機(jī)器人視覺存在的問題及智能化因素

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(shí)現(xiàn)機(jī)器人工作的自動(dòng)化。
根據(jù)測(cè)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(gè)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(qǐng)（DE2637686A1）。另外，在上世紀(jì)80年代，專利申請(qǐng)（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(dòng)。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?cè)谏鲜兰o(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(gè)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(cè)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(dòng)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(diǎn)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(dòng)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(dòng)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(dòng)采集、處理視覺和激光數(shù)據(jù)，并從多個(gè)不同目標(biāo)中自動(dòng)檢測(cè)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(shí)定位然而，不可否認(rèn)的是，雙目視覺技術(shù)還存在可視場(chǎng)景限制等問題?；诖?，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(gè)攝像機(jī)以減少盲區(qū)，降低錯(cuò)誤檢測(cè)的機(jī)率。該技術(shù)主要用于物體的運(yùn)動(dòng)測(cè)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(shí)別和定位被測(cè)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(duì)物體的定位，比如仿蜥蜴仿蜘蛛等。
機(jī)器視覺在國(guó)外起步較早。相比而言，國(guó)內(nèi)對(duì)智能機(jī)器人的視覺系統(tǒng)進(jìn)行研究起于國(guó)家“八五”計(jì)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(qǐng)，比如判斷污染物密集區(qū)以及識(shí)別漂浮物。進(jìn)入21世紀(jì)，我國(guó)在相關(guān)領(lǐng)域的研發(fā)和專利申請(qǐng)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(qǐng)量都在60件以下，而2011年、2012年的年專利申請(qǐng)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(qǐng)量出現(xiàn)飛速增長(zhǎng)，2017年的年專利申請(qǐng)量近700件。
截至2018年5月31日，我國(guó)智能機(jī)器人領(lǐng)域涉及機(jī)器視覺的專利申請(qǐng)共2600余件，其中涉及雙目視覺技術(shù)的專利申請(qǐng)有300余件，涉及多目視覺技術(shù)專利申請(qǐng)不足10件。該領(lǐng)域國(guó)內(nèi)專利申請(qǐng)人主要有：成都萬先自動(dòng)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(duì)環(huán)境進(jìn)行識(shí)別；中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所在該領(lǐng)域的專利申請(qǐng)量次之，主要涉及機(jī)械臂視覺控制以及移動(dòng)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(dòng)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(guó)內(nèi)申請(qǐng)人在機(jī)器視覺方面的專利申請(qǐng)，集中在機(jī)器視覺各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，而涉及機(jī)器視覺本身算法的專利申請(qǐng)不多。由于機(jī)器視覺本身涉及到圖像處理以及被測(cè)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(shí)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(guó)內(nèi)在視覺定位算法方面相對(duì)于跨國(guó)公司而言還存在一定差距。從長(zhǎng)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(guó)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(shí)時(shí)）地識(shí)別出目標(biāo)。
2、如何有效地構(gòu)造和組織出可靠的識(shí)別算法，并且順利地實(shí)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(jì)算量高度地并行實(shí)現(xiàn)功能。
3、實(shí)時(shí)性是一個(gè)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(zhǎng)時(shí)間給系統(tǒng)帶來明顯的時(shí)滯，此外視覺信息的引入也明顯增大了系統(tǒng)的計(jì)算量，例如計(jì)算圖像雅可比矩陣、估計(jì)深度信息等等。圖像處理速度是影響視覺系統(tǒng)實(shí)時(shí)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(duì)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(diǎn)遠(yuǎn)離目標(biāo)點(diǎn)時(shí)，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(diǎn)始終處在視場(chǎng)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(shí)別的指標(biāo)，還要考慮控制指標(biāo)。從控制的觀點(diǎn)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(huì)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(píng)價(jià)特征，都是需要進(jìn)一步研究的問題。針對(duì)任務(wù)有時(shí)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(jì)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(dòng)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(dòng)這一環(huán)節(jié)上，而對(duì)整個(gè)視覺伺服系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能缺乏研究。
4、利用智能技術(shù)的成果。
5、利用主動(dòng)視覺的成果。
主動(dòng)視覺是當(dāng)今計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器人視覺研究領(lǐng)域中的一個(gè)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(dòng)視覺強(qiáng)調(diào)兩點(diǎn)，一是認(rèn)為視覺系統(tǒng)應(yīng)具有主動(dòng)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(dòng)視覺認(rèn)為在視覺信息獲取過程中，應(yīng)更主動(dòng)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(duì)準(zhǔn)感興趣的物體。

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