第6章 机器人的关键技术
机器人第六章-静力学与动力学
1 1
8
对 x求导得速度分量：
x2 d1cos(1)1 d2 cos(12)(1 2) y2 d1sin(1)1 d2 sin(1 2)(1 2)
v22 x22 y22 d1212 d22(12 212 22) 2d1d2 cos(2)(12 12)
动能：
K2
势能：
1 2
m2d1212
它们就是在忽略摩擦之后，驱动器为使操作机保持静力平衡
所应提供的关节力或关节力矩，记作
r
i
uur ki uFuiur Nhomakorabeari，其大小为
ki M i
3
当忽略杆件自重时
ur Gi
，上式可简记为 ：
ur i Fi uur i Mi
r r
i
ur i R i 1
ur i Ri1
0 ur i R i 1
6
6.3 二杆机器人的拉格朗日方程 6.3.1 刚体系统拉格朗日方程
应用质点系的拉格朗日方程来处理杆系的问题。
定义：L=K-P L—Lagrange函数；K—系统动能之和；P—系统势能之和。
❖ 系统的动能和势能可在任何形式的坐标系（极坐标系、 圆柱坐标系等）中表示 ，不是一定在直角坐标系中。
动力学方程为：
二、机器人动力学研究的问题可分为两类： 1、给定机器人的驱动力（矩），用动力学方程求解机器
人（关节）的运动参数或动力学效应（即已知 , 求 , 和 ，称为动力学正问题）。
2、给定机器人的运动要求，求应加于机器人上的驱动力
（矩）（即已知 ,和，求 , 称为动力学逆问题 ）。 5
三、动力学研究方法：
ur i1 F i1 uur i M i1
4
机器人学导论第六章
期望求出期望的关节力矩矢量τ。这个运动 学公式对操作臂控制问题（第10章）很有 用。第二个问题是计算施加在一组关节力 矩的情况下关节如何运动。也就是已知一 个关节矢量τ，计算出操作臂运动的
， 和 。这对操作臂的仿真很有用。
6.2 刚体的加速度
在任一瞬时对刚体的线速度和加速度进行 求导，可分别得到线加速度和量矩阵， V θ,θ是n×1
的离心力和哥氏力矢量， Gθ 是重力矢量。上式
之所以成为状态空间方程，是因为式中 V θ,θ取
决于位置和速度。M θ和 Gθ 中的元素都是关于
操作臂所有关节位置θ的复杂函数，而 V θ,θ中 的
元素都是关于 和的 复杂函数。
可以看出惯性张量是坐标系位姿的函数。众所 周知的平行移轴定理就是在参考坐标系平移是 惯性张量如何变化的计算方法。平行移轴定理 描述了一个以刚体质心为原点的坐标系平移到 另一个坐标系是惯性张量的变换关系。
假设{C}是以刚体质心为原点的坐标系，{A}为任 意平移后的坐标系，则平行移轴定理可表示为
式中 PC xc yczc T 表示刚体质心在坐标系{A}中的位
机器人学导论
第6章 操作臂动力学
第六章 操作臂动力学
6.1概述 到目前为止，我们只研究了操作臂的运动
学。我们已研究了静态位置、静态力和速 度；但是从未考虑引起运动所需的力。在 本章中，将考虑操作臂的运动学方程—— 由驱动器施加的力矩或施加在操作臂上的 外力是操作臂运动。
与 第一操个作臂问动题力，学已有知关一的个两轨个迹问点题 有，待和解决。
计算速度和加速度的向外迭代法
为了计算作用在连杆上的惯性力，需要计算操作 臂每个连杆在某一时刻的角速度、线加速度和角 加速度。首先对连杆1进行计算，由第五章知识
机器人学-第6章_机器人动力学
H 2 L2
0
0
CI
M 12
0 0
W2 H2 0
0
L2 W 2
Z
结果是对角矩阵，此时坐标系{C}的坐标轴是刚体的
惯性主轴。
L X
H Y
W
6
刚体的牛顿-欧拉方程
