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机器学习的研究与应用新进展

第10章机器学习研究与应用新进展

徐从富李石坚王金龙

（浙江大学人工智能研究所，杭州 310027）

2005年10月7日第一稿

2006年10月16日第二稿

10.1 机器学习研究与应用综述

10.1.1 机器学习的发展概况

机器学习（Machine Learning）不仅是人工智能的一个核心研究领域，而且已成为整个计算机领域中最活跃、应用潜力最明显的领域之一，它扮演着日益重要的角色。近年来，欧美各国都投入了大量人财物进行机器学习的研究和应用，Intel、IBM、波音、微软、通用电器等大型公司也积极开展该领域的研究和开发，而且已有不少研究成果进入产品。美国航空航天局JPL实验室的科学家们在2001年9月出版的《Science》上撰文指出：“机器学习对科学研究的整个过程正起到越来越大的支持作用，……，该领域在今后的若干年内将取得稳定而快速的发展。”此外，机器学习研究的热门程度还可以从该领域的国际权威期刊《机器学习研究学报》（Journal of Machine Learning Research，简称JMLR）的影响因子（Impact factor）看出，据美国科学引文检索公司（ISI）统计，2004年该学报的影响因子已达到5.952，这是除了《ACM计算综述》（ACM Computing Survey）以外影响因子最高的计算机类期刊。需要特别说明的是，《ACM计算综述》每年只发表12篇世界级权威计算机专家关于某个研究方向最新研究进展的综述文章，一般并不发表研究论文，2004年其影响因子为10.037。

1997年Tom M. Mitchell在“Machine Learning”一书中给出了机器学习的经典定义——“计算机利用经验改善系统自身性能的行为。”还有人认为，机器学习是“神经科学（含认知科学）＋数学＋计算”的有机结合，数学则填补了神经科学与计算之间的鸿沟。与很多新兴学科一样，机器学习也是一个多学科交叉的产物，它吸取了人工智能、概率统计、神经生物学、认知科学、信息论、控制论、计算复杂性理论、哲学等学科的成果。实践证明，机器学习在很多应用领域发挥了重要的实用价值，特别是在数据挖掘、语音识别、图像识别、机器人、车辆自动驾驶、生物信息学、信息安全、遥感信息处理、计算金融学、工业过程控制等

领域取得了令人瞩目的成果。

一般来说，机器学习的研究起点最早可追溯到19世纪末的神经科学，特别是James发现了神经元是相互连接的现象。随后，在20世纪30年代，McCulloch 和Pitts发现了神经元的“兴奋”和“抑制”机制，20世纪中叶，Hebb发现了“学习律”，等等。在上述神经生物学研究成果的基础上，机器学习的发展大致可分为两条重要主线。一条主线是：以Barlow提出的功能单细胞假设为依据，Rosenblatt于1956年提出了感知器，在随后的近30年时间里，Samuel等人提出的“符号机器学习”方法一直处于主导地位，1969年Minsky开始研究线性不可分问题，1986年Rumelhart提出了著名的后向传播（BP）神经网络，20世纪90年代Vapnik等人提出了针对有限样本的统计学习理论和支持向量机（SVM），等等。另一条主线是：以Hebb提出的神经集合体假设为依据，1960年Widrow提出了Madline以解决平凡解问题，1984年Valiant提出了PAC，1990年Schapire 提出了弱学习定理，1995年Freund和Schapire提出了AdaBoost算法，在上述研究成果的基础上，逐渐形成了泛化理论。需要说明的是，在符号机器学习方面，1959年Solomonoff关于文法归纳的研究应该是最早的符号机器学习，Samuel将学习限制在结构化数据，由此学习演变为约简算法，这是现代符号机器学习的基础。如果将每条规则理解为一个分类器，符号机器学习是也可算作是Hebb路线的产物。此外，1967年哥德尔从数学上证明了符号机器学习是不可能完全实现的。

10.1.2 机器学习的研究内容

一般来说，一个典型的机器学习系统（如图10.1所示）都包括下面4个程序模块：

（1）执行系统（Performance System）。其主要功能是用学会的目标函数来解决给定的任务。

（2）鉴定器（Critic）。它以解答路线或历史记录作为输入，输出目标函数的一系列训练样本。

（3）泛化器（Generalizer）。它以训练样本作为输入，产生一个输出假设，作为它对目标函数的估计。它从特定的训练样本中泛化，猜测一个一

般函数，使其能够覆盖这些样本以及样本之外的情形。

（4）实验生成器（Experiment Generator）。它以当前的假设（即当前学到的目标函数）作为输入，输出一个新的问题供执行系统去探索。

设计一个机器学习系统通常要解决如下几方面的问题：（1）选择训练经验。它包括：如何选择训练经验的类型，如何控制训练样本序列，以及如何使训练样本的分布与未来测试样本的分布相似等子问题。（2）选择目标函数（Target function）。不难发现，所有的机器学习问题几乎都可简化为学习某个特定的目标函数的问题，而且这样的简化对解决实际问题是非常有益的，因此，目标函数的

