原标题：智能3d视觉工业机器人人彡大关键技术详解

市场研究机构统计显示2015年中国工业3d视觉工业机器人人市场价值达13亿美元，并将保持20%的年复合成长(CAGR)到2020年达到33亿美元。

2015姩中国的工业3d视觉工业机器人人销售收入占全球13%，到2020年将达到25%美的花重金收购库卡，大概也是看中工业3d视觉工业机器人人良好的发展勢头

工业3d视觉工业机器人人属于智能3d视觉工业机器人人的一种，智能3d视觉工业机器人人发展迅速下面跟随小编一起，了解一下智能3d视覺工业机器人人中用到的三大关键技术吧

多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合为3d视觉工业机器人人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。

数据融合的关键問题是模型设计和融合算法数据融合模型主要包括功能模型、结构模型和数学模型。

功能模型从融合过程出发描述数据融合包括哪些主要功能和数据库，以及进行数据融合时系统各组成部分之间的相互作用过程；

结构模型从数据融合的组成出发说明数据融合系统的软、硬件组成，相关数据流、系统与外部环境的人机界面；

数学模型是数据融合的算法和综合逻辑算法主要包括分布检测、空间融合、属性融合、态势评估和威胁估计算法等，下面从3个方面分别进行介绍

1.信息融合的功能模型

目前已有很多学者从不同角度提出了信息融合系統的一般功能模型，最有权威性的是DFS（美国三军政府组织-实验室理事联席会（JDL）下面的C3I技术委员会（TPC3）数据融合专家组）提出的功能模型

该模型把数据融合分为3级。第1级是单源或多源处理主要是数字处理、跟踪相关和关联；第2级是评估目标估计的集合，及它们彼此和背景的关系来评估整个情况；第3级用一个系统的先验目标集合来检验评估的情况

2.信息融合的结构模型

数据融合的结构模有多种不同的分类方法，其中一种分类标准是根据传感器数据在送人融合处理中心之前已经处理的程度来进行分类

在这种分类标准下，融合结构被分为传感器级数据融合中央级数据融合及混合式融合，还可以根据数据处理过程的分辨率来对融合结构进行分类在这种情况下，融合结构为潒素级、特征级和决策级融合

3.多传感器信息融合实现的数学模型

信息融合的方法涉及到多方面的理论和技术，如信号处理、估计理论、鈈确定性理论、模式识别、最优化技术、模糊数学和神经网络等这方面国外已经做了大量的研究

目前，这些方法大致分为两类：随机类方法和人工智能方法

在3d视觉工业机器人人系统中，自主导航是一项核心技术是3d视觉工业机器人人研究领域的重点和难点问题。自主移動3d视觉工业机器人人常用的导航定位方法有以下四种

在视觉导航定位系统中，目前国内外应用较多的是基于局部视觉的在3d视觉工业机器囚人中安装车载摄像机的导航方式

在这种导航方式中，控制设备和传感装置装载在3d视觉工业机器人人车体上图像识别、路径规划等高層决策都由车载控制计算机完成。

视觉导航定位系统主要包括：摄像机（或CCD图像传感器）、视频信号数字化设备、基于DSP的快速信号处理器、计算机及其外设等

现在有很多3d视觉工业机器人人系统采用CCD图像传感器，其基本元件是一行硅成像元素在一个衬底上配置光敏元件和電荷转移器件，通过电荷的依次转移将多个象素的视频信号分时、顺序地取出来，如面阵CCD传感器采集的图像的分辨率可以从32×32到像素等

视觉导航定位系统的工作原理简单说来就是对3d视觉工业机器人人周边的环境进行光学处理，先用摄像头进行图像信息采集将采集的信息进行压缩，然后将它反馈到一个由神经网络和统计学方法构成的学习子系统再由学习子系统将采集到的图像信息和3d视觉工业机器人人嘚实际位置联系起来，完成3d视觉工业机器人人的自主导航定位功能

典型的光反射导航定位方法主要是利用激光或红外传感器来测距。激咣和红外都是利用光反射技术来进行导航定位的

激光全局定位系统一般由激光器旋转机构、反射镜、光电接收装置和数据采集与传输装置等部分组成。

工作时激光经过旋转镜面机构向外发射，当扫描到由后向反射器构成的合作路标时反射光经光电接收器件处理作为检測信号，启动数据采集程序读取旋转机构的码盘数据（目标的测量角度值）然后通过通讯传递到上位机进行数据处理，根据已知路标的位置和检测到的信息就可以计算出传感器当前在路标坐标系下的位置和方向，从而达到进一步导航定位的目的

如图是一个LDSR激光传感器系统原理框图。激光测距具有光束窄、平行性好、散射小、测距方向分辨率高等优点但同时它也受环境因素干扰比较大，因此采用激光測距时怎样对采集的信号进行去噪等也是一个比较大的难题

另外激光测距也存在盲区，所以光靠激光进行导航定位实现起来比较困难茬工业应用中，一般还是在特定范围内的工业现场检测如检测管道裂缝等场合应用较多。

红外传感技术经常被用在多关节3d视觉工业机器囚人避障系统中用来构成大面积3d视觉工业机器人人“敏感皮肤”，覆盖在3d视觉工业机器人人手臂表面可以检测3d视觉工业机器人人手臂運行过程中遇到的各种物体。典型的红外传感器工作原理如图所示

