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这个要你有看有没有相关的研究了，对这方面是否有些了解，如果有了解的话就还是比较好。
记得是写论文，我觉得还是比较好写，你也可以查找相关的资料
ground truth指地面实况。
地面实况表示在地球表面所做的关于遥感研究的观测，通常用地面实况来检验通过传感器数据所做出的判读的准确性。
例如若用传感器数据来鉴定农业土地利用，为了能够确定这种鉴定精确性的百分比，就必须了解农田抽样全域的实际地面情况。
地面实况收集地区的选择，可以根据一系列准则来决定。这包括研究目的、满足统计用的样本大小、实验研究的重复性与连续性、到研究地区的通道、该地区现有数据的可用性、人员、装备来源，以及航天站台的轨道特性等。
扩展资料：
地面实况监测的目的：
地面数据收集的主要目的，是在成象时候提供同时发生的地面情况的记录。实际上，对于几个以上的小地区或选择的采样点，难以取得同步的数据。
不过目的却是在获得传感器数能得据的短时间以内，到采样的地面实况数据。在计划地面数据收集时，应对观测的变量的变化速率予以特别注意。
这些变量可以分为瞬变的或非瞬变的。记录瞬变特征的数据（例如作物生长阶段、落叶层、风速、表面水分）必须是近于同步的。
非瞬变特征的记录（例如坡度、方位、土壤质地）可以在执行感应任务之前或以后去进行。
参考资料来源：百度百科-ground truth
标定好的真实数据
找你导师沟通，让他帮你推荐几篇跟课题相关的论文和几本专业书籍。这种只给学生一个题目而不做任何指导的导师，在中国高校有一大堆。不能指导学生怎么能被称作导师呢？这群滥竽充数者实际上是应该剔除出导师队伍的。误人子弟！当前你这种迷茫不是你的问题。问题是你先要知道想做什么，也就是先找到你要着手解决的问题。然后针对这个问题看看别人是怎么做的，别人在做的过程中出现了什么问题。研究别人怎么做的过程中，你可以照猫画虎把别人的方法实现一遍，练练手。在动手的过程中，你会逐渐发现不少细节性问题。有些地方是你可以改进或者创新的。把能改进的做了改进，能创新的做了创新。有了文章发表，你的研究生生涯基本也就结束了。如果没有根据要解决的课题作为导向，胡子眉毛一把抓。凡是计算机视觉和机器视觉的相关的资料都去看，到头来也没有找出要解决的问题。这样下去，在研究方向上很难有进展。至少是你做起来会很慢。该看不该看的都看了，该学不该学的都学了，具体能不能用来解决你要面对的问题，答案却还是不知道。总之，一句话以你要解决的问题为导向来入手。用啥学啥就好！能解决问题就行！研究生阶段不过是导师带你科研入门的一种训练而已。如果连入门都带不了，这样的导师是没有最起码的科研素质的。也就是说你导师没有受过科研训练，他不知道该怎么搞科研。建议尽快换导师为好！越快越好，省得浪费你的青春岁月。
是动态识别吗？
深度嵌入聚类算法研究 基于机器视觉的行人重识别算法的分析与实现 基于动力学模型的属性网络重叠社团发现 基于Spring-Boot框架的一体化运维监控应用的研究与实现 Android系统中基于手写密码与笔迹信息的综合认证技术研究 公交线路准点预测方法研究 基于深度学习的医学图像分割算法研究 基于CNN的高速公路流量预测 服务器安全防护与管理综合平台实现 JavaScript全栈视频播放系统设计与实现快速行人检测算法的研发 基于数据挖掘的药物分子筛选方法研究 基于消息队列的自定义审批流程管理系统设计与实现 基于CRF的初等数学命名实体识别 基于多尺度 CNN的图片语义分割研究 基于图像分割技术的连通区域提取算法的研究 