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觉察到的内容肯定好
我肯定好的能，我能完成任务
1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
视觉关系识别/检测 任务不仅需要识别出图像中的物体以及他们的位置（detection），还要识别物体之间的关系（relationship）。例子如下图所示，输入为一张图片，输出为objects和bounding boxes，以及objects之间的关系，如
视觉关系识别是图像理解的基础，可以 应用 在
挑战：
这篇文章将整理与视觉关系相关的论文，并作简要的介绍。论文列表：
第一篇是比较经典的论文，提出了一个数据集VRD和一个结合语言先验的关系预测模型。
Visual Phrases只有13个类型，Scene Graph 有两万多关系，但是它平均每个对象只有大约2个谓词关系。除了这三个数据集，还有有名的 VIsual Genome 大数据集，包含99658张图片，19237个关系，标注了物体类型，位置，属性和物体间的关系（场景图），还有caption，qa。虽然数据量大了，但是数据集的标注还是会有一些没有被标注的，毕竟组合多。
思考：论文利用了语言先验word embedding，对预测起到了很大的帮助，但是先验知识可能会使得关系预测倾向于频繁的关系，而忽略了视觉方面的信息。一个解决方案是先预训练视觉模型。然而，真正合理的融合先验的方式我觉得不是简单的乘法（先验可能会误导），是一个思考的点。
**Motivation: **这篇论文的启发是来源于知识图谱中，使用转移向量（translation vector）来表示实体之间的关系（见 Trans系列的知识表示 ）。在视觉关系中，通过将对象的视觉特征映射到低维的关系空间中，然后用对象间的转移向量来表示对象之间的关系，比如person+ride=bike。如下图所示：
所以为了让 能够接近 ，即相似，loss函数为
在实验中，单从在VRD数据集上的predicate预测，与上一篇论文Lu对比是没有提升的（44<47），这是这篇论文中没有说明的，是我从两篇论文的实验数据中发现的。这篇论文在另外两个任务上效果比Lu的好些，我觉得有可能是用了Faster RCNN的缘故。 除了这三个任务的实验对比，还加了图像检索，zero-shot关系检测（没有Lu的好），特征重要性分析的实验。实验也表明了关系检测任务对目标检测任务的准确率的提升，不过其实很少。
更多相关的可参考原论文。
思考：论文用TransE来表示关系空间中对象与predicate的关系，如何映射到关系空间，更好的表达对象的联系，甚至predicate间的关系，是值得研究的一个点。（比如结合语言先验等，因为我觉的它的效果其实应该比不上加了语言先验的）
这篇论文跟上一篇论文类似，都是将
思考：这也是篇关于投射对象和关系到另一空间的论文，不过任务稍有不同，效果也比上一篇好些。同上，embedding也是可研究的一个方向。
这篇论文使用场景图scene graph来建模图片中对象以及它们的关系，任务是生成场景图：
这篇论文的亮点就是利用上下文信息以及消息传递，迭代更新以更好地预测关系。这是一个在场景图层级上的新的预测关系的方式，其消息传递方法等都是可以改进的地方，甚至结合embedding。
这篇论文的主要贡献是使用因式分解的方法来得到信息先验（a factorization scheme that yields highly informative priors），也就是关系的先验分布，即两个object间的predicate分布。 这个分布是通过张量分解的方法得到，具体是： （1） 张量构建Tensorize ：关系张量 , i, j是对象，k是关系，表示为关系k的矩阵 的堆叠，每一个值对象i, j在数据集中有关系k的次数。张量表示可以反映objects间的内在联系，关系分布等。
