机器人技术在视觉上的发展
机器人视觉识别技术的最新进展
机器人视觉识别技术的最新进展在当今科技飞速发展的时代，机器人视觉识别技术正以前所未有的速度不断取得新的突破，为我们的生活和工作带来了深刻的变革。
过去，机器人视觉识别技术在很多方面还存在着局限性，例如对复杂环境的适应能力较弱、识别准确率不高、处理速度较慢等。
然而，随着研究的不断深入和技术的持续创新，这些问题正在逐步得到解决。
现如今，深度学习技术的应用为机器人视觉识别带来了巨大的提升。
通过构建深度神经网络，机器人能够自动从大量的数据中学习到丰富的特征和模式，从而大大提高了对各种物体和场景的识别能力。
比如，在工业生产中，机器人可以准确地识别不同的零部件，实现高效的分拣和装配；在物流领域，能够快速识别包裹上的信息，提高货物处理的效率。
传感器技术的进步也是关键因素之一。
高分辨率的摄像头、深度传感器以及红外传感器等的不断发展，为机器人提供了更加丰富和精确的视觉信息。
这些先进的传感器使得机器人能够在不同的光照条件和复杂的场景中获取清晰、准确的图像，进一步增强了其视觉识别的可靠性。
在算法方面，研究人员也取得了显著的成果。
新的算法能够更有效地处理图像数据，减少计算量，提高识别速度。
同时，多模态融合算法的出现，使得机器人能够综合利用多种类型的视觉信息，如颜色、形状、纹理等，从而实现更全面、更精准的识别。
在实际应用中，机器人视觉识别技术在医疗领域发挥着越来越重要的作用。
在手术中，机器人可以通过视觉识别技术精确地定位病灶，辅助医生进行更加精准的手术操作，降低手术风险。
在疾病诊断方面，能够对医学影像进行快速分析，帮助医生更早地发现疾病迹象。
农业领域也是机器人视觉识别技术大显身手的舞台。
通过对农作物的生长状态、病虫害情况进行实时监测和识别，机器人可以为农业生产提供精准的施肥、灌溉和病虫害防治方案，提高农业生产的效率和质量。
此外，机器人视觉识别技术在无人驾驶领域的应用也备受关注。
车辆上的视觉传感器能够实时识别道路、交通标志、行人以及其他车辆等，为自动驾驶提供关键的决策依据，保障行车安全。
机器人视觉感知和识别技术的进展和应用
机器人视觉感知和识别技术的进展和应用机器人视觉感知和识别技术是机器人技术领域中的核心技术之一，具有广泛的应用前景。
这项技术的发展离不开人类对图像处理、计算机视觉、模式识别等领域的深入研究和突破。
本文将从技术和应用两方面介绍机器人视觉感知和识别技术的进展和应用，以及未来的发展趋势。
一、技术方面1、图像处理技术图像处理技术是机器人视觉感知和识别技术的基础。
目前主要是使用数字图像处理的方法。
在数字图像处理方面，最常用的处理技术包括灰度变换、滤波、边缘检测、二值化、形态学操作等。
这些技术可以有效地对图像进行预处理，从而更好地提高机器人视觉感知和识别的精度。
2、计算机视觉技术计算机视觉是机器人视觉感知和识别技术的另一个核心技术。
它是通过计算机软件来模拟和实现人类视觉功能的技术。
在机器人技术中，计算机视觉技术主要应用在三维建模、目标跟踪、矫正等方面。
计算机视觉技术的研究和应用还在不断深入，未来还将有更广泛的应用。
3、模式识别技术机器人视觉感知和识别技术中的模式识别技术是指机器人对感知到的数据进行判断和分类的技术。
这一方面主要是应用于目标识别和识别等方面。
模式识别技术可以运用不同的算法，例如基于规则、基于统计等，以提高识别的准确率和效率。
二、应用方面1、工业自动化机器人视觉感知技术在工业自动化应用领域中有着广泛的应用。
它可以实现对生产线上产品的识别，帮助操作人员更快速、更准确地进行产品分类和检测。
2、家庭服务机器人视觉感知技术在家庭服务中的应用也具有潜力。
例如，机器人可以对家庭成员进行面部识别、体态分析等，进而学习人类行为模式，从而更好地为家庭的日常生活服务。
3、环境监测机器人视觉感知技术在环境监测方面也有着广泛的应用。
机器人可以通过感知和识别环境中的信息，例如温度变化、气体浓度、光线等，进而对环境进行检测和控制。
