机器人数目视觉感知系统的应用研究
机器人视觉感知与场景理解技术研究
机器人视觉感知与场景理解技术研究近年来，机器人技术得到了快速发展和广泛应用，其中机器人视觉感知与场景理解技术是非常重要的一方面。
通过对环境进行感知和理解，机器人可以更好地与周围世界进行交互和合作，从而实现更高效、智能的工作。
本文将对机器人视觉感知与场景理解技术进行深入研究探讨。
一、机器人视觉感知技术的研究机器人视觉感知技术是机器人感知能力的重要组成部分，主要包括图像处理、目标检测与跟踪、场景分割与重建等方面。
图像处理是机器人视觉感知的基础，通过对环境中的图像进行处理和分析，可以提取出有用的信息。
目标检测与跟踪是指通过图像处理技术来识别和追踪环境中的目标物体，实现对其位置和状态的准确掌握。
场景分割与重建则是通过对图像进行分割和重建，将环境分为不同的区域并还原出其三维结构，从而更好地理解环境。
在机器人视觉感知技术的研究中，深度学习技术发挥了重要作用。
深度学习具有强大的图像处理和模式识别能力，可以通过大量数据的训练，自动提取图像特征并进行有监督学习。
在目标检测与跟踪方面，常用的技术包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。
这些技术可以提高机器人感知的准确性和鲁棒性，从而更好地应对不同场景和复杂任务。
二、机器人场景理解技术的研究机器人场景理解技术是机器人感知与决策层面的关键环节，通过对环境的感知和理解，机器人可以更好地进行决策和行动。
场景理解主要包括环境模型构建、语义理解和行为预测等方面。
环境模型构建是指通过感知技术获取环境的信息，并将其建模为一种可以处理和理解的形式。
语义理解则是通过对环境信息的分析和识别，得出环境中事物的语义含义和关系。
行为预测是指预测环境中的物体和人类的行为，为机器人的决策提供依据。
在机器人场景理解技术的研究中，知识表示和推理技术发挥了重要作用。
知识表示是将环境的信息以一种机器可理解的方式进行表示，形成知识库和知识图谱。
数学在机器人视觉与感知中的应用
数学在机器人视觉与感知中的应用1.引言机器人视觉与感知是人工智能领域中的重要研究方向，其目标是使机器人能够通过视觉感知环境并做出相应的决策。
而数学作为一种基础学科，在机器人视觉与感知的应用中起到了重要的作用。
本文将探讨数学在机器人视觉与感知中的具体应用。
2.图像处理与数学在机器人视觉中，图像处理是基础且必不可少的一环。
而数学在图像处理中发挥了重要作用。
常见的数学方法包括图像的数学变换、几何变换以及像素级处理等。
例如，常见的灰度变换、滤波器等图像处理操作都是基于数学算法进行的。
通过数学模型的处理，可以改善图像质量、增强图像边缘以及进行图像分割等操作。
3.计算机视觉与数学计算机视觉是机器人视觉与感知中的重要组成部分，其目标是使机器能够模拟和理解人眼对物体或场景的视觉信息。
在计算机视觉中，数学扮演了至关重要的角色。
例如，在目标检测和识别领域，利用数学模型进行特征提取和模式匹配，可以实现对目标的准确识别。
此外，数学方法还被用于图像重建、三维重建等计算机视觉任务中。
4.立体视觉与三维感知立体视觉是机器人感知中的重要方向，目标是通过两个或多个视角的信息来还原物体的三维形状和深度信息。
而数学在立体视觉中起着重要的作用。
其中一个经典的方法是立体匹配算法，通过数学模型计算图像中对应点的位置，进而计算物体的三维形状。
此外，数学方法还被用于计算相机的内外参数，从而实现对物体的三维感知。
5.运动感知与轨迹规划在机器人视觉中，运动感知与轨迹规划是一项重要任务。
数学在运动感知中发挥着重要的作用。
例如，利用数学模型对图像序列进行处理，可以实现对物体运动轨迹的跟踪和估计。
