课程：

• 1、智能作战机器人的目标识别有哪些技术？
• 2、地面隧道巡检机器人的有哪些特点？应用场景有哪些？
• 3、智能作战机器人的项目考核有哪些指标？
• 4、巡逻机器人有什么功能？
• 5、请问，机器人视觉抓取关键技术有哪些，各有哪些实现方法，有何优缺点
• 6、智能巡检机器人的应用场景有哪些？

智能作战机器人的目标识别有哪些技术？

图像采集与目标识别技术：在复杂背景条件下对目标进行图像采集和精确识别是影响智能作战机器人命中率的重要因素，智能作战机器人图像采集与目标识别技术，具有目标搜索能力强、图景拼接精度高的洞库目标图像采集硬件系统，在目标识别、目标定位软件算法的基础上，提出采用改进的霍夫变换检测目标的外形特征，设计具有自主知识产权的洞库轮廓识别技术｡针对洞库类目标图像像质较差的问题，提出采用图像转换、图像增强、图像平滑、中值滤波、图像分割、边缘检测、数学形态学处理等方法，强化图像的有用信息，滤除图像的冗余信息，改善图像的信息质量，正确指导对敌洞库目标的精确攻击。

地面隧道巡检机器人的有哪些特点？应用场景有哪些？

道路地面巡检机器人是针对公路建养、机场养护等行业需求专门研发的巡检机器人。采用“机器人+”的概念设计，融入土木工程的“检测”技术，由全方位轮式移动平台，操作机构、检测仪器、远程控制系统等部件组成，搭载国内首创阵列式探地雷达、冲击回波、相机等检测仪器对机场道面、桥面、（高速）公路等道路的表观和内部缺陷进行全覆盖病害自动化检测，通过数据智能分析，信息管理软件自动生成检测报告，形成目标道面的健康状况大数据，为用户提供预见性养护方案。道路巡检机器人应用场景：

机场道面检测新建场道施工验收

机场道面大修前详细调查

机场道面专项检查

跑道、滑行道、停机坪定期全覆盖检测

跑道等机场道面设施全生命周期健康数据

新建道面施工全覆盖检测验收（厚度、隐蔽工程、缺陷）

待修道路详细调查（设计依据、工程造价）

重点路段（桥面、隧道路面、沉降观测路段、重载车辆频繁路段）定期检测，预 防性养护，形成道面大数据

城市主干道周期性探测

新建市政道路施工验收

改造等施工作业前后详细调查

大活动前隐患排查。

智能作战机器人的项目考核有哪些指标？

智能作战机器人的项目考核指标如下：①机器人外径200mm；采用以弹性元件作为触发装置的灵巧结构，装置着一套“可见光+红外线”目标探测器和小型助推火箭；可携带2~3kg燃料空气炸药战斗部；可通过多种运载工具或技术手段投放。

②昼夜有效探测距离均为100m；目标正确识别率为80%。

③小型火箭单方向上助推射程为200m；目标命中准确率为80%。

④有效打击区域为30000m2。

通过仔细分析以上考核指标，可知智能作战机器人探测子系统需要在全天候、全时段、全方位条件下采集图像与识别目标，图像采集范围应涵盖其周围100m范围内的景物｡图像传感器在通过运动云台的水平扫描和俯仰扫描采集到周围景物的图像后，将采集到的图像信息传给图像处理系统，经过图景拼接、目标识别和目标定位后，输出相应结果给控制子系统，引导智能作战机器人完成作战使命。

巡逻机器人有什么功能？

巡线机器人：巡线机器人是以移动机器人作为载体，以可见光摄像机、红外热成像仪、其它检测仪器作为载荷系统，以机器视觉—电磁场—GPS——GIS的多场信息融合作为机器人自主移动与自主巡检的导航系统，以嵌入式计算机作为控制系统的软硬件开发平台;具有障碍物检测识别与定位、自主作业规划、自主越障、对输电线路及其线路走廊自主巡检、巡检图像和数据的机器人本体自动存储与远程无线传输、地面远程无线监控与遥控、电能在线实时补给、后台巡检作业管理与分析诊断等功能。

请问，机器人视觉抓取关键技术有哪些，各有哪些实现方法，有何优缺点

首先，我们要了解，机器人领域的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有一些不同：机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的信息。所以，机器视觉的研究大概有这几块：

