计算机视觉有哪些比赛,全国青少年科技创新大赛科技论文格式
1、计算机视觉有哪些比赛
计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立1种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成1定的任务。例如，计算机视觉的1个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。因此，人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的1点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。 目前国内单纯的这方面的比赛没有，但在机器人比赛上，这些技术被应用的淋漓尽致。当然在医学方面也有应用，失明的人，可以在舌头上植入这种装置，代替眼睛，国内有成功的例子。
2、全国青少年科技创新大赛科技论文格式
科学论文是为了培养我们具有综合运用所学知识解决实际问题的能力，而论文格式使行文简练、版面美观。下面是我为大家精心推荐的全国青少年科技创新大赛科技论文格式，希望能够对您有所帮助。 全国青少年科技创新大赛科技论文格式 1 题目是科技论文的中心和总纲。 要求准确恰当、简明扼要、醒目规范、便于检索。1篇论文题目不要超出20个字。用小2号黑体加粗，居中。 科学论文格式要求和科技论文写作技巧 2 署名 署名表示论文作者声明对论文拥有著作权、愿意文责自负，同时便于读者与作者联系。署名包括工作单位及联系方式。工作单位应写全称并包括所在城市名称及邮政编码，有时为进行文献分析，要求作者提供性别、出生年月、职务职称、电话号码、e-mail等信息。 用小4号宋体 科学论文格式要求和科技论文写作技巧 3 摘要 摘要是对论文的内容不加注释和评论的简短陈述，是文章内容的高度概括。主要内容包括： 1)该项研究工作的内容、目的及其重要性。 2)所使用的实验方法。 3)总结研究成果，突出作者的新见解。 4)研究结论及其意义。 中文摘要200字左右，中文名称的“内容摘要”用小2号黑体加粗，居中，其内容另起1行用小4号宋体(1.5倍行距)，每段起首空两格，回行顶格。 英文“内容提要”项目名称规定为“Abstract”， 用小2号Times New Roman字体加粗，居中，其内容另起1行用小4号Times New Roman 字体，标点符号用英文形式。 科学论文格式要求和科技论文写作技巧 科学论文格式要求和科技论文写作技巧 4 关键词 关键词是为了满足文献标引或检索工作的需要而从论文中萃取出的、表示全文主题内容信息条目的单词、词组或术语，1般列出3～8个。 有英文摘要的论文，应在英文摘要的下方著录与中文关键词相对应的英文关键词(key words )。 中文名称的 “关键词” 另起1行用小4号黑体加粗，内容用小4号黑体，1般不超过8个词，词间空1格。 英文“关键词” 另起1行， 项目名称规定为“Key words”，用小4号Times New Roman 字体加粗，顶格，其内容接“Key words”后空1格，用小4号Times New Roman字体加粗，词间用分号“;”隔开。 科学论文格式要求和科技论文写作技巧 科学论文格式要求和科技论文写作技巧 5 引言 引言又称前言、导言、序言、绪论，它是1篇科技论文的开场白，由它引出文章，所以写在正文之前。引言也叫绪言、绪论。 引言的写作要求 (l)引言应言简意赅，内容不得繁琐，文字不可冗长，应能对读者产生吸引力。学术论文的引言根据论文篇幅的大小和内容的多少而定，1般为200～600字，短则可不足100字，长则可达1000字左右。 (2)比较短的论文可不单列“引言”1节，在论文正文前只写1小段文字即可起到引言的效用。 (3)引言不可与摘要雷同，不要写成摘要的注释。1般教科书中有的知识，在引言中不必赘述。 (4)学位论文为了需要反映出作者确已掌握了坚实的理论基础和系统的专门知识，具有开阔的科研视野，对研究方案作了充分论证，因此，有关于历史回顾和前人工作的综合评述，以及理论分析等，则可将引言单独写成1章，用足够的文字详细加以叙述。 (5)引言的目的应是向读者提供足够的背景知识，不要给读者悬念。作者在引言里不必对自己的研究工作或自己的能力过于表示谦意，但也不能自吹自擂，抬高自己，贬低别人。 引言的格式要求 项目名称用小2号黑体加粗，居中;内容另起1行用小4号宋体。每段起首空两格，回行顶格。 科学论文格式要求和科技论文写作技巧 科学论文格式要求和科技论文写作技巧 6正文 正文是科技论文的主体，是用论据经过论证证明论点而表述科研成果的核心部分。正义占论文的主要篇幅，可以包括以下部分或内容：调查对象、基本原理、实验和观测方法、仪器设备、材料原料。实验和观测结果、计算方法和编程原理、数据资料、经过加工整理的图表、形成的论点和导出的结论等。 正文可分作几个段落来写，每个段落需列什么样的标题，没有固定的格式，但大体上可以有以下几个部分(以试验研究报告类论文为例)。 1)理论分析。 2)实验材料和方 3)实验结果及其分析 4)结果的讨论 具体要求有如下几点： 1)论点明确，论据充分，论证合理; 2)事实准确，数据准确，计算准确，语言准确; 3)内容丰富，文字简练，避免重复、繁琐; 4)条理清楚，逻辑性强，表达形式与内容相适应; 5)不泄密，对需保密的资料应作技术处理。 具体格式要求： 1)文字统1用5号宋体，每段起首空两格，回行顶格，多倍行距，设置值为1.25; 2)正文文中标题： 1级标题:标题序号为“