在动力学分析过程中，把刚体的运动分解为质心的平移运动和绕质心的转动 。一般将连体坐标系的原点固定在刚体的质心，这样坐标原点的运动描述刚 体的平移运动，坐标系的转动描述刚体绕质心的旋转运动。
m2 L1LC 2 s2
K
1
1 2
q&T
M
1
q&
0
m2
L1LC 0
2
s2
&&12
m2
L1LC
2
s2
&12 &1&2
M&q& 2mm22LL11LLCC22ss22&&22
m2
L1LC 0
2
s2&2
&&12
m2
L1LC
2
s2&2 12
1 0
&&12
m2L1LC2s2 2&1&2 &22 m2 L1LC 2 s2&1&2
&1
其中
M11 IC1 IC2 m1L2C1 m2 L12 L2C2 2L1LC2c2
&2
M11 M 21
M M
12 22
&&12
M 21 M12 IC2 m2 (L2C2 L1LC2c2 ) M 22 IC2 mL2C2
[工业机器人技术][郝巧梅,刘怀 (6)[36页]
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工业机器人技术
6.2.3 工业机器人弧焊工作站的工作过程
Robotics
11/3/2020
图 6-8 工业机器人弧焊送丝机 1-加压螺母 2-加压轮 3-送丝轮 4-送丝电动机 5-驱动轮 6-绝缘 衬垫
工业机器人技术
5. 焊接变位机
焊接变位机承载工件及 焊接所需工装，如图6-9所 示，主要作用是在焊接过程 中实现将工件进行翻转变位， 以便获得最佳的焊接位置， 可缩短辅助时间，提高劳动 生产率，改善焊接质量，是 机器人焊接作业不可缺少的 周边设备。
Robotics
组成：华数HSR-JR608机器人本体（如图6-4所示）、控制柜（如 图6-5所示）以及示教器。
图 6-4 华数 HSR-JR608 机器人本体及焊枪 1-焊枪 2-机器人本体
11/3/2020
图 6-5 弧焊机器人控制柜
工业机器人技术
2. 弧焊焊接电源
弧焊焊接电源是为电 弧焊提供电源的设备，焊 接电源NBM-500R如图6-6 所示。机器人控制柜通过 焊接指令电缆向焊接电源 发出控制指令，如焊接参 数（焊接电压、焊接电 流）、起弧、息弧等。
11/3/2020
Robotics
图 6-6 NBM-500R 焊接 电源
工业机器人技术
Robotics
3. 焊枪
作用： 焊枪将焊接电源的大电流产生的热量聚集在焊枪的终端来熔化焊丝，熔 化的焊丝渗透到需焊接的部位，冷却后，被焊接的物体牢固地连接成一体。
类型：电缆外置式和电缆内藏
a)电缆外置式机器人气保焊枪
（7） 为焊接柔性生产线提供技术基础。
工业机器人技术
6.2.1 工业机器人弧焊工作站的工作任务 工作任务：低压电气柜柜体的焊接生产
机器人学及其智能控制第6章 机器人的动力学
（式 6.10）
下面再用牛顿力学求解，对系统进行受力分析后，很容易就可以得到系统的受力方程为：
F ma
（式 6.11）
其中：
F kx ma
（式 6.12）
整理之后可以得到：
F ma kx
（式 6.13）
很容易得出这样一个结论，对于一个简单系统，用牛顿力学求解更容易，下面我们求解 一个稍微复杂一点的系统。
m2l
cos
m2l
2
sin
L kx x
F (m1 m2 )x m2l cos m2l 2 sin kx
（式 6.20）
（式 6.21） （式 6.22） （式 6.23）
对于旋转运动： 得到：
L
m2l 2
m2lx cos
d dt
L
m2l 2
m2lx
cos
m2lx
sin
L
m2gl sin
（式 6.29）
为方便分析，将其写成矩阵的形式：
F T
m1 m2l
m2
cos
m2l cos
m2l 2
x
0 0
m2l
sin 0
x2
2
kx m2
gl
sin
