第三章 智能机器人的感知系统
《机器人感知与智能》课件
05
CHAPTER
未来展望
感知技术
随着传感器和机器学习技术的进步，机器人将具备更高级的感知能力，能够识别和理解更复杂的环境和任务。
机器人将在医疗护理领域发挥更大的作用，如辅助手术、康复训练和老年人照护等。
医疗护理
家庭机器人将逐渐普及，承担家务、照看孩子、陪伴老人等任务。
家庭服务
农业机器人将提高农业生产效率，实现精准种植和养殖。
机器学习定义
机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等类型，每种类型都有其特定的应用场景和优势。
机器学习分类
机器学习在许多领域都有广泛的应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
机器学习应用
深度学习框架
常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch和Keras等，这些框架提供了丰富的工具和库，方便开发者进行深度学习模型的构建和训练。
专家系统结构
02
专家系统通常包括知识库、推理机和用户界面等部分，其中知识库存储了专家提供的知识和经验，推理机则利用这些知识进行推理和决策。
专家系统应用
03
专家系统在许多领域都有广泛的应用，如医疗诊断、金融咨询和军事决策等。
04
CHAPTER
机器人感知与智能的应用
VS
机器人感知与智能在家庭服务领域的应用，提高了生活便利性，改善了家庭生活质量。
智能系统作用
02
CHAPTER
机器人感知技术
机器人通过摄像头等视觉传感器获取周围环境的信息，识别物体、场景和人脸等。
总结词
机器人视觉感知技术包括图像采集、预处理、特征提取和识别等步骤，可应用于机器人导航、物体识别、人脸识别等领域。
智能机器人的感知与决策技术研究
智能机器人的感知与决策技术研究智能机器人是一种具备感知、学习、决策和执行任务能力的机器人系统。
在当代科技发展的浪潮下，智能机器人已经成为工业制造、服务行业和个人生活中的重要助手。
然而，要使机器人真正达到人类的智能水平，感知与决策技术的研究是至关重要的。
智能机器人的感知技术是指通过传感器等装置获取环境信息和实时数据的能力。
感知是智能机器人与外界互动的基础，它可以通过多种传感器完成对环境的感知，包括视觉、听觉、触觉、力觉等。
视觉感知是其中最重要的一项技术，智能机器人通过摄像头等设备获取图像信息，利用图像处理算法进行目标识别、物体跟踪等任务。
听觉和触觉感知技术可以使机器人实现声音和触摸的感知能力，进而实现语音识别、情感识别和物体检测等功能。
智能机器人通过感知技术获取的环境信息是其进行决策和执行任务的基础。
智能机器人的决策技术是指根据感知到的环境信息和预设的目标制定合理的决策方案的能力。
决策是智能机器人实现自主行动和执行任务的关键环节。
智能机器人的决策技术主要包括路径规划、运动控制和动态决策等方面。
路径规划是指智能机器人在环境中通过分析地图信息和传感器数据，确定最优路径以达到目标的能力。
运动控制是指智能机器人根据路径规划结果，实现舵机控制、驱动器控制等动作执行的能力。
动态决策是指智能机器人在环境变化时可以快速调整决策方案以适应新的情况，例如在遇到障碍物时能够通过重新规划路径或选择其他策略来解决问题。
为了提高智能机器人的感知与决策技术，研究者们提出了不少的方法与技术。
首先，深度学习技术的发展为智能机器人感知与决策提供了强大的支持。
通过深度学习的训练和优化，智能机器人可以从海量的数据中学习到有效的特征表示和决策模型，从而提高感知和决策的准确性和鲁棒性。
其次，强化学习技术也被广泛应用于智能机器人的感知与决策中。
通过构建适应环境的奖励机制和状态转移模型，智能机器人可以通过与环境的交互不断优化自己的决策策略，实现更高水平的智能。
机器人控制与智能感知技术研究
机器人控制与智能感知技术研究第一章机器人控制系统概述机器人控制系统是指对机器人实现程序化控制和管理的系统。
机器人智能控制，是现代智能制造技术中不可或缺的一环。
通俗来说，机器人控制系统实现的是让机器人智能化，成为能够实现预设任务的高精度、高可靠性的机电一体化自动化系统，非常重要。
机器人控制系统由以下几个部分组成：1.机器人系统的控制器：它是整个机器人系统的中控制心脏。
通过对控制器进行编程，可以实现对机器人的试图、导引和任务完成能力的控制和管理。
2.机器人的传感器: 在机器人控制系统中，传感器是负责感知环境信息和实时监控机器人运动状态的关键元素，主要类型包括光学、激光、声波、力、力矩、温度、压力、湿度和风量等多种类型。
3.机器人控制器的软件：机器人控制器上跑的软件决定了机器人的相关功能和技能，包括轨迹规划、避障、自适应控制、智能纠错、运动控制算法等等。
第二章机器人智能感知技术概述机器人是由计算机和机械手臂组合而成的，具备一定的智能，因此可以成为制造生产自动化中的重要一环。
机器人智能感知技术主要指机器人通过传感器或其他方式感受外界信息和环境，能够自主完成特定任务的能力，是现代制造业中智能控制的重要组成。
机器人智能感知技术主要包括以下几方面：1.环境感知技术：机器人需要通过感应器获取周边环境、空气、光照、声音等各类信息，从而对环境做出反应。
2.行为感知技术:该技术通过光学、声音、激光等各式各样的传感器来实现，这些传感器可以检测、识别障碍物和目标，判断行走方向等。
3.空间感知技术：空间感知是机器人行走的关键之一，通过利用传感器等设备来获取周围环境的信息，以及利用机器人自身行走的历史数据等技术进行预测和规划。
4. 动作感知技术：对于机器人而言，执行动作是其最基本的任务，而动作的完成质量与动作的准确性息息相关。
因此机器人智能感知技术中，动作感知技术是重点之一，它能够确保机器人在进行各类动作时，实现操作的精度和准确性。
《移动机器人》课件-第3章 移动机器人传感器
• 随机噪声信号：随机噪声主要来源于MEMS传感器上的控制转换电路的
电路噪声、机械噪声和传感器工作时的环境噪声。随机噪声信号带来的
误差会严重影响传感器的测量精度。使用扩展卡尔曼滤波可以获得最优
状态估计，降低噪声的影响，从而提高传感器的测量精度。
路、通信和电源为一体的完整微型机电系统。
MEMS传感器主要优点：体积小、重量轻、功耗低、可靠性高、灵敏度高、
易于集成等，用MEMS工艺制造传感器、执行器或者微结构，具有微型化、
集成化、智能化、成本低、效能高、可大批量生产等特点，产能高，良品
率高。
如图是亚德诺半导体公司Analog Devices Inc.（简称ADI）推出一种经典
• 对移动机器人来说，内部传感器是用于测量移动机器人自身状态
