机器人作为一项融合多学科知识的高新技术结晶，近几年应用领域逐步扩张，也成为行业热议的话题之一。那么机器人能否像人一样看见、识别并判断，作出相应的操作选择?又能否像人一样躲避前方的障碍物？
如何让机器人像人一样看见、识别并判断
在机器人中，机器视觉相当于机器人的眼睛，机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。
以机器人搬运作业为例，根据机器人生产线作业的工艺特点，视觉系统采用二维视觉，在二维平面上测量出所有必要的数据，作为指导机器人抓取和判断产品是否合格的依据。根据生产线工件的特点，视觉系统采用主动光源检测。由于工件是高温工件，其本身能够发出辐射光，用工业相机对其进行拍照，使用滤镜滤除环境干扰光和辐射干扰光，达到良好的图像效果，得到物体的二维图像，从而计算出工件在平面上的位置和偏移角度。高性能计算机的应用及算法优化，增强了视觉系统的精度和处理速度，增强了对工厂恶劣环境的适应性，使之能在工厂的恶劣环境下稳定运行。
纵观行业应用，机器人视觉系统在搬运生产线的应用，只是一个典型。如何让机器人像人一样能躲避前方的障碍物也是目前基于双目立体视觉系统的一个研究方向。
以机器人导航应用为例，在这个应用中需要做的事情就是告诉机器人：在它的前方有障碍物、该障碍物在机器人的导航坐标系中的位置信息。这样机器人才能做出判断并进行规避。实现这个功能需要完成以下三步：
1、提取感兴趣的点（特征检测）。就是把我们感兴趣的物体分割出来，针对导航、定位来说就是把机器人前面的障碍物找到。
2、精确化数字描述（立体匹配、姿态测量）。指的是分割出障碍物的特征点以后需要用有效的数值来描述，在双目视觉系统中就用三维坐标来描述。
3、双目标定。双目标定就是利用已知世界坐标系（标定板）和图像坐标系（对标定板图像处理后结果）的对应关系，计算出双目相机在当前位置关系下的参数信息。标定完成后，用该双目系统去观测未知世界坐标系时就可以得到其三维信息了。
伴随着行业的飞速发展，越来越多不同种类的机器人出现在生产生活中，视觉系统作为智能机器人系统中一个重要的子系统，将越来越受到人们的重视。
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