（式 6.30）
由此可以看出，对于求解复杂系统的运动方程，采用拉格朗日力学进行求解更加方便。
动力学仿真
为了对操作臂的运动进行仿真，必须采用前面建立的动力学模型，由封闭形式的动力学 方程（6.66），可通过仿真求出动力学方程中的加速度
q(t t) q(t) q(t)t 1 q(t)t 2 2
式中，每次迭代要用式（6.67）计算一次 q 。这样，通过输入已知的力矩函数，用数值积分
机器人学第六章(机器人运动学及动力学)
第六章 机器人运动学及动力学6.1 引论到现在为止我们对操作机的研究集中在仅考虑动力学上。
我们研究了静力位置、静力和速度，但我们从未考虑过产生运动所需的力。
本章中我们考虑操作机的运动方程式——由于促动器所施加的扭矩或作用在机械手上的外力所产生的操作机的运动之情况。
机构动力学是一个已经写出很多专著的领域。
的确，人们可以花费以年计的时间来研究这个领域。
显然，我们不可能包括它所应有的完整的内容。
但是，某种动力学问题的方程式似乎特别适合于操作机的应用。
特别是，那种能利用操作机的串联链性质的方法是我们研究的天然候选者。
有两个与操作机动力学有关的问题我们打算去解决。
向前的动力学问题是计算在施加一组关节扭矩时机构将怎样运动。
也就是，已知扭矩矢量τ，计算产生的操作机的运动Θ、Θ和Θ。
这个对操作机仿真有用，在逆运动学问题中，我们已知轨迹点Θ、Θ和Θ，我们欲求出所需要的关节扭矩矢量τ。
这种形式的动力学对操作机的控制问题有用。
6.2 刚体的加速度现在我们把对刚体运动的分析推广到加速度的情况。
在任一瞬时，线速度矢量和角速度矢量的导数分别称为线加速度和角加速度。
即BB Q Q BBQ Q 0V ()V ()d V V lim dt t t t t t∆→+∆-==∆ （6-1）和AA Q Q AAQ Q 0()()d lim dt t t t t t∆→Ω+∆-ΩΩ=Ω=∆ （6-2）正如速度的情况一样，当求导的参坐标架被理解为某个宇宙标架{}U 时我们将用下面的记号U A AORG V V = （6-3）和U A A ω=Ω （6-4）6.2.1 线加速度我们从描述当原点重合时从坐标架{}A 看到的矢量BQ 的速度AA B A A Q B Q B B V V BR R Q =+Ω⨯ （6-5）这个方程的左手边描述AQ 如何随时间而变化。
所以，因为原点是重合的，我们可以重写（6-5）为A AB A A B B Q B B d ()V dtB B R Q R R Q =+Ω⨯ （6-6） 这种形式的方程式当推导对应的加速度方程时特别有用。
《机器人技术与应用》第6章 机器人编程语言
机械系统——执行机构 基 座 （固定或移动） 电驱动装置
驱动系统 气压驱动装置 液压驱动装置
控制系统
关节伺服控制器
感知系统
外部传感器
内部传感器
手部
2
腕部
臂部
腰部
处理器
机电工程学院
6.0 机器人语言概述 当前实用的工业机器人编程方法 ——直接示教和离线编程 直接示教的特点
它是目前大多数工业机器人的编程方式，用于示
14
机电工程学院
6.1 机器人编程要求与语言类型 2. 机器人编程语言的类型
（2）对象级编程语言
以描述操作物体之间的关系为中心的语言，即它是描述操作 物体间关系使机器人动作的语言，解决了动作级语言的不足，这 类语言有AML、AutoPass等。
对象级语言具有以下特点： 1)运动控制：具有与动作级语言类似的功能。 2)处理传感器信息：可以接受比开关信号复杂的传感器信号，并 可利用传感器信号进行控制、监督以及修改和更新环境模型。 3)通信和数字运算：能方便地和计算机的数据文件进行通信，数 字计算功能强，可以进行浮点计算。 4)具有很好的扩展性：用户可以根据实际需要，扩展语言的功能， 如增加指令等。