最后BP训练SG网络，θ设为. 在实验中，论文对比了Lu的Visual Relationship Detection with Language Priors，和Xu的Scene Graph Generation by Iterative Message Passing，都有较好的提升。
思考：这篇论文通过张量分解的方式来得到关系的先验分布，与论文Visual Relationship Detection with Language Priors用到的语言先验有着异曲同工之处，都是用predicate的先验分布来调整网络预测的关系，提升zero shot能力。 不过我认为这种直接相乘的调整方式是比较粗糙的，需要更好的方式来融合先验分布与视觉上预测的分布。
这是一篇用场景上下文信息和实体间的关系来改进目标检测的论文，举个被错误检测的例子说明上下文的作用：
这篇论文做的任务不是关系预测，而是利用关系来消歧关系中的相同类的对象，其实是根据关系元组，来定位对象的位置。比如下图中需要确定人踢球是图中的哪个人，在什么位置。
论文首先用attention到对象object/subject，然后用predicate的卷积核来进行注意力的shift，同时object和subject需要结合。
这又是李飞飞团队做的工作（他们团队做了很多relationship相关的工作，语言先验那篇，迭代消息传递那篇等），做的是语句生成图像，利用了场景图表示语句中对象间的关系/联系，一个很有趣的研究，应该是第一个使用场景图的图像生成尝试了。
Sentence一般包含多个对象，以及对象间关系的描述，是比较复杂的，从上图也可以看出，直接从语句到图像效果是很差的。但是当我们把语句解析为场景图，然后再生成图像，可以更好的生成图像表示对象间的关系。 具体做法大致是根据场景图做布局预测 (layout prediction) 预测对象的位置，最后结合噪声，用生成网络生成图像。具体细节这里就不啰嗦了，列一下最终效果吧。
可以看出，对象的位置基本位于正确的位置，不过生成的图像质量不是很高，所以还是有很大的改进空间的。
这篇论文是Arxiv上今年7月份的论文，利用图像中的对象间的关系和对象属性，做QA任务。关系挖掘根据图像和问题得到一系列相关的fact——关系，对象属性，然后再attention到需要的fact上，联合视觉特征最后得到最终answer。
思考：这种提取fact的方法为QA提供了高层的语义信息，也符合人的思维方式。相比于我之前调研过的方法（ 一文带你了解VQA ），可以认为这是知识的补充，之前的方法有的是只有类，属性信息，或者是额外的文本形式的知识，本论文的方法多了关系的检测，且用一个网络来提取高层语义用于QA，相比直接做数据增强更具解释性。不过论文没有用到那个bottom-up attention，这是我觉得可以改进的地方。
至此，有关VIsual Ralationship的相关问题，方法大家应该有个大致的了解和收获。有什么问题和想法欢迎一起交流学习。
视觉关系识别/检测 任务不仅需要识别出图像中的物体以及他们的位置（detection），还要识别物体之间的关系（relationship）。例子如下图所示，输入为一张图片，输出为objects和bounding boxes，以及objects之间的关系，如
视觉关系识别是图像理解的基础，可以 应用 在
挑战：
这篇文章将整理与视觉关系相关的论文，并作简要的介绍。论文列表：
第一篇是比较经典的论文，提出了一个数据集VRD和一个结合语言先验的关系预测模型。
Visual Phrases只有13个类型，Scene Graph 有两万多关系，但是它平均每个对象只有大约2个谓词关系。除了这三个数据集，还有有名的 VIsual Genome 大数据集，包含99658张图片，19237个关系，标注了物体类型，位置，属性和物体间的关系（场景图），还有caption，qa。虽然数据量大了，但是数据集的标注还是会有一些没有被标注的，毕竟组合多。
