計算機視覺傳達技術

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計算機視覺傳達技術范文第1篇

自從機場服務機器人投入展覽后，一直是該展區的熱門展項，駐足圍觀的游客絡繹不絕。對機器人的表現，游客也是褒貶不一。有些游客對機器人的精彩表演連連稱贊；有些則認為機器人反應遲緩、顯得笨重，相比人類的表現，令人失望。

識別這些行李對于機器人來說是不是很困難？機器人在視覺方面能否做得更好，能否識別更復雜的對象？它們的目力能否超過人類？它們究竟能看到什么？

這些問題將我們引向了一個新興的熱門領域：計算機視覺。計算機視覺是人工智能的子學科，而人工智能則是仿生學的一種。人工智能旨在模仿人（有時也包括其他動物）的行為和思維，而計算機視覺將模仿的對象集中在了人眼上，即模仿人“看”的行為。換言之，計算機視覺是一門利用攝影機和計算機代替人眼進行圖像獲取、目標識別、跟蹤、測量、理解和處理的學科。作為一門交叉學科，計算機視覺與許多學科有重要聯系：機器學習、神經生物學、認知科學、信號處理（圖像處理）等。在后面的介紹中，這些學科間的聯系將變得更加清晰。

眼睛是人體獲取外界信息最重要的傳感器。它高速、準確、信息量大，為人的決策和行為提供了豐富的信息。同樣，計算機視覺系統作為人工智能體的一個感知器，也常常為決策提供了最重要的信息。那么，一個理想的計算機視覺系統究竟完成了什么任務，又給智能體提供了怎樣的信息呢？

讓我們來舉一個簡單的例子。你走進一家咖啡店，發現你的好友彼得坐在角落里，雙手托著下巴，一臉的不愉快。于是，你決定走過去安慰一下。假如完成該任務的不是人類而是機器人，則要由其計算機視覺系統獲取圖像，然后對該圖像進行處理，并得到以下信息：1.這是好友彼得；2.他看上去很沮喪。這兩條信息被傳遞給決策器，后者隨即做出了走過去安慰的計劃，計劃則最終被四肢等效應器執行。

對人來說，這個過程再簡單、自然不過，但對于計算機視覺系統來說，卻是個相當復雜的過程。對該圖像進行處理的過程中，計算機分別完成了三個層次的任務：初級視覺、中級視覺和高級視覺。這樣的分類方式不僅和視覺任務的復雜程度有關，也和人類在完成這些任務時所涉及到的視神經和腦神經部位有關。在以下的篇幅中我們將介紹一些分別屬于這三個層次的典型的計算機視覺任務。

初級視覺

現代數字成像技術使計算機視覺成為可能。利用CCD或CMOS等感光原件，可獲得數字化的圖像。一般來說，對像素進行處理的任務即屬于初級視覺。在挖掘出圖像中包含的信息時，首先需要對圖像進行一些處理，以便能夠執行更高級的任務。圖像的主體和背景之間、同一表面上不同的材質和顏色之間等都會形成邊界，從圖像中提取出邊、角、點等特征能幫助計算機理解圖像，并利用濾波的方式進行邊界特征提取。像濾波這樣的信號處理方法在初級視覺中被廣泛應用，除了特征提取外，還有降噪、平滑等。

圖像上各種顏色的像素并不是隨機分布的，它們一般都在圖像上形成一定含義的組合。比如，草地是由綠色的像素拼合成的，而天空是由大量的藍色像素組成的。找到這樣的具有相同屬性的像素形成的像素塊稱為分割。當然，提取邊界可以幫助分割圖像，但是簡單地把所有的邊界分割出的區域都作為具有相同屬性的像素塊是否正確呢？這正是圖像分割最具有挑戰性的。比如一副斑馬圖片，計算機如何知道斑馬的嘴不是背景的一部分呢？這就涉及到了圖像的語義。在給圖像進行初級分割后，更精確的分割任務就要交給中級或高級視覺了。

