7、图像在人工智能、机器人技术与描述几何中的应用与价值

图像在人工智能、机器人技术与描述几何中的应用与价值

图像作为研究与开发对象

在机器人领域，传感器对于机器人感知其运行环境起着至关重要的作用。以图像为例，它不仅能帮助我们理解传感器的工作原理，还能评估其可能存在的局限性。

传感器与图像生成

• 全向相机 ：全向相机是研究热点之一。它由指向镜面的相机组成，镜面由线条旋转生成（如直线旋转形成圆锥）。这种相机能捕捉传感器周围场景的信息，使传感器固定安装（如安装在机器人或支架上）成为可能，减少了因相机移动而需重新校准的问题，同时还能获取完整的周围环境信息。通过设计不同的镜面，可以获得满足不同目的的图像，并且还能设计传感器各部分的分辨率，开发出分析图像（如获取物体与传感器距离）的技术。
• 其他传感器图像 ：除了全向相机，还有其他类型的传感器能生成不同种类的图像，如热成像、通过相机组合生成的深度图像（如微软Kinect）以及激光测距仪生成的图像。

人工视觉的挑战与解决方案

由于传感器和镜头的配置问题，这些设备会受到噪声、失真、近似误差和各种像差的影响，人工视觉需要应对这些挑战。此外，人工视觉不仅要利用传感器及其特性，还要开发一系列解决方案来解释传感器输出的像素矩阵，以理解场景内容、识别物体、识别人脸甚至面部表情。所采用的方法包括利用神经网络和模糊系统等人工智能技术，以及统计技术。部分解决方案已经成熟，并应用于相机和智能手机等消费产品中，实现了通用人脸或特定人脸的识别等功能，具有商业价值。

图像序列处理算法

对于图像序列，存在多种算法，