第7章工业机器人.ppt

第七章 工业机器人,第一节 概述 第二节 工业机器人的机械系统 第三节 工业机器人控制技术 第四节 机器人的视觉 第五节 机器人的智能,第一节 概述,一、工业机器人的定义 二、工业机器人的组成 三、工业机器人的分类 四、工业机器人的用途与发展趋势,工业机器人的定义,工业机器人是整个制造系统自动化的关键环节之一，也是当前机电结合的高技术产物。 所谓“机器人”（Robot）就是一种自动装置，它能完成通常由人才能完成的工作。,工业机器人的定义,第一代遥控机械手诞生于1948年美国的阿贡实验室，当时用来对放射性材料进行远距离操作。 第一台工业机器人诞生于1956年，是英格尔博格（J.Engelberger）将数字控制技术与机械臂相结合的产物。,工业机器人的定义,机器人发展到21世纪已不局限于机器人本身，而是机器人技术与相关领域的融合与快速发展，形成了包括机构学、控制学、传感器、视觉、遥控技术及智能技术在内的机器人学。 机器人已渗透到工业、建筑、水下勘探、医院、服务行业及家庭中，在工业领域内应用的机器人我们称工业机器人。,工业机器人的定义,美国机器人协会将机器人定义为“机器人是一种能自动控制、可重复编程、多功能多自由度的操作机，用于搬运材料、工件、工具和专用装置”。 这个定义针对工业机器人而言比较理想，对于现代机器人，这个定义还需进一步引深。,工业机器人的组成,工业机器人一般由执行机构、控制系统、驱动系统三部分组成，如图7-1所示。,工业机器人的组成,1执行机构 执行机构是一种具有和人手臂相似的动作功能，可在空间抓放物体或执行其它操作的机械装置，通常包括机座、手臂、手腕和末端执行器。 末端执行器 末端执行器（或称手部）是机器人直接执行工作的装置，可安装夹持器、工具、传感器等。夹持器可分为机械夹紧、真空抽吸、液压夹紧、磁力吸附等。,工业机器人的组成,手腕 手腕是联接手臂与末端执行器的部件，用以调整末端执行器的方位和姿态。 手臂 手臂是支承手腕和末端执行器的部件。它由动力关节和连杆组成，用来改变末端执行器的空间位置。 机座 机座是工业机器人的基础部件，并承受相应的载荷，机座分为固定式和移动式两类,工业机器人的组成,控制系统 控制系统用来控制工业机器人按规定要求动作，可分为开环控制系统和闭环控制系统。大多数工业机器人采用计算机控制，这类控制系统分成决策级、策略级和执行级三级：决策级的功能是识别环境、建立模型、将作业任务分解为基本动作序列；策略级将基本动作变为关节坐标协调变化的规律，分配给各关节的伺服系统；执行级给出各关节伺服系统的具体指令。,工业机器人的组成,驱动系统 驱动系统是按照控制系统发出的控制指令将信号放大，驱动执行机构运动的传动装置。常用的有电气、液压、气动和机械等四种驱动方式。 除此之外，机器人可以配置多种传感器（如位置、力、触觉、视觉等传感器），用以检测其运动位置和工作状态。,工业机器人的分类,1按坐标形式分 直角坐标机器人 直角坐标机器人的末端执行器（或手部）在空间位置的改变是通过三个互相垂直的轴线移动来实现的，即沿X轴的纵向移动、沿Y轴的横向移动及沿Z轴的升降，如图7-2 a所示。这种机器人位置精度最高，控制无耦合，比较简单，避障性好，但结构较庞大，动作范围小，灵活性差。,工业机器人的分类,圆柱坐标机器人 圆柱坐标机器人是通过两个移动和一个转动来实现末端执行器空间位置的改变，其手臂的运动由在垂直立柱的平面伸缩和沿立柱的升降两个直线运动及手臂绕立柱的转动复合而成，如图7-2 b所示。这种机器人位置精度较高，控制简单，避障性好，但结构也较庞大。,工业机器人的分类,极坐标机器人 极坐标机器人手臂的运动由一个直线运动和两个转动组成，即沿手臂方向X的伸缩，绕Y轴的俯仰和绕Z轴的回转，如图7-2 c所示。