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  • 年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对 PID 控制器 参数 优化设计问题(这个不懂),将蚁群算法...


     

    一、遗传算法

    1.介绍:遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法。1962 年霍兰德 (Holland) 教授首次提出了 GA 算法的思想,它借用了仿真生物遗传学和自然选择机理,通过自然选择、遗传、变异等作用机制,实现各个个体的适应性的提高。从某种程度上说遗传算法是对生物进化过程进行的数学方式仿真

    2.算法操作:

    a.选择:选择是另一种意义上的复制,从群体中按照个体的适应度函数选择出比较适应环境的个体。最常用的实现方法是转盘法,令令Σ fi 表示群体的适应度值之总和,fi 表示种群中第 个染色体的适应度值,它被选择的概率正好为其适应度值所占份额 fi /Σ fi

    b.交叉:交叉算子将被选中的两个个体的基因链按一定概率 pc 进行交叉,从而生成两个新的个体,交叉位置 pc 是随机的。其中 Pc 是一个系统参数。根据问题的不同,交叉又为了单点交叉算子(Single Point Crossover)、双点交叉算子(Two Point Crossover)、均匀交叉算子 (Uniform Crossover),在此我们只讨论单点交叉的情况。

    c.变异:这是在选中的个体中,将新个体的基因链的各位按概率 pm 进行异向转化,最简单方式是改变串上某个位置数值。对二进制编码来说将 与 互换:变异为 1变异为 0

    d.精英主义:仅仅从产生的子代中选择基因去构造新的种群可能会丢失掉上一代种群中的很多信息。也就是说当利用交叉和变异产生新的一代时,我们有很大的可能把在某个中间步骤中得到的最优解丢失。在此我们使用精英主义(Elitism)方法,在每一次产生新的一代时,我们首先把当前最优解原封不动的复制到新的一代中,其他步骤不变。这样任何时刻产生的一个最优解都可以存活到遗传算法结束。

    3.遗传步骤:对待解决问题进行编码 我们将问题结构变换为位串形式编码表示的过程叫编码;而相反将位串形式编码表示变换为原问题结构的过程叫译码。

    随机初始化群体 P(0)=(p1, p2, … pn)

    计算群体上每个个体的适应度值 (Fitness)

    评估适应度 对当前群体 P(t) 中每个个体 Pi 计算其适应度 F(Pi),适应度表示了该个体的性能好坏

    按由个体适应度值所决定的某个规则应用选择算子产生中间代 Pr(t)

    依照 Pc 选择个体进行交叉操作

    仿照 Pm 对繁殖个体进行变异操作

    没有满足某种停止条件,则转第 步,否则进入 9

    输出种群中适应度值最优的个体

    程序的停止条件最简单的有如下二种:完成了预先给定的进化代数则停止;种群中的最优个体在连续若干代没有改进或平均适应度在连续若干代基本没有改进时停止。

    简单遗传算法框图

    二、蚁群算法:

    1.介绍:蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题(这个不懂),将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。

    2.原理:设想,如果我们要为蚂蚁设计一个工智能的程序,那么这个程序要多么复杂呢?首先,你要让蚂蚁能够避开障碍物,就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物,其次,要让蚂蚁找到食物,就需要让他们遍历空间上的所有点;再次,如果要让蚂蚁找到最短的路径,那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小,而且更重要的是,你要小心翼翼的编程,因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序!太复杂了,恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序。

    然而,事实并没有你想得那么复杂,上面这个程序每个蚂蚁的核心程序编码不过100多行!为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情?答案是:简单规则的涌现。事实上,每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息,他们其实只关心很小范围内的眼前信息,而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策,这样,在蚁群这个集体里,复杂性的行为就会凸现出来。

    3.规则:下面就是实现如此复杂性的七条简单规则:

    1、范围:

    蚂蚁观察到的范围是一个方格世界,蚂蚁有一个参数为速度半径(一般是3),那么它能观察到的范围就是3*3个方格世界,并且能移动的距离也在这个范围之内。

    2、环境:

    蚂蚁所在的环境是一个虚拟的世界,其中有障碍物,有别的蚂蚁,还有信息素,信息素有两种,一种是找到食物的蚂蚁洒下的食物信息素,一种是找到窝的蚂蚁洒下的窝的信息素。每个蚂蚁都仅仅能感知它范围内的环境信息。环境以一定的速率让信息素消失。

    3、觅食规则:

    在每只蚂蚁能感知的范围内寻找是否有食物,如果有就直接过去。否则看是否有信息素,并且比较在能感知的范围内哪一点的信息素最多,这样,它就朝信息素多的地方走,并且每只蚂蚁多会以小概率犯错误,从而并不是往信息素最多的点移动。蚂蚁找窝的规则和上面一样,只不过它对窝的信息素做出反应,而对食物信息素没反应。

    4、移动规则:

    每只蚂蚁都朝向信息素最多的方向移,并且,当周围没有信息素指引的时候,蚂蚁会按照自己原来运动的方向惯性的运动下去,并且,在运动的方向有一个随机的小的扰动。为了防止蚂蚁原地转圈,它会记住最近刚走过了哪些点,如果发现要走的下一点已经在最近走过了,它就会尽量避开。

    5、避障规则:

    如果蚂蚁要移动的方向有障碍物挡住,它会随机的选择另一个方向,并且有信息素指引的话,它会按照觅食的规则行为。

    7、播撒信息素规则:

    每只蚂蚁在刚找到食物或者窝的时候撒发的信息素最多,并随着它走远的距离,播撒的信息素越来越少。

    下面的程序开始运行之后,蚂蚁们开始从窝里出动了,寻找食物;他们会顺着屏幕爬满整个画面,直到找到食物再返回窝。

    其中,‘F’点表示食物,‘H’表示窝,白色块表示障碍物,‘+’就是蚂蚁了。

    参数说明:

    最大信息素:蚂蚁在一开始拥有的信息素总量,越大表示程序在较长一段时间能够存在信息素。信息素消减的速度:随着时间的流逝,已经存在于世界上的信息素会消减,这个数值越大,那么消减的越快。

    错误概率表示这个蚂蚁不往信息素最大的区域走的概率,越大则表示这个蚂蚁越有创新性。

    速度半径表示蚂蚁一次能走的最大长度,也表示这个蚂蚁的感知范围。

    记忆能力表示蚂蚁能记住多少个刚刚走过点的坐标,这个值避免了蚂蚁在本地打转,停滞不前。而这个值越大那么整个系统运行速度就慢,越小则蚂蚁越容易原地转圈。

    三、禁忌搜索:

    1.介绍:禁忌搜索(Tabu SearchTaboo Search,简称TS)的思想最早由Glover(1986)提出,它是对局部领域搜索的一种扩展,是一种全局逐步寻优算法,是对人类智力过程的一种模拟。TS算法通过引入一个灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索,并通过藐视准则来赦免一些被禁忌的优良状态,进而保证多样化的有效探索以最终实现全局优化。相对于模拟退火遗传算法TS是又一种搜索特点不同的 meta-heuristic算法。

    2.局部领域搜索:局部领域搜索是基于贪婪思想持续地在当前解的领域中进行搜索,虽然算法通用易实现,且容易理解,但其搜索性能完全依赖于领域结构和初解,尤其窥陷入局部极小而无法保证全局优化性。针对局部领域搜索,为了实现全局优化,可尝试的途径有:以可控性概率接受劣解来逃逸局部极小,如模拟退火算法;扩大领域搜索结构,如TSP2opt扩展到k-opt;多点并行搜索,如进化计算;变结构领域搜索( Mladenovic et al,1997);另外,就是采用TS的禁忌策略尽量避免迂回搜索,它是一种确定性的局部极小突跳策略。

    禁忌搜索是人工智能的一种体现,是局部领域搜索的一种扩展。禁忌搜索最重要的思想是标记对应已搜索的局部最优解的一些对象,并在进一步的迭代搜索中尽量避开这些对象(而不是绝对禁止循环),从而保证对不同的有效搜索途径的探索。禁忌搜索涉及到临域(neighborhood)、禁忌表(tabu list)、禁忌长度(tabu length)、候选解(candidate)、藐视准则(aspiration criterion)等概念;

    3.禁域搜索实例:组合优化是TS算法应用最多的领域。置换问题,如TSP、调度问题等,是一大批组合优化问题的典型代表,在此用它来解释简单的禁忌搜索算法的思想和操作。对于 n元素的置换问题,其所有排列状态数为n!,当n较大时搜索空间的大小将是天文数字,而禁忌搜索则希望仅通过探索少数解来得到满意的优化解。

    首先,我们对置换问题定义一种邻域搜索结构,如互换操作(SWAP),即随机交换两个点的位置,则每个状态的邻域解有Cn2=nn1/2个。称从一个状态转移到其邻域中的另一个状态为一次移动(move),显然每次移动将导致适配值(反比于目标函数值)的变化。其次,我们采用一个存储结构来区分移动的属性,即是否为禁忌“对象”在以下示例中:考虑7元素的置换问题,并用每一状态的相应21个邻域解中最优的5次移动(对应最佳的5个适配值)作为候选解;为一定程度上防止迂回搜索,每个被采纳的移动在禁忌表中将滞留3步(即禁忌长度),即将移动在以下连续3步搜索中将被视为禁忌对象;需要指出的是,由于当前的禁忌对象对应状态的适配值可能很好,因此在算法中设置判断,若禁忌对象对应的适配值优于“ best so far”状态,则无视其禁忌属性而仍采纳其为当前选择,也就是通常所说的藐视准则(或称特赦准则)。

    可见,简单的禁忌搜索是在领域搜索的基础上,通过设置禁忌表来禁忌一些已经历的操作,并利用藐视准则来奖励一些优良状态,其中领域结构、候选解、禁忌长度、禁忌对象、藐视准则、终止准则等是影响禁忌搜索算法性能的关键。需要指出的是:

    1)首先,由于TS是局部领域搜索的一种扩充,因此领域结构的设计很关键,它决定了当前解的领域解的产生形式和数目,以及各个解之间的关系。

    2)其次,出于改善算法的优化时间性能的考虑,若领域结构决定了大量的领域解(尤其对大规模问题,如TSPSWAP操作将产生Cn2个领域解),则可以仅尝试部分互换的结果,而候选解也仅取其中的少量最佳状态。

    3)禁忌长度是一个很重要的关键参数,它决定禁忌对象的任期,其大小直接进而影响整个算法的搜索进程和行为。同时,以上示例中,禁忌表中禁忌对象的替换是采用FIFO方式(不考虑藐视准则的作用),当然也可以采用其他方式,甚至是动态自适应的方式。

    4)藐视准则的设置是算法避免遗失优良状态,激励对优良状态的局部搜索,进而实现全局优化的关键步骤。

    5)对于非禁忌候选状态,算法无视它与当前状态的适配值的优劣关系,仅考虑它们中间的最佳状态为下一步决策,如此可实现对局部极小的突跳(是一种确定性策略)。

    6)为了使算法具有优良的优化性能或时间性能,必须设置一个合理的终止准则来结束整个搜索过程。

    此外,在许多场合禁忌对象的被禁次数(frequency)也被用于指导搜索,以取得更大的搜索空间。禁忌次数越高,通常可认为出现循环搜索的概率越大。

    四、模拟退火:

    1.介绍:模拟退火(Simulated Annealing,简称SA)是一种通用概率算法,用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。

    2.原理:模拟退火算法来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却。加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小。

    根据Metropolis准则,粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT),其中E为温度T时的内能,ΔE为其改变量,kBoltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题,将内能E模拟为目标函数值f,温度T演化成控制参数t,即得到解组合优化问题的模拟退火算法:由初始解x和控制参数初值t开始,对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→ 接受或舍弃”的迭代,并逐步衰减t值,算法终止时的当前解即为所得近似最优解,这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制,包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S

    3.步骤:

    第一步是由一个产生函数从当前解产生一个位于解空间的新解;为便于后续的计算和接受,减少算法耗时,通常选择由当前新解经过简单地变换即可产生新解的方法,如对构成新解的全部或部分元素进行置换、互换等,注意到产生新解的变换方法决定了当前新解的邻域结构,因而对冷却进度表的选取有一定的影响。

    第二步是计算与新解所对应的目标函数差。因为目标函数差仅由变换部分产生,所以目标函数差的计算最好按增量计算。事实表明,对大多数应用而言,这是计算目标函数差的最快方法。

    第三步是判断新解是否被接受,判断的依据是一个接受准则,最常用的接受准则是Metropo1is准则:若Δt<0则接受S′作为新的当前解S,否则以概率exp(-Δt/T)接受S′作为新的当前解S

    第四步是当新解被确定接受时,用新解代替当前解,这只需将当前解中对应于产生新解时的变换部分予以实现,同时修正目标函数值即可。此时,当前解实现了一次迭代。可在此基础上开始下一轮试验。而当新解被判定为舍弃时,则在原当前解的基础上继续下一轮试验。

    模拟退火算法与初始值无关,算法求得的解与初始解状态S(是算法迭代的起点)无关;模拟退火算法具有渐近收敛性,已在理论上被证明是一种以概率l收敛于全局最优解的全局优化算法;模拟退火算法具有并行性。

    (随机)选择一个x的初始值,以及一个T的初始值T>0,当T>Tmin,执行以下步骤

    1)产生一个x的邻近点y(邻近点的确切定义接下来讨论)。

    2)如果H(y)3)否则计算Py=exp(-(H(y)-H(x))/T)。如果Py>=R,那么用y代替x,其中R是在01之间均匀分布的随机数。

    4)略微降低T的值,返回第1步。

    五、贪心算法:

    1.介绍:贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。

    2.原理:

    1贪心选择性质

    所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择,即贪心选择来达到。这是贪心算法可行的第一个基本要素,也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。动态规划算法通常以自底向上的方式解各子问题,而贪心算法则通常以自顶向下的方式进行,以迭代的方式作出相继的贪心选择,每作一次贪心选择就将所求问题简化为规模更小的子问题。对于一个具体问题,要确定它是否具有贪心选择性质,必须证明每一步所作的贪心选择最终导致问题的整体最优解。

    2最优子结构性质

    当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时,称此问题具有最优子结构性质。问题的最优子结构性质是该问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征。

    贪心算法当然也有正确的时候。求最小生成树的Prim算法Kruskal算法都是漂亮的贪心算法。

    贪心法的应用算法有Dijkstra的单源最短路径和Chvatal的贪心集合覆盖启发式

    所以需要说明的是,贪心算法可以与随机化算法一起使用,具体的例子就不再多举了。(因为这一类算法普及性不高,而且技术含量是非常高的,需要通过一些反例确定随机的对象是什么,随机程度如何,但也是不能保证完全正确,只能是极大的几率正确)

     

    PS:还有很多算法:搜索算法、动态规划算法等。而且这些算法我本人也不是很好的理解,因为并没有去实现或者阅读算法的代码本身,只是看了一些他们的介绍。其实对于人工智能也好,智能机器人也好,原先认为以现在的硬件条件和二进制的方式是没法实现的,比如我一直对于“灵感”的实现表示怀疑。如何产生一个随机的意识的问题,看了上面的算法,比如遗传算法和蚁群算法,感觉或许可以通过一种模拟的方式来实现?由于才疏学浅,目前还不是很了解,希望将来有机会多去了解一些吧。

     

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  • 智能机器人总复习最终文档 文章目录智能机器人总复习最终文档一、智能机器人介绍二、3D转换 一、智能机器人介绍 ①可佳机器人论文掌握,组成部分,基本结构 软硬架构 如何实现物品抓取 硬件:底盘双轮驱动、机械臂/...

    本文档整理自2018年中科大软院智能机器人课程,我的微信如下,还有一些其它实验文档与总结的文档,想要的学弟学妹们可以滑到最下面加我,全部免费

    智能机器人总复习最终文档

    一、智能机器人介绍

    ①可佳机器人论文掌握,组成部分,基本结构 软硬架构 如何实现物品抓取
    硬件:底盘双轮驱动、机械臂/爪、升降机构、云台、高清摄像头、激光传感器、麦克风、电池、计算单元
    软件:ROS系统、路径规划、运动规划、建图、定位、导航、避障SLAM、人工智能(感知决策学习)、人机交互
    物品抓取:以ROS平台为基础→语音识别模块将麦克风传来的声音转换为文本→自然语言处理模块翻译为问答集ASP语言→任务计划模块使用ASP解算器解算后自动做出决策生成高级计划→运动控制模块执行计算(每个动作都被设计为原语)→调用硬件控制模块执行(用到自定位导航和调节升降系统机械手)
    备注:还通过测距模块校准位置,激光扫描仪收集数据来建立模型避障
    ②机器人之父三原则 阿西莫夫
    1.机器人绝对服从于人类,除非这种服从有害于人类
    2.机器人不得危害人类,也不允许它眼看人类受害而不顾
    3.机器人必须保护自身不受伤害,除非为了保护人类或是命令他做出牺牲
    ③增加一点
    1.串联机器人:开环 存在累积误差 简单
    2.并联机器人:闭环 多自由度精度高误差小