此外，数学方法还可以用于机器人的运动规划，通过构建数学模型，可以实现机器人的优化路径规划，使得机器人能够更高效地完成任务。
6.总结总的来说，数学在机器人视觉与感知中扮演了重要的角色。
从图像处理到计算机视觉，再到立体视觉和运动感知，数学方法贯穿了整个机器人视觉与感知的过程。
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。
人工智能机器人的感知与控制技术研究
人工智能机器人的感知与控制技术研究引言人工智能机器人的发展正在以惊人的速度改变着我们的生活，而人工智能机器人的感知与控制技术也是其关键性的研究领域。
在本文中，我们将讨论人工智能机器人的感知与控制技术的基本概念、应用及最新进展。
一、人工智能机器人的感知技术人工智能机器人的感知技术是其关键部分之一，其目的是为机器人提供视觉、听觉、触觉等感觉能力，并将这些信息传输给机器人的计算机控制系统。
目前主要的感知技术包括：1、视觉感知视觉感知是机器人最重要的感知方式之一，它通过使用数码相机或其他相关设备获得图像，并通过计算机处理实现对环境的识别和理解。
在视觉感知技术中，深度学习算法已经成为最为流行的技术之一，它运用神经网络模拟人类视觉感知过程，并实现图像识别、追踪等功能。
2、听觉感知听觉感知将声音传感器应用于机器人上，实现对环境声音的感知和识别。
通过语音识别算法，机器人能够识别并理解人类语言，实现与人类的交互。
3、触觉感知触觉感知是机器人实现人类手的功能的关键技术之一。
利用接触、力和形状信息传感器，机器人可以感知到物体的几何形状和质地，实现抓取、握持等操作。
二、人工智能机器人的控制技术人工智能机器人的控制技术是利用感知技术获取环境信息，结合机器人预设的任务要求，并采取特定的决策方法，实现对其运动的控制。
目前主要的控制技术包括：1、基于规则的控制基于规则的控制是人工智能机器人目前最常用的控制方式之一。
在此控制方式下，机器人会根据预先设定的规则对其运动进行控制。
这种控制技术能够确保机器人的稳定性和可靠性，但是限制了其运动的灵活性。
2、学习式控制学习式控制属于机器人控制的一种新技术，它通过不断学习环境，掌握和记忆数据信息，并结合机器人的任务目标，使机器人从中自主地提取规律，实现其动作的自主控制。
目前，深度强化学习已被广泛应用于机器人控制领域，使得机器人能够自主从环境中获得反馈信息，并实现自主控制。
三、人工智能机器人的应用人工智能机器人的应用范围极为广泛，涉及到工业、医疗、教育等领域。
人工智能机器人视觉感知实验报告
人工智能机器人视觉感知实验报告一、引言“人工智能是当今科技界最具前沿性的研究领域之一。
” ——约翰·麦卡锡随着科技的不断进步和发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的研究引起了广泛的关注。
其中，机器人视觉感知作为人工智能的重要分支领域之一，以其在图像识别、目标跟踪、场景解析等方面的广泛应用被人们瞩目。
本报告旨在通过实验研究，探讨人工智能机器人视觉感知的实际应用和性能评估。
二、实验目的本实验旨在通过构建并使用人工智能算法，实现机器人的视觉感知功能，并对其性能进行评估。
具体目标如下：1. 利用摄像头采集图像数据，实时传输至计算机进行处理；2. 基于机器学习算法，实现对图像中目标物体的检测和识别；3. 评估算法的准确率、召回率以及处理速度等性能指标；4. 分析和讨论实验结果，探讨机器人视觉感知技术在实际应用中的潜力与不足。
三、实验方法1. 硬件与软件环境准备在实验中，我们选择了一台配备摄像头的机器人作为实验平台，并搭建了相应的硬件和软件环境，包括操作系统、图像处理库和机器学习工具等。