这种机器人占地面积小，结构紧凑，位置精度尚可，但避障性差，有平衡问题。,工业机器人的分类,关节坐标机器人 关节坐标机器人主要由立柱、大臂和小臂组成，立柱绕Z轴旋转，形成腰关节，立柱和大臂形成肩关节，大臂和小臂形成肘关节，大臂和小臂作俯仰运动，如图7-2d。这种机器人工作范围大，动作灵活，避障性好，但位置精度较低，有平衡问题，控制耦合比较复杂，目前应用越来越多。,工业机器人的分类,按控制方式分 点位控制(Point to Point) 采用点位控制的机器人，其运动为空间点到点之间的直线运动，不涉及两点之间的移动轨迹，只在目标点处控制机器人末端执行器的位置和姿态。这种控制方式简单，适用于上下料、点焊等作业。,工业机器人的分类,连续轨迹控制（Continuous Path） 采用连续轨迹控制的机器人，其运动轨迹可以是空间的任意连续曲线。机器人在空间的整个运动过程都要控制，末端执行器在空间任何位置都可以控制姿态。,工业机器人的分类,按驱动方式分 电力驱动 电力驱动是目前采用最多的一种。早期多采用步进电动机驱动，后来发展了直流伺服电动机，现在交流伺服电动机的应用也得到了迅速发展。这类驱动单元可以直接驱动机构运动，也可以通过谐波减速器装置减速后驱动机构运动，结构简单紧凑。,工业机器人的分类,液压驱动 液压传动的机器人具有很大的抓取能力，可抓取质量达上百公斤的物体，油压可达7Mpa，液压传动平稳，动作灵敏，但对密封性要求较高，不宜在高温或低温现场工作，需配备一套液压系统。 气压驱动 气压传动的机器人结构简单，动作迅速，价格低廉，由于空气可压缩性，导致工作速度稳定性差，气源压力一般为0.7MPa，因此抓取力小，只能抓取质量为几公斤到几十公斤的物体。,工业机器人的分类,按信息输入方式分 人操作机械手 是一种由操作人员直接进行操作的具有几个自由度的机械手。 固定程序机器人 按预先规定的顺序、条件和位置，逐步地重复执行给定的作业任务的机械手。 可变程序机器人 它与固定程序机器人基本相同，但其工作次序等信息易于修改。,工业机器人的分类,程序控制机器人 它的作业任务指令是由计算机程序向机器人提供的，其控制方式与数控机床一样。 示教再现机器人 这类机器人能够按照记忆装置存储的信息来复现由人示教的动作。其示教动作可自动地重复执行。 智能机器人 采用传感器来感知工作环境或工作条件的变化，并借助其自身的决策能力，完成相应的工作任务。,工业机器人的用途与发展趋势,现有工业机器人主要用于机械制造、汽车工业、金属加工、电子工业、塑料成型等行业。 从功能上看，这些应用领域涉及机械加工、搬运、工件及工夹具装卸、焊接、喷漆、装配、检验和抛光修正等。 搬运机器人主要完成物料的传送工作和机床上下料(参见第3章)。,工业机器人的用途与发展趋势,焊接机器人是机器人的主要用途之一，按焊接作业的不同分为点焊和弧焊作业。 传统的点焊机虽然可以减轻人的劳动强度，焊接质量也较好，但夹具和焊枪位置不能随零件的改变而变化。点焊机器人可通过重新编程来调整空间点位，也可通过示教形式获得新的空间点位，来满足不同零件的需要，故特别适宜于小批量多品种的生产环境。,工业机器人的用途与发展趋势,弧焊作业由于其焊缝多为空间曲线，采用连续轨迹控制的机器人可代替部分人工焊接，图7-3是一个典型的焊接机器人。 喷漆机器人能够避免危害工人健康，提高喷涂质量和经济效益，在喷漆作业中应用日趋广泛。由于喷漆机器人具有编程能力，因此它可适应各种喷漆作业。 随着机器人智能程度的提高，装配机器人可以实现对复杂产品的自动装配(参见第6章)。除此之外，机器人在核能、海洋和太空探索、军事、家庭服务等领域应用越来越广泛。