众文网1.关于机器人的论文
最多追加100好吧，怎么都喜欢骗人啊 微型机器人的发展和研究现状 摘要： 微型机器人是微电子机械系统的一个重要分支， 由于它能进入人类和宏观机器人所不及的狭小空间内作业， 近几十年来受到了广泛的关注。
本文首先给出了近年来国内外出现的几种微型机器人， 在分析了其特点和性能的基础上， 讨论了目前微型机器人研究中所遇到的几个关键问题， 并且指出了这些领域未来一段时间内的主要研究和发展方向。 关键词： 微型机器人； 微驱动器 近年来， 采用MEMS 技术的微型卫星、微型飞行 器和进入狭窄空间的微机器人展示了诱人的应用前 景和军民两用的战略意义。
因此， 作为微机电系统技 术发展方向之一的基于精密机械加工微机器人技术 研究已成为国际上的一个热点， 这方面的研究不仅有 强大的市场推动， 而且有众多研究机构的参与。以日 本为代表的许多国家在这方面开展了大量研究， 重点 是发展进入工业狭窄空间微机器人、进入人体狭窄空 间医疗微系统和微型工厂。
国内在国家自然科学基 金、863 高技术研究发展计划等的资助下， 有清华大 学、上海交通大学、哈尔滨工业大学、广东工业大 学、上海大学等科研院所针对微型机器人和微操作系 统进行了大量研究， 并分别研制了原理样机。目前国 内对微型机器人的研究主要集中在三个领域[6] : (1) 面向煤气、化工、发电设备细小管道探测的微型机器 人。
（2） 针对人体、进入肠道的无创诊疗微型机器 人。（3） 面向复杂机械系统非拆卸检修的微型机器 人。
1 微型机器人的发展和研究状况 根据国内开展微型机器人研究的实际情况， 我们 着重讨论微型管道机器人、无创伤微型医疗机器人和 特殊作业的微型机器人。 111 微型管道机器人 微管道机器人是基于狭小空间内的应用背景提 出的， 其环境特点是在狭小的管状通道或缝隙行走进 行检测， 维修等作业。
由于与常规条件下管内作业环 境有明显不同， 其行走方式及结构原理与常规管道机 器人也不同， 因此按照常规技术手段对管道机器人按 比例缩小是不可行的。有鉴于此， 微型管道机器人的 行走方式应另辟蹊径。
近年来随着微电子机械技术的 发展和晶体压电效应和超磁致伸缩材料磁- 机耦合 技术应用的发展， 使新型微驱动器的出现和应用成为 现实。微驱动器的研究成果已成为微管道机器人的重 要发展基础[1] 。
日本名古屋大学研制成一种微型管道机器人， 可 用于细小管道的检测， 在生物医学领域的小空间内作 微小工作。这种机器人可以由管道外面的电磁线圈驱 动， 而无须以电缆供电。
日本东京工业大学和NEC 公司合作研究的螺旋式管内移动微机器人， 在直径为 Φ2514mm的直管内它的最大运动速度是260mm/ s ， 最 大牵引力是12N。法国Anthierens 等人研制出了适用 于Φ16mm的蠕动式机器人， 此种微型机器人的最大 运动速度为5mm/ s ， 负载可达20N ， 具有很高的运动 精度， 负载大， 但运动速度较慢且结构复杂。
国内的上海大学和上海交通大学都研制出了惯性 冲击式管道微机器人， 上海交通大学的微机器人采用 层叠型压电驱动器驱动； 上海大学的微机器人驱动器 有层叠型和双压电薄膜两种类型[3] 。图1 所示为双压 电薄膜微小管道机器人其运动机理， 该机器人采用双 压电薄膜驱动器， 相对于单压电薄膜， 增大了驱动 力， 提高了承载能力。
该机构的最大移动速度可以达 到15mm/ s ， 具有前进、后退、上升和下降功能。 112 微型医疗机器人的发展 近几年来， 医疗机器人技术的研究与应用开发进 展很快， 微型医疗机器人是其中最有发展前途的应用 领域， 据日本科学技术政策研究所预测， 到2017 年 医疗领域使用微型机器和机器人的手术将超过全部 医疗手术的一半。
