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行业等许多行业,大大提高了生产力并且降低生产成本[3]。

在科技飞速发展的21世纪,许多智能化的工业机器人更是应用到家庭和医疗领域,提高了人们的生活水平。

汽车制造领域中,传统的白车身焊接工艺需要人工手动焊接,但白车身的产生需要在超过50个工位上反复快速作业,光是焊点就多达5000个,对于人工来说工作量极大。

而白车身焊接机器人作业,不仅减少了繁重的人工作业,而且减少了生产周期,提高了产品质量,其生产效率远高于人工,因而许多汽车生产公司采用大型自动化的白车身焊接生产线[2]。

装配线上程序繁琐,需要大量的人工进行手动作业,工作环境恶劣,其工作效率低,生产质量差。

六轴机器人自由度高,可以灵活运动,采用六轴工业机器人后的自动化装配线,节省了大量人工成本,提高装配效率和产品质量。

许多大型零件制造业生产的产品重量大,移动不方便。

因此,ABB公司和川崎重工公司生产出的搬运机器人,工作载荷最大可以达到600kg以上,移动距离达到3.15m,把物流线的自动化程度提高了一个新阶段[2]。

工业机器人的诸多优势使许多公司看到了契机,于是越来越多的将其应用于生产线中。

4未来工业机器人的发展趋势
尽管工业机器人目前已经发展较为完善,但仍未到达发达阶段,其依然存在许多弊端。

未来,工业机器人技术仍有非常广阔的发展前景。

未来的工业机器人应该向着精密度更高,工作载荷更大、效率更高、信息传递更方便、更加智能化发展[4]。

也许未来工业机器人将实现完全自动化作业,精度也会有明显提升,工业生产也将迎来一个新时代。

5结论
现在,我国制造业正面临着生产国产化、自主化的问题,然而国际大环境已经不允许中国犹豫,制造行业正面临着与国际接轨、参与国际分工的挑战,所以实现生产设备的国有化迫在眉睫。

进入新的历史征程,为了增强我国的制造水平和自动化程度,我们应该加快工业机器人的研发与创新,而不是盲目依赖于进口。

目前,许多发达国家提出在劳动密集型产业实现“机器换人’的计划,这并不是遥不可及的梦想,相信在不久的将来,我国也将实现这一目标。

参考文献
[1]潘丽霞.论工业机器人的发展与应用[J].山西科技,2010,25(3):22-23.
[2]计时鸣,黄希欢.工业机器人技术的发展与应用综述[J].机电工程, 2015,32(1):1-13.
[3]顾震宇.全球工业机器人产业现状与趋势[J].机电一体化,2006,12 (2).
收稿日期：2019-3-16
从机器视觉技术的角度谈扫地机器人技术发展趋势周益民（华中师范大学第一附属中学，湖北武汉430223）
【摘要】近几年来，扫地机器人逐渐成为家庭智能的宠儿，并且发展速度加快。

基于空间识别的扫地机器人的AIVI技术（人工智能和视觉解读）通过引入对象、环境识别，满足消费者需求，最大限度地减少了人工干预清洁。

中高端的扫地机器人携带十多种传感器，从激光雷达到超声波雷达等，完成的工作主要集中在建模导航、避障和防撞防跌落上。

然而想要实现机器视觉，就必须要新加上一套摄像头系统。

对于扫地机器人来说是必要吗？
【关键词】机器视觉；VSLAM SLAM；LDS扫地机器人
【中图分类号】TP242【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）04-0317-02
1机器视觉技术简介
1.1机器视觉技术的定义
机器视觉就是经由计算机、图像处理器以及与其有关的设备来模拟出人类的视觉,然后允许机器接收有关的视觉信息并将它解读出来。

这是一种将图像转化为数字信号并加以分析和处理的技术。

1.2影响机器视觉行业发展的三大关键要素
影响机器视觉行业发展的三个大关键要素为数据、算力和算法。

人工智能像孩子一样需要慢慢通过不断的学习过程来成长,机器不单单只是通过特定的编程来完成任务,而是通过之后的不断观察和学习来掌握相应的本领,这主要依靠高效率的模型算法来进行大量数据训练,并且其背后要求由具备高性能计算能力的软件和硬件来大力支持。

深度学习的产生,使机器视觉的主要识别方式发生重大变化,视觉识别主流已经转变为自学习状态,即机器通过不断的学习从大量数据里自动归纳特征,并根据特征规律将图像识别的精准度从70%+提至95%,取得了显著性的进步。

1.3扫地机器人以导航技术LDS、VSLAM为核心智能化升级
机器人在无法清楚知道自身位置的状况之下,在一无所知的环境中自行创建地图,并同时通过自身构建的地图进行自主定位和导航的能力被称为“即时定位与地图构建(简称SLAM)”。

