1、视觉伺服:机器人视觉技术的前沿探索

视觉伺服:机器人视觉技术的前沿探索

1. 视觉伺服概述

长期以来,能够模仿人类的机器人一直是科幻故事的核心,也是发明家们的梦想。在大自然赋予人类的众多技能中,视觉能力无疑是最重要的技能之一。近年来,受艾萨克·阿西莫夫的故事、漫画和卡通的启发,以及电子技术进步的推动,研究人员逐渐将利用人工视觉使机器人能够移动和操作的梦想变成了现实。

从技术上讲,这些机器人利用人工眼睛(如相机等视觉传感器)提供的视图作为反馈信息,来定位自身及其末端执行器。相机获取环境图像,该图像描述了机器人是否以及如何朝着目标移动,从而构成反馈信息。这种过程在机器人技术中被称为视觉伺服,它实际上是对人类执行日常任务(如走到家门口或拿起一杯咖啡)的内在机制的模仿。

视觉伺服是机器人技术中最热门的领域之一,它在工业、监控、运输、探索、手术以及在危险环境中替代人类等众多应用中都有广泛的应用。

2. 视觉伺服的主要研究方向

视觉伺服的研究主要分为三个部分,涵盖了视觉、估计与路径规划以及控制等方面的问题。
- 视觉方面
- 基于平面反射镜的折反射立体视觉 :Mariottini等人介绍了通过平面反射镜进行折反射立体视觉的视觉伺服方法。涉及平面反射镜和透视投影,包括虚拟点和反射变换、虚拟相机和投影等效性以及反射对极几何等内容。还研究了单视图和多视图几何,以及反射镜校准和基于图像的相机定位,并给出了仿真和实验结果。
- 基于核的视觉伺服收敛特性 :Swensen等人分析了无特征视觉伺服的收敛特性,通过经验验证对吸引域进行分析、给出实验结果以及最

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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