机器人技术与应用 第6章 机器人编程语言
机电工程学院
/
1
机电工程学院
6.0 机器人语言概述
机器人的主要特点之一是其通用性，使机器人具有可编程能力 是实现这一特点的重要手段。 机器人语言是使用符号来描述机器人动作的方法，是机器人运 动与控制的结合点，是实现人机通信的主要方法，是研究机器 人系统的最困难、最关键问题之一。 机器人编程系统的核心问题：操作运动控制问题。
每一个命令(指令)对应于一个动作。例如，可以定义机器人
《智能制造导论》教学指导PPT_第六章
6.2 智能工厂
随着物联网、大数据、移动应用等一系列前沿信息技术的发展，全球范围内的 新一轮工业革命开始提上日程，工业转型进入实质阶段。而在中国，《中国制 造2025》战略的出台，表明国家开始积极行动起来，发力把握新一轮工业发展 机遇、实现工业智能化转型。智能工厂作为工业智能化发展的重要实践形式， 已经引发行业的广泛关注。
6.1.1 中国机器人产业现状
我国机器人市场的繁荣，并不能掩饰产业发展的短板。如今，国产机器人核心部件中的高 档变速器、伺服器等几乎全部依赖进口，国产核心零部件要进入主流机器人生产线还有很 长一段路要走。机器人产业正在进入2.0时代，对于中国机器人厂商来说，机遇与挑战并 存，应从以下几方面入手，提升企业核心竞争力： (1) 加强研发能力。在机器人2.0时代，企业要走到产业价值链条的顶端，获取最丰厚的市 场回报，就要抓住技术革新的机遇。国内厂商不能再像传统制造业那样，仅仅匍匐在产业 链的最底层做加工、做组装，而是要以市场需求为导向，成为创新主体，既要有挑战高精 尖技术的勇气，又要充分尊重市场规律，才能抓住核心技术，突出自身优势，实现差异化 发展，从而走出一条属于中国机器人产业的突破创新之路。 (2) 加强机器人领域的人才培养。机器人的关键技术需要人才来研发，机器人的实际使用 需要人才来操作。机器人技术难度高、风险大，国内外经验都表明，要实现机器人技术跨 越，推进产业发展，必须依托国内有基础、有实力的核心研发队伍，建立多层次的产学研 用紧密结合的机器人技术创新体系。而能否培养出适应机器人时代的大量高级技术人才， 则日益成为制约制造业竞争力提升的重要因素。 (3) 发展机器人产业集群。机器人产业的发展需要成规模的机器人企业，这里的规模不仅 仅指产业规模，更指企业的综合实力。这需要政府加大对机器人产业的资金支持力度和政 策扶持，大力发展机器人产业园或产业基地，引导机器人产业发展，从而形成较完善的工 业机器人产业体系，增强机器人的高端市场竞争力。
《移动机器人》课件-第6章 移动机器人定位
传感器动态性能还需提高，地图 存在累积误差
12
6.2 同时定位与建图
SLAM问题可以描述为： 移动机器人从一个未知的位置出发，在不断运动过程中根据自身位姿估计和传感 器对环境的感知构建增量式地图，同时利用该地图更新自己的定位。 定位与增量式建图融为一体，而不是独立的两个阶段。
13 移动机器人
6.2 同时定位与建图
移动机器人
三维正态分布曲线
6.3.2 NDT算法
6.3.2 NDT算法
移动机器人
6.3.2 NDT算法
移动机器人
6.3.2 NDT算法
相对于ICP需要剔除不合适的点对（点对距离过大、包含边界点的点对）的 缺点，NDT算法不需要消耗大量的代价计算最近邻搜索匹配点，并且概率密度函 数在两幅图像采集之间的时间可以离线计算出来；
Cartographer的核心内容是融合多传感器数据的局部子图创建以及闭环检测 中的扫描匹配。该方案的不足是没有对闭环检测结果进行验证，在几何对称的环 境中，容易引起错误的闭环。
移动机器人
6.3 基于激光雷达的定位方法