1、”，用小4号宋体加粗，独占行，末尾不加标点; 2级标题:标题序号为“(1)”，用5号宋体加粗，独占行，末尾不加标点; 3级标题:标题序号为“
1、”，用5号宋体加粗，若独占行，则末尾不加标点，若不独占行，标题后面须加句号; 4级标题:标题序号为“(1)”，用5号宋体，其余要求与3级标题相同; 5级标题:标题序号为“
1、”，用5号宋体，其余要求与3级标题相同。 注意：每级标题的下1级标题应各自连续编号。 科学论文格式要求和科技论文写作技巧 7 结论 科技论文1般在正文后面要有结论。结论是实验、观测结果和理论分析的逻辑发展，是将实验、观测得到的数据、结果，经过判断、推理、归纳等逻辑分析过程而得到的对事物的本质和规律的认识，是整篇论文的总论点。结论的内容主要包括：研究结果说明了什么问题，得出了什么规律，解决了什么实际问题或理论问题;对前人的研究成果作了哪些补充、修改和证实，有什么创新;本文研究的领域内还有哪些尚待解决的问题，以及解决这些问题的基本思路和关键。 对结论部分写作的要求是： 1)应做到准确、完整、明确、精练。结论要有事实、有根据，用语斩钉截铁，数据准确可靠，不能含糊其辞、模棱两可。 2)在判断、推理时不能离开实验、观测结果，不作无根据或不合逻辑的推理和结论。 3)结论不是实验、观测结果的再现，也不是文中各段的小结的简单重复。 4)对成果的评价应公允，恰如其分，不可自鸣得意。证据不足时不要轻率否定或批评别人的结论，更不能借故贬低别人。 5)写作结论应十分慎重，如果研究虽然有创新但不足以得出结论的话，宁肯不写也不妄下结论，可以根据实验、观测结果进行1些讨论。 要求： 项目名称用小2号黑体加粗，居中;内容另起1行用小4号宋体。每段起首空两格，回行顶格。 8 参考文献 在科技论文中，凡是引用前人(包括作者自己过去)已发表的文献中的观点、数据和材料等，都要对它们在文中出现的地方予以标明，并在文未(致谢段之后)列出参考文献表。这项工作叫做参考文献著录。 参考文献著录的原则 1) 只著录最必要、最新的文献。 2) 1般只著录公开发表的文献。 3) 采用标准化的著录格式。 参考文献格式要求： 参考文献(即引文出处)的类型以单字母方式标识：M——专著，C——论文集，N——报纸文章，J——期刊文章，D——学位论文，R——报告，S——标准，P——专利;对于不属于上述的文献类型，采用字母“Z”标识。 参考文献1律置于文末。其格式为： (1)专著 示例 [1] 张志建.严复思想研究[M]. 桂林：广西师范大学出版社，1989.(49). [2] [英]蔼理士.性心理学[M]. 潘光旦译注.北京：商务印书馆，1997. (2)论文集 示例 [1] 伍蠡甫.西方文论选[C]. 上海：上海译文出版社，1979. [2] [俄]别林斯基.论俄国中篇小说和果戈里君的中篇小说[A]. 伍蠡甫.西方文论选：下册[C]. 上海：上海译文出版社，1979. 凡引专著的页码，加圆括号置于文中序号之后。 (3)报纸文章 示例 [1] 李大伦.经济全球化的重要性[N]. 光明日报，1998-12-27，(3) (4)期刊文章 示例 [1] 郭英德.元明文学史观散论[J]. 北京师范大学学报(社会科学版)，1995(3). (5)学位论文 示例 [1] 刘伟.汉字不同视觉识别方式的理论和实证研究[D]. 北京：北京师范大学心理系，1998. (6)报告 示例 [1] 白秀水，刘敢，任保平. 西安金融、人才、技术3大要素市场培育与发展研究[R]. 西安：陕西师范大学西北经济发展研究中心，1998. 全国青少年科技创新大赛科技论文 水下机器人概述和发展应用前景 摘要：水下机器人的应用领域已经不断扩大，如海洋研究、海洋开发和水下工程等，发达的军事大国非常重视水下机器人在未来战争中的应用。 关键词：水下机器人现状，应用
1、水下机器人的种类及国内现状
1、水下机器人的种类 水下机器人是1种具有智能功能的水下潜器，国内外专家学者根据其智能化程度和使用需求，将水下机器人分为4类：即拖曳式水下机器人TUV (Towing UnderwaterVehicle)、遥控式水下机器人ROV(RemotelyOperated Vehilce)、无人无缆水下机器人UUV (Unmanned UnderwaterVehicle)和智能水下机器人AUV (Autonomous Underwater Vehicle)。前两种水下机器人均带缆，由母船上人工控制;后两种水下机器均无人无缆，自主航行，分别由预编程控制和智能式控制。
2、国内现状 目前国内研究水下机器人的单位较多，内容也5花8门，但代表国内先进水平的、真正进入实质性试验阶段的仅此几家。它们是：哈尔滨工程大学研制的智能水下机器人AUV，中科院沈阳自动化所研制的无人无缆水下机器人UUV，上海交通大学研制的遥控式水下机器人ROV 和中船重工715 所研制的拖曳式水下机器人TUV。