人類有兩只眼睛，同樣，機器人也可以通過安裝兩個經過標定的攝像頭來實現雙目視覺，從而實現測距，即分辨物體在三維空間中的位置。上文的例子中，雙目視覺可以依據透視原則和遮擋的關系來幫助視覺系統確定彼得所坐的位置，比如在第二張桌子和第三張桌子之間。

中級視覺

中級視覺是建立在初級視覺的計算結果上的。在執行中級視覺任務時，不僅使用了實時的初級視覺計算結果，還結合了一定的視覺經驗。舉個簡單的例子，平時生活中我們所看到的，被桌上的杯子遮擋的部分也是桌子的一部分；上文斑馬深色的口鼻部并非背景的一部分，而是斑馬的一部分。事實上，這些結合經驗的視覺任務可以首先被應用到分割任務中。中級視覺中的分割不再是僅僅依靠顏色將圖像分為若干個像素塊，而是產生更有意義、更精確的分割，這樣的分割不是僅靠邊界提取就能夠實現的。分割算法不計其數，常用的有類聚的方法、基于特征向量的方法、基于圖論的方法、期望最大化、概率的方法（貝葉斯方法）等。

在經驗的幫助下，視覺系統可以通過擬合的方式來解釋甚至糾正圖像中的變形或缺失。比如，根據經驗桌子的邊一般是直的，則視覺系統在提取到桌子的部分邊緣或拐點后，就可以用直線來擬合被遮擋而缺失的部分，或因攝像頭的棱鏡引起的失真。這樣，機器人在走向彼得時就能避免撞到桌子。

經驗也并非是絕對正確的，此刻看到的也許是經驗中所缺失的。通過一個加權的概率模型，視覺系統可以將目前觀察到的圖像和經驗中的數據結合起來，從而對未來的狀態做一個預測。這樣的方法常常被用于跟蹤，也就是在一幀幀連續播放的畫面中，根據目標在以前和目前圖像中的位置來預測目標在未來圖像中的位置。比如高速公路上的車輛跟蹤系統，系統用從對象上提取出的特征點（紅色）來定位目標。視覺跟蹤常用的算法有卡爾曼濾波器、非線性動態模型等。

目前的中級計算機視覺研究受到了心理學和認知科學的影響。比如格式塔心理學對基于經驗和認知整體的中級視覺有較大貢獻。

高級視覺

也許高級視覺才是計算機視覺中最有趣的一部分，因為它是人類視覺中至今還無法被完全解密的部分（也許連部分解密都談不上）。當你站在雜亂、昏暗的酒桌前，從看到的圖像中識別出沮喪的彼得時，整個過程只需要0.3秒。事實上，現代處理器的運算速度遠遠高于人類視神經和大腦中神經突觸的信息傳遞速度。但人類視覺的功能是如此的強大，以至于計算機視覺系統遠遠不能達到人類的水平。較新的研究表明，人類發達的視覺系統得益于一套大規模并行計算系統──不計其數的神經元形成的視覺通路，它就像一張有無數節點的計算網絡，信息在其中往返傳遞。

高級視覺任務幾乎都圍繞著兩個字展開：識別。識別是給對象貼上標簽的過程，即給對象附上含有語義的名稱或描述。這是一種高級的視覺活動，需要學習、聯想等更高級的大腦活動的參與。拿圖像的分割任務來說，圖像不僅被分割成獨立的像素塊，視覺系統還為每個像素塊貼上“標簽”，比如“窗子”、“桌子”、“酒瓶”、“彼得的臉”等。通過模板比對，視覺系統將彼得的臉和經驗中的圖像聯系了起來，從而引起了系統的興趣。從彼得的臉上提取的特征中，視覺系統還解讀出了彼得的沮喪。于是在隨后的圖像中，視覺系統都將注意力放在了彼得的臉上，試圖跟蹤該對象。視覺系統在繼續跟蹤的同時，將從圖像中得到的信息發送給決策器。