,工业机器人的用途与发展趋势,工业机器人是机电一体化的高技术产物，随着材料技术、精密机械技术、传感器技术、微电子及计算机技术、人工智能技术的迅猛发展，机器人技术的发展趋势呈现如下特征： 提高工作速度和运动精度，减少自身重量和占地面积。,工业机器人的用途与发展趋势,加快机器人部件的标准化和模块化，将各种功能（回转、伸缩、俯仰、摆动等）机械模块、控制模块、检测模块组合成结构和用途不同的机器人。 采用新型结构，如微动机构、多关节手臂、类人手指、新型行走机构等，以适应各种作业需要。 研制各种传感检测装置，如视觉、触觉、听觉和测距传感器等，来获取有关工作对象和外部环境的信息，使其具有模式识别的能力。 利用人工智能的推理和决策技术，使机器人具有问题求解、动作规划等功能。,第二节 工业机器人的机械系统,一、末端执行器 二、手腕 三、手臂 四、基座,末端执行器,由于工业机器人是一种通用性较强的自动化作业设备，而末端执行器是直接执行作业任务的装置，因此大多数末端执行器的结构和尺寸是依据其不同作业任务要求来设计的，从而形成了多种多样的结构形式。末端执行器安装在执行机构的手腕或手臂的机械接口上，根据用途可分为机械式夹持器、吸附式末端执行器和专用工具三类。,机械式夹持器,机械式夹持器由手爪、传动机构、驱动装置等组成，如图7-4所示。通过手爪的开、合动作实现对物料的夹持 .（1）手爪 手爪是直接与物料接触的部件，夹持器松开和夹紧物料是通过手爪的张开和闭合来实现的。机械式夹持器的结构形式取决于被夹持物料的形状和特性。,机械式夹持器,传动机构 传动机构是向手爪传递运动和动力，以实现夹紧和松开动作的机构。传动机构按其运动方式分为回转型和移动型，回转型又分为单支点回转型和双支点回转型。 驱动装置 驱动装置是向传动机构提供动力的装置，它一般有液压、气动、机械等驱动方式。,吸附式末端执行器,吸附式末端执行器是靠吸附力抓取物料，它适用于抓取大平面、易碎、微小等类型的物料。图7-5是一种真空吸附式末端执行器，抓取物料时，碟形橡胶吸盘与物料表面接触，橡胶吸盘起到密封和缓冲两个作用，真空泵进行真空抽气，在吸盘内腔形成负压，实现物料的抓取。放料时，吸盘内通入大气，失去真空后，物料放下。铁磁物料也可采用磁吸附式末端执行器。,多指灵巧手,图7-6是一种模仿人手的多指灵巧手，它有多个手指，每个手指有三个回转关节，每一个关节自由度都是独立控制的。这种机器人的多指灵巧手可以完成各种复杂动作（如拧螺钉、弹钢琴等），如果配置触觉、力觉、温度传感器可使其更加完美。,手腕,手腕是联接末端执行器和手臂的部件，它的作用是调整或改变末端执行器方位，因此一般具有三个独立的回转关节组成，图7-7所示。这三个回转关节分别是：绕小臂轴线X的旋转称臂转，相对于小臂的摆动称腕摆1，绕自身轴线的旋转称手转。机器人的手腕结构很复杂，因此设计时要注意下面几个问题。,手腕,可以由手臂完成的动作，尽量不设置手腕； 手腕结构尽可能简化，对不需要三自由度的手腕，可采用两个或一个回转关节； 手腕处的结构要求紧凑，重量轻，手腕的驱动装置多采用分离式；,手臂,手臂是机器人执行机构中的重要部件，它的作用是把物料运送到工作范围内的给定位置上。手臂一般由大臂和小臂组成，能够完成伸缩运动、回转、升降或上下摆动运动，如图7-8所示。机器人手臂是支持末端执行器和手腕的部件，它需承受物料的重量和末端执行器、手腕、手臂自身的重量，其结构形式对机器人影响很大，因此在选取手臂的结构形式时，要考虑机器人的抓取物料重量、运动方式、运动速度、自由度数等。常见的机器人手臂的驱动方式有液压驱动、气压驱动、电力驱动及复合驱动等方式。,基座,机器人基座是机器人的基础部分，其支承作用，可分为固定式和移动式两类。