学习、设计和选择是机器学习领域的关键问题。（3）选择目标函数的表示。对于一个特定的应用问题，在确定了理想的目标函数后，接下来的任务是必须从很多（甚至是无数）种表示方法中选择一种最优或近似最优的表示方法。

图10.1 一个典型的机器学习的基本组成模块

Tom M. Mitchell认为，机器学习致力于解决的主要问题有：

（1）存在什么样的算法能从特定的训练样本中学习一般的目标函数？如果提供了充足的训练样本，在什么条件下会使特定的算法收敛到期

望的函数？哪个算法对哪些问题的性能最好？

（2）多少训练样本是充足的？怎样找到假设的置信度与训练样本的数量及提供给学习器的假设空间特性之间的一般关系？

（3）学习器拥有的先验知识是怎样引导从样本进行泛化的过程的？当先验知识仅仅是近似正确的，它们会有帮助吗？

（4）关于选择有效的后续训练经验，什么样的策略最好？这个策略的选择将如何影响学习问题的复杂性？

（5）怎样把学习任务简化为一个或多个函数逼近问题？也就是说，系统试图学习哪些函数？这个过程本身能否自动化？

（6）学习器怎样自动地改变表示法来提高表示和学习目标函数的能力？

10.1.3 研究现状与发展趋势

显然，任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统，但随着机器学习研究及应用的不断发展，尽管“学习机制”还是研究动力之一，然而，“烦恼的网络”危机使得更为重要的推动力来自“有效利用”信息。当前，很多传统领域借用机器学习来提高研究水平，应用驱动的机器学习方法层出不穷，特别是基于机器学习的数据分析方法已成为解决复杂问题的关键技术之一，因此，当前机器学习的角色也逐渐发生了转变，已发展到一个新阶段。主要体现

在：

（1）主方向的改变。当前机器学习领域的主流不再是单纯地做“会学习的机器（人）”，而是越来越朝着智能数据分析的方向发展，并已成为智能数据分析技术的一个重要源泉。目前，机器学习主要用于智能数据分析的典型任务——预测，例如，天气预报、网络入侵检测、生物信息学中的基因组和蛋白质组的结构分析等。

（2）侧重点的改变。传统的机器学习强调“学习本身是目的”，上一阶段的研究几乎完全局限于人工智能这一领域本身，主要关注人工智能对人类学习能力的追求；而当前的机器学习更强调“学习本身是手段”，它已经开始广泛进入计算机科学的不同领域，甚至其它学科，并已成为一种支持技术和服务技术。

（3）应用面的改变。近年来，文本与图像占信息的绝大数，在文本分析与自然语言理解上，数据资源建设逐渐完善，人们关注的焦点是机器学习及其在这些数据资源上的深层次应用。当前，针对信息的复杂多样性，涌现出很多新的机器学习方法。比如：可用于特征抽取的流形机器学习，即稀疏数据的非线性处理方法；改善机器人适应环境变化性能的增强学习；可用于药物设计的多实例学习和半监督学习；广泛用于搜索引擎的Ranking学习；能够快速过滤海量数据的数据流（Data stream）学习；等等。虽然这些新的机器学习方法仍处于探索和实验观察阶段，但是，它们已充分表明基于机器学习的数据分析方法越来越成为解决复杂问题的关键。

因此，现阶段机器学习研究不应再过多地强调模拟人的学习能力，应该把机器学习真正当成一种支持技术（也就是说，它是一种重要手段而非目的），考虑不同领域甚至不同学科对机器学习的需求，找出其中迫切需要解决的共性问题，并进行深入研究，有人把这种视角下的机器学习称为“普适机器学习”（Pervasive Machine Learning，简称PML）。

中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室的王珏教授等人认为，目前机器学习领域存在的主要理论问题有：

z统计类机器学习需要满足独立同分布条件，这样的要求太过苛刻。

z没有一般的指导原则来寻找问题线性表示的空间。

z没有好的方法来支持信息向符号的映射。

z机器学习没有一劳永逸的解决方案。

z领域知识与数据分析不可避免。

南京大学计算机软件新技术国家重点实验室的周志华教授等人认为，今后10年间机器学习领域存在5个挑战性问题：

（1）泛化能力。这是一个共性问题，几乎所有的领域都希望越准越好，提高泛化能力是机器学习领域永远追求的目标。目前泛化能力最强的技术有：支持向量机（SVM），其产生途径是从理论（特别是统计学）到实践；集成学习（Ensemble learning），其产生途径则是从实践到理论。