的功能元件，并将所测得的信息作为反馈信息送至控制器，形成
闭环控制。内部传感器主要检测移动机器人的行程及速度、倾斜
角等。常用的移动机器人内部传感器包括：
• 编码器
• 陀螺仪
• 惯性测量单元IMU
移动机器人
4
3.2 内部传感器
• 3.2.1 编码器
主要由光栅盘和光电检测装置构成，分为增量式编码器、绝对式编码器。
移动机器人
7
3.2 内部传感器
• 3.2.1 编码器
2. 光学编码器
• 增量式编码器
增量式编码器可以记录编码器在一个绝对坐标系上的位置。
右图是光电式增量编码器的结构原理图。
结构中最大的圆盘上刻有分布均匀的辐射状窄缝，窄缝分
布的周期为节距。当圆盘随着被测轴转动时，检测窄缝不
难导致成本高昂，这使得早期的惯导系统造价高。
智能机器人的感知与定位技术实现分析
智能机器人的感知与定位技术实现分析随着人工智能领域的飞速发展，智能机器人正逐渐成为现实生活中的一部分。
智能机器人能够感知和理解环境，并准确地定位自身位置，这是实现其自主导航和执行任务的关键。
本文将从感知和定位两个方面，探讨智能机器人的技术实现方法。
一、感知技术智能机器人的感知技术包括视觉感知、声音感知、触觉感知等多种方式，使机器人能够感知周围环境的信息。
1. 视觉感知视觉感知是智能机器人获取环境信息最常用的方法之一。
机器人通过安装摄像头等感知器件，利用图像处理算法来识别和理解环境中的物体、人和场景。
例如，通过图像识别技术，机器人可以识别人脸、数字、文字等，并执行相应的任务。
2. 声音感知声音感知使智能机器人能够通过声音信号来感知环境。
机器人通常使用麦克风等感知器件来采集声音，并通过音频处理算法来识别和理解语音指令或环境中的声音信号。
这种技术使得机器人可以与用户进行语音交互，识别并执行口头命令。
3. 触觉感知触觉感知技术使机器人能够感知物体和环境的力量、压力和接触信息。
智能机器人通过搭载触觉传感器等器件，能够精确地感知和识别物体的形状、硬度和温度等特征。
利用这些信息，机器人可以避免碰撞、抓取物体和执行其他与触摸相关的任务。
二、定位技术在智能机器人的实现过程中，确定机器人在环境中的位置信息至关重要。
通过定位技术，机器人能够精确地了解自身所处的位置和方向，从而进行自主移动和执行任务。
1. 视觉定位视觉定位是智能机器人利用图像信息进行定位的一种方法。
机器人通过摄像头等感知器件采集图像，并基于图像处理技术进行特征提取和匹配，从而确定自身的位置和方向。
视觉定位适用于有明显视觉标识的环境中，例如使用二维码、标志物或特定图案进行定位。
2. 惯性导航惯性导航是一种通过测量机器人自身的重力加速度和角速度来推算位置和方向的定位技术。
智能机器人通常搭载陀螺仪、加速度计等惯性传感器，通过采集和处理传感器数据，计算机器人相对于初始位置的运动量。
智能机器人技术导论 课件 第三章：机器人感知系统
霍尔效应罗盘
● 霍尔电压与磁场强度成正比，并跟随磁场强度做线性变化，基于这种原理设计出了能够检测载体 方位角度的霍尔效应罗盘。
● 霍尔效应罗盘特点：测量精度高、线性度好，但易受温度影响。
霍尔效应罗盘
磁阻式罗盘
● 磁阻效应是指某些金属或半导体的电阻值随外加磁场变化而变化的现象。 ● 磁阻式罗盘就是利用磁阻元件制作成的罗盘。 ● 特点：精度高、范围广且能耗低。
陀螺
● 陀螺：将绕一个支点高速转动的刚体 ● 陀螺的回转效应：在一定的初始条件和一定的外力矩的作用下，陀螺会在不停自转的同时，还绕
着另一个固定的转轴不停地旋转。
陀螺
自行车轮
陀螺仪
陀螺仪是一种用来感测与维持方向的装置。可以检测随物体转动而产生的角速度它可以用于移动机 器人的姿态检测，以及转轴不固定的转动物体的角速度检测。 陀螺式仪的种类：角速度陀螺仪，速率陀螺仪、方位陀螺仪
图2 电位器原理图
直线型电位器
● 电位器式位移传感器由一个线绕电阻(或薄膜电阻) 和者一个滑动触点组成。其中滑动触点通过机械 装置受被检测量的控制。当被检测的位置量发生 变化时,滑动触点也发生位移,从而改变了滑动触 点与电位器各端之间的电阻S值和输出电压值,根
据直这线种型输电出位电压器值原的理变图化 ,可以检测出机器人各关
● 特点：结构简单，但易受外界干扰
磁通门罗盘
磁通门罗盘
● 磁通门罗盘：利用被测磁场中高导磁铁芯在交变 磁场的饱和激励下，其磁感应强度与磁场强度的 非线性关系来测量弱磁场。
● 磁通门罗盘的结构：检测头、信号处理电路
● 优点：灵敏度高、可靠性好、体积小、启动快。
霍尔效应
● 当在空间中施加垂直于霍尔元件的磁场时，霍尔元件中的载流子在洛仑兹力的作用下会霍尔元件 左右两端积聚电荷，产生一个电场，该电场称为霍尔电场。当电荷聚集到一定程度后，会产生霍 尔电压。
机器人的感知系统的应用原理
机器人的感知系统的应用原理1. 引言机器人的感知系统是机器人实现智能化和自主行为的关键组成部分之一。
通过感知系统，机器人能够接收、处理和理解来自外界的信息，从而实现环境感知和目标识别。
本文将介绍机器人的感知系统的应用原理。
2. 感知系统的结构感知系统通常包括传感器、数据处理单元和决策控制单元三个主要部分。
2.1 传感器传感器是感知系统的输入设备，用于接收和采集环境中的各种信息。
常见的机器人传感器包括视觉传感器、声音传感器、触觉传感器等。
这些传感器能够收集到环境的图像、声音、压力等数据，并通过数据接口将数据传递给数据处理单元。
2.2 数据处理单元数据处理单元是感知系统的核心部分，负责对传感器采集到的数据进行处理和分析。
数据处理单元通常由硬件和软件组成，硬件包括处理器、存储器等，而软件则包括各种算法和模型。
通过对采集到的数据进行处理和分析，数据处理单元能够提取出有用的特征信息，并进行分类、识别等操作。
2.3 决策控制单元决策控制单元是感知系统的输出设备，根据数据处理单元提供的信息，决策控制单元能够做出相应的决策和行动。
决策控制单元通常包括运动控制、路径规划、行为生成等模块，通过控制机器人的执行器，实现机器人的移动和交互。
3. 感知系统的应用原理3.1 机器人视觉感知机器人的视觉感知是机器人感知系统中最常见和关键的应用之一。
通过视觉传感器采集到的图像数据，机器人能够对环境中的物体进行识别、定位和跟踪。
常见的视觉感知应用包括目标检测、人脸识别、路标识别等。
视觉感知的应用中，常使用的算法包括图像处理、特征提取、模式识别等。
3.2 机器人声音感知机器人的声音感知是指机器人通过声音传感器采集到的声音数据来感知环境中的声音信息。
通过声音感知，机器人能够进行语音识别、声源定位等应用。
声音感知通常使用的算法包括声音信号处理、语音识别等。
