机械臂需要对他们的环境进行了解，以执行其所需的操作。在几个机器人任务中，视觉传感器发挥通过提供必要的数量和有关机器人的环境的信息的质量的关键作用。例如，“视觉伺服”算法可控制，以便机器人操纵器来跟踪移动正在由一个照相机拍摄的对象。当前视觉伺服系统往往缺乏自动地检测出现的摄像机视场中的对象的能力。在这项研究中，我们提出了一个强大的“图形/背景”框架视觉检测感兴趣的对象。此研究的一个重要的贡献是优化方案，其允许检测框架视觉伺服系统的实时范围内操作的集合。这些方案中最显著涉及使用“自发”和“连续的”域。连续域的数量和位置被允许随时间而改变，调整以检测过程的动态条件。我们已在以测试框架的可行性，并展示用于在视觉上控制机器人操纵器其实用性开发实际伺服系统。 47334
1.引言
1.1。概观
灵活的机器人系统需要以与他们的环境进行有效的沟通感官信息。 那样吨的机器人的环境信息牛逼，因为它提供的原始数据的感知，分析和应对环境中的特定对象。华氏度所有牛逼遇到的对象，只有一个子集是该已经完成任务显著。我们称这些是感兴趣的对象，我们关注自己与相对于它们执行的操作。
感官信息马Ÿ来自任何华氏度各种传感器（如摄像机，全球定位系统，激光，接近探测器，雷达和触觉传感器）。相机通常提供更丰富，更全面的信息，并共同〜，比上面列出的其他传感器更大的区域。此外，新的相机更便宜，比老视觉传感器更准确。然而，更多的挑战陪优势华氏度的视觉形态。这种挑战之一涉及到视觉传感器提供没有固有的信号，即一个对象已经进入该领域华氏度鉴于这一事实。这可以与使用的触觉传感器，其中，附近物体的存在是邻F中的传感器的信号部分的机器人进行对比。论文网
现有的研究主要集中在其他问题上，有一个理解，实际实现就需要再加一个物体检测组件。有时，检测问题可以通过限制实验来特殊情况下物体检测是微不足道的被避免。然而，这个问题也必须加以考虑，如果一个机器人是不可预知的，自然的环境发挥作用。因此，它是我们的目标华氏度此研究，以提出一种方法，用于自动检测可以在时间和固定的可移动在其它时间的感兴趣的对象。
这一研究超出了仅检测对象的存在。我们还检测模块连接到机器人控制方案的其他重要感官元件。尤其显著是找到感兴趣的对象的地标和了解的对象的投影形状的能力。此外，跟踪技术来监测，无需人工干预的对象。我们的跟踪问题的解决如下的控制主动视觉框架，j，它避免了通过使用光流的之前我信息的严重依赖。光流是由照相机或对象运动的任何组合引起。
这项研究的主要贡献是一个完整的软件和硬件实现我们的检测框架。在构建该系统的过程中，我们已经选择和修饰的计算机视觉技术，适合于视觉检测问题。许多由我们的框架）所使用的技术也出现在现有的研究，这是他们有用的演示类似形式。我们对检测问题的解决方案是在它已独特地组合这些技术为可以直接应用到真实世界的情况下的总体框架的方式的创新。我们已经取得了修改，以在必要时这些技术，而且我们也纳入自己的想法已有文献所缺乏（如动态分段域）中。最后，我们定制了理论机器人的特殊工业需求。这表明，我们的框架可以提供有效的管理需要视觉检测的情况下所需的信息准确的类型。从我们的视觉伺服系统的实验结果表明我们的一般条件下，方法的潜力。
1.2早期工作
文学的广泛身体已经积累了有关运动的研究计算机视觉社区。大多数这些文献的重点是从运动的问题，涉及的摄像头，对象或基于这些实体之间的相对运动的环境参数的计算的结构。通常情况下，假设在视觉运动的研究禁止使用的应用程序中所提出的技术，如机器人视觉伺服的。大量先前提出的系统的表现出一种或多种以下特征： 检测和跟踪的机器人视觉伺服系统英文文献和中文翻译:http://www.youerw.com/fanyi/lunwen_49248.html