视觉信息处理逐步细化,包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中环境和障碍物检测是视觉信息处理中**重要、也是**困难的过程。边沿抽取是视觉信息处理中常用的1种方法。对于一般的图像边沿抽取,如采用局部数据的梯度法和二阶微分法等,对于需要在运动中处理图像的移动机器人而言,难以满足实时性的要求。为此人们提出1种基于计算智能的图像边沿抽取方法,如基于神经网络的方法、利用模糊推理规则的方法,特别是BezdekJ.C教授近期***的论述了利用模糊逻辑推理进行图像边沿抽取的意义。这种方法具体到视觉导航,就是将机器人在室外运动时所需要的道路知识,如公路白线和道路边沿信息等,集成到模糊规则库中来提高道路识别效率和鲁棒性。还有人提出将遗传算法与模糊逻辑相结合[1]。适应能力这种现象,在整个生物界的合乎目的的行为中起着极其重要的作用。合肥品牌智能机器人开发供应
控制方式①操作型机器人:能自动控制,可重复编程,多功能,有几个自由度,可固定或运动,用于相关自动化系统中。 [3]②程控型机器人:按预先要求的顺序及条件,依次控制机器人的机械动作。 [3]③示教再现型机器人:通过引导或其他方式,先教会机器人动作,输入工作程序,机器人则自动重复进行作业。 [3]④数控型机器人:不必使机器人动作,通过数值、语言等对机器人进行示教,机器人根据示教后的信息进行作业。 [3]⑤感觉控制型机器人:利用传感器获取的信息控制机器人的动作。 [3]蜀山区直销智能机器人开发量大从优可分为一般机器人和智能机器人。
机器人有多种导航方式 , 根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同 ,可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。根据导航采用的硬件的不同, 可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航[ 8] 。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识, 以获取场景中绝大部分信息 。视觉导航信息处理的内容主要包括 : 视觉信息的压缩和滤波 、路面检测和障碍物检测 、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作 , 如探针式、电容式、电感式 、力学传感器、雷达传感器、光电传感器等,用来探测环境 , 对机器人的位置、姿态 、速度和系统内部状态等进行监控, 感知机器人所处工作环境的静态和动态信息,使得机器人相应的工作顺序和操作内容能自然地适应工作环境的变化 ,有效地获取内外部信息 [1] 。
多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据, 以产生更可靠 、更准确或更***的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性, 消除信息的不确定性 ,提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性 : 冗余性、互补性、实时性和低成本性。多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、Dempster-Shafer 理论、卡尔曼滤波 、神经网络 、小波变换等 [1]。多传感器信息融合技术是 1 个十分活跃的研究领域, 主要研究方向有 :尽管机器人人工智能取得了成绩,控制论认为它可以具备的智能水平的极限并未达到。
3 自适应多传感器融合 在实际世界中, 很难得到环境的精确信息 , 也无法确保传感器始终能够正常工作。因此 ,对于各种不确定情况 , 鲁棒融合算法十分必要。现已研究出一些自适应多传感器融合算法来处理由于传感器的不完善带来的不确定性。如 Hong通过革新技术提出 1 种扩展的联合方法, 能够估计单个测量 序列滤波的 比较好卡尔 曼增益 。 Pacini 和Kosko 也研究出 1 种可以在轻微环境噪声下应用的自适应目标跟踪模糊系统, 它在处理过程中结合了卡尔曼滤波算法 [1] 。导航与定位在机器人系统中 ,自主导航是一项**技术 , 是机器人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有 3 点: ( 1)基于环境理解的全局定位: 通过环境中景物的理解 ,识别人为路标或具体的实物 ,以完成对机器人的定位 ,为路径规划提供素材;( 2)目标识别和障碍物检测: 实时对障碍物或特定目标进行检测和识别 ,提高控制系统的稳定性; ( 3)安全保护: 能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤 [1]。更好的服务人们的生活,让人们的生活更加舒适和健康。庐阳区常规智能机器人开发费用
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家庭智能陪护陪护机器人应用于养老院或社区服务站环境,具有生理信号检测、语音交互、远程医疗、智能聊天、自主避障漫游等功能。机器人在养老院环境实现自主导航避障功能,能够通过语音和触屏进行交互。配合相关检测设备,机器人具有血压、心跳、血氧等生理信号检测与监控功能,可无线连接社区网络并传输到社区医疗中心,紧急情况下可及时报警或通知亲人。机器人具有智能聊天功能,可以辅助老人心理康复。陪护机器人为人口老龄化带来的重大社会问题提供解决方案。高级智能合肥品牌智能机器人开发供应
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