基于背景因素推理的目标关系识别算法研究与实现 基于智能移动设备的非接触式人机交互系统设计与实现 分布式数据库物理查询计划调度优化算法研究 基于遮挡的人脸特征提取算法研究与实现 表情识别应用系统的设计与实现 基于CloudSim的云计算与大数据系统的可靠性仿真研究 多源数据库数据采集系统设计与实现 基于Android和WiFi的无线自组织网络P2P通信系统设计与实现 矩阵分解中的流形结构学习研究 基于无监督的OSN恶意账号检测 深度学习在基于视频的人体动作识别上的应用 用户评分的隐式成分信息的研究 线性规划求解算法的实现与应用 基于freeRTOS的嵌入式操作系统分析与实验设计 基于深度强化学习的信息检索的研究与实现 CPM语言编译链接系统的实现 基于SSD的Pascal Voc数据集目标检测设计与实现 复杂网络关键节点识别算法比较研究 基于对抗网络和知识表示的可视问答 基于FPGA实现存储器及虚拟存储器管理 匿名可信身份共享区块链的设计与实现 基于图像的场景分类算法的设计与实现 恶意APK静态检测技术研究与实现 车辆再识别技术研究
这样的主题论文还是比较好写的，首先必须要抓住论文的中心，确立文章的思想内涵，然后分几个不同的角度进行有效的论证。
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。在反恐排爆类装备的研发中，通过走访公安一线，发现目前公安领域多数排爆机器人只是采用摄像头作为排爆取证的工具，并有将摄像头采集的图像数据作为一种排爆目标识别的手段。机器视觉技术目前已经广泛应用在机器人自主导航、机器人手眼一体伺服控制等领域中。但是在公安排爆机器人领域，机器视觉技术应用较少。多数排爆任务需要公安干警近距离进行勘察，而人的主观判断往往受制于经验和生活中积累常识的影响，会出现不客观的错误判断。利用机器视觉系统采集的信息，能自主的分辨不同颜色、形状、深度的排爆目标，同时将采集的图像与常用爆炸物专家库中的信息进行比对，客观地反应目标是否为爆炸物并给出判断结果。
———一周看点———
燧原 科技 发布第二代人工智能推理加速卡“云燧i20”
近日，燧原 科技 发布第二代云端人工智能推理加速卡“云燧i20”，据悉，作为全新一代云端AI推理加速产品，云燧i20拥有迄今为止业内最大的AI加速卡存储带宽，高达819 GB/s，远超行业同类产品水平；单精度FP32峰值算力达到32 TFLOPS，单精度张量TF32峰值算力达到128 TFLOPS，整型INT8峰值算力达到256 TOPS。对比第一代推理产品，云燧i20将浮点算力提升到倍，整型算力提升到倍。
微评：云燧i20也是继今年7月发布云端人工智能训练加速卡“云燧T20”之后，燧原 科技 又推出的全新一代针对云端推理场景的AI加速产品。云燧i20的特色在于超大带宽推理加速卡，兼具高吞吐、低延时特性，这在以图片、视频内容分析为主的人工智能技术应用的场景之下，数据带宽需求也越来越高，兼顾高带宽和低延迟变得至关重要。
安防类精密线缆连接组件龙头凯旺 科技 拟登陆创业板
12月3日深交所披露，中国证券监督管理委员会批复同意凯旺 科技 首次公开发行股票注册。凯旺 科技 主营业务为电子精密线缆连接组件的研发、生产和销售，目前公司产品主要应用于安防设备和通讯设备等领域，其中，安防类精密线缆连接组件产品，占到公司销售份额的。
微评：根据相关市场调研数据显示，凯旺 科技 安防类精密线缆连接组件占国内安防设备电子精密线缆连接组件市场份额。无论是在安防工程，还是在安防产品中，安防连接器及精密组件都扮演着重要角色，在数据、图像以及其他信息的传输中都发挥着重要作用。凯旺 科技 的即将上市，也有望无疑将受益于安防行业未来整体市场空间增量。