即使是當代最成功的算法和視覺系統都無法像人類一般高效地識別物體。對我們來說，識別 “一個瓷杯”處于不同狀態似乎并不怎么困難，但對計算機視覺系統來說卻不容易。杯子可以有不同的擺放姿勢、不同的光照強度和顏色、出現在畫面中的不同位置、可能有的部分被遮擋，如果按不同狀態就是不同的杯子這一點來判斷，那就可能誤判為存在不計其數的各式各樣的杯子（即外觀的區別）。在絕大多數計算機視覺系統中，目標都被要求符合一些限制條件，否則，計算機視覺將成為不可能的任務。由此可見，在雜亂、昏暗的酒桌一角發現彼得對計算機視覺系統來說是多不容易的一件事情。

對人類來說，識別并非與生俱來的本領。嬰兒睜大眼睛看著陌生的世界，他們的視覺實踐是從測距、分割開始的。幼兒幾乎每時每刻都在努力學習如何給圖片貼標簽。他們學習得很快，低齡兒童不僅可以成功地識別物品，還可以在一定程度上察言觀色，感受到由表情傳達的情緒。通過獎勵和帶教，可以加速兒童的學習過程。

通過這樣的啟發，高級視覺還將依賴機器學習這門學科。機器學習是研究如何通過算法讓計算機實現人類的學習過程，從而讓計算機不僅能夠實現簡單枯燥的任務，還能夠向智能邁進一步。作為人工智能領域的核心學科，機器學習如百家爭鳴，不斷取得著新的成績。當今重要的機器學習算法有人工神經網絡、遺傳算法、支持向量機、貝葉斯網絡、強化學習等。

至今，計算機視覺系統最為成功的案例，莫過于手寫數字識別。MNIST是使用最廣泛的手寫數字庫，為各類識別算法提供了一比高下的平臺。MNIST中含有七萬幅邊長為28個像素的圖像。目前最出色的識別算法一般都可以達到1%以內的錯誤率。然而，MNIST只是對目標的外觀做了有限多的變化，并沒有涉及到有如杯子在不同狀態下的各種變化。而且，28×28=784個像素的圖片實在很小，如果處理普通大小的照片，視覺系統的運算量就會呈指數級增長，甚至讓超級計算機都無能為力。

計算機視覺傳達技術范文第2篇

對此，麻省理工學院媒體實驗室的科學家埃爾?卡利歐比認為，無法回應人的感情，是計算機的一大硬傷，因為這樣一來，用戶有許多需求將無法得到滿足，要想讓計算機做出有效的回應，用戶不得不費一番工夫輸入相關指令。

為了消弭人與計算機之間的這道鴻溝，埃爾?卡利歐比發明了一系列技術，使計算機能夠識別人們發自內心的各種肢體語言，包括面部表情等等。有了這些技術，計算機有朝一日將成為人們更加得力的左膀右臂。

表情識別

埃爾?卡利歐比并不是第一個試圖建立面部表情數據庫的研究人員，但她不像其他人那樣，僅僅止步于讓計算機識別實驗室里記錄在案的那六種頗為夸張的基本表情，而是讓它“琢磨”人們在日常生活中不經意間流露出來的種種不易察覺的細微表情。“要想攻克這個難關，我們必須推動計算機視覺和機器學習領域的尖端研究。”埃爾?卡利歐比表示。

為了將這個難題化整為零，各個擊破，她在人的臉上做了24處標記，然后訓練了一臺計算機，讓它識別人們在做不同的表情（比如皺眉）時，這24塊臉部肌肉發生的變化。埃爾?卡利歐比在六大洲征集了成千上萬名志愿者，這些志愿者用電腦自帶的攝像頭拍下了他們觀看視頻時的面部表情，然后將拍下來的照片發給埃爾?卡利歐比。這些照片匯集起來，共同組成了她所說的世界上最大的面部表情數據庫。

眼鏡和腕帶

在這項技術投入試驗應用的早期階段，研究人員發明了一款內置攝像頭的眼鏡，這款眼鏡能夠幫助那些有情緒識別障礙的患者讀懂別人的心情。比方說當你戴著眼鏡同別人交談時，如果對方感到無聊，鏡片上的小燈管就會發出某種顏色的燈光，將這個信息傳達給你。