因此日本制定了采用“机器人外科 医生”的计划， 并正在开发能在人体血管中穿行、用 于发现并杀死癌细胞的超微型机器人。美国马里兰州 的约翰·霍普金实验室研制出一种“灵巧药丸”， 实际 上是装有微型硅温度计和微型电路的微型检测装置， 吞入体内， 可以将体内的温度信息发给记录器。
瑞典 科学家发明了一种大小如英文标点符号的机器人， 未 来可移动单一细胞或捕捉细菌， 进而在人体内进行各 种手术。 国内的的许多科研院所主要开展了无创伤微型 医疗机器人的研究， 取得了一些成果。
无损伤医用机 器人主要应用于人体内腔的疾病医疗， 它可以大大减 轻或消除目前临床上使用的各类窥镜、内注射器、内 送药装置等医疗器械给患者带来的严重不适合及痛 苦。中国科学技术大学在国家自然科学基金的资助下 研制出了基于压电陶瓷驱动的多节蛇行游动腹腔手 术术微型机器人， 该机器人将CCD 摄像系统， 手术 器械及智能控制系统分别安装在微型机器人的端部， 通过开在患者腹部的小口， 伸入腹腔进行手术。
其特 点是响应速度快， 运动精度高， 作用力与动作范围 大， 每一节可实现两个自由度方向上±60°范围内迅 捷而灵活的动作， 图2 所示的是利用腹腔手术机器人 进行手术的场景[5] 。浙江大学也研制出了无损伤医用 微型机器人的原理样机， 该微型机器人以悬浮方式进 入人体内腔（如肠道， 食道） ， 可避免对人体内腔有 机组织造成损伤， 运行速度快， 速。
2.机器人科技论文一千字
2200年，我们的世界变成了一个更加美好的世界，无论你走到哪，都能发现科学技术发展的成果。
中午，我回到家，走进客厅，竟然发现平时只要在家都会每分每秒做着家务、一刻也不肯歇会儿的妈妈与往日不同，正悠闲地懒洋洋地坐在沙发上，还津津有味地看着电视，不时吃几片橘子，似乎没有事情可做似的。旁边放着一个上身粉红色，下身紫红色的机器人。我仔细打量着它，它的身体匀称、个子不高也不矮，身子笔直笔直的，可精神了！仿佛是一位侍卫兵在那。我又看看房间，整理得井井有条，地板上连一粒灰尘也没有，都可以照出我的影子了，到处都干净极了！使我不得不吃惊地望着妈妈。
“妈妈，你怎么还没做午饭？”我这时才发觉桌子上空荡荡的，只有空气漂浮在上面。
“噢，好的，我马上叫它去做“妈妈瞟了我一眼，打开抽屉，拿出一个有五彩按钮和文字按钮的遥控器。
“它？！”我有些诧异，“客厅里只有我们俩个人呀！”
“你看，就是它呀，我昨天才买来的呢，效果不错，还有不少功能呢！”妈妈骄傲地指了指机器人，仿佛机器人是她的什么宝贝似的。那个机器人立即转过身面对着我，像是只要一声令下，他就会立刻去做你想要让他做的事情。
妈妈又低头看看遥控器，眼珠子转来转去，似乎在寻找着什么。忽然，她眼睛一亮，似乎中了什么大奖似的，飞快地按下了一个按钮，那个机器人像是得到了一条圣旨似的，一转身，它便开始在厨房里做饭了。只见它眼疾手快地从袋子里拿出一捆蔬菜，然后飞快地用刀切开皮筋，“咚咚“地把菜切成一小块，又立即从袋子里拿出几个土豆，用小刀飞快地削掉了皮，并且用刀切成一条一条的……就这样，他一会儿去看看电饭煲里边的饭有没有做好，一会切着菜，动作可敏捷了。看得我眼花缭乱，真没想到机器人竟有如此厉害。
才几十分钟，饭就做好了。它端着菜走到餐桌旁，嘴里还念念有词地说：“今天的菜式黄瓜炒肉、青菜炒蘑菇，还有番茄炒蛋…….请大家用餐。”它说完，又拿起两只碗，给我和妈妈添了饭。看着这些馋涎欲滴的食物，饥肠辘辘的我早已夹了菜，开始大口大口地吃了起来，衣服上面有油渍也不管了。
有了机器人真好，它不用吃饭，只“吃”电，还有很多功能，真是人类的“好帮手”。
3.机器人基础知识论文
原发布者：陈世林2
