机器人智能感知基础 习题及解答

习题解答习题1传感器的定义和特点？答：传感器是能够感受规定的被测量（包括物理量、化学量、生物量等）并按照一定规律转换成可用输出信号的器件或装置。传感器正处于传统型向新型传感器转型的发展阶段。新型传感器的特点是微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化。常见的机器人外用传感器都有哪几类？答：外部传感器用来感知机器人所处的工作环境或工作状况信息，可分为环境传感器和末端执行器传感器两种类型。前者用于识别物体、检测物体与机器人的距离等信息；后者安装在末端执行器上，检测处理精巧作业的感觉信息。常见的外部传感器有力传感器、触觉传感器、视觉传感器等。怎样对传感器进行动态标定？答：对传感器进行动态标定，需要输入标准输入信号，常用的标准输入信号有周期信号和瞬变信号两类。其中，周期信号常用正弦信号，瞬变信号常用阶跃信号。将标准信号输入传感器后可测量得出相应的输出信号，经分析计算、数据处理即可确定被标定传感器的动态特性指标。智能传感器有哪几种结构形式？各有哪些特点？答：智能传感器主要有以下三种结构：分立模块式：分立模块式智能传感器是把传统的传感器同其配套的信号调理电路、微处理器、输出接口与显示电路等相互独立的模块组装在同一壳体内构成的。这是一种比较经济、快捷的构建智能传感器的方式，这种方式集成度不高，使得智能传感器的体积较大，但在目前的技术水平下仍不失为一种实用的结构形式。集成式：集成式智能传感器是采用微机械加工技术和大规模集成电路工艺技术，利用半导体材料硅作为基本材料来制作敏感元件，将敏感元件、信号调理电路、微处理器等集成在一块芯片上构成的。与分立模块式智能传感器相比具有微型化、精度高、多功能、阵列式、全数字化、使用方便、操作简单、可靠性和稳定性高等优势，是智能传感器发展的方向。混合式：混合式智能传感器是将传感器、转换电路、微处理器和信号调理电路等环节，根据实际需要，以不同的组合方式分别集成在不同的芯片上，构成小的功能单元模块，最后再组合在一个壳体内构成。如可将敏感元件及转换电路集成在同一块芯片上，加上信号处理和微处理器模块组合在一起构成智能系统；也可将敏感元件、转换电路和信号调理电路一起集成在同一块芯片上，加上微处理器模块组合在一起构成智能系统。这种方式可以根据实际的需要灵活集成与配置，与集成化智能传感器相比，虽然集成度不是很高，体积相对较大，但却具有维护方便、价格便宜的优点，是目前智能传感器采用较多的结构形式。习题2机器人的内部传感器主要有哪些种类？各自有什么作用？答：位置与速度传感器，加速度传感器，陀螺仪表，姿态传感器。位置与速度传感器用于检测机器人运动过程中的位置和速度，其大都安装在伺服电机的非负载侧，通过检测电机轴的转角和角速度来间接反映运动机构的直线位移和移动速度，这就是所谓的半闭环控制方式，也就是间接检测。对于半闭环控制来讲，检测元件安装在电机轴上，所以传感器也相应的具有直线移动的形式。这称为直接检测。加速度传感器于检测机器人运动过程中的加速度，通常由质量块、阻尼器、弹性元件、敏感元件和适调电路等部分组成。传感器在加速过程中，通过对质量块所受惯性力的测量，利用牛顿第二定律获得加速度值。根据传感器敏感元件的不同，常见的加速度传感器包括电容式、电感式、应变式、压阻式、压电式等。陀螺仪表能用于检测机器人准确的方位、水平、位置、速度和加速度等信号。姿态传感器用于测量载体的姿态信息，从而进行姿态控制和导航。测量机器人运动位移的传感器有哪些？各种传感器相应的测量方法是什么？答：绝对式光电编码器，增量式旋转光电编码器，直线式光电编码器。绝对式光电编码器是一种直接编码式的测量元件，它可以把被测转角或位移直接转化成相应的代码，指示的是绝对位置而无绝对误差，在电源切断时不会失去位置信息。但其结构复杂、价格昂贵，且不易做到高精度和高分辨率。增量型编码器能记录旋转轴或移动轴的相对位置变化量，却不能给出运动轴的绝对位置，因此这种光电编码器通常用于定位精度不高的机器人，如喷涂、搬运、码垛机器人等。增量型编码器在现代高分辨率码盘上，透射和遮光部分都是很细的窄缝和线条，因此也被称为圆光栅。相邻的窄缝之间的夹角称为栅距角，透射窄缝和遮光部分大约各占栅距角的1/2。码盘的分辨率以每转计数表示，也即码盘旋转一周在光电检测部分可产生的脉冲数。在码盘上往往还另外安排一个(或一组)特殊的窄缝，用于产生定位或零位信号。测量装置或运动控制系统可以利用这个信号产生回零或复位操作。在直线式光电编码器中，矩形平板而不是旋转盘沿直线移动，其与轴编码器(旋转)有着相同类型的信号发生和解译机制。直线式光电编码器使用LED光源和光敏晶体管光电传感器来检测运动脉冲，同旋转编码器所用的方法一样，可以解译该脉冲，同轴编码器一样，使用相位板来增强检测信号的强度和分辨力。某加速度传感器的动态特性可由二阶传递函数表征，则给定传感器输入信号时可根据传递函数的哪些信息可以提取传感器的输出信号？答：二阶系统的传递函数可写成下述形式：则给定传感器输入信号时，可根据传递函数的测量系统的阻尼比、是测量系统的固有频率以及有线性特性的弹簧等信息可以提取传感器的输出信号。测量机器人运动加速度的传感器有哪些？各自有什么特点？答：线位移式加速度传感器，摆锤式加速度传感器，石英挠性加速度传感器，压阻/压电式加速度传感器，光纤加速度传感器。线位移式加速度传感器由敏感质量、阻尼器、有线性特性的弹簧和基座组成。基座在惯性空间运动时，质量沿方向作相对于惯性空间和基座的运动。若不考虑重力加速度的作用，并设为基座相对于惯性空间(惯性参考系统)的位移，为质量相对于惯性空间的位移，则;代表质量相对于基座的位移。摆锤式加速度传感器以单摆效应为基础，通过测量摆锤的偏转角来测量线加速度。石英挠性加速度传感器是一种机械摆式加速度计，其挠性杆和电容传感器构成一体，故结构简单，有精度高、功耗小和体积小等优点。石英挠性加速度传感器实际上是一种机械摆式加速度计，其挠性杆和电容传感器构成一体，故结构简单，有精度高、功耗小和体积小等优点。这种加速度传感器既是惯导系统的理想部件，又可广泛用于工业监测系统、石油钻井的随钻测斜系统、水库大坝或建筑工程的测斜系统。压阻式加速度传感器具有一般压电力敏传感器不具备的直流响应特性，且输出稳定和线性度好，因此工程师对这种传感器的研究工作十分活跃。