第116章 上月(1/2)

    周五上午智能机器人系统和多智能体系统，下午则是人工智能项目实践与创新。

    同学们好，欢迎回到智能机器人系统课程。经过上学期的基础学习，相信大家对智能机器人的基本概念、组成结构有了初步的认识。这学期我们将在此基础上深入学习，今天是本学期开学一个月后的课程，我们先来回顾一下之前布置的作业和任务中大家存在的问题。

    在机器人运动控制方面，很多同学对于机器人的路径规划算法还存在理解模糊的情况。比如在 a算法中，如何合理地设置启发函数，以提高路径搜索的效率和准确性，这是我们需要重点攻克的问题。我们来看一下这个案例（展示一个简单的迷宫地图以及机器人路径规划的动画演示），当我们设置不同的启发函数时，机器人所选择的路径会有所不同，有的路径可能更短，但消耗的计算资源较多；有的则计算速度快，但可能不是最优路径。这就需要我们根据实际情况去权衡和优化。

    接下来，我们进入今天的新内容——机器人的视觉识别系统。大家都知道，视觉对于机器人来说至关重要，它就像是机器人的眼睛，能够帮助机器人感知周围的环境信息。我们先从最基础的图像采集开始讲起（讲解摄像头的工作原理、图像的获取与存储格式）。然后是图像预处理环节，这一步主要是为了提高图像的质量，去除噪声、增强对比度等，以便后续的特征提取和目标识别。比如说（展示一张经过不同预处理方法后的图像对比），通过高斯滤波可以去除图像中的椒盐噪声，使图像更加清晰平滑，为后续的分析提供更好的基础。

    在特征提取方面，我们会学习一些常见的特征提取算法，如 sift、surf 等。这些算法能够从图像中提取出具有代表性的特征点，这些特征点对于识别不同的物体具有重要意义。（以识别一个简单的几何形状为例，演示如何使用特征提取算法找到形状的关键特征点，并进行标记和描述）

    最后，我们会简单介绍一下基于深度学习的目标检测方法在机器人视觉中的应用。深度学习在近年来取得了巨大的发展，它能够让机器人更加智能、准确地识别各种复杂的物体和场景。但这部分内容相对较难，我们在后续的课程中会逐步深入讲解。

    教室里，阳光
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