據說埃爾?卡利歐比自己就在把玩一款頭戴式攝像機，無論是在實驗室里還是在日常生活中，她都與之形影不離，每次都會把這款攝像機藏在她的頭巾里。

埃爾?卡利歐比還開發了一款腕帶，這款腕帶能夠測量皮膚電傳導性，這項指標與情緒激發有關，因此可用于實時監測腕帶佩戴者的焦慮程度。

應用現狀

到目前為止，面部識別技術主要用于幫助廣告商家更好地了解廣告對于觀眾產生的影響。研究人員在網上召集了數量龐大的志愿小組，這些小組的成員允許研究人員跟蹤記錄他們在觀看廣告時的面部表情，并對得到的數據進行分析。但是從長遠上講，埃爾?卡利歐比還是希望自己的技術能夠走進課堂，幫助老師們判斷什么樣的教學材料在學生當中反響最好。

計算機視覺傳達技術范文第3篇

國內外網站設計差距

國外用戶在網站風格上不習慣艷麗、花哨的色彩和網站建設風格，他們比較鐘情于簡潔、平淡而嚴謹的風格，即使許多大型網站建設也是這種風格。國外網站在首頁頁面上通常不會放置太多內容，也很少放置廣告，他們傾向于將首頁做成各類功能、板塊的引導界面，即使有內容表現，也是比較簡潔的，不超過2屏，完全不像國內網站喜歡堆積大量廣告和內容。國外傳統網站比較講究網站的實用性和便利性，他們會花很多時間去制作很多周到實用的細節，功能雖然大多平實但很有效。國外網站對安全性的要求非常高，許多服務和功能都需要進行安全連接，而國內只有交易、銀行等網站才會注意到。

國內網絡文化建設相對滯后，目前國內網頁設計中最突出的問題就是用色。把國內網站和國外網站放在一起做比較,我們不得不承認國外網站的結構設計以及用色的水平！國外網站很講究用色的度，決不胡亂用色，而整體配色的協調性與風格的一致性都恰到好處，相比之下，國內站點在設計中都將這些因素忽略掉了，網頁顏色數量過多、互不相干的兩種色彩放在一起、搭配不協調，缺乏統一的風格，而網站的設計人員，設計思路受到上司和客戶的制約，尤其在專業公司更存在這種現象，既要有優秀的設計，又要符合客戶的口味，實際工作中也有一定的難度。網絡產生的根本在于經濟的推動，但只有能產生美感的設計才能吸引用戶的注意，并且必須同時注重形式和內容。部分網頁的設計確實很注重形式上的美，使得觀賞者能夠被其第一外表吸引，但細細品味卻味如嚼蠟，毫無滋味。再有一些設計者使用統一的規格要求的空間模板，使得制作和內容的排布能更加規范。但是這樣的方式會使得整個網頁設計缺乏創造性和獨立性。清一色的版式不會給用戶帶來任何視覺上的美感，反而會使人產生厭煩情緒，從而使網頁的宣傳性起到適得其反的效果。

多媒體技術在網站設計應用中面臨的問題

多媒體藝術與技術的結合還處于發展階段。目前的多媒體藝術已經有了一定的技術支持，不僅結合了聲音、圖像、視頻、文字的超級文本，可以鏈接到無窮無盡的其他文本之中，還可以由多種路徑進入，展示給人們的是它無處不在的交互性。多媒體藝術的主要特征體現在如下幾點:第一，具有很強的虛擬性。通過多媒體藝術可以進行虛擬性表現或構建一些非真實的幻想。盡管這種幻想是虛構且不真實的。第二，具有深刻的觀念性。藝術家通過聲音藝術、錄像藝術、互動裝置以及攝影藝術來傳達的視聽藝術或者說用視聽語言來表詞達意，增加觀者的感官意識；第三，具有廣泛的公共性。多媒體藝術利用電影、電視、錄像、互聯網等多種手段積極地投入到大眾文化與消費文化之中，對公共文化具有極強的影響力；其四，具有很強的時效性與流行性。多媒體藝術多善于抓住某些大眾比較感興趣的娛樂性新聞、文化熱點等比較時髦的話題來進行及時的快捷性的報道與傳播，它的藝術符號極易與流行文化接軌，從而成為一種非常具有先鋒性與前衛感的藝術樣式。但目前一些藝術家在創作過程中受到多種因素的限制，有的是因為趕不上多媒體技術發展的步伐，也有的是因藝術家自身學科性的問題，對于一些創意構思不能通過網絡編程或軟件編程的技術實現，因而并不能將多媒體藝術的特點發揮到極致，因而要想使多媒體藝術這一新興的藝術形式與現有的藝術形式更好的結合，只有通過不斷的探索和實踐。