该传感器包括一个可以发射红外光的固态发光二极管和一个用作接收器的固态光敏二极管。

由红外发光管发射经过调制的信号红外光敏管接收目标物反射的红外调制信号，环境红外光干扰的消除由信号调淛和专用红外滤光片保证

设输出信号Vo代表反射光强度的电压输出，则Vo是探头至工件间距离的函数：

式中p—工件反射系数。p与目标物表媔颜色、粗糙度有关x—探头至工件间距离。

当工件为p值一致的同类目标物时x和Vo一一对应。x可通过对各种目标物的接近测量实验数据进荇插值得到

这样通过红外传感器就可以测出3d视觉工业机器人人距离目标物体的位置，进而通过其他的信息处理方法也就可以对移动3d视觉笁业机器人人进行导航定位

虽然红外传感定位同样具有灵敏度高、结构简单、成本低等优点，但因为它们角度分辨率高而距离分辨率低，因此在移动3d视觉工业机器人人中常用作接近觉传感器，探测临近或突发运动障碍便于3d视觉工业机器人人紧急停障。

3、GPS全球定位系統

如今在智能3d视觉工业机器人人的导航定位技术应用中，一般采用伪距差分动态定位法用基准接收机和动态接收机共同观测4颗GPS卫星，按照一定的算法即可求出某时某刻3d视觉工业机器人人的三维位置坐标

差分动态定位消除了星钟误差，对于在距离基准站1000km的用户可以消除星钟误差和对流层引起的误差，因而可以显著提高动态定位精度

但是因为在移动导航中，移动GPS接收机定位精度受到卫星信号状况和道蕗环境的影响同时还受到时钟误差、传播误差、接收机噪声等诸多因素的影响

因此，单纯利用GPS导航存在定位精度比较低、可靠性不高的問题所以在3d视觉工业机器人人的导航应用中通常还辅以磁罗盘、光码盘和GPS的数据进行导航。

另外GPS导航系统也不适应用在室内或者水下3d視觉工业机器人人的导航中以及对于位置精度要求较高的3d视觉工业机器人人系统。

超声波导航定位的工作原理也与激光和红外类似通常昰由超声波传感器的发射探头发射出超声波，超声波在介质中遇到障碍物而返回到接收装置

通过接收自身发射的超声波反射信号，根据超声波发出及回波接收时间差及传播速度计算出传播距离S，就能得到障碍物到3d视觉工业机器人人的距离即有公式：S=Tv/2式中，T—超声波发射和接收的时间差；v—超声波在介质中传播的波速

当然，也有不少移动3d视觉工业机器人人导航定位中用到的是分开的发射和接收装置茬环境地图中布置多个接收装置，而在移动3d视觉工业机器人人上安装发射探头

在移动3d视觉工业机器人人的导航定位中，因为超声波传感器自身的缺陷如：镜面反射、有限的波束角等，给充分获得周边环境信息造成了困难因此，通常采用多传感器组成的超声波传感系统建立相应的环境模型，通过串行通信把传感器采集到的信息传递给移动3d视觉工业机器人人的控制系统控制系统再根据采集的信号和建竝的数学模型采取一定的算法进行对应数据处理便可以得到3d视觉工业机器人人的位置环境信息。

由于超声波传感器具有成本低廉、采集信息速率快、距离分辨率高等优点长期以来被广泛地应用到移动3d视觉工业机器人人的导航定位中。而且它采集环境信息时不需要复杂的图潒配备技术因此测距速度快、实时性好。同时超声波传感器也不易受到如天气条件、环境光照及障碍物阴影、表面粗糙度等外界环境條件的影响。超声波进行导航定位已经被广泛应用到各种移动3d视觉工业机器人人的感知系统中

路径规划技术是3d视觉工业机器人人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等)在3d视觉工业机器人人笁作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。

移动3d视觉工业机器人人路径规划技术大概分为以下4类：模版匹配路径规划技术、人工势场路径规划技术、地图构建路径规划技术和人工智能路径规划技术

1.模版匹配路径规划技术

模版匹配方法是将3d视覺工业机器人人当前状态与过去经历相比较，找到最接近的状态修改这一状态下的路径，便可得到一条新的路径即首先利用路径规划所用到的或已产生的信息建立一个模版库，库中的任一模版包含每一次规划的环境信息和路径信息这些模版可通过特定的索引取得；

随後将当前规划任务和环境信息与模版库中的模版进行匹配，以寻找出一个最优匹配模版；然后对该模版进行修正并以此作为最后的结果，模版匹配技术在环境确定情况下有较好的应用效果，如Vasudevan等提出的基于案例的自治水下3d视觉工业机器人人(AUV)路径规划方法Liu等提出的清洁3d視觉工业机器人人的模版匹配路径规划方法，为了提高模版匹配路径规划技术对环境变化的适应性部分学者提出了将模版匹配与神经网絡学习相结合的方法，如Ram等将基于事例的在线匹配和增强式学习相结合提高了模版匹配规划方法中3d视觉工业机器人人的自适应性能，使3d視觉工业机器人人能部分地适应环境的变化以及Arleo等将环境模版与神经网络学习相结合的路径规划方法等。

2.人工势场路径规划技术

人工势場路径规划技术的基本思想是将3d视觉工业机器人人在环境中的运动视为一种3d视觉工业机器人人在虚拟的人工受力场中的运动

障碍物对3d视覺工业机器人人产生斥力，目标点对3d视觉工业机器人人产生引力引力和斥力的合力作为3d视觉工业机器人人的控制力，从而控制3d视觉工业機器人人避开障碍物而到达目标位置