三、未来发展趋势机器人视觉感知和识别技术的发展趋势将会更加智能化和高效化。
一方面，机器人将会具备更高的识别和分类技能，例如在机器视觉、图像处理和深度学习等方面有着非常大的应用潜力。
机器人视觉导航技术的应用与发展前景分析
机器人视觉导航技术的应用与发展前景分析摘要：随着人工智能技术的迅速发展，机器人视觉导航技术逐渐成为研究和应用的热点领域。
本文通过对机器人视觉导航技术的应用案例和发展趋势进行分析，探讨了该技术的应用领域和发展前景，并指出了其在多个行业中的潜在价值。
一、引言近年来，随着机器人技术的进步，机器人的应用范围越来越广泛。
机器人视觉导航技术作为机器人的核心技术之一，具有广阔的应用前景。
通过模拟人类的视觉感知能力，机器人能够自主地感知和理解环境，实现精确的导航和定位，为人们提供多样化的服务。
二、机器人视觉导航技术的应用案例1.智能家居领域机器人视觉导航技术在智能家居领域的应用正在逐渐增加。
通过视觉感知和导航技术，机器人可以实现家庭环境的自主导航和巡逻，帮助老人和儿童监测家庭安全，优化家庭能源管理，提供日常生活的便利。
2.工业自动化领域机器人视觉导航技术在工业自动化领域的应用，可以大大提高生产效率和产品质量。
机器人利用视觉导航技术可以在复杂环境下进行准确的定位和导航，完成各种工业任务，如物流搬运、装配、焊接等。
这不仅大幅度减少了人力成本，也降低了生产错误的发生率。
3.医疗卫生领域机器人视觉导航技术在医疗卫生领域的应用有望为患者提供更好的医疗服务。
机器人可以利用视觉导航技术进行自动导航和定位，实现自动送药、搬运和清洁等任务，减轻医护人员的负担，提高患者的治疗体验。
4.农业领域机器人视觉导航技术在农业领域的应用可以提高农业生产效率和降低对人工劳动力的需求。
机器人可以利用视觉导航技术进行自主的农田巡视、植株检测和果实采摘，自动化地完成农作物的生产管理和精准农业的实施。
这将大大提高农产品的产量和质量。
三、机器人视觉导航技术的发展趋势1.深度学习的应用深度学习技术能够提高机器人视觉导航的识别和理解能力，使机器人能够更准确地感知和理解环境。
通过训练大量的图像数据，机器人可以学习并提取关键信息，从而实现更精确的导航和定位，提高任务执行的成功率。
机器人视觉和感知技术的发展和应用前景
机器人视觉和感知技术的发展和应用前景近年来，随着科学技术的不断发展，机器人技术的应用范围越来越广泛。
其中，机器人视觉和感知技术的发展尤为迅速，在工业生产和服务领域中发挥了非常重要的作用。
本文将探讨机器人视觉和感知技术的发展和应用前景。
一、机器人视觉技术的发展机器人视觉技术是指通过机器人的视觉系统，提取环境中的信息并进行处理，以实现机器人自主导航、目标识别、环境建模等功能。
近年来，随着深度学习和神经网络等人工智能技术的发展，机器人视觉技术的性能和应用领域得到了极大的拓展。
首先，机器人视觉技术在工业制造领域中得到了广泛应用。
在工业生产中，机器人视觉能够精准识别零件，实现自动拖动和组装，提高生产效率。
同时，机器人视觉还可以监测设备运行状态，进行故障诊断和预测，提高设备的可靠性和安全性。
其次，机器人视觉技术在服务领域中也得到了广泛的应用。
如在医疗领域中，机器人视觉技术可以辅助医生进行手术，提高手术效果和安全性。
在家庭服务领域中，机器人视觉技术可以实现家庭安保、智能家居等功能，提高人们的生活质量。
二、机器人感知技术的发展机器人感知技术是指通过机器人的传感器，获取环境中的信息并进行处理，以实现机器人对环境的感知和理解。
随着人工智能技术和传感器技术的不断发展，机器人感知技术的性能和应用领域得到了极大的拓展。
首先，机器人感知技术在智能物流和智能交通领域中得到了广泛的应用。
在智能物流领域中，机器人感知技术可以实现自动化的仓储、搬运和配送，提高物流效率。
在智能交通领域中，机器人感知技术可以监测路况、识别车辆和行人，并实现自动驾驶和交通安全管理。
其次，机器人感知技术在农业和环保领域中也得到了广泛的应用。