3.3 机器人触觉感知机器人的触觉感知是指机器人通过触觉传感器捕捉到的触觉信息来感知物体的性质、形状和力度。
机器人感知系统知识要点梳理
机器人感知系统知识要点梳理机器人感知系统是指机器人通过感知技术获取环境信息，并将其用于决策和执行任务的过程。
它是机器人技术中至关重要的一个组成部分，对于机器人能够智能地感知和理解周围环境具有重要意义。
本文将就机器人感知系统的知识要点进行梳理，包括感知技术的分类、工作原理和应用领域等。
1. 感知技术的分类感知技术主要分为以下几类：- 视觉感知：机器人利用摄像头、相机等视觉设备获取图像或视频信息，并进行分析和处理。
视觉感知技术可以实现对物体形状、颜色、运动轨迹等特征的识别和跟踪。
- 声音感知：通过麦克风等声音设备采集声音信号，并利用声音处理算法分析声音的频率、强度、方向等信息。
声音感知技术可以实现声源定位、语音识别等功能。
- 触觉感知：机器人利用传感器获取触觉信息，如力传感器可以测量物体施加的力或压力，触觉传感器可以模拟人手的触觉感知，实现对物体形状和材质的感知。
- 气味感知：利用气体传感器感知气味分子的浓度和种类，实现对气味的辨别和追踪。
2. 感知系统的工作原理机器人感知系统的工作原理主要包括感知数据采集、数据处理和决策执行三个步骤：- 感知数据采集：机器人通过感知设备获取环境信息，如摄像头获取图像、麦克风获取声音、传感器获取触觉信息等。
- 数据处理：感知数据被传输到机器人的中央处理单元（CPU）进行处理。
通过算法和模型，对获取的数据进行分析、识别和分类，提取有用的特征信息。
- 决策执行：基于数据处理的结果，机器人进行决策和执行相应的任务。
例如，当机器人在视觉感知中检测到目标物体时，可以根据目标物体的特征进行决策，如抓取、避障等。
3. 感知系统的应用领域机器人感知系统在各个领域都得到了广泛应用，包括：- 工业制造：在工厂生产线上，机器人可以通过视觉感知识别产品的质量缺陷、完成装配或检测任务，提高生产效率和品质。
- 家庭服务：智能家居机器人通过声音感知、视觉感知等技术，能够理解用户指令、识别用户行为，并提供相应的服务，如扫地、煮饭等。
智能移动机器人控制与感知系统
摘要随着机器人的应用范围的不断拓宽，机器人所面临的工作环境也越来越复杂，往往是未知的、动态的、非结构化的，所以，要在这种环境下实时地完成各种任务，就对机器人的控制提出了新的挑战。
本文的主要工作和创新点包括：对移动机器人的硬件模块进行了分析。
详细研究了移动机器人的感知系统，包括超声波传感器和视觉传感器两大模块。
移动机器人采用了两款超声波传感器组合使用，用于探测更为全面的障碍物特征信息。
通过对基于行为控制技术的论述，设计了一种用于移动机器人完成多目标任务的基于行为控制系统。
另外机器人采用了 Sony EVI-D31 PTZ 摄像头，成功地实现了计算机串口控制，大大的扩展了机器人的视觉功能，可以更多的获取外界信息。
关键词：移动机器人、硬件模块、行为控制。
AbstractWith the development of applied range, the work condition faced by robot is more complex, which always is unknown, dynamic and unstructured. So the control of robot t o fulfill a mission in real time under this environment has a new challenge. The ma in work and innovative ideas include.The structure of RIRA-Mobile robot is introduced. Furthermore, the driving model and power model are analyzed. The perception system of RIRA-Mobile robot is demonstrated particularly, which includes two models of vision and ultrasonic sensor. RIRA-Mobile robot uses two type s ultrasonic sensors so as to detect the general obstacles’ information. In addition, Sony EVI-D31 PTZ camera is also used, which can de controlled by computer serials that the vision function of robot is extended greatly to get more environment information. Through exploring the behavior-based control technology, a behavior-based control system has been designed for mobile robot fulfilling multiple objective missions.KEYWORDS:mobile robot; hardware modules; behavior control.目录第一章绪论 (1)（一）移动机器人研究现状 (1)1、移动机器人的控制系统 (1)2、导航方式 (5)3、传感器及多传感器融合技术 (6)（二）移动机器人的关键技术 (7)1、基于行为的控制技术 (7)2、移动机器人的主动视觉技 (8)（三）研究意义和主要内容 (10)第二章移动机器人的硬件结构 (11)（一）移动机器人驱动模块 (11)1、驱动模块的硬件选取 (11)2、驱动模块的控制 (12)（二）移动机器人无线通讯模块 (13)1、计算机与机器人间的图像无线通信 (14)2、计算机与机器人间的无线数据通信 (14)（三）移动机器人控制系统的设计 (15)1、反应式控制结构 (15)2、移动机器人基于行为的控制系统的原则 (17)3、基于行为的控制系统的行为选择机制 (18)第三章移动机器人感知系统研究 (19)（一）移动机器人的超声波传感器感知模块 (19)1、超声波传感器 (19)2、超声波传感器的基本原理 (20)3、移动机器人超声波传感器的应用 (20)（二）移动机器人的视觉感知模块 (23)1、视觉系统的硬件结构 (24)2、视觉系统的软件结构 (27)结论 (32)致谢 (34)第一章绪论（一）移动机器人研究现状移动机器人的研究始于 20 世纪 60 年代末期，目的是研究人工智能技术及在复杂环境下机器人系统的自主推理和规划能力。