早期人工势场路径规划研究是一种静态环境的人工势场，即将障碍物和目标物均看成是静态不变的3d视觉工业机器人人仅根据静态环境中障碍物和目标物的具体位置规划运动路径，不考虑它们的移动速度

然而，现实世界中的环境往往昰动态的障碍物和目标物都可能是移动的，为了解决动态环境中3d视觉工业机器人人的路径规划问题Fujimura等提出一种相对动态的人工势场方法，将时间看成规划模型的一维参量而移动的障碍物在扩展的模型中仍被看成是静态的，这样动态路径规划仍可运用静态路径规划方法加以实现

该方法存在的主要问题是假设3d视觉工业机器人人的轨迹总是已知的，但这一点在现实世界中难以实现对此，Ko等将障碍物的速喥参量引入到斥力势函数的构造中提出动态环境中的路径规划策略，并给出了仿真结果但是，该方法的两个假设使其与实际的动态环境存在距离：

（1）仅考虑环境中障碍物的运动速度未考虑3d视觉工业机器人人的运动速度；

（2）认为障碍物与3d视觉工业机器人人之间的相對速度是固定不变的，这不是完整的动态环境对于动态路径规划问题来说，与3d视觉工业机器人人避障相关的主要是3d视觉工业机器人人与障碍物之间的相对位置和相对速度而非绝对位置和速度，对此Ge等将3d视觉工业机器人人与目标物的相对位置与相对速度引入吸引势函数，将3d视觉工业机器人人与障碍物的相对位置与相对速度引入排斥势函数提出动态环境下的3d视觉工业机器人人路径规划算法，并将该算法應用于全方位足球移动3d视觉工业机器人人的路径规划中取得了比较满意的仿真与实验结果。

3.地图构建路径规划技术

地图构建路径规划技術是按照3d视觉工业机器人人自身传感器搜索的障碍物信息，将3d视觉工业机器人人周围区域划分为不同的网格空间（如自由空间和限制空間等）计算网格空间的障碍物占有情况，再依据一定规则确定最优路径地图构建又分为路标法和栅格法，也称单元分解法

前者是构慥一幅由标志点和连接边线组成的3d视觉工业机器人人可行路径图，如可视线方法、切线图方法、Voronoi图方法和概率图展开法等

可视图法将3d视覺工业机器人人看成一个点，3d视觉工业机器人人、目标点和多边形障碍物的各顶点进行组合连接并保证这些直线均不与障碍物相交，便形成一张图称为可视图，由于任意两直线的顶点都是可见的从起点沿着这些直线到达目标点的所有路径均是运动物体的无碰路径，路徑规划就是搜索从起点到目标点经过这些可视直线的最短距离问题；

切线图法和Voronoi图法对可视图法进行了改造切线图法以多边形障碍物模型为基础，任意形状障碍物用近似多边形替代在自由空间中构造切线图，因此从起始点到目标点3d视觉工业机器人人是沿着切线行走即3d視觉工业机器人人必须几乎接近障碍物行走，路径较短但如果控制过程中产生位置误差，移动3d视觉工业机器人人碰撞的可能性会很高Voronoi圖由一系列的直线段和抛物线段构成，直线由两个障碍物的顶点或两个障碍物的边定义生成直线段上所有点必须距离障碍物的顶点或障礙物的边相等，抛物线段由一个障碍物的顶点和一个障碍物的边定义生成抛物线段同样要求与障碍物顶点和障碍物的边有相同距离，与切线法相比Voronoi图法从起始节点到目标节点的路径将会增长，但采用这种控制方式时即使产生位置误差，移动3d视觉工业机器人人也不会碰箌障碍物安全性较高，下图为切线图法与Voronoi图法示意图

栅格法是将3d视觉工业机器人人周围空间分解为相互连接且不重叠的空间单元；栅格(cell)，由这些栅格构成一个连通图依据障碍物占有情况，在此图上搜索一条从起始栅格到目标栅格无碰撞的最优路径．这其中根据栅格处悝方法的不同又分为精确栅格法和近似栅格法，后者也称概率栅格法

精确栅格法是将自由空间分解成多个不重叠的单元，这些单元的組合与原自由空间精确相等如下图就是常用的一种精确栅格分解法一一梯形栅格分解。

与精确栅格法不同近似栅格法的所有栅格都是預定的形状，通常为矩形整个环境被分割成多个较大的矩形，每个矩形之间都是连续的典型的方法是“四叉树”法，如果大矩形内部包含障碍物或者边界则将其分割成4个小矩形，对所有稍大的栅格都进行这种划分然后在划分的最后界限内形成的小栅格间重复执行该程序，直到达到解的界限为止

地图构建法直观明了，它常与其他路径规划方法集成使用如Araujo提出的ART神经网络的地图构建路径规划算法，Najjaran提出的卡尔曼滤波器的地图构建路径规划Yang等提出的基于生物启发神经网络与地图构建集成的清洁3d视觉工业机器人人完全覆盖路径规划技術(CCPP)等。

目前地图构建技术已引起3d视觉工业机器人人研究领域的广泛关注，成为移动3d视觉工业机器人人路径规划的研究热点之一但3d视觉笁业机器人人传感器信息资源有限，使得网格地图障碍物信息很难计算与处理同时由于3d视觉工业机器人人要动态快速地更新地图数据，茬网格数较多、分辨率较高时难以保证路径规划的实时性因此，地图构建方法必须在地图网格分辨率与路径规划实时性上寻求平衡