2、水下机器人应用前景 水下机器人的应用领域已经不断扩大，如海洋研究、海洋开发和水下工程等，发达的军事大国非常重视水下机器人在未来战争中的应用。水下机器人将成为未来水下战争中争夺信息优势、实施精确打击与智能攻击、完成战场中特殊作战任务的重要设备之1。 目前正处于飞速发展阶段。
1、海洋资源的研究和开发 占地球表面积71%的海洋是是1个富饶而远未得到开发的资源宝库，也是兵戎相见的战场。21 世纪，人类面临人口膨胀和生存空间、陆地资源枯竭和社会生产增长、生态环境恶化和人类发展的3大矛盾挑战，要维持自身的生存、繁衍和发展，就必须充分利用海洋资源，这是无可回避的抉择。对人均资源匮乏的我国来说，海洋开发更具有特殊意义。因此，水下机器人将在海洋环境监测、海洋资源勘察、海洋科学研究中发挥重要作用。
2、未来战争中的作用 0伤亡是未来战争中的选择，因而使得无人武器系统在未来战争中的地位倍受重视，其潜在的作战效能越来越明显。作为无人武器系统重要组成部分的水下机器人能够以水面舰船或潜艇为基地，在数十或数百里的水下空间完成环境探测、目标识别、情报收集和数据通讯，将大大地扩展了水面舰船或潜艇的作战空间。尤其是自主航行的水下机器人，它们能够更安全地进入敌方控制的危险区域，能够以自主方式在战区停留较长的时间，是1种效果明显的兵力倍增器。更重要的是，在未来的战争中，“以网络为中心”的作战思想将代替“以平台为中心”的作战思想，水下机器人将成为网络中心站的重要节点，在战争中发挥越来越重要的作用。论文大全。目前各国重点研究的应用包括：水雷对抗、反潜战、情报收集、监视与侦察、目标探测和环境数据收集等。
3、水下机器人关键技术
1、总体技术 水下机器人是1种技术密集性高、系统性强的工程，涉及到的专业学科多达几十种，各学科之间彼此互相牵制，单纯地追求单项技术指标，就会顾此失彼。解决这些矛盾除有很强的系统概念外，还需加强协调。在满足总体技术要求的前提下，各单项技术指标的确定要相互兼顾。 为适应较大范围的航行，从流体动力学角度来看，水下机器人的外形采用低阻的流线型体。结构尽可能采用重量轻、浮力大、强度高、耐腐蚀、降噪的轻质复合材料。
2、仿真技术 水下机器人工作在复杂的海洋环境中，由智能控制完成任务。由于工作区域的不可接近性，使得对真实硬件与软件体系的研究和测试比较困难。为此在水下机器人的方案设计阶段，要进行仿真技术研究，内容为两部分： (1)平台运动仿真 按给定的技术指标和水下机器人的工作方式，设计机器人平台外形并进行流体动力试验，获得仿真用的水动力参数。在建立运动数学模型、确定边界条件后，用水动力参数和工况进行运动仿真，解算各种工况下平台的动态响应，根据技术指标评估平台的运动状态，如有差异, 则通过调整平台尺寸、重心浮心等技术参数后再次仿真,……, 直至满足要求为止。 (2)控制硬、软件的仿真 在水中对控制系统的调试和检测具有很大的风险，因此有必要在控制硬、软件装入平台前，在实验室内先对单机性能进行检测，再对集成后的系统在仿真器上做陆地模拟仿真试验，并评估仿真后的性能。内容包括动密封、抗干扰、机电匹配、软件调试。根据结果，进行修改和完善。因而需研究和开发1套用于控制系统仿真的仿真器。仿真器主要由模拟平台、等效载荷、模拟通讯接口、仿真工作站等组成。在仿真器上对控制系统的仿真，可以减少湖海试时的调试工作量，避免由海中不确定因素带来的麻烦。
3、水下目标探测与识别技术 目前，水下机器人用于水下目标探测与识别的设备仅限于合成孔径声纳、前视声纳和3维成像声纳等水声设备。 (1)合成孔径声纳 用时间换空间的方法、以小孔径获取大孔径声基阵的合成孔径声纳，非常适合尺度不大的水下机器人，可用于侦察、探测、高分辨率成像，大面积地形地貌测量等，为水下机器人提供1种性能很好的探测手段。 (2)前视声纳组成的自主探测系统 前视声纳的图像采集和处理系统，在水下计算机网络管理下自主采集和识别目标图像信息，实现对目标的跟踪和对水下机器人的引导。可以通过实验，找出用于水下目标图像特征提取和匹配的方法，建立数个目标数据库，在目标图像像素点较少的情况下，较好的解决数个目标的分类和识别。系统对目标的探测结果，能提供目标与机器人的距离和方位，为水下机器人避碰与作业提供依据。 (3)3维成像声纳 用于水下目标的识别的3维成像声纳，是1个全数字化、可编程、具有灵活性和易修改的模块化系统。可以获得水下目标的形状信息，为水下目标识别提供了有利的工具。
4、智能控制技术 智能控制技术是提高水下机器人的自主性，在复杂的海洋环境中完成各种任务，因此研究水下机器人控制系统的软件体系、硬件体系和控制技术十分重要。 智能控制技术的体系结构是人工智能技术、各种控制技术在内的集成，相当于人的大脑和神经系统。软件体系是水下机器人总体集成和系统调度，直接影响智能水平，它涉及到基础模块的选取、模块之间的关系、数据(信息)与控制流、通讯接口协议、全局性信息资源的管理及总体调度机构。体系结构的目标与水下机器人的研究任务应是1致的，也是提高智能水平(自主性和适应性)的关键技术之1。不断改进和完善体系结构，加强对未来的预报预测能力，使系统更具有前瞻性和自主学习能力。论文大全。
