智能机器人视觉仿生技术探究综述

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1、智能机器人视觉仿生技术探究综述　　摘要：机器人视觉仿生技术是机器人视觉控制领域的新热点。本综述在详细分析了灵长类动物眼球运动的形式和特点基础上，对国内外应用生物眼球运动控制机理来构建仿生机器视觉的研究现状、存在的问题及未来发展趋势做了全面综述，并针对目前机器人视觉仿生面临的技术难题，提出了开展视觉仿生研究的新思路和新构想。Abstract：Robotvisionbionictechnologyisthenewhotshotinrobotvisioncontrolarea.Inthisreview，basedonadetailedanalysisofp

2、rimateeyemovementformsandcharacteristics，thedomesticandinternationalresearchstatusofbuildingbionicvisionwiththebiologicaleyemovementcontrolmechanism，theproblemsandfuturetrendsarereviewedcomprehensively，andnewideasforthevisualbionicresearchareproposedforthecurrenttechnicalproble

3、msofrobotvisionbionic.关键词：视觉仿生；仿生眼；机器人Keywords：bionicvision；bioniceye；robots中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1006-4311（2013）26-0195-0280引言智能机器人是指：具有感知、识别、推理和决策能力，并且能独立执行任务的机器人。感知和识别技术是智能机器人最为关键的技术。研究最多的是基于视觉传感器的感知技术。比如美国波士顿动力公司研制的Big-Dog、Alpha-Dog、Little-Dog等系列四足机器人，采用立体视觉作为对环境进行识别和感知。意大

4、利IIT大学研制的HyQ[2]机器人能够在复杂地形条件下高速移动，都不同程度地利用视觉实现感知。尽管如此还是满足不了人们对智能“双眼”的追求，假如能给智能机器人配备一双智能双眼，使其能像人类一样感知和获取环境信息、快速准确地切换视眼和跟踪目标，是人类对智能机器人梦寐以求的愿望。为此，人们采用多种基于计算机视觉的方法和手段来构建初步具备“视觉”功能的视觉系统。但目前智能机器人“眼睛”的功能还是比较低级，特别是在双目协调、以及对突然变化或事先未知的运动目标的跟踪、大视野与精确跟踪之间的矛盾以及由于震动引起的视线偏离补偿等方面的问题到目前都没得到很好的解决

5、。近年来，视觉仿生成为前沿交叉学科的研究热点。8由于生物视觉经过千百万年的进化已具有极其发达和完善的内外环境适应能力。根据模拟生物视觉不同的功能表现及不同的应用场合，视觉仿生的研究可归纳为两大方面：一是从视觉感知、认知的角度进行研究；二是从眼球运动、视线控制的角度进行研究。前者国内外都有大量的研究方向和成果，主要研究视觉感知机制模型、信息特征提取和处理机制以及在复杂场景中目标搜索等。而后者是根据人类和其它灵长类动物的眼球运动控制机理来构建智能机器人的“眼睛”，实现生物眼的多种优异功能。1人类眼球运动的形式及特点1.1扫射与平滑追踪运动扫射是当双眼自由

6、地看周围环境是，视线很快从一个注视点转向另一个注视点。其潜伏期一般为200～250m/s，速度约为400b/s。Young等最早建立了扫视采样模，输入输出分别为目标位置和眼球位置，Robinson修改了Young的模型，模拟大脑并行处理特性。当前眼位与目标位置之差经过脉冲发生器进入并行通路，经积分器后产生位置信号，与MLF直接通路共同作用于眼球运动装置，产生扫射运动。平滑运动与扫射不同，属于眼球运动速度的连续负反馈系统，两者发生的时间是独立的。当眼球追踪一个运动物体时所发生的运动，使视线平滑地跟踪目标。1.2反射性眼球运动从驱动眼动的动力源来分的话，

7、眼球运动有与注意有关的眼动（如saccades、smoothpursuit、vergence）和与头动相关的眼动（即反射性眼动如VOR和OKR）两类。2005年，Merfeld和Ramat分析了利用仿生机器人iCubrobot8对两种常见的VOR模型进行了模拟实验，分析了小脑在自适应特性及图像稳定中的重要作用。2007年Ojima指出，生物眼球运动具有典型的自适应控制机制，能够根据环境变化立即做出相应的变化和适当的响应，受此启发，提出一种非线性耦合神经振荡器网络模型及空间-时间学习算法，获得了平滑追踪中指令信号与运动增益及相位滞后的关系，建立的平滑追

8、踪VOR复合模型，改善了目标跟踪特性。1.3注视转移中头眼协调运动2009年后，人们提出了头眼协调运动的最优