智能机器人软件技术入门指南
智能机器人软件技术入门指南第一章：智能机器人概述智能机器人是一种新兴的技术领域，结合了人工智能、机器学习和机器视觉等技术，旨在模拟人类的行为和思维，能够实现一定程度上的自主决策和学习。
智能机器人广泛应用于工业制造、医疗保健、农业、服务业等领域，为人们的生产生活带来极大便利。
第二章：智能机器人软件开发环境为了进行智能机器人的软件开发，我们需要一些基本的工具和环境。
首先，我们需要选择一种合适的开发语言，如C++、Python或Java等。
其次，我们需要选择一个开发软件，如ROS（机器人操作系统）、PCL（点云库）或OpenCV（计算机视觉库）。
此外，我们还需要了解一些相关的开发工具和库，如TensorFlow（深度学习框架）、Robotics Toolbox（机器人工具箱）等。
第三章：智能机器人感知技术智能机器人需要能够感知周围环境，并能够对环境中的信息进行处理和分析。
该章节将介绍一些常用的智能机器人感知技术，如激光雷达、摄像头、深度相机等。
我们将探讨这些技术的原理、使用方法以及其在机器人应用中的重要性。
第四章：智能机器人决策与规划智能机器人需要能够根据感知到的环境信息做出合适的决策，并规划出相应的行动路径。
该章节将介绍一些常用的智能机器人决策与规划算法，如SLAM（同时定位与地图构建）、路径规划算法（如A*算法）等。
我们将讨论这些算法的原理和应用，并通过实例展示其在智能机器人中的实际应用。
第五章：智能机器人学习与智能智能机器人有时需要根据过去的经验和数据进行学习，以改善其行为和性能。
该章节将介绍一些常用的智能机器人学习和智能算法，如强化学习、深度学习等。
我们将探讨这些算法的原理和应用，并通过实例演示其如何提升智能机器人的能力和性能。
第六章：智能机器人软件开发实践最后，我们将通过一个智能机器人软件开发实践项目来总结和应用之前所学的知识。
我们将从需求分析、设计、编码、测试等方面介绍完整的软件开发流程，并通过一个实际的案例演示如何将之前所学的技术应用于实际的智能机器人软件开发中。
机器人学及其智能控制第3章 机器人的感知系统
机器人学及其智能控制第3章机器人的感知系统机器人学，作为一门跨越多个学科领域的综合性科学，正在推动着人类社会的科技进步。
它的研究与应用涵盖了计算机科学、机械工程、电子工程、生物医学工程等多个领域。
其中，机器人的感知系统作为机器人智能控制的重要组成部分，对于机器人的行为决策和任务执行具有决定性的影响。
一、机器人的感知系统概述机器人的感知系统可以理解为机器人通过各种传感器获取环境信息的能力。
这包括了机器人对环境的视觉、听觉、触觉、嗅觉等多种感知方式。
这些传感器可以看作是机器人的“五官”，它们将外部环境的信息转化为机器人可以理解和处理的电信号或数据。
二、视觉感知系统视觉感知是机器人感知系统中最为重要的一部分。
机器人的视觉系统通过图像传感器捕捉环境中的视觉信息，再通过图像处理技术进行解析和理解。
这包括了物体的形状、大小、颜色、运动轨迹等信息的识别和处理。
机器人的视觉系统不仅可以用于识别物体，还可以用于导航、避障、目标追踪等任务。
三、听觉感知系统机器人的听觉系统通过声音传感器捕捉环境中的声音信息，再通过语音识别和自然语言处理技术进行解析和理解。
这包括了语音识别、语意理解、对话交互等功能。
机器人的听觉系统不仅可以用于人机交互，还可以用于环境监测、异常声音检测等任务。
四、触觉感知系统机器人的触觉系统通过触觉传感器感知物体的形状、大小、重量、质地等信息。
这些信息可以帮助机器人更好地理解和操作物体。
例如，在机器人进行装配、搬运、抓取等操作时，触觉感知系统可以提供实时的反馈信息，帮助机器人做出更精确的动作。
五、嗅觉感知系统嗅觉感知在人类生活中扮演着重要的角色，但在目前的机器人技术中，嗅觉感知的应用相对较少。
不过，随着技术的进步，嗅觉感知可能会在未来的机器人应用中发挥重要作用。
例如，在环境监测、灾害救援等领域，嗅觉感知可能会帮助机器人检测到人类无法察觉的气味，从而进行更有效的任务执行。
六、感知系统的融合与优化以上四种感知系统各自具有独特的优点和局限性。
机器人的传感器和感知系统
机器人的传感器和感知系统在现代机器人技术中起着至关重要的作用。
随着人工智能和机器人技术的不断发展，机器人的传感器和感知系统也在不断创新和进步。
这些系统可以帮助机器人实时获取和分析周围环境的信息，从而实现自主决策和执行任务的能力。
本文将从传感器和感知系统的基本原理、发展历史以及应用领域等方面对机器人的传感器和感知系统进行深入探讨。
传感器是机器人感知外部环境信息的重要组成部分。
传感器能够将外部物理量转换成电信号或其他形式的信息，通过这些信息来帮助机器人感知周围环境。
传感器的种类繁多，包括光学传感器、声学传感器、力传感器、位移传感器等。
不同类型的传感器可以实现对不同物理量的感知，从而实现对周围环境的全面感知。
传感器的选择和设计对于机器人的感知系统至关重要，它关系到机器人能否准确地感知环境信息，从而做出正确的决策和执行任务。
在机器人的感知系统中，传感器的作用是至关重要的。
传感器可以实时地监测周围环境中的各种物理量，如温度、湿度、压力、光线等，将这些信息传输给机器人的控制系统，帮助机器人进行环境感知和决策。
机器人的传感器系统通常由多个传感器组成，不同传感器相互协作，实现对周围环境的全面感知。
传感器系统的性能和稳定性直接影响到机器人的感知效果和行为表现，因此传感器系统的设计和优化是机器人研究领域的重要课题之一。
光学传感器是机器人感知系统中的重要组成部分。
光学传感器通过测量光的强度、颜色、方向等参数，实现对周围环境中物体的检测和识别。
光学传感器可以帮助机器人感知环境中的障碍物、目标物体等信息，从而实现对环境的全面感知和定位。
光学传感器的种类繁多，包括摄像头、激光雷达、红外传感器等，不同类型的光学传感器可以实现对不同环境信息的感知，从而满足机器人在不同任务中的需求。
声学传感器是机器人感知系统中另一个重要的传感器类型。
声学传感器通过测量声音的强度、频率、方向等参数，实现对周围环境中声音信息的感知和识别。
声学传感器可以帮助机器人感知环境中的声音信号，如语音指令、环境噪音等，从而实现对环境的全面感知和理解。
机器人的智能感知与决策系统
机器人的智能感知与决策系统嘿，咱们来聊聊机器人那神奇的智能感知与决策系统！您想过没有，机器人是怎么像人一样感知周围世界，还能做出聪明决定的？这背后可藏着不少好玩的事儿。