端到端AI平台企业依瞳 科技 完成PreA+轮融资
端到端人工智能平台供应商依瞳 科技 宣布完成千万级人民币 PreA+ 轮融资，依瞳 科技 成立于 2019年年底，主要基于自研人工智能(AI)端到端平台，为工业制造、自动驾驶、电力能源、超算中心等行业提供机器学习和深度学习一站式 AI 服务，此轮资金将主要用于新产品的研发和市场拓展，进一步支持依瞳人工智能平台的 1+N 平台战略。
微评：和依图 科技 一字之隔，也同属AI企业，不过依瞳 科技 的主打的是AI平台业务，主要提供包括数据源管理、数据标注、数据集存储、数据预处理、模型训练优化、推理部署的AI算法训练及算力资源服务。其面向的业务领域也主要集中在工业制造、超算中心、自动驾驶、电力能源等B端行业。伴随着AI的日趋普及应用，AI平台将成为助推AI普惠应用的核心桥梁，在整个AI产业生态中扮演着重要角色。
殷创 科技 完成超亿元A轮融资 专注机器视觉传感产品
殷创 科技 11月30日发布消息表示，公司已于近日完成了超过1亿元A轮融资。本轮融资由盈科投资和元创资本领投、安信证券战略投资，融资资金将用于加强殷创 科技 在视觉传感领域已有的的各类产品线，增强欧美市场技术支持与商务推广，进一步完善车载产品各项生产体系与能力。
微评：自动驾驶、智能 汽车 等概念的火爆，也带动智能驾驶整条产业链备受关注。据悉，这家专注于辅助安全与无人驾驶机器视觉传感产品研发及制造的 科技 企业是英伟达指定图像传感设备供应商，在风口之上，加之有核心技术能力加持，殷创 科技 这家企业的发展潜力充满想象。
鹏博士与旷视 科技 合作共建鹏云AIoT平台
12月7日，鹏博士与旷视 科技 签署战略合作协议。双方将以物联网作为人工智能落地载体，合作共建鹏云AIoT平台，并在推动AI数字化生态、Brain++开源生态建设、社区和楼宇空间的AIoT智能化、拓展算法+软件+终端的整合解决方案等方面展开深入合作。
微评：AI产业进入“深水期”，各界对人工智能未来的发展路径抱有更多疑问和期待。产学研用企业之间的合作，对AI在行业领域的工程化落地和技术商业化都有着很大的促进作用，企业之间也可最终实现规模经济效益。
—— 微语录集锦 ——
CMOS 图像传感器的第一大发展方向是像素点数量不断增加，像素尺寸不断缩小，分辨率以及清晰度持续提升，第二大方向则是在提升分辨率的前提下，整合优化 CMOS 图像传感器在不同场景下的整体成像的系统性能力将变得至关重要;与此同时，堆栈式 CMOS 技术应用将逐步铺开，无论是安防、机器视觉或 汽车 电子领域，伴随着AI视频融合应用的趋势，尝试将AI技术能力和CIS工艺技术结合也成为一种趋势。
——思特威副总经理欧阳坚
随着超高清数字视频技术的发展，其在4K、8K、VR、流媒体视频等领域的应用越来越广泛，从技术的角度看，对传统策略的改进已经无法满足编码性能需求，基于人工智能神经网络算法、自适应全局优化策略、将编码与传输结合实现大跨度编码效率提升备受关注。
——中国信息通信研究院知识产权中心工程师徐丹
—— 本周热点原创文章一览——
AI定义ISP 开拓不同寻常的AI芯片创新之路
在端侧AI需求增加的同时，如何在成本和功耗完全可控的条件下，将AI能力达到极致，成为智能芯片行业共同的课题。AI定义ISP 开拓不同寻常的AI芯片创新之路 - 安防知识网 - a&s传媒
智能化浪潮下，CMOS图像传感器将如何升级迭代?