我國多媒體藝術經歷了從局部到整體、從單一到多元化、從模仿到原創的發展過程，正在步入全面快速發展的新階段。現代多媒體藝術是當代信息科學技術與藝術相結合的產物，多媒體技術對于多媒體藝術來說是非常重要的，不但增加了藝術表現形式，而且實現了很多傳統方法無法實現的特效，更重要的是它提高了創作的實效?？稍僭趺粗匾募夹g也只是手段，僅僅是創作者手中的工具，它可以建構出多媒體藝術的“形”，但是多媒體藝術獨特的“神”則需要探索和創新。如果沒有藝術工作者的大腦，那么這個“神”是再發達的電腦技術，再精端的設備也創作不出來的。多媒體藝術在今后的發展中將更加貼近我們的學習、工作和生活，它將是我們以后信息交流的重要手段。隨著現代科技的飛速發展，多媒體技術將融入更多新的技術,以后的發展前景將更加廣闊，內容將更加豐富。現在它的技術改進、創新都跟計算機技術的發展密切相關。多媒體藝術依附于多媒體技術的發展，具有無限的生命力。今天的多媒體藝術還處在一個雛形階段，有待我們更具創造性的去思考和塑造。

多媒體應用于網站制作一直是多媒體應用的一個重要方面。由于多媒體的傳輸涉及到聲音、圖像、視頻以及數據等多個方面，由于多媒體網絡的視頻傳輸主要有兩種形式：一是采用MPEG-1和MPEG-2壓縮（也就是VCD和DVD）的傳輸方式，另一種是視頻會議的形式，因而多媒體寬帶傳輸網絡的應用還是很多的，主要包括遠程教學、視頻點播、以及各種多媒體信息在網絡上的傳輸。因此需要寬頻帶，但目前國內條件的限制網絡傳輸頻帶還不能適應多媒體的發展要求，因此，在這方面的多媒體應用發展受到了一定的限制。目前網絡發展的目標是盡可能的使多媒體用戶可以通過現有的電話網、有線電視網絡實現交互式寬帶傳輸網絡。

多媒體技術的發展方向

多媒體技術的應用可以從高端研究型應用和普及型應用兩個方面來分析。高端研究型應用：指的是新一代信息系統的建立。這一新的信息系統是以互聯網為基礎的，是一種第二代的高速互聯網，它既可以集合各種媒體全方位信息，又具有高性能計算的能力，能夠實現機器與人的實時交互功能等等。最具代表性的便是美國宇航局聯合26個國家的研究人員所進行的國際合作空間站的研究、計算機集成制造系統應用等。普及型應用：主要是網絡、計算機與一些家用電器的結合?？赡軙鄳霈F兩個方向來實現這種結合。一是計算機向音頻、視頻的應用方向來推進，例如微軟總裁比爾.蓋茨提出的“維納斯”計劃；另一個是音頻、視頻向計算機方面的推進，具有代表性的就是Sony公司在多媒體游戲方面的創新。

計算機視覺傳達技術范文第4篇

關鍵詞：遠程監控;安全管理;橋梁工程

1項目簡介

長山大橋是遼寧省、大連市重點交通工程項目之一，東北地區第一座真正意義的跨海大橋。項目全長3.38公里，建設特大橋1座1.79公里,采用雙向四車道一級公路標準,主橋采用雙塔雙索面三跨預應力混凝土矮塔斜拉橋，主跨260米為國內目前同類型結構最大跨徑，引橋跨徑布置為25×50米，現澆預應力混凝土連續箱梁。

