機器人作為一項融合多學科知識的高新技術結晶近幾年應用領域逐步擴張也成為行業熱議的話題之一那么機器人能否像人一樣看見識別并判斷作出相應的操作選擇?又能否像人一樣躲避前方的障礙物?

如何讓機器人像人一樣看見識別并判斷

在機器人中機器視覺相當于機器人的眼睛機器人視覺可以通過視覺傳感器獲取環境的二維圖像并通過視覺處理器進行分析和解釋進而轉換為符號讓機器人能夠辨識物體并確定其位置

以機器人搬運作業為例根據機器人生產線作業的工藝特點視覺系統采用二維視覺在二維平面上測量出所有必要的數據作為指導機器人抓取和判斷產品是否合格的依據根據生產線工件的特點視覺系統采用主動光源檢測由于工件是高溫工件其本身能夠發出輻射光用工業相機對其進行拍照使用濾鏡濾除環境干擾光和輻射干擾光達到良好的圖像效果得到物體的二維圖像從而計算出工件在平面上的位置和偏移角度高性能計算機的應用及算法優化增強了視覺系統的精度和處理速度增強了對工廠惡劣環境的適應性使之能在工廠的惡劣環境下穩定運行

縱觀行業應用機器人視覺系統在搬運生產線的應用只是一個典型如何讓機器人像人一樣能躲避前方的障礙物也是目前基于雙目立體視覺系統的一個研究方向

以機器人導航應用為例在這個應用中需要做的事情就是告訴機器人在它的前方有障礙物該障礙物在機器人的導航坐標系中的位置信息這樣機器人才能做出判斷并進行規避實現這個功能需要完成以下三步

1提取感興趣的點（特征檢測）就是把我們感興趣的物體分割出來針對導航定位來說就是把機器人前面的障礙物找到

2精確化數字描述（立體匹配姿態測量）指的是分割出障礙物的特征點以后需要用有效的數值來描述在雙目視覺系統中就用三維坐標來描述

3雙目標定雙目標定就是利用已知世界坐標系（標定板）和圖像坐標系（對標定板圖像處理后結果）的對應關系計算出雙目相機在當前位置關系下的參數信息標定完成后用該雙目系統去觀測未知世界坐標系時就可以得到其三維信息了

伴隨著行業的飛速發展越來越多不同種類的機器人出現在生產生活中視覺系統作為智能機器人系統中一個重要的子系統將越來越受到人們的重視