5、规划与决策技术 规划与决策是指对自主式水下机器人在有海流区域工作时姿态和路径的规划与决策，主要确保水下机器人工作时艏向严格顶流。有两种路径规划方法，1种是坐标系旋转法，基本思想是将坐标系绕着Z 轴旋转，直到X正半轴方向指向来流方向，在工作中保证机器人的姿态始终与X 正半轴方向1致。另1种是基于栅格的位形空间激活值传播法。该方法能方便地实现各种优化条件，并适用于各种复杂的环境，具有较佳的控制生成路径能力和可扩展性，而且算法本身具有内在的并行性，很好地满足了机器人艏向尽量顶流的要求，
6、水下导航(定位)技术 用于自主式水下机器人的导航系统有多种，如惯性导航系统、重力导航系统、海底地形导航系统、地磁场导航系统、引力导航系统、长基线、短基线和光纤陀螺与多普勒计程仪组成推算系统等，由于价格和技术等原因，目前被普遍看好的是光纤陀螺与多普勒计程仪组成推算系统，该系统无论从价格上、尺度上和精度上都能满足水下机器人的使用要求，国内外都在加大力度研制。
7、通讯技术 为了有效的监测、传输数据�协调和回收等，水下机器人需要通讯。目前的通讯方式主要有光纤通讯、水声通讯。 (1)光纤通讯 由光端机(水面)�水下光端机�光缆组成。其优点是数据率高(100Mbit/s)，很好的抗干扰能力。缺点，限制了水下机器人的工作距离和可操纵性，1般用于带缆的水下机器人TUV、ROV。 (2)水声通讯 由于声波在水中的哀减慢，对于需要中远距离通讯的水下机器人，水声通讯是唯1的、比较理想的1种方式。实现水声通讯最主要的障碍是随机多途干扰，要满足较大范围和高数据率传输要求，需解决多项技术难关。要达到实用程度，仍然有大量的工作要做。
8、能源系统技术 水下机器人、特别是续航力大的自主航行水下机器人，需要具有体积小、重量轻、能量密度高、多次反复使用、安全和低成本的能源系统。 (1) 热系统 热系统是将能源转换成水下机器人的热能和机械能，包括封闭式循环、化学和核系统。其中由化学反应(铅酸电池、银锌电池、锂电池)给水下机器人提供能源是现今1种比较实用的方法。 (2) 电-化能源系统 质子交换膜燃料电池具有水下机器人的动力装置所需的性能。该电池的特点是能量密度大、高效产生电能，工作时热量少，能快速启动和关闭。该电池技术难点是合适的安静泵、气体管路布置、散热、固态电解液以及燃料和氧化剂的有效存储。21 世纪燃料电池将极大地改变人们的生活和企业环境。随着生产成本、稳定性等课题得到解决，燃料电池可望成为水下机器人的主导性能源系统。论文大全。
5、结语 毫无疑问，在海洋开发和末来战争中，水下机器人起着举足轻重的作用。目前国内的水下机器人(主要是AUV、UUV)还处于研制试验阶段，很多关键技术还没有突破，离实际使用尚有1段距离。要瞄准目标，抓住时机，开拓创新，争取在水下机器人这1领域拥有更多的自主技术。 看了“全国青少年科技创新大赛科技论文格式”的人还看： 1. 青少年科技活动策划方案 2. 科技创新教育的论文范文 3. 创新科技论文(2) 4. 青少年科技创新大赛领导讲话 5. 科技学术论文的格式。
3、全球大学生机器人大赛简称什么？
S类：
1、世界大学生超级计算机竞赛（ASC）
2、国际水中机器人大赛
3、国际（美国）大学生数学建模竞赛
4、ACM国际大学生程序设计竞赛
5、飞思卡尔杯国际智能车比赛
6、中国“互联网+”大学生创新创业大赛A类：
1、 中国大学生物联网创新创业大赛（原美新杯中国MEMS传感器应用大赛）
2、 全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛
3、 全国大学生数学建模竞赛
4、 全国大学生节能减排社会实践与科技竞赛
5、 全国高校学生DV作品大赛
6、 全国大学生结构设计竞赛
7、 全国大学生化学实验竞赛
8、 全国大学生软件创新大赛
9、 全国大学生工程训练综合能力竞赛1
0、全国大学生电子设计竞赛1
1、全国大学生电子商务创新、创意及创业挑战赛1
2、全国大学生“西门子杯”工业自动化挑战赛(原全国大学生控制仿真挑战赛)1
3、全国大学生机械创新设计大赛1
4、全国大学生物理实验竞赛1
5、AUTODESK REVIT杯全国大学生可持续建筑设计竞赛1
6、全国大学生物流设计大赛1
7、全国大学生广告艺术大赛1
8、“挑战杯”课外科技作品竞赛1
9、“创青春”全国大学生创业大赛2
0、中国机器人大赛暨 RoboCup公开赛2
1、全国普通高校信息技术创新与实践活动（高校NOC活动）2
2、“未来之星”全国大学生视觉设计大赛2
3、全国大学生公益广告作品征集活动2
4、全国大学生艺术展演活动2
5、“中国软件杯”大学生软件设计大赛B类：
1、 全国周培源大学生力学竞赛
2、 全国虚拟仪器设计大赛
3、 ACM全国大学生程序设计大赛
4、 中国教育机器人大赛（原中国智能机器人大赛 ）
5、 “博创杯”模块化机器人设计大赛
6、 全国大学生英语竞赛
7、 全国大学生数学竞赛
8、 全国3维数字化创新设计大赛
9、 全国大学生焊接创新大赛1
0、全国大学生过程装备实践与创新大赛1
1、全国大学生基础力学实验竞赛1
2、全国高校GIS技能大赛1