压阻式加速度传感器的体积小、成本低，适用于步行机器人和汽车的控制系统，如制动控制系统和悬挂系统。压电加速度传感器利用具有压电效应的物质，将产生加速度的力转换为电压。传感器中一对平板形或圆筒形压电元件在轴对称位置上垂直固定，压电元件的剪切逆压电常数大于压电常数，而且不受横向加速度的影响，在一定的高温下仍能保持稳定的输出。光纤加速度传感器是利用物体的惯性测量物体运动情况的一类惯性传感器。它的输出是与运载体的运动加速度成比例或者具有一定关系的信号。线位移式加速度传感器与摆锤式加速度传感器相比各自的优缺点是什么？答：线位移式加速度传感器不仅要求和在较大的温度变化范围内性能变化极小，而且要求弹簧刚度在大位移（大加速度）时，也具有较好的线性度。显然，金属弹性元件难以达到这一要求。所以，这种简单加速度传感器较难满足小灵敏度、大测量范围的加速度测量要求。这种简单开环加速度测量系统的阻尼比较大时，会使过渡过程的上升时间增大，或者使频带变窄，但阻尼比太小又会使动态误差增大。因此，应根据动态误差（超调误差或相对幅值误差）的要求，选择最佳阻尼比。摆锤式加速度传感器对角度测量和变换提出很高的要求。当被测加速度产生的惯性力矩小于摩擦力矩时，敏感质量实际上不会运动，传感器没有输出。可见，摩擦力矩限制了传感器的灵敏限。如果要求传感器具有较小的灵敏限和感受较小的加速度，则摩擦力矩也应很小，否则必须增大质量和摆长。要减小摩擦力矩造成的有害影响，可减小传感器的固有频率。但是，过小的会使传感器的动态性能变坏、频带变窄、动态误差增大和响应时间增长。陀螺是用于测量什么物理量的传感器？有哪些类型的陀螺仪表，各自的工作原理是什么？答：陀螺又称角速度传感器，用于测量、控制物体在相对惯性空间中的角运动的惯检测性器。常见的陀螺仪表有框架式陀螺，动力调谐式挠性陀螺，静电陀螺，激光陀螺，光纤陀螺。早期的框架式陀螺的轴承用滚珠支承的珠轴承式框架陀螺，为了减少轴承磨擦力矩，后来人们研制了用气浮和液浮支承的浮动式框架陀螺。动力调谐式挠性陀螺驱动电机使驱动轴旋转时，驱动轴通过内扭杆带动平衡环旋转，平衡环再通过外扭杆带动转子旋转。转子绕内扭杆轴线有转角时，通过外扭杆带动平衡环一起绕内扭杆轴线偏转，这时内扭杆产生扭转弹性变形。转子绕外扭杆轴线有转角时，还不能带动平衡环绕外扭杆轴线偏转，仅是外扭杆产生扭转弹性变形。由内外扭杆和平衡环组成的挠性接头，一方面起支承转子作用，另一方面又提供所需的转动自由度。对比框架式陀螺、挠性陀螺和动力调谐式挠性陀螺都是用机械方法支承转子，静电陀螺的转子则是由静电吸力支承。静电陀螺的转子做成球形，将其置于超高真空的强电场内，由强电场产生的静电吸力悬浮。激光陀螺是利用闭合光路中逆、顺两方向运转两激光束的激光谐振频率差检测相对惯性空间的转速和方向，功能与机械陀螺相同，但无机械转子。与激光陀螺相比，光纤陀螺结构简单，没有闭锁问题，成本低，易于微型化。光纤陀螺的基本原理仍然是萨格纳克效应。惯性系统的基本测量原理是什么？惯性系统有什么优点？答：惯性测量是利用惯性力学基本原理，在相距较远的两点之问，对装有惯性测量系统的运动载体（汽车或直升飞机）从一个已知点到另一个待定点的加速度，分别沿三个正交的坐标轴方向进行两次积分，从而求定其运动载体在三个坐标轴方向的坐标增量，进而求出待定点的位置和其他大地测量数据。惯性系统有如下优点：由于它是不依赖于任何外部信息，也不向外部辐射能量的自主式系统，故隐蔽性好，也不受外界电磁干扰的影响；可全天候、全时间地工作于空中、地球表面乃至水下；能提供位置、速度、航向和姿态角数据，所产生的导航信息连续性好而且噪声低；数据更新率高、短期精度和稳定性好。机器人系统中为什么要使用惯性测量单元？答：惯性系统依赖载体内部传感器测量载体的运动参量。不与载体外界发生声、光、电、磁等联系，因而具有非常好的隐蔽性，不受外界气象条件、地理条件及人为因素的影响。惯性系统的这种特点使其不仅在强调隐蔽性的军事领域得以广泛应用，而且在某些难以接受外部信号的条件下，例如水下机器人、地下管道清洗机器人以及高层建筑的爬壁机器人等，有着良好的应用前景。已知点的坐标为，对点依次进行如下的变换：（1）绕轴旋转90°得到点；（2）绕轴旋转90°得到点；（3）沿轴平移4个单位，再沿轴平移-3个单位，最后沿轴平移7个单位得到点。求，，，各点的齐次坐标。答：点的齐次坐标为：,习题3 机器人的触觉传感器可以感知哪些信息？触觉感知技术所采用的基本测量原理是什么？答：接触信息；压力信息（加在某狭小区域上的力）；分布压力信息（阵列各感压元上的力）；力信息（各方向的力和力矩）；滑觉信息（垂直于压力方向上的力和位移）；触觉感知技术所采用的基本测量原理是数字式变容感应原理。当对外界应力敏感的透明柔软介质下附着的透明电极与参考电极之间的电容量发生改变以后，即输出已经被接触到的信号。较复杂的，还可以应用在一个小面积内测量不同点位上电容量被改变的多寡，使用微计算机技术直接显示应力点的受力数量值。机器人力觉感知技术基础是应变片式传感器，请简述应变片测力的基本原理是什么？答：应变片式压力传感器是电阻式压力传感器的一种，其通过粘结在弹性元件上的应变片的阻值变化来测量压力值的。用于力、扭矩、张力、位移、转角、速度、加速度和振幅等测量。电阻应变式压力传感器所运用的基本原理是电阻的应变效应，即导体受机械变形时，其电阻值发生变化。机器人力觉传感器主要有哪些种类？各自的特点是什么？答：机器人压力传感器主要包括关节力传感器、腕力传感器、基座传感器等。关节力传感器是直接通过驱动装置测定力的装置。这种测力装置的程序中包括对重力和惯性力的补偿。此法的优点是不需分散的传感器，但测量精度和分辨率受手的惯性负荷及其位置变化的影响，还要受自身关节不规则的摩擦力矩的影响。腕力传感器交叉灵敏度应很低，每个测量通道的信号只应受相应分力的影响，传感器的固有频率应很高，以便使作用于手指上的微小扰动力不致产生错误的输出信号。这类腕力传感器可以是应变式的、电容式的或压电式的。基座传感器装在基座上，机械手装配时用来测量安装在工作台上工件所受的力。此力是装配轴与孔的定位误差所产生的，测出力的数据用来控制机器人手的运动，基座传感器的精度低于腕力传感器。除了阻抗控制方法意以外，还有什么先进控制方法可以实现运动受限机器人的操作？答：机器人阻抗控制及力位混合控制、机器人力控制和接触约束融合方法等。