物体识别（Object Recognition）：在图像中检测到物体类型等，这跟 CV 的研究有很大一部分交叉；

位姿估计（Pose Estimation）：计算出物体在摄像机坐标系下的位置和姿态，对于机器人而言，需要抓取东西，不仅要知道这是什么，也需要知道它具体在哪里；

相机标定（Camera Calibration）：因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标，我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态，这样才可以将物体位姿转换到机器人位姿。

当然，我这里主要是在物体抓取领域的机器视觉；SLAM 等其他领域的就先不讲了。

由于视觉是机器人感知的一块很重要内容，所以研究也非常多了，我就我了解的一些，按照由简入繁的顺序介绍吧：

0. 相机标定

这其实属于比较成熟的领域。由于我们所有物体识别都只是计算物体在相机坐标系下的位姿，但是，机器人操作物体需要知道物体在机器人坐标系下的位姿。所以，我们先需要对相机的位姿进行标定。  内参标定就不说了，参照张正友的论文，或者各种标定工具箱；  外参标定的话，根据相机安装位置，有两种方式：

Eye to Hand：相机与机器人极坐标系固连，不随机械臂运动而运动

Eye in Hand：相机固连在机械臂上，随机械臂运动而运动 两种方式的求解思路都类似，首先是眼在手外（Eye to Hand）

只需在机械臂末端固定一个棋盘格，在相机视野内运动几个姿态。由于相机可以计算出棋盘格相对于相机坐标系的位姿 、机器人运动学正解可以计算出机器人底座到末端抓手之间的位姿变化 、而末端爪手与棋盘格的位姿相对固定不变。  这样，我们就可以得到一个坐标系环

而对于眼在手上（Eye in Hand）的情况，也类似，在地上随便放一个棋盘格（与机器人基座固连），然后让机械臂带着相机走几个位姿，然后也可以形成一个 的坐标环

平面物体检测

这是目前工业流水线上最常见的场景。目前来看，这一领域对视觉的要求是：快速、精确、稳定。所以，一般是采用最简单的边缘提取+边缘匹配/形状匹配的方法；而且，为了提高稳定性、一般会通过主要打光源、采用反差大的背景等手段，减少系统变量。

目前，很多智能相机（如 cognex）都直接内嵌了这些功能；而且，物体一般都是放置在一个平面上，相机只需计算物体的 三自由度位姿即可。  另外，这种应用场景一般都是用于处理一种特定工件，相当于只有位姿估计，而没有物体识别。   当然，工业上追求稳定性无可厚非，但是随着生产自动化的要求越来越高，以及服务类机器人的兴起。对更复杂物体的完整位姿 估计也就成了机器视觉的研究热点。

2. 有纹理的物体

机器人视觉领域是最早开始研究有纹理的物体的，如饮料瓶、零食盒等表面带有丰富纹理的都属于这一类。  当然，这些物体也还是可以用类似边缘提取+模板匹配的方法。但是，实际机器人操作过程中，环境会更加复杂：光照条件不确定（光照）、物体距离相机距离不确定（尺度）、相机看物体的角度不确定（旋转、仿射）、甚至是被其他物体遮挡（遮挡）。

幸好有一位叫做 Lowe 的大神，提出了一个叫做 SIFT （Scale-invariant feature transform）的超强局部特征点：  Lowe, David G. "Distinctive image features from scale-invariant keypoints."International journal of computer vision 60.2 (2004): 91-110.  具体原理可以看上面这篇被引用 4万+ 的论文或各种博客，简单地说，这个方法提取的特征点只跟物体表面的某部分纹理有关，与光照变化、尺度变化、仿射变换、整个物体无关。  因此，利用 SIFT 特征点，可以直接在相机图像中寻找到与数据库中相同的特征点，这样，就可以确定相机中的物体是什么东西（物体识别）。

对于不会变形的物体，特征点在物体坐标系下的位置是固定的。所以，我们在获取若干点对之后，就可以直接求解出相机中物体与数据库中物体之间的单应性矩阵。  如果我们用深度相机（如Kinect）或者双目视觉方法，确定出每个特征点的 3D 位置。那么，直接求解这个 PnP 问题，就可以计算出物体在当前相机坐标系下的位姿。