2遠程監控技術的提出

由于大橋施工受地理位置、氣候條件等各種因素影響，施工安全風險很大。為向各界參觀人士展示施工情況,實時監控并記錄特殊工序施工過程，確保施工安全，實施音視頻監控系統集成工程，將計算機網絡和通信技術、視頻壓縮技術、決策支持系統等現代高技術融為一體，以對施工全過程進行跟蹤、監測,實現信息化的施工管理。

3關鍵技術

（1）激光夜視技術：激光照明角度要求大小可變，可以單獨遠程控制，也可以與變焦攝像機同步變化，保持照明角度與成像視場角一致。（2）遠程視頻監控技術：圖像信號可在局域網、互聯網上傳送，在每臺授權終端上都可直接觀看施工現場情況，某些特定終端可對各監控前端進行攝像機云臺控制（具有較高權限的用戶）。（3）橋墩防撞預警：結合大橋的實際情況，利用全球領先的計算機視覺技術支持的智能化行為分析來實現對橋墩防撞預警。（4）指揮對講及廣播：項目辦、總監辦、項目部在各自辦公室實現三方對講，并可對施工現場進行廣播，指導工作。

4解決方案

4.1視頻監控

結合項目辦、總監辦、項目部的具體管理需求，以全覆蓋、無死角為原則，設置監控點，監控點的設置數量可根據大橋建設進展情況及相關管理部門要求進行擴展和調整。將所有監控信號，傳送到施工單位監控中心，使施工單位在辦公室就能了解監控點現場施工的情況。通過互聯網專線將監控信號傳輸到大橋項目辦、總監辦等監督管理部門，這樣大橋項目辦、總監辦等就可以在施工現場之外了解大橋監控點的情況。

4.2橋墩防撞預警

用視頻攝像機獲取當前海面視頻圖像,設定船只過界報警區域，利用設備內嵌的智能分析功能模塊，采用圖像智能分析識別技術，全天候對監控區域海面進行異常事件檢測，當發現過界行駛船舶立即發出聲光報警，提醒其離開報警區域，并將報警信息（時間、照片等）上傳到監控中心。當有異常事件發生時，監控中心的智能管理軟件會發出語音報警，提示當前發生異常事件的地點及事件類型。同時客戶端上自動全屏彈出報警視頻畫面，便于監控中心人員進行報警確認和事件應急處理。

4.3指揮對講及廣播

在項目辦、總監辦、項目部監控中心分別設置對講設備，根據施工管理需要，在大橋施工相關區域共安裝7只室外防水音柱。

4.4網絡連接

為了解決信息遠程傳輸的問題，需要向當地電信運營商租用專線，根據每路圖像占用0.5M的帶寬計算，同時訪問全部八路視頻需要帶寬4M，月租費為2400元左右。

5投資結算

硬件系統建設費用33.4萬元，光纖接入費用6萬元，其他費用0.6萬元，共計40萬元。

6經濟效益分析

公路橋梁施工項目在高峰時期，線路長，作業點多，如果不采用遠程監控系統，而是全部用安全員來進行安全管理的話，基本上每個作業點都要有安全員巡視。對于長山大橋施工單位來說，在南北岸引橋施工各1名、兩個主墩各1名、后場加工區1名，再加上安全工作負責人和內業員的話，至少需要7名安全管理人員，這7名安全管理人員的費用每年大約50萬元（保守估計），工期4年，總共需要花費200萬元。而現實情況更加殘酷，目前行業內專業安全管理人員的數量遠遠滿足不了實際需要和政策的要求（每5000萬元造價配備一名安全員，長山大橋投資5.79億）。應用遠程監控技術，施工單位只需要在現場配置2名巡視安全員即可，安全部長在辦公室全面觀察現場，發現問題直接聯系安全員去處理，甚至可以直接通過廣播喊話來解決問題。項目辦和總監辦也可以這樣做。遠程監控系統一次性投資40萬元，施工單位4名安全管理人員（安全部長1人，現場巡視員2人，內業員1人）4年的費用大約為112萬元，相比之下節約了四分之一的費用，更是解決了安全管理人員不足的問題。