2. 数据采集与预处理我们使用机器人携带的摄像头对特定场景进行图像采集，并进行预处理，包括去噪、图像增强等。
通过这一步骤，我们得到了一批高质量的图像数据作为实验样本。
3. 目标检测与识别算法设计基于深度学习算法，我们设计并实现了一个端到端的目标检测与识别模型，该模型可以高效地对图像中的目标物体进行准确的识别。
4. 算法性能评估我们根据实验数据，使用一系列评估指标对所设计算法的性能进行评估，包括准确率、召回率以及处理速度等。
通过比较和分析不同算法在不同指标上的表现，我们可以评估和改进算法的性能。
5. 结果分析与讨论在实验结果分析中，我们将对所设计算法的性能进行详细讨论，并分析实验结果中的优势与不足之处，为进一步改进和应用提出有益建议。
四、实验结果与讨论经过实验的大量测试和数据分析，我们得到了以下结论：1. 所设计的目标检测与识别算法在准确率方面表现出色，达到了XX%水平；2. 然而，算法的召回率相对较低，仍需进一步优化；3. 算法在处理速度上表现稳定，在实时应用中具备潜力；4. 实验结果还表明，算法对光照、尺度变化等干扰较为敏感，需要在实际应用中加以考虑。
感知系统在机器人领域的应用
感知系统在机器人领域的应用在当今的科技时代，机器人技术越来越成熟，各种类型的机器人也越来越多样化，它们能够执行各种各样的任务，让人们的生产和生活变得更加的便捷和高效。
而感知系统技术的应用，则是促进机器人智能化发展的关键。
一、感知系统的概述感知系统，是指机器在自然界中感知并遵循自然规则的一种技术。
感知系统依靠各种传感器来获取环境信息，通过将这些信息进行处理和分析，使机器人能够理解环境的特性，从而产生响应和行动。
感知系统在机器人领域中的应用，主要包括视觉、听觉、触觉、味觉以及嗅觉等方面。
其中，视觉系统是应用最广泛的技术，它可以让机器人以人类的方式理解空间结构、颜色、形状和运动轨迹等信息。
听觉系统则可以让机器人像人类一样感知声音信息，从而执行相应的任务。
二、感知系统在机器人领域中的应用1、工业制造在工业制造领域中，机器人技术可以替代人类进行繁琐和重复的工作，从而提高生产效率和质量。
而感知系统的应用，则可以让机器人更加智能化，能够正确地获取处理物料的信息，并完成相应的任务。
例如，机器人可以使用视觉系统来检测产品的外观质量，确保产品达到标准要求。
2、家庭服务感知系统还可以被应用于家庭服务领域。
例如，智能家居可以利用感知系统的技术，实现对环境的监测和控制。
例如，可以使用视觉系统监测家里的摄像头，将监控录像存储下来，或是使用智能垃圾桶来实现垃圾的自动分类等任务。
3、医疗领域在医疗领域中，感知系统也有广泛的应用。
例如，在手术过程中，可以利用视觉系统来帮助医生确定手术位置，并进行精确的手术操作。
同时，机器人的视觉系统还可以用于实现医疗照片、医疗资料的自动化管理。
4、安防领域在安防领域中，感知系统可以用于监控和警报任务。
例如，可以利用视觉系统来监控重要的区域，发现异常情况后自动报警。
听觉系统也可以用来对声音进行监测，进一步提高安全性。
三、感知系统所面临的挑战尽管感知系统在机器人领域的应用非常广泛，提高机器人的智能化水平和精度仍然是面临的挑战。
机器人视觉技术的应用与发展研究
机器人视觉技术的应用与发展研究一、引言在当今科技快速发展的社会中，机器人技术已经成为了现实。
机器人技术不仅应用于工业生产中，还涉及到医疗、服务、安防等多个领域。
机器人技术的发展离不开感知技术中的视觉技术。
本文将主要介绍机器人视觉技术的应用与发展研究。
二、机器人视觉技术的概念机器人视觉技术是指利用摄像机、图像处理算法等技术让机器人获取外部信息并处理的技术。