思考：论文利用了语言先验word embedding，对预测起到了很大的帮助，但是先验知识可能会使得关系预测倾向于频繁的关系，而忽略了视觉方面的信息。一个解决方案是先预训练视觉模型。然而，真正合理的融合先验的方式我觉得不是简单的乘法（先验可能会误导），是一个思考的点。
**Motivation: **这篇论文的启发是来源于知识图谱中，使用转移向量（translation vector）来表示实体之间的关系（见 Trans系列的知识表示 ）。在视觉关系中，通过将对象的视觉特征映射到低维的关系空间中，然后用对象间的转移向量来表示对象之间的关系，比如person+ride=bike。如下图所示：
所以为了让 能够接近 ，即相似，loss函数为
在实验中，单从在VRD数据集上的predicate预测，与上一篇论文Lu对比是没有提升的（44<47），这是这篇论文中没有说明的，是我从两篇论文的实验数据中发现的。这篇论文在另外两个任务上效果比Lu的好些，我觉得有可能是用了Faster RCNN的缘故。 除了这三个任务的实验对比，还加了图像检索，zero-shot关系检测（没有Lu的好），特征重要性分析的实验。实验也表明了关系检测任务对目标检测任务的准确率的提升，不过其实很少。
更多相关的可参考原论文。
思考：论文用TransE来表示关系空间中对象与predicate的关系，如何映射到关系空间，更好的表达对象的联系，甚至predicate间的关系，是值得研究的一个点。（比如结合语言先验等，因为我觉的它的效果其实应该比不上加了语言先验的）
这篇论文跟上一篇论文类似，都是将
思考：这也是篇关于投射对象和关系到另一空间的论文，不过任务稍有不同，效果也比上一篇好些。同上，embedding也是可研究的一个方向。
这篇论文使用场景图scene graph来建模图片中对象以及它们的关系，任务是生成场景图：
这篇论文的亮点就是利用上下文信息以及消息传递，迭代更新以更好地预测关系。这是一个在场景图层级上的新的预测关系的方式，其消息传递方法等都是可以改进的地方，甚至结合embedding。
这篇论文的主要贡献是使用因式分解的方法来得到信息先验（a factorization scheme that yields highly informative priors），也就是关系的先验分布，即两个object间的predicate分布。 这个分布是通过张量分解的方法得到，具体是： （1） 张量构建Tensorize ：关系张量 , i, j是对象，k是关系，表示为关系k的矩阵 的堆叠，每一个值对象i, j在数据集中有关系k的次数。张量表示可以反映objects间的内在联系，关系分布等。
最后BP训练SG网络，θ设为. 在实验中，论文对比了Lu的Visual Relationship Detection with Language Priors，和Xu的Scene Graph Generation by Iterative Message Passing，都有较好的提升。
思考：这篇论文通过张量分解的方式来得到关系的先验分布，与论文Visual Relationship Detection with Language Priors用到的语言先验有着异曲同工之处，都是用predicate的先验分布来调整网络预测的关系，提升zero shot能力。 不过我认为这种直接相乘的调整方式是比较粗糙的，需要更好的方式来融合先验分布与视觉上预测的分布。
这是一篇用场景上下文信息和实体间的关系来改进目标检测的论文，举个被错误检测的例子说明上下文的作用：
这篇论文做的任务不是关系预测，而是利用关系来消歧关系中的相同类的对象，其实是根据关系元组，来定位对象的位置。比如下图中需要确定人踢球是图中的哪个人，在什么位置。