试猜想机器人触觉和力觉传感器的发展中遇到的瓶颈技术可能有哪些？答：机器人触觉和力觉传感器经过近几十年的发展，已经取得了一系列的成果，并显示出了广阔的应用前景，但其研究和开发依然存在如下问题：弹性不够，不能很好地覆盖于复杂三维表面；以剪裁和拼接，不能适应大面积载体表面；工艺复杂，成本高，大批量生产困难；取电路复杂，大面积的电子触觉皮肤会带来检测的实时性问题；能量消耗较高。在电感式压力传感器中，给定线圈匝数，磁路长度，导磁体的导磁率，导磁体的截面积，气隙量，空气的导磁率，试计算线圈的电感。答：根据给定的题目信息，磁阻可计算为由于，因此磁阻中的第一项可以忽略，根据线圈电感的计算公式可以得到习题4机器人接近觉传感器的功能有哪些？接近觉传感器有哪些种类？机器人接近觉传感器的功能：发现前方障碍物，限制机器人的运动范围，以避免与障碍物发生碰撞；在接触对象物前得到必要信息，如与物体的相对距离、相对倾角，以便为后续动作做准备；获取对象物表面各点间的距离，从而得到有关对象物表面形状的信息。机器人接近觉传感器分为接触式和非接触式两类。接触式又可分为触须接近觉传感器、接触棒接近觉传感器和气压接近觉传感器等。非接触式又可分为感应式接近觉传感器、电容式接近觉传感器、超声波接近觉传感器和光电式接近觉传感器四类。感应式接近觉传感器仅对铁磁性材料起作用，用于近距离、小范围内的测量；电容式接近觉传感器能够检测任何固体和液体材料，它通过检测外界物体靠近传感器所引起的电容变化来反映距离信息；超声波接近觉传感器它基于测量渡越时间原理工作，目前在移动式机器人导航和避障中应用广泛；光电式接近觉传感器基于光学原理工作，它通过发射一束光线并检测光线的反射或散射来判断物体的存在、位置和距离等信息，通常可以检测到不透明物体的距离和位置，具有响应快、精度高等优点。简述热电偶测温的基本原理，及热电偶测温遵循哪些基本定律？热电偶是一种将温度变化转换为电动势变化的装置，它主要基于塞贝克效应工作，即当两种不同性质的导体两端连接在一起组成一个闭合回路时，如果接点处的温度不同，则在两导体间产生电动势，并在回路中形成电流。两个接点中一个工作端称为热端，另一个参考端称为冷端，由两种导体组合并将温度转换为热电动势的传感器就称为热电偶。热电偶遵循以下基本定律：中间导体定律：若在导体A和B组成的热电偶中插入第三种导体C，只要导体C两端温度相同，则对热电偶总电动势无影响。均质导体定律：如果组成热电偶两个接点的材料相同，无论两接点的温度是否相同，热电偶回路中的总电动势为零。中间温度定律：若导体A与C、B和D的材料分别相同，热电偶在接点温度、时的电动势等于它在接点温度、和、时电动势的代数和，即。参考电极定律：若两种导体B、C分别与第三种导体A组成热电偶电动势已知，则B、C组成的热电偶也可知，即。机器人热觉传感器的应用场景有哪些？试举例说明热觉传感器的作用。感知环境：机器人系统可以通过热觉传感器感知环境的温度，从而更好地理解周围环境。精准控制：热觉传感器可以帮助机器人系统实现更精准的温度控制，例如，在热处理、焊接、熔覆等工业应用中，机器人系统可以通过热觉传感器控制焊点或熔覆区域的温度，以确保工作质量。安全保护：热觉传感器可以帮助机器人系统检测火源或异常的高温情况，从而实现对系统的安全保护。材料区分：如人靠眼睛观察表面光滑的红色金属块木块以及橡胶块是不能区分它们的，但由热觉传感器测量后可以区分是金属还是木块还是橡胶。简述机器人滑觉感知与触觉和力觉感知技术的区别是什么？滑觉传感器的适用场合有哪些？触觉感知技术通过接触来测量物体给定属性。一般来说，机器人的触觉感知与在预定区域内的力的测量有关。力觉感知技术是指对机器人的指、肢和关节等运动中所受力的感知,包括腕力、关节力、指力和支座力传感器。滑觉感知技术用于判断和测量机器人抓握或搬运物体时物体所产生的滑移，它实际上是一种位移传感器。在工业自动化生产线中，机器人需要进行物体的抓取和搬运，滑觉传感器可以帮助机器人快速检测滑动，从而调整机器人的抓取力度，防止物体滑落或者损坏。简述电容式听觉传感器的基本工作原理。下图为电容式传声器的结构原理，由固定电极和振膜构成一个电容，经过电阻将一个极化电压加到电容的固定电极上。当声音传入时，振膜可随声音发生振动，此时振膜与固定电极间电容量也随声音而发生变化，此电容的阻抗也随之变化；与其串联的负载电阻的阻值是固定的，电容的阻抗变化就表现为点电位的变化。经过耦合电容将点电位变化的信号输入到前置放大器，经放大后输出音频信号。语音识别过程有哪些？什么是特定人语音识别和非特定人语音识别？二者有何联系和区别？计算机语音识别过程与人对语音识别处理过程基本上是一致的，可大致分为三部分：语音特征提取：从语音波形中提取随时间变化的语音特征序列；声学模型与模式匹配（识别算法）：声学模型通常由获取的语音特征通过训练产生，目的是为每个发音建立发音模板。在识别时将未知的语音特征同声学模型（模式）进行匹配与比较，计算未知语音的特征矢量序列和每个发音模板之间的距离。语义理解：计算机对识别结果进行语法、语义分析，明白语言的意义以便作出相应的反应，通常是通过语言模型来实现。特定人语音识别是指只针对一个用户的语音识别，非特定人则可用于不同的用户。二者都需要对语音信号进行分析和处理，提取其中的特征信息，并对其建立模型。区别在于，特定人语音识别需要在系统中事先建立特定个体的声纹模型，只能对该特定个体的语音进行识别，而非特定人语音识别不需要事先建立个体的声纹模型，可以对任何人的语音进行识别。采用一款机器人嗅觉或味觉传感器实现嗅觉或味觉定位的基本原理和思路是什么？目前，机器人嗅觉或味觉传感器实现嗅觉或味觉定位的技术还处于研究阶段，尚未实现商业化应用。不过，科学家们已经在这方面做了一些尝试，下面简单介绍一下基本原理和思路。机器人嗅觉或味觉传感器主要包括两个部分：传感器和模式识别算法。传感器部分是通过感知气体或液体中的化学物质，转换为电信号，并传输到计算机进行处理。目前，已经有一些类型的传感器可以实现气体或液体的检测，例如电化学传感器、纳米传感器、光纤传感器等。模式识别算法部分是通过对传感器获取的信号进行处理和分析，从中提取出相应的特征，再通过与预设的模式进行比对和识别，实现对目标物质的检测和定位。这一部分的研究主要涉及到机器学习、人工智能等方面的技术。