就说我有次去参加一个科技展览吧，在那我看到了一个超酷的机器人。
它的样子就像从科幻电影里走出来的。
这机器人能在复杂的环境里自如行动，避开各种障碍物。
当时我就好奇了，它到底是怎么做到的？原来啊，这全靠它强大的智能感知与决策系统。
先说说智能感知，这就好比机器人的“眼睛”“耳朵”和“鼻子”。
机器人通过各种传感器，像是摄像头、麦克风、红外线传感器等等，来收集周围环境的信息。
这些传感器就像一个个小侦探，把各种各样的数据传递给机器人的“大脑”。
比如说，一个用于家庭服务的机器人，它的摄像头能识别出房间里的家具摆放，麦克风能听到主人的指令，红外线传感器还能感知到人的体温和位置。
而决策系统呢，则是机器人的“智慧核心”。
它根据感知到的信息进行分析和处理，然后做出决定。
这就像咱们人在遇到事情时，要先思考一下，然后决定怎么做。
打个比方，一个在仓库工作的机器人，它通过摄像头看到一堆货物，传感器告诉它货物的重量、尺寸和位置。
决策系统就会计算出最佳的搬运路径和方式，是直接搬起来，还是用工具辅助，是走直线，还是绕个弯。
而且，现在的机器人智能感知与决策系统是越来越厉害了！它们不仅能处理简单的任务，还能应对复杂多变的情况。
比如说，自动驾驶汽车里的机器人系统。
它要同时感知道路状况、交通信号、其他车辆和行人的动态。
在这一瞬间，它得快速做出决定，是加速、减速、变道，还是停车。
这要是决策慢了或者错了，那可就危险啦！再比如，在医疗领域，有些机器人可以协助医生进行手术。
它们能感知到患者的身体状况，根据实时数据做出精准的操作决策，这可大大提高了手术的成功率。
不过呢，虽然机器人的智能感知与决策系统很厉害，但也不是完美无缺的。
有时候，环境太复杂或者传感器出了故障，机器人也会“犯迷糊”，做出错误的决定。
智能机器人系统的控制和感知技术研究
智能机器人系统的控制和感知技术研究现在，科技的进步可以说是愈发迅猛了，人类已经发明了很多改变我们生活的技术，比如人工智能等。
而在这些技术中，智能机器人系统也是很重要的一种，它能够帮助我们从简单重复的任务中解脱出来，使我们更加集中在更有创造性的工作上。
所以，本文将会着重探讨智能机器人系统的控制和感知技术研究。
智能机器人系统的意义在当今时代，越来越多的机器人系统开始从工业领域拓展到了各种新的应用场景，如智能驾驶汽车、医疗机器人、教育机器人和军事机器人等。
智能机器人的出现，不仅解放了人类的双手，也为人类提供了更多便捷的生活方式和更多的高端应用。
并且，与人类相比，智能机器人还具有不同的优点，例如更快的响应速度、更强的记忆功能和更高的稳定性等。
智能机器人系统的控制技术智能机器人系统的控制技术是智能机器人系统设计的重要环节，控制技术的优劣将决定着智能机器人系统的性能和稳定性。
由于机器人系统是具有活力的系统，所以要想设计出稳定可靠的机器人系统，必须采用现代控制技术。
根据控制技术的不同，智能机器人系统的控制可以分为自主控制和远程控制两种。
自主控制技术是指将控制器嵌入到机器人系统中，使其能够根据外界环境条件，自主地执行指令、判断和决策。
目前，现代机器人普遍采用的是基于优化算法的模型预测控制技术。
以火星车为例，它们都是被自主控制，能够根据外部的传感器获取的信息，自主的行驶、停止和导航等。
远程控制技术是指操作员通过计算机或遥控器等设备实现远程控制，操作机器人系统来完成各种非自主的工作，例如对地控制、动态控制、末端控制、远程操作、捕获等。
远程控制技术广泛应用于无人机领域，这种技术使得操作员能够像玩具一样地轻松地操纵机器人，能够在极地探险、救援等极端环境下发挥非常重要的作用。
智能机器人系统的感知技术智能机器人系统的感知技术是指通过机器视觉、语音识别、力觉传感器等技术，让智能机器人系统能够获取环境信息、识别目标物体特征，进而根据这些信息作出决策和行动。
《机器人的感觉系统》课件
味觉感知系统
通过传感器与酵素技术，实现对 食物味道的分析和识别。
嗅觉感知系统
利用传感器与气态检测技术实现 对气味的分析和识别。
机器人感知技术的应用
工业领域
机器人感知技术可以应用于 生产线、装配、包装等环节， 大幅度提高生产效率。
医疗领域
机器人感知技术可以用于手 术、治疗等环节，帮助医生 更精确准确地操作和治疗。
结论
机器人感知技术的发展是未来机 器人发展的重要方向
机器人感知技术是未来机器人发展的趋势，将对机 器人的应用、维护等方面产生重大影响。
机器人感知技术的成功落地需要 跨学科和跨领域的合作
机器人感知技术需要跨越多个学科与领域的合作， 对人类社会产生影响的同时也为未来的科技发展打 下重要基础。
《机器人的感觉系统》 PPT课件
欢迎来到我们的课件！今天我们将探讨机器人感知系统的重要性和应用以及 未来的发展方向。
引言
1 机器人与人类的感知有何不同？
机器人的感知比人类的感知更精确，更可靠，同时更加十分广泛。
2 机器人感知技术的重要性
在未来，机器人感知技术将成为机器人发展的必要组成部分，对今后机器人的使用与维 护有重要作用。
机器人的感觉系统
1
机器人感知系统的组成部分
2
包括视觉、听觉、触觉等多种感知系统。
3
听觉感知系统
4
通过麦克风采集声音数据，并借助自然 语言处理技术进行数据处理和语音识别。
感知系统的定义
机器人感知系统是通过不同类型的传感 器采集数据，将其转化为计算机识别的 形式，以实现对外部环境进行感知和理 解。
视觉感知系统
通过摄像头采集外部环境的图像数据， 并借助计算机视觉技术对这些数据进行 处理和物理信号并进行转换， 将触觉信息传递给机器人控制系统。
机器人的传感器和感知系统
机器人的传感器和感知系统引言机器人是一种能够自主执行任务的自动化设备。
为了能够顺利完成任务，机器人需要具备强大的传感器和感知系统。
传感器使机器人能够感知并获取环境信息，而感知系统则负责处理这些信息以实现智能行为。
一、机器人传感器的分类与原理传感器是机器人感知系统中的关键组成部分，它能够将环境中的物理量转化为机器能够理解和处理的电信号。
根据其原理和应用，机器人传感器可分为以下几类：1. 触觉传感器：通过测量物体与机器人接触的力、压力、形状等信息，使机器人能够感知物体的质地、形状等特征。
如触摸传感器、力传感器等。
2. 光学传感器：通过采集光线的信息，使机器人能够感知并分析环境中的物体、形状、颜色等。
如摄像头、激光雷达等。
3. 声音传感器：通过接收和分析声音信号，使机器人能够感知并识别环境中的声音。
如麦克风、声纳等。
4. 温度传感器：通过测量环境中的温度变化，使机器人能够感知并反应不同的温度。
如热敏电阻、热电偶等。
5. 气体传感器：通过检测环境中的气体浓度和种类，使机器人能够感知并判断环境是否适合行动。
