林业机器人发展现状与未来趋势
林业机器人发展现状与未来趋势2020-03-18 来源：《林业知识服务》微信公众号
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分享到：摘要：新的林业生产方式和快速发展的新技术促进了林业装备的发展，催生了智能装备和林业机器人。林业机器人在提高林业生产力、改变林业生产模式、解决劳动力不足以及实现林业生产和经营规模化、多样化、精准化等方面具有极大的优越性，发展林业机器人对促进我国林业技术革命和实现林业现代化具有重要作用。文中提出林业机器人的定义和分类，阐明林业机器人的应用领域，综述国内外林业机器人发展现状，分析林业机器人发展中遇到的问题，提出林业机器人发展的未来趋势，以为机器人在林业领域中的研究和应用提供参考。关键词：林业机器人，林业现代化，发展现状，未来趋势，宜机化改造我国是林业大国，林业生产和经营关系我国生态安全和林业发展，林业生产和经营方式及装备是林业现代化水平的重要体现。随着技术进步和劳动力减少，从事林业方面的工作者越来越少；同时林地工作环境恶劣、劳动强度大、林业劳动者安全得不到有效保障，现行林业机械无法很好地适应现代林业生产和经营需要。机器人可有效解决上述林业生产和经营中存在的问题，使用机器人代替人力劳动，可减少劳动力成本和林业工作安全隐患，同时提高机械化、自动化和智能化水平，对促进林业现代化具有重要意义。1林业机器人的定义和分类林业机器人是一种柔性、可感知外界信息、重复编程的自动化或半自动化设备，以林业为服务对象，有机结合了机械、电子、计算机控制、人工智能等前沿学科而形成的有机综合体，能通过程序控制来执行林业生产和经营的各种任务，是种特种工作机器人。根据机器人在林业行业的不同应用领域，可以把林业机器人分为林业生态建设机器人、林业产业机器人和林业多功能集成机器人3类。1）林业生态建设机器人。主要有林木种苗机器人、困难立地整地机器人、生态恢复机器人、造林与抚育机器人、生物资源及多样性监测与管护机器人、森林火情智能监测与灭火机器人、森林病虫害高效防治机器人、森林环境监测机器人等。2）林业产业机器人。主要有木材加工机器人、人造板加工机器人、林业资源经济开发机器人、木本油料加工机器人、林副产品生产机器人、竹材加工机器人等。3）林业多功能集成机器人。主要有经济林果机械化采收及输送机器人、林竹场全程机械化经营机器人等。2林业机器人的应用领域2.1林业生态建设机器人的应用领域林业生态建设是林业发展的主体，由于地形等因素限制，现行生态建设多为人工作业，机械化和自动化水平较低。林业生态建设离不开林业机器人和先进技术的支撑，机器人可以促进林业生态建设生产和经营方式的转变，使林业生态建设机械化、智能化，同时加快推动林业生态建设，更好地保护修复林业生态系统。林业生态建设机器人可广泛应用在栽植、抚育、采运、园林绿化、林业检测、森林保护等领域中。林木种苗机器人可用于松树、杉树等主要林木种子资源采收、干燥、脱粒、精选、分级、储存，林木工厂化育苗，林业苗圃节水喷灌，种子园机动喷药等方面；困难立地整地机器人可用于困难立地清林整地，挖坑、林木（苗）移植，自行式除灌清林联合抚育等方面；生态恢复机器人可用于自动化固沙，污水处理，森林物种保护，植被生物多样性保护，外来物种检验检疫等方面；造林与抚育机器人可用于森林联合伐木，集材联合作业，航空护林，人工嫁接，修枝打枝等方面；生物资源及多样性监测与管护机器人可用于基于全球卫星导航系统的森林、湿地、沙漠资源气候及灾后监测反馈，野生动植物监测和管护等方面；森林火情智能监测与灭火机器人可用于智能化、信息化森林火情监测、预警，大型森林火灾灭火等方面；森林病虫害高效防治机器人可用于复杂山地大型高效、环保、智能化的森林病虫害喷药等方面；森林环境监测机器人可用于污水、废气、固废、辐射、噪声、气象等6类50多项环境指标的监测分析。2.2林业产业机器人的应用领域林业产业对于发展林业生产力和服务社会经济具有重要意义，在我国国民生产总值中所占比例逐年上升。