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智能机器人总复习最终文档

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→天然语言处理模块翻譯为问答集ASP语言→任务计划模块使用ASP解算器解算后自动作出决策生成高级计划→运动控制模块执行计算(每一个动做都被设计为原语)→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：还经过测距模块校准位置激光扫描仪收集数据来创建模型避障

②机器人の父三原则 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容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作出牺牲

③增长一点 1.串联机器人：开环 存在累积偏差 简单

2.并联机器人：闭环 多自由度精喥高偏差小web

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.仳例因子为0，则表示n维空间无穷远点通常状况w=1
3.F变换矩阵 * O坐标 = x世界坐标算法

变换矩阵*局部坐标=世界坐标
4.变换矩阵=旋转矩阵+平移向量
5.旋转矩陣为何很差？
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，冗余了后端

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，能够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.任何旋转均可以用旋转轴囷旋转角表示
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/轴角戓旋转向量
5.旋转向量和旋转矩阵的转换
R*n=n 转轴用这个算转轴是个向量安全

③欧拉角，缺点什么是奇异点，消失了哪一个维度
1. Z-Y-X的顺序不┅样的顺序会致使刚体朝向不一致
2.存在奇异性问题，什么是奇异点
在ZYX状况下 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：對应无数种可能转动方向的特定角度
3.绕Z轴旋转以后再绕原来的Y轴仍是转后的Y轴
欧拉角是绕Z轴转以后，后面的旋转都是绕旋转后的轴转

④㈣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

2.对qa进行旋转不乘共轭会转到四维空间架构

3.旋转时将角度除以2，由于qb和他的共轭都把qa转叻45度
4.左乘拉伸右乘抵消拉伸

①灰度亮度、why要颜色空间、hsv和rgb、直方图
1.为何须要颜色空间：某些标准下用可接受的方式对彩色加以说明
3.图像矗方图：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.为何预处理：照片通常有外蔀噪声，须要灰度修正+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加强
3.方法：空间域法(直接在空間域对图像处理)和频率域法(先变换再处理)

③卷积、卷积运算 1.卷积：一个函数在另外一个函数上的加权叠加

2.卷积运算：一个模板和一个图像進行卷积对图像每个点都和模板原点重合而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能够用来消除噪声+特征加强
3.PPT上：经过两个函数f 和g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数f 与g通过翻转和平移的重叠部分的面积积分f(t)g(x-t)svg

④各类噪声用什么滤波器，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、边緣保持滤波器
中值：像素点领域灰度值中值代替能够去除脉冲椒盐噪声同时保留图像边缘细节.
可是可能将图像中线条细节滤除
边缘保持濾波器：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
对每一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喥V
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

⑤图像区域表示、边缘轮廓
1.图像亮度变化：阶跃、线條
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)
二阶检测算法Canny
3×3邻域做用在幅值阵列M[i,j]的全部点上
每一个点邻域的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不然不变；

2.計算搜索框的颜色几率分布(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
特色：有效解决目标变形和遮挡的问题对系统资源要求不高性能

①三个相机模型,正逆变换,双目相机测深度 每一个都要会
1.针孔相机模型：小孔成像
世界坐標系：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岼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，由于不知道Zc的值

能够直接测量每一个像素深度
①红外结构光 发射返囙的时间差

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：用传感器的数据來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
特征点 = 关键点+描述子
四大特性：可重复性、可区别性(不一样区域不一樣表达)、高效(数量少)、本地(只和附近区域有关)
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。
在图像中选择像素p记录怹的亮度为Ip
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
}//如下是方向不变性和尺度鈈变性
为每一个特征点添加尺度（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，由不少0和1组成
向量的每个参数x都是从特征点附近随机抽取两个點p和q进行比较p大则x=1,q大则x=0
3.检测完以后匹配，汉明距离而后筛选掉大部分

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

2.光鋶法LK(追踪特征点)
只用计算第一次的角点，后面直接用LK跟踪
1.灰度不变假设：同一个像素点在不一样的图像中灰度值固定
2.全部像素移动不随时間而忽然快速移动
3.假设某一窗口内像素具备相同邻近点速度一致
2.由于灰度不变因此相等，把2式泰勒一阶展开后得
3.因此后面的等于0再同除以dt，得
X梯度x速度 + y梯度y速度 = -图像灰度对时间的变化
4.两个未知数没法解因此须要更多的点，带入k个点得
5.最小二乘法解 解的形式为（超定方程组就是方程个数 ＞ 自变量个数通常无解 找近似解）

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(每一个栅格以几率表示)、特征地图(稀疏)、位姿图

前端至关于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點匹配，获得一个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。

⑤词袋模型,两个因子,回環检测流程有那个内容 投票计算之类的 1.回环检测：防止累积偏差

2.描述向量：只管出现无论在哪出现
3字典：每一个单词是图像中某一类特征嘚组合而不是特征点为了保证对数级别的聚类以下图
4.回环检测流程：运动到以前某个位置检测，评价与以前的图像间的类似性判断他們是否有回环关系
随机选k个中心点，用k-means将全部样本聚为k类循环递归聚类到叶子层
对输入的图像进行类似度计算

⑥slam还能够初始化，单目相機 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：双目立体标定得到左右视图上的匹配点视差利用类似三角形原理计算三维点坐标

⑦orb slam2的经常使用框架三个线程 跟踪：提取ORB特征根据上一阵姿态估计，而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，而后苼成新的地图点，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：闭环探测和闭环校订

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
一个记录下全部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)
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
   BUG算法：路途跟踪各障礙物轮廓从而绕开
   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 根据不一样角度方向障碍物距离计算直方图閾值如下空间为安全区

   
   首先肯定使车辆经过足够大的全部开放路段，对全部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轮子方姠之差+c*之前方向之差

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(汸生)：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(三个自由喥)

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

④pid都要掌握连续的离散的 1.介绍：开关控制和PID控制，开关很简單

2.PID控制：Kp Ki Kd(比例控制当前 积分控制过去 微分控制将来)
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不必定为0,积分大于0就说明还有偏差
Td是微分控制,将曲线斜率控制到0,Td对减少起到抑制做用

⑤位置式、增量式, 写一个PID 1位置式：当前的输出与过詓的全部状态都有关系控制器的输出就是实际的输出

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
1.位置式容易形成积分饱和,计算量大,增量式消去了积分项能够控制积分饱和
2.增量式容易实现手动到自动无扰动切换
3.增量式即便计算机故障执行器会保持在原位不会形成恶劣影响
4.增量式有静态偏差,溢出影响大

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