激光雷达点云数据是由一系列空间中的点组成的，属于稀疏点云。 点云处理的关键在于点云的配准，是通过点云构建完整场景的基础。 目前常用的配准方法有ICP算法和 NDT算法。 典型的基于激光雷达的定位方法主要有：Gmapping、Hector SLAM和
6.1 定位
（2）绝对定位 原理：确定移动机器人在全局参考框架下的位姿信息。 特点：不依赖于时间和初始位姿，没有累积误差问题，具有精度高、可靠性
强等特点。 采用导航信标、主动或被动标识、地图匹配、全球定位系统、超声波、激光、
卫星、WiFi、射频标签、蓝牙、超宽带、计算机视觉等定位方法，属于绝对定位 范围。
智能机器人技术操作指南
智能技术操作指南第1章智能概述 (4)1.1 发展简史 (4)1.1.1 传统工业 (4)1.1.2 传感器与结合 (4)1.1.3 智能 (4)1.2 智能技术特点 (4)1.2.1 自主性 (4)1.2.2 学习能力 (4)1.2.3 感知能力 (5)1.2.4 适应性 (5)1.2.5 交互性 (5)1.3 智能的应用领域 (5)1.3.1 工业生产 (5)1.3.2 医疗保健 (5)1.3.3 服务业 (5)1.3.4 灾难救援 (5)1.3.5 军事应用 (5)1.3.6 教育与科研 (5)第2章硬件系统 (5)2.1 结构设计 (5)2.1.1 结构设计原则 (5)2.1.2 结构组成 (5)2.1.3 结构材料 (6)2.2 驱动系统 (6)2.2.1 驱动方式 (6)2.2.2 电机选型 (6)2.2.3 驱动器配置 (6)2.3 传感器与执行器 (6)2.3.1 传感器 (6)2.3.2 执行器 (6)2.3.3 传感器与执行器的集成 (6)第3章控制系统与编程 (6)3.1 控制系统概述 (6)3.1.1 控制系统基本原理 (7)3.1.2 控制系统结构 (7)3.1.3 智能控制应用 (7)3.2 编程语言及环境 (7)3.2.1 编程语言 (7)3.2.2 编程环境 (7)3.3 编程实例 (8)3.3.1 任务描述 (8)3.3.2 编程实现 (8)3.3.3 代码示例（以Python语言为例） (8)第4章人工智能基础 (9)4.1 机器学习 (9)4.1.1 监督学习 (9)4.1.2 无监督学习 (9)4.1.3 强化学习 (9)4.2 深度学习 (9)4.2.1 神经网络 (9)4.2.2 卷积神经网络 (9)4.2.3 循环神经网络 (9)4.3 自然语言处理 (9)4.3.1 词向量 (10)4.3.2 语法分析 (10)4.3.3 机器翻译 (10)4.3.4 问答系统 (10)第5章机器视觉 (10)5.1 视觉传感器 (10)5.1.1 视觉传感器概述 (10)5.1.2 摄像头选型与安装 (10)5.1.3 图像传感器技术 (10)5.2 图像处理与识别 (10)5.2.1 图像预处理 (10)5.2.2 特征提取与匹配 (10)5.2.3 目标识别与分类 (11)5.3 视觉导航与定位 (11)5.3.1 视觉导航原理 (11)5.3.2 视觉定位技术 (11)5.3.3 视觉导航与定位在智能中的应用 (11)第6章语音交互 (11)6.1 语音识别技术 (11)6.1.1 基本原理 (11)6.1.2 关键技术 (11)6.1.3 技术发展 (11)6.2 语音合成技术 (12)6.2.1 基本原理 (12)6.2.2 关键技术 (12)6.2.3 技术发展 (12)6.3 语音交互应用场景 (12)6.3.1 客户服务 (12)6.3.2 智能家居 (12)6.3.3 辅助驾驶 (12)6.3.4 医疗健康 (12)6.3.5 教育培训 (12)第7章路径规划与导航 (12)7.1 路径规划算法 (12)7.1.1 