现林业产业多采用工厂化生产线式生产，机械化和自动化水平较高，机器人可促进林业产业生产和经营方式的转变，使林业产业生产智能化、无人化，进一步提高资源利用率和生产效率，获得更大经济效益，进而推动林业产业快速发展。林业产业机器人可应用于家具加工、人造板加工、竹业加工、林副产品加工等领域。木材加工机器人可用于木结构桁架、墙体自动化制造，大规格胶合木柔性制造，双端锯切、钻削深孔、砂光、组装等关键工艺的集成、自动化、智能化柔性制造，家具及制品加工等方面；人造板加工机器人可用于木材人造板连续热压成型，重组竹连续热压成型等方面；林下经济资源开发机器人可用于蓝莓、木耳、蘑菇等林下资源预处理、分选、存储等方面；木本油料加工机器人可用于油茶、核桃鲜果壳籽分离分选，油脂低温压榨等方面；林副产品生产机器人可用于加工油茶等油料作物的烘干、脱壳、破碎、轧坯和挤压膨化，林药加工的清洗、粉碎、煮提、浓缩、干燥和灭菌，其他林副产品如板栗、印楝、核桃等的剥壳机、清洗设备、杀菌、干燥等方面；竹材加工机器人可用于竹篼处理、竹林整地、竹林抚育、竹材采伐及运输、竹材备料工段连续生产、竹材人造板连续化加工等方面。2.3林业多功能集成机器人的应用领域林场不仅是森林资源管护经营的基本单元，还是优质生态产品的主要提供者，但环境恶劣、劳动力不足、劳动强度大等问题导致无法用现有半机械化水平手段来满足管护和经营的需要，运用林业机器人不仅可降低劳动力成本，提高生产效率，还可提高林场工作的机械化、自动化和智能化水平，最重要的是减少了林场不安全因素，催生了林业多功能集成机器人的产生及发展，林业多功能集成机器人可用于经济林果自动化采收、运输、初加工，现代化林场经营等领域。山区经济林果机械化采收及输送机器人可以应用于包括山区枣、栗子、核桃等经济林果机械化采收、索道运输、存储等林业一体化作业，实现经济林果不同类型协助机器人的有效集成。林竹场全程机械化经营机器人可以应用于林场种子采集、苗圃设施、种苗培育、造林、抚育、病虫害防治、林火检测扑救、资源调查、自动化灌溉和生态监测、林区道路修筑、维护、保养和巡护全程机械化研发与示范等，实现多种类、多群体机器人的融合集成。3国内外林业机器人发展现状3.1国外林业机器人发展现状国外很早就开始对林业机器人进行研究，由于林业生产作业环境恶劣、作业强度大，同时国外劳动力匮乏，且成本高，所以发达国家大多通过发展林业机器人来缓解，其中日本发展水平最高，日本的林业生产已基本实现机械化，自动化程度较高。YasuhikoIshigure等研发的抚育机器人，使用节电链锯驱动进行修枝，4个主动轮带动机器人螺旋上下移动，依靠链锯进行全方位剪枝，机器人可以依靠自身的重量在树木上维持稳定。日本ISEKI公司研发的用于嫁接的抚育机器人，每小时可嫁接900株左右，成功率超过95%，效率很高。HumayunRashid等研发的灭火机器人，融合蓝牙、GSM、DTMF、GPS等多种技术，采用传感器感应火焰、温度和烟雾来正确定位火源，实现自动或遥控灭火。日本研发的FRIGO灭火机器人，采用履带式移动机构，搭载可燃气体、伽马射线、神经麻醉气体探测器，可以迅速发现火源并引导消防员迅速灭火，同时可协助搬运设备器材，也可以引导消防员迷路时顺利脱险。早稻田大学研发的一款环境监测机器人，可以通过传感器获得温度、湿度、PM2.5、辐射等环境数据，可使用手机操控机器人移动并设定数据获取周期。美国SPRAYINGSYSTEM公司和丹麦HARDI公司都研发了多种森林病虫害防治机器人，融合光机电一体化技术、计算机控制技术和“3S”技术，遵循靶标适应性原则，实现智能、精准、高效的病虫害防治。美国约翰迪尔公司研制的伐木联合机，集伐木、打枝、造材等功能于一体，可在陡坡和林地连续运动，计算机程序根据传感器反馈的路况信息控制步伐，生产效率高、安全、智能且对地表生物资源的破坏小。