智能机器人视觉体系结构模块化探讨

摘要：智能机器人的机器视觉是指将计算机视觉处理技术与智能机器人技术相互融合，从而使机器人在应用的过程中，能够与周围的环境进行适当的交互，现如今，机器视觉是智能机器人研究及发展的重点方向。通过机器视觉，使得智能机器人具有动态跟踪、视觉抓取等功能，提升智能机器人的智能性，并促使其具备更为广阔的应用前景。在本文中，首先阐述了智能机器人的发展现状，接着探讨了智能机器人的视觉体系结构。

关键词：智能机器人;视觉体系结构;模块化

随着智能机器人的发展，智能机器人的应用范围变得越来越广泛，由此人们对智能机器人的要求越来越高，视觉功能为近年来在智能机器人应用过程中所提出的要求，基于现有智能机器人视觉体系结构研究方法的基础上，提出了模块化建设智能机器人视觉体系结构的方法。

一、智能机器人的发展现状

从广义上来看，机器人是指能够模拟人类及其他生物的行为或思想的一切机械，比如机器猫，而从狭义上来看，机器人的定义存在的争议比较多，比如有学者认为，具备电脑程序的机器人即为智能机器人，比如爬虫机器人。现如今，通用的智能机器人定义是由美国机器人协会所规定的：一种可编程和多功能的操作机，其组成部分通常包含执行机构、驱动装置、控制系统等。

现如今，各个国家研究的热点问题之一就是智能机器人，在国家工业化水平的衡量中，具有十分重要的作用[1]。在工业领域范围内，智能机器人是一种人造机械装置，程序设定之后即可自动完成任务，可以取代部分工人，完成工业生产中一些机械化的操作，还可以协助人们工作，提升人们的工作效率。智能机器人在国内外的应用都十分广泛，在国外，机器人的研究及应用都比较早，主要集中于美国、日本以及欧洲。截止到2014年，工业机器人的销售额比去年增加了30%左右，这其中，我国工业机器人的销售数量显著增加。随着智能机器人应用数量的增多，关于智能机器人的研究也会成倍增长，并研制出功能更全的新型机器人，提升国家的工业化水平及综合国力。

二、智能机器人的视觉体系结构

（一）研究方法

人类在感知周围的环境、辨别文字和图片时，所利用的均是自身的视觉功能，而机器人在运行的过程中，要想感知周围的环境，同样需要具备良好的视觉功能。至今为止，对于视觉，人们了解程度还比较差，在研究人工智能、人工神经网络时，难度非常大。关于机器视觉的一般性问题，有学者从哲学及认知心理学的角度出发，但认知与了解的效果并不如意。实际上，研究机器视觉时，应该在机器人的大背景中来进行，通常，机器人的视觉系统应该具备以下几项功能：一，能够准确识别文字，辨别图形图像的特征;二，识别场景中存在的简单物体，并对物体进行定位;三，探测目标物的位置，计算与之的距离，识别多个目标物体时，可掌握物体之间的空间关系;四，分析目标的运动情况;五，探测场景中存在的障碍物，预测动目标，进行防撞分析;六，规划科学的运动路径;七，判定目標物体的颜色、亮度等;八，与外部环境进行良好的交互[2]。对于一个机器人来说，机器视觉仅需具备上述功能中的一项或几项即可，要想实现这一功能，在研究时，可采用选择性完成某项功能的方法。

（二）建立机器视觉模块结构模型

在建立视觉结构模型时，建立的基础为机器人分层体系结构，由此一来，视觉系统能够良好地与总系统之间实现衔接，同时，依据具体的结构层次，将自己所承担的特定任务完成。上层机器人任务分解将指令发出之后，按照传感器的各种调用命令被分解，实现不同种类传感器的调用，比如视觉传感器、触觉传感器等，之后，进一步分解调用命令，比如视觉调用命令，分解时，以具体的任务为依据，将不同层次的视觉子模块调用出来，接着，在以具体需要为依据，将视觉数据库调用出来，最后进行数据调试，完成任务[3]。上述视觉结构模型具有分层化的特点，且具有非常明显的优势，比如每个模块的功能都是特定的，并且在实际使用的过程中，功能模块可依据需要进行增减。

（三）机器视觉集成传感体系

为了上述设计方案具有较高的可行性，还需要设计机器视觉集成传感体系。利用光点扫描法扫描近距离面形测量，并利用激光雷达远距离测距成像，之后，将二者集中到一起。该体系中的半导体激光器包含2个，分别在水平方向和垂直方向上放置，以便于发出不同的线偏振光，这2个半导体激光器经过整圆、准直后，再在偏振耦合器中经过，实现配合，此时，其中1个半导体激光器驱动方式为直流，激光束发出时，光强恒定，完成近距离面形的测量工作，而另一个半导体激光器受到注入式电流的调制，光强出现变化，变化幅度为正弦，完成远距离的测量。在机器视觉集成传感体系系统中，位置敏感探测器和雪崩光电探测器完成信号距离的测量工作。

结论

在研究智能机器人的视觉体系结构时，以其原有的体系结构为基础，采用模块化的思想，提出了分层模块化结构，并设计了集成传感体系，满足了智能机器人机器视觉的设计要求。智能机器人具备机器视觉功能之后，将会提升其与周围环境的交互性，并可以在模块功能的指引下完成特定功能，由此促使智能机器人具有更为广阔的应用空间。现阶段，本研究还存在一定的不足之处，而这正是下一步研究工作的主要方向，目的在于更好完善智能机器人的机器视觉功能，进而更好地发挥智能机器人的作用，提升我国的工业化水平。

参考文献：

[1]视觉SLAM中图像特征点提取与匹配算法研究[J].陈庆伟，李民东，罗川，周军，皇攀凌，李蕾.现代制造工程.2019（10）

[2]苏剑波.ADRC理论和技术在机器人无标定视觉伺服中的应用和发展[J].控制与决策，2015，01：1-8.

[3]任福继，孙晓.智能机器人的现状及发展[J].科技导报，2015，21：32-38.

作者简介：

郭力铭（1988—），男，汉族，黑龙江哈尔滨人，哈尔滨剑桥学院，助教，硕士研究生，研究方向：自动化机器人。