图搜索算法 (12)7.1.2 A算法 (13)7.1.3 RRT算法 (13)7.2 导航策略与实现 (13)7.2.1 全局导航策略 (13)7.2.2 局部导航策略 (13)7.2.3 导航系统实现 (13)7.3 避障与碰撞检测 (13)7.3.1 避障策略 (13)7.3.2 碰撞检测方法 (14)7.3.3 避障与碰撞检测实现 (14)第8章运动控制 (14)8.1 运动学建模 (14)8.1.1 运动学模型概述 (14)8.1.2 笛卡尔坐标系与关节坐标系 (14)8.1.3 运动学建模方法 (14)8.2 动力学建模 (14)8.2.1 动力学模型概述 (14)8.2.2 拉格朗日方程 (15)8.2.3 动力学建模方法 (15)8.3 运动控制策略 (15)8.3.1 运动控制策略概述 (15)8.3.2 位置控制 (15)8.3.3 速度控制 (15)8.3.4 力矩控制 (15)8.3.5 运动轨迹规划 (15)8.3.6 运动控制算法实现 (15)第9章协作与群体行为 (15)9.1 协作概述 (15)9.1.1 基本概念 (15)9.1.2 关键技术 (16)9.1.3 研究现状 (16)9.2 群体行为控制 (16)9.2.1 通信机制 (16)9.2.2 协同控制策略 (16)9.3 协作应用案例 (17)9.3.1 工业生产领域 (17)9.3.2 医疗辅助领域 (17)9.3.3 服务行业 (17)9.3.4 灾难救援领域 (17)第10章安全与伦理 (17)10.1 安全规范 (17)10.1.1 基本安全要求 (17)10.1.2 安全标准与认证 (17)10.1.3 安全风险评估 (17)10.2 安全防护技术 (18)10.2.1 硬件安全防护 (18)10.2.2 软件安全防护 (18)10.2.3 网络安全防护 (18)10.3 伦理与法律规范 (18)10.3.1 伦理原则 (18)10.3.2 法律规范 (18)10.3.3 隐私保护 (18)10.3.4 人机协作与责任划分 (18)第1章智能概述1.1 发展简史自20世纪以来，技术的发展经历了多个阶段。
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（1）语音交互 （2）手势（动作）识别 （3）生物识别 手机刷脸和语音登录，声纹识别认证（微信/银行账户登 录），指纹识别认证（指纹解锁，指纹支付），虹膜识别认证（门禁），人 脸识别认证（支付宝，苹果face ID）等。 （4）AR和VR （5）BCI（脑机接口）
自然语言处理技术在生产生活中应用广 泛，例如机器翻译、手写体和印刷体字 符识别、语音识别后实现文字转换、信 息检索、抽取与过滤、文本分类与聚 类、舆情分析和观点挖掘等。它们分别 应用了自然语言处理当中的语法分析、 语义分析、篇章理解等技术，是人工智 能界最前沿的研究领域。语音识别的过 程见右图。
机器视觉其实就是用机器代替人眼进行测量和判断。计算机视觉是利用计算机和其辅助设备 来模拟人眼的视觉功能，实现对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。机器视觉和计算 机视觉不仅是两个不同的概念，而且侧重点也不同。机器视觉侧重工程的应用，强调实时 性、高精度和高速度；而计算机视觉侧重理论算法的研究，强调理论，由于理论的研究发展 速度往往快于实践应用，也就是说计算机视觉的发展速度要远远超过了其时间生产的应用速 度，因此计算机视觉的很多技术目前还难以应用到机器视觉上。但是
自主移动机器人导航过程需要回答三个问题：“我在 哪里？”“我要去哪儿？”和“我怎样到达那里？”。 定位就是要回答第一个问题，确切的，移动机器人定 位就是确定机器人在其运动环境中的世界坐标系的坐 标。