在农业领域中，机器人感知技术可以监测土壤和气候条件，并实现农作物的精准种植和管理，提高农业生产效率。
在环保领域中，机器人感知技术可以监测空气、水质和垃圾处理情况，实现智能环保和城市管理。
三、机器人视觉和感知技术的应用前景随着人工智能技术和机器人技术的不断发展，机器人视觉和感知技术的应用前景非常广泛。
2024 abb机器人与视觉
2024 abb机器人与视觉在2024年，ABB机器人和视觉技术迎来了巨大的发展，为工业自动化领域带来了重大突破。
ABB机器人的精确控制和高效执行能力，结合视觉系统的实时感知和分析能力，使得其在生产线上的应用得到了显著提升。
通过集成视觉系统，ABB机器人能够更准确地感知和识别不同工件，实现更高水平的自动化生产。
视觉系统可以利用摄像头和传感器实时获取图像和数据，并利用先进的算法进行分析和处理。
这使得ABB机器人能够在无人操作的情况下，完成复杂的任务，提高了生产力和效率。
视觉系统还可以监测和检测工件的状态和质量，及时发现问题并采取适当的措施，确保产品符合质量标准。
通过与ABB机器人的联动，视觉系统可以实时调整和优化生产过程，保证产品的一致性和稳定性。
在2024年，ABB机器人与视觉技术的结合也大大提升了工作安全性。
视觉系统可以识别和感知周围环境，避免与人员或其他设备的碰撞。
同时，通过对工作场景的实时监控，ABB机器人可以及时发现和解决潜在的安全隐患，确保工作环境的安全性。
除了在工业生产领域的应用，ABB机器人与视觉技术的结合还在其他领域展现出巨大潜力。
在医疗领域，视觉系统可以辅助手术和诊断，提高医疗效果和精确性。
在交通领域，视觉系统可以实现智能驾驶和无人驾驶技术，提升交通安全和效率。
总的来说，在2024年，ABB机器人与视觉技术的结合使得工业自动化迈向了一个新的阶段。
这不仅提高了生产效率和质量，还提升了工作安全性，拓展了应用领域，为未来的工业发展带来了巨大的机遇和挑战。
在2024年，ABB机器人与视觉技术的进一步发展带来了许多令人惊叹的应用。
其中之一是在物流和仓储领域的应用。
ABB机器人搭载着视觉系统，可以准确地辨识不同货物，并将其快速地分拣和组合。
这大大提高了仓库的运作效率和准确性，缩短了产品的送货时间。
此外，ABB机器人与视觉技术的结合还在质量控制方面发挥了重要作用。
视觉系统可以精确地检测产品的尺寸、外观和标记等方面，确保产品符合标准。
机器人视觉技术前沿科研论文解析与趋势分析
机器人视觉技术前沿科研论文解析与趋势分析近年来，机器人视觉技术在科研领域中取得了突破性进展。
本文将对机器人视觉技术前沿科研论文进行解析，并分析其发展趋势。
一、介绍机器人视觉技术旨在使机器人能够通过摄像头等传感器获取并理解视觉信息。
它是人工智能和机器人技术的重要组成部分，也是实现自主导航、场景理解和物体识别的关键技术之一。
二、论文解析1. 论文一：《深度学习在机器人视觉中的应用》该论文通过深度学习算法，实现了在机器人视觉领域的物体识别和特征提取。
研究者采用卷积神经网络模型，并通过大量的训练数据提高了识别准确率。
这一研究为机器人在复杂环境下的自主导航奠定了基础。
2. 论文二：《视觉SLAM技术的研究进展》该论文主要分析了视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术在机器人导航中的应用。
研究者提出了一种基于稀疏特征点的视觉SLAM算法，并通过实验验证了其在室内环境下的定位与建图效果。
这一研究对于实现机器人的定位和环境感知具有重要意义。
3. 论文三：《机器人人眼追踪技术研究》该论文聚焦于机器人的人眼追踪技术。
研究者提出了一种基于级联卷积神经网络的追踪算法，通过监测人眼的位置和运动，实现了机器人对人眼行为的识别和预测。
这一研究为机器人与人类交互和情感识别方面的应用提供了新的思路。
