机器手如何用机器视觉系统来完成控制？
根据我在广东粤为工业机器人学院学习的知识所知：视觉系统在机器人在工业生产中得到了越来越广泛的应用，并逐步进入人们的日常生活。机器人朝着智能化、小型化、数字化方向灶敏发展。所谓智能化，直观地说就是具有适应外部环境变化的能力。计算机视觉由于信息量大，在智能机器人领域得到了广泛的应用。具体工作有以下几方面： (1)介绍了目前主要的手眼无标定视觉伺服方法——图像雅可含旅比矩阵方法（包括神经网络方法）的基本原理，分析了该方法存在的问题和适用范围。以眼在手上构型视觉定位问题为例，导出了图像雅可比矩阵的近似解析表达式，在此基础上，提出了图像雅可比矩阵与人工神经网络相结合的视觉控制方法，有效地改善了系统性能，扩大了机器人工作范围。 (2)针对眼固定情况下平面视觉跟踪问题，提出了基于非线性视觉映隐老枝射模型的跟踪控制策略，并利用人工神经网络加以实现，取得了良好的效果。进一步，将CMAC应用于视觉跟踪问题，通过自学习算法在线修正神经网络权值，使得控制系统具有适应环境变化的能力。 (3)针对眼固定构形，进一步将视觉跟踪策略推广到三维空间中去。提出了基于立体视觉（多摄像机）和基于目标几何模型（单摄像机）的跟踪方法。分析了摄像机位姿相互关系对跟踪精度的影响，提出了图像特征的选取原则。仿真结果表明该方法具有较强的适应性。 (4)针对眼在手上机器人手眼无标定平面视觉跟踪问题，指出图像雅可比矩阵方法无法应用（即无法跟踪运动目标）。在此基础上，提出了基于图像特征加速度的视觉映射模型，并设计了相应的控制策略。首次解决了真正意义上的手眼无标定平面视觉跟踪问题，并取得了较好的跟踪效果。进一步将平面视觉跟踪策略推广到三维视觉跟踪问题中去，解决了多摄像机信息融合的难题。 (5)研究了眼在手上机器人全自由度视觉跟踪问题。分析了Full-6-DOF跟踪问题的难点，提出了相应的视觉映射模型和跟踪控制方案。创造性地提出了坐标变换方法，克服了旋转与平移运动在图像特征空间中的耦合问题。利用新的模糊神经网络，有效得解决了视觉映射模型的实现问题。仿真结果表明，以上方法是行之有效的。
计算机视觉
计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。权岩正六持热垂超服停个计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算皮风百机科学和工程、信号处供是求联济理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。视觉是各个应用省胜治领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能／自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grandchallenge）。360问答计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理都笑和推理，以及物体建模。一解行斤肥倒晚更个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成通字离半圆负款年令理在一起。[Neg91]作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。现在计算机视觉已成为一门不同于人工智能、图象处理、模式责开许落异破说识别等相关领域的成熟学科。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。
基于视觉或激光的地图信息匹配和定位 ？
摄像头或激光雷达的地图信息匹配方法也是一种绝对姿态估计方法，其核心技术为SLAM，通过构建的局部高精度地图，实现在局部环境中的相对高精度定位。