因为气味和味道具有很强的时空变化性和复杂性，所以机器人嗅觉或味觉传感器的实现面临很多的挑战和困难。不过，随着科技的发展和研究的不断深入，相信这一领域会有更多的突破和进展。习题5机器人视觉系统的组成、主要功能和工作流程有哪些？答：如图所示，视觉系统一般由光源系统、视觉传感器、图像采集系统、图像处理系统以及控制系统等模块组成。光源为视觉系统提供足够的照度，镜头将被测场景中的目标成像到视觉传感器即摄像器件的像平面上，并转变为全电视信号。图像采集系统负责将全电视信号转变为数字图像，即把每一点的亮度转变为灰度级数据，并存储为一幅或多幅图像。图像处理系统负责对图像进行处理、分析、判断和识别，最终给出测量结果。控制系统作为整个视觉系统的核心，它不仅要控制整个系统的各个模块的正常运行，还承担着视觉系统结果的运算和输出。说明CCD摄像机和CMOS摄像机各有哪些特点和不同？CCD摄像机的图像传感器采用了电荷耦合器件（Charge-CoupledDevice）的结构，通过在图像传感器上形成一系列电荷转移区域，实现光电转换和信号放大。CCD传感器的灵敏度高、噪声低、动态范围大，适合拍摄高质量的静态图像和视频。它具有较高的成像质量，其色彩还原度、曝光控制和对低光环境的适应能力较好，适合于需要高质量图像或视频的应用场景，如专业摄影、电影拍摄、医疗成像等。CMOS摄像机的图像传感器则采用了CMOS器件（ComplementaryMetal-Oxide-Semiconductor）的结构，通过在传感器上放置多个独立的光电传感器单元，实现光电转换和信号放大。CMOS传感器具有较低的功耗、更快的读取速度和更好的防震性能。CMOS摄像机的成像噪点、颜色失真、暗部细节和动态范围等方面与CCD相比都有一定的差距，但它具有更好的实时性和更低的功耗，适合于消费级数字相机、手机拍照等应用场景。由于CMOS的生产工艺较为简单，所以相对于CCD，CMOS的生产成本较低。有哪些方法可以获得景物的深度信息进而进行三维重建？根据深度信息进行三维重建可以分为被动式与主动式两种。被动式三维重建技术：被动式一般利用周围环境如自然光的反射，使用相机获取图像，然后通过特定算法计算得到物体的立体空间信息。主要有以下三种方法：纹理恢复形状法：作为图像视野中不断重复的视觉基元，纹理元覆盖在各个位置和方向上。当某个布满纹理元的物体被投射在平面上时，其相应的纹理元也会发生弯折与变化。阴影恢复形状法：图像的阴影边界包含了图像的轮廓特征信息，因此能够利用不同光照条件下的图像的明暗程度与阴影来计算物体表面的深度信息，并以反射光照模型进行三维重建。立体视觉法：主要包括直接利用测距器获取程距信息、通过一幅图像推测三维信息和利用不同视点上的两幅或多幅图像恢复三维信息等三种方式。通过模拟人类视觉系统，基于视差原理获取图像对应点之间的位置偏差，恢复出三维信息。典型方法是双目立体视觉重建。主动式三维重建技术：主动式是指利用如激光、声波、电磁波等光源或能量源发射至目标物体，通过接收返回的光波来获取物体的深度信息，主要有以下四种方法：莫尔条纹法：基本原理是将两块等间隔排列的直线簇或曲线簇图案重叠起来，以非常小的角度进行相对运动来形成莫尔条纹。因光线的透射与遮挡而产生不同的明暗带，即莫尔条纹。莫尔条纹随着光栅的左右平移而发生垂直位移，此时产生的条纹相位信息体现了待测物体表面的深度信息，再通过逆向的解调函数，实现深度信息的恢复。飞行时间法：飞行时间法指的是在光速及声速一定的前提下，通过测量发射信号与接收信号的飞行时间间隔来获得距离的方法。这种信号可以是超声波，也可以是红外线等。结构光法：通过向表面光滑无特征的物体发射具有特征点的光线，依据光源中的立体信息辅助提取物体的深度信息。具体的过程包括两个步骤，首先利用激光投影仪向目标物体投射可编码的光束，生成特征点；然后根据投射模式与投射光的几何图案，通过三角测量原理计算摄像机光心与特征点之间的距离，由此便可获取生成特征点的深度信息，实现模型重建。三角测距法：以三角测量原理为基础。红外设备以一定的角度向物体投射红外线，光遇到物体后发生反射并被CCD（Charge-coupledDevice，电荷耦合元件）图像传感器所检测。随着目标物体的移动，此时获取的反射光线也会产生相应的偏移值。根据发射角度、偏移距离、中心矩值和位置关系，便能计算出发射器到物体之间的距离。机器人视觉系统在成像计算时涉及到哪些坐标系？这些坐标系又分别是如何定义的？如下图所示，涉及到相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系和世界坐标系。相机坐标系的原点即为相机光心，轴与相机光轴重合，且取摄像方向为正向，轴、轴与图像坐标系的轴，轴平行。为了描述像素点在图像中的坐标位置，以成像平面的左上角顶点为原点建立像素坐标系，轴和轴分别平行于图像坐标系的轴和轴。每幅图像的存储形式是的数组序列，行列的图像中的每一个元素即像素，像素的坐标表示该像点在像平面的行数和列数。像素坐标系就是以像素为单位的图像坐标系。世界坐标系又称为全局坐标系，是任意定义的三维空间坐标系，通常是将被测物体和相机作为一个整体来考虑的坐标系。空间点的位置通常用其在世界坐标系中的坐标来描述。相机标定的意义是什么？有哪些经典标定方法？在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定。相机标定是为了求出相机的实际参数并消除由镜头带来的图像畸变，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。因此，做好相机标定是做好后续工作的前提。根据是否需要标定物可以将相机标定的方法分为传统相机标定法、自标定法以及基于主动视觉的标定法。传统相机标定法传统相机标定法是指利用一个几何参数精确已知的标定物作为空间参照物，将参照物上的已知点坐标与该点在图像上的坐标建立对应关系即相机模型，再通过优化算法计算出相机模型参数的过程。根据算法思路的不同又可以分为利用优化算法的标定法、利用变换矩阵的标定法、分步标定法、张正友标定法等。自标定法是无需放置标定参照物，仅利用相机在运动过程中周围环境图像与图像之间对应点的关系直接对相机进行标定的方法。自标定法中相机采用的都是针孔模型。