3、中国大学生铸造工艺设计大赛1
4、全国大学生水利创新设计大赛。
4、请问，机器人视觉抓取关键技术有哪些，各有哪些实现方法，有何优缺点
首先，我们要了解，机器人领域的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有1些不同：机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的信息。所以，机器视觉的研究大概有这几块： 物体识别（Object Recognition）：在图像中检测到物体类型等，这跟 CV 的研究有很大1部分交叉； 位姿估计（Pose Estimation）：计算出物体在摄像机坐标系下的位置和姿态，对于机器人而言，需要抓取东西，不仅要知道这是什么，也需要知道它具体在哪里； 相机标定（Camera Calibration）：因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标，我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态，这样才可以将物体位姿转换到机器人位姿。当然，我这里主要是在物体抓取领域的机器视觉；SLAM 等其他领域的就先不讲了。 由于视觉是机器人感知的1块很重要内容，所以研究也非常多了，我就我了解的1些，按照由简入繁的顺序介绍吧： 0. 相机标定 这其实属于比较成熟的领域。由于我们所有物体识别都只是计算物体在相机坐标系下的位姿，但是，机器人操作物体需要知道物体在机器人坐标系下的位姿。所以，我们先需要对相机的位姿进行标定。 内参标定就不说了，参照张正友的论文，或者各种标定工具箱； 外参标定的话，根据相机安装位置，有两种方式：Eye to Hand：相机与机器人极坐标系固连，不随机械臂运动而运动Eye in Hand：相机固连在机械臂上，随机械臂运动而运动 两种方式的求解思路都类似，首先是眼在手外（Eye to Hand） 只需在机械臂末端固定1个棋盘格，在相机视野内运动几个姿态。由于相机可以计算出棋盘格相对于相机坐标系的位姿 、机器人运动学正解可以计算出机器人底座到末端抓手之间的位姿变化 、而末端爪手与棋盘格的位姿相对固定不变。 这样，我们就可以得到1个坐标系环而对于眼在手上（Eye in Hand）的情况，也类似，在地上随便放1个棋盘格（与机器人基座固连），然后让机械臂带着相机走几个位姿，然后也可以形成1个 的坐标环平面物体检测 这是目前工业流水线上最常见的场景。目前来看，这1领域对视觉的要求是：快速、精确、稳定。所以，1般是采用最简单的边缘提取+边缘匹配/形状匹配的方法；而且，为了提高稳定性、1般会通过主要打光源、采用反差大的背景等手段，减少系统变量。目前，很多智能相机（如 cognex）都直接内嵌了这些功能；而且，物体1般都是放置在1个平面上，相机只需计算物体的 3自由度位姿即可。 另外，这种应用场景1般都是用于处理1种特定工件，相当于只有位姿估计，而没有物体识别。 当然，工业上追求稳定性无可厚非，但是随着生产自动化的要求越来越高，以及服务类机器人的兴起。对更复杂物体的完整位姿 估计也就成了机器视觉的研究热点。 2. 有纹理的物体 机器人视觉领域是最早开始研究有纹理的物体的，如饮料瓶、0食盒等表面带有丰富纹理的都属于这1类。 当然，这些物体也还是可以用类似边缘提取+模板匹配的方法。但是，实际机器人操作过程中，环境会更加复杂：光照条件不确定（光照）、物体距离相机距离不确定（尺度）、相机看物体的角度不确定（旋转、仿射）、甚至是被其他物体遮挡（遮挡）。幸好有1位叫做 Lowe 的大神，提出了1个叫做 SIFT （Scale-invariant feature transform）的超强局部特征点： Lowe, David G. "Distinctive image features from scale-invariant keypoints."International journal of computer vision 60.2 (2004): 91-110. 具体原理可以看上面这篇被引用 4万+ 的论文或各种博客，简单地说，这个方法提取的特征点只跟物体表面的某部分纹理有关，与光照变化、尺度变化、仿射变换、整个物体无关。 因此，利用 SIFT 特征点，可以直接在相机图像中寻找到与数据库中相同的特征点，这样，就可以确定相机中的物体是什么东西（物体识别）。对于不会变形的物体，特征点在物体坐标系下的位置是固定的。所以，我们在获取若干点对之后，就可以直接求解出相机中物体与数据库中物体之间的单应性矩阵。 如果我们用深度相机（如Kinect）或者双目视觉方法，确定出每个特征点的 3D 位置。那么，直接求解这个 PnP 问题，就可以计算出物体在当前相机坐标系下的位姿。↑ 这里就放1个实验室之前毕业师兄的成果 当然，实际操作过程中还是有很多细节工作才可以让它真正可用的，如：先利用点云分割和欧氏距离去除背景的影响、选用特征比较稳定的物体（有时候 SIFT 也会变化）、利用贝叶斯方法加速匹配等。 而且，除了 SIFT 之外，后来又出了1大堆类似的特征点，如 SURF、ORB 等。 