视觉技术不仅可以让机器人感知周围的物体和环境，还可以进行物体识别、追踪等任务。
视觉技术已经成为机器人技术中的重要组成部分。
三、机器人视觉技术的应用领域1. 工业在工业领域，机器人可以通过视觉技术来实现物体的自动识别、定位、分拣、搬运等任务，这大大提高了工业自动化程度。
例如，智能仓储车可以利用视觉技术在货架上自动寻找目标物品，并将其搬到指定位置。
此外，视觉技术还可以用于检测产品的表面质量、检测产品的缺陷等任务，以确保产品的质量。
2. 服务在服务领域，机器人的视觉技术可提高机器人执行任务的精度和速度，例如，机器人可以通过视觉技术识别人们的面部表情，来更好地响应人们的需求。
此外，机器人有时也需要在复杂环境中运动或执行任务。
为了避免与未知对象碰撞，机器人可以通过视觉技术在环境中定位自身位置、构建环境模型、识别其他物体等。
3. 医疗在医疗领域，机器人视觉技术的应用正变得越来越重要。
机器人可以在手术中通过视觉技术来辅助医生完成手术任务，例如在眼科手术中，机器人可以通过视觉技术辅助医生进行手术。
此外，机器人通过视觉技术在医院中进行物品的自动送达和分拣，可以提高医生和患者的体验。
4. 安防在安防领域，机器人的视觉技术可以用于人脸识别和物品检测，增强安全系统的功能。
例如，机器人可以通过视觉技术识别未经授权的人员，及时给出报警，帮助保卫公司的安全。
此外，机器人视觉技术还可以通过对能源和设备的分析，发现并处理设备的故障或安全问题。
四、机器人视觉技术的发展趋势1. 深度学习与机器视觉的融合深度学习已经成为机器视觉领域中最热门的技术之一。
机器人智能控制系统中的多传感器融合与定位技术研究
机器人智能控制系统中的多传感器融合与定位技术研究在机器人智能控制系统中，多传感器融合与定位技术发挥着重要的作用。
通过融合多种传感器的数据，机器人能够更准确地感知周围环境，并精确定位自身位置。
本文将详细介绍多传感器融合与定位技术在机器人智能控制系统中的研究和应用。
首先，多传感器融合技术是指将来自不同传感器的数据进行融合，以提高感知信息的可靠性和准确性。
在机器人智能控制系统中，常见的传感器包括摄像头、激光雷达、惯性导航系统等。
摄像头可以捕捉到图像信息，激光雷达可以测量距离和形状，惯性导航系统可以测量加速度和角速度。
将这些传感器的数据融合起来，可以获得更全面、准确的环境感知信息。
多传感器融合技术主要包括数据融合算法和融合框架。
数据融合算法根据传感器的数据特点，采用合适的数学模型和算法进行数据融合。
常见的数据融合算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、扩展卡尔曼滤波器等。
融合框架用于将不同传感器的数据进行整合和管理，确保数据的协调与一致性。
常用的融合框架包括传感器级融合、特征级融合和决策级融合等。
其次，定位技术是指机器人通过感知环境和自身位置，确定自己在空间中的具体位置。
定位技术对于机器人的导航和路径规划等任务至关重要。
目前，常用的机器人定位技术有惯性导航定位、视觉定位、激光定位和无线定位等。
惯性导航定位是利用惯性传感器对机器人的加速度和角速度进行测量，通过积分计算出机器人的位置和姿态。
惯性导航定位具有精度高、实时性好的特点，但其误差会随时间累积，导致定位的不准确。
视觉定位是利用机器人的摄像头获取环境中的图像信息，并通过图像处理和计算机视觉算法提取特征点或者匹配目标物体，从而确定机器人的位置。
视觉定位具有环境信息丰富、定位精度高的优势，但对环境光线和视角的变化比较敏感。
激光定位是利用激光雷达对周围环境进行扫描，通过测量物体的距离和形状，实现机器人的定位。
激光定位具有精度高、实时性好的特点，但对于透明物体或者反射物体的定位存在困难。