如气体传感器阵列等。
二、机器人感知系统的构成与功能机器人的感知系统是由多个传感器和相关的数据处理器组成的，它负责处理传感器获取的信息，并将其转化为机器人能够理解和处理的形式。
机器人感知系统一般包括以下几个组成部分：1. 数据采集模块：负责采集和接收各类传感器的信息，并将其转化为数字信号。
这个模块一般由模数转换器（ADC）和信号放大器等组成。
2. 数据处理模块：负责处理和分析传感器采集到的信号。
它一般由控制器和相关的算法组成，能够对输入信号进行滤波、降噪、分析、识别等操作。
3. 任务规划与控制模块：负责将感知系统获取的信息与机器人的任务进行匹配和规划，并生成相应的动作命令。
这个模块一般由任务规划器、控制器和执行器等组成。
机器人感知系统的主要功能有以下几个方面：1. 环境感知：通过传感器获取环境信息，使机器人能够感知并理解周围的物体、环境特性和条件等。
构建智能机器人的感知与控制系统
构建智能机器人的感知与控制系统引言智能机器人是当今科技领域的热门话题。
随着人工智能和机器学习的迅猛发展，构建一个能够感知和控制环境的智能机器人成为可能。
智能机器人的感知与控制系统是其能够与外界进行交互和执行任务的关键。
本文将介绍智能机器人的感知和控制系统的构建过程以及其中涉及的关键技术。
感知系统感知系统是智能机器人的重要组成部分，其主要功能是从环境中获取信息并转化为机器可理解的形式。
在构建智能机器人的感知系统时，我们需要考虑以下几个方面。
传感器选择传感器是感知系统的核心，能够获取环境中的各种信息。
根据机器人的任务需求和操作环境，我们可以选择相应的传感器。
常见的传感器包括摄像头、激光雷达、红外传感器、压力传感器等。
不同的传感器具有不同的特点和应用场景，我们需要根据具体需求进行选择和配置。
传感数据的处理获取到的传感数据通常是原始数据，需要进行处理和分析才能得出有用的信息。
数据处理的方法有很多种，常见的包括滤波、特征提取、图像处理等。
通过对传感数据的处理，智能机器人可以获得更准确和可靠的环境信息，从而为后续的决策和行动提供支持。
环境建模环境建模是感知系统中的一个重要环节，其目的是将传感数据映射到机器人的内部表示。
环境建模可以分为静态环境建模和动态环境建模两部分。
静态环境建模主要是将环境的几何结构和物体位置等信息进行建模，常用的方法包括点云建模、地图构建等。
动态环境建模主要是对移动物体进行建模，可以通过追踪算法和目标检测算法来实现。
控制系统控制系统是智能机器人的决策和执行部分，其主要功能是根据感知系统获取到的信息进行决策，并控制机器人的行动。
构建智能机器人的控制系统需要考虑以下几个方面。
路径规划路径规划是控制系统的重要组成部分，其目的是找到机器人从起始点到目标点的最优路径。
路径规划可以分为全局路径规划和局部路径规划两个阶段。
全局路径规划主要是在环境建模的基础上进行，可以使用搜索算法、图搜索算法等。
局部路径规划则是在机器人运行过程中进行修正，可以使用随机算法、避障算法等。
智能机器人的感知与控制技术研究
智能机器人的感知与控制技术研究在当今科技飞速发展的时代，智能机器人逐渐走进了我们的生活。
它们可以执行各种任务，如工业生产、医疗服务和家庭助理等。
智能机器人的出现离不开感知与控制技术的支持。
本文将探讨智能机器人感知与控制技术的研究与应用。
一、感知技术的发展感知是智能机器人实现自主的重要环节。
通过各种传感器获取环境信息，并将信息转化为数字信号后，机器人可以对其进行分析和理解。
近年来，感知技术在智能机器人领域取得了巨大的进展。
1. 视觉感知技术视觉感知技术是智能机器人最主要的感知手段之一。
机器人可以通过摄像头等设备获取环境中的图像信息，用于目标检测、位置识别和运动跟踪等任务。
同时，深度学习算法的应用使得机器人可以更准确地识别和分类图像中的物体。
2. 音频感知技术音频感知技术用于智能机器人对声音信息的感知和处理。
机器人可以通过麦克风等设备获取环境中的声音，用于语音识别、语音合成和环境声音分析等任务。
现如今，人工智能和自然语言处理等技术的进步，使得机器人可以更好地与人进行交互和沟通。
3. 语义感知技术语义感知技术是智能机器人对环境信息进行语义理解的关键。
它可以将感知到的环境信息与语义知识进行匹配和推理，实现对环境的深度理解。
通过语义感知技术，智能机器人可以更好地理解人的意图和行为，提供更准确和个性化的服务。
二、控制技术的研究感知只是智能机器人实现自主行为的一部分，控制技术则是智能机器人实现动作的核心。
控制技术主要涉及到路径规划、动作执行和运动控制等方面。
1. 路径规划路径规划是智能机器人在环境中自主行动的基础。
机器人需要根据感知到的环境信息和任务要求，通过算法规划出一条最优的行动路径。
路径规划算法需要考虑到环境的障碍物、机器人的动力学特性以及任务的优先级等因素。
2. 动作执行动作执行是智能机器人根据路径规划结果进行实际执行的过程。
机器人需要根据规划结果控制自身的运动装置，如轮子、臂部或者机器手等，完成指定的任务。
第三章 智能机器人的感知系统
3.2.2 红外测距
红外辐射俗称红外线，是一种不可见光，其波长范围大 致在0.76~1000μ m。工程上把红外线所占据的波段分为四部 分，即近红外、中红外、远红外和极远红外。 红外传感系统按照功能能够分成五类： (1)辐射计，用于辐射和光谱测量； (2) 搜索和跟踪系统，用于搜索和跟踪红外目标，确定其 空间位置并对它的运动进行跟踪； (3) 热成像系统，可产生整个目标红外辐射的分布图像； (4) 红外测距和通信系统； (5) 混合系统，是指以上各类系统中的两个或者多个的组 合。
3.5.1 磁罗盘
1．机械式磁罗盘 指南针就是一种机械式磁罗盘。早期的磁罗盘将磁针悬 浮于水面或者悬置于空中来获取航向。现在的机械式磁罗盘 系统将环形磁铁或者一对磁棒安装于云母刻度盘上，并将其 悬浮于装有水与酒精或者甘油混合液的密闭容器中。
2．磁通门罗盘 磁通门罗盘是在磁通门场强计的原理上研制出来的，它 除了可应用在陆地的各种载体上之外，还广泛地应用在飞行 体、舰船和潜水设备的导航与控制上。其主要优点是灵敏度 高、可靠性好、体积小和启动快。
3.2距离/位置测量
机器人测距系统主要完成如下功能： 实时地检测自身所处空间的位置，用以进行自定位； 实时地检测障碍物距离和方向，为行动决策提供依据；
检测目标姿态以及进行简单形体的识别；用于导航及目标
跟踪。
非接触测定空间距离的方法大体可以按以下几种角度进 行分类。
3.2.1 声呐测距
3.2.5 旋转电位计