（2）速度。这也是一个共性问题，几乎所有的领域都希望越快越好，加快速度也是机器学习领域永远追求的目标。目前，机器学习领域最关心的一个问题是“训练速度”与“测试速度”之间的关系，以及如何使这两者之间不发生矛盾。例如，k近邻方法的训练速度快，但其测试速度往往比较慢；而神经网络恰恰相反；等等。

（3）可理解性。绝大多数领域都希望有“可理解性”，例如，在医疗诊断中需要向病人解释“为什么做出这样的诊断”，信用卡盗用检测时需要向保安或公安部门解释“为什么这是正被盗用的卡”，等等。而目前功能强大的机器学习技术几乎都是（或基本上是）“黑盒子”，如神经网络、支持向量机、集成学习等。最近，Tom M. Mitchell在他的著作“Machine Learning”新增一章可理解的Na?ve Bayes（朴素贝叶斯）方法和Logistic Regression（回归）模型是有重要意义的。

（4）数据利用能力。传统的机器学习技术都是对有“标记”的数据（是指带有事件所对应的结果的数据）进行学习，然而，随着Internet的出现和数据收集能力的不断提高，绝大多数领域都将面临大量未标记的数据，如医学图像、垃圾邮件等；同样地，大多数领域也都会遇到“坏”数据（是指那些含有大量噪音、属性缺失、不一致的数据）；此外，还有一类“不平衡”数据也经常碰到，比如，乳腺癌诊断中的“健康人”样本就远多于“病人”样本，信用卡盗用检测中的“正常使用”样本就远多于“盗用”样本。这就提出了一个新的问题，即如何充分利用这些没有标记的数据、“坏”数据和不平衡数据？

（5）代价敏感。目前的机器学习技术都在极力追求低错误率，然而，不同领域所容忍的错误代价并不一样，即使同一领域中不同的判断所对应的代价也不同。比如，在乳腺癌诊断中，“将病人误诊为健康人的代价”与“将健康人误诊为病人的代价”是不同的；同样地，在信用卡盗用检测中，“将盗用误认为正常使用的代价”与“将正常使用误认为盗用的代价”也是不同的。而传统的机器学习技术基本上只考虑同一代价，如何处理代价敏感性？这就带来了一个很大的挑战，机器学习技术能否以较小的代价达到“趋利避害”的目的，即在达到用户容忍的总错误率的基础上，如何“趋利”，又如何“避害”？最近两年，不少知名学者将信号理论、医学诊断中的ROC（Receiver Operating Characteristic）分析方法引入机器学习领域，有望在这方面取得突破。

关于机器学习研究的方法论，有人认为：（1）特殊性比普适性更重要，即一类问题的深入研究比普适的研究更重要。比如，就本体论方法而言，一个领域本体的深入研究比广泛地构造本体更重要。（2）应该向其它相关领域学习，机器学习的进展需要依赖其它学科的进展，特别是神经科学与认知科学，以及从数学工具那里寻找结果。同时，还应该向非线性等领域学习。需要特别强调的是，自从20世纪90年代以来，基于概率统计的机器学习技术已成为当今机器学习领域中最重要的主流研究方向。

当前，机器学习研究与应用中最常用的关键技术有：集成学习（含Boosting, Bagging等算法）、贝叶斯网络、决策树、统计学习理论与支持向量机、隐马尔

可夫模型、神经网络、k近邻方法、序列分析、聚类、集成学习、粗糙集理论、回归模型等。因篇幅所限，本章着重介绍贝叶斯网络、隐马尔可夫模型、统计学习理论与支持向量机、数据挖掘与知识发现。

10.2 贝叶斯网络

10.2.1 概述

在机器学习过程中，如何通过一种自然和有效的方式来捕捉、表示和推理不确定性知识显得十分重要。贝叶斯方法就是一种非常有代表性的不确定性知识表示和推理方法，在机器学习领域具有十分重要的地位和作用。贝叶斯方法的主要特点有：（1）使用概率去表示所有形式的不确定性知识，学习和推理过程都用概率规则来实现，学习或推理结果表示为随机变量的概率分布，可理解为人们对不同可能性的信任程度；（2）观察到的每个训练样本可以增量地降低或升高某假设的估计概率；（3）先验知识可以与观察数据一起决定假设的最终概率；（4）贝叶斯方法可允许对假设做出不确定性的预测；（5）新的实例分类可由多个假设一起做出预测，用它们的概率来加权；（6）可作为最优决策标准衡量其它方法的优劣。