    二、3D转换

    本部分包含旋转矩阵旋转向量欧拉角四元数的介绍及相互之间的转换。
    ①旋转矩阵
    1.齐次坐标:三维空间点+一个w比例因子
    2.比例因子为0,则表示n维空间无穷远点,一般情况w=1
    在这里插入图片描述
    3.F变换矩阵 * O坐标 = x世界坐标

    在这里插入图片描述
    变换矩阵*局部坐标=世界坐标
    在这里插入图片描述
    4.变换矩阵=旋转矩阵+平移向量
    在这里插入图片描述
    5.旋转矩阵为什么不好?
    SO(3)的旋转矩阵9个量,一次旋转3个自由度,冗余了
    SE(3)的变换矩阵16个量,表达了6个自由度,冗余了

    ②旋转向量,旋转向量的方向 模 大小是什么意思
    1.旋转向量只表达旋转,可以用旋转矩阵来转换,不是变换矩阵
    2.矩阵的迹tr是主对角线上元素的和
    3.任何旋转都可以用旋转轴和旋转角表示
    4.旋转向量的方向大小大小模是什么意思
    ①方向:旋转向量的方向为旋转轴②模:向量的模(大小)为转过的角度,称为角轴/轴角或旋转向量
    5.旋转向量和旋转矩阵的转换
    tr®=1+2 cos⁡θ 角度用这个算
    R*n=n 转轴用这个算,转轴是个向量

    ③欧拉角,缺点,什么是奇异点,消失了哪个维度
    1. Z-Y-X的顺序,不同的顺序会导致刚体朝向不一致
    2.存在奇异性问题,什么是奇异点
    在ZYX情况下 抬头低头90度,即Y轴俯仰角pitch=90度则会存在奇异性,消失Z轴
    奇异点:对应无数种可能转动方向的特定角度
    3.绕Z轴旋转之后,再绕原来的Y轴还是转后的Y轴
    欧拉角是绕Z轴转之后,后面的旋转都是绕旋转后的轴转
    ④四元数,左乘四元数 右乘共轭
    1.旋转矩阵R =3*3,m下标范围11-33
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    2.对qa进行旋转,不乘共轭会转到四维空间

    在这里插入图片描述

    3.旋转时将角度除以2,因为qb和他的共轭都把qa转了45度
    4.左乘拉伸,右乘抵消拉伸
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    三、视觉系统

    ①灰度亮度、why要颜色空间、hsv和rgb、直方图
    1.为什么需要颜色空间:某些标准下用可接受的方式对彩色加以说明
    2.hsv和rgb
    在这里插入图片描述
    3.图像直方图:反映图像像素分布,横坐标是像素种类,纵坐标是每种颜色在图像中总数or比例
    ②空间域的图像预处理
    1.为什么预处理:照片一般有外部噪声,需要灰度修正+噪声过滤等预处理
    2.预处理功能:突出感兴趣区域,反之,不是逼近原始图像而是图像增强
    3.方法:空间域法(直接在空间域对图像处理)和频率域法(先变换再处理)
    ③卷积、卷积运算
    1.卷积:一个函数在另一个函数上的加权叠加
    2.卷积运算:一个模板和一个图像进行卷积,对图像每一个点都和模板原点重合然后求相乘相加后的和,卷积运算是对称的,是一种积分运算,用来求两个曲线重叠区面积,可以用来消除噪声+特征增强
    3.PPT上:通过两个函数f 和g 生成第三个函数的一种数学算子,表征函数f 与g经过翻转和平移的重叠部分的面积,积分f(t)g(x-t)

    在这里插入图片描述
    ④各种噪声用什么滤波器,滤波器本质是卷积运算
    1.线性滤波器和非线性滤波器(中值和均值)
    线性:均值(可能模糊)、高斯平滑
    非线性:中值、边缘保持滤波器
    中值:像素点领域灰度值中值代替,可以去除脉冲椒盐噪声同时保留图像边缘细节.
    但是可能将图像中线条细节滤除
    边缘保持滤波器:综合考虑了均值+中值的优缺点,在中值基础不会使图像边缘模糊
    在这里插入图片描述
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    对每个像素点计算左上左下右上右下角子领域的灰度分布均匀度V
    2.噪声的种类
    椒盐噪声:随机黑白亮度
    脉冲噪声:随机正负脉冲
    高斯噪声:服从正太分布的噪声
    3.如何选用
    高斯用高斯平滑滤波器
    脉冲、椒盐用中值