芬兰Ponsse公司研制的联合采伐机，搭配测试系统可测出原木的体积，并通过采伐机上最先进的整机程控系统完成采伐动作，同时记录故障反馈驾驶员。欧美发达国家林地地形较好，林业装备多开展大规模作业，林业机器人具有大型化、多功能化的特点，其中日本林地总体数量少，林业装备多开展复杂地形精细化作业，林业机器人具有精细化、小型化的特点。3.2国内林业机器人发展现状我国很多林业领域尤其是生态建设领域还停留在半机械化水平，还未完全达到机械化水平，随着技术发展，某些领域的林业装备已进入机器人时代，林业机器人理念孕育而生。舒庆等研发的生态恢复机器人，通过铺设草方格来防风固沙，依据沙地地貌通过PLC控制铺设草方格机构的高度和插入压力，作业后将在沙地上形成草方格立体沙障，固沙能力很强，可提高铺设效率161倍，降低铺设成本80%左右。褚佳等研发的用于葫芦科穴盘苗嫁接的抚育机器人，通过控制机械手完成取苗搬运、切苗、嫁接、输送等作业，每小时可嫁接455株，只需1人操作，嫁接成功率高达95%。李文彬等研发用于树木立木整枝的抚育机器人，通过人工遥控机器人移动至易于打枝处，控制悬臂式链锯对树木进行整枝，使树木达到良好的抚育效果。刘松等研发用于园林绿篱修剪的抚育机器人，通过图像采集系统获得实时信息，并依据绿篱的高度和生长分布，使用Atmega168单片机控制机器人进行修剪，实现自动化修剪，适应性强。姜树海等研发的六足仿生森林消防机器人，可完成火灾巡检、清理、扑救等工作，灭火装置最大可伸展2.3m，足部最大可伸展1.25m，适合林地复杂环境工作。林凡强等在传统避障机器人上研发的灭火机器人，通过红外火焰传感器配合软件分析确定火焰的位置，避障机器人快速移动到着火点附近，控制灭火装置进行精确灭火。汤晶宇等研发的森林病虫害防治机器人，采用超声感应装置进行检测，定向施药，精准防治病虫害，大幅提高了农药的利用率。董勇志等研发的环境检测直立交互型机器人，采用多种传感器融合、UART触屏交互、双向PWM控制等多种技术，可实现环境监测、远程操控、报警等功能，监测数据全且智能化水平高。张慧颖研发的现场环境智能巡检机器人，配合使用多种传感器可以得到温度、CO浓度、温度等环境数据并通过NRF905与控制台进行无线传输，通过传感器融合模糊神经网络感知并避障，结构简单、测量准确且智能化程度高。魏占国等设计的轮式林木采伐联合机器人CFJ-30，采用全液压驱动，集伐木、打枝、造材于一体，最大行驶速度可达25km/h，最大工作距离可达10m，工作效率很高。周中华等研发的毛竹联合采伐机，集伐竹、打枝、截梢、集材等功能于一体，成功改变了现行伐竹的工作方式，大幅提高了生产效率，减少了劳动成本，对我国竹业产业发展有着重要作用。傅万四等研发的自动破竹机器人，实现了原竹段自动分级、自动对心、自动换刀、自动破竹和原竹中心矫正，通过测量竹筒外径，使用PLC系统控制选择合适的刀具进行破竹，破竹速度可达11.2m/min，大大提高了工作效率，处于国际领先技术水平。我国林业机器人处于起步阶段，尚未系统形成适合我国林业情况的机器人产学研体系。4林业机器人研究中存在的问题及发展趋势4.1存在的问题目前我国林业机器人的研发大多处于试验阶段，由于各种原因尚无法普及，当前存在的主要问题如下。1）林业工作环境复杂。我国林业生产经营多在偏远山区，工作环境复杂恶劣，林业机器人在工作时要面临林地坡度不一、沟壑复杂、障碍多等挑战，大型机器装备无法进入作业区，同时林地环境信号差，信号覆盖率低，对于林业机器人工作信息传输和处理有着一定的挑战，林地未经过宜机化改造，对机器人的适应性要求高，所以在推广中存在较大难度。2）林业乔灌木栽种不规则。现阶段我国自然生长的林业乔灌木在林地呈散乱不规则分布，人工种植的乔灌木类型复杂，导致乔灌木等植被布局和生长不规则，对于林业机器人工作时的对象识别和处理易受外界因素的影响。林木生长不规则影响机器人在林地间连续行走，在一定程度上降低了连续化水平，同时不规则生长还会导致机器人在林间工作时破坏植被，影响生物多样性进而破坏生态。