三、发展趋势分析1. 强化学习与机器人视觉的结合强化学习作为一种让机器能够通过与环境的交互不断优化自身策略的学习算法，与机器人视觉的结合将带来更加智能和自主的机器人。
未来的研究方向是通过强化学习算法，使机器人能够在复杂环境中进行物体识别、路径规划和决策等任务。
2. 多模态融合目前，机器人视觉主要依靠摄像头等传感器获取信息。
然而，单一传感器往往无法获取到完整的场景信息。
因此，将多个传感器数据进行融合，例如视觉与激光雷达数据的融合，将是未来机器人视觉技术的发展方向。
3. 视觉与语义理解的结合视觉与语义的结合可以使机器人在视觉信息的基础上进行语义理解，从而更好地理解场景和人类的意图。
机器人视觉技术的研究进展与应用
机器人视觉技术的研究进展与应用随着人工智能技术的不断发展，机器人视觉技术也在快速地发展和应用。
机器人视觉技术指的是利用摄像头等传感器和计算机等处理器对视觉图像进行分析处理，从而实现各种人工智能应用，如自动驾驶、机器人操作等等。
今天的文章，我们将会探讨机器人视觉技术的研究进展以及其在各种领域所带来的应用。
一、机器人视觉技术的研究进展1. 深度学习技术的应用机器人视觉技术的研究离不开人工智能技术，尤其是深度学习技术。
深度学习技术相比传统人工智能算法具有更好的泛化能力和更高的精度，能够更好地模拟人的思维过程，并对海量复杂数据进行自主分析与深入理解。
机器人视觉技术的研究人员应用深度学习算法进行识别和分类，从而实现语音、手写、图像等的自动识别，为机器人进行自主决策提供更多的数据。
2. 物体跟踪技术的提高物品识别和跟踪一直是机器人视觉技术研究的难点，难以实现高精度和实时性。
但是，随着计算机处理能力的进一步提高和跟踪算法的不断完善，物体跟踪精度逐渐提高，并能够实时追踪。
近年来，基于深度学习的物体跟踪方法被广泛应用于自动驾驶、企业生产等多个领域，取得了了显著的效果。
3. 三维重建技术的发展三维重建是机器人视觉技术领域的一个重要而复杂的任务。
为了获得较高的三维重建精度，需要利用深度传感器和摄像头等多个感知器件，并运用基于传统图像处理和深度学习的多模态数据融合技术，而目前已经能够实现对室内场景、建筑物、机器人等进行三维重建，为机器人导航、地图构建等提供了更好的技术支撑。
二、机器人视觉技术的应用1. 自动驾驶自动驾驶汽车是近年来最广泛使用机器人视觉技术的应用之一。
自动驾驶汽车需要根据画面的实时变化来进行决策，准确识别路牌、道路情况和前方障碍等，控制汽车的运动。
因此，强大的图像识别和处理技术对于实现自动驾驶至关重要。
目前，全球已有多个大型汽车厂商投入重金开发自动驾驶汽车，这些高度智能化的汽车正逐渐进入市场。
2. 工业制造机器人视觉技术在工业制造业中的应用也是十分广泛的。
机器人视觉感知技术的研究现状
机器人视觉感知技术的研究现状机器人视觉感知技术是近年来备受瞩目的研究领域，其目的是让机器人具备类似人类感知世界的能力，能够自主地感知环境、识别物体、定位自身位置等。
这项技术的研究涉及计算机视觉、机器学习、人工智能、传感器技术等多个领域，并在自动驾驶、智能制造、智慧城市等各个领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍机器人视觉感知技术的研究现状和发展趋势。
一、机器人视觉感知技术的基本构成机器人视觉感知技术是一种多学科交叉的综合性技术，其基本构成包括：传感器、图像处理技术、目标检测与识别技术、机器学习技术、空间定位与姿态估计技术等。
其中，传感器是机器人视觉感知技术的基础，例如视觉传感器、激光雷达、GPS、IMU等传感器，可以获取机器人周围的信息。
图像处理技术旨在对传感器采集到的图像进行处理，以提取有用的信息。
目标检测与识别技术是指在图像处理后，提取出其中的目标物体，并进行分类和识别等处理。
机器学习技术主要应用于对目标物体进行分类和识别，提高检测准确率。
空间定位与姿态估计技术则旨在精确定位机器人的位置，在室内或室外场景下，这能够为机器人提供丰富的信息。