伴随着各大细分行业市场的智能化升级，CMOS图像传感器也迎来了持续性的产品迭代和性能升级，在成像技术、制造工艺、适用场景等方面不断实现新的创新和突破。智能化浪潮下，CMOS图像传感器将如何升级迭代? - 安防知识网 - a&s传媒
根据海克易邦多年的行业工作经验，一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、 CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。
平静很久的安防圈，因为一纸权威机构的调研报告再次掀起了波澜。
近日，Omdia（原IHS）发布了一份名为2020年全球智能视频监控及基础设施市场份额调研报告，报告显示，海康威视、大华股份、安讯士、华为分别为全球市场前四甲，这也就意味着华为正式冲入国内智能视频监控市场前三的位置。
从去年华为机器视觉总裁段爱国宣布要五年内做到全球第一，到今年被调研机构宣布成为安防第三，华为机器视觉正在以极快的速度来进行增长。记得自2017年前后，就有多位圈内大佬发言称华为的模式在行业内的竞争力有限，很难对现有格局产生撼动。
而这份报告的出现，则实实在在的说明如今的华为在行业内的竞争力正与日俱增。不过作为华为Cloud&AI BG中的一部分，华为机器视觉的财报一直以来都不是公示项目，那么这家调研机构是如何得出数据的，华为的真正实力边界又在哪里？这些都是我们值得考虑的问题。
不过仅从业务发展的角度来说，在之前的多篇文章中帮尼菌急就曾提到，华为机器视觉走的路线同传统安防的路线有所不同，从今天的成绩来看，或许我们应该好好重视起这个“生态玩法”的顶级玩家。
华为机器视觉，如今体量到底有多大
华为公司作为非上市企业，尽管每年都有公布其财务数据，但像机器视觉这样大BG下的部门数据，一直以来都只有华为内部的人员清楚。
不过虽然我们不知道华为的数据，但如果这份报告的情况属实，那么华为机器视觉的市场份额至少要比安防老三的宇视要高。尽管宇视 科技 至今没有公布其2020年年报，但结合宇视2019年年报及超额完成对赌协议的事实，我们不难推断：
如今机器视觉的年营收至少也要在50亿元以上，甚至还要更多。
尤其是在2020年新冠疫情的冲击下，众多安防上市企业的业绩都呈现出显著业绩停滞甚至倒退的局面，在这种情况下机器视觉至少50亿元的年营收无疑让人惊讶。如果华为的增速如此之快的话，那么他凭借的主营业务是什么？占比又是多少？一切都让人好奇。
值得一提的是，Omdia这份调研报告的名称为“2020年全球智能视频监控及基础设施市场厂商份额”，属于较为全面的安防企业综合实力考量名单，而且只限于有智能监控的相关企业，所以像亚萨合莱这样的智能门企业并未上榜。
而且从2020年全球安防50强榜单中可见，海康、大华、安讯士和宇视分别位列榜单的1、2、5、6位，如果华为机器视觉成为国内安防三甲，那么其世界排名至少也是前6，这样的实力和增速无疑让人艳羡。
不过从硬实力的角度来看，华为机器视觉的50亿（至少）营收到底从何而来，这一切都让人心存疑虑。毕竟从传统安防的渠道角度来看，即便华为在G端的生态资源较为丰富，但从2017年至今，仅仅5年的时间就从零做到50亿，这样的增速无疑也太快了些，要知道如今的安防行业不论是从渠道资源还是技术资源上来讲，都已经完成了行业集中，主要的技术研发资源、渠道资源都集中在头部企业之中，想要从零突围，对于一般的企业来说显然颇具难度。
那么华为广泛的渠道资源从哪里来？又是如何飞快的完成市场上的占有，完成弯道超车？这一切都让人感到疑惑。毕竟华为宣布改名机器视觉、段爱国宣布五年打造第一、发布生态摄像机搭建与传统安防不同的道路都仅仅是去年发生的事情，想要一年内就完成如此大的“飞跃”，其背后肯定有原因。
那么爆发性增长的原因是什么？帮尼菌认为主要有以下几个方向。
双管齐下，智慧城市与生态玩法成为华为业绩爆发利器
在不断查阅华为机器视觉的资料过程中，帮尼菌发现这么一组有趣的数据：
2020年上半年我国云计算市场公开招标项目有58个，而华为一共拿下了其中22个项目，在已经公布数额的12个项目中，华为的中标项目总金额就高达亿元。如果算上未公开的项目及下半年的中标项目金额估算（一般来说下半年项目比上半年要多）。华为云2020年的总中标金额很可能接近50亿元。
而在这些服务项目中，人工智能服务、大数据中心建设、智慧城市服务项目占据了其中业务的大头，而在这中间，很可能华为机器视觉参与了其中很大一部分的项目建设，因此获得了巨大的营收份额。
除此之外，由于华为机器视觉采用的是生态玩法，这样的“模式”很容易造成营收金额的增长。
这是怎么运作的呢？以2020年华为机器视觉的生态摄像机为例，华为提供的是一个主模块，就好比给你一台电脑，但安装什么软件算法、或者需要类似于键盘、显卡之类的硬件，则都是由合作厂商提供的，这样一个完整的生态闭环早就了华为机器视觉的大生态玩法。
这样的玩法在营收计算上也有其一定的优势，比如这个项目是一个智慧水利项目，由机器视觉提供主要监控器材，这样所有的营收首先肯定是要计算在机器视觉名下的，但其提供的监控设备，极大可能是包含有专业场景的其他厂商的硬件的。
