深入知晓智能机器人，智能机器人之机器视觉+人机接口技术
发布时间：2022-01-05 09:41:41 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：机器人 target=_blank智能机器人将是下述内容的主要介绍对象，通过这篇文章，小编希望大家可以对智能机器人的相关情况以及信息有所认识和了解，详细内容如下。 目前这些智能机器人还只能从事较为单一的工种。警觉的巡更机器人、灵巧的割草机器人、敬业的扫地
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机器人“ target=”_blank“>智能机器人将是下述内容的主要介绍对象，通过这篇文章，小编希望大家可以对智能机器人的相关情况以及信息有所认识和了解，详细内容如下。 目前这些智能机器人还只能从事较为单一的工种。警觉的巡更机器人、灵巧的割草机器人、敬业的扫地机器人、呆萌的导览机器人……在上海杨浦的长阳创谷”人工智能应用试点园区“里，各种的智能机器人随处可见，成为园区管理中必不可少的好帮手。 利用精确无线定位和人工智能的无人全自动剪草坪机器人，可以对大面积和复杂地形条件的园区、小区、商圈草坪进行智能化管理。刚走进长阳创谷，记者就能看到两台割草机器人正在不停机工作，即便是站在跟前，也很难听见噪声；通过厘米级的无线定位和全自动无线定位，可以实现无遗漏剪草和断点续剪；根据前期的定制，机器人还能割出特定的图案，制造一个”麦田怪圈“也不在话下。 那么，智能机器人是如何做到这些的呢？下面，我们来看看智能机器人中包含的两种技术：机器人视觉、人机接口技术。 视觉系统是自主机器人的重要组成部分，一般由摄像头、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像采集、图像处理与分析、输出与显示。核心任务是特征提取、图像分割和图像识别，如何准确、高效地处理视觉信息是视觉系统的关键问题。视觉信息处理逐步精细化，包括视觉信息的压缩和过滤、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知和处理。其中，环境和障碍物检测是视觉信息处理中最重要、最困难的过程。边缘提取是视觉信息处理中常用的方法。对于一般的图像边缘提取，如局部数据的梯度法和二阶微分法，难以满足移动机器人需要处理运动图像的实时性要求。为此，提出了一种基于计算智能的图像边缘提取方法，如基于神经网络的方法和使用模糊推理规则的方法。 （编辑：济南站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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