二、机器人视觉感知技术的发展历程机器人视觉感知技术的发展历程可以追溯到上世纪五六十年代，当时的研究集中在机器视觉领域，主要解决图像处理和目标识别等问题。
1985年，美国斯坦福大学提出了自主导航机器人研究项目，开创了机器人视觉感知技术的发展新时代。
20世纪90年代，随着计算机技术的发展和人工智能技术的应用，机器人视觉感知技术得到了进一步的发展，机器人可以更好地感知环境和处理复杂场景中的信息。
近年来，深度学习技术的研究和应用使得机器人视觉感知技术的质量和效率得到了显著提升，例如自动驾驶汽车的出现，便是深度学习技术在机器人视觉感知技术上的一次成功应用。
三、机器人视觉感知技术的应用机器人视觉感知技术具有广泛的应用前景，主要包括：1、自动驾驶：机器人视觉感知技术是自动驾驶实现的基础，通过视觉传感器、激光雷达等设备获取车辆周围的信息，以及通过机器学习来解析这些信息并进行决策。
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新疆大学研究生课程考查论文2014 ——2015 学年第1学期《基于颜色识别的机器人目标跟踪系统》课程名称：机器人技术任课教师：袁杰学院：电气工程学院专业：控制科学与工程学号：107551300875姓名：吴冰冰成绩：1 研究背景当今世界各个国家和地区都在注重科技的发展，因为社会的进步最根本的推动力就是科技的发展，小平同志曾经说过“科学技术是第一生产力”，所以社会的进步还要很大程度依赖于科技的发展[1]。
计算机的发展正在改变着世界，在计算机科学中，机器人的研究一直在受到各界的关注，国内外都在发展这方面的技术，在许多领域中机器人技术都发挥着关键的作用[2]。
比如在军事领域中，机器人可以代替人完成人类不可能完成的任务，像机器人侦查，机器人排爆等，还有一类最为关键的机器人被安装在无人机上，进行军事侦察和军事打击，据统计，阿富汗和巴基斯坦等地区每年死于无人机轰炸的人数非常庞大。
在农业领域，水果生产过程中采摘的工作量最大，大约占全部劳动量的42%左右，因此为了提高生产效益、将农民从繁重的采摘作业中解放出来，人们发明了果实收获机器人。
多年来国内外大量的科技工作者致力于收获机器人视觉系统的研究工作。
农业收获机器人研究方面美国开始最早，日本发展最快[3]。
在航天领域里，机器人被多次派遣到外太空执行任务，世界上第一个探测机器人是由前苏联研制而出，在上世纪七十年代，苏联人就把月球一号带到了月球之上，为后来的探月之旅打下了坚实的基础。
此后“水手4号”、“火星1号”、“火星2号”、“勇气号”、“相遇号”先后登陆火星。
目标跟踪在计算机视觉领域具有重要地位，同时目标跟踪技术还与其他的计算技术发展有着密切的联系，如基于运动分析的识别、人机交互等。
随着目标跟踪的物体和环境越来越复杂，准确的跟踪目标己经被关注。
其核心是通过识别物体的特征计算出物体轨迹的概率，目前运用数据关联进行这方面的计算己经相当成熟。
国内的目标跟踪技术不只局限于单模型，有必要同时采用多个模型描述被跟踪物体的状态[4-5]。
颜色识别同样是机器视觉的重要应用部分，通过一定的算法来实现物体表面颜色特制的差异，进而加以区分不同的颜色。
2 机器人发展历程及研究现状机器人的研究领域一直以来都是科研工作者研究的热点问题。
很多成熟的机器人产品研究在很多领域得到了应用。
2.1 机器人的发展历程智能机器人是最复杂的机器人，人类已经付出了一百多年的努力[6]。
1910年捷克斯洛伐克作家卡雷尔·恰佩克在他的科幻小说中创造出“机器人”这个词。
1911年美国纽约世博会上展出了西屋电气公司制造的家用机器人Elektro。
它由电缆控制，可以行走，会说77个字，甚至可以抽烟，不过离真正干家务活还差得远。
1914年美国人乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人（即世界上第一台真正的机器人），并注册了专利。
