首先，我们要了解，机器人领域的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有一些不同：机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的信息。所以，机器视觉的研究大概有这几块： 物体识别（Object Recognition）：在图像中检测到物体类型等，这跟 CV 的研究有很大一部分交叉； 位姿估计（Pose Estimation）：计算出物体在摄像机坐标系下的位置和姿态，对于机器人而言，需要抓取东西，不仅要知道这是什么，也需要知道它具体在哪里； 相机标定（Camera Calibration）：因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标，我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态，这样才可以将物体位姿转换到机器人位姿。当然，我这里主要是在物体抓取领域的机器视觉；SLAM 等其他领域的就先不讲了。 由于视觉是机器人感知的一块很重要内容，所以研究也非常多了，我就我了解的一些，按照由简入繁的顺序介绍吧： 0. 相机标定 这其实属于比较成熟的领域。由于我们所有物体识别都只是计算物体在相机坐标系下的位姿，但是，机器人操作物体需要知道物体在机器人坐标系下的位姿。所以，我们先需要对相机的位姿进行标定。 内参标定就不说了，参照张正友的论文，或者各种标定工具箱； 外参标定的话，根据相机安装位置，有两种方式：Eye to Hand：相机与机器人极坐标系固连，不随机械臂运动而运动Eye in Hand：相机固连在机械臂上，随机械臂运动而运动 两种方式的求解思路都类似，首先是眼在手外（Eye to Hand） 只需在机械臂末端固定一个棋盘格，在相机视野内运动几个姿态。由于相机可以计算出棋盘格相对于相机坐标系的位姿 、机器人运动学正解可以计算出机器人底座到末端抓手之间的位姿变化 、而末端爪手与棋盘格的位姿相对固定不变。 这样，我们就可以得到一个坐标系环而对于眼在手上（Eye in Hand）的情况，也类似，在地上随便放一个棋盘格（与机器人基座固连），然后让机械臂带着相机走几个位姿，然后也可以形成一个 的坐标环平面物体检测 这是目前工业流水线上最常见的场景。目前来看，这一领域对视觉的要求是：快速、精确、稳定。所以，一般是采用最简单的边缘提取+边缘匹配/形状匹配的方法；而且，为了提高稳定性、一般会通过主要打光源、采用反差大的背景等手段，减少系统变量。目前，很多智能相机（如 cognex）都直接内嵌了这些功能；而且，物体一般都是放置在一个平面上，相机只需计算物体的 三自由度位姿即可。 另外，这种应用场景一般都是用于处理一种特定工件，相当于只有位姿估计，而没有物体识别。 当然，工业上追求稳定性无可厚非，但是随着生产自动化的要求越来越高，以及服务类机器人的兴起。对更复杂物体的完整位姿 估计也就成了机器视觉的研究热点。 2. 有纹理的物体 机器人视觉领域是最早开始研究有纹理的物体的，如饮料瓶、零食盒等表面带有丰富纹理的都属于这一类。 当然，这些物体也还是可以用类似边缘提取+模板匹配的方法。但是，实际机器人操作过程中，环境会更加复杂：光照条件不确定（光照）、物体距离相机距离不确定（尺度）、相机看物体的角度不确定（旋转、仿射）、甚至是被其他物体遮挡（遮挡）。幸好有一位叫做 Lowe 的大神，提出了一个叫做 SIFT （Scale-invariant feature transform）的超强局部特征点： Lowe, David G. "Distinctive image features from scale-invariant keypoints."International journal of computer vision 60.2 (2004): 91-110. 