3. 无纹理的物体 好了，有问题的物体容易解决，那么生活中或者工业里还有很多物体是没有纹理的：我们最容易想到的就是：是否有1种特征点，可以描述物体形状，同时具有跟 SIFT 相似的不变性？ 不幸的是，据我了解，目前没有这种特征点。 所以，之前1大类方法还是采用基于模板匹配的办法，但是，对匹配的特征进行了专门选择（不只是边缘等简单特征）。 这里，我介绍1个我们实验室之前使用和重现过的算法 LineMod： Hinterstoisser, Stefan, et al. "Multimodal templates for real-time detection of texture-less objects in heavily cluttered scenes." Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011. 简单而言，这篇论文同时利用了彩色图像的图像梯度和深度图像的表面法向作为特征，与数据库中的模板进行匹配。 由于数据库中的模板是从1个物体的多个视角拍摄后生成的，所以这样匹配得到的物体位姿只能算是初步估计，并不精确。 但是，只要有了这个初步估计的物体位姿，我们就可以直接采用 ICP 算法（Iterative closest point）匹配物体模型与 3D 点云，从而得到物体在相机坐标系下的精确位姿。当然，这个算法在具体实施过程中还是有很多细节的：如何建立模板、颜色梯度的表示等。另外，这种方法无法应对物体被遮挡的情况。（当然，通过降低匹配阈值，可以应对部分遮挡，但是会造成误识别）。 针对部分遮挡的情况，我们实验室的张博士去年对 LineMod 进行了改进，但由于论文尚未发表，所以就先不过多涉及了。 4. 深度学习 由于深度学习在计算机视觉领域得到了非常好的效果，我们做机器人的自然也会尝试把 DL 用到机器人的物体识别中。 首先，对于物体识别，这个就可以照搬 DL 的研究成果了，各种 CNN 拿过来用就好了。有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？ - 知乎 这个回答中，我提到 2016 年的『亚马逊抓取大赛』中，很多队伍都采用了 DL 作为物体识别算法。 然而， 在这个比赛中，虽然很多人采用 DL 进行物体识别，但在物体位姿估计方面都还是使用比较简单、或者传统的算法。似乎并未广泛采用 DL。 如 @周博磊 所说，1般是采用 semantic segmentation network 在彩色图像上进行物体分割，之后，将分割出的部分点云与物体 3D 模型进行 ICP 匹配。 当然，直接用神经网络做位姿估计的工作也是有的，如这篇： Doumanoglou, Andreas, et al. "Recovering 6d object pose and predicting next-best-view in the crowd." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016. 它的方法大概是这样：对于1个物体，取很多小块 RGB-D 数据（只关心1个patch，用局部特征可以应对遮挡）；每小块有1个坐标（相对于物体坐标系）；然后，首先用1个自编码器对数据进行降维；之后，用将降维后的特征用于训练Hough Forest。 5. 与任务/运动规划结合 这部分也是比较有意思的研究内容，由于机器视觉的目的是给机器人操作物体提供信息，所以，并不限于相机中的物体识别与定位，往往需要跟机器人的其他模块相结合。我们让机器人从冰箱中拿1瓶『雪碧』，但是这个 『雪碧』 被『美年达』挡住了。 我们人类的做法是这样的：先把 『美年达』 移开，再去取 『雪碧』 。 所以，对于机器人来说，它需要先通过视觉确定雪碧在『美年达』后面，同时，还需要确定『美年达』这个东西是可以移开的，而不是冰箱门之类固定不可拿开的物体。 当然，将视觉跟机器人结合后，会引出其他很多好玩的新东西。由于不是我自己的研究方向，所以也就不再班门弄斧了。机器人家上有关于这个很详细的图文讲解，你可以看下，希望对你有用。
5、世界大学生竞赛有哪些？
S类：
1、世界大学生超级计算机竞赛（ASC）
2、国际水中机器人大赛
3、国际（美国）大学生数学建模竞赛
4、ACM国际大学生程序设计竞赛
5、飞思卡尔杯国际智能车比赛
6、中国“互联网+”大学生创新创业大赛A类：
1、 中国大学生物联网创新创业大赛（原美新杯中国MEMS传感器应用大赛）
2、 全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛
3、 全国大学生数学建模竞赛
4、 全国大学生节能减排社会实践与科技竞赛
5、 全国高校学生DV作品大赛
6、 全国大学生结构设计竞赛
7、 全国大学生化学实验竞赛
8、 全国大学生软件创新大赛
9、 全国大学生工程训练综合能力竞赛1
0、全国大学生电子设计竞赛1
1、全国大学生电子商务创新、创意及创业挑战赛1
2、全国大学生“西门子杯”工业自动化挑战赛(原全国大学生控制仿真挑战赛)1
3、全国大学生机械创新设计大赛1
4、全国大学生物理实验竞赛1