工业机器人论文论文题目：工业机器人的特征与发展学生姓名：2012年11月29日摘摘要：机器人一词的出现和世界上第一台工业机器人的问世都是近几十年的事。然而在西周时期，我国的能工巧匠偃师就研制出了能歌善舞的伶人，这是我国最早记载的机器人。进入20世纪后，机器人的研究与开发得到了更多人的关心与支持，一些适用化的机器人相继问世。1959年第一台工业机器人在美国诞生，开创了机器人发展的新纪元。工业机器人是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的现代制造业重要的自动化装备。机器人技术及其产品已成为柔性制造系统（FMS）、自动化工厂（FA）、计算机集成制造系统（CIMS）的自动化工具。广泛采用工业机器人，不仅可提高产品的质量与数量，而且保障人身安全、改善劳动环境、减轻劳动强度、提高劳动生产率、节约材料消耗以及降低生产成本有着十分重要的意义。工业机器人的广泛应用正在日益改变着人类的生产和生活方式。关键字：组成控制与编程发展现状国内趋势机器人是一个在三维空间，具有角度自由度的并能实现众拟人动作和功能的机器；工业机器人是能模拟人手臂.手腕和手功能的机电一体化产品，它可以把任意物体或工具按空间位置的识辨要求进行移动可实现工业生产的要求。它们通常配备有机械手、刀具或其他可装配的加工工具，以及能够执行搬运操作与加工制造的任务。工业机器人由主体、驱动系统和控制系统三个基本部分组成。主体即机座
4.机器人论文
随着高新技术的发展，各种类型的军用机器人已经大量涌现，一些技术发达的国家相继研制了智能程度高、动作灵活、应用广泛的军用机器人。
目前军用机器人主要是作为作战武器和保障武器使用。在恶劣的环境下，机器人的承受能力大大超过载人系统，并且能完成许多载人系统无法完成的工作，如运输机器人可以在核化条件下工作，也可以在炮火下及时进行战场救护。
在地面上，机器人为联合国维和部队排除爆炸物、扫除地雷；在波黑战场上，无人机大显身手；在海洋中，机器人帮助人清除水雷、探索海底秘密；在宇宙空间，机器人成了火星考察的明星。现在世界上正在研制或已投入使用的军用机器入主要有以下几种。
本次军事机器人介绍周将每周介绍一种军用机器人。欢迎观注。
2004年10月26日 第一天 地面机器人 地面军用机器人主要分为智能机器人和遥控机器人。按其功能可分为：排雷（弹）机器人、侦察机器人、保安机器人，甚至还研制有地面微型军用机器人。
全自主机器人美国于1984年开始研制第一台地面自主车辆，可以在人不干预的情况下自己在道路上行驶。992年美国研制出时速75公里的自主车。
目前仍有许多技术难题未解决。但地面自主车的研制大大推动了遥控机器人的发展。
排雷（弹）机器人使用排雷机器人不仅可以加快扫雷破障的速度，而且还大大降低了人员的伤亡。如美国研制的"交通警察"战场机器人，它安装了多种传感器，可用于探测建筑物、掩体、隧道等处的地雷；"蜜蜂"式控雷器则具有较快的飞行速度，可以迅速而准确地发现地雷的位置，并通过自身携带的炸药对地雷进行引爆。
在1982年爆发的马岛战争中，英国海军就曾用法国研制的的机器人，清除阿根廷布设的水雷。而英国陆军的排弹机器人在拆除恐怖分子放的各种类型的炸弹工作中屡建奇功，备受欢迎。
排爆机器人英国研制的"手推车"排除爆炸物机器人是世界上最有名的排除爆炸物机器人。目前，最新研制的 SuperM（超级手推车）的摄像机可以在距地面65毫米处工作，因此它可以用来检查可疑车辆的底部。
SuperM机器人采用橡胶履带，最大速度为55米/分，它有一整套的无线电控制系统及各种设备，其中包括一部彩色电视摄像机、一支猎枪和两个爆炸物排除装置；该车由两组耐用的12伏电池驱动，并装有一个电动制动系统，使其在通过陡坡时能准确地动作。 侦察机器人高技术条件下的战场环境更加复杂，使用机器人不仅可以进入难以涉足的恶劣环境中侦察，而且一旦机器人不幸被"俘"，则可以通过预先设置的程序自动引爆"以身殉职"。