3）开发难度大，生产成本高。相对于工业和农业来说，林业总体而言属于生态公益行业，林业产业产生的经济效益远小于工业和农业产业，致使更多的研发人员热衷于加入工业和农业机器人的研发行列，而且林业机器人售价高，导致推广困难。林业机器人虽有很大的市场潜力，但由于开发难度大、生产成本高，一定程度上抑制了其发展推广。4）研发人才和平台缺乏。我国从事林业机器人方面的研发技术人员较少，行业科技领军人才和优秀拔尖人才稀缺，林业高校和科研院所未系统开设林业机器人课程，未建立林业机器人学科，导致对口人才较少，制约了林业机器人的发展。现阶段的林业企业大都是为了生产需要，把一些通用机械技术人员经过简单培训后即上岗，缺乏对林业行业工作对象的认知和基础知识学习，无法满足林业机器人的发展需求。科技创新平台是技术转移、技术研发、资源共享、孵化企业的重要基础设施，林业机器人的科技创新平台稀缺也是林业机器人发展缓慢的原因之一。4.2未来发展趋势林业机械化是林业现代化的重要标志，林业机器人是代表林业机械化发展水平的重要标志。随着科技发展、劳动力减少、人口劳动结构的调整，发展林业机器人势在必行，将对我国林业技术革命和林业现代化发展起到积极重大的促进作用。1）政府积极引导，加大科研投入。在国际农林机器人生产巨头公司看好中国市场、纷纷抢滩中国的背景下，我国对林业机器人制造业的扶持力度不足，尤其是针对适合我国林情的林业机器人的研发，政府和行业协会缺乏权威性的指导和协调，严重制约了我国林业机器人的发展和推广。相关部门应加大科技层面的投入，加强政策支持和市场引导，充分利用实施重点建设工程和调整振兴重点产业形成的市场需求，加快推进林业机器人生产研发自主化，同时重点扶持林业机器人龙头企业，优化创新人才成长环境，保障林业生产需要，带动林业机器人产业发展。政府可对购买林业机器人的用户发放购置补贴，进一步刺激内需，促进林业机器人的发展。2）攻克共性关键技术。发展林业机器人需要优先发展相对应的关键技术，对引导国家重大项目支持和企业科技创新选择具有重要的指导作用和现实意义，更好地发展林业机器人还需突破以下关键技术：机器人在复杂林业环境中的连续运动控制技术；自动避障技术；对目标随机位置的准确感知和信息处理，机械手的准确定位，机械手抓取力度和姿态控制技术；对复杂目标的分类技术；对林业恶劣环境条件的适应技术；基于树木生理结构的自适应技术；山地林地自适应技术；人机交互技术；林业无人机信息获取及反馈技术等。3）加强林地宜机化改造。“宜机化改造”是近年来针对农业提出的新概念，从最初的“梯田改造”到现在的“高标准农田建设”，对农业发展和机器人应用都是一大助力，就现阶段科技水平而言，让机器人去适应所有的农林地形有着很大难度，林业比农业环境更加恶劣、工作对象更加复杂、实现全机械化作业难度更大，“宜机化改造”更适合林业行业。林地实现宜机化是我国林业实现机械化和现代化的重要环节，推动宜机化改造对提高林业生产力、提高林业机器人的使用率和工作效率、实现可持续发展尤为重要，也是快速实现林业生产和经营机械化、智能化的另一途径。4）重视人才培养，建立产学研技术体系。重视林业机器人行业人才培养是推动林业机器人发展非常重要的环节，人才是科学技术的载体，因此要重视培养林业机器人行业的人才，林业机器人所需的人才是多方面的，不仅要有产品开发和生产人才，还要有技术推广、维修、管理和使用人才，可在相关职业技术学院开设林业机器人制造管理维修职业教育；在农林高校开设林业机器人专业，进行林业机器人本科教育培养；在相关农林高校、科研院所培养林业机器人学科领域的硕士、博士研究生，形成完整的人才培养体系，以适应林业机器人的快速发展。同时加快林业机器人科技创新平台建设，以国家级科研单位牵头构建国家林业机器人重点实验室和工程技术中心，加速科技成果转化，建设完备的产学研用科研平台体系。5）引进相关行业高端技术吸收、改造、创新。