↑ 这里就放一个实验室之前毕业师兄的成果  当然，实际操作过程中还是有很多细节工作才可以让它真正可用的，如：先利用点云分割和欧氏距离去除背景的影响、选用特征比较稳定的物体（有时候 SIFT 也会变化）、利用贝叶斯方法加速匹配等。  而且，除了 SIFT 之外，后来又出了一大堆类似的特征点，如 SURF、ORB 等。

3. 无纹理的物体

好了，有问题的物体容易解决，那么生活中或者工业里还有很多物体是没有纹理的：

我们最容易想到的就是：是否有一种特征点，可以描述物体形状，同时具有跟 SIFT 相似的不变性？  不幸的是，据我了解，目前没有这种特征点。  所以，之前一大类方法还是采用基于模板匹配的办法，但是，对匹配的特征进行了专门选择（不只是边缘等简单特征）。

这里，我介绍一个我们实验室之前使用和重现过的算法 LineMod：  Hinterstoisser, Stefan, et al. "Multimodal templates for real-time detection of texture-less objects in heavily cluttered scenes." Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011.

简单而言，这篇论文同时利用了彩色图像的图像梯度和深度图像的表面法向作为特征，与数据库中的模板进行匹配。  由于数据库中的模板是从一个物体的多个视角拍摄后生成的，所以这样匹配得到的物体位姿只能算是初步估计，并不精确。  但是，只要有了这个初步估计的物体位姿，我们就可以直接采用 ICP 算法（Iterative closest point）匹配物体模型与 3D 点云，从而得到物体在相机坐标系下的精确位姿。

当然，这个算法在具体实施过程中还是有很多细节的：如何建立模板、颜色梯度的表示等。另外，这种方法无法应对物体被遮挡的情况。（当然，通过降低匹配阈值，可以应对部分遮挡，但是会造成误识别）。  针对部分遮挡的情况，我们实验室的张博士去年对 LineMod 进行了改进，但由于论文尚未发表，所以就先不过多涉及了。

4. 深度学习

由于深度学习在计算机视觉领域得到了非常好的效果，我们做机器人的自然也会尝试把 DL 用到机器人的物体识别中。

首先，对于物体识别，这个就可以照搬 DL 的研究成果了，各种 CNN 拿过来用就好了。有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？ - 知乎 这个回答中，我提到 2016 年的『亚马逊抓取大赛』中，很多队伍都采用了 DL 作为物体识别算法。   然而， 在这个比赛中，虽然很多人采用 DL 进行物体识别，但在物体位姿估计方面都还是使用比较简单、或者传统的算法。似乎并未广泛采用 DL。 如  @周博磊  所说，一般是采用 semantic segmentation network 在彩色图像上进行物体分割，之后，将分割出的部分点云与物体 3D 模型进行 ICP 匹配。

当然，直接用神经网络做位姿估计的工作也是有的，如这篇：  Doumanoglou, Andreas, et al. "Recovering 6d object pose and predicting next-best-view in the crowd." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016.

它的方法大概是这样：对于一个物体，取很多小块 RGB-D 数据（只关心一个patch，用局部特征可以应对遮挡）；每小块有一个坐标（相对于物体坐标系）；然后，首先用一个自编码器对数据进行降维；之后，用将降维后的特征用于训练Hough Forest。  

5. 与任务/运动规划结合

这部分也是比较有意思的研究内容，由于机器视觉的目的是给机器人操作物体提供信息，所以，并不限于相机中的物体识别与定位，往往需要跟机器人的其他模块相结合。

我们让机器人从冰箱中拿一瓶『雪碧』，但是这个 『雪碧』 被『美年达』挡住了。  我们人类的做法是这样的：先把 『美年达』 移开，再去取 『雪碧』 。  所以，对于机器人来说，它需要先通过视觉确定雪碧在『美年达』后面，同时，还需要确定『美年达』这个东西是可以移开的，而不是冰箱门之类固定不可拿开的物体。   当然，将视觉跟机器人结合后，会引出其他很多好玩的新东西。由于不是我自己的研究方向，所以也就不再班门弄斧了。

机器人家上有关于这个很详细的图文讲解，你可以看下，希望对你有用

智能巡检机器人的应用场景有哪些？

智能巡检机器人应用的场景非常广泛，包括数据中心、园区、化工企业、变电站等，有些行业对智能巡检机器人有特殊的要求，国辰机器人的智能巡检机器人还可以