论文首先用attention到对象object/subject，然后用predicate的卷积核来进行注意力的shift，同时object和subject需要结合。
这又是李飞飞团队做的工作（他们团队做了很多relationship相关的工作，语言先验那篇，迭代消息传递那篇等），做的是语句生成图像，利用了场景图表示语句中对象间的关系/联系，一个很有趣的研究，应该是第一个使用场景图的图像生成尝试了。
Sentence一般包含多个对象，以及对象间关系的描述，是比较复杂的，从上图也可以看出，直接从语句到图像效果是很差的。但是当我们把语句解析为场景图，然后再生成图像，可以更好的生成图像表示对象间的关系。 具体做法大致是根据场景图做布局预测 (layout prediction) 预测对象的位置，最后结合噪声，用生成网络生成图像。具体细节这里就不啰嗦了，列一下最终效果吧。
可以看出，对象的位置基本位于正确的位置，不过生成的图像质量不是很高，所以还是有很大的改进空间的。
这篇论文是Arxiv上今年7月份的论文，利用图像中的对象间的关系和对象属性，做QA任务。关系挖掘根据图像和问题得到一系列相关的fact——关系，对象属性，然后再attention到需要的fact上，联合视觉特征最后得到最终answer。
思考：这种提取fact的方法为QA提供了高层的语义信息，也符合人的思维方式。相比于我之前调研过的方法（ 一文带你了解VQA ），可以认为这是知识的补充，之前的方法有的是只有类，属性信息，或者是额外的文本形式的知识，本论文的方法多了关系的检测，且用一个网络来提取高层语义用于QA，相比直接做数据增强更具解释性。不过论文没有用到那个bottom-up attention，这是我觉得可以改进的地方。
至此，有关VIsual Ralationship的相关问题，方法大家应该有个大致的了解和收获。有什么问题和想法欢迎一起交流学习。
视觉定位，视觉检测，视觉测量都属于机器视觉的领域。首先来说共同点，同样使用视觉算法，因此在图像预处理，图像形态学，Blob分析，边缘提取等方面的算法以及思路是一样的。大部分的视觉算法库提供的视觉算法函数都是可以被调用的。不同点，视觉定位类项目侧重于精度，更多的需要配合自动化设备，比如说机器人，轴组等，在图像处理后通过手眼标定算法将像素坐标系转化成其他的坐标，有时配合激光传感器等实现坐标系的统一。在应用场景方面，有2维定位抓取，3维无序抓取等。在移动机器人领域，视觉定位类项目又分为视觉SLAM等。综上，视觉定位项目侧重于多重技术的结合。视觉检测技术侧重于稳定性，算法方面，结合深度学习，预处理算法，图像增强等实现对物体表面的缺陷检测，字符识别等，在计算机视觉领域，有OCR字符检测，人脸识别，自动驾驶等等。综上，视觉检测技术更侧重于视觉算法本身的深挖。
能。1、孔径检测、孔间距检测、轮廓测量，检测精度最高，采用CCD视觉非接触式检测技术，每秒可以测量20次。2、所以研究生论文视觉测量能达到精度能达到。
本文在对视觉传达设计师各个创作阶段进行了详细分析的基础上，从视觉传达设计师的非数字化创作时期及数字化创作时期出发，将个人创作的完全独立时期、合作创作时期和主导创作时期进行比较，得出了创作独立性不是一个单纯的线性发展的历史，而是随着时代不断发展变化的事件。文章最后讲述了关于认识创作独立性对于我们规划未来的现实意义。 在上个世纪二十年代，书籍设计者维岑斯创造了“视觉传达设计师”这个名称，形容“使印刷传达有结构和视觉形式的个人活动”①行为。它的意义在很大程度上预示了视觉传达设计师工作方式的独立性。从传达设计开始的一个人独立工作的创作方式，到现在由自己决定创作概念并同他人合作的创作方式，设计师们的创作状态有了很大的变化。如何正视这种变化，正确认识到自己的创作独立性所处的状态，从而帮助我们更好的发展，是非常值得我们关注和思考的。 一 独立创作的视觉传达设计师 非数字化时代的视觉传达设计师 在数字化设计高度发展以前，每一个设计师在设计创作时，基本上从头到尾都是一个人包干。