固定式用于以机器人为中心的场合，如图7-1所示。移动式可采用AGV上设置机械手来实现，用于柔性物流系统物料的传送。,第三节 工业机器人控制技术,一、概述 二、机器人的位置、姿态和路径问题 三、机器人的示教再现控制 四、机器人的运动控制 五、机器人的先进控制技术,概述,工业机器人的主要任务就是精确和可重复地将末端执行器从一个方位移到另一个方位，与传统机械系统的控制大致相同。但机器人的负载、惯量、重心都随时间发生变化，不仅要考虑运动学关系还要考虑动力学因素，且它是一个多变耦合的控制系统，这样机器人的控制系统有其特殊性和复杂性。,机器人控制系统的分类,（1）按控制运动的方式不同可分为关节运动控制、直角坐标空间控制和自适应控制； （2）按轨迹控制方式的不同可分为点位控制和连续轨迹控制； （3）按速度控制方式的不同可分为速度控制、加速度控制和力控制 （4）按发展阶段可分为程序控制系统、适应性控制系统和人工智能控制系统。,机器人控制的主要变量,机器人的关节运动控制的变量见图7-9，通过对这些变量的控制，修正机器人的末端执行器的状态，使其能够抓取物料A。对机器人的控制，实质上就是对下面双向方程式的控制。V(t)T(t)C(t)i(t)X(t),机器人控制系统的组成,作业控制器 (决策级) 作业控制器的作用是根据机器人的作业任务，依次发出相应的作业命令。同时，随着作业的进行，对制造系统来的外部信息进行处理。 运动控制器（策略级） 对于连续轨迹控制，运动控制器接受作业控制器来的作业命令，将其转化为各运动关系的动作指令，再送给驱动控制器。在点位控制中，作业控制器的信号直接送给驱动系统。 驱动控制器（执行级） 在机器人的执行机构中，每一个运动关节都有驱动控制器控制。,机器人位置、姿态和路径问题,机器人的位置、方位和姿态的描述方法 机器人的运动描述 机器人的路径规划,描述方法,机器人是一个空间机构，可以采用空间坐标变换原理以及坐标变换的矩阵解析方法来建立描述各构件之间相对位置和姿态的矩阵方程。 位置描述 在描述机器人各构件及物料之间的关系时，首先建立各种坐标系，用位置矢量描述空间某一点的位置。对于直角坐标系A，空间任意点p的位置可用矢量P=xp,yp,zpT来表示。,描述方法,方位描述 为了研究机器人的运动与控制，除了要表示机器人构件上点的位置，还需要表示该构件的方位。确定构件的方位，先建立一个该构件为基础的直角坐标系B，用坐标系B的三各单位主矢量相对于参考坐标系A的方向余弦组成的33矩阵来表示构件B相对于坐标系A的方位，图7-11是表示方位的坐标关系。,描述方法,坐标系 机器人的执行机构可以看成由几个独立运动的杆件以旋转或移动的关节组成的机构，在空间描述各个构件的位置和方位，需要建立下列坐标系：绝对坐标系 绝对坐标系是参照工作现场基面的坐标系，也是机器人所有构件的公共参考坐标系； 机座坐标系 机座坐标系是参照机器人机座的坐标系，也是机器人所有活动构件的公共参考坐标系； 构件坐标系 构件坐标系是参照机器人指定构件的坐标系，也是在每个活动构件上固定的坐标系，随构件运动而运动。,描述方法,位姿描述 机器人构件的位姿是指在该构件的特征点上（重心或几何中心）建立坐标系B，在B坐标系中描述的该构件方位就是位姿。,机器人的运动描述,机器人的执行机构是一系列杆件由关节组合起来的，用矩阵A描述两杆件之间的位姿，而用矩阵T描述某一杆件与机座的位姿。 T6=A1A2A3A4A5A6 上述各方程表示了从机座坐标系到末端执行器的各坐标系之间的变换矩阵与末端执行器位姿的关系，称之为机器人的运动方程。,机器人的路径规划,机器人在工作范围内完成某一任务，末端执行器必须按一定的轨迹运动。 