已有的自标定法大致可分为直接求解Kruppa方程的自标定法、分层逐步自标定法、基于绝对二次曲面的自标定法及可变内参数相机的自标定法等。基于主动视觉的标定方法是指在已知相机的某些运动信息（如平移或纯旋转运动等）下标定相机的方法，主要有基于相机纯旋转的标定、基于三正交平移运动的标定和基于无穷远平面单应矩阵的标定方法。双目立体视觉测量主要包括哪些步骤和关键技术？答：双目立体视觉测量是通过两个摄像机成像的图像数据进行深度计算和三维重建的过程，其主要步骤包括：图像获取：使用两个摄像机同时拍摄同一场景的图像，通常要求两个摄像机的光轴相互平行，且距离适中，以便于图像重叠。标定：对摄像机进行标定，即确定摄像机的内部参数（如焦距、主点坐标等）和外部参数（如相对位置和方向等），以便于后续的深度计算。匹配：对两幅图像中对应的像素点进行匹配，即在左右图像中找到对应的像素点，这是立体视觉测量的核心问题。深度计算：利用匹配得到的像素点的位置信息，通过三角测量原理计算出对应点的深度信息。三维重建：将深度信息转化为三维坐标，重建出场景的三维模型。双目立体视觉测量的关键技术包括：标定技术：标定过程的准确性直接影响深度计算和三维重建的精度。匹配算法：匹配算法的准确性和速度决定了深度计算的效率和精度。深度计算算法：深度计算算法决定了双目立体视觉测量的精度和可靠性。视差滤波技术：对匹配结果进行滤波处理，以消除误匹配和噪声干扰。三维重建算法：三维重建算法可以根据深度信息生成三维点云或立体模型，用于进一步的分析和应用。描述图像特征的方法有哪些？为什么图像处理时需要提取特征？视觉匹配技术是什么？答：图像特征可以从颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征几方面来描述。颜色特征：颜色特征是一种全局特征，描述了图像或图像区域的颜色的分布情况。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。纹理特征：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域的纹理结构。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。形状特征：形状特征指在图像中提取出来的物体的形状信息，比如轮廓特征、区域特征等。空间关系特征：空间关系是指图像中分割出来的多个目标之间的相互的空间位置或相对方向关系，这些关系也可分为连接/邻接关系、交叠/重叠关系和包含/包容关系等。图像中的原始像素数据可能过于庞大、复杂，难以直接使用。而通过提取一些具有代表性的特征，可以减少数据的维度，简化图像处理的过程，并提高处理的效率和准确度。另外，图像中包含大量的信息，包括颜色、纹理、形状、大小、位置等多个方面，提取特征可以帮助我们从这些信息中筛选出最为关键的部分，快速地进行目标检测、分类、识别等任务。视觉匹配技术是指在两幅或多幅图像中，自动地找到相对应的特征点，并通过对这些特征点进行匹配，从而实现两幅或多幅图像之间的对齐、融合、跟踪、重建等任务的过程。视觉匹配技术主要可以分为模板匹配、形状匹配和图匹配。试猜想当前机器人视觉感知技术中的难点或瓶颈有哪些？答：当前机器人视觉感知技术中的难点或瓶颈包括但不限于以下几个方面：处理复杂场景：在真实世界中，场景复杂多变，存在许多干扰物和噪声，这使得视觉感知系统难以准确地提取和识别关键信息。算法的实时性和鲁棒性：机器人在执行任务时需要快速、可靠地感知和响应周围环境的变化。因此，视觉感知算法需要具有高实时性和鲁棒性，以确保机器人能够在不同环境和条件下正常运行。数据集的质量和数量：机器学习技术需要大量的标记数据来训练模型，而标记数据的获取通常需要大量的时间和人力成本。此外，由于不同应用场景下数据的多样性和复杂性，如何获取高质量的数据集也是一个挑战。硬件成本和限制：机器人的视觉感知需要高质量的传感器和处理器，但这些硬件通常比较昂贵，同时受到能源、空间和重量等方面的限制，使得机器人的视觉感知能力存在局限性。隐私和安全问题：机器人的视觉感知通常需要收集大量的图像和视频数据，这可能会涉及到隐私和安全问题。另外，在一些安全敏感的应用场景下，如何保证机器人视觉感知系统的安全和可靠性也是一个挑战。强化学习和深度学习等人工智能技术是如何应用于机器人视觉系统中的？试举例简要说明。答：一种常见的机器人视觉应用是检测并识别特定物体的位置和姿态。例如，在工业生产线上，机器人可能需要识别并定位待加工的零件，然后将它们从一个位置转移到另一个位置。为了实现这个任务，机器人需要一个视觉系统来获取物体的图像并对其进行分析。在这个例子中，深度学习技术可以用来训练一个卷积神经网络（CNN），以检测并识别待加工零件的位置和姿态。这个CNN可以通过训练数据集进行训练，其中包含了待加工零件的图像以及它们的位置和姿态信息。一旦训练好了CNN，机器人就可以使用它来对新的待加工零件进行图像识别，以获得它们的位置和姿态信息。习题6传感器信息融合的目的和优点是什么？答：多传感器融合是利用计算机技术,将来自多传感器或多源的信息和数据以一定的准则进行自动分析和综合，以完成所需的决策和估计而进行的信息处理过程。多传感器数据融合比单一传感器信息有如下优点，即容错性、互补性、实时性、经济性，所以逐步得到推广应用。应用领域除军事外，已适用于自动化技术、机器人、海洋监视、地震观测、建筑、空中交通管制、医学诊断、遥感技术等方面。传感器信息可以在哪些层次上进行融合，各自有什么特点？答：在多传感器信息融合中，按其在融合系统中信息处理的抽象程度可分为三个层次：数据级融合、特征级融合和决策级融合。数据级融合也称为像素级融合，属于底层数据融合；将多个传感器的原始观测数据直接进行融合，然后再从融合数据中提取特征向量进行判断识别；数据级融合要求多个传感器是同质的（传感器观测的是同一物理量），否则需要进行尺度校准。数据级融合不存在数据丢失的问题，得到的结果也作为准确；但是计算量大，对系统通信带宽要求较高；特征级融合属于中间层次级融合，先从每个传感器提供的原始观测数据中提取代表性的特征，再把这些特征融合成单一的特征向量；其中选择合适的特征进行融合是关键；特征信息包括边缘、方向、速度、形状等。在融合的三个层次中，特征层融合技术发展较为完善，并且由于在特征层已建立了一整套的行之有效的特征关联技术，可以保证融合信息的一致性；此级别融合对计算量和通信带宽要求相对降低，但由于部分数据的舍弃使其准确性也有所下降。