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让机器人“感同身受”

机器人是“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。工业机器人作为智能制造装备和高端装备的典型代表，以高效率、高可靠性和智能化为标志，通过集成智能化感知、人机交互、决策和执行技术，替代人类完成高精度和高强度的重复作业任务。

智能机器人是集环境感知、动态决策和规划、行为控制与执行等多功能于一体的智能装备，其智能特征主要表现为智能感知、人机交互，以及作业环境和控制者的自然交互。智能机器人系统非常复杂，且所处环境的未知因素很多，控制变量具有不确定性。因此，智能机器人更加依赖于其感知系统及其采用的相关信息获取、融合、理解以及控制方法和机制。

机器人感知技术通过获取和分析视觉、力觉、触觉、位置等信息，实现对外部环境和内部状态的理解，为人机的智能交互和柔性作业提供决策依据，是机器人实现智能自主操作的关键。

视觉感知是机器人众多感知中非常重要的手段，也是发展非常迅速的感知方法。如何攻克智能机器人视觉感知关键技术，为工业环境下机器人的目标视觉成像与识别、目标检测与跟踪、视觉引导和伺服控制等智能化功能提供核心技术支撑，提升我国机器人技术核心竞争力，是当前每一位机器人领域研究者应该考虑的问题。

深度学习等人工智能技术的飞速发展给机器人视觉的智能化提供了重要的技术支持，人工智能技术与机器人视觉感知系统的融合是当前的研究热点。《中国制造2025》《“十四五”机器人产业发展规划》《新一代人工智能发展规划》等国家重大发展战略规划都强调机器人技术和智能技术及两者的深度结合，发展机器人与智能系统，推动机器人产业的不断推广和进步。因而开展机器人感知与人工智能的研究符合国家重大需求，具有重大的理论意义和应用价值。

本书基于机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心多年的研究积累，从原理方法、算法开发、模型搭建、实验验证和对比分析等方面概述了机器人视觉感知系统和深度学习技术，详细阐述了自然场景下文本检测与识别、视觉目标检测、视觉多目标跟踪等内容，希望本书的出版能进一步推动深度学习技术和机器人智能视觉感知系统的融合发展。

2022年7月