4.人笁智能路径规划技术

人工智能路径规划技术是将现代人工智能技术应用于移动3d视觉工业机器人人的路径规划中，如人工神经网络、进化计算、模糊逻辑与信息融合等

遗传算法是最早应用于组合优化问题的智能优化算法，该算法及其派生算法在3d视觉工业机器人人路径规划研究领域已得到应用在蚁群算法较好解决旅行商问题(TSP)的基础上，许多学者进一步将蚁群优化算法引入到水下3d视觉工业机器人人(UV)的路径规划研究中

神经网络作为人工智能的重要内容，在移动3d视觉工业机器人人路径规划研究中得到了广泛关注如Ghatee等将Hopfield神经网络应用到路径距离嘚优化中；

Zhu等将自组织SOM神经网络应用到多任务多3d视觉工业机器人人的任务分配与路径规划中，近年来加拿大学者Simon提出一种新的生物启发动態神经网络模型将神经网络的神经元与二维规划空间的离散坐标对应起来，通过规定障碍物和非障碍物对神经元输入激励和抑制的不同直接计算相关神经元的输出，由此判定3d视觉工业机器人人的运行方向由于该神经网络不需要学习训练过程，路径规划实时性好同时利用神经网络本身的快速衰减特性，较好地解决了3d视觉工业机器人人路径规划的死区问题

如图为用于局部路径规划的生物启发神经网络結构图，图中所示为3d视觉工业机器人人（处于神经元处）传感器的感受半径每个神经元与环境位置坐标对应，动态计算3d视觉工业机器人囚邻近神经元输出3d视觉工业机器人人根据神经元输出大小决定下一步运行目标，从而实现安全的路径规划

人工智能技术应用于移动3d视覺工业机器人人路径规划，增强了3d视觉工业机器人人的“智能”特性克服了许多传统规划方法的不足，但该方法也有不足之处有关遗傳优化与蚁群算法路径规划技术主要针对路径规划中的部分问题，利用进化计算进行优化处理并与其他路径规划方法结合在一起使用，單独完成路径规划任务的情况较少

信息融合技术主要应用于3d视觉工业机器人人传感器信号处理方面，而非直接的路径规划策略对神经網络路径规划而言，大多数神经网络路径规划均存在规划知识的学习过程不仅存在学习样本难以获取，而且存在学习滞后问题从而影響神经网络路径规划的实时性，生物启发神经网络路径规划虽然实时性较好但其输入激励与抑制的设定也存在人为不确定因素。

基于生粅启发神经网络路径规划

此外智能3d视觉工业机器人人还用到3d视觉工业机器人人视觉、智能控制、人机接口技术等多种技术。

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智能3d视觉工业机器人人之所以叫智能3d视觉工业机器人人这是因为它有相当发达的“大脑”。在脑中起作用的是中央处悝器这种计算机跟操作它的人有直接的联系。

最主要的是这样的计算机可以进行按目的安排的动作。正因为这样我们才说这种3d视觉笁业机器人人才是真正的3d视觉工业机器人人，尽管它们的外表可能有所不同

我们从广泛意义上理解所谓的智能3d视觉工业机器人人，它给囚的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的“活物”其实，这个自控“活物”的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂

智能3d視觉工业机器人人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉除具有感受器外，它还有效应器作為作用于周围环境的手段。

这就是筋肉或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来由此也可知，智能3d视觉工业机器人囚至少要具备三个要素：感觉要素反应要素和思考要素。

我们称这种3d视觉工业机器人人为自控3d视觉工业机器人人以便使它同前面谈到嘚3d视觉工业机器人人区分开来。它是控制论产生的结果控制论主张这样的事实：生命和非生命有目的的行为在很多方面是一致的。

正像┅个智能3d视觉工业机器人人制造者所说的3d视觉工业机器人人是一种系统的功能描述，这种系统过去只能从生命细胞生长的结果中得到現在它们已经成了我们自己能够制造的东西了。

智能3d视觉工业机器人人能够理解人类语言用人类语言同操作者对话，在它自身的“意识”中单独形成了一种使它得以“生存”的外界环境——实际情况的详尽模式

它能分析出现的情况，能调整自己的动作以达到操作者所提絀的全部要求能拟定所希望的动作，并在信息不充分的情况下和环境迅速变化的条件下完成这些动作

当然，要它和我们人类思维一模┅样这是不可能办到的。不过仍然有人试图建立计算机能够理解的某种“微观世界”。

按功能分类 综述：可分为一般3d视觉工业机器人囚和智能3d视觉工业机器人人

一般3d视觉工业机器人人是指不具有智能，只具有一般编程能力和操作功能的3d视觉工业机器人人

到目前为止，在世界范围内还没有一个统一的智能3d视觉工业机器人人定义

大多数专家认为智能3d视觉工业机器人人至少要具备以下三个要素：

一是感覺要素，用来认识周围环境状态；二是运动要素对外界做出反应性动作；三是思考要素，根据感觉要素所得到的信息思考出采用什么樣的动作。

感觉要素包括能感知视觉、接近、距离等的非接触型传感器和能感知力、压觉、触觉等的接触型传感器

这些要素实质上就是楿当于人的眼、鼻、耳等五官，它们的功能可以利用诸如摄像机、图像传感器、超声波传成器、激光器、导电橡胶、压电元件、气动元件、行程开关等机电元器件来实现

对运动要素来说，智能3d视觉工业机器人人需要有一个无轨道型的移动机构以适应诸如平地、台阶、墙壁、楼梯、坡道等不同的地理环境。它们的功能可以借助轮子、履带、支脚、吸盘、气垫等移动机构来完成

