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机器人感知技术1. 简介机器人感知技术是指机器人通过各种传感器和算法来感知和理解周围环境的能力。
感知技术是机器人实现自主导航、环境识别和交互的基础。
本课件将介绍机器人感知技术的基本原理、常用传感器和相关算法。
2. 传感器技术2.1 激光雷达激光雷达是机器人常用的感知传感器之一，它能够通过发射激光束并接收返回的激光信号来测量周围物体的距离和位置。
激光雷达具有高精度、高分辨率和远距离探测能力，广泛应用于地图构建、障碍物检测和定位导航等领域。
2.2 相机相机是机器人感知的重要传感器之一，它能够捕捉周围环境的视觉信息。
通过对图像进行处理和分析，可以实现目标检测、人脸识别、图像分类等功能。
相机传感器的分辨率、感光度和图像处理算法对于机器人感知的准确性和效果至关重要。
2.3 超声波传感器超声波传感器可以通过发送超声波脉冲并接收回波来测量物体与传感器之间的距离。
超声波传感器具有低成本、低功耗和简单使用的特点，适用于避障、距离测量和人员定位等任务。
2.4 惯性测量单元（IMU）惯性测量单元由加速度计和陀螺仪组成，用于测量机器人在空间中的加速度和角速度。
通过积分计算，可以得到机器人的位姿信息。
IMU在惯性导航、姿态估计和运动控制等方面有着广泛应用。
3. 感知算法3.1 目标检测目标检测是机器人感知中的重要任务，它能够识别和定位图像中的目标物体。
目前常用的目标检测算法包括基于深度学习的物体检测网络（如YOLO和Faster R-CNN）、基于特征提取的传统算法（如Haar特征和HOG特征）、以及结合了两者的方法。
3.2 环境建模与地图构建环境建模是指通过感知数据构建机器人周围环境的模型，一般包括地图构建和障碍物检测。
地图构建可以通过激光雷达和相机等传感器获取的数据来实现，障碍物检测则是通过对感知数据进行分析和处理来实现。
3.3 人体姿态估计人体姿态估计是指通过感知数据推测人体骨骼的姿态信息。
通过识别和跟踪人体关键点，可以实现人体姿态估计。