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机器人数目视觉感知系统的应用研究摘要：机器人数目视觉感知系统不仅仅是一项对于能源、材料以及人工消耗很大的项目，更加是一项投资人员通过实施巨大投资以后对自身所获取理想、满足适合要求很严格的产品，并且，机器人数目视觉感知系统的质量高低对我国的科技发展速度具有不容忽视的影响，我们只有真正保证机器人数目视觉感知系统的质量，才能够真正提升机器人整体系统的质量和水平。
下面就关于机器人数目视觉感知系统的应用进行简要的探讨。
关键词：机器人数目视觉感知；系统；应用；措施；分析
中图分类号：tp311.52 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012）18-0000-02
伴随着人们逐渐完善机器人数目视觉感知系统规范，对我国机器人数目视觉感知系统的要求也更加严格，对机器人数目视觉感知系统人员素质要求越来越严格，在整个机器人数目视觉感知系统建立过程中，对其质量和技术进行控制，关系到了很多因素，最为重要的是关乎到了整个国家科技发展的情况和速度，所以，如果我们想要保证机器人数目视觉感知系统的质量，就必须要对其进行思考，本文就对机器人数目视觉感知系统的应用进行思考。
1 机器人数目视觉感知系统的应用要保证队伍的质量
质量是所有企业发展的源泉，如果我们想要取得良好发展，就必须要很好的应用机器人数目视觉感知系统，其中，最为重要的组成部分就是机器人数目视觉感知系统方案的实施，所以，系统的规
划和管理工作已经成为了机器人研究领域中重要的组成部分，同样是机器人研究工作得以实施的基础，如果我们想要实现自身整体优化，就必须要不断的优化系统的质量，保证方案实施的进度和质量，要求我们必须要保证机器人数目视觉感知系统技术队伍的质量，人是最具决定性的因素，因此，我们必须要注重对人才的培养，定期或者不定期的进行专业知识的考核，我们必须要具有一支精良的施工队伍，近些年来，很多企业都对员工实行继续教育，在继续教育过程中，我们必须要准确的应用和掌握新兴的技术和方法。
2 机器人数目视觉感知系统的应用要强化运行制度
如果企业想要保证自身的机器人项目质量，就必须要将自身整体质量水平提升，要求企业要将当前的科学技术实施全面的管理，强化各个级别的工作人员培训以及素质教育，加强企业的工作人员对新工艺、新设备、新材料以及新技术应用这一概念，我们在实行项目经理责任制度这一前提和基础下，把企业的规划项目和企业目标责任实施分解和落实，将企业质量控制里面的利、权、责细化到各个分项的工程和分部的工程中。
在整个机器人数目视觉感知系统方案实施过程中，我们要注重符合当前所要求的操作规程和质量标准，进而能够建立起一个十分严格的工程考核制度，对机器人数目视觉感知系统的应用实施改进和提高，在探讨的过程中取得进步，进而能够真正建立健全机器人数目视觉感知项目质量的责任制度
和保证体系。
机器人数目视觉感知系统的应用过程中想要加强各个方面质
量，我们都必须要拥有一个完整的制度，制度一直都是控制机器人数目视觉感知系统的应用的根本保障，我们只有保证制度具有可实施性，才能够保证整个项目的质量，企业在开展自身方案之前必须要对机器人数目视觉感知系统方案的质量形成一个全过程系统分析和系统设计，形成一种质量手册、表格、报告、作业指导书等，将质量管理体系人员很好的明确，每一项工作都要有专门的工作人员负责，做到责任到人，层层把关。
整个机器人数目视觉感知系统方案的实施都必须要实行项目负责制度，现场的技术人员要对系统建设质量进行仔细的审查，对机器人数目视觉感知系统标准、质量水平考核制度、组织设计进行严格审查，在审查完成以后制定出一个管理制度，进而使机器人数目视觉感知系统能够实现规范化和制度化。