林业机器人产业属于高端制造业，其发展在一定程度上落后于工业和农业机器人，可以借鉴工业和农业机器人的发展历程，将已经发展颇好的工业和农业机器人引入林业生产中，并结合林业行业的特殊情况进行二次开发和改造，加速研发进程，依据改进后机器人的实地工作情况再结合我国林情研制出特属林业行业的机器人。同时吸引更多从事于工、农业机器人的研发和技术人员加入林业行业，引进、消化吸收、再创新，给林业机器人发展注入强大活力，助林业机器人更快追上时代发展。6）加强国际合作。国外农林业机器人发展水平普遍高于我国，要坚持实施“请进来、走出去”战略，引进国外农林业机器人研发人员长期或短期到国内开展科研合作交流并形成长效机制，同时派遣科研人员或留学生赴国外机构合作研究，共建林业机器人国际创新团队，搭建林业机器人国际研究平台，积极吸收国外先进技术，促进我国林业机器人创新，扶持有国际竞争力的林业机器人企业努力开拓国际市场，与国际接轨。（作者：刘延鹤傅万四张彬常飞虎周建波）第一作者：刘延鹤，硕士研究生，主要研究方向：林业机器人、林业装备与信息化责任作者：周建波，博士，副研究员，硕士生导师，主要研究方向：林业机器人、林业装备与信息化
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浅析智能驾驶的发展现状和未来趋势【摘要】智能驾驶作为工业革命和信息化的重要产物，是战略性新兴产业的重要组成部分，是当今人工智能时代中的一个重要分支，可能将成为下一代智能终端。智能驾驶产业现状虽然面临着重重坎坷，但作为第四次工业革命中发展较快的领域，其未来趋势也将是逐渐上升。【关键词】智能驾驶ADAS无人驾驶车联网人工智能一、智能驾驶的定义及背景智能驾驶，指机器帮助人进行驾驶，以及在特殊情况下完全取代人驾驶的技术。其本质是注意力吸引和注意力分散的认知工程学上的问题。它利用计算机系统来实现几乎不用人工干预就可以自动行驶的状态。智能驾驶主要包含三个环节：网络导航，自主驾驶和人工干预。所谓网络导航，主要解决汽车的位置，行程的道路规划问题；而自主驾驶，则是在智能控制系统下，完成一些基本的驾驶交互行为，例如，车道保持，超车并道等行为；人工干预，则是指利用智能系统的反馈结果来提示驾驶员去对实际的驾驶情况做出反应。20世纪70年代开始，美、英、德等发达国家开始进行无人汽车的研发，我国也于20世纪80年代开始进行相关领域的研发。1992年，国防科技大学成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。2005年，上海交通大学成功研制首辆城市无人驾驶汽车。随着无人驾驶技术的不断发展，百度、长安汽车等互联网企业和车厂结合，不断在无人驾驶领域进行研发活动。2016年，无人驾驶行业逐渐发展起来。而人们常常提到的无人驾驶，而事实上无人驾驶是智能驾驶发展的最高形态，在智能驾驶发展过程中有5个阶段：L0-L4。L0指不具备自动驾驶功能的汽车驾驶。L1指具有特定功能的自动驾驶，例如ESC(汽车电子稳定控制系统)、AEB(自动制动系统)、LKA(车道保持系统)。目前主要应用于高档车辆。L2指具有组合功能的自动驾驶，例如ACC(自适应巡航控制)、自动泊车等。目前成果有Mobileye辅助系统，沃尔沃，上汽集团部分产品。L3指受控的自动汽车驾驶，主要代表功能是高度自动驾驶。主要成果有德尔福12天的时间行驶近3400千米横跨美国、长安无人驾驶汽车2000千米从重庆到北京。L4指完全无人驾驶，主要代表功能是完全自动驾驶。主要成果有Google完成了200万千米路测，百度完成北京三环路测。二、智能驾驶的发展现状目前，无人驾驶的发展有两条路径分别是以ADAS主导，和以人工智能主导的。L1-L3等级的智能驾驶系统主要以ADAS(高级驾驶辅助系统)为主导。其核心技术是自动控制系统，随着ADAS功能和技术的不断完善和发展，在基于丰富的整车制造经验，完善的配套服务体系下，以缓解司机压力，改善司机驾驶体验为目的ADAS发展线路下，智能驾驶已经可以做到高度自动化驾驶。