也就是说，华为机器视觉提供的解决方案，很可能是多家厂商合作的结果，也就是他们所说的“生态”，在这样的玩法下华为能够支持的场景会呈现出爆发性的增长，其营收自然也会水涨船高。
总体来看，华为此次的营收增长主要还是来源于华为的生态玩法及其产品上的硬实力。当然要是硬要说这不是华为机器视觉一家的努力也无可厚非，但人家的生态玩法能把如此多的企业资源整合在一起，本身就说明华为机器视觉的技术实力和行业号召力非同凡响，要是再吹毛求疵，无疑是有点小家子气了一些。
不过即便是营收超50亿，距离大华股份的200多亿与海康威视的600多亿仍旧有不小的差距，能否5年内创造奇迹，留给华为机器视觉的时间是一天天的都在减少。而近日海康威视发布的2021年半年报更是以亿元的超量营收再次证明了它在行业内的王者之姿。
而想要追赶在行业内越做越强的海康，恐怕华为机器视觉再接下来的几年中要给我们不止“几次”的惊喜才行。
戏是越来越有意思了。
机器人是由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械，下面是我整理的机器人技术论文，希望你能从中得到感悟!
刍议智能机器人及其关键技术
【摘 要】文章介绍了机器人的定义，阐述了智能机器人研究领域的关键技术，最后展望了智能机器人今后的发展趋势。
【关键词】智能机器人;信息融合;智能控制
一、机器人的定义
自机器人问世以来，人们就很难对机器人下一个准确的定义，欧美国家认为机器人应该是“由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械”;日本学者认为“机器人就是任何高级的自动机械”，我国科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。”目前国际上对机器人的概念已经渐趋一致，联合国标准化组织采纳了美国机器人协会(RIA：Robot Institute of America)于1979 年给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机;或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”概括说来，机器人是靠自身动和控制能力来实现各种功能的一种机器。
二、智能机器人关键技术
随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大，人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的，在研究这类机器人的过程中，主要涉及到以下关键技术：
(1)多传感器信息融合。多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合，为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种，根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态，包括：特定位置、角度传感器;任意位置、角度传感器;速度、角度传感器;加速度传感器;倾斜角传感器;方位角传感器等。外部传感器包括：视觉(测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉、滑动觉传感器)、力觉(力、力矩传感器)、接近觉(接近觉、距离传感器)以及角度传感器(倾斜、方向、姿式传感器)。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据，以产生更可靠、更准确或更全面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性，消除信息的不确定性，提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性：冗余性、互补性、实时性和低成本性。目前多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。
(2)导航与定位。在机器人系统中，自主导航是一项核心技术，是机器人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有3点：一是基于环境理解的全局定位：通过环境中景物的理解，识别人为路标或具体的实物，以完成对机器人的定位，为路径规划提供素材;二是目标识别和障碍物检测：实时对障碍物或特定目标进行检测和识别，提高控制系统的稳定性;三是安全保护：能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤。机器人有多种导航方式，根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同，可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。根据导航采用的硬件的不同，可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识，以获取场景中绝大部分信息。目前视觉导航信息处理的内容主要包括：视觉信息的压缩和滤波、路面检测和障碍物检测、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作，如探针式、电容式、电感式、力学传感器、雷达传感器、光电传感器等，用来探测环境，对机器人的位置、姿态、速度和系统内部状态等进行监控，感知机器人所处工作环境的静态和动态信息，使得机器人相应的工作顺序和操作内容能自然地适应工作环境的变化，有效地获取内外部信息。
