类脑智能机器人系统是融合了视觉、听觉、思考和执行等能力的综合智能系统,它能够以类似于人脑工作的方式运行.它是紧跟随第三代机器人的发展潮流而提出的,是复旦大学985支持项目,也是一个长期科研计划.该文对参与的类脑系统开发工作做了总结,主要包括以下几个方面:1)针对类脑系统有识别颜色目标的要求,而拍摄的目标颜色随光照条件而变化的情况,对国际颜色恒常处理领域(亦即白平衡)的工作进行了充分的搜集整理和仿真,发现现有的基于对角阵模型的颜色恒常算法,例如灰色世界、白色区域、色域映射和神经网络算法,在图像中颜色目标数量少的情况下往往出现过校正现象,使得校正后的颜色偏差比不校正还要大,而这种情况在类脑智能机器人的机器视觉处理中是有可能出现的.因此而提出了用图像熵对校正对角阵进行约束的方法,当图像颜色目标数量少时,不校正或少校正,在一定程度上减少了现有颜色恒常算法的校正误差.2)针对系统对三维刚体目标的识别要求,从视觉不变量入手,广泛整理了现有的基于仿射近似模型的算法,在充分仿真基础上发现,基于区域的仿射矩不变量对噪声敏感,而基于目标轮廓的一系列仿射不变量在轮廓提取缺陷的情况下容易识别错误.受这些仿射不变量构造方法的启发,提出了基于目标离散边缘的统计仿射不变量和独立元-统计仿射不变量,它们不需要断裂轮廓连接和跟踪,而且不仅能利用目标的外部轮廓,还能利用目标内部的边缘,在目标边缘信息提取出现断裂、丢失的情况下能够保持较高的鲁棒性,在一定程度上克服了基于轮廓的仿射不变量的不足.3)针对能力风暴机器人,开发了无线全双工通信模块,实现了计算机对机器人的遥控和通信.针对类脑系统需要适合不同机器人要求,设计开发了新的类脑系统软件,实现了对不同机器人的兼容和扩展、目标识别算法的扩展、识别目标的扩展和管理等功能.实现了一个完整的可以运行的智能机器人系统.