首先给定末端执行器运动轨迹上的若干点，将这些点通过运动学反解映射到关节几何空间中，对关节几何空间中的这些相应点建立路径的数学方程，然后按数学方程对各关节进行插补运算，从而得到运动轨迹，上述整个过程就是机器人的路径规划。,机器人的路径规划,在路径规划时要考虑下面几个问题： （1）建立末端执行器的起始位姿和目标位姿； （2）区分末端执行器的运动方式（点到点运动、连续路径运动、轮廓运动）； （3）判断在机器人所有运动构件的路径上是否有障碍物； （4）根据运动要求，选择插补运算方式。,机器人的示教再现控制,机器人的示教再现控制是指控制系统可以通过示教操纵盒或手把手将动作顺序、运动速度、位置等信息用一定的方法预先教给机器人，由机器人的记忆装置将这些信息自动记录在随机存取存储器（RAM）、磁盘等存储器中，当需要再现时，重放存储器中的信息内容。如需改变作业内容，只需重新示教一次。,示教方式,（1）集中示教方式 集中示教方式就是指同时对位置、速度、操作顺序等进行示教的方式；（2） 分离示教方式 分离示教方式是指分别对位置、速度、操作顺序等进行示教的方式。,编程方式,（1） 手把手示教编程 手把手示教编程是人利用示教手柄引导末端执行器经过运动轨迹所要求的各点，同时由传感器检测出机器人各关节的坐标值，并由控制系统记录、存储下这些数据信息。机器人实际作业时，控制系统重复再现示教过的运动轨迹。如果是点位控制，示教只纪录与存储轨迹端点的位置，轨迹的运动速度则按各轨迹程序段对应的功能数据进行输入。,编程方式,示教盒示教编程 示教盒示教编程与手把手示教编程不同点是人利用示教盒上所具有的各种功能按扭使机器人完成作业任务，末端执行器可重复这些作业任务。示教盒是一个带有微处理器的、可随意移动的小键盘，它具有回零、示教、参数设定等功能。,机器人的运动控制,机器人的运动控制是指机器人的末端执行器从一点到另一点的过程中，对其位置、速度和加速度的控制。由于机器人末端执行器的位姿是由各关节的运动产生的，因此，对其运动控制实际上是通过控制关节运动来实现的。 机器人的关节运动控制分两步进行，第一步是关节运动伺服命令的生成，第二步是关节运动的伺服控制。,关节运动伺服命令的生成,示教生成法 在示教过程中，机器人各关节产生的随时间变化的动作序列或轨迹，这些信息被内部传感器检测出来并由控制系统记录下来，这就生成了关节运动的伺服命令。 轨迹规划生成法 轨迹规划生成法是指根据机器人的末端执行器的位姿、速度和加速度，通过插补计算和运动学逆解等数学方法生成关节运动的伺服命令。,关节运动的伺服控制,工业机器人各关节的移动或转动可采用液压缸或液压马达，图7-12是一种液压缸伺服控制系统，其它类型伺服控制系统可参阅有关控制技术的资料。,机器人的先进控制技术,自适应控制 智能控制,自适应控制,自适应控制是指机器人依据周围环境所获得的信息来修正对自身的控制，这种控制器配有触觉、力觉、接近觉、听觉和视觉等传感器，能够在不完全确定或局部变化的环境中，保持与环境的自动适应，并以各种搜索与自动导引方式，执行不同的循环作业 。,自适应控制,根据设计技术的不同，自适应控制一般分为模型参考自适应控制、自校正自适应控制和线性摄动自适应控制三种，其中模型参考自适应控制（MRAC）应用最广泛，且容易实现。 模型参考自适应控制的基础是选择合适的参考模型和对实际系统的驱动器调整反馈增益的自适应算法，而自适应算法由参考模型输出与实际系统输出之间的误差驱动。图7-13给出了模型参考自适应控制的一般结构。