列
点 零维
二维区域
线 一维
原点
行
机器视觉检测系统采用CCD照相机 将被检测的目标转换成图像信号， 传送给专用的图像处理系统，根据 像素分布和亮度、颜色等信息，转 变成数字化信号，图像处理系统对 这些信号进行各种运算来抽取目标 的特征，如面积、数量、位置、长 度，再根据预设的允许度和其他条 件输出结果，包括尺寸、角度、个 数、合格/不合格、有/无等，实现 自动识别功能。
认知、情感与意志是人类三种基本意识形式，是人类一种特殊 的意识形式，只要揭开了情感的哲学本质，了解情感的核心内容， 就能够建立情感的数学模型，就能够对情感进行科学分析和精确计 算。建立情感模型的最终目的是制造能够通过符合人类习惯的方式 与人类交流的机器人。近年来，人们已广泛接受，情感在人类的感 知、注意力、记忆、决策、社会交流等诸多方面起着重大作用。
机器人视觉伺服系统 由 工 控 机 、 PMAC 运 动控制卡、松下交流 伺 服 系 统 、 DSP 图 像 处理系统和机器人组 成。
programmable multi-axles controller——可编程多轴运动控 制器
智能机器人之所以能够根据实际工作环境，自行判断所要执行的功能并对外 界做出反应性动作，最重要因素之一是感知环境。机器人感知环境通常依赖 于各种接触型以及非接触型传感器，机器视觉就是基于仿生的角度发展而 来，比如模拟眼睛是通过视觉传感器进行图像采集，并在获取之后由图像处 理系统进行图像处理和识别。此外，具有机器视觉的机器人能够及时感知外 部环境的变化，并且方便智能机器人的控制系统做出相应调整，提高了机器 人的灵活性和对外部环境变化的适应力。
图中，描述了计算机视觉的工作流程，自然界的 事物以三维图像、红外画面等形式被摄像机和传 感器提取，送入计算机，计算机根据机器学习等 人工智能算法，对图像进行环境理解和3D交互理 解，构建出虚拟的3D世界模型，再经过渲染、合 成与真实的事物相似或其他我们希望得到的画面 和视频。
比如，影视剧的后期制作就是与实际拍摄的视频完全不同，形成了一个虚拟的视频文件。
归因
满意 自责
感激 愤怒
健康/归因 混合特征
机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检 测的目标转换成图像信号，传送给专用的 图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜 色等信息，转变成数字化信号，图像处理 系统对这些信号进行各种运算来抽取目标 的特征，如面积、数量、位置、长度，再 根据预设的允许度和其他条件输出结果， 包括尺寸、角度、个数、合格/不合格、 有/无等，实现自动识别功能。
情绪反应
对象的态度 喜欢ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ不喜欢
事件的结果 高兴/不高兴
表现在
智能体的动作 满意/不满意
表现在
爱、恨 吸引
他人的结果
对他人满意 对他人不满意 开心、满意 生气、怨恨
他人的运气
自身的结果
他人代理 自身代理
相关前景
希望/担心
证实 未证实
满意 恐惧
解脱 失望
基于期望
不相关前景
喜悦/忧伤 健康
钦佩 责备
骄傲 害羞
从图可以看出，机器视觉和计算机视觉并没有很清 晰的界限，而是紧密的联系在一起，它们有着相同 的理论，只是在实际应用中有所不同，计算机视觉 与机器视觉都是要从图像或图像序列中获取对世界 的描述，因此，对基本层的图像获取、图像处理， 中层的图像分割、图像分析和高层的图像理解这些 理论知识的掌握对两者来说都是“万变不离其 宗”。