决策级融合属于高层次级融合，是对数据高层次级的抽象，输出是一个联合决策结果，在理论上这个联合决策应比任何单传感器决策更精确或更明确；决策层融合在信息处理方面具有很高的灵活性，系统对信息传输带宽要求很低，能有效地融合反映环境或目标各个侧面的不同类型信息，而且可以处理非同步信息；由于环境和目标的时变动态特性、先验知识获取的困难、知识库的巨量特性、面向对象的系统设计要求等，决策层融合理论与技术的发展仍受到一定的限制。传感器信息融合可能涉及哪些算法？答：多传感器数据融合的常用方法基本可以概括为随机和人工智能两大类。随机类算法：加权平均法：将一组传感器提供的冗余信息进行加权平均，结果作为融合值，是一种直接对数据源进行操作的方法。卡尔曼滤波法：主要用于融合低层次实时动态多传感器冗余数据。该方法用测量模型的统计特性递推，决定统计意义下的最优融合和数据估计。卡尔曼滤波的递推特性使系统处理不需要大量的数据存储和计算。多贝叶斯估计法：是融合静态环境中多传感器高层信息的常用方法。使传感器信息依据概率原则进行组合，测量不确定性以条件概率表示，当传感器组的观测坐标一致时，可以直接对传感器的数据进行融合，但大多数情况下，传感器测量数据要以间接方式采用贝叶斯估计进行数据融合。多贝叶斯估计将每一个传感器节点作为一个贝叶斯估计，将各个单独物体的关联概率分布合成一个联合的后验的概率分布函数，通过使用联合分布函数的似然函数为最小，提供多传感器信息的最终融合值，融合信息与环境的一个先验模型提供整个环境的一个特征描述。证据推理方法：分三级，第一级为目标合成，其作用是把来自独立传感器节点的观测结果合成为一个总的输出结果；第二级为推断，其作用是获得传感器节点的观测结果并进行推断，将观测结果扩展成目标报告。这种推理的基础是：一定的传感器结果以某种可信度在逻辑上会产生可信的某些目标报告；第三级为更新，各种传感器一般都存在随机误差，所以，在时间上充分独立地来自同一传感器的一组连续报告比任何单一报告可靠。人工智能类算法：模糊逻辑：是多值逻辑，通过指定一个0到1之间的实数表示真实度，允许将多个传感器信息融合过程中的不确定性直接表示在推理过程中。神经网络：具有很强的容错性以及自学习、自组织及自适应能力，能够模拟复杂的非线性映射。神经网络的这些特性和强大的非线性处理能力，恰好满足了多传感器数据融合技术处理的要求。对机器人与障碍物之间的距离进行了5次测量，测量结果中两次是0.52米，两次是0.50米，一次是0.51米，求距离测量的最小二乘估计结果。答：最直接的方法是取测量的平均值，即米作为机器人与障碍物之间的距离的估计值。根据最小二乘准则求估计值：为了对未知数量进行了5次测量，测量值是其中是第次的测量误差。假设所求的估计值记为，则第次测量值与相应的估计值之间的误差可表示为 将5次误差的平方和记为 解得米。显然，这是的极小值点。某传感器被放置在一维空间原点。该传感器具有随机时变偏差。已知由以下模型控制其中为白噪声且。和是已知常数，且。在时刻处的测量值为，且满足其中为常量，为白噪声且。将在时刻处同时估计位置和偏差的问题表述为以下标准卡尔曼滤波问题：此时,和分别是多少?根据,和，确定和之间的关系。答：（1）将在时刻处同时估计位置和偏差的问题表述为以下标准卡尔曼滤波问题：,,,（2）根据根据可得对于用下列方程表示的估计问题：其中为过程噪声且满足，为测量噪声且满足，代表时刻。另外，初始时刻的协方差。当时，分别计算，，的值。计算（稳态值）。答：（1）根据，，当k=1时，，，；当k=2时，，，；当k=3时，，，；当k=4时，，，；（2）根据习题7传感器信息融合的分类以及各自的特点是什么？答：结构模型主要从信息流的角度，说明信息融合系统的工作方式，以及系统与外部环境的信息交互过程。从传感器系统的信息流通形式和综合处理层次上，把多传感器信息融合结构分为三种，即分布式融合、集中式融合、混合式融合。分布式信息融合结构中，融合中心处理的数据不是原信息数据，而是矢量数据或融合后的数据，有效地压缩了数据量，降低了各传感器与信息融合中心之间的通信负荷。但是，压缩或融合后的数据会丢失某些有用信息，因此状态矢量融合不如数据级融合精确。在集中式信息融合结构中，各传感器将检测到的量测数据经最小程度处理（滤波处理和基线估计等）后传送到融合中心，在那里进行数据对准、数据关联、预测和综合跟踪。这种结构的最大优点是信息损失小，但数据互联较困难，且必须具备大容量，计算负担重，系统的生存能力也较差。混合式融合指既有分布式融合结构，又有集中式融合结构，同时传输探测报告和经局部节点处理后的航迹信息，它保留了集中式和分布式的优点，但在通信和计算上要付出昂贵的代价。简述信息融合的研究热点以及发展趋势。答：信息融合的研究热点包括：多传感器分布检测研究、多传感器综合跟踪算法研究、异类多传感器信息融合技术研究、多层估计的一般理论研究、多目标跟踪与航迹关联的联合优化问题、目标识别及其融合技术研究等。信息融合的发展正朝向微型化和智能化传感器的研究、高性能传感器信息采集与处理的硬件系统的研究、多传感器信息融合算法的改进以及信息融合仿生机理的研究等领域发展。多传感器信息融合的推理学习方法主要分为哪几类？各自有什么特点？答：多传感器信息融合的推理学习方法包括：贝叶斯推理和Dempster-Shafer证据推理这两种方法。贝叶斯推理根据观测空间的先验知识，从而实现对观测空间中目标的识别。贝叶斯推理能够在给出证据的情况下直接确定假设为真的概率，同时容许使用假设确实为真的似然性的先验知识，允许使用主观概率作为假设的先验概率和给出假设条件下的证据概率。它不需要概率密度函数的先验知识，能够迅速实现贝叶斯推理运算。Dempster-Shafer证据理论在不确定性的度量上更为灵活，推理机制更加简洁，尤其对于未知信息的处理方面更接近于人的自然思维习惯。Dempster-Shafer推理作为贝叶斯推理的扩充，能捕捉、融合来自多传感器的信息，在不确定性决策等领域得到了广泛的应用。简述多传感器信息融合的意义，需要解决的关键问题及主要应用领域。答：多传感器信息融合技术与使用单传感器相比，在解决目标探测、跟踪和识别等方面，具有生存能力强、扩展空间覆盖范围，扩展时间覆盖范围，可信度高、信息模糊度低，探测性能好，空间分辨力高，系统可靠性高等特点。