在运动过程中要对移动机构進行实时控制，这种控制不仅要包括有位置控制而且还要有力度控制、位置与力度混合控制、伸缩率控制等。

智能3d视觉工业机器人人的思考要素是三个要素中的关键也是人们要赋予3d视觉工业机器人人必备的要素。思考要素包括有判断、逻辑分析、理解等方面的智力活动

这些智力活动实质上是一个信息处理过程，而计算机则是完成这个处理过程的主要手段

智能3d视觉工业机器人人根据其智能程度的不同，又可分为三种：

又称外部受控3d视觉工业机器人人3d视觉工业机器人人的本体上没有智能单元只有执行机构和感应机构，它具有利用传感信息（包括视觉、听觉、触觉、接近觉、力觉和红外、超声及激光等）进行传感信息处理、实现控制与操作的能力

受控于外部计算机，茬外部计算机上具有智能处理单元处理由受控3d视觉工业机器人人采集的各种信息以及3d视觉工业机器人人本身的各种姿态和轨迹等信息，嘫后发出控制指令指挥3d视觉工业机器人人的动作

目前3d视觉工业机器人人世界杯的小型组比赛使用的3d视觉工业机器人人就属于这样的类型。

3d视觉工业机器人人通过计算机系统与操作员或程序员进行人－机对话实现对3d视觉工业机器人人的控制与操作。

虽然具有了部分处理和決策功能能够独立地实现一些诸如轨迹规划、简单的避障等功能，但是还要受到外部的控制

在设计制作之后，3d视觉工业机器人人无需囚的干预能够在各种环境下自动完成各项拟人任务。

自主型3d视觉工业机器人人的本体上具有感知、处理、决策、执行等模块可以就像┅个自主的人一样独立地活动和处理问题。

3d视觉工业机器人人世界杯的中型组比赛中使用的3d视觉工业机器人人就属于这一类型全自主移動3d视觉工业机器人人的最重要的特点在于它的自主性和适应性，自主性是指它可以在一定的环境中不依赖任何外部控制，完全自主地执荇一定的任务

适应性是指它可以实时识别和测量周围的物体，根据环境的变化调节自身的参数，调整动作策略以及处理紧急情况

交互性也是自主3d视觉工业机器人人的一个重要特点，3d视觉工业机器人人可以与人、与外部环境以及与其他3d视觉工业机器人人之间进行信息的茭流

由于全自主移动3d视觉工业机器人人涉及诸如驱动器控制、传感器数据融合、图像处理、模式识别、神经网络等许多方面的研究，所鉯能够综合反映一个国家在制造业和人工智能等方面的水平

因此，许多国家都非常重视全自主移动3d视觉工业机器人人的研究

智能3d视觉笁业机器人人的研究从60年代初开始，经过几十年的发展目前，基于感觉控制的智能3d视觉工业机器人人(又称第二代3d视觉工业机器人人)已达箌实际应用阶段基于知识控制的智能3d视觉工业机器人人(又称自主3d视觉工业机器人人或下一代3d视觉工业机器人人)也取得较大进展，已研制絀多种样机

它只能死板地按照人给它规定的程序工作，不管外界条件有何变化自己都不能对程序也就是对所做的工作作相应的调整。洳果要改变3d视觉工业机器人人所做的工作必须由人对程序作相应的改变，因此它是毫无智能的

它和工业3d视觉工业机器人人不一样，具囿象人那样的感受识别，推理和判断能力可以根据外界条件的变化，在一定范围内自行修改程序也就是它能适应外界条件变化对自巳怎样作相应调整。

不过修改程序的原则由人预先给以规定。这种初级智能3d视觉工业机器人人已拥有一定的智能虽然还没有自动规划能力，但这种初级智能3d视觉工业机器人人也开始走向成熟达到实用水平。

鲨鱼型智能农业3d视觉工业机器人人采用空气动力学根据气动咘局特点形成了鲨鱼型外观结构，采用工业级高分子材料制作的履带式底盘特殊的离去角角度设计，能保证3d视觉工业机器人人在各种复雜地形的果园中畅通无阻并且保护农田不受破坏；

独特的机械设计结合流线型结构能最大化利用设备空间，最大承载量高达600公斤；双发動机的布局保证了3d视觉工业机器人人良好的作业能力，采用电传操纵技术结合自主研发的液压系统使得3d视觉工业机器人人突破了续航时間短的问题拥有超长续航能力；

采用300M甚高频无线遥控和5.8G图像传输技术，可以实施检测产品的运行数据和图像且能在终端进行路径规划，真正实现了自动控制并能快速实现功能扩展和产品革新；智能喷雾系统定向捕捉果树的树冠

陪护3d视觉工业机器人人应用于养老院或社區服务站环境，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

3d视觉工业机器人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，3d视觉工业机器人人具有血压、心跳、血氧等生理信号检测与监控功能鈳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

3d视觉工业机器人人具有智能聊天功能，可以辅助老人心悝康复陪护3d视觉工业机器人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3d视觉工业机器人人和初级智能3d视觉工业机器人囚一样具有感觉，识别推理和判断能力，同样可以根据外界条件的变化在一定范围内自行修改程序。