他们通过一个人去探索主题的计划性，掌握用颜料绘画不容许有失误的技术能力，进行个人创作，直至完成作品。他们这种独立创作状态和现在处于学习阶段的视觉传达者的创作状态极其相似。正如我们所知，视觉传达设计的历史并不长，很多的设计师现在依然从事着设计工作。例如：日本的田中一光、福田繁雄、户田正寿、南部俊安，波兰的Wieslaw Walkuski等。在欣赏他们的作品时不难发现，虽然不是在同样的时间、地点进行创作，但他们都具有相同的特征，即扎实的手绘功底，以及从他们独特的个人视角诠释的设计作品。正如户田正寿所说：“多少年前，在设计创作时，我基本上从头到尾都是一个人包干的。”②他们所处的正是非数字化时代的视觉传达设计师的一种普遍状态，即在创作概念、制作过程上拥有主控性的独立创作状态。相对与他们，数字化时代的创作者的独立性就有了些限制,但仍有这样的一部分人群拥有创作独立性，视觉传达学习者、独立创作的设计师占拥有创意独立性人群的绝大部分。 数字化时代的视觉传达学习者 社会的不断发展，使越来越多的人通过学习关于视觉传达的知识，掌握了如：Photoshop、FreeHand、Illustrator、Coreldraw这样的数字处理软件，期望能就此走入视觉传达的设计世界。他们大多通过进行假的设计课题，或参与非商业性质设计比赛的方式来学习。在这种脱离了市场运作的状态下，他们也同样拥有对创作概念上的主控性。最普遍的例子就是在学校学习的平面设计专业的学生，当然还包括喜欢视觉传达这个活动的人。在中国平面设计在线设计长廊的竞赛传真③中的16个展示中，设计者不仅是设计师们，还有更多处于学习阶段的人们。对于同一个比赛命题，正是因为有了创作者在创作概念上的主控性，才有了这缤彩纷呈的设计。想在结束学习后继续保持其创作独立性，就需要定准自己的目标，是与人合作还是进行个人创作。最好能多观察数字化时代的独立创作者的创作与运营方式，结合自身的实力求发展。 数字化时代的独立创作者 同视觉传达学习者有所区别的是，数字化时代的独立创作者大多是应运市场要求和个人愿望而诞生的个人工作室的创立者，或大型设计公司的设计总监、艺术指导类的设计师。在市场的双向选择下，这些创作者依照客户的要求进行着设计创作，他们同样拥有对设计创作概念上的主控性，有时还不仅如此。户田正寿认为“作为艺术指导，首先要做的工作是决定创作概念，定了概念之后，就要挑选合适的创作人员。挑选创作人员时最重要也是最关键的事，是一定要合适那个创作概念的。否则，即使那人再优秀，也还是不用为好。②”从他的观点中不难发现这类人的创作独立性已经发生了改变，更多的是对关键事宜的独立思考，且其垄断和主控性在此得到了一定的体现。不过这并不是说他们不需要合作，脱离社会的设计是不存在的。 以上三类视觉传达设计师虽在创作方式上有所不同，但数字化时期和非数字化时期的设计师有一个本质上的相同点，就是他们都是独立的创作者。但正如历史的发展不是一成不变的一样，设计师的独立性也是不能用是否数字化来区分的，它始终是个发展的事件，独立性的变化和发展趋势就是对这种螺旋形运动的事件的分析。
一般学校都会有自己的格式你可以先写着等最后导师能给你调整格式的内容写好比什么都重要
二 视觉传达设计师创作独立性的变化 成为一个视觉传达设计师就如同其他专业的人一样，都有一个学习的过程，因此从历史的普遍性上讲，他们大多都有过如下的几个时期：技术上学习，思想上独立的创作状态→技术上合作，思想上也合作→技术上合作，思想上独立的创作状态。我们不难发现这其中有个循环的变化。但设计师的这种循环和一般时间的那种线性链接的循环是迥然相异的，不光是设计师个人上的不同，更大的不同在于现代社会融合的趋势使得设计师们的独立创作状态，在不断的复杂互渗之中有别与最初的独立状态。 个人创作——即完全独立状态 这是一种完全按照个人的意念、愿望来进行创作的状态。学生的创作和部分设计师的意念创作，还有一些为自己进行个人推广而进行的创作状态都属于这个范畴。追求和表现自己独特的观念、认识，并创作出能有效体现设计思想的作品，是这种创作状态存在的根本原因。