5、AUTODESK REVIT杯全国大学生可持续建筑设计竞赛1
6、全国大学生物流设计大赛1
7、全国大学生广告艺术大赛1
8、“挑战杯”课外科技作品竞赛1
9、“创青春”全国大学生创业大赛2
0、中国机器人大赛暨 RoboCup公开赛2
1、全国普通高校信息技术创新与实践活动（高校NOC活动）2
2、“未来之星”全国大学生视觉设计大赛2
3、全国大学生公益广告作品征集活动2
4、全国大学生艺术展演活动2
5、“中国软件杯”大学生软件设计大赛B类：
1、 全国周培源大学生力学竞赛
2、 全国虚拟仪器设计大赛
3、 ACM全国大学生程序设计大赛
4、 中国教育机器人大赛（原中国智能机器人大赛 ）
5、 “博创杯”模块化机器人设计大赛
6、 全国大学生英语竞赛
7、 全国大学生数学竞赛
8、 全国3维数字化创新设计大赛
9、 全国大学生焊接创新大赛1
0、全国大学生过程装备实践与创新大赛1
1、全国大学生基础力学实验竞赛1
2、全国高校GIS技能大赛1
3、中国大学生铸造工艺设计大赛1
4、全国大学生水利创新设计大赛。
6、请问，机器人视觉抓取关键技术有哪些，各有哪些实现方法，有何优缺点
首先，我们要了解，机器人领域的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有1些不同：机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的信息。所以，机器视觉的研究大概有这几块： 物体识别（Object Recognition）：在图像中检测到物体类型等，这跟 CV 的研究有很大1部分交叉； 位姿估计（Pose Estimation）：计算出物体在摄像机坐标系下的位置和姿态，对于机器人而言，需要抓取东西，不仅要知道这是什么，也需要知道它具体在哪里； 相机标定（Camera Calibration）：因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标，我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态，这样才可以将物体位姿转换到机器人位姿。当然，我这里主要是在物体抓取领域的机器视觉；SLAM 等其他领域的就先不讲了。 由于视觉是机器人感知的1块很重要内容，所以研究也非常多了，我就我了解的1些，按照由简入繁的顺序介绍吧： 0. 相机标定 这其实属于比较成熟的领域。由于我们所有物体识别都只是计算物体在相机坐标系下的位姿，但是，机器人操作物体需要知道物体在机器人坐标系下的位姿。所以，我们先需要对相机的位姿进行标定。 内参标定就不说了，参照张正友的论文，或者各种标定工具箱； 外参标定的话，根据相机安装位置，有两种方式：Eye to Hand：相机与机器人极坐标系固连，不随机械臂运动而运动Eye in Hand：相机固连在机械臂上，随机械臂运动而运动 两种方式的求解思路都类似，首先是眼在手外（Eye to Hand） 只需在机械臂末端固定1个棋盘格，在相机视野内运动几个姿态。由于相机可以计算出棋盘格相对于相机坐标系的位姿 、机器人运动学正解可以计算出机器人底座到末端抓手之间的位姿变化 、而末端爪手与棋盘格的位姿相对固定不变。 这样，我们就可以得到1个坐标系环而对于眼在手上（Eye in Hand）的情况，也类似，在地上随便放1个棋盘格（与机器人基座固连），然后让机械臂带着相机走几个位姿，然后也可以形成1个 的坐标环平面物体检测 这是目前工业流水线上最常见的场景。目前来看，这1领域对视觉的要求是：快速、精确、稳定。所以，1般是采用最简单的边缘提取+边缘匹配/形状匹配的方法；而且，为了提高稳定性、1般会通过主要打光源、采用反差大的背景等手段，减少系统变量。目前，很多智能相机（如 cognex）都直接内嵌了这些功能；而且，物体1般都是放置在1个平面上，相机只需计算物体的 3自由度位姿即可。 另外，这种应用场景1般都是用于处理1种特定工件，相当于只有位姿估计，而没有物体识别。 当然，工业上追求稳定性无可厚非，但是随着生产自动化的要求越来越高，以及服务类机器人的兴起。对更复杂物体的完整位姿 估计也就成了机器视觉的研究热点。 2. 有纹理的物体 机器人视觉领域是最早开始研究有纹理的物体的，如饮料瓶、0食盒等表面带有丰富纹理的都属于这1类。 当然，这些物体也还是可以用类似边缘提取+模板匹配的方法。但是，实际机器人操作过程中，环境会更加复杂：光照条件不确定（光照）、物体距离相机距离不确定（尺度）、相机看物体的角度不确定（旋转、仿射）、甚至是被其他物体遮挡（遮挡）。幸好有1位叫做 Lowe 的大神，提出了1个叫做 SIFT （Scale-invariant feature transform）的超强局部特征点： Lowe, David G. "Distinctive image features from scale-invariant keypoints."International journal of computer vision 60.2 (2004): 91-110. 