(3)路径规划。路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等)，在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法两种。传统路径规划方法主要有以下几种：自由空间法、图搜索法、栅格解耦法、人工势场法。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的，但这些方法在路径搜索效率及路径优化方面有待于进一步改善。人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法，它通过环境势场模型进行路径规划，但是没有考察路径是否最优。智能路径规划方法是将遗传算法、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中，来提高机器人路径规划的避障精度，加快规划速度，满足实际应用的需要。其中应用较多的算法主要有模糊方法、神经网络、遗传算法、Q学习及混合算法等，这些方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果。
(4)机器人视觉。视觉系统是自主机器人的重要组成部分，一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示，核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识。而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题。目前视觉信息处理逐步细化，包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中环境和障碍物检测是视觉信息处理中最重要、也是最困难的过程。机器人视觉是其智能化最重要的标志之一，对机器人智能及控制都具有非常重要的意义。目前国内外都在大力研究，并且已经有一些系统投入使用。
(5)智能控制。随着机器人技术的发展，对于无法精确解析建模的物理对象以及信息不足的病态过程，传统控制理论暴露出缺点，近年来许多学者提出了各种不同的机器人智能控制系统。机器人的智能控制方法有模糊控制、神经网络控制、智能控制技术的融合(模糊控制和变结构控制的融合;神经网络和变结构控制的融合;模糊控制和神经网络控制的融合;智能融合技术还包括基于遗传算法的模糊控制方法)等。近几年，机器人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展。在模糊控制方面，等人论证了模糊系统的逼近特性，首次将模糊理论用于一台实际机器人。模糊系统在机器人的建模控制、对柔性臂的控制、模糊补偿控制以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。在机器人神经网络控制方面，CMCA(Cere-bella Model Controller Articulation)应用较早的一种控制方法，其最大特点是实时性强，尤其适用于多自由度操作臂的控制。
(6)人机接口技术。智能机器人的研究目标并不是完全取代人，复杂的智能机器人系统仅仅依靠计算机来控制目前是有一定困难的，即使可以做到，也由于缺乏对环境的适应能力而并不实用。智能机器人系统还不能完全排斥人的作用，而是需要借助人机协调来实现系统控制。因此，设计良好的人机接口就成为智能机器人研究的重点问题之一。人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，除了最基本的要求机器人控制器有1个友好的、灵活方便的人机界面之外，还要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，研究人机接口技术既有巨大的应用价值，又有基础理论意义。目前，人机接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音合成与识别、图像识别与处理、机器翻译等技术已经开始实用化。另外，人机接口装置和交互技术、监控技术、远程操作技术、通讯技术等也是人机接口技术的重要组成部分，其中远程操作技术是一个重要的研究方向。
三、总结与展望