具体原理可以看上面这篇被引用 4万+ 的论文或各种博客，简单地说，这个方法提取的特征点只跟物体表面的某部分纹理有关，与光照变化、尺度变化、仿射变换、整个物体无关。 因此，利用 SIFT 特征点，可以直接在相机图像中寻找到与数据库中相同的特征点，这样，就可以确定相机中的物体是什么东西（物体识别）。对于不会变形的物体，特征点在物体坐标系下的位置是固定的。所以，我们在获取若干点对之后，就可以直接求解出相机中物体与数据库中物体之间的单应性矩阵。 如果我们用深度相机（如Kinect）或者双目视觉方法，确定出每个特征点的 3D 位置。那么，直接求解这个 PnP 问题，就可以计算出物体在当前相机坐标系下的位姿。↑ 这里就放一个实验室之前毕业师兄的成果 当然，实际操作过程中还是有很多细节工作才可以让它真正可用的，如：先利用点云分割和欧氏距离去除背景的影响、选用特征比较稳定的物体（有时候 SIFT 也会变化）、利用贝叶斯方法加速匹配等。 而且，除了 SIFT 之外，后来又出了一大堆类似的特征点，如 SURF、ORB 等。 3. 无纹理的物体 好了，有问题的物体容易解决，那么生活中或者工业里还有很多物体是没有纹理的：我们最容易想到的就是：是否有一种特征点，可以描述物体形状，同时具有跟 SIFT 相似的不变性？ 不幸的是，据我了解，目前没有这种特征点。 所以，之前一大类方法还是采用基于模板匹配的办法，但是，对匹配的特征进行了专门选择（不只是边缘等简单特征）。 这里，我介绍一个我们实验室之前使用和重现过的算法 LineMod： Hinterstoisser, Stefan, et al. "Multimodal templates for real-time detection of texture-less objects in heavily cluttered scenes." Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011. 简单而言，这篇论文同时利用了彩色图像的图像梯度和深度图像的表面法向作为特征，与数据库中的模板进行匹配。 由于数据库中的模板是从一个物体的多个视角拍摄后生成的，所以这样匹配得到的物体位姿只能算是初步估计，并不精确。 但是，只要有了这个初步估计的物体位姿，我们就可以直接采用 ICP 算法（Iterative closest point）匹配物体模型与 3D 点云，从而得到物体在相机坐标系下的精确位姿。当然，这个算法在具体实施过程中还是有很多细节的：如何建立模板、颜色梯度的表示等。另外，这种方法无法应对物体被遮挡的情况。（当然，通过降低匹配阈值，可以应对部分遮挡，但是会造成误识别）。 针对部分遮挡的情况，我们实验室的张博士去年对 LineMod 进行了改进，但由于论文尚未发表，所以就先不过多涉及了。 4. 深度学习 由于深度学习在计算机视觉领域得到了非常好的效果，我们做机器人的自然也会尝试把 DL 用到机器人的物体识别中。 首先，对于物体识别，这个就可以照搬 DL 的研究成果了，各种 CNN 拿过来用就好了。有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？ - 知乎 这个回答中，我提到 2016 年的『亚马逊抓取大赛』中，很多队伍都采用了 DL 作为物体识别算法。 然而， 在这个比赛中，虽然很多人采用 DL 进行物体识别，但在物体位姿估计方面都还是使用比较简单、或者传统的算法。似乎并未广泛采用 DL。 如 @周博磊 所说，一般是采用 semantic segmentation network 在彩色图像上进行物体分割，之后，将分割出的部分点云与物体 3D 模型进行 ICP 匹配。 