美国海军陆战队的GSR侦察机器人是由M114装甲人员输送车改装的，上面装有15台微处理器、卫星导航接收机、声学临近传感器、激光测距机、磁罗盘和一台高分辨率的摄像机等。摄像机装在一个由计算机控制的平台上。
如果没有外部导航，该车可以自主地跟踪其它车辆越过障碍物。 保安机器人保安机器人可用于军事基地等重要设施的保卫工作。
具有代表性的保安机器人是由美国研制的"徘徊者"，它是一辆重1.8吨的6轮全地形车，它可以按照预编程序的路线，沿着这些设施的外部边界进行巡逻。当发现入侵者时，操作者通过声音传输系统使机器人与入侵者对话，若入侵者不合作，怀有敌意，操作者就可命令机器人攻击入侵者。
当该地区受到大规模进攻时，操作者就可调动多台机器人进行阻击，以便为保安人员争取时间。 地面微型机器人专家们对微型机器人备加青睐，认为它们体积小，生存能力强，具有广泛的用途。
现已研制出一种只有昆虫大小的名叫"扁虱"的机器人，它可附在敌人装备的部件上，混入敌人防线，侦察敌人的目标，也可向敌人的通信系统中注入一个功率脉冲进行干扰，或钻到敌人的装备中去，破坏发动机等关键部位。现在许多国家都非常重视微型军用机器人的研究，随着发展，军用微型机器人有可能改变21世纪的战场。
步兵支摄机器人"突击队员"遥控车是由格鲁曼航空公司与美国陆军训练与条令司令部共同研制的。它是一个重约160千克的菱形车辆，由电动机驱动。
能以16 公里/时的速度在崎呕地形上行驶。该车采用光纤通信，可将车载电视摄像机的图像传送给操作员，同时将操作员的指令传送给它，装上机枪时，其总高度也只略高于1米。
它能完成步兵通常所能完成的各种任务，包括反坦克任务。车上可以配备反坦克导弹发射器、机枪、催泪性毒气弹等。
2000年11月29日，中央电视台《新闻联播》报道：我国首台类人型机器人研制成功。11月30日，全国各大报都在显著位置发表了这一消息。
许多人问：何为仿人型机器人？仿人型机器人的问世标志了什么？世界及中国仿人型机器人发展到什么水平？ 从前面几篇可以看出，大多数的机器人并不像人，有的甚至没有一点人的模样，这一点使很多机器人爱好者大失所望，很多人问为什么科学家不研制像人一样的机器人呢？其实，科学家和爱好者的心情是一样的，一直致力于研制出有人类外观特征、可模拟人类行走与其基本操作功能的机器人。 由于仿人型机器人集机、电、材料、计算机、传感器、控制技术等多门学科于一体，是一个国家高科技实。
5.寻求一篇有关机器人的论文（5000字左右）
数字化家庭是未来智能小区系统的基本单元。
所谓“数字化家庭”就是基于家庭内部提供覆盖整个家庭的智能化服务，包括数据通信、家庭娱乐和信息家电控制功能。 数字化家庭设计的一项主要内容是通信功能的实现，包括家庭与外界的通信及家庭内部相关设施之间的通信。
从现在的发展来看，外部的通信主要通过宽带接入。intenet，而家庭内部的通信，笔者采用目前比较具有竞争力的蓝牙（bluetootlh）无线接入技术。
传统的数字化家庭采用pc进行总体控制，缺乏人性化。笔者根据人工情感的思想设计一种配备多种外部传感器的智能机器人，将此智能机器人视作家庭成员，通过它实现对数字化家庭的控制。
本文主要就智能机器人在数字化家庭医疗保健方面的应用进行模型设计，在智能机器人与医疗仪器和控制pc的通信采用蓝牙技术。整个系统的成本较低，功能较为全面，扩展应用非常广阔，具有极大的市场潜力。