,智能控制,智能控制是无需人的干预就能够独立地驱动智能机器人实现其目标的自动控制，图7-14给出了智能控制的一般结构，它具有下列特点： （1）智能控制是一种以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程，也含有复杂性、不完全性、不确定性，以及不存在已知算法的非数字过程，并以知识进行推理，以启发来引导求解过程。,智能控制,智能控制的核心是高层控制即作业级控制。作业级控制的任务是对实际环境或过程进行决策和规划，实现广义问题求解。这就需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示及自动推理和决策等相关技术。 智能控制是一门边缘交叉学科，也是一个新兴的研究领域。智能控制无论在理论上或实践上都还很不成熟、很不完善，需要进一步探索与开发。,第四节 机器人的视觉,一、概述 二、图像输入 三、图像预处理 四、图像存储,概述,机器人对周围物体的识别，对周围环境的理解，以及对给定环境条件的合理决策是智能机器人完成各种复杂作业的基本条件。人类感知客观世界有70%的信息是由视觉获取的，采用机器人视觉系统获取周围环境的信息是其感知外界信息的最重要手段。 机器人视觉系统需要处理三维图像，它不仅要了解物体的大小、形状，还要知道物体间的关系，这与文字、符号或图像等二维信息的识别由许多不同之处。,概述,首先是环境的照明条件，采用合适的光源和照明方式，可以使物体所形成的图像最为清晰，复杂程度最低，物体的图像信息得到增强，不至于产生不必要的阴影、低反差、镜面反射等问题； 第二，要求获取物体的距离信息和明暗信息，甚至需要色彩信息，这样就需配置各类传感器以满足要求； 第三，随着视觉系统实时性和分辨率的提高，计算机图像处理能力要大大增强。,概述,图像输入 图像输入是指通过光学系统将被测物体转变为二维或三维图像，再经光电变换成电信号，扫描采样将图像分解成许多像素，最后把表示各像素的信息数据通过计算机进行图像处理。 图像预处理 图像处理是在研究图像时，对获得的图像信息进行预处理，以提高图像的识别能力。图像预处理是指原始图像中的噪声、畸变的去除与修正。,概述,图像存储 图像存储把表示图像的各个像素信息送到计算机存储器中存储，以备后期使用 。图像输出 图像输出是指把物体的图像通过计算机显示终端、打印机、绘图机等设备呈现出来。,图像输入,图像输入主要由视觉传感器和A/D转换器组成。视觉传感器将物体的光信号转换成电信号，如光导管摄像机、固态摄像机。固态摄像机因体积小、重量轻、余辉小，在机器人视觉系统得到了广泛的应用。 固态CCD（Charge Coupled Devices）摄像机利用了电荷耦合原理，如图7-16所示，光线经透镜后照射到硅片上，光子被硅晶体吸收，产生电子空穴对（光电子），光电子的多少取决于该处光照的强弱，即电荷的数量正比于光强。扫描线路将每一点处的电荷拾取，经放大得到正比于光强的电压信号，这些电压信号构成一幅图像。,图像输入,图7-17是行扫描的CCD阵列硬件原理图，它由CCD阵列、转换门电路、移位寄存器、输出门、放大器等组成。CCD阵列两端的转换门电路分别将奇偶数单元的内容送至各自的移位寄存器中，输出门负责将两个移位寄存器的内容按时序关系组合在一起送至放大器，经放大后得到与CCD阵列各单元内容成正比的电压信号。,图像预处理,机器人视觉系统面向的是三维景物，由于环境和视觉系统的原因，所获取的图像信号存在各种各样的随机噪声和畸变。为了提高机器人的视觉功能，增强机器人的识别能力，以便做出正确的作业规划，需要对原始图像进行抑制无用信号、突出有用信号等预处理。,图像信号的采样与量化,机器人视觉系统将三维影像转换成二维平面图像，可以用函数f（x,y）来表示，x,y为图像平面上任意点的坐标，f（x,y）为该点处的亮度值，它是一个连续函数，如图7-18a所示。