具体原理可以看上面这篇被引用 4万+ 的论文或各种博客，简单地说，这个方法提取的特征点只跟物体表面的某部分纹理有关，与光照变化、尺度变化、仿射变换、整个物体无关。 因此，利用 SIFT 特征点，可以直接在相机图像中寻找到与数据库中相同的特征点，这样，就可以确定相机中的物体是什么东西（物体识别）。对于不会变形的物体，特征点在物体坐标系下的位置是固定的。所以，我们在获取若干点对之后，就可以直接求解出相机中物体与数据库中物体之间的单应性矩阵。 如果我们用深度相机（如Kinect）或者双目视觉方法，确定出每个特征点的 3D 位置。那么，直接求解这个 PnP 问题，就可以计算出物体在当前相机坐标系下的位姿。↑ 这里就放1个实验室之前毕业师兄的成果 当然，实际操作过程中还是有很多细节工作才可以让它真正可用的，如：先利用点云分割和欧氏距离去除背景的影响、选用特征比较稳定的物体（有时候 SIFT 也会变化）、利用贝叶斯方法加速匹配等。 而且，除了 SIFT 之外，后来又出了1大堆类似的特征点，如 SURF、ORB 等。 3. 无纹理的物体 好了，有问题的物体容易解决，那么生活中或者工业里还有很多物体是没有纹理的：我们最容易想到的就是：是否有1种特征点，可以描述物体形状，同时具有跟 SIFT 相似的不变性？ 不幸的是，据我了解，目前没有这种特征点。 所以，之前1大类方法还是采用基于模板匹配的办法，但是，对匹配的特征进行了专门选择（不只是边缘等简单特征）。 这里，我介绍1个我们实验室之前使用和重现过的算法 LineMod： Hinterstoisser, Stefan, et al. "Multimodal templates for real-time detection of texture-less objects in heavily cluttered scenes." Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011. 简单而言，这篇论文同时利用了彩色图像的图像梯度和深度图像的表面法向作为特征，与数据库中的模板进行匹配。 由于数据库中的模板是从1个物体的多个视角拍摄后生成的，所以这样匹配得到的物体位姿只能算是初步估计，并不精确。 但是，只要有了这个初步估计的物体位姿，我们就可以直接采用 ICP 算法（Iterative closest point）匹配物体模型与 3D 点云，从而得到物体在相机坐标系下的精确位姿。当然，这个算法在具体实施过程中还是有很多细节的：如何建立模板、颜色梯度的表示等。另外，这种方法无法应对物体被遮挡的情况。（当然，通过降低匹配阈值，可以应对部分遮挡，但是会造成误识别）。 针对部分遮挡的情况，我们实验室的张博士去年对 LineMod 进行了改进，但由于论文尚未发表，所以就先不过多涉及了。 4. 深度学习 由于深度学习在计算机视觉领域得到了非常好的效果，我们做机器人的自然也会尝试把 DL 用到机器人的物体识别中。 首先，对于物体识别，这个就可以照搬 DL 的研究成果了，各种 CNN 拿过来用就好了。有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？ - 知乎 这个回答中，我提到 2016 年的『亚马逊抓取大赛』中，很多队伍都采用了 DL 作为物体识别算法。 然而， 在这个比赛中，虽然很多人采用 DL 进行物体识别，但在物体位姿估计方面都还是使用比较简单、或者传统的算法。似乎并未广泛采用 DL。 如 @周博磊 所说，1般是采用 semantic segmentation network 在彩色图像上进行物体分割，之后，将分割出的部分点云与物体 3D 模型进行 ICP 匹配。 当然，直接用神经网络做位姿估计的工作也是有的，如这篇： Doumanoglou, Andreas, et al. "Recovering 6d object pose and predicting next-best-view in the crowd." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016. 它的方法大概是这样：对于1个物体，取很多小块 RGB-D 数据（只关心1个patch，用局部特征可以应对遮挡）；每小块有1个坐标（相对于物体坐标系）；然后，首先用1个自编码器对数据进行降维；之后，用将降维后的特征用于训练Hough Forest。 5. 与任务/运动规划结合 这部分也是比较有意思的研究内容，由于机器视觉的目的是给机器人操作物体提供信息，所以，并不限于相机中的物体识别与定位，往往需要跟机器人的其他模块相结合。我们让机器人从冰箱中拿1瓶『雪碧』，但是这个 『雪碧』 被『美年达』挡住了。 我们人类的做法是这样的：先把 『美年达』 移开，再去取 『雪碧』 。 所以，对于机器人来说，它需要先通过视觉确定雪碧在『美年达』后面，同时，还需要确定『美年达』这个东西是可以移开的，而不是冰箱门之类固定不可拿开的物体。 当然，将视觉跟机器人结合后，会引出其他很多好玩的新东西。由于不是我自己的研究方向，所以也就不再班门弄斧了。机器人家上有关于这个很详细的图文讲解，你可以看下，希望对你有用。