图1ADAS主要作用过程而另一条路径则是以人工智能为核心技术，随着移动式机器人深度学习能力及自主决策能力提升，在基于先进的互联网技术，成熟的算法和云服务平台下，以计算机来控制汽车，取代人工驾驶为目的。
图2高精度地图+云端平台下的智能驾驶对于我国智能驾驶的发展，目前仍处于探索期，市场认可度还是相对比较低的，在我国第一辆真正意义上的无人驾驶诞生之后，2011年红旗HQ3无人驾驶车进行路测，到2014年，百度和宝马达成战略协议，开始技术研发阶段。然而在智能驾驶的发展也面临着种种坎坷，2018年3月Uber的一辆自动驾驶测试车辆在美国亚利桑那州Tempe市路面测试中，撞死了一名行人。这是史上首例自动驾驶车辆在公开路面撞伤行人致死的案例。同年5月，Google旗下的Waymo公司的一辆自动驾驶测试车辆在美国亚利桑那州Chandler市发生一起车祸。这些案例无不在揭示着智能驾驶目前还存在着很大问题，包括局限性高，人文接受程度问题和安全防御性低的问题。例如在面对一些信号标志老化变形的道路地区，无人汽车可能产生误识或者漏识，或者在某些需要人来指挥通过的道路，无人汽车可能并不能完全胜任。其次就是人文接受程度，包括当遇到实在无法避免的交通事故时，计算机的决策是否符合人类伦理道德，其决策结果是什么样的。同样在法律法规方面，无人驾驶汽车发生事故的责任判定是否和传统交通事故的标准一致。除此之外，车联网，智能驾驶，使得汽车成为一个“个头”比较大的智能终端。有软件安全公司表明，大部分无人车汽车探测障碍物的激光雷达系统只需要一个成本不到60美元的装置即可破解。通过这一装置，黑客可以在任何位置设置实际并不存在的汽车、行人或者墙壁，导致无人驾驶汽车的行驶速度放慢，甚至寸步难行。所以在智能驾驶的发展路径上不仅需要现有的科技不断的研发出来新型的智能驾驶系统，还需要考虑到其应用到实际当中面临的种种问题。三、智能驾驶的未来趋势在目前的智能驾驶上一ADAS主导的无人驾驶，通过单车智能化，以及ADAS和高精度地图的使用为基础。目前ADAS在中国的新车渗透率比不是很高，虽然在现有的驾驶辅助系统。主动安全技术、应急预警系统的三大技术下，以ADAS主导的智能驾驶已经比较成熟，但目前还没有一种单一的体系结构能够满足新出现的各类应用需求，能够实现各类信息的融合，未来发展ADAS融合各种信息进行决策方面及本土算法的突破，将会逐渐带来ADAS成本的降低，适用范围也将越来越广。而对于人工智能为主导的智能驾驶，V2X的车联网技术正不断的促进无人驾驶技术的发展。所谓V2X，即V2R(VehicleToRoad)、V2H(VehicleToHuman)和V2V(VehicleToVehicle)等技术的结合。深度学习算法和云服务，使得智能驾驶能够获得更多的学习样本，优化其本身行为决策算法处理模型。将不同的无人车场景上传到云端平台，并实现共享学习。同时，人机交互技术也会使得人与车交流更简单，更准确。除此之外，内容提供，例如地图导航系统，娱乐通信等生活服务也将是一个关键。地图导航系统不再是传统的导航系统，它将整合网络带来的实时交通数据，智能驾驶汽车的GPS数据，车身传感器的数据，共同反馈给云平台进行处理，最后再由云平台反馈给智能驾驶系统。在未来无人驾驶汽车终将走上商业化，取代着大规模传统司机，同时无人驾驶对云服务和大数据等技术提出更高的要求，智能驾驶汽车走向消费市场，销售量也会随着智能驾驶逐渐被人们认可，并且以它的更低的成本，更丰富的车载生活，更环保的理念，赢得人们的青睐。
【参考文献】[1]陶明明,张晓帆.浅析智能驾驶技术的现状和未来发展趋势[J].汽车实用技术,2016年,11.[2]CzubenkoM,KowalczukZ,OrdysA.AutonomousDriverBasedonanIntelligentSystemofDecision-Making[J].CognitiveComputation,2015,7(5):569-581.