维也纳的设计师卓思乐认为：“设计必须有个人风格，并传送艺术信息，个人的演绎最为重要。”④他的话在很大程度上描述的正是个人创作状态的设计师们的心里所想。这种状态如果向极端发展就会造成设计师的理想与市场的脱离，但如果发展得好就会获得巨大的成功。我在对艺术资源网世界设计师中列举的54名设计大师的统计中发现，仅有丹·赖辛格、塔帕尼·阿尔托姆、小岛良平、约瑟M·特里亚、松永真5位设计师在设计公司或广告部门工作过，其余的49名设计师要么在学校任职，要么就在毕业的时候就创立了自己的工作室或协会。他们大多都通过参加各种国际性展览来展现自己，其作品也大都被各博物馆和美术馆收藏。这可以说是个人创作状态成功方式的具体例子。当然，我们也不能忽视事物的背面，随着社会的发展设计被放到了一个很高的位置上。于是，一些设计师便产生一种“救世主”的心态，似乎一切问题都可以通过设计来解决，他们往往认为自已的思想走在普通消费者之前，而消费者根本不懂设计，因而不屑于了解消费者的思想，反而责怪消费者不懂得欣赏自己的设计，就象一个孤芳自赏的“现代艺术家”。沃尔特·格罗庇乌斯在1922年就曾意识到这点：“我们都很清楚。我们周围的事物都不是孤立存在的，而是以我们发展中的哲学为后盾的。”⑤包豪斯也曾意识到这点——“一旦包豪斯失去与外部世界的工作及其工作方式的联系，它将成为怪人的避难所。学校有义务训练那些清楚地了解他们所生活的世界的本质的人和那些有能力用他们的综合知识和想象力来创造能够象征这世界的典型形式的人。”⑤因此，我们应尽量避免进入这样盲端的个人创作当中。应当记住设计最终是为传达信息,传播资讯，与客户、技术人员以及更多的相关人员的合作能够更好的实现设计的最终目的。至于怎么样既保持创作独立性又能实现最佳的传播，在合作创作及主导创作的分析中有详细的说明。 合作创作——参与创作但服从创作概念的制作 合作创作讲的就是合作，同客户合作；同设计同行合作；同需要我们的人合作。它同个人创作有着一种承接的关系，当然那种“我如何去想，决定了我怎么去设计”的想法在此是绝不适用的。随着社会分工的细化，进入公司后的设计师大多从事的是局部的设计与调整，对于创作概念的决定上处于被动的位置上。只有在设计师在做自我推广时，才恢复到独立创作的个人状态中。当个人创作状态的学习者初融社会时，就会面临这样一个需要转变态度的时期。 自动装置（伦敦皇家美术学院研究生视觉传达课程的产物）认为：“设计必须与客户合作，必须鼓励对话与增长创意，以建立吸引人们目光与注意力的支流。每个设计都以平等的方式处理，每个解决方案都是一个不断发展中的对话的自然而然的产物。”⑥“骑工作室”始终把同客户的交流作为他们创作过程中的重要方面。在《非常设计——世界著名工作室作品展例》所列举的42个工作室里有5个象这样明确指出同客户合作重要性的工作室。在与客户合作的基础上最大的变化就是创作概念的主控性上的转移。大多没有社会实践经验的设计师，最初进入公司的时候只是整个设计流程中的一个工作部分。从文案创意到设计中的美工、设计师、美术指导都是服从于创作概念的。如果说一个设计分为：构思过程－－创造事物（或产品）的意识，以及由这种意识发展、延伸的构思和想法。行为过程－－使上述构思和想法成为现实，并得以最终形成客现实体（或产品）的可行性判断和形成过程。实现过程－－以最合目的性、实用性和经济价值为目标贯穿于整个设计活动．并将完成的事物(或产品)实现其所应有的综合价值。处于合作时期的设计师大多就只是行为过程的执行者。 这个时期也许压抑了很多设计师的个人化语言，但我们依然有展示自己的空间。台湾有一个名为“垃圾桶里的创意”的设计比赛，所有只要你自己认为是好的设计，不论是被主管还是老师枪毙过的作品都可以参加。它宽泛的参赛资格（只要对创意工作有兴趣，不分社会人士或学生，黑秀网会员或非会员皆可参加。⑦）就是为了提倡不论在什么时期都应重视个人的创意，而这正是对创作概念主控性追求上无时期差别的体现。