第116章 上月(第1/1頁)

週五上午智慧機器人系統和多智慧體系統，下午則是人工智慧專案實踐與創新。

同學們好，歡迎回到智慧機器人系統課程。經過上學期的基礎學習，相信大家對智慧機器人的基本概念、組成結構有了初步的認識。這學期我們將在此基礎上深入學習，今天是本學期開學一個月後的課程，我們先來回顧一下之前佈置的作業和任務中大家存在的問題。

在機器人運動控制方面，很多同學對於機器人的路徑規劃演算法還存在理解模糊的情況。比如在 A*演算法中，如何合理地設定啟發函式，以提高路徑搜尋的效率和準確性，這是我們需要重點攻克的問題。我們來看一下這個案例（展示一個簡單的迷宮地圖以及機器人路徑規劃的動畫演示），當我們設定不同的啟發函式時，機器人所選擇的路徑會有所不同，有的路徑可能更短，但消耗的計算資源較多；有的則計算速度快，但可能不是最優路徑。這就需要我們根據實際情況去權衡和最佳化。

接下來，我們進入今天的新內容——機器人的視覺識別系統。大家都知道，視覺對於機器人來說至關重要，它就像是機器人的眼睛，能夠幫助機器人感知周圍的環境資訊。我們先從最基礎的影象採集開始講起（講解攝像頭的工作原理、影象的獲取與儲存格式）。然後是影象預處理環節，這一步主要是為了提高影象的質量，去除噪聲、增強對比度等，以便後續的特徵提取和目標識別。比如說（展示一張經過不同預處理方法後的影象對比），透過高斯濾波可以去除影象中的椒鹽噪聲，使影象更加清晰平滑，為後續的分析提供更好的基礎。

在特徵提取方面，我們會學習一些常見的特徵提取演算法，如 SIFt、SURF 等。這些演算法能夠從影象中提取出具有代表性的特徵點，這些特徵點對於識別不同的物體具有重要意義。（以識別一個簡單的幾何形狀為例，演示如何使用特徵提取演算法找到形狀的關鍵特徵點，並進行標記和描述）

最後，我們會簡單介紹一下基於深度學習的目標檢測方法在機器人視覺中的應用。深度學習在近年來取得了巨大的發展，它能夠讓機器人更加智慧、準確地識別各種複雜的物體和場景。但這部分內容相對較難，我們在後續的課程中會逐步深入講解。

教室裡，陽光透過窗戶灑在課桌上，雲清正襟危坐，眼神專注地望著講臺，雙手整齊地疊放在桌面。她時而微微點頭，時而提筆記錄，一縷髮絲從耳邊滑落，她也渾然不覺，全身心沉浸在老師的講解中，彷彿周圍的一切都與她無關。

而祁陽則稍稍側身坐在座位上，一隻手撐著下巴，手肘抵在桌沿，目光雖也看向黑板，但時不時會飄向雲清。他的嘴角噙著一絲不易察覺的微笑，眼神中透著溫柔與專注，偶爾會因為雲清的某個小動作而愣神片刻，隨即又趕忙回過神來，繼續“聽講”，那副心不在焉又努力專注的模樣，透著少年人特有的青澀與純真。

今天的課程內容就到這裡，課後請大家複習今天所學的知識，並且預習下節課關於機器人視覺系統的實踐操作部分，我們會在實驗室中讓大家親自上手操作機器人的視覺模組，感受其魅力。有問題的同學可以隨時來問我。