3D机器视觉市场现状及未来发展趋势
原创|文BFT机器人
当前，3D机器视觉市场正在经历快速发展阶段。多年来，该技术的应用领域也在不断扩大，特别是在工业制造和安防监控等多个领域具有广泛应用。这一持续发展得益于行业技术的不断进步。
3D机器视觉是指利用计算机视觉技术实现对三维物体或场景的感知和理解。它常被应用于工业制造、自动化控制、医学成像、虚拟现实、军事等领域。目前，在制造业的质量控制领域，机器视觉技术至关重要，尤其在汽车制造行业有大量的应用案例，包括对汽车零部件尺寸、外观、形状缺陷的检测，以及视觉引导定位等方面。此外，食品行业、电子行业和医疗行业也需要使用到机器视觉系统。
3D机器视觉行业目前正处于快速发展阶段，其应用范围涵盖了工业制造、医疗保健、安防监控等多个领域。据数据显示，全球3D机器视觉市场规模预计在未来几年内将持续增长，并在2025年达到约250亿美元。这表明3D机器视觉市场具有巨大的潜力和广阔的发展前景。
目前国内的3D机器视觉市场正在迅速扩大，并预计未来几年将继续保持稳定增长。根据数据显示，2021年中国的机器视觉检测行业的研发投入主要专注于AI驱动的解决方案、嵌入式视觉系统和3D解决方案，分别占比为21.8%、21.6%和20.8%。随着3D视觉技术的突破，将加速视觉技术在高端场景中的应用，并推动机器视觉市场的持续增长。据预计，2021年我国的3D机器视觉市场规模约为11.5亿元，预计到2025年将超过100亿元。
当前，3D机器视觉行业正处于快速发展的阶段。尤其在服务领域，未来许多硬件产品都将搭载3D视觉技术，因为视觉需求已经成为市场的主流趋势。这种趋势可能是2D和3D技术的融合，也可能是新兴的人工智能技术与先进硬件技术的结合，从而实现对视觉技术的更全面应用，使智能硬件产品更加智能化。在智能家居领域，人脸识别和物体识别等场景已经开始应用，这些场景都需要依靠视觉技术。未来，3D视觉技术将迅速在各个领域得到广泛应用，并为更多硬件产品提供智能的视觉感知能力。
由于其广阔的前景，3D机器视觉可以应用于医学、自动驾驶、智能制造等各个领域。未来将会有更多的技术和算法被开发出来，以解决现有技术存在的问题，并实现更高效、更准确的三维感知和识别。与此同时，随着硬件技术不断进步和成本的降低，3D机器视觉技术的应用范围将会不断扩大。
在机器视觉领域，由于效率和成本的优势，逐渐取代了人工。近年来，我国老龄人口占比持续上升，据相关数据显示，到2021年，全国65岁以上的人口已达到2亿，占总人口的14.2%。因此，3D视觉检测将逐步取代2D技术。
相比于2D机器视觉，3D机器视觉具有明显的优势，例如测量速度快、精度高、抗干扰能力强、操作简便等，能够有效解决2D机器视觉在测量高度、厚度、体积、平面度等因素方面存在的问题。
根据工信部发布的《“十四五”智能制造发展规划》，到2025年，规模以上制造业企业将基本实现数字化普及，国内智能制造装备的满足率超过70%。随着我国工业制造领域自动化和智能化水平的提升，机器视觉技术将迎来更广阔的发展空间。
综上所述，3D机器视觉作为一种计算机视觉技术，正被越来越多的企业采用以达到提高效率的目的。其市场发展潜力仍然巨大。
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3D机器视觉市场现状及未来发展趋势