电位计就是带中心抽头的可变电阻。旋转电位计通常具 有一个轴，轴旋转的时候电位计的抽头会在电阻丝上移动。 使用它们作为角位移传感器的时候要注意两点：
旋转电位计都是采用电阻丝作为传感元件。属于接触式测
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智能机器人的感知系统相当于人的五官和神经系统，是 机器人获取外部环境信息及进行内部反馈控制的工具。
感知系统将机器人各种内部状态信息和环境信息从信号 转变为机器人自身或者机器人之间能够理解和应用的数据、 信息甚至知识，它与机器人控制系统和决策系统组成机器人 的核心。
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3.1感知系统体系结构
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3.5姿态测量
移动机器人在行进的时候可能会遇到各种地形或者各种 障碍。这时即使机器人的驱动装置采用闭环控制，也会由于 轮子打滑等原因造成机器人偏离设定的运动轨迹，并且这种 偏移是旋转编码器无法测量到的。这时就必须依靠电子罗盘 或者角速率陀螺仪来测量这些偏移，并作必要的修正，以保 证机器人行走的方向不至偏离。
机器人感知系统本质是一个传感器系统。机器人感 知系统的构建包括：系统需求分析、环境建模、传感器 的选择等。
感知行为按照复杂度分为以下几个等级： 反射式感知： 信息融合感知 可学习感知 自主认知。
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3.1.1 感知系统的组成
人类具有5种感觉，即视觉、嗅觉、 味觉、听觉和触觉。机器人有类似人一 样的感觉系统，Asimo机器人的传感器 分布。机器人则是通过传感器得到这些 信息的，这些信息通过传感器采集，通 过不同的处理方式，可以分成视觉、力 觉、触觉、接近觉等几个大类。
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霍尔电压可根据如公式近似计算
VH
H IB
d
H——比例常数，称为霍尔系数
B——磁场强度；
I——电流强度。
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4．磁阻式罗盘
磁阻式罗盘是利用磁阻元件制作而成的罗盘。磁阻元件可 以分为各向异性磁阻元件和巨磁阻元件。
这类传感器利用的是一种镍铁合金材料的磁阻效应工作的， 给镍铁合金制成的薄片通上电流，磁场垂直于该薄片的分量 将改变薄片的磁极化方向，从而改变薄片的电阻。这种合金 电阻的变化就叫做磁阻效应，并且这种效应直接与电流方向 和磁化矢量之间的夹角有关。这种电阻变化可由惠斯通电桥 测得。
(3) 热成像系统，可产生整个目标红外辐射的分布图像；
(4) 红外测距和通信系统；
(5) 混合系统，是指以上各类系统中的两个或者多个的
组合。
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基本原理
红外传感器，一般采用反射光强法进行测量，即目标物 对发光二极管散射光的反射光强度进行测量。红外传感器包 括一个可以发射红外光的固态二极管和一个用作接收器的固 态光敏二极管或三极管。当光强超过一定程度时光敏三极管 就会导通，否则截止。发光二极管和光敏三极管需汇聚在同 一面上，这样反射光才能被接收器看到。
除了可应用在陆地的各种载体上之外，还广泛地应用在飞行 体、舰船和潜水设备的导航与控制上。其主要优点是灵敏度 高、可靠性好、体积小和启动快。
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3.霍尔效应罗盘
当在矩形霍尔元件中通以如图中所示的电流I，并外加磁 场B，磁场方向垂直于霍尔元件所在平面时，霍尔元件中的 载流子在洛仑兹力的作用下运动将发生偏转，在霍尔元件上 下边缘出现电荷积聚，产生一电场，该电场称为霍尔电场。 达到稳态时霍尔电场和磁场对载流子的作用互相抵消，载流 子恢复初始的运动方向，从而使霍尔元件上下边缘产生电压 差，称为霍尔电压
图中示意了从发光管经过分光滤镜等光学组件，通过编码 盘的透射光被光学敏感器件检测到的原理。。
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2. 增量式编码器
典型的增量式编码器由一个红外对射式光电传感器和一 个由遮光线和空隔构成的码盘组成。当码盘旋转时，遮光线 和空隔能阻拦红外光束或让其通过。为计算绝对位置，增量 型编码器通常需要集成一个独立的通道——索引通道，它可 以在每次旋转到定义的零点或原点位置时提供一个脉冲。通 过计算来自这个原点的脉冲，可以计算出绝对位置。
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s
s
c 2
t
c
t
2
发射传感器向空气中发射超声波脉冲，声波脉冲遇 到被测物体反射回来，由接收传感器检测回波信号。若 测出第一个回波达到的时间与发射脉冲间的时间差t，即 可算得传感器与反射点间的距离s。
脉冲回波方法仅需要一个超声波换能器来完成发射和 接收功能，但同时收发的测量方式又导致了“死区”的存 在。因为距离太近，传感器无法分辨发射波束与反射波 束。通常，脉冲回波模式超声波测距系统不能测量小于 几个厘米的范围。
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3.2.3 激光扫描测距
扫描运动位于由物体到检测器和由检测器到激光发射器 两直线所确定的平面内，检测器聚焦在表面很小的一个区域 内。因为光源与基线之间的角度和光源与检测器之间的基线 距离已知，可根据几何关系求
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相位法
如图所示，波长为 的激光束被一分为二。一束（称为参考
光束）经过距离L到达相位测量装置，另一束经过距离d到达 反射表面。反射光束经过的总距离为
非水平静态连接：传感器不在同一水平面上分布。多 种不同类型不同特点的传感器常常采用，传感器具有零 自由度。
水平动态连接：传感器分布在同一个水平面，且至少 具有一个自由度。一般用于多个同一类型传感器互相配 合。
非水平动态连接. ：传感器不在同一水平面分布，且至
3. 无线传感器网络
无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是由 部属在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无 线通信方式形成的一个多跳的、自组织的网络系统。