当然，直接用神经网络做位姿估计的工作也是有的，如这篇： Doumanoglou, Andreas, et al. "Recovering 6d object pose and predicting next-best-view in the crowd." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016. 它的方法大概是这样：对于一个物体，取很多小块 RGB-D 数据（只关心一个patch，用局部特征可以应对遮挡）；每小块有一个坐标（相对于物体坐标系）；然后，首先用一个自编码器对数据进行降维；之后，用将降维后的特征用于训练Hough Forest。 5. 与任务/运动规划结合 这部分也是比较有意思的研究内容，由于机器视觉的目的是给机器人操作物体提供信息，所以，并不限于相机中的物体识别与定位，往往需要跟机器人的其他模块相结合。我们让机器人从冰箱中拿一瓶『雪碧』，但是这个 『雪碧』 被『美年达』挡住了。 我们人类的做法是这样的：先把 『美年达』 移开，再去取 『雪碧』 。 所以，对于机器人来说，它需要先通过视觉确定雪碧在『美年达』后面，同时，还需要确定『美年达』这个东西是可以移开的，而不是冰箱门之类固定不可拿开的物体。 当然，将视觉跟机器人结合后，会引出其他很多好玩的新东西。由于不是我自己的研究方向，所以也就不再班门弄斧了。机器人家上有关于这个很详细的图文讲解，你可以看下，希望对你有用
标定，我的理解应该是标准50mm定焦镜头。在镜头当中，50mm焦距镜头因为最接近人眼所观测时的角度，所以，50mm镜头在摄影当中被认定为标准镜头。又因为定焦镜头在成像质量上要优越于变焦镜头，所以才得到“标定”的推荐。虽然50mm焦距的角度接近人眼的角度，但是人在看东西的时候，因为距离被观测事物的远近会影响你所看到的事物的大小（近大远小），同理，相机在拍摄中，求实际距离是很难实现的。所以，个人认为有必要用辅助标尺来进行拍摄来求实际距离。建议： 1，将拍摄距离，即物距固定（个人建议物距为30厘米），使用三角架或者其他方式固定相机，然后固定被拍摄对象们在相同的距离来拍摄。 2，保持水平拍摄，即被拍摄者的眼睛水平于相机镜头中心点。 2，保持相同的相机设置以及光线设置，得到同样的曝光图片。 3，使用标尺标明距离。
机器人抓取时的定位可以使用多种感测器，常见的有以下几种：
优势: 在静态环境下定位准确，稳定， 单目和双目版本都可以达到实时(高于10frames/s)。代码可读性强，易扩展， 网上也有实现和imu融合的版本。
劣势：建的地图点云稀疏。 运行速度方面，因为提特征点的时间有瓶颈最快的运行速度应该不超过30frames/s, 我在本机 (i7-6600U) 测的速度基本都在20frames/s左右，因此对于高帧率的相机需要降帧率才能用。对动态物体很敏感，再有动态物体时非常容易tracking lost。
总的来说ORB-SLAM还是在智能驾驶领域用得最广泛的SLAM算法，因为它在work的时候可以做得很好，急需解决的问题是对特征点提取的加速，以及处理的环境中的动态物体。
张正光，博士，教授，博士生导师。2002年于南京农业大学植物病理学专业获博士学位。2000.4—2000.12在蛋白质工程及植物基因工程国家重点实验室从事植物对疫霉菌非寄主抗性分子机制研究；2005-2006 美国路易丝安娜州立大学健康研究中心儿童研究所从事真菌分子生物学与信号传导博士后研究。现致力于植物病原真菌分子生物学及植物与病原菌互作分子机制研究。在国内外发表研究论文70余篇，其中SCI论文30多篇。南京农业大学“133人才工程”学术带头人。2006年入选江苏省“青蓝工程”优秀骨干教师，2007年入选教育部新世纪优秀人才支持计划，2011年获江苏省青年科技奖。国际期刊PLoS ONE编委。