2 智能机器人的总体设计 2.1 智能机器人的多传感器系统 机器人智能技术中最为重要的相关领域是机器人的多感觉系统和多传感信息的集成与融合[1]，统称为智能系统的硬件和软件部分。视觉、听觉、力觉、触觉等外部传感器和机器人各关节的内部传感器信息融合使用，可使机器人完成实时图像传输、语音识别、景物辨别、定位、自动避障、目标物探测等重要功能；给机器人加上相关的医疗模块（ccd、camera、立体麦克风、图像采集卡等）和专用医疗传感器部件，再加上医疗专家系统就可以实现医疗保健和远程医疗监护功能。
智能机器人的多传感器系统框图如图1所示。 2.2 智能机器人控制系统 机器人控制系统包含2部分：一是上位机，一般采用pc，它完成机器人的运动轨迹规划、传感器信息融合控制算法、视觉处理、人机接口及远程处理等任务；二是下位机，一般采用多单片机系统或dsp等作为控制器的核心部件，完成电机伺服控制、反馈处理、图像处理、语音识别和通信接口等功能。
如果采用多单片机系统作为下位机，每个处理器完成单一任务，通过信息交换和相互协调完成总体系统功能，但其在信号处理能力上明显有所欠缺。由于dsp擅长对信号的处理，而且对此智能机器人来说经常需要信号处理、图像处理和语音识别，所以采用dsp作为智能机器人控制系统的控制器[2]。
控制系统以dsp(tms320c54x)为核心部件，由蓝牙无线通信、gsm无线通信（支持gprs）、电机驱动、数字罗盘、感觉功能传感器（视觉和听觉等）、医疗传感器和多选一串口通信（rs-232）模块等组成，控制系统框图如图2所示。 （1）系统通过驱动电机和转向电机控制机器人的运动，转向电机利用数字罗盘的信息作为反馈量进行pid控制。
（2）采用爱立信（ericsson）公司的rokl01007型电路作为蓝牙无线通信模块，实现智能机器人与上位机pc的通信和与其他基于蓝牙模块的医疗保健仪器的通信。 （3）支持gprs的gsm无线通信模块支持数据、语音、短信息和传真服务，采用手机通信方式与远端医疗监控中心通信。
（4）由于tms320c54x只有1个串行口，而蓝牙模块、gsm无线模块、数字罗盘和视觉听觉等感觉功能传感器模块都是采用rs一232异步串行通信，所以必须设计1个多选一串口通信模块进行转换处理。当tms320c54x需要蓝牙无线通信模块的数据时通过电路选通；当t~ms320c54x需要某个传感器模块的数据时，关断上次无线通信模块的选通，同时选通该次传感器模块。
这样，各个模块就完成了与1~ms320c54x的串口通信。3 主要医疗保健功能的实现 智能机器人对于数字化家庭的医疗保健可以提供如下的服务： （1）医疗监护 通过集成有蓝牙模块的医疗传感器对家庭成员的主要生理参数如心电、血压、体温、呼吸和血氧饱和度等进行实时检测，通过机器人的处理系统提供本地结果。
（2）远程诊断和会诊 通过机器人的视觉和听觉等感觉功能，将采集的视频、音频等数据结合各项生理参数数据传给远程医疗中心，由医疗中心的专家进行远程监控，结合医疗专家系统对家庭成员的健康状况进行会诊，即提供望（视频）、闻、问（音频）、切（各项生理参数）的服务[3]。 3.1机器人视觉与视频信号的传输 机器人采集的视频信号有2种作用：提供机器人视觉；将采集到的家庭成员的静态图像和动态画面传给远程医疗中心。
机器人视觉的作用是从3维环境图像中获得所需的信息并构造出环境对象的明确而有意义的描述。视觉包括3个过程： （1）图像获取。
通过视觉传感器（立体影像的ccd camera）将3维环境图像转换为电信号。 （2）图像处理。
图像到图像的变换，如特征提取。 （3）图像理解。
在处理的基础上给出环境描述。 通过视频信号的传输，远程医疗中心的医生可以实时了解家庭成员的身体状况和精神状态。
智能机器人根据医生的需要捕捉适合医疗保健和诊断需求的图像，有选择地传输高分辨率和低分辨率的图像。在医疗保健的过程中，对于图像传送有2种不同条件的需求： （1）医生观察家庭成员的皮肤、嘴唇、舌面、指甲和面部表情的颜色时，需要传送静态高清晰度彩色图像；采用的方法是间隔一段时间（例如5分钟）传送1幅高清晰度静态图像。
