重庆大学机器人课程论文.doc

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都具有良好的图形用户界面，具有直观、自然、友好、方便等优点。

在虚拟技术的应用方面，首先是建模技术还需要进一步的研究和完善。在这方面，需要模型的可扩展性、开放性、可重用性以及互操作性等方面的缺陷和不足。
在虚拟样机技术方面，需要进一步研究和探讨如何对开发虚拟样机中的不同活动进行管理、协调、优化，使这一技术在应用上更加简单和易于推广和普及。
机器视觉技术

机器视觉技术，是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。

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机器视觉检测系统。采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、有/无等，实现自动识别功能。
工作原理图

①打光的稳定性。工业视觉应用一般分成四大类：定位、测量、检测和识别，其中测量对光照的稳定性要求最高，因为光照只要发生10-20%的变化，测量结果将可能偏差出1-2个像素。
②工件位置的不一致性。每次待测目标物出现在拍摄视场中时，要能精确知道待测目标物在哪里，即使你使用一些机械夹具等，也不能特别高精度保证待测目标物每次都出现在同一位置的。
③标定。目前的标定算法都是基于平面的标定，如果待测量的物理不是平面的，标定就会需要作一些特种算法来处理，通常的标定算法是解决不了的。此外有些标定，因为不方便使用标定板，也必须设计特殊的标定方法，因此标定不一定能通过软件中已有的标定算法全部解决。
④物体的运动速度。如果被测量的物体不是静止的，而是在运动状态，那么一定要考虑运动模糊对图像精度（模糊像素=物体运动速度*相机曝光时间），这也不是软件能够解决的。
⑤软件的测量精度。在测量应用中软件的精度只能按照1/2—1/4个像素考虑，最好按照1/2，而不能向定位应用一样达到1/10-1/30个像素精度，因为测量应用中软件能够从图像上提取的特征点非常少。
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①机器视觉系统的用户接口会引起越来越多的关注。用户接口通常是最后考虑的，这需要从算法设计者不断贡献中来建立。
②使机器视觉工具成为使用简单的专用工具。与一个复杂的多功能的基本视觉系统相反，我们的工具针对于一类问题。这个在特定知识领域上建立，会极大地减少需要使用一个机器视觉工具的专家知识。
③增加视觉系统的智能以使它能克服更多的环境变化。比如，与让用户去装置一个零件到一个特殊的位置不同，我们使用视觉搜索去寻找视场里的部件。视觉商家必须平衡易于使用与市场大小，还有携带多个产品的成本。
路径规划技术

路径规划技术是机器人研究领域中的一个重要部分。典型的路径规划问题是指在有障碍物的工作环境中，按照一定的评价标准（行走路线最短、所用时间最少等）为机器人寻找一条从起点到终点的运动路径，让机器人在运动过程中能安全、无碰撞地通过所有的障碍物。因而路径规划问题又可以称为避碰规划问题。

①传统规划方法：可视图法；自由空间法；栅格解耦法；人工势场法；拓扑法
②智能规划方法：遗传算法；模糊逻辑算法；神经网络法；蚁群算法；免疫算法
③几何规划方法。

①复杂性
在复杂环境尤其是动态时变环境中,机器人路径规划非常复杂,且需要很大的计算量。
②随机性
复杂环境的变化往往存在很多随机性和不确定因素。动态障碍物的出现也带有随机性。
③多约束
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人的形状制约,