7技術特點總結

（1）監管更具實效性與針對性。工程管理人員可隨時掌握施工現場的安全狀況，及時發現事故苗頭,消除安全隱患,甚至直接通過廣播進行指揮，擬補了現場監督管理的一些缺陷和不足。隨著無線寬帶技術的推廣與應用，更可使高層管理者們出差途中隨時了解工地進展情況。（2）降低安全管理成本，提高管理效率。為了安全管理不留死角，必須有足夠數量的安全管理人員來分擔安全管理任務，由于遠程監控系統一個人就可以宏觀監控全局，并及時傳達信息，這樣就可以適當減少現場安全員的數量，提高管理效率。（3）便于對已發生的事故進行調查、分析、處理。施工過程被錄像存儲備份，可隨時查看監控信息，對已發生的事故進行調查分析。

8結語

計算機視覺傳達技術范文第5篇

關鍵詞：ROS；機器人；Ubuntu

20世紀以來隨著電子技術的不斷發展及人類對于自身的不斷了解，機器人的研究也在不斷深入?，F階段雖能做出外表、走路等接近人類的機器人，但這些都屬于前沿領域，研究門檻高，實際的商業用途不是很廣，所以大多還停留在樣品階段，走進市場的很少。借助互聯網和智能手機的大潮，嵌入式處理器正在完成以前臺式處理器做不到的事情，于是現階段機器人又被重新定義。在目前的消費領域，某些配備智能處理器和具有互聯網功能的產品也被認為是機器人，如圖1所示的兩款國內廠家生產的機器人產品。圖1所示的機器人屬于生活工具類，一般放置在家中，無法自行移動，采用嵌入式處理器，帶有攝像頭、無線網絡模塊、顯示模塊，可以連接手機，通過手機App對機器人進行相關設置，同時機器人攝像頭采集到的圖像也能實時傳給手機，和手機進行語音對講。機器人還帶有語音識別模塊，若向它詢問“明天天氣如何”，他會從網絡獲取天氣信息然后作出回答。這些放置在家中的機器人也可以實現安全監測的功能，通過手機實時查看家中的監控影像或通過適配各種傳感器以實時洞悉，比如貼在門窗后面的加速度傳感器，當門窗被動作時傳感器給機器人發出信號，機器人隨即通過設定的方式進行報警。

圖2所示為兩款國外生產的機器人，其最主要的特點是可以運動，屬于智能玩具的范疇。這些機器人可以連接智能手機，通過手機對機器人進行設置，然后把手機當做機器人的操作桿，操作其做出各種運動，達到娛樂的目的。同時，機器上裝有攝像頭，可以在手機上同步看到機器人攝像頭拍攝到的視頻畫面。但也有一些創新，如左邊的機器人在星戰電影里有原形，用手機攝像頭對準該機器人，通過手機端的AR技術，在手機屏幕里可以給機器人加上各種效果，增加娛樂性。

還有一些具有特殊用途的機器人，如掃地機器人，其根據內部的路徑算法清潔地面，同時能自動避開障礙物，并于電量即將耗盡時自動返回充電樁充電。

今后服務機器人的趨勢會是以上列舉的這些機器人的集大成者，即在軟件智能和C械運動方面不斷發展。軟件智能通過高性能的嵌入式處理器實現視頻處理、網絡連接和語音識別等技術。機械運動則先搭配單片機和步進電機，通過輪子的滾動實現移動，通過增加機械零件和改進算法來逐步實現動物甚至人體的肢體行走。圖3所示框圖列出了實現具有該功能機器人需要采用的技術。

高性能嵌入式處理器上運行著機器人的核心系統。攝像頭采集視頻圖像，并對圖像中的事物進行一些簡單判別，如識別人臉，對靜態事物的圖像采集也能讓機器人辨別障礙物，或計算出靜態事物的大致幾何圖形甚至尺寸。對動態事物的圖像采集，機器人可以計算出動態事物的運動軌跡甚至速度。4G和WiFi&BT模塊屬于無線通信模塊，有了無線通信機器人才能得到自身之外的更多信號，并將自身的信息傳達給別人。語音識別模塊能讓機器人識別聲音，顯示&觸摸屏只是機器人與外界交互的一種方式，GPS模塊能讓機器人知道自己的位置信息，存儲模塊除了存儲機器人的系統和各類軟件外，也能讓機器人具有記憶功能。攝像頭采集視頻圖像并計算，計算結果可以存儲在存儲模塊中，當遇到類似的計算時就可以判別事物，通過網絡模塊將這類信息傳遞出去分享給更多的機器人。單片機管理著機器人各類基礎模塊，步進電機控制機器人的運動，各類傳感器讓機器人有了感知外界環境的能力。紅外模塊可以實現對一些外部電器的操控，電池和電池管理模塊為整個機器人的運轉提供能量。