    ⑤图像区域表示、边缘轮廓
    1.图像亮度变化:阶跃、线条
    2.边缘检测:一阶(Roberts交叉算子、Sobel算子、Prewitt算子),二阶(拉普拉斯算子)
    一阶Prewitt模板卷积为
    在这里插入图片描述
    二阶拉普拉斯算子模板
    在这里插入图片描述
    二阶检测算法Canny
    3×3邻域作用在幅值阵列M[i,j]的所有点上
    每个点邻域的mid像素M[i,j]与沿着梯度线的两个元素进行比较,梯度线是由邻域的中心点处的扇区值ζ[i,j]给出。
    若邻域中心点处M[i,j] ≤ 梯度线方向上两个相邻点,则M[i,j]=0,否则不变;
    ⑥轮廓+列码
    在这里插入图片描述
    ⑦camshift原理
    1.初始化搜索框
    2.计算搜索框的颜色概率分布(反向投影)
    3.运行meanshift算法,获取搜素框新的大小和位置
    4.在下一帧图像中用3中的大小和位置再跳到2运行
    特点:有效解决目标变形和遮挡的问题,对系统资源要求不高

    四、立体视觉 && 五、SLAM

    ①三个相机模型,正逆变换,双目相机测深度 每个都要会
    1.针孔相机模型:小孔成像
    世界坐标系:客观世界的坐标系,(X,Y,Z)表示相机的位置
    相机坐标系:以相机光心为坐标原点的坐标系
    像素坐标系:原点o在左上角,像素坐标系和成像平面差了一个缩放和原点平移.
    单目相机 像素坐标不能转换为世界坐标,因为不知道Zc的值
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    2. 畸变类型:
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    3.双目相机模型
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    Z = f*b/(ul+(-ur)),视差越大,距离越近
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    4.RGB-D相机模型
    可以直接测量每个像素深度
    有两大类
    ①红外结构光 发射返回的时间差
    ②飞行时间法
    ②特征点法,视觉里程计,orb方向/角度不变性,特征点的原理和比对
    1.SLAM分为视觉前端(视觉里程计VO)和优化后端
    2.视觉里程计:用传感器的数据来估计物体位置随时间的变化,用来估计集齐七人相对初始移动距离
    3.特征点原理
    特征点 = 关键点+描述子
    四大特性:可重复性、可区别性(不同区域不同表达)、高效(数量少)、本地(只和附近区域有关)
    在这里插入图片描述
    4.ORB流程(质量和性能较好的折中)
    1.改进的FAST 角点提取:找出图像中的角点。
    for(p=第一个像素;p!=最后一个像素;p++)
    {
    在图像中选择像素p,记录他的亮度为Ip
    设置阈值T,比如Ip的20%
    以像素p为中心,选择半径为3的圆上的16个像素点
    若圆上有连续N个点的亮度大于Ip+T or 小于Ip-T,那么就认为是特征点
    }//以下是方向不变性和尺度不变性
    为每个特征点添加尺度(构件图像金字塔并在每一层检测角点)和旋转(灰度质心法)的描述定义
    2. 计算BRIEF 描述子:对前一步提取出特征点的周围图像区域进行描述
    BRIEF是一种二进制描述子,描述子是一个向量,由很多0和1组成
    向量的每一个参数x都是从特征点附近随机抽取两个点p和q进行比较,p大则x=1,q大则x=0
    3.检测完之后匹配,汉明距离,然后筛选掉大部分
    ③光流法基本原理,三个假设,超定方程组,解的形式
    1.ICP相机位姿估计
    目的:求出R和t使 p1 = R * p2 + t
    在这里插入图片描述
    2.光流法LK(追踪特征点)
    只用计算第一次的角点,后面直接用LK跟踪
    三大假设
    1.灰度不变假设:同一个像素点在不同的图像中灰度值固定
    2.所有像素移动不随时间而突然快速移动
    3.假设某一窗口内像素具有相同,邻近点速度一致
    在这里插入图片描述
    3.求解步骤
    1.在t时刻像素的灰度写为I(x,y,t),t+dt时刻写为I(x+dx,y+dy,t+dt)
    2.因为灰度不变所以相等,把2式泰勒一阶展开后得
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    3.所以后面的等于0,再同除以dt,得
    在这里插入图片描述
    Ix * u + Iy * v = It
    X梯度x速度 + y梯度y速度 = -图像灰度对时间的变化
    4.两个未知数无法解,所以需要更多的点,带入k个点得
    在这里插入图片描述
    5.最小二乘法解 解的形式为(超定方程组就是方程个数 > 自变量个数,一般无解 找近似解)
    在这里插入图片描述
    ④视觉slam 前端 后端 机器人slam有哪些地图类型
    1.地图类型:栅格地图(每个栅格以概率表示)、特征地图(稀疏)、位姿图
    2.前端后端
    前端相当于VO(视觉里程计),研究帧与帧之间变换关系。首先提取每帧图像特征点,利用相邻帧图像,进行特征点匹配,得到一个pose信息(位置和姿态)
    后端则主要是对前端出结果进行优化,后端优化有全局优化局部窗口优化。
    在这里插入图片描述
    ⑤词袋模型,两个因子,回环检测流程有那个内容 投票计算之类的
    1.回环检测:防止累积误差
    2.描述向量:只管出现不管在哪出现
    3字典:每个单词是图像中某一类特征的组合而不是特征点,为了保证对数级别的聚类如下图
    在这里插入图片描述
    4.回环检测流程:运动到之前某个位置检测,评价与之前的图像间的相似性,判断他们是否有回环关系
    随机选k个中心点,用k-means将所有样本聚为k类,循环递归聚类到叶子层
    创建字典
    在这里插入图片描述
    对输入的图像进行相似度计算
    判断是否有回环关系
    ⑥slam还可以初始化,单目相机 双目相机的初始化 经典的slam模型说五种
    单目相机:根据特征匹配估计相机初始位姿→三角化处特征点三维位置→使用3D-2D方法跟踪特征点并求解相机运动
    双目相机:双目立体标定获得左右视图上的匹配点视差,利用相似三角形原理计算三维点坐标
    ⑦orb slam2的常用框架三个线程
    跟踪:提取ORB特征根据上一阵姿态估计,然后跟踪已经重建的地图优化位姿
    建图:完成局部地图构建,验证最近生成的地图点并进行筛选,然后生成新的地图点,,最后再对插入的关键帧进行筛选,去除多余的关键帧。
    闭环检测:闭环探测和闭环校正