机器人是自动化领域的主题之一，人们几十年来对机器人的开发和研究，使机器人技术取得了巨大的进步。随着人工智能、智能控制和计算机技术的发展，机器人的应用领域必将不断扩大，性能不断提高，在未来的生产、生活、科研当中会发挥更重要的作用。
参 考 文 献
[1]孙华，陈俊风，吴林.多传感器信息融合技术及其在机器人中的应用[J].传感器技术.2003，22(9)：1～4
[2]王灏，毛宗源.机器人的智能控制方法[M].北京：国防工业出版社，2002
[3]金周英.关于我国智能机器人发展的几点思考[J].机器人技术与应用.2001(4)：5～7
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机器人控制技术论文篇二 智能控制在机器人技术中的应用 摘要：机器人的智能从无到有、从低级到高级，随着科学技术的进步而不断深人发展。计算机技术、 网络技术 、人工智能、新材料和MEMS技术的发展，智能化、网络化、微型化发展趋势凸显出来。本文主要探讨智能控制在机器人技术中的应用。 关键词：智能控制 机器人 技术 1、引言 工业机器人是一个复杂的非线性、强耦合、多变量的动态系统，运行时常具有不确定性，而用现有的机器人动力学模型的先验知识常常难以建立其精确的数学模型，即使建立某种模型，也很复杂、计算量大，不能满足机器人实时控制的要求。智能控制的出现为解决机器人控制中存在的一些问题提供了新的途径。由于智能控制具有整体优化，不依赖对象模型，自学习和自适应等特性，用它解决机器人等复杂控制问题，可以取得良好效果。 2、智能机器人的概述 提起智能机器人，很容易让人联想到人工智能。人工智能有生物学模拟学派、心理学派和行为主义学派三种不同的学派。在20世纪50年代中期，行为主义学派一直占统治地位。行为主义学派的学者们认为人类的大部分知识是不能用数学方法精确描述的，提出了用符号在计算机上表达知识的符号推理系统，即专家系统。专家系统用规则或语义网来表示知识规则。但人类的某些知识并不能用显式规则来描述，因此，专家系统曾一度陷人困境。近年来神经网络技术取得一定突破，使生物模拟学派活跃起来。智能机器人是人工智能研究的载体，但两者之间存在很大的差异。例如，对于智能装配机器人而言，要求它通过视觉系统获取图纸上的装配信息，通过分析，发现并找到所需工件，按正确的装配顺序把工件一一装配上。因此，智能机器人需要具备知识的表达与获取技术，要为装配做出规划。同时，在发现和寻找工件时需要利用模式识别技术，找到图样上的工件。装配是一个复杂的工艺，它可能要采用力与位置的混合控制技术，还可能为机器人的本体装上柔性手腕，才能完成任务，这又是机构学问题。智能机器人涉及的面广，技术要求高，是高新技术的综合体。那么，到底什么是智能机器人呢?到目前为止，国际上对智能机器人仍没有统一的定义。一般认为，智能机器人是具有感知、思维和动作的机器。所谓感知，即指发现、认识和描述外部环境和自身状态的能力。如装配作业，它要能找到和识别所要的工件，需要利用视觉传感器来感知工件。同时，为了接近工件，智能机器人需要在非结构化的环境中，认识瘴碍物并实现避障移动。这些都依赖于智能机器人的感觉系统，即各种各样的传感器。所谓思维，是指机器人自身具有解决问题的能力。比如，装配机器人可以根据设计要求，为一个复杂机器找到零件的装配办法及顺序，指挥执行机构，即动作部分去装配完成这个机器，动作是指机器人具有可以完成作业的机构和驱动装置。因此，智能机器人是一个复杂的软件、硬件的综合体。虽然对智能机器人没有统一的定义，但通过对具体智能机器人的考察，还是有一个感性认识的。 3、智能机器人的体系结构 智能机器人的体系结构主要包括硬件系统和软件系统两 个方面。由于智能机器人的使用目的不同，硬件系统的构成也不尽相同。结构是以人为原型设计的。系统主要包括视觉系统、行走机构、机械手、控制系统和人机接口。如图1所示： 视觉系统 智能机器人利用人工视觉系统来模拟人的眼睛。视觉系统可分为图像获取、图像处理、图像理解3个部分。视觉传感器是将景物的光信号转换成电信号的器件。早期智能机器人使用光导摄像机作为机器人的视觉传感器。近年来，固态视觉传感器，如电荷耦合器件CCD、金属氧化物半导体CMOS器件。同电视摄像机相比，固体视觉传感器体积小、质量轻，因此得到广泛的应用。视觉传感器得到的电信号经过A/D转换成数字信号，即数字图像。单个视觉传感器只能获取平面图像，无法获取深度或距离信息。目前正在研究用双目立体视觉或距离传感.器来获取三维立体视觉信息。但至今还没有一种简单实用的装置。数字图像经过处理，提取特征，然后由图像理解部分识别外界的景物。 行走机构 智能机器人的行走机构有轮式、履带式或爬行式以及类人型的两足式。目前大多数智能机器人.采用轮式、履带式或爬行式行走机构，实现起来简单方便。1987年开始出现两足机器人，随后相继研制了四足、六足机器人。让机器人像人类一样行走，是科学家一直追求的梦想。 机械手 智能机器人可以借用工业机器人的机械手结构。但手的自由度需要增加，而且还要配备触觉、压觉、力觉和滑觉等传感器以便产生柔软、.灵活、可靠的动作，完成复杂作业。 