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With the development of science and technology, there are more and more types of sensory sensors of the robot, among which the visual sensor becomes an important part of automatic walking and driving. A typical area of view is an autonomous intelligent navigation system. Image processing technology has been quite developed for different visual technologies, while image understanding technology is still very backward. Machine vision requires multiple operations and can only recognize a few simple goals in a structured environment. The basic element of the vision sensor is the camera tube or CCD, which can focus automatically. However, the price, usage and mode of use of the CCD sensor are not dominant, so it is a practical and effective method of taking into account the proximity sensor in the system, which does not require a clear picture, but only unpleasant feeling. To perform the function of automatic targeting and avoidance of obstacles, the robot must perceive the wires and obstacles that are equivalent to the visual function for the robot a.The obstacle avoidance control system is based on the avg-auto-vehicle guide system. Based on the avg-auto-vehicle guide system, the smart vehicle can automatically identify the route, evaluate and automatically avoid obstacles, and choose the right route. Use sensors to sense routes and obstacles, make judgments and perform actions appropriately
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随着科学和技术的发展,也有越来越多的类型的机器人,其中所述视觉传感器变为自动步行和驾驶的一个重要部分的感官传感器。的视图的典型区域是一个自治智能导航系统。图像处理技术已经为不同的视觉技术已经相当发达,而图像理解技术还很落后。机器视觉需要多次手术,只能识别在结构化环境的几个简单的目标。视觉传感器的基本元件是摄像管或CCD,能够自动对焦。然而,使用CCD传感器的价格,使用和模式是不占优势,所以它是考虑到在系统中,其不需要的清晰画面的接触式传感器的实用而有效的方法,但只有不舒服的感觉。进行自动定位和障碍物回避的功能,机械手必须感知导线和等效于用于机器人答。障碍物躲避控制系统中的视觉功能是基于平均-自动车辆引导系统上的障碍。基于平均-自动将车辆引导系统,智能车辆可以自动识别路线,评估和自动避开障碍物,并选择合适的路线。使用传感器来感路线和障碍,做出判断,并适当地执行操作 基于平均-自动将车辆引导系统,智能车辆可以自动识别路线,评估和自动避开障碍物,并选择合适的路线。使用传感器来感路线和障碍,做出判断,并适当地执行操作 基于平均-自动将车辆引导系统,智能车辆可以自动识别路线,评估和自动避开障碍物,并选择合适的路线。使用传感器来感路线和障碍,做出判断,并适当地执行操作
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随着科学技术的发展,机器人的感官传感器种类越来越多,其中视觉传感器成为自动行走和驾驶的重要组成部分。典型的视野是自主的智能导航系统。图像处理技术对于不同的视觉技术已经相当发达,而图像理解技术仍然非常落后。机器视觉需要多个操作,并且只能在结构化环境中识别几个简单的目标。视觉传感器的基本元件是摄像机管或CCD,它可以自动对焦。然而,CCD传感器的价格、使用和使用方式并不占优势,因此,它采用的是一种实用而有效的方法,它考虑了系统中的接近传感器,不需要清晰的图像,而只需要不愉快的感觉。为了执行自动瞄准和避开障碍物的功能,机器人必须感知相当于机器人视觉功能的导线和障碍物。.智能车辆基于avg-自动车辆引导系统,可以自动识别路线,评估和自动避开障碍物,选择正确的路线。使用传感器检测路线和障碍物,做出判断并适当执行操作
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随着科学技术的发展,机器人的传感器种类越来越多,其中视觉传感器成为机器人自动行走和驾驶的重要组成部分。一个典型的视域是自主智能导航系统。图像处理技术是针对不同的视觉技术而发展起来的,而图像理解技术还很落后。机器视觉需要多种操作,在结构化环境中只能识别几个简单的目标。视觉传感器的基本元件是摄像管或CCD,它可以自动对焦。然而,CCD传感器的价格、使用和使用方式不占主导地位,因此考虑到系统中的接近传感器是一种实用而有效的方法,它不需要清晰的图片,而只是不愉快的感觉。为了实现自动瞄准和避障功能,机器人必须感知与机器人a视觉功能相当的导线和障碍物,避障控制系统是基于avg汽车导航系统的。基于avg自动车辆导航系统,智能车辆可以自动识别路径,评估并自动避开障碍物,选择正确的路径。使用传感器感知路线和障碍物,做出判断并适当地执行操作<br>
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