你好！网络上搜一下就可找到诸多介绍资料，下面为你选了一部分。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！孪生素数猜想是数论中的著名未解决问题。这个猜想产生已久；在数学家希尔伯特在1900年国际数学家大会的著名报告中，它位列23个“希尔伯特问题”中的第8个问题，可以被描述为“存在无穷多个素数p，并且对每个p而言，有p+2这个数也是素数”。孪生素数即相差2的一对素数。例如3和5 ，5和7，11和13，…，10016957和10016959等等都是孪生素数。1849年，法国数学家阿尔方·波利尼亚克提出了“波利尼亚克猜想”：对所有自然数k，存在无穷多个素数对(p,p+2k)。k等于1时就是孪生素数猜想，而k等于其他自然数时就称为弱孪生素数猜想（即孪生素数猜想的弱化版）。因此，有人把波利尼亚克作为孪生素数猜想的提出者。2013年5月，张益唐在孪生素数研究方面所取得的突破性进展，他证明了孪生素数猜想的一个弱化形式。在最新研究中，张益唐在不依赖未经证明推论的前提下，发现存在无穷多个之差小于7000万的素数对，从而在孪生素数猜想这个重要问题的道路上前进了一大步。张益唐的论文在5月14号在网络上公开，5月21日正式发表。5月28号，这个常数下降到了6000万。仅仅过了两天的5月31号，下降到了4200万。又过了三天的6月2号，则是1300万。次日，500万。6月5号，40万。在英国数学家Tim Gowers等人发起的“Polymath”计划中，孪生素数问题成为了一个在全球数学工作者中利用网络进行合作的一个典型。人们不断的改进张益唐的证明，进一步拉近了与最终解决孪生素数猜想的距离。在2014年2月，张益唐的七千万已经被缩小到246。
“零点猜想”，是20世纪初提出的关于点集理论的著名猜想。由数学家华罗庚在提出并在国际数学界产生了巨大影响。Landau-Siegel猜想被认为是数学领域里最重要的问题之一，也是至今仍未被攻克的重要数学难题之一。《自然》杂志曾发表过一篇名为《Downtown Whole Is More Things in Memory》文章，总结了这篇论文对一些领域重要研究做出了重要贡献。
张益唐和他的同事们在美国数学会(CVSI)杂志发表论文。论文从构造函数说起，对数论核心领域里最重要的数学难题之一的Landau-Siegel零点猜想进行了一个系统性证明，这是首次系统性地对这一重要几何问题进行了一个系统性的证明，并将该成果发表在国际权威数学期刊《Journal of Analysis》上。
国家自然科学奖揭晓，中国科学院数学与系统科学研究院张益唐教授和他课题组共同完成的“低维几何中的黎曼积分”项目获得2019年度国家自然科学奖二等奖。这一奖项是对我国数学、物理、化学、生命科学领域作出突出贡献的科学家进行奖励的活动。
奥利弗·马修斯在间担任剑桥大学理学院讲师。他利用黎曼空间的不连续空间(VRL)建立了李群论猜想，证明了该猜想中所有可能的零点。在这篇论文中，马修斯通过对 VRL函数图中任意一个点(1和2)进行精确的操作，发现了它们的零点被证明存在。这一结果表明，在某些情况下，点集理论中可以有一个或多个零点，而且只有一个会在其中出现。
做学问，最重要的是有专注的精神，需要成年累月对学术研究的持续专注，这样才能够取得大成绩——张益唐
学术梦想起航
张益唐，生年1955，一名优秀的华裔数学家，在声名鹊起前砥砺前行数年，从籍籍无名的大学讲师转变为2014麦克阿瑟天才奖获得者，此间经历了什么呢？
母亲是政府机关的文员，父亲是电子工程专业的大学教授，这样的家庭氛围注定是要培养出个优秀青年的吧。约莫九岁那年，《十万个为什么》启蒙了他，费尔马大定理和哥德巴赫猜想成为最吸引他的两个条目。
励志成为华罗庚这样为大数学家的梦想悄悄扎根，尽管由于当时的政治因素，他没能好好上中学，但这并无法终止张益唐对数学的追求。给北京一家工厂做工的时候，张益唐常旧书店里翻阅科学书籍。1978年张益唐的刻苦用功得以回报，北京大学录取了他。1985年待他拿下学士学位、硕士学位后，以公派自费生的身份来到美国普渡大学。
