工業(yè)自動化的第一次迭代使用了“盲”機器人，這取決于要處理的材料的準確定位。這種機器人相對缺乏靈活性，只能通過繁瑣的編程才能適應新的任務。機器視覺的出現(xiàn)使機器人能夠通過使用平面圖像來指導其操作，從而在較不結構化的條件下操作。現(xiàn)在，為機器視覺添加深度信息為視覺引導機器人（VGR）系統(tǒng)提供了極大的操作靈活性，使應用程序一度被認為是不切實際的。

用于引導機器人運動的機器視覺已經(jīng)在工廠應用中實施多年，并且在許多方面是成熟技術。具有內置處理和校準功能的智能相機系統(tǒng)，強大的識別和測量算法以及簡化應用程序開發(fā)的成熟庫可廣泛應用并不斷改進。但是這種視覺系統(tǒng)僅處理二維空間，將機器人可用的信息限制在XY平面內的物體位置及其繞Z軸的旋轉。要成像的對象需要位于該平面中并且面向“面向上”以使機器人識別并使用它。

深度信息的添加極大地改變了事物。

現(xiàn)在，視覺系統(tǒng)可以在一定體積的空間中確定物體的位置和方向。機器人可以訪問六個參數(shù)的信息：X，Y和Z線性位置以及滾動，俯仰和偏航角度信息。機器人可以識別在一定距離范圍內可能呈現(xiàn)的任何姿勢的物體，允許機器人使用隨機定向和定位的材料進行操作。此外，機器人可以識別堆疊或堆中的頂部物體，這是2D視覺不實用的東西，并且在規(guī)劃其移動軌跡時確定到物體的距離。

用于機器人引導的3D機器視覺的興起是許多進步的結果。相機變得更小，視覺處理器變得更快，視覺軟件變得更加先進，并且已經(jīng)有各種獲取深度信息的方法。這種組合使3D視覺引導可用于擴展的應用范圍。。

3D VGR的一些新應用在于郵政和物流市場。借助3D視覺，機器人可以處理諸如包裹分揀和尺寸調整以及混合箱的裝載和卸載等任務。機器人運輸可以更容易地導航非結構化倉庫空間，并且材料處理機器人可以從箱中識別和提取隨機定向的混合對象。

通過3D視覺，合作機器人可以通過注意其操作人員所處的位置并避免意外接觸來提供增強的操作安全性。將其與混合對象的處理相結合，您將獲得一個機器人助手，可以進入垃圾箱以提取并遞送您請求的對象。

正在探索更奇特的應用程序。

例如，正在開發(fā)用于田地和果園采摘水果的機器人系統(tǒng)。3D視覺的可用性甚至允許NASA為無限制的太空環(huán)境開發(fā)機器人。已經(jīng)登上國際空間站的人形機器人R2 Robonaut正在評估處理日常維護任務以及艙外活動（EVA）操作的角色，使用與目前執(zhí)行EVA任務的宇航員相同的工具和材料。

雖然3D視覺為潛在的應用程序提供了極大的靈活性，但是設計師不能簡單地將其放入他們的系統(tǒng)中。開發(fā)人員需要采用系統(tǒng)方法來實現(xiàn)3D VGR設計。工程師必須在開始視覺系統(tǒng)設計之前徹底了解應用程序的需求。系統(tǒng)需要“看到”以及它將如何處理這些信息會對視覺系統(tǒng)的設計要求產生重大影響。

來源：朗銳智科