正是因为设计师们对创作概念上的独立性追求，这种参与创作但服从创作概念的创作时期一般被作为一个向主导创作发展的缓冲期。 主导创作——构思独立制作合作的状态 在社会不断强调设计重要性的当今，越来越多的设计师成立了自己的工作室。他们在创意构思上独立，在制作上合作，这就是设计师创作独立性的另一种状态。例如：“假发”工作室在给大西洋唱片公司制作的唱片标签与标志的案例中，“假发”工作室的设计师迈克尔·罗宾森先是同摄影师合作，接着请照片处理师合成照片取得了乐队想要的效果，最后同其他的设计师合作制作了乐队的标志。⑥他决定了创作概念，在定了概念之后，挑选了适合的创作人员，虽然合作创作贯穿了整个设计，但我们更应看到他对整个设计的主导性。同样从户田正寿对挑选创作人员的高度重视当中，我们不难发现，对于创作的主导性是一个贯彻于每个细枝末节的。用迈克尔·罗宾森的话说，主导创作就是：“先有一个理念，然后让很多有才华的人来分工完成。”⑥它与完全独立状态的制作相比集众家之长的设计具有相当的优势。它既能体现设计师独特的设计想法，又能补充制作上的不足，有时还能帮助设计师从被动转换到主动设计的状态。即，策略型设计。“韩湛宁：成为一个平面设计师的初期困难吗？做为一个闯入者，你如何被大家所接受，你又是如果开展业务的？欧宁：在我决定进入设计界的时候，我已胸有成竹。我不想象这个行业的大多数人一样，听命于客户的要求，因此我独立开发自己的设计项目。《北京新声》原计划是一个独立出版物，我投了一点钱用于前期的采访和拍摄，后来它得到湖南文艺出版社的支持，它完全是一个百分百体现我自己意念的项目，出版社未加任何意见。对于创作型的人来说，创作比经营更加有趣，我不想失去这种乐趣。”⑧可以说有这种想法的设计师不在少数，福田繁雄就曾在西门子移动创意营中解释过，为什么他没有工作上的助手一直都是一个人创作，“创作是那么的有意思，为什么要把这么有意思的事交给别人去做呢？”可见设计创作的乐趣正是主导性创作者所拥有的，设计师们处于个人创作时期拥有过，在合作创作时期失去了。但视觉传达学习者同样也可以进行主导性创作。也许他们有一个很好的创意，但在技术上却不能达到当初的设想，这时候寻求技术上的合作将创意最终通过最好的形式表现出来，这种创作也可以认为主导性创作。俗话说“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，学习过程中的不足完全可以通过合作进行弥补，最重要的是不成熟的创意和想法可以在磨合中逐渐完善。即实现了最初的想法，又学到了更多的知识，更学会了怎么与人合作。
你好 研究生团队 可以帮你搞定 谢谢，采纳 毕业设计(论文)是学生毕业前最后一个重要学习环节，是学习深化与升华的重要过程。它既是学生学习、研究与实践成果的全面总结，又是对学生素质与能力的一次全面检验，而且还是对学生的毕业资格及学位资格认证的重要依据。为了保证我校本科生毕业设计(论文)质量，特制定“同济大学本科生毕业设计(论文)撰写规范”。一、毕业设计（论文）资料的组成A．毕业设计(论文)任务书；B．毕业设计(论文)成绩评定书；C．毕业论文或毕业设计说明书（包括：封面、中外文摘要或设计总说明（包括关键词）、目录、正文、谢辞、参考文献、附录）；D．译文及原文复印件；E．图纸、软盘等。二、毕业设计(论文)资料的填写及有关资料的装订毕业设计(论文)统一使用学校印制的毕业设计(论文)资料袋、毕业设计(论文)任务书、毕业设计(论文)成绩评定书、毕业设计(论文)封面、稿纸（在教务处网上下载用，学校统一纸面格式，使用A4打印纸）。毕业设计(论文)资料按要求认真填写，字体要工整，卷面要整洁，手写一律用黑或蓝黑墨水；任务书由指导教师填写并签字，经院长（系主任）签字后发出。毕业论文或设计说明书要按顺序装订：封面、中外文摘要或设计总说明（包括关键词）、目录、正文、谢辞、参考文献、附录装订在一起，然后与毕业设计(论文)任务书、毕业设计(论文)成绩评定书、译文及原文复印件（订在一起）、工程图纸(按国家标准折叠装订)、软盘等一起放入填写好的资料袋内交指导教师查收，经审阅评定后归档。