陷入窘境
然而这位北京大学数学系数论专业的尖子生在赴美留学后，求学之路并没有那么顺遂，与导师的意见不合一定程度上造成了他“毕业即失业”的尴尬局面。他选择以“雅可比猜想”作为自己的博士论文。雅可比猜想，多么著名而棘手的难题。当时还是个学生的他，却已经想着挑战专家都难以解决的问题了。
不禁让人联想到很久很久以后他妻子谈到的一件事，旁人告诉她之所以张益唐不升教授职称是因为他不出论文，她劝他出篇小论文也好啊，张益唐却说，“无所谓了，要出就出大的。”
论文中引用了导师莫宗坚的研究成果，而在专家严格排查下竟推翻莫宗坚已发表的结论。错误的引用自然不会得出正确的结果，所以张益唐的论文结果也是有误的。许是因为这件事让莫宗坚面子上过不去，两人关系逐渐恶化。由于意见不合，毕业后，导师也没给他写推荐信。无奈之下，张益唐寄宿过朋友家，屈身小餐馆打零工，会计之类活计都接过。
柳暗花明又一村
但他做学术的心太纯粹了，以至于命运的转折终于来到。在英特尔公司工作的北大校友唐朴祁关于网路转换器的最大容量问题求助张益唐，两人并肩作战仅耗时一周便顺利解决。他对数学的热情与执着打动了唐朴祁，唐朴祁终为张益唐谋得了在美国新罕布什尔大学临时讲师的职位。
重回学术界意味着张益唐离他的学术梦想更近了一步，任教十余年里张益唐仍琢磨着各大难题。对孪生素数问题从集中注意到深入研究，在得出研究结论的前夕，张益唐决定小憩一番便去拜访在科罗拉多州的朋友。就在那个2012年的夏天，伟大的灵感迸发就在那短短十来分钟。经过精细的整理，张益唐的论文《素数间的有界间隔》横空出世。
2013年4月17号将该论文正式投稿给普林斯顿的《数学年刊》杂志。审稿人分别是美国罗格斯大学的伊万尼克教授和加拿大多伦多大学的约翰·佛里德兰德教授，起初稿子只被放置一旁，毕竟凭目前人们掌握的知识解决这样的“未解之谜”并不是太有希望。
但伊万尼克还是浏览了这篇文章，意外地发觉了文章的宝贵之处，途中不断给萨纳克教授发电子邮件并高度评价了这篇文章。经过一段时间的研读，教授按着张益唐的思路演算了一遍，对照、印证并认可了张益唐的文章。“这个结果在数学界是第一流的。这个作者成功证明了在数论中一个里程碑式的一个定理。”评语如是写道。
张益唐的论文从投稿到被认可仅仅耗时三周，得到学术圈的首肯后张益唐情绪上不显波动。人们说他淡泊名利，潜心追求自己的学术理想，大概就是如此吧。
他的选择
论文发表的时候张益唐58岁，过了追名逐利的年纪练就了不骄不躁的性格。2014年，凭着过硬的实力，斩获了Rolf schock数学奖、美国数学会的科尔数论奖以及麦克阿瑟天才奖，同年又被被选为台湾“中央研究院”院士。
他曾说：“我的心很平静。我不关心金钱和荣誉，我喜欢静下来做想做的事。”然而在荣获世界级大奖之后，受采访的他却语出惊人：“还好我不在中国，不然取不到这个奖项。”要知道他可是国内培养出来的高材生啊，这样的发言未免有些心寒。然而在不完全了解一个人的情况下，万不可轻易下论断，无论网络舆论风向。
他曾说过：“世俗压力太大了，你躲不开，你要不出论文你就会怎么样怎么样。我自己可以沉得住气，我不要这些东西但你的家人、亲朋好友不答应，在美国就没有这个问题。”
其实，张益唐的学术梦想更多的成分是纯粹，他可以十年磨一剑，他可以永远不成功，因为他信奉德国剧作家莱辛说过“对真理的追求，比对真理的占有更为可贵！”他不想学术梦想被绑架，只想心无杂念地思考，没有世俗刻薄的指点，他只谋求个清净，执着并追求着自己喜欢的事情。
但网友的斥责和不解也不是空穴来风，教授们曾经的倾囊相授为他打下夯实的基础方才成就了如今的他，在他最落魄的时候是北大校长曾邀请回国任教，尽管张益唐拒绝了他的好意。
北大校友伸出援手等等，张益唐承过他们的恩情。听他说出“还好我不在中国，不然取不到这个奖项。”这样的话让人好不难过。