    六、路径规划

    ①路径规划,怎么找最佳路径,A*,几个距离什么意思
    1.路径规划:全局规划or局部规划
    2.几个距离
    在这里插入图片描述
    3.A*算法:Argmin[f(n)] = g(n) + h(n)
    一个记录下所有被考虑来寻找最短路径的方块(称为open 列表)
    一个记录下不会再被考虑的方块(成为closed列表)
    G是从开始点A到当前方块的移动量,递归的
    H是从当前方块到目标点:用曼哈顿距离(不考虑障碍)
    在这里插入图片描述
    ②可视图有哪些改进的算法 局部避障算法

    1. 可视图改进:将障碍物增大到比机器人半径大的多,或者完成路径规划后修改解答路径和障碍物的距离
      2.局部避障算法
      BUG算法:路途跟踪各障碍物轮廓从而绕开
      人工势场法:引力场+斥力场
      ③如何实现向量直方图 向量直方图原理和流程
      根据不同角度方向障碍物距离计算直方图,阈值以下空间为安全区
      首先确定使车辆通过足够大的所有开放路段,对所有选择进行费用函数计算,找出最低费用的
      G = a目标方向之差+b轮子方向之差+c*以前方向之差

    七、运动控制

    ①找到路径后,就要移动,移动的概念方法 三个要点
    移动的概念和方法:机器人,环境,移动
    ②足式,轮式机器人方法
    足式(仿生):足的规模(越少越复杂)、稳定性、每条腿关节、步态、动力学考虑
    轮式(人工):标准轮(两个自由度)、脚轮(三个自由度)、瑞典轮(三个自由度)
    ③怎么实现全局运动到局部运动 局部运动到滚轮运动的映射R的逆
    1.局部→全局
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    2.R和R的逆

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    ④pid都要掌握连续的离散的
    1.介绍:开关控制和PID控制,开关很简单
    2.PID控制:Kp Ki Kd(比例控制当前 积分控制过去 微分控制未来)
    在这里插入图片描述
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    Kp 就是 控制总比例的,最外面那个乘数,太大的话震荡比较大
    Ti是积分控制,消除静差,斜率为0的时候Err不一定为0,积分大于0就说明还有误差
    Td是微分控制,将曲线斜率控制到0,Td对减小起到抑制作用
    ⑤位置式、增量式, 写一个PID
    1位置式:当前的输出与过去的所有状态都有关系,控制器的输出就是实际的输出
    在这里插入图片描述
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    2.增量式:计算结果是实际输出的增量。实际的计算结果+当前的位置值=最终的输出
    在这里插入图片描述
    3.二者比较
    1.位置式容易造成积分饱和,计算量大,增量式消去了积分项可以控制积分饱和
    2.增量式容易实现手动到自动无扰动切换
    3.增量式即使计算机故障执行器会保持在原位不会造成恶劣影响
    4.增量式有静态误差,溢出影响大

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  • 随着智能工程技术的发展,人们越来越接近于能够制造人形智能机器人这种经常在科幻小说中出现的东西。就在2017年10月26日,在沙特阿拉伯首都利雅得举行的“未来投资倡议”大会上,“女性”机器人索菲娅被授予沙特公民...

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    随着智能工程技术的发展,人们越来越接近于能够制造人形智能机器人这种经常在科幻小说中出现的东西。就在2017年10月26日,在沙特阿拉伯首都利雅得举行的“未来投资倡议”大会上,“女性”机器人索菲娅被授予沙特公民身份。她也因此成为史上首个获得公民身份的机器人。
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    然而,在智能机器人发展方兴未艾的同时我们也不得不思考其中产生的一些道德伦理问题。
    首先,最重要的一点是目前还没能完美地让机器人的行为完全符合人的伦理道德规范,并且不作出伤害人类的事情。还有就是关于法律权利的问题。假如像沙特的那个机器人一样,机器人有了公民身份,那便意味着他拥有了法律权利。假设,一天机器人行使了他的投票权,那么这一票从法律上应该是有效的。然而这票到底是机器人投出的还是由开发他的公司投出的呢?试想,如果是后者,那么在机器人越来越多之时,投票选举之事是否会被某间公司或者某个人操纵呢?如果是,后果可能会不堪设想。而且,假若有机器人行使被选举权成为某位拥有某些权力的人,那这权力会否被某些人利用呢?
    再有就是类似于电车难题一样的问题,电车难题是一辆有轨电车,突然失去了控制(原因待查)。在轨道正前方,正巧——或者说不幸,有五个铁路工人在施工。如果不作任何处理,电车将直接撞上这五个工人,不存在任何侥幸。司机无法刹车——刹车已经失灵(原因依然不详)!但,司机并不是眼睁睁看着惨剧发生,他还有一个唯一的选项——电车方向盘还是有用的,他可以扳动一下方向,使电车驶进另外一条轨道。在另外一条轨道上,只有一名工人。因此,如果司机扳动方向,他可以救下那五个人,但要轧死另外一个人。司机应当怎样做?类比过来便是,撞真正的血与肉构成的人还是撞机器人?或许撞机器人风险小些,修复机器人可能是比修人更简单的。然而,这是否有悖道德呢?
    对于智能机器人引起的道德伦理问题还有很多很多,发展智能机器人的路也还很长很长。
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  • 金磊 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI34万亿元重点项目投资计划的新基建背景下,智能机器人迎来高光时刻。「新基建」,自今年3月起便成为广受社会关注的热词,而这一概念的...
    金磊 发自 凹非寺 
    量子位 报道 | 公众号 QbitAI

    34万亿元重点项目投资计划的新基建背景下,智能机器人迎来高光时刻。

    「新基建」,自今年3月起便成为广受社会关注的热词,而这一概念的提出,可谓是「顺势而为,大势所趋」。

    那么,智能机器人产业在如此发展潮流中,又该如何布局、发展?