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3.5.1 磁罗盘
1．机械式磁罗盘 指南针就是一种机械式磁罗盘。早期的磁罗盘将磁针悬
浮于水面或者悬置于空中来获取航向。现在的机械式磁罗盘 系统将环形磁铁或者一对磁棒安装于云母刻度盘上，并将其 悬浮于装有水与酒精或者甘油混合液的密闭容器中。
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2．磁通门罗盘 磁通门罗盘是在磁通门场强计的原理上研制出来的，它
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1）环式
图中所示为美国 Draper研究所提出的 Waston腕力传感器环式竖 梁式结构，环的外侧粘贴 测量剪切变形的应变片， 内侧粘贴测量拉伸一压缩 变形的应变片。
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2) 垂直水平梁式
图中为 Dr. R. Seiner公司设 计的垂直水平梁式力觉传感器。 在上下法兰之间设计了垂直梁和 水平梁，在各个梁上粘贴应变片 构成力觉传感器。
d'L2d
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若d=0，此时，d'= L，参考光束和反射光束同时到达相位测 量装置。若d增大，反射光束与参考光束间将产生相位移 若两个波形将再次对准。因此只根据测得的相位移，无法区 别反射光束与发射参考，因此只有要求光束
才有唯一解，并代入上式
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3.2.4 旋转编码器
1. 绝对式编码器 绝对型编码器能提供运转角度范围内的绝对位置信息，工作 原理如图所示。
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视觉:获取信息最直观的方式，人类75%以上的信息都 来 自于视觉。视觉一般包括三个过程：图像获取、 图像处理和图像理解。
触觉 触觉传感系统不可能实现人体全部的触觉功能。 机器人触觉的研究集中在扩展机器人能力所必需的触觉 功能上。一般地，把检测感知和外部直接接触而产生的 接触、压力、滑觉的传感器，称为机器人触觉传感器。
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3.2.2 红外测距
红外辐射俗称红外线，是一种不可见光，其波长范围 大致在0.76~1000μm。工程上把红外线所占据的波段分 为四部分，即近红外、中红外、远红外和极远红外。
红外传感系统按照功能能够分成五类：
(1)辐射计，用于辐射和光谱测量；
(2) 搜索和跟踪系统，用于搜索和跟踪红外目标，确定 其空间位置并对它的运动进行跟踪；
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3.1.2 感知系统的分布
1．内传感器与外传感器 1) 内部传感器
内部传感器通常用来确定机器人在其自身坐标系内 的姿态位置，是完成移动机器人运动所必需的那些传感 器。
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2) 外传感器 外传感器用于机器人本身相对其周围环境的定位，负责
检测距离、接近程度和接触程度之类的变量，便于机器人的 引导及物体的识别和处理。按照机器人作业的内容，外传感 器通常安装在机器人的头部、肩部、腕部、臀部、腿部、足 部等。
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3.5.2 角速度陀螺仪
绕一个支点高速转动的刚体称为陀螺。在一定的初始条 件和一定的外力矩在作用下，陀螺会在不停自转的同时，还 绕着另一个固定的转轴不停地旋转，这就是陀螺的旋进，又 称为回转传感器信息融合技术是通过对这些传感器及其观测信 息的合理支配和使用，把多个传感器在时间和空间上的冗余 或互补信息依据某种准则进行组合，以获取被观测对象的一 致性解释或描述。
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为获取较好的感知效果，移动机器人的多传感器有 着不同的分布形式：
水平静态连接：传感器分布在同一水平面的装配方式。 一般用于多个同一类型传感器互相配合使用的场合，传 感器具有零自由度。
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5.电子罗盘系统实例
电子罗盘有以下几种传感器组合： (1) 双轴磁传感器系统：由两个磁传感器垂直安装于同一平
面组成，测量时必需持平，适用于手持、低精度设备。 (2) 三轴磁传感器双轴倾角传感器系统：由三个磁传感器构
成X、Y、Z轴磁系统，加上双轴倾角传感器进行倾斜补偿， 同时除了测量航向还可以测量系统的俯仰角和横滚角。 (3) 三轴磁传感器三轴倾角传感器系统：由三个磁传感器构成X、 Y、Z轴磁系统，加上三轴倾角传感器（加速度传感器）进行 倾斜补偿，同时除了测量航向，还可以测量系统的俯仰角和 横滚角。
无线传感器网络显著地扩展了移动机器人的感知空间， 提高了移动机器人的感知能力，为移动机器人的智能开发、 机器人间合作与协调，以及机器人应用范围的拓展提供了可 能。
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3.2距离/位置测量
机器人测距系统主要完成如下功能： 实时地检测自身所处空间的位置，用以进行自定位； 实时地检测障碍物距离和方向，为行动决策提供依据； 检测目标姿态以及进行简单形体的识别；用于导航及目标 跟踪。
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非接触测定空间距离的方法大体可以按以下几种角度进 行分类。
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3.2.1 声呐测距
超声波是频率高于20KHz的声波，它方向性好，穿 透能力强，易于获得较集中的声能。脉冲回波法通过测 量超声波经反射到达接收传感器的时间和发射时间之差 来实现机器人与障碍物之间的测距，也叫渡越时间法。 该方法简单实用，应用广泛，其原理如下所示