柔性振动盘关键词： 上一章，我们分析了摩托曼（Motoman）和PR2的功能和特点，那么这一章，我们来看看是什么关键技术实现了这两者之间的突破。 其实，人工智能目前存在的瓶颈主要有两个。 第一点是：机器人把高级语言变成特定动作是一项重要而艰难的任务。也就是说，像Motoman这样的机器人，硬件的制造水平已经不存在任何问题，但怎样让他们实现跟任务之间的交互是个硬骨头。这一点可以参考人类自身这个精密的系统，我们想一想，人是怎样把接收到的任务理解并具体化，然后再操作的呢？首先，因为人类身上有各种传感器。人类可以听，可以看，可以感触，可以品尝，这些传感器中最重要的当然是眼睛，人类有70%的信息都是通过视觉获取的。那么对应的，智能机器人身上，必须安装视觉传感器，也就是我们常说的工业相机。机器人通过传感器接收到指令以后的理解过程，跟我们现在的图像处理及通讯过程是非常类似的。事实上，PR2的很大一部分指令接收也是通过这样的过程实现的。其次，机器人的动作执行与反馈，即机器人与现实世界的交互，也必须通过这些传感器不断修正和处理，保证机器人的操作过程、不断接触目标物体、下一步动作的计算等的正确性。 第二点也是更重要的一点，机器人在理解纵深方面有很大困难，如果桌子上有两个玻璃瓶，机器人会认为，那是一张桌子和两个漂浮在空中的瓶盖，要想实时准确的获得桌子、瓶子、瓶盖之间的相对位置和三维信息，对目前的科技水平来说还是一个难点。这一问题只能通过目前热门的双目或者多目的三维测量、姿态跟踪、姿态识别等技术来实现，维视图像的MV-VS220双目视觉系统就包含了这诸多技术，这些在我们连载的《如何正确认知机器人定位技术》一文中有详细的介绍，有兴趣的朋友可以仔细阅读。这些技术的不断创新为这一问题的解决提供了有力的支持。 维视图像MV-VS220系统 下面我们来举个例子，现在我们想把水壶A中的水倒到杯子B中。如果这个任务由摩托曼（Motoman）来执行，那么首先，我们需要把水壶A和杯子B的坐标位置、把手位置等坐标信息标定出来，然后通过程序控制机械手下降到水壶A的坐标，抓取水壶，上升到A”高度，然后倾斜一定角度Θ并保持一定的时间t，使杯子中充满水，然后回复到水平位置并下降至A，最后放开水壶，完成整个工作。在这一过程中，摩托曼（Motoman）没有能力进行运算，只是单纯的执行动作，但也完成了我们的任务。 而如果由PR2来进行同样的工作呢？我们只需要通过声音和手势给予PR2一个这样的指令：请帮我把水壶A里的水倒到杯子B里。 这一神奇的转变主要是视觉传感器、图像处理技术、计算机处理能力、云共享计算技术等不断发展带来的结果，把这些技术集成在一起，其实就是现在热门的“工业4.0”。从机器人的智能化程度提升我们就可以看出，“工业4.0”必将在各个方面改变我们身处的整个人类社会，现在是时候开始跟上这个热潮，研究和学习这一技术了。而作为入门，维视图像最新推出的ISFTP4.0工业4.0-智能工厂实验室是个再合适不过的选择了，它是汲取了“工业4.0”和“中国制造2025”精华为高校精心设计打造的实验中心平台，可自行与机器人、机床等加工设备进行通讯，完成既定的加工任务，并可智能检测产品质量。其中的视觉检测部分更是维视图像集多年的自主研发经验，呕心沥血之作，希望能给您带来新方向的启发。
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