为了实现计算机对平面连续函数的处理，需进行离散化，这个过程为采样。一个模拟信号经采样和保持后，变成为一种不连续的台阶状信号，如图7-18 b所示。平面图像采样后的离散点数量就是图像的分辨率，一般为256256或更高10241024。,图像信号的采样与量化,量化就是把离散的台阶状信号进行数字化处理，即将图像的亮度用二进制数字分成不同等级，如图7-19所示，量化的等级数越多，图像质量越高。,图像信号的均衡化处理,图像信号在采样、量化、传输等过程中，通常有一些干扰信号，这些干扰信号是随机信号，采用领域平均、中值滤波、图像平均等方法去除干扰信号。 领域平均法 对于一幅图像信号，把某一像素点的亮度取值为该点给定领域内的平均亮度。该方法随着领域区间的扩大，图像会变的模糊不清。,图像信号的均衡化处理,中值滤波法 为了避免领域平均法的缺点，用领域内像素点亮度的中值作为预处理后的亮度值。 图像平均法 由于干扰信号是随机的，可以把多幅图像信号叠加求均值来去除随机干扰信号。,图像的锐化,图像在均衡化处理后，轮廓边缘变的不清晰。为了加强图像的轮廓边缘和细节，对图像要进行锐化处理。图像轮廓边缘的产生是由于图像亮度急剧变化造成的，用一阶微分法可以得到轮廓边缘线，对边缘线两侧的亮度之差进行增强，就是锐化处理。,图像存储,计算机一般采用图像数据表格或图像编码形式来存储一幅图像，图像数据表格形式直观、调用速度快，但内存占用量大，而图像编码形式则与其相反。,图像数据表格形式,图7-20是一幅像素为100100的图像数据表格，表格中的每一个数值Li代表该点像素的亮度值，计算机内存以串行形式存储这10000个数。一幅图像常采用逐行扫描来采集，当第一行扫描完毕，100个亮度值依次存入第1100号地址中，第二行从101号地址开始，直到一幅图像存储完成。,图像编码形式,用图像数据表格来存储一幅图像需大量内存,在计算机处理过程中,可以采用某种编码方法来压缩图像数据。图7-21是一种BCD链式图像编码形式，图7-21a用BCD码来表示8个方向，把图像轮廓分割成许多小线段，每一小段轮廓线可以用一个由方向的直线段近似表示，而每一个这样的直线段对应一个BCD码，一组链式BCD码就可以表示一个完整的图像轮廓线。,第五节 机器人的智能,一、基本概念 二、人工智能在机器人学中的运用 三、智能机器人,基本概念,人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究用计算机系统来代替人类智能的一门学科，是目前最活跃、应用前景最广泛的一门综合性学科。 人类智能是指应用自身的知识和经验解决问题的能力，它主要包含知觉、记忆、想象、辨别、判断、推理、学习和灵感等，人工智能就是等效地模拟这些智能活动。 人工智能学科从研究的领域来区分，它主要由三方面的内容，人工智能、知识工程和专家系统。,基本概念,人工智能 人工智能是研究计算机模拟人类智能活动的原理、基础理论和方法的，它包括知识表示、搜索技术、推理技术、机器学习及人工智能语言等方面的内容。,基本概念,知识工程 知识工程（Knowledge Engineering，简称KE）是运用人工智能的原理和方法对于那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。,基本概念,专家系统 专家系统（Expert System，简称ES）是人工智能与知识工程的具体应用，它是指在某些特定领域内，能以人类专家的水平去解决该领域的问题，甚至在某些方面超过人类专家的计算机系统，图7-22是专家系统的理想结构。由于每个具体专家系统所要解决的问题不同，系统结构也不尽相同，一般只有其中部分模块。,基本概