原创|文BFT机器人
当前，3D机器视觉市场正在经历快速发展阶段。多年来，该技术的应用领域也在不断扩大，特别是在工业制造和安防监控等多个领域具有广泛应用。这一持续发展得益于行业技术的不断进步。
3D机器视觉是指利用计算机视觉技术实现对三维物体或场景的感知和理解。它常被应用于工业制造、自动化控制、医学成像、虚拟现实、军事等领域。目前，在制造业的质量控制领域，机器视觉技术至关重要，尤其在汽车制造行业有大量的应用案例，包括对汽车零部件尺寸、外观、形状缺陷的检测，以及视觉引导定位等方面。此外，食品行业、电子行业和医疗行业也需要使用到机器视觉系统。
3D机器视觉行业目前正处于快速发展阶段，其应用范围涵盖了工业制造、医疗保健、安防监控等多个领域。据数据显示，全球3D机器视觉市场规模预计在未来几年内将持续增长，并在2025年达到约250亿美元。这表明3D机器视觉市场具有巨大的潜力和广阔的发展前景。
目前国内的3D机器视觉市场正在迅速扩大，并预计未来几年将继续保持稳定增长。根据数据显示，2021年中国的机器视觉检测行业的研发投入主要专注于AI驱动的解决方案、嵌入式视觉系统和3D解决方案，分别占比为21.8%、21.6%和20.8%。随着3D视觉技术的突破，将加速视觉技术在高端场景中的应用，并推动机器视觉市场的持续增长。据预计，2021年我国的3D机器视觉市场规模约为11.5亿元，预计到2025年将超过100亿元。
当前，3D机器视觉行业正处于快速发展的阶段。尤其在服务领域，未来许多硬件产品都将搭载3D视觉技术，因为视觉需求已经成为市场的主流趋势。这种趋势可能是2D和3D技术的融合，也可能是新兴的人工智能技术与先进硬件技术的结合，从而实现对视觉技术的更全面应用，使智能硬件产品更加智能化。在智能家居领域，人脸识别和物体识别等场景已经开始应用，这些场景都需要依靠视觉技术。未来，3D视觉技术将迅速在各个领域得到广泛应用，并为更多硬件产品提供智能的视觉感知能力。
由于其广阔的前景，3D机器视觉可以应用于医学、自动驾驶、智能制造等各个领域。未来将会有更多的技术和算法被开发出来，以解决现有技术存在的问题，并实现更高效、更准确的三维感知和识别。与此同时，随着硬件技术不断进步和成本的降低，3D机器视觉技术的应用范围将会不断扩大。
在机器视觉领域，由于效率和成本的优势，逐渐取代了人工。近年来，我国老龄人口占比持续上升，据相关数据显示，到2021年，全国65岁以上的人口已达到2亿，占总人口的14.2%。因此，3D视觉检测将逐步取代2D技术。
相比于2D机器视觉，3D机器视觉具有明显的优势，例如测量速度快、精度高、抗干扰能力强、操作简便等，能够有效解决2D机器视觉在测量高度、厚度、体积、平面度等因素方面存在的问题。
根据工信部发布的《“十四五”智能制造发展规划》，到2025年，规模以上制造业企业将基本实现数字化普及，国内智能制造装备的满足率超过70%。随着我国工业制造领域自动化和智能化水平的提升，机器视觉技术将迎来更广阔的发展空间。
综上所述，3D机器视觉作为一种计算机视觉技术，正被越来越多的企业采用以达到提高效率的目的。其市场发展潜力仍然巨大。
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