简单来说,就是机器人需要在未知环境中从陌生的坐标点出发,在移动过程中不断根据位置估计和传感器数据来进行实时的自我定位,并绘制出增量式地图。

(1)LDS方案:技术成熟降低成本是关键
激光雷达SLAM是LDS激光测距传感器与SLAM技术的结合。

激光雷达测距LDS的原理是以特定入射角从半导体激
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光器发射一个或多个激光束以照射待测物体,激光在物体表面上散射或折射,并且反射激光是由透镜集中的,光斑在CCD 传感器上成像。

当物体的位置移动时,斑点也会相应移动。

因此,可以通过计算信号处理器来获得位移,根据斑点的位移距离计算测量对象与基线之间的距离。

(2)VSLAM :发展迅速,稳健性是难点
VSLAM (VisualSLAM )是一种机器视觉导航定位系统,相比能够直接获取方向和距离数据的激光SLAM 技术,VSLAM 获取的是灰度或彩色图案,并且对于障碍点只能获取方向而无法直接测量距离。

要想计算该点的距离,相机需要挪动一个位置再观察一次,并根据三角原理进行推算。

(3)LDS 测距精准,VSLAM 应用场景巨大
将两者的特征进行对比。

从建模精度来说,激光测距精度非常高,可以达到0.01~0.1m ,适用于静态且简单的场景;而VSLAM 的精度相对较低,但地图的信息量更完整。

从应用场景来看,LDS 由于强光直射的影响,其设备档次被明确划分为室内应用和室外应用;VSLAM 的优势在于纹理信息的丰富性,相同外形的障碍物VSLAM 可以识别出内容上的不同,这带来了场景分类上的优势。

然而在光照较弱或纹理不清晰的环境,VSLAM 的表现相对较差。

2扫地机器人行业发展现状
2.1扫地机器人定义
扫地机器人作为一种智能家用电器慢慢地走入人们视野。

简单来讲,它可以在特定的人工智能技术的帮助下,在一定区域内无需人工协助下进行自动的地面打扫清洁功能。

在清扫过程中,通常采取用刷子打扫和真空的方法。

2.2全球扫地机器人市场发展情况
目前,扫地机器人是家务机器人中的主导类别。

如图1,2016-2019三年间全球扫地机器人销售总量达到近3,000万台,占家务服务机器人销售总量的97.4%。

3扫地机器人技术发展的走势
3.1应用高性价比、
高性能传感器如今,少量高端机器使用线扫描激光雷达传感器扫地,大
多数使用接触式传感器、红外传感器等。

但是,扫地机器人的智能与室内的位置确定和冗杂路径的规划的需求相比,现有传感器可以传达的信息仍然非常有限,无法满足人们的需求。

在未来的发展道路中,高效率、更加智能化的传感器,如视觉传感器,低成本高性能激光雷达传感器等将为扫地机器人决策提供更有价值的参考信息。

3.2多功能、
模块化集成模块化集成基于清扫,吸尘和拖扫扫地机器人所实现的。

扫地机器人的主体可以平台化,即可以实现室内智能移动平台的功能,使其具有避障,规划路径,硬件和软件交互界面等基本功能。

其他功能可以以模块化形式加载,力求为用户创造更多自我选择的机会,并实现市场细分扩展。

3.3拓展应用智能程度及智能算法
根据图像处理技术以及识别技术的不断进步,物体识别技术性能的不断改善可知,未来将会更有效地提高扫地机器人与家庭环境的契合度。

使得扫地机器人与家居使用者的智能交互能力不断提高。

通过研究和设计各种智能人机界面,可以为不同的用户和不同的应用任务提供更精确的服务,提高机器与用户之间的协调性。

未来,机器人将获得更多的自主权,实现智能扫地机器人功能定位的根本创新和发展,实现智能化,简化化,多样化,人性化的人机交互。

4总结
清洁效率和便利性是衡量扫地机器人性能的两个重要指标,也就是说,扫地机器人发展的必然趋势是能够自主导航避障、高效清洁。

因此,如今几乎所有扫地机器人厂商都在研发自主导航式的扫地机器人,所采用的自主避障和规划路线集中于VSLAM 和LDS 技术。

参考文献
[1]孙晓雪,赵玉山.扫地机器人的发展现状和趋势研究[J].科技资讯,2017(28):238-239.
[2]刘京玲.数据权威解读帮你读懂扫地机器人[J].中国消费者,2018(5):34.
[3]李俊.扫地机器人的选择技巧[J].大众用电,2018(2):46.
收稿日期：
2019-3-18
图12014-2019年全球服务机器人销售额情况
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