，也可以以長邊計算，如圖3.77和圖3.78所示圖3.74三維成像系統(tǒng)示意圖圖3.75成像原理圖圖3.76C接口和CS接口圖3.77以可視范圍直徑確定的視場角圖3.78以成像幅面的長度尺寸可拍攝范圍決定的視場角2.成像的結(jié)構(gòu)形式三維視覺系統(tǒng)的核心在于模擬人眼的視覺成像與智能判斷決策功能，通過圖像傳感技術(shù)獲取目標信息，經(jīng)處理和理解后，用于機器人系統(tǒng)的測量、檢測、識別與定位等任務或自身伺服控制。機器人視覺系統(tǒng)中最典型的例子是手眼系統(tǒng)，根據(jù)成像單元的安裝方式，手眼系統(tǒng)可分為固定成像的“眼看手”系統(tǒng)（Eye-to-Hand）和隨動成像的“眼在手”系統(tǒng)（Eye-in-HandorHand-eye），如圖3.79所示。為了最大化發(fā)揮各自優(yōu)勢，有時將這兩種系統(tǒng)結(jié)合使用，形成混合協(xié)同模式，即利用固定成像系統(tǒng)提供全局視野，而隨動成像系統(tǒng)提供局部高分辨率和高精度的成像，如圖3.80所示。圖3.79兩種手眼系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式（a）眼在手系統(tǒng)（b）眼看手系統(tǒng)圖3.80協(xié)同視覺系統(tǒng)原理圖3.機器人視覺三維成像方法3D視覺成像技術(shù)主要分為非光學成像與光學方法，其中光學方法應用更為廣泛，包括飛行時間法、激光掃描法、激光投影成像和立體視覺成像等。飛行時間（TOF）相機通過測量光往返目標的時間差來獲取深度信息，適用于大視野、遠距離、低精度的三維圖像采集，具有檢測速度快的特點，但精度較低，易受環(huán)境光影響。掃描3D成像方法如圖3.81和圖3.82所示，包括線結(jié)構(gòu)光掃描和色散共焦掃描，前者基于三角測量原理，后者通過分析反射光的光譜獲取深度信息，這些方法精度高，特別適合測量透明或光滑表面的物體，但速度慢，效率低，不適用于實時3D引導與定位。立體視覺成像如圖3.83所示，通過從不同視點獲取多幅圖像來重構(gòu)目標物體的3D結(jié)構(gòu)或深度信息，類似于人眼感知三維世界的方式，適用于多種應用場景。圖3.81線結(jié)構(gòu)光掃描三維點云生成示意圖圖3.82色散共焦掃描三維成像示意圖圖3.83立體視覺三維成像示意圖3.5.2同步定位與地圖構(gòu)建SLAM（同步定位與地圖構(gòu)建）是一種技術(shù)，它允許機器人或自動駕駛汽車在未知環(huán)境中導航，同時構(gòu)建環(huán)境的地圖。SLAM系統(tǒng)通常包括特征提取、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、狀態(tài)估計、狀態(tài)更新和特征更新等部分。SLAM可以應用于2D和3D領域，使用多種傳感器，如激光雷達、超聲波和視覺傳感器，來獲取環(huán)境信息。激光雷達測距是SLAM中最常用的方法，因為它精確且高效，盡管它通常成本較高，且不適用于水下環(huán)境或穿過玻璃平面。視覺測距提供了豐富的信息，但需要大量的計算，并且對光線變化敏感。SLAM的關(guān)鍵趨勢包括多傳感器融合、深度學習的應用以及低成本高性能的實現(xiàn)。1.SLAM的一般過程SLAM（同時定位與地圖構(gòu)建）的過程旨在通過不斷更新機器人的位置估計和周圍環(huán)境的地標的估計來精確定位機器人。這一過程通常包括：機器人移動后，使用位置傳感器獲取觀測信息并從中提取特征點；接著，利用擴展卡爾曼濾波器（EKF）融合當前觀測到的特征點位置、機器人移動的距離以及移動前觀測到的特征點位置，以此來修正和優(yōu)化機器人的當前位置估計及環(huán)境模型，確保即使初始的運動估計存在較大誤差，也能逐步減少這種不確定性，提高定位精度。圖3.84展示了SLAM的一般流程，而圖3.85則詳細說明了估計過程。圖3.84SLAM的-般過程圖3.85機器人當前位置和環(huán)境信息進行估計過程2.機器人自身運動模型SLAM的另外一個很重要的數(shù)據(jù)來源是機器人通過自身運動估計得到的自身位置信息。機器人自身位置數(shù)據(jù)通過對機器人輪胎運行圈數(shù)的估計可以得到機器人自身位置的一個估計其可以被看作EKF的初始估計數(shù)據(jù)。另外一個需要注意的是需要保證機器人自身位置數(shù)據(jù)與測距單元數(shù)據(jù)的同步性。為了保證其同步性-般采用插值的方法對數(shù)據(jù)進行前處理。由于機器人的運動規(guī)律是連續(xù)的因而一般對機器人自身位置數(shù)據(jù)進行插值。相對而言由于測距單元