多传感器信息融合虽然具有很多优点，但与单传感器相比，多传感器系统的复杂性大大增加，因此会产生一些不利因素，如提高成本、降低系统可靠性、增加设备物理因素（尺寸、质量、功耗），以及因辐射而增大系统被敌方探测的概率等。因此，在执行每项任务时，必须将多传感器的性能裨益与由此带来的不利因素进行权衡。多传感器信息融合的关键问题包括数据转换、数据相关、数据库、融合推理和融合损失等。多传感器信息融合在军事领域的应用。英国和美国等多个国家已经研究出来了很多种军用系统，这些系统都具备较好的信息融合功能，英国所研发出来的多传感器信息融合系统就包括了“炮兵智能信息融合系统”以及“机动和控制系统”等。此外，多传感器信息融合技术也被应用于智能武器。在雷达系统中，为了增加目标信号被检测到的概率，往往采用多个传感器组合，对不同的物理信号进行分别响应。多传感器信息融合在民事领域的应用。随着经济与社会的不断发展，多传感器信息融合技术已经应用到民用领域，并且在农业领域得到了非常好的应用效果，其主要应用在智能交通和工业机器人的故障诊断以及汽车无人驾驶等方面。用两台仪器对未知标量各测量一次，量测值分别为和，测量误差的均值均为零，方差分别为和。试求的最小二乘估计，并计算估计的均方误差。答：由题意，测量方程为其中，，，根据，的最小二乘估计为根据估计的均方误差为由上式可知，最小二乘估计结果的精度反而不如的精度高，原因可以从其估计形式判断出来，由其估计形式可以看出，实际上该估计是将两次测量按同等精度处理的，并进行平均加权，而实际上的精度要比的精度差很多，但是，在最小二乘估计中并不能考虑这种测量精度的差异，导致估计精度反而比单次测量的要低。已知常数的测量值中有一零均值的白噪声误差，离散测量噪声的方差为，试用Kalman滤波方法估计。答：由题意其中，，，符合Kalman滤波条件，所以，估计如下：可进一步得到所以有由结果可知，随着滤波周期的增加，和都趋于0，测量值所占的权重越来越小，因为此时预测值越来越精确，这也是一般滤波的规律。习题8移动机器人有哪些常用的传感器？它们各自有什么特点？答：视觉传感器、触觉传感器、激光传感器、编码器。视觉传感器：视觉传感器采集的图像由处理器进行处理，提取出对特定任务有用的信息。视觉传感器主要包括各种摄像机，比如RGB摄像机、多光谱摄像机和深度摄像机。摄像机中的光敏元件通常是CCD或者CMOS，都是利用光电效应原理，将光信息转换成电信号，继而转换为数字信号。不同类型的摄像机有不同的原理，可以提供不同的信息。视觉传感器因其成本低、信息丰富、使用方便等优点而广受欢迎。然而，视觉传感器的数据处理是复杂和耗时的。虽然许多研究者提出了几种算法，但其适用性和灵活性还不是很令人满意。触觉传感器：根据原理不同，触觉传感器主要有4种方式。压电式、压阻式、电容式和光学原理式。压电触觉传感器是基于压电效应原理，即在外界力的作用下，压电材料表面因形变会产生电压。它的频率响应好，测量范围大，但分辨率不是很理想。压阻式触觉传感器基于压阻效应原理，即施加外力时会产生自身电阻的变化。它测量范围大，鲁棒性好，但是迟滞效应较大。电容式触觉传感器利用电容的变化来测量接触力，其空间分辨率高，功耗低，但抗干扰能力差。光学原理的触觉传感器靠检测光的参数变化间接感知外界的接触信息。优点是抗干扰能力强，具有很高的空间分辨率。激光传感器：激光传感器主要由测量电路、激光器和光电探测器等组成。激光器分为四类：固体、液体、气体和半导体。激光传感器主要用于对距离、速度和振动等物理参数的测量上。常见的有激光测距仪、激光位移传感器、激光扫描仪、激光跟踪器等。激光测距的基本原理主要包括三种：飞行时间、三角测量法和光学干涉法。飞行时间是指从发射激光到接收到反射光的总时间。在激光测距仪中，由于光速太高，测距精度取决于飞行时间的测量精度上。三角剖分法利用三角形理论和三角函数来计算物体之间的距离，激光位移传感器就是基于这种方法来实现短距离测量的。两束相位不同的光束叠加后形成明暗条纹的现象被称为光的干涉。此原理被用于激光跟踪器中，可以测量装有反射镜的目标的移动距离。激光传感器能够遥感测量，测量速度和精度都令人满意。但是，激光波长容易受温度、大气压力和空气湿度变化的影响。当上述参数发生变化时，需要进行补偿才能达到更高精度测量。编码器：编码器将角位移或角速度转换为电脉冲或数字量。编码器根据检测原理可分为：光电式、磁性、电感式和电容式。光电式编码器是其中最常用的。将光信号转变为电信号。根据码盘的校准方式，光电编码器分为增量式和绝对式。增量式光电编码器的输出是一系列方波脉冲。旋转角度可以通过记录脉冲的数量计算出来。但是需要一个参考位置作为转轴的零点绝对位置。绝对式光电编码器轴上的每个位置都对应有唯一的二进制数字量，因此可以直接得到绝对位置。编码器因其结构紧凑、使用寿命长、使用方便、技术成熟等优点而被广泛应用。编码器的分辨率取决于圆中编码盘上刻线的数量。更多的线能够识别较小的角度，从而产生更高的分辨率，当然成本也会更高。列举移动机器人常用的定位导航方法并分析这些方法的优缺点。答：电磁导航、惯性导航、视觉导航、激光导航。电磁导航：电磁导航是最早被研发的导航技术。技术人员在机器人预设路线上设置多条电线，机器人在运行中通过接收电流频率，通过感应线圈感知行走指令。经过多年尝试，科研人员认定该方法准确率高且运用简单，但前期铺设电线需消耗过多人力、物力，因此该方法的维护成本较高。惯性导航：惯性导航也是移动机器人上较为常见的一种导航技术，惯性导航主要通过自身携带的陀螺仪进行机器人行动方向的检测，并以此完成对移动机器人的导航，不同于电磁导航的较高成本，惯性导航的成本较为亲民，这也使得惯性导航在我国当下移动机器人中有较为广泛的应用，不过由于这一技术只能满足移动机器人短时间的移动需要这就使得惯性导航技术的应用范围较为有限。视觉导航：视觉导航是机器人常用的导航技术，其特点是探测信号范围广、信息获取准度高。研究人员在移动机器人头部安装巡航影像系统，其内部含有传感器辨识系统、图像辨别系统和路径规划技术等。视觉导航采用电荷耦合器件图像传感器（CCD），它是集信息划分、整理、读取为一体的综合传感器，当机器人进行路径规划时，CCD传感器会将传输至系统原件的电荷转移至影像系统内的二维传感器进行合成，通过系统扫描对数据进行量化建模，形成指令。