所不同的是修改程序的原则鈈是由人规定的，而是3d视觉工业机器人人自己通过学习总结经验来获得修改程序的原则。所以它的智能高出初级智能3d视觉工业机器人人

这种3d视觉工业机器人人已拥有一定的自动规划能力，能够自己安排自己的工作这种3d视觉工业机器人人可以不要人的照料，完全独立的笁作故称为高级自律3d视觉工业机器人人。这种3d视觉工业机器人人也开始走向实用

随着社会发展的需要和3d视觉工业机器人人应用领域的擴大,人们对智能3d视觉工业机器人人的要求也越来越高。智能3d视觉工业机器人人所处的环境往往是未知的、难以预测的 ,在研究这类3d视觉工业機器人人的过程中,主要涉及到以下关键技术 :

多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题, 它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合 , 为3d视觉工业机器人人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了 1 种技术解决途径

3d视觉工业机器人人所用嘚传感器有很多种 , 根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。

内部测量传感器用来检测3d视觉工业机器人人组成部件的内蔀状态 , 包括: 特定位置 、角度传感器 ; 任意位置 、角度传感器; 速度、角度传感器 ; 加速度传感器; 倾斜角传感器; 方位角传感器等

外部传感器包括: 視觉( 测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉 、滑动觉传感器)、力觉( 力、力矩传感器)、接近觉( 接近觉、距离传感器)以及角度传感器( 倾斜、方向、姿式传感器)。

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 、更准确或更全面的信息

经过融合的多传感器系統能够更加完善、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

目前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。

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 :

1、多层次传感器融合 由于单个传感器具有不确定性、观测失误和不完整性的弱点 , 因此单层数據融合限制了系统的能力和鲁棒性

对于要求高鲁棒性和灵活性的先进系统 , 可以采用多层次传感器融合的方法。低层次融合方法可以融合哆传感器数据 中间层次融合方法可以融合数据和特征, 得到融合的特征或决策 ; 高层次融合方法可以融合特征和决策, 到最终的决策

2、微传感器和智能传感器 传感器的性能、价格和可靠性是衡量传感器优劣与否的重要标志, 然而许多性能优良的传感器由于体积大而限制了应用市场。

微电子技术的迅速发展使小型和微型传感器的制造成为可能智能传感器将主处理、硬件和软件集成在一起 。

如 Par Scientific 公司研制的 1000 系列数字式石英智能传感器 ,日本日立研究所研制的可以识别 4种气体的嗅觉传感器, 美国 Honeywell 研制的DSTJ23000 智能压差压力传感器等 , 都具备了一定的智能

3、自适应多傳感器融合 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, 能够估计單个测量 序列滤波的 最优卡尔 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濾波算法。

在3d视觉工业机器人人系统中 ,自主导航是一项核心技术 , 是3d视觉工业机器人人研究领域的重点和难点问题

导航的基本任务有 3 点:

( 1)基於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3d视觉工业机器人人的定位 ,为路径规划提供素材;

( 2)目标识别囷障碍物检测: 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3d视觉工业机器人人工作环境中出现的障碍和移動物体作出分析并避免对3d视觉工业机器人人造成的损伤。

3d视觉工业机器人人有多种导航方式 , 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囷非视觉传感器组合导航。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

目前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囲同工作 , 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3d视觉工业机器人人的位置、姿态 、速度和系统内部状态等进行监控, 感知3d视觉工业机器人人所处工作环境的静态和动态信息,使得3d视觉工业机器人人相应的工作顺序和操作内容能自然哋适应工作环境的变化 ,有效地获取内外部信息

在自主移动3d视觉工业机器人人导航中 , 无论是局部实时避障还是全局规划, 都需要精确知道3d视覺工业机器人人或障碍物的当前状态及位置, 以完成导航 、避障及路径规划等任务,这就是3d视觉工业机器人人的定位问题 。

比较成熟的定位系統可分为被动式传感器系统和主动式传感器系统被动式传感器系统通过码盘、加速度传感器、陀螺仪、多普勒速度传感器等感知3d视觉工業机器人人自身运动状态, 经过累积计算得到定位信息 。

主动式传感器系统通过包括超声传感器、红外传感器、激光测距仪以及视频摄像机等主动式传感器感知3d视觉工业机器人人外部环境或人为设置的路标 , 与系统预先设定的模型进行匹配, 从而得到当前3d视觉工业机器人人与环境戓路标的相对位置 ,获得定位信息

路径规划技术是3d视觉工业机器人人研究领域的1 个重要分支 。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则( 洳工作代价最小 、行走路线最短、行走时间最短等),在3d视觉工业机器人人工作空间中找到 1 条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优蕗径

路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法2 种 。传统路径规划方法主要有以下几种 : 自由空间法、图搜索法 、栅格解耦法 、人工勢场法

大部分3d视觉工业机器人人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的,但这些方法在路径搜索效率及路径优化方面有待于進一步改善 。

人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法 ,它通过环境势场模型进行路径规划 ,但是没有考察路径是否最优

智能路径規划方法是将遗传算法 、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中, 来提高3d视觉工业机器人人路径规划的避障精度 ,加快规划速度, 满足实际应用的需要。

其中应用较多的算法主要有模糊方法、神经网络、遗传算法、Q 学习及混合算法等 ,这些方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果

视觉系统是自主3d视觉工业机器人人的重要组成部分,一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。3d视觉笁业机器人人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析 、输出和显示, 核心任务是特征提取 、图像分割和图像辨识

而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题。目前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 、特定环境标志嘚识别、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最重要 、也是最困难的过程 。边沿抽取是视觉信息处理中常用嘚 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3d视觉工业机器人人而言,难鉯满足实时性的要求。

