机器人原理及应用：第5章 机器人的环境识别.ppt

《机器人原理及应用：第5章 机器人的环境识别》主要涵盖了机器人如何理解和解析其周围环境的信息，包括触觉信息处理、基本图像处理方法、二维和三维图像的处理技术。以下是对这些知识点的详细说明： 1. **触觉信息处理**： - 形状识别：机器人通过获取物体的特征参数，如大小、形状、质地等，将其转化为向量并分布到多维空间。同类物体的特征在空间中会聚集，通过构建识别函数g(X)，可以判断不同物体之间的差异。例如，利用物体的重心和边界信息来描绘轮廓曲线，帮助识别形状。 2. **基本的图像处理方法**： - **二值化处理**：图像被转化为黑白两色，根据预设阈值区分物体和背景。然而，透镜效果可能会影响结果，因此需注意校正。 - **微分处理**：用于边缘检测。由于亮度变化，直接二值化可能不准确，但通过计算图像的梯度可以找到亮度急剧变化的边缘位置。 - **边缘像素提取和细线化与直线近似**：进一步提取图像中的边缘，并将其转换为更简洁的线条表示，有助于直线的检测和识别。 - **Hough变换**：是一种强大的几何形状检测工具，能找出图像中直线、圆等几何形状的存在。 - **模板匹配**：通过比较模板图像与目标图像的相似度，寻找最佳匹配区域，用于物体识别。 3. **二维图像处理**： - **物体的位置检测**：在软管组装示例中，通过分析图像亮度对比，可以确定孔的位置。假设孔内部较暗，周边较亮，通过计算亮度差值可以定位孔的中心。 - **复杂背景的物体识别**：在复杂背景下，需要运用更复杂的图像分析技术，例如背景减除、特征提取等，以区分目标物体和背景。 4. **三维图像处理**： - **双目视觉**：通过两个相机或传感器获取不同视角的图像，结合三角测量原理，计算出物体的三维坐标，实现对真实世界三维结构的理解和重建。 以上是机器人环境识别的关键技术，这些技术的综合运用使得机器人能够感知环境，理解物体，进而实现自主导航、物体识别和交互等功能。在实际应用中，这些技术需要根据具体任务和环境进行调整优化，以提高机器人的智能水平和工作效率。