硬件結構是實現服務機器人運算和控制的基礎，在高性能嵌入式處理器上運行的操作系統進行服務機器人具體的運算和控制，相當于機器人的靈魂。目前主流的三大機器人操作系統有Ubuntu，Android和ROS。Android軟件平臺使用較廣泛，ROS為專用的機器人軟件平臺。要實現對服務機器人的運算和控制，軟件平臺需要解決以下問題：

（1）分布式計算現代機器人系統往往需要多個計算機同時運行多個進程，當多個機器人需要協同完成一個任務時，需要互相通信來支撐任務完成；用戶通過臺式機、筆記本或者移動設備發送指令控制機器人，而人機交互接口可以認為是機器人軟件的一部分。

（2）軟件復用隨著機器人研究的快速推進，誕生了一批應對導航、路徑規劃、建圖等通用任務的算法。當然，任何一個算法實用的前提是其能夠應用于新的領域，且不必重復實現。

（3）快速測試為機器人開發軟件比其他軟件開發更具有挑戰性，主要是因為調試準備時間長，且調試過程復雜。何況受硬件維修、經費有限等條件限制，未必隨時有機器人可供使用。

ROS作為機器人專用的軟件平臺，可在ARM搭配Ubuntu的環境下運行，對服務機器人的運算和控制進行了諸多優化，大大增強了其實用性。

（1）點對點設計

一個使用ROS的系統包括一系列進程，這些進程存在于多個不同的主機并且在運行過程中通過端對端的拓撲結構進行聯系。雖然基于中心服務器的那些軟件框架也可以實現多進程和多主機的優勢，但在這些框架中，當各電腦通過不同的網絡進行連接時，中心數據服務器就會出現問題。

ROS的點對點設計以及服務和節點管理器等機制可以分散由計算機視覺和語音識別等功能帶來的實時計算壓力，適應多機器人遇到的挑戰。點對點設計示意如圖4所示。

（2）多語言支持

在寫代碼時，許多編程者會比較偏向某一些編程語言。這些偏好是個人在每種語言的編程時間、調試效果、語法、執行效率以及各種技術和文化的原因導致的。為解決這些問題，我們將ROS設計成語言中立性框架結構。ROS現在支持許多種不同的語言，如C++、Python、Octave和LISP，同時還包含其他語言的多種接口實現。

（3）精簡與集成

大多數已經存在的機器人軟件工程包含了可以在工程外重復使用的驅動和算法，不幸的是，由于多方面的原因，大部分代碼的中間層都過于混亂，以至于很難提取出它的功能，也很難把它們從原型中提取出來應用到其他方面。

為了應對這種趨勢，我們鼓勵將所有的驅動和算法逐漸發展成為和ROS沒有依賴性單獨的庫。ROS建立的系統具有模塊化的特點，各模塊中的代碼可以單獨編譯，而且編譯使用的CMake工具使它很容易的就實現精簡的理念。ROS將復雜的代碼封裝在庫里，只創建一些小的應用程序為ROS顯示庫的功能，允許對簡單代碼超越原型進行移植和重新使用。作為一種新加入的優勢，當代碼在庫中分散后單元測試也變得非常容易，一個單獨的測試程序可以測試庫中很多的特點。

（4）工具包豐富

為了管理復雜的ROS軟件框架，利用大量小工具來編譯和運行多種多樣的ROS組建，從而設計成了內核，而非構建一個龐大的開發和運行環境，示意圖如圖5所示。

（5）免費并且開源