激光导航：激光雷达+SLAM技术相结合的激光定位导航主要是通过对目标物发射激光信号，再根据从物体反射回来的信号时间差来计算这段距离，然后再发射激光的角度来确定物体和发射器的角度，从而得出物体与发射器的相对位置。目前激光定位导航技术已成为机器人主流的定位导航方案。激光雷达具有指向性强的特点，使得导航的精度得到有效保障，能很好地适应室内环境。为什么对飞行器的运动状态进行估计？常用的姿态估计方法有哪些？答：对飞行器的运动状态估计包括姿态估计、位置估计、速度估计、障碍估计。姿态估计：由于飞行器的体积小、自身有效载荷小，所以一些高精度姿态测量装置无法应用，大多都是使用由陀螺仪和加速度计组成的低成本惯性测量单元测量姿态。而低成本陀螺仪存在积分累计误差，加速度计在动态姿态测量时易受高频噪声影响，所以测量精度较低。于是，姿态信息估计成为了飞行器设计中不可或缺的环节。位置估计：在飞行器控制中，对飞行器在飞行过程中的实时位置估计是相当重要的，不同类型的飞行器飞行位置和轨迹都有区别，对飞行器的运动轨迹进行估计，可判断飞行器的飞行目标与用途。速度估计：除了飞行器的姿态、位置以外，速度也是其重要的参数之一。空速管是最常用的测量飞行器空速的仪表，但对于大马赫数、大迎角等条件的飞行器而言已经不大适用，并且还存在安装、维护困难等问题。障碍估计：在飞行过程中，任何碰撞对于飞行器来说都是致命的，所以障碍物检测及规避的功能开发对于飞行器是必不可少的。常用的姿态估计算法：四元数法、互补滤波补偿算法。常用的位置估计算法：变步长四阶五级龙格-库塔算法。常用的速度估计算法：稀疏协方差矩阵迭代的单快拍气流速度估计算法。常用的障碍检测方法：超声波测距、激光测距、雷达测距、视觉测距。水下机器人常用的哪些类型的传感器？简述这些传感器的工作原理。答：水下机器人可分为两种基本类型，分别是自治式水下机器人和遥控式水下机器人。自治式水下机器人是根据各种传感器的测量信号，由机器人载体上携带的智能决策系统自治地指挥、完成各种机动航行、动力定位、探测、信息收集、作业等任务，其与岸基和船基支撑基地间的联络通常是靠水声通信来完成。自治式水下机器人的能源由携带的可充电电池、燃料电池、闭式柴油机等可携带能源提供。自治式水下机器人没有脐带电缆，不会存在缠绕等问题，其活动范围也可以不受限制，活动范围较大。遥控式水下机器人与自治式水下机器人的最大区别在于动力源和控制指令由地面上的控制台提供。脐带电缆可以为机器人提供动力和传输电源，同时地面控制台下发的控制指令也是通过脐带电缆进行传输，因而常常是由特种电缆、同轴电缆或光、电复合电缆构成。它的优点在于动力充足，可以支撑复杂的探测设备和较大的作业机械用电。信息和数据的传递和交换快捷方便、数据量大。由于其操作、运行和控制等行为最终由水面功能强大的计算机、工作站与操作员通过人机交互的方式来进行，因而其总体决策能力和水平往往高于自治式水下机器人。太空中常用的姿态测量敏感器有哪些？分别阐述它们各自的工作原理。答：红外地球敏感器、太阳敏感器、紫外敏感器、星敏感器、陀螺仪、磁强计。红外地球敏感器通过测量地球与天空之间红外辐射的差别而获取航天器姿态信息，由此可以用于测量空间机器人的俯仰姿态角和滚动姿态角。大多利用14-16μm波段的二氧化碳的吸收带来测量地球大气辐射圈所形成的地平圆来克服季节变化、地球表面以及地表辐射差异对地平圆的影响。太阳敏感器是通过敏感太阳矢量的方位来确定太阳矢量在星体坐标中的方位，从而获取本身相对于太阳方位信息的光学姿态敏感器。太阳敏感器适用于对航天器的轨道控制和姿态控制，保护灵敏度很高的仪器，如星敏感器、地球敏感器，提供星上姿态控制基准信号，以及用于对器件上太阳帆板定位。太阳敏感器主要由三个部分组成：光学头部、传感器部分和信号处理部分。光学探头包括光学系统和探测器件，它利用光电转换功能实时获取星体相对太阳的姿态角度信息。光学探头可以采用狭缝、小孔、透镜、棱镜等方式；传感器部分可以采用光电池、CMOS器件、码盘、光栅、光电二极管、线阵CCD、面阵CCD等各种器件；信号处理部分可采用分离电子元器件、单片机、可编程逻辑器件等。紫外敏感器是一种基于感受天体紫外线辐射获得卫星姿态信息的成像式敏感器，可用于地球卫星和月球卫星。紫外敏感器通过同时接受来自地球和太阳或几个恒星的紫外线辐射，确定卫星的三轴姿态。紫外敏感器的工作波段为270nm~300nm，由于大气中的氧和臭氧形成波长小于300nm的强吸收带，这样在地面和大气特征以上的高度形成球日照边缘，且此日照边缘不受地面和气象特征的影响，因此在紫外波段能探测出整个地球边缘的图像，其图像稳定可与红外图像媲美，同时紫外波段也是观测星的极佳光谱波段，只用一个敏感器组件就能实现红外地平仪、太阳和星敏感器等多个敏感器的功能。星敏感器，即恒星敏感器，是一种广泛应用的天体敏感器，以恒星作为姿态测量的参考源，可输出恒星在星敏感器坐标下的矢量方向，为器件的姿态控制和天文导航提供高精度测量数据，是一种精度很高，但结构比较复杂的姿态测量工具。星敏感器最主要的部件是图像传感器、成像电路和图像处理的电路部分，这些是影响星敏感器测量精度最大因素，除此之外，硬件还有遮光罩、光学镜头、电源和数据接口组成。遮光罩用于消除杂散光，避免其对星敏感器的成像质量造成影响；光学镜头将恒星星光映射到图像传感器的靶面上；图像传感器：是星敏感器的核心部位，由CCD组件和电源电路、模数转换电路等外围电路组成，实现光信号到电信号的转换；成像电路实现图像传感器的成像驱动和时序控制；图像处理电路实现星敏感器图像和数据的处理；电源和数据接口实现星敏感器的稳定供电和数据通讯。绕一个支点高速转动的刚体称为陀螺。通常所说的陀螺是特指对称陀螺，它是一个质量均匀分布的、具有轴对称形状的刚体，其几何对称轴就是它的自转轴。在一定的初始条件和一定的外在力矩作用下，陀螺会在不停自转的同时，环绕着另一个固定的转轴不停地旋转，这就是陀螺的旋进，又称为回转效应。而陀螺仪就是一种用高速回转体的动量矩敏感壳体相对惯性空间绕正交于自转轴的轴的角运动检测装置。磁强计是用来测量磁感应强度的仪器。根据小磁针在磁场作用下能产生偏转或振动的原理制成。从电磁感应定律可以推出，对于给定的电阻的闭合回路来说，只要测出流过此回路的电荷，就可以知道此回路内磁通量的变化。习题9什么是自动驾驶汽车位姿估计？答：车辆的