（2）医生借助。
6.求一篇关于人工智能与机器人的论文
机器人和人工智能的区别（2008-07-29 19:00:35）标签：杂谈
我们研究的是人工智能，和机器人有密切关系，但不是为了研究那些现实的机器人。
我们不会去研究机器人足球赛、跳舞机器人这些东西，机器人有很多种：工业机器人能够不断重复作一些设定好的精确动作，提高效率，减少失误；军用机器人能够捕捉移动目标并开枪射击，它需要具有简单的图像识别能力；无人飞机也是一种机器人，需要遥感和一些图像识别能力。这些都是已经投入使用了的机器人，但它们显然没有人的智力，只是自动控制技术的延展。
人工智能是“类人”机器人所需要的算法和技术，也就是说我们研究的主题是高级智能的本质，而不是其外在表现和辅助部件。
人工智能要解决的问题主要是以下几个方面：
一、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。
二、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。
三、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。
实用机器人在第三个方面做得比较多，而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果，这正是人工智能要重点解决的问题。
【人工和智能】
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
7.机器人是如何走出迷宫的
首先，我们要了解，机器人领域的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有一些不同：机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的信息。
所以，机器视觉的研究大概有这几块： 物体识别（Object Recognition）：在图像中检测到物体类型等，这跟 CV 的研究有很大一部分交叉； 位姿估计（Pose Estimation）：计算出物体在摄像机坐标系下的位置和姿态，对于机器人而言，需要抓取东西，不仅要知道这是什么，也需要知道它具体在哪里； 相机标定（Camera Calibration）：因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标，我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态，这样才可以将物体位姿转换到机器人位姿。当然，我这里主要是讲物体定位领域的机器视觉；SLAM 等其他领域的就先不讲了。
算法肯定也是有的。 由于视觉是机器人感知的一块很重要内容，所以研究也非常多了，我就我了解的一些，按照由简入繁的顺序介绍吧： 1. 相机标定 这其实属于比较成熟的领域。
由于我们所有物体识别都只是计算物体在相机坐标系下的位姿，但是，机器人操作物体需要知道物体在机器人坐标系下的位姿。所以，我们先需要对相机的位姿进行标定。
内参标定就不说了，参照张正友的论文，或者各种标定工具箱； 外参标定的话，根据相机安装位置，有两种方式： Eye to Hand：相机与机器人极坐标系固连，不随机械臂运动而运动 Eye in Hand：相机固连在机械臂上，随机械臂运动而运动 两种方式的求解思路都类似，首先是眼在手外（Eye to Hand） 只需在机械臂末端固定一个棋盘格，在相机视野内运动几个姿态。由于相机可以计算出棋盘格相对于相机坐标系的位姿 、机器人运动学正解可以计算出机器人底座到末端抓手之间的位姿变化 、而末端爪手与棋盘格的位姿相对固定不变。