控制系统 智能机器人多传感器信息的融合、运动规划、环境建模、智能推理等需要大量的内存和高速、实时处理能力。现在的冯?诺曼结构作为智能机器人的控制器仍然力不从心。随着光子计算机和并行处理结构的出现，智能机器人的处理能力会更高。机器人会出现更高的钾能。 人机接口 智能机器人的人机接口包括机器人会说、会听以及网络接日、话筒、扬声器、语音合成和识别系统，使机器人能够听懂人类的指令，能与人以自然语言进行交流。机器人还需要具有网络接n，人可以通过网络和通讯技术对机器.人进行控制和操作。 随着智能机器人研究的不断深入、越来越多的各种各样的传感器被使用，信息融合、规划，问题求解，运动学与动力学计算等单元技术不断提高，使智能机器人整体智能能力不断增强，同时也使其系统结构变得复杂。智能机器人是一个多CPU的复杂系统，它必然是分成若干模块或分层递阶结构。在这个结构中，功能如何分解、时间关系如何确定、空间资源如何分配等问题，都是直接影响整个系统智能能力的关键问题。同时为了保证智能系统的扩展，便于技术的更新，要求系统的结构具有一定开放性，从而保证智能能力不断增强，新的或更多传感器可以进入，各种算法可以组合使用口这便使体系结构本身变成了一个要研究解决的复杂问题。智能机器人的体系结构是定义一个智能机器人系统各部分之间相互关系和功能分配，确定一个智能机器人或多个智能机器人系统的信息流通关系和逻辑上的计算结构。对于一个具体的机器人而言，可以说就是这个机器人信息处理和控制系统的总体结构，它不包括这个机器人的机械结构内容。事实上，任何一个机器人都有自己的体系结构。目前，大多数工业机器人的控制系统为两层结构，上层负责运动学计算和人机交互，下层负责对各个关节进行伺服控制。 参考文献： [1]左敏，曾广平. 基于平行进化的机器人智能控制研究[J]. 计算机仿真，2011，08：15-16. [2]陈赜，司匡书. 全自主类人机器人的智能控制系统设计[J]. 伺服控制，2009，02：76-78. [3]康雅微. 移动机器人马达的智能控制[J]. 装备制造技术，：102-103. 看了“机器人控制技术论文”的人还看： 1. 搬运机器人技术论文 2. 机电控制技术论文 3. 关于机器人的科技论文 4. 工业机器人技术论文范文(2) 5. 机器人科技论文
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IGBT逆变电源的研究与设计 350. 软开关直流逆变电源研究与设计 351. 单片机电量测量与分析系统 352. 温湿度智能测控系统 353. 现场总线控制系统设计 354. 加热炉自动控制系统 355. 电容法构成的液位检测及控制装置 356. 基于CD4017电平显示器 357. 无线智能报警系统 358. 可编程的LED（16×64）点阵显示屏 359. 多路智力抢答器设计 360. 8×8LED点阵设计 361. 电子风压表设计 362. 智能定时闹钟设计 363. 数字音乐盒设计 364. 数字温度计设计 365. 数字定时闹钟设计 366. 数字电压表设计 367. 计算器模拟系统设计 368. 定时闹钟设计 369. 电子万年历设计 370. 电子闹钟设计 371. 单片机病房呼叫系统设计 372. 家庭智能紧急呼救系统的设计 373. 自动车库门的设计 374. 异步电动机功率因数控制系统的研究 375. 普通模拟示波器加装多功能智能装置的设计 376. 步进电机运行控制器的设计 377. 80C196MC控制的交流变频调速系统设计 378. 汽车防盗系统 379. 简易远程心电监护系统 380. 智能型充电器的电源和显示的设计 381. 电气设备的选择与校验 382. 论供电系统中短路电流及其计算 383. 论工厂的电气照明 384. 论无线通信技术热点及发展趋势 385. 浅论10KV供电系统的继电保护的设计方案 386. 试论供电系统中的导体和电器的选择 387. 大棚仓库温湿度自动控制系统 388. 自行车车速报警系统 389. 智能饮水机控制系统 390. 基于单片机的数字电压表设计 391. 多用定时器的电路设计与制作 392. 智能编码电控锁设计 393. 串联稳压电源的设计 394. 红外恒温控制器的设计与制作 395. 自行车里程,速度计的设计 396. 等精度频率计的设计 397. 浮点数运算FPGA实现 398. 人体健康监测系统设计 399. 基于单片机的音乐喷泉控制系统设计 400. 基于LabVIEW的虚拟频谱分析仪的研究与设计 401. 感应式门铃的设计与制作 402. 电子秤设计与制作 403. 电动车三段式充电器 404. SB140肖特基二极管制造与检测 405. SMT技术 406. 基于单片机的温度测量系统的设计 407. 龙门刨床的可逆直流调速系统的设计 408. 公交车站自动报站器的设计 409. 单片机波形记录器的设计 410. 音频信号分析仪 411. 基于单片机的机械通风控制器设计
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