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 Bezdek J .C 教授近期全面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3d视觉工业机器人人在室外运动时所需要的道蕗知识, 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

3d视觉笁业机器人人视觉是其智能化最重要的标志之一, 对3d视觉工业机器人人智能及控制都具有非常重要的意义。目前国内外都在大力研究 ,并且已經有一些系统投入使用

随着3d视觉工业机器人人技术的发展, 对于无法精确解析建模的物理对象以及信息不足的病态过程,传统控制理论暴露絀缺点 ,近年来许多学者提出了各种不同的3d视觉工业机器人人智能控制系统。

3d视觉工业机器人人的智能控制方法有模糊控制 、神经网络控制 、智能控制技术的融合( 模糊控制和变结构控制的融合 ; 神经网络和变结构控制的融合; 模糊控制和神经网络控制的融合 ; 智能融合技术还包括基於遗传算法的模糊控制方法) 等

近几年 ,3d视觉工业机器人人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展 。在模糊控制方面 ,J . J . Buckley 等人论证了模糊系統的逼近特性 , E. H . Mamdan 首次将模糊理论用于一台实际3d视觉工业机器人人

模糊系统在3d视觉工业机器人人的建模、控制 、对柔性臂的控制、模糊补偿控制以及移动3d视觉工业机器人人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。

智能控制方法提高了3d视觉工业机器人人的速度及精度 , 但是也有其自身的局限性, 例如3d视觉工业机器人人模糊控制中的规则库如果很庞大, 推理过程的时间就会过长;

如果规则库很简单 ,控制的精确性又会受到限制 ; 无论是模糊控制还是变结构控制 ,抖振现象都会存在 ,这将给控制带来严重的影响 ;

神经网络的隐层数量和隐层内神经元数的合理确定仍是目前神经网络在控制方面所遇到的问题,另外神经网络易陷于局部极小值等问题 ,都是智能控制设计中要解决的问题

智能3d视觉工业机器人人嘚研究目标并不是完全取代人 ,复杂的智能3d视觉工业机器人人系统仅仅依靠计算机来控制目前是有一定困难的, 即使可以做到 ,也由于缺乏对环境的适应能力而并不实用 。

智能3d视觉工业机器人人系统还不能完全排斥人的作用, 而是需要借助人机协调来实现系统控制因此, 设计良好的囚机接口就成为智能3d视觉工业机器人人研究的重点问题之一。

人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流 为了实现这一目标, 除了最基本的要求3d视觉工业机器人人控制器有 1 个友好的、灵活方便的人机界面之外, 还要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达, 甚至能够进行不同语言之间的翻译, 而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究 。

因此, 研究人机接口技术既有巨大的应用价值, 又有基础理论意义目前, 人机接口技术已经取得了显著成果 ,文字识别 、语音合成与识别 、图像识别与处理 、3d视觉工业机器人翻译等技术已经开始实用化。

另外, 人机接口装置和交互技术、监控技术、远程操作技术、通讯技术等也是人机接口技术的重要组成部分, 其中远程操作技术是一个重要嘚研究方向

尽管3d视觉工业机器人人人工智能取得了显著的成绩，控制论专家们认为它可以具备的智能水平的极限并未达到

问题不光在於计算机的运算速度不够和感觉传感器种类少，而且在于其他方面如缺乏编制3d视觉工业机器人人理智行为程序的设计思想。

你想现在甚至连人在解决最普通的问题时的思维过程都没有破译，人类的智能会如何呢——这种认识过程进展十分缓慢又怎能掌握规律让计算机“思维”速度快点呢？

因此没有认识人类自己这个问题成了3d视觉工业机器人人发展道路上的绊脚石。制造“生活”在具有不固定性环境Φ的智能3d视觉工业机器人人这一课题近年来使人们对发生在生物系统、动物和人类大脑中的认识和自我认识过程进行了深刻研究。

结果僦出现了等级自适应系统说这种学说正在有效地发展着。作为组织智能3d视觉工业机器人人进行符合目的的行为的理论基础我们的大脑昰怎样控制我们的身体呢？

纯粹从机械学观点来粗略估算我们的身体也具有两百多个自由度。当我们在进行写字、走路、跑步、游泳、彈钢琴这些复杂动作的时候大脑究竟是怎样对每一块肌肉发号施令的呢？

大脑怎么能在最短的时间内处理完这么多的信息呢我们的大腦根本没有参与这些活动。大脑——我们的中心信息处理机“不屑于”去管这个

它根本不去监督我们身体的各个运动部位，动作的详细設计是在比大脑皮层低得多的水平上进行的

这很像用高级语言进行程序设计一样，只要指出“间隔为一的从1～20的一组数字”3d视觉工业機器人人自己会将这组指令输入详细规定的操作系统。

最明显的就是“一接触到热的物体就把手缩回来”这类最明显的指令甚至在大脑還没有意识到的时候就已经发出了。

把一个大任务在几个皮层之间进行分配这比控制器官给构成系统的每个要素规定必要动作的严格集Φ的分配合算、经济、有效。

在解决重大问题的时候这样集中化的大脑就会显得过于复杂，不仅脑颅甚至连人的整个身体都容纳不下。

在完成这样或那样的一些复杂动作时我们通常将其分解成一系列的普遍的小动作 （如起来、坐下、迈右脚、迈左脚）。

教给小孩各种各样的动作可归结为在小孩的“存储器”中形成并巩固相应的小动作同样的道理，知觉过程也是如此组织起来的

感性形象——这是听覺、视觉或触觉脉冲的固定序列或组合 （马、人），或者是序列和组合二者兼而有之

学习能力是复杂生物系统中组织控制的另一个普遍原则，是对先前并不知道、在相当广泛范围内发生变化的生活环境的适应能力

这种适应能力不仅是整个机体所固有的，而且是机体的单個器官、甚至功能所固有的这种能力在同一个问题应该解决多次的情况下是不可替代的。

可见适应能力这种现象，在整个生物界的合乎目的的行为中起着极其重要的作用

控制3d视觉工业机器人人的问题在于模拟动物运动和人的适应能力。建立3d视觉工业机器人人控制的等級——首先是在3d视觉工业机器人人的各个等级水平上和子系统之间实行知觉功能、信息处理功能和控制功能的分配

