20、智能视觉引导机器人系统：实现机器人“视觉”的挑战与解决方案

智能视觉引导机器人系统：实现机器人“视觉”的挑战与解决方案

1. 机器人“视觉”面临的挑战

要让机器人具备“视觉”能力，面临着诸多挑战，主要体现在以下几个方面：
- 模块化挑战 ：系统需要高效适应环境变化，通过更换相应组件来实现，且一个组件的更换对系统内其他组件的影响要最小。例如，在不同的环境元素和多样的物体类型下，如何确保系统的适应性是关键。
- 可操作性挑战 ：系统不仅要具备模块化特性，可操作性也很重要。这包括用户友好性，以及在无需深入了解底层目标技术的情况下，能够轻松适应其他特定目标。
- 计算机视觉算法挑战 ：物体检测和实例分割这两个计算机视觉问题，虽能自动化工业机器人的许多任务，但在处理随机堆放的物体时面临挑战。物体往往部分可见，当堆中物体相似时，检测和分割算法难以区分。而且，基于AI的方法依赖标注的训练数据，标注工作繁琐且耗时。
- 算法验证挑战 ：深度AI算法的性能和复杂性大幅增加，给系统设计和验证带来挑战。实验室测试和用户验证成本高、耗时长，因此基于模拟的测试和验证更受青睐。但模拟和实验室测试都面临状态空间爆炸问题以及与现实环境的差距。

2. 系统要求

为了让机器人在变化的条件下成功执行复杂任务，需要满足以下要求：
- 模块化要求 ：系统需要足够的模块化，以在变化的环境和更换系统组件时保持高可操作性。目标是在适应不同类型的物体、环境光照条件或使用其他硬件组件时，尽量降低成本和工作量。
- 数据准备