    在今年的世界人工智能大会上,特别策划了“AI夜话”,邀请人工智能新生代企业家代表在浦江之夜畅谈人工智能,上海市经济和信息化委员会主任吴金城,优必选科技创始人、董事长兼CEO周剑,红杉资本中国基金合伙人郑庆生等嘉宾就“人工智能新基建”进行了对话。

    周剑对这个问题给出了一个答案:“智能机器人是新基建的新载体,优必选科技以智能机器人为载体,人工智能技术为核心,打造‘硬件+软件+服务+内容’的智能服务生态圈,推动经济、社会的智能化升级。”

    智能机器人,如何成为「新基建」的新载体?

    先来简单谈谈「新基建」。

    「新基建」主要包括5G、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网、物联网等七大领域

    而与传统基础建设相比,即铁路、公路、机场、桥梁等,新基建更加注重数字化智能化等硬核科技。

    新技术取代旧技术,引发新一轮的生产方式和生活方式的升级是必然趋势。

    这对作为「新基建」之一的人工智能领域,也产生了重大影响。

    • 首先是应用层面,「新基建」将会给更多的人工智能企业带来关键性的投资,这些投资能够推动各行各业与人工智能的结合。

    • 另外,「新基建」所包含的5G、大数据、物联网等相关政策,对于人工智能行业而言也是非常有利的。

    • 最后上升到国际层面,「新基建」很可能会推动全球产业的重新整合,会加速人工智能与其它行业的协作融合。

    那么,智能机器人作为人工智能领域中的重要的一环,又该如何在这样的「大势」中发挥最大的价值?

    优必选科技给出了一份亮眼的答卷。

    首先是布局六大核心技术

    • 高性能伺服驱动器及控制算法:目前,优必选科技已经掌握了从 2kg-60kg 的小伺服舵机,到 15Nm-200Nm 的大伺服舵机的量产能力。

    • 运动控制算法:适应不同地形的步态算法、融合计算机视觉的手眼协调算法、包含Push-Recovery的稳定控制算法和面向安全交互的柔性控制算法等关键技术。

    • 面向服务机器人的计算机视觉算法:构建了一个从理论探索、算法研发到工程应用的视觉技术研发体系,面向服务机器人进行了前瞻性的布局。

    • 智能服务机器人自主导航定位算法:包含了自研的UWB无线定位软硬件一体化方案。

    • 机器人操作系统ROSA:深度整合了机器人硬件、终端和云端多年的软件开发经验和技术。

    • 语音技术:包括语音识别(ASR )、自然语音处理(NLP)和语音合成(TTS )。

    在布局上述六大核心技术的基础上,要想实现最终的产业智能化升级,就需要将技术落地到应用场景中。

    在「新基建」的大环境下,优必选科技将智能机器人的应用场景划分为三大服务体系

    • 首先是新服务体系,包括智慧医疗、智慧金融、智慧展览、智慧园区。

    • 其次是新治理体系,包括智慧政务、智慧交通、智慧社区。

    • 最后是新运维体系,如智慧电力和智慧机房。

    在「六大核心技术」和「多个应用场景」的加持下,智能机器人便可以作为新载体,发挥「新基建」的价值。

    新基建催生新机遇,智能机器人上岗

    虽然「新基建」催生了一定的新机遇,但优必选科技作为一家成立8年的人工智能和人形机器人公司,已经具备了一定的先发优势。

    通过这些年的行业积累,优必选科技已然在人工智能生态圈不断创新探索,打造了硬件+软件+服务+内容这套创新的、特有的智能服务生态圈。

    面对今年突如其来的新冠疫情,优必选科技便展现了这样的能力——成为中国抗击疫情的一支“硬核”科技力量,使智能机器人成为抗疫中使用最多的人工智能应用之一。

    人们通过智能机器人的应用,实现了疫情的高效防控,有效支持了安全有序的复工复产复学和社会的规模化协作。

    例如,室内测温巡检机器人AIMBOT (智巡士)在深圳三院发热门诊检测体温。

    AIMBOT(智巡士)深圳三院发热门诊监测体温

    AIMBOT(智巡士)为前端执行体,以AI处理平台为智能大脑,基于机器人视觉智能、自主移动、自动工作等能力,可以在室内环境中执行体温异常监测、口罩佩戴识别、人流密度监测、防疫播报和环境消毒灭菌等任务。

    AIMBOT(智巡士)可以通过红外和可见光双目摄像,结合AI分析,实现瞬间全画面识别多人口罩佩戴异常、体温异常信息。AIMBOT(智巡士)的体温测量偏差小于0.3℃,精度达到国家对防疫测温设备的标准要求。