3 机器人数目视觉感知系统的应用要加强技术运用
在机器人数目视觉感知系统建设过程中，我们必须要对技术质量进行规划，坚持量价分离原则，注重把好技术的数量关以及质量关，要求技术部门对技术质量进行控制，进而对技术质量的信息进行实施掌握，建立健全一个质量信息的数据库，与那些质量优秀价格低廉并且诚实守信的技术供应商建立起一个长期合作的战略伙伴关系，逐渐落实限价和定点的集中培训等诸多措施，将设备以及技术的质量进行很好地控制。
在我们保证了符合设计质量标准以及设计要求这两个重要前提下面，我们要合理选择和使用机器人数目视觉感知系统建设方法，对机器人数目视觉感知系统的技术实施计
量管理、计划管理以及定额管理等等手段，进而能够对技术质量进行有效地控制，我们要落实按照指标控制以及计划管理的方式方法，根据过去项目实际的状况，我们还要结合机器人数目视觉感知系统的要求以及内容，制定出一个切实可行的技术使用指标，进而保证控制和监督技术的实施。
4 机器人数目视觉感知系统的应用要加强设备运用
机器人数目视觉感知系统的应用已经成为了机器人生产过程中最为重要的组成部分，同样是整个机器人生产工作的落脚点和基础。
机器人数目视觉感知系统的应用已经对经济效益以及质量产生了直接影响，因此，机器人数目视觉感知系统的应用是机器人生产工作中的重要内容，我们只有不断地将机器人数目视觉感知系统的应用优化，才能够真正实现自身生产项目的整体优化，最终实现自身的生产目标，机器人数目视觉感知系统的应用要求我们必须要加强对于技术以及操作人员专人管理和专业教育的培养，必须要培养一支具有高素质专业系统操作、管理、维护人员的队伍，要求我们首先要抓好管理、维护以及技术人员培养和选配工作，通过送出去培训、函授以及在职学习等等形式，来将他们专业素质和综合素质提高，使其能够成为一个具有现代科技知识、技术能力以及维护和操作能力的专业技术人员，具有善于在复杂的条件下实施有效的生产、维护以及操作应变的能力。
其次，要求我们必须要做好技术人员的各项训练和教育，结合机器人项目实际情况，采取一种分散自学与集中学习相互结合，定时请机器人系统专家辅导和集中测试相
互结合的方式，分层次来进行专业技术培训和理论学习，积极展开技术比规划、岗位练兵以及评先创优等活动，全方位、多手段的对员工爱岗敬业精神进行培养，对于那些没有按照相关规定来学习和工作的员工要实行必要的处罚和严厉的批评教育，与此同时，还要对那些严格执行相关规定，成绩突出，工作认真负责的人员进行奖励，最终确保机器人数目视觉感知系统低耗、高效和安全，抓好维修、管理以及队伍建设工作，通过引进和自培中等专业人才等方法，来将保障、维修以及技术力量提高，通过实施高质量的作业，提升职工的可靠性和活力。
5 结束语
综上所述，理论只有应用到实际操作中去才能够真正发挥其自身所具有的指导作用，因此，笔者主张将机器人数目视觉感知系统的应用研究这一理论知识应用到我们日常的机器人数目视觉感知
系统建设之中去，使其能够更好的指导系统建设工作。
参考文献：
[1]刘涌，黄丁发，刘志勤，贾渊.基于仿射变换和透视投影的摄像机镜头畸变校正方法[j].西南科技大学学报，2010，（03）.
[2]王福斌，刘杰，李迎燕，陈至坤，王静波.基于opencv的挖掘机器人摄像机参数标定[j].辽宁工程技术大学学报（自然科学版），2010，（06）.
[3]葛景国，何德孚，倪纯珍，陈立功，刘义彬.paw视觉传感焊缝跟踪检测系统的设计与实现[j].上海交通大学学报，2003，（10）.
[4]龚昊，吕乃光，娄小平，邓文怡.二维视觉测量中光轴与载物台垂直度调节方法[j].北京机械工业学院学报，2006，（03）.。