中国培养了他，北大读书期间给他打下了扎实的基础，系统的学习为他后来漫长的学术追梦路铺平了道。随着时代的改变，国家实力早已不可同日而语，科研环境、体制都在朝着好的方向发展，孕育着属于科研的净土。一切都在蓬勃发展、欣欣向荣，经过多年经营奋斗，中国的实力已经不容小觑了。
不过我们无法用自己的意志去左右别人，各人有各人的斟酌和选择。关于他是否回国发展是他个人的事，旁人也打动不了他固有的念头。
这是一篇有关“素数定理”的论文。数学界的几大猜想中，“素数猜想”一直饱受质疑，如今张益唐教授终于将其攻破。据《澎湃新闻》报道，日前，美国国家科学院院士、英国皇家学会会士张益唐教授在国际知名学术期刊《Nature Communications》上发表论文，对“素数猜想”这一数学界尚未攻克的难题进行了详尽、系统、深入的研究，该工作在理论上为零点猜想这一世界级数学难题的解答开了一个好头。
此前，张益唐已成功解决了国际同行最难的素数猜想——“阿贝尔奇偶性”、并且证明了该猜想对于数理论界基本问题之一——黎曼猜想是具有重要意义。在国际数学联盟（微分几何领域中最具权威的组织）第29届大会上，代表中国学者发表获奖论文《关于素数闭区间1≤ R 0< n> Bi 2-12 a》。
素数猜想，是对数论中素数定义理论、数论和拓扑学基本问题提出的一系列数学问题。它对一般数论、数理逻辑和计算机科学等多个学科具有重大影响。素数猜想由数学家华罗庚于1919年提出，这个问题对数论和微分几何产生了重大影响。这个猜想包括：素数关于每一个数字都是唯一不可变数、素数是唯一有固定数量级或者素数是零点对称性、素数是个整数。
张益唐团队一直认为，阿贝尔奇偶性和“阿贝尔奇奇性”不能同时被证明。因此，研究人员进行了长达12年的讨论。“这项研究不仅将证明素数闭区间1≤ R 0< n> Bi 2-12 a≤ R 0< n> Bi 2-12 a的性质，还将这些发现扩展到与素数闭区间1≤ R 0< n> Bi 2-12 a相邻的四个非平凡素数闭区间，并将这些发现与多个素数闭区间中发生的有趣现象联系起来。”研究人员说。
本科生论文200份够吗：本科生论文200份够吗，200份是可以的够了的。本科毕业论文的话，一般200-300份就够了。
基本上，200份本科生论文是够的。若文献量较多，需要更多的文献来支撑你的论点，或者提高你文章的质量，可以研究和参考更多相关文献。另外需要注意的是，引用文献的时候一定要核对格式，融入自己的思想，不要照抄，注意文章结构，以及文章中用词的准确性和规范性。
可以联系一下我！我有很多关于这方面的知识！
小四宋体的话，成品大概40来页就差不多了
不同的学科，对论文的要求不一样，文科博士论文一般要求在10万字以上，理工科的论文也不得低于8万字以上。
一般来说，博士论文的规模应当是硕士论文的2~3倍，但是具体页数要根据学校要求而定，一般要求至少3-5万字，约合60-100页。
博士毕业需要至少三篇SCI论文。
各高校博士毕业要求是不一样的，但多数学校要求三篇sci论文，有些985大学要求必须在sci主刊发表论文，有些大学在子刊发表也可以，有些学校的重点学科博士还要求在科学院的一区发表，没有一区论文不能毕业，所以博士发论文压力也是比较大的。
各高校对博士毕业有不同的学术要求，要求的SCI论文数目并不一样。博士生学术水平不同，有的可以发表几十篇，有的只能达到三五篇，一般来说，基本会要求发表3-5篇SCI论文。建议根据自身的实际情况酌情安排，有能力和时间的情况下最好多准备几篇，这对毕业大有帮助。
不是毕业的难度是非常高的，尤其是在发表论文方面，对于普通的博士来讲，在毕业之前必须发表三篇以上SSCI论文，除此之外，还要完成毕业论文，只有通过毕业论文答辩之后，才能拿到毕业证书，大部分的博士都会延期一年，也就是四年左右的时间毕业
SCI由外国机构创办，是国内外学术交流的`平台之一。但随着SCI论文相关标准“独霸”教育、科研领域各类重要核心评价体系，“科技创新价值追求扭曲、学风浮夸浮躁和急功近利”等弊端日益凸显。