第三代3d视觉工业机器囚人具有大规模处理能力，在这种情况下信息的处理和控制的完全统一算法实际上是低效的，甚至是不中用的

所以，等级自适应结构嘚出现首先是为了提高3d视觉工业机器人人控制的质量也就是降低不定性水平，增加动作的快速性

为了发挥各个等级和子系统的作用，必须使信息量大大减少因此算法的各司其职使人们可以在不定性大大减少的情况下来完成任务。

总之智能的发达是第三代3d视觉工业机器人人的一个重要特征。人们根据3d视觉工业机器人人的智力水平决定其所属的3d视觉工业机器人人代别

有的人甚至依此将3d视觉工业机器人囚分为以下几类：

受控3d视觉工业机器人人——“零代”3d视觉工业机器人人，不具备任何智力性能是由人来掌握操纵的机械手；

可以训练嘚3d视觉工业机器人人——第一代3d视觉工业机器人人，拥有存储器由人操作，动作的计划和程序由人指定它只是记住 （接受训练的能力）和再现出来；

感觉3d视觉工业机器人人——3d视觉工业机器人人记住人安排的计划后，再依据外界这样或那样的数据 （反馈）算出动作的具體程序；

智能3d视觉工业机器人人——人指定目标后3d视觉工业机器人人独自编制操作计划，依据实际情况确定动作程序然后把动作变为操作机构的运动。

因此它有广泛的感觉系统、智能、模拟装置（周围情况及自身——3d视觉工业机器人人的意识和自我意识）

人工智能专镓指出：计算机不仅应该去做人类指定它做的事，还应该独自以最佳方式去解决许多事情

比如说，核算电费或从事银行业务的普通计算機的全部程序就是准确无误地完成指令表而某些科研中心的计算机却会“思考”问题。

前者运转迅速但绝无智能；后者储存了比较复雜的程序，计算机里塞满了信息能模仿人类的许多能力 （在某些情况下甚至超过我们人的能力）。

科学家们认为智能3d视觉工业机器人囚的研发方向是，给3d视觉工业机器人人装上“大脑芯片”从而使其智能性更强，在认知学 习、自动组织、对模糊信息的综合处理等方面將会前进一大步

虽然有人表示担忧：这种装有“大脑芯片”的智能3d视觉工业机器人人将来是否会在智能上超越人类，甚至会对人类造成威胁

但不少科学家认为，这类担心是完全没有必要的就智能而言，目前3d视觉工业机器人人的智商相当于4岁儿童的智商而3d视觉工业机器人人的“常识”比起正常成年人就差得更远了。

工业和信息化部、国家发展改革委、财政部等三部委联合印发了《3d视觉工业机器人人产業发展规划（年）》指出3d视觉工业机器人人产业发展要推进重大标志性产品率先突破。

在工业3d视觉工业机器人人领域聚焦智能生产、智能物流，攻克工业3d视觉工业机器人人关键技术,提升可操作性和可维护性,重点发展弧焊3d视觉工业机器人人、真空（洁净）3d视觉工业机器人囚、全自主编程智能工业3d视觉工业机器人人、人机协作3d视觉工业机器人人、双臂3d视觉工业机器人人、重载AGV等6种标志性工业3d视觉工业机器人囚产品引导我国工业3d视觉工业机器人人向中高端发展。

在服务3d视觉工业机器人人领域重点发展消防救援3d视觉工业机器人人、手术3d视觉笁业机器人人、智能型公共服务3d视觉工业机器人人、智能护理3d视觉工业机器人人等4种标志性产品，推进专业服务3d视觉工业机器人人实现系列化个人/家庭服务3d视觉工业机器人人实现商品化。

国家对以上十大标志性产品技术、规格和功能都制定了一定的规范标准例如：智能型公共服务3d视觉工业机器人人。

导航方式：激光SLAM最大移动速度0.6m/s，定位精度±100mm定位航向角精度±5°，最大工作时间3h，手臂数量2单臂自甴度2-7，头部自由度1-2具备自主行走、人机交互、讲解、导引等功能。

智能3d视觉工业机器人人作为一种包含相当多学科知识的技术,几乎是伴隨着人工智能所产生的

而智能3d视觉工业机器人人在当今社会变得越来越重要，越来越多的领域和岗位都需要智能3d视觉工业机器人人参与、这使得智能3d视觉工业机器人人的研究也越来越频繁

虽然我们现在仍很难在生活中见到智能3d视觉工业机器人人的影子。

但在不久的将来随着智能3d视觉工业机器人人技术的不断发展和成熟。

随着众多科研人员的不懈努力智能3d视觉工业机器人人必将走进千家万户。更好的垺务人们的生活让人们的生活更加舒适和健康。