1915年在达特茅斯会议上，马文·明斯基提出了他对智能机器的看法：智能机器“能够创建周围环境的抽象模型，如果遇到问题，能够从抽象模型中寻找解决方法”。
这个定义影响到以后30年智能机器人的研究方向。
1959年德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。
1962年美国AMF公司生产出“VERSTRAN”与Unimation公司生产的Unimate一样成为真正商业化的工业机器人，并出口到世界各国，掀起了全世界对机器人和机器人研究的热潮。
1965年约翰·霍普金斯大学应用物理实验室研制出Beast机器人。
Beast已经能通过声呐系统、光电管等装置，根据环境校正自己的位置。
1968年美国斯坦福研究所公布他们研发成功的机器人Shakey。
它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木，Shakey 可以算是世界第一台智能机器人，拉开了第三代机器人研发的序幕。
1969年日本早稻田大学加藤一郎实验室研发出第一台以双脚走路的机器人。
1978年美国Unimation公司推出通用工业机器人PUMA，这标志着工业机器人技术已经完全成熟。
1984年英格伯格再推机器人Helpmate，这种机器人能在医院里为病人送饭、送药、送邮件。
1999年日本索尼公司推出犬型机器人爱宝（AIBO），当即销售一空，从此娱乐机器人成为机器人迈进普通家庭的途径之一。
2002年美国iRobot公司推出了吸尘器机器人Roomba，它能避开障碍，自动设计行进路线，还能在电量不足时，自动驶向充电座。
2006年6月，微软公司推出Microsoft Robotics Studio，机器人模块化、平台统一化的趋势越来越明显，比尔·盖茨预言，家用机器人很快将席卷全球。
2.2 国内外研究现状目标跟踪在计算机视觉领域具有重要地位，同时目标跟踪技术还与其他的计算技术发展有着密切的联系。
随着目标跟踪的物体和环境越来越复杂，准确的跟踪目标已经被关注。
其核心是通过识别物体的特征计算出物体轨迹的概率，目前运用数据关联进行这方面的计算己经相当成熟。
近年来，目标跟踪研究不局限与单目标了，很多机构对多个目标的跟踪也进行过研究，其中Palo Alto Research Center对这方面的研究成果最为显著[7-9]。
3 系统结构设计系统是基于移动机器人实验平台的目标跟踪研究。
设计的思想就是通过PC 与V oyager II号连接，控制机器人完成各种智能活动。
PC与机器人连接是通过硬件通讯层来完成的。
3.1 系统设计的要求旅行家II号是一个高性能的移动实验平台，它有四大模块，每一模块都发挥着巨大的作用。
移动机器人与PC连接就可以通过PC中带有的程序控制机器人的行为。
本系统中，编写了颜色识别的程序和目标跟踪的程序，通过这两段程序我们可以实现移动机器人的自主跟踪。
在实验中，只要打开跟踪程序，移动机器人就可以独立的跟踪红色目标，在追踪红色的目标的过程中，可能会出现其他的红色目标干扰，这时我们需要机器人可以自主判别干扰物，去出干扰物的干扰，在程序中红色物体的面积会成为判别干扰物的主要因素。
在机器人移动的过程中，如果一个红色物体以小于3m/s的速度移动，机器人都可以正常跟踪目标。
机器人移动的速度大约是3m/s，在追踪过程中，移动目标的物体会被反馈到PC 机上，在PC上可以看到重心的位置坐标、左右电机的速度和积分调节误差的范围。
在追踪目标的过程中，但此处理时间不能过长，其平均值应该小于0. 1秒，单次处理速度不应该小于0.15秒，这样的处理速度可以满足跟踪目标的要求。
3.2 系统的实验环境V oyager II是博创科技公司的研究成果，主要应用于教学科研试验系统，是一款具有很高性价比的自主移动机器人平台[10]。
模块化设计是其特点之一，这种设计使得V oyager II具有明确的功能分工。
V oyager II采用了高负载能力和高运动精度的直流伺服控制，并且可以选配多种传感器，其中包括声纳、红外、视觉、罗盘、GPS等。