    再例如室外智能防疫机器人ATRIS (安巡士),集安防巡逻与防疫管控能力于一体,在室外环境中快速机动部署和巡逻作业。

    针对需要消毒杀菌的公共服务区域,优必选科技还设计了可挂载消杀喷雾组件,ATRIS(安巡士)单次消杀可以覆盖1Km路径,可对重点区域实施每日多次定时巡回式消杀。

    ATRIS(安巡士)在深圳三院门诊部广场消毒杀菌

    ATRIS(安巡士)还可与当地疫情管控和治安管控机构实现信息联动,集治安巡逻与疫情防控能力于一体。落地场景包括生活社区、广场公园、产业园区、商业街区等容易出现人员聚集的区域。

    再例如医疗咨询机器人Cruzr (克鲁泽),可以高效执行口罩佩戴识别、疫情宣传与导诊、隔离区娱乐互动等任务。

    Cruzr(克鲁泽)深圳三院门诊大厅服务

    在公共服务大厅、医院分诊台等人流密集区域,Cruzr(克鲁泽)可为访客提供本地信息咨询、医疗导诊等服务,可快速甄别口罩佩戴,发出友好提示,并在后台触发联动预警。

    当然,优必选机器人除了在此次疫情中发挥重要作用外,在其他领域中,也体现着积极的价值。

    Cruzr(克鲁泽)在中国银行担任“AI金融投顾”

    在中国银行的上海国家会展中心最大旗舰智慧网点、陆家嘴国际金融中心智慧网点, Cruzr(克鲁泽)成为特别的“AI金融投顾”,进行开卡、取款等业务的实操营业,为智慧银行建设提供一体化的金融科技解决方案。

    AIMBOT(智巡士)在深圳市某数据中心上岗

    在深圳某数据中心,优必选科技联合某运营商部署室内智能巡检机器人AIMBOT(智巡士),执行AI检测、安全巡检及自动化资产盘点等任务,有效节省运维成本,提高运维效率。

    ATRIS(安巡士)在河南焦作国家电网变电站落地应用

    在河南焦作国家电网变电站,ATRIS(安巡士)执行表计读取、高温检测、安全监督等任务,全时段智慧化巡检,有力保障电网系统的智能高效运行。

    当然,在「新基建」的新机遇下,智能机器人上岗的故事还有很多,也还将继续谱写。

    而这,也从一方面体现了智能机器人已然成为「新基建」的新载体。

    「新基建」核心技术人才缺口将达417万

    新基建的提出必将推动国家的智能化进程全面加速,然而,我国目前人工智能人才培养方面还处于弱势。

    根据智联招聘近日发布的《2020年新基建产业人才发展报告》、拉勾大数据研究院发布的《2020年新基建人才报告》——「新基建」核心技术人才出现缺口

    根据基于计量模型的预测,2020 年底,信息基础设施产业核心技术人才的缺口,将达到417万人

    因此,在「新基建」的大势下,人工智能领域的发展,需要的不仅仅是资金、技术的投入,还有需要人才的投入。

    行业专家指出,培养人工智能人才的战略任务肯定要由教育来承担,这是新基建机遇下赋予教育的重要使命,人工智能教育是新基建的基石。

    那么,「新基建」下的人工智能教育之路又该如何前行?

    优必选科技给出了另一个明确的答案:

    • 以智能机器人为载体,培养学生未来智造力;

    • 建设基础服务设施,助推政府落地人工智能教育;

    • 搭建师培体系,铺设人工智能人才成长通道。

    优必选科技自2016年开展教育业务,随后推出了涵盖小学、初中、高中、高职高校各学段的人工智能教育解决方案。

    该解决方案包含人工智能课程、师资培训、活动竞赛、空间建设、教育云平台等内容,目前已在北京、上海、深圳、杭州、重庆、成都、昆明等地近2000所学校落地实践。

    7月1日,优必选科技正式宣布联合杭州市余杭区落地人工智能教育项目,为全区约33000余名中小学及普职学生提供课程、竞赛、实践等学习机会,并为教师提供培训服务。

    意在打造全国人工智能教育新标杆

    在余杭人工智能教育项目中,优必选科技推出了独创的三级运营体系,涵盖96所标准校、4所中心校和2所基地校。

    优必选科技在余杭人工智能教育项目中推出的三级运营体系

    标准校覆盖项目内所有中小学,启蒙所有学生对人工智能的兴趣。

    中心校额外配备了人工智能实验室,为对人工智能感兴趣的学生提供深度实践的机会。

    标准校和中心校课程,以华东师范大学出版社和优必选科技联合出版的《AI上未来智造者》系列为教材,贯穿小学到高中。

    基地校则对体制内课程进行延伸,提供全天8节课时的项目式课程。

    课程以生命健康、人文社会、地球公民、智慧生活、宇宙探索5大领域为主题,基于真实的生活场景确定项目目标,鼓励学生主动思考和探究。

    基地校包含人工智能展厅、PBL项目式学习教室、无人机教室、3D打印创意工坊、竞赛厅、多功能演讲厅、教师研修室等教育空间。

    皇国山基地校展厅

    其中之一的皇国山基地展厅,还涵盖智慧农业、智慧工厂、智慧物流、虚拟现实、模拟驾驶、脑电波、肢体和人脸识别等12个人工智能互动项目。

    通过老师和学生共建的模型以及各种人工智能真实的案例,启发学生们对人工智能科学和世界的关联认知。

    优必选科技推广人工智能教育的背后,是明确了人工智能教育的定位——孕育科创一代的新基建。

    后疫情时代,在新基建战略的指导下,政府、企业、机构等纷纷投身其中,为人工智能的发展带来持续强劲的动力。

    投身新基建,拥抱人工智能,实现社会经济的智能化升级,注定是一场持久战,但这也是中国科创企业的重要机遇。

    智能机器人为载体,人工智能技术为核心,必将是推动新基建的一条明路。

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