而对于眼在手上（Eye in Hand）的情况，也类似，在地上随便放一个棋盘格（与机器人基座固连），然后让机械臂带着相机走几个位姿，然后也可以形成一个 的坐标环。 2 平面物体检测 这是目前工业流水线上最常见的场景。
目前来看，这一领域对视觉的要求是：快速、精确、稳定。所以，一般是采用最简单的边缘提取+边缘匹配/形状匹配的方法；而且，为了提高稳定性、一般会通过主要打光源、采用反差大的背景等手段，减少系统变量。
目前，很多智能相机（如 cognex）都直接内嵌了这些功能；而且，物体一般都是放置在一个平面上，相机只需计算物体的 三自由度位姿即可。 另外，这种应用场景一般都是用于处理一种特定工件，相当于只有位姿估计，而没有物体识别。
当然，工业上追求稳定性无可厚非，但是随着生产自动化的要求越来越高，以及服务类机器人的兴起。对更复杂物体的完整位姿 估计也就成了机器视觉的研究热点。
3. 有纹理的物体 机器人视觉领域是最早开始研究有纹理的物体的，如饮料瓶、零食盒等表面带有丰富纹理的都属于这一类。 当然，这些物体也还是可以用类似边缘提取+模板匹配的方法。
但是，实际机器人操作过程中，环境会更加复杂：光照条件不确定（光照）、物体距离相机距离不确定（尺度）、相机看物体的角度不确定（旋转、仿射）、甚至是被其他物体遮挡（遮挡）。幸好有一位叫做 Lowe 的大神，提出了一个叫做 SIFT (Scale-invariant feature transform)的超强局部特征点： Lowe, David G. "Distinctive image features from scale-invariant keypoints."International journal of computer vision 60.2 (2004): 91-110. 具体原理可以看上面这篇被引用 4万+ 的论文或各种博客，简单地说，这个方法提取的特征点只跟物体表面的某部分纹理有关，与光照变化、尺度变化、仿射变换、整个物体无关。
因此，利用 SIFT 特征点，可以直接在相机图像中寻找到与数据库中相同的特征点，这样，就可以确定相机中的物体是什么东西（物体识别）。对于不会变形的物体，特征点在物体坐标系下的位置是固定的。
所以，我们在获取若干点对之后，就可以直接求解出相机中物体与数据库中物体之间的单应性矩阵。 如果我们用深度相机（如Kinect）或者双目视觉方法，确定出每个特征点的 3D 位置。
那么，直接求解这个 PnP 问题，就可以计算出物体在当前相机坐标系下的位姿。 4. 无纹理的物体 好了，有问题的物体容易解决，那么生活中或者工业里还有很多物体是没有纹理的 我们最容易想到的就是：是否有一种特征点，可以描述物体形状，同时具有跟 SIFT 相似的不变性？ 不幸的是，据我了解，目前没有这种特征点。
所以，之前一大类方法还是采用基于模板匹配的办法，但是，对匹配的特征进行了专门选择（不只是边缘等简单特征）。 这里，我介绍一个我们实验室之前使用和重现过的算法 LineMod: Hinterstoisser, Stefan, et al. "Multimodal templates for real-time detection of texture-less objects in heavily cluttered scenes." Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011. 简单而言，这篇论文同时利用了彩色图像的图像梯度和深度图像的表面法向作为特征，与数据库中的模板进行匹配。
由于数据库中的模板是从一个物体的多个视角拍。