基于以上特点，它可以完美的应用于高校教育和研究。
在智能控制与嵌入式系统实验有两台V oyager II。
3.2.1 V oyager II的软硬件设计V oyager II平台的硬件结构是由运动底盘、电源模块、传感器模块、控制计算机模块及搭载设备等模块组成。
V oyager II采用的软件结构是UP-BNRS/BNRS Vision软件平台，它具有很好的面向对象特征，并且有基于行为的控制特点，条理清晰便于使用。
图1是V oyager II软件架构层次关系。
V oyager II的软件平台开放程度非常高，用户可以根据自己编写成功的程序来控制其完成各种科学与试验任务。
V oyager II内封装了大量的功能模块和源代码，并通过清晰的架构和开发环境，给用户提供了很大的便利。
软件平台上定义了9个串口，用户可以通过串口来和计算机之间进行通信而不需要接触硬件。
接口函数可连接各个硬件，所以用户不必直接接触通信协议，只需调用函数，就可以完成各个硬件之间的通信，这很方便软件的重用[11]。
仲裁决策对象避障行为对象目标跟踪对象巡航行为对象… … 巡航行为对象---------------------------------------------------------------------------------------控制操作传感器数据机器人指令对象十六进制指令传感器数据视频捕捉控制对象硬件通讯对象（串口等）视频数据流视频输入设备实体--------------------------------------------------------------------------------------机器人主体实体其他设备实体二进制数据交换图1 Voyager II 的系统架构V oyager II 软件平台共由四层组成:硬件通讯层、行为层、指令协议解析层和决策层。
这四层是一个统一的整体，他们组成了整个机器人的核心软件部分。
3.2.2 系统执行流程机器人执行的过程首先是先通过V oyager II 移动机器人平台上的外置摄像头捕捉到视频流后在进行图像分割，把图像分割成一帧一帧的图片，每秒的视频大约会被分割成20帧图像，由于V oyage II 的移动速度不是很快，因此视频流的变化不会很大，每一幅图片的内容也不会有很大的变化，所以机器人移动平台是不用每一帧的图像都要处理的，只需采用特定间隔进行处理，那样会极大地提高效率。
机器人基于颜色识别的目标跟踪过程是按照图2所示的线性步骤来执行的。
摄像头捕捉视频流图像分割将图片由RGB转化到HSI空间行红色提取并将图片二值化判定图片是否存在红色区域对二值化图像进行腐蚀膨胀运算以消除噪点选出最大的红色区域，计算其重心坐标根据重心坐标调用PID算法，获得行进速度机器人速度参数，机器人开始行进跟踪图2 基于颜色识别的目标跟踪流程对于上面的颜色识别及目标跟踪流程，下面将详细叙述其中比较重要环节的实现：1）空间转换函数设计空间转换函数是m_fcvnt.Convert( ):作用是将图片由RGB空间转换到HSI 空间。
更适合人眼的有效识别，并且克服了RGB模型的的一些缺点，该模型可以在彩色携带的信息中去除强度分量的影响，使其对于人的理解更加直观。
2）图像二值化函数设计图像二值化是对图片的红色部分进行提取并二值化处理，以利于跟踪程序的执行。
3）优化函数的设计在完成图像的二值化处理后，将得到的二值图根据联通性划分成不同的区域，并且求解出每个重心的指标值。
4）PID 控制算法的设计PID 控制用m_fpid2.Calc(xspd,yspd)来实现，它通过计算微分常量，积分常量和比例系数进行机器人行走的控制，前面通过机器人前置摄像头和软件层对图片的处理得到了一系列的机器人行走信息，软件层通过调用这个函数算出机器人需要如何移动来追逐红色物体，这个算法直接控制了机器人的左右电机转速，从而控制机器人行走，实现追踪红色物体行为。