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【亚搏体育app官网入口】机器人系统中自主导航是一项核心技术

时间:2022-09-15
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本文摘要:人工智能和机器人领域知名的莫拉维克悖论回应:和传统假设有所不同,对计算机而言,构建逻辑推理等人类高级智慧只必须比较很少的计算能力,而构建感官、运动等较低等级智慧却必须极大的计算资源。

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人工智能和机器人领域知名的莫拉维克悖论回应:和传统假设有所不同,对计算机而言,构建逻辑推理等人类高级智慧只必须比较很少的计算能力,而构建感官、运动等较低等级智慧却必须极大的计算资源。  早已在人类最后智力自豪上碾压人类的GoogleDeepMind的人工智能程序AlphaGo,却连挪动一枚小小的棋子都必须人类协助才能已完成,是莫拉维克悖论有力的证明,让计算机在智力测试或者对局中展现一个成年人的水平是比较更容易的,但是要让计算机犹如一岁小孩般的感官和行动能力毕竟非常艰难。  而在机器人系统中,自律导航系统是一项核心技术,是彰显机器人感官和行动能力的关键。

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下面为大家盘点一下自律移动机器人常用的四种导航系统定位方法。  1、视觉导航系统定位  在视觉导航系统定位系统中,目前国内外应用于较多的是基于局部视觉的在机器人中加装车载摄像机的导航系统方式。在这种导航系统方式中,掌控设备和传感装置装载在机器人车体上,图像识别、路径规划等高层决策都由车载掌控计算机已完成。

  视觉导航系统定位系统主要还包括:摄像机(或CCD图像传感器)、视频信号数字化设备、基于DSP的较慢信号处理器、计算机及其外设等。现在有很多机器人系统使用CCD图像传感器,其基本元件是一行硅光学元素,在一个衬底上配备光敏元件和电荷转移器件,通过电荷的依序移往,将多个象素的视频信号天内、顺序地放入来,如面阵CCD传感器收集的图像的分辨率可以从3232到10241024像素等。  视觉导航系统定位系统的工作原理非常简单说来就是对机器人周边的环境展开光学处置,再行用摄像头展开图像信息采集,将收集的信息展开传输,然后将它对系统到一个由神经网络和统计学方法包含的自学子系统,再行由自学子系统将收集到的图像信息和机器人的实际方位联系一起,已完成机器人的自律导航系统定位功能。


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