17、AI、规划与控制算法助力IoRT系统发展

AI、规划与控制算法助力IoRT系统发展

1. IoRT概述

物联网(IoT)是先进数字环境中新兴的特殊领域,已细分为多个子领域,其中之一便是机器人物联网(IoRT)。IoRT可看作是将计算、智能与物联网相结合设计开发的自动机器人系统。与人工智能(AI)相关的IoRT,主要通过传感、驱动、控制、规划、感知和认知等特性来描述。其目标是实现机器人技术与自动化的有效整合。

IoRT系统能在不同环境中执行多种操作,帮助机器人系统进行信息通信和存储。它为自动机器人技术的实施奠定了坚实基础,支持实时运行和计算。IoRT在工业、医疗、娱乐、家庭自动化和军事等众多领域都有应用,且具备高度的安全性和认证流程,在智能环境中能高精度、高灵敏度地运行。

IoRT的愿景是将传感器和设备与机器人技术相结合。物联网为物体和设备与互联网的连接提供了有效平台,促进了先进的机器通信和数据传输。随着物联网的发展,它在农业、机械、医疗、纳米系统、机器人和通信系统等不同领域的应用日益广泛。

IoRT是与物联网技术相关的新概念,它使机器人技术能应用于各种系统和技术中。机器人技术为从事劳动密集型工作的机器赋予了新的维度,人工智能和各种学习算法使系统能够自主运行和决策。决策和机器学习功能在设计自动功能和可编程系统中起着重要作用。

一般来说,机器人技术通过网络协议实现功能活动,基于IEEE机器人与自动化协会技术委员会的定义,网络机器人是通过有线或无线通信网络连接的机器人技术。网络机器人技术可分为用于远程访问的遥操作机器人和在智能环境中交换数据的多机器人系统。这些与物联网技术结合的网络机器人构成了IoRT。

IoRT可定义为信息社会的基础设施,它根据现有、发展中的操作和通

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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