三、毕业设计说明书(论文)撰写的内容与要求一份完整的毕业设计(论文)应包括以下几个方面：1．标题标题应该简短、明确、有概括性。标题字数要适当，不宜超过20个字，如果有些细节必须放进标题，可以分成主标题和副标题。2．论文摘要或设计总说明论文摘要以浓缩的形式概括研究课题的内容，中文摘要在300字左右，外文摘要以250个左右实词为宜，关键词一般以3～5个为妥。设计总说明主要介绍设计任务来源、设计标准、设计原则及主要技术资料，中文字数要在1500～2000字以内，外文字数以1000个左右实词为宜，关键词一般以5个左右为妥。3．目录目录按三级标题编写（即：1……、……、……），要求标题层次清晰。目录中的标题应与正文中的标题一致，附录也应依次列入目录。4．正文毕业设计说明书(论文)正文包括绪论、正文主体与结论，其内容分别如下：绪论应说明本课题的意义、目的、研究范围及要达到的技术要求；简述本课题在国内外的发展概况及存在的问题；说明本课题的指导思想；阐述本课题应解决的主要问题，在文字量上要比摘要多。 正文主体是对研究工作的详细表述，其内容包括：问题的提出，研究工作的基本前提、假设和条件；模型的建立，实验方案的拟定；基本概念和理论基础；设计计算的主要方法和内容；实验方法、内容及其分析；理论论证，理论在课题中的应用，课题得出的结果，以及对结果的讨论等。学生根据毕业设计(论文)课题的性质，一般仅涉及上述一部分内容。结论是对整个研究工作进行归纳和综合而得出的总结，对所得结果与已有结果的比较和课题尚存在的问题，以及进一步开展研究的见解与建议。结论要写得概括、简短。 5．谢辞谢辞应以简短的文字对在课题研究和设计说明书（论文）撰写过程中曾直接给予帮助的人员（例如指导教师、答疑教师及其他人员）表示自己的谢意，这不仅是一种礼貌，也是对他人劳动的尊重，是治学者应有的思想作风。6．参考文献与附录参考文献是毕业设计(论文)不可缺少的组成部分，它反映毕业设计(论文)的取材来源、材料的广博程度和材料的可靠程度，也是作者对他人知识成果的承认和尊重。一份完整的参考文献可向读者提供一份有价值的信息资料。一般做毕业设计(论文)的参考文献不宜过多，但应列入主要的文献可10篇以上，其中外文文献在2篇以上。附录是对于一些不宜放在正文中，但有参考价值的内容，可编入毕业设计（论文）的附录中，例如公式的推演、编写的程序等；如果文章中引用的符号较多时，便于读者查阅，可以编写一个符号说明，注明符号代表的意义。一般附录的篇幅不宜过大，若附录篇幅超过正文，会让人产生头轻脚重的感觉。
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随着社会的发展,企业对物体质量要求越来越高,基于图像处理的标签质量检测系统越来越被人们所看重。然而,标签在生产过程中,由于受到生产机器精度等因素的影响,生产出来的标签有很多质量问题,比如：少印。因此标签缺陷检测越来越重要。本论文主要针对对标签视觉检测系统的软件算法设计,使检测图像与标准图像进行相减,从而提取出缺陷部分,解决标签少印的问题。整个少印缺陷的检测过程不需要人工进行费力的对比,此过程由软件自行处理,人们只需要对检测出的标签进行确认,实现人工与智能化的完美结合,保证标签质量的目的。
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
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
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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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