在实际应用中，若能正确估计概率密度函数假设，就可使用少量样本数据，进行少量计算得到较满意的结果。这在样本难得的情形下特别有用，这也是贝叶斯方法优于其它方法之处。

在贝叶斯方法中，由于全联合概率公式假设所有变量之间都具有条件依赖性，其计算复杂性十分巨大，而且为每个原子事件指定概率既不自然也相当困难，所以，在实际应用中一般都采用其简化形式。朴素贝叶斯（Na?ve Bayes）分类器就是经常使用的一种简化方法。然而，由于朴素贝叶斯分类器假设所有变量之间都是条件独立的，该假设太过简单和武断，与实际情况并不相符。因此，如何在全联合概率计算公式和朴素贝叶斯分类器之间取得均衡，就成为贝叶斯方法的重要研究课题。贝叶斯网络（Bayesian Network）就是一种很好的折衷方法，它充分利用了变量之间的独立性和条件独立性关系，从而大大减少了为定义全联合概率分布所需指定的概率数目，同时，它又避免了朴素贝叶斯分类器要求所有变量都是条件独立的不足。

简单地说，贝叶斯网络是一种用以表示变量之间依赖关系的概率图模型（Directed Probabilistic Graphical Model），它提供了一种自然而又有效的因果关系表达和推理方法，以发现数据间存在的相关性和依赖关系。贝叶斯网络用图的方法来描述数据间的因果关系，语义清晰，可理解性强，这有助于人们利用数据间的因果关系来进行推理和预测。贝叶斯方法以其独特的不确定性知识表达形式、丰富的概率表达能力、综合先验知识的增量学习特性等，已成为当前机器学习、人工智能、数据挖掘等领域中众多方法中最受关注的研究热点之一。

10.2.2 贝叶斯网络的定义及语义

1.贝叶斯网络的定义

概括地说，贝叶斯网络是用于表示变量之间依赖关系，并为任何全联合概率分布（Joint Probability Distribution）提供自然、有效的简明规范的一种有向无环图（DAG）结构，其中每个节点都标注了定量概率信息。

具体地说，贝叶斯网络是一种有向图，其拓扑结构满足如下特性：

（1）一个随机变量集组成网络节点，变量可以是离散或连续的。

（2）一个连接节点对的有向边集合。若存在从节点X到节点Y的有向边，则称X是Y的一个父节点。

都有一个条件概率分布P(X i | Parents(X i))，量化其父节点对（3）每个节点X

该节点的影响。

（4）图中不存在有向环，因此是贝叶斯网络是一种有向无环图（DAG）。

贝叶斯网络借助于节点和有向边的集合，用一种精确而又简结的方式描述了在全域中成立的条件独立性（conditional independence）关系。在一个正确构造的贝叶斯网络中，有向边的直观含义通常表示父节点X对子节点Y有直接的影响。事实上，贝叶斯网络的拓扑结构和条件概率的有机结合足以显式或隐式指定所有变量的全联合概率分布。

贝叶斯网络还有很多其它名称，主要有：

z信念网（Belief Network）

z概率网络（Probability Network）

z因果网络（Causal Network）

z知识图（Knowledge Map）

z决策网络（Decision Network）

z影响图（Influence Diagram）

2. 贝叶斯网络示例

一个表示防盗报警器（Alarm）与盗贼闯入（Burglary）、地震（Earthquake）、John来电告知（JohnCalls）、Mary来电告知（MaryCalls）之间的条件依赖关系的贝叶斯网络，如图10.2所示。该贝叶斯网络的拓扑结构表明，盗贼闯入和地震直接影响到警报的概率，但是，John或者Mary是否打电话只取决于警报声。因此，该网络隐式地表明一些假设：John和Mary不直接感知盗贼闯入，也不会注意到轻微的地震，并且他们在打电话之前并不会交换意见，也就是说，在给定警报Alarm后，JohnCalls和MaryCalls是条件独立的。

图中每个节点都有一个条件概率表CPT（Conditional probability table）。CPT 中的每一行包含了每个节点对于一个条件事件（Conditioning case，即所有父节点的取值的一个可能组合）的条件概率，且每一行的概率总和必须为1。对于布尔变量，一旦知道了它为真的概率为p，那么它为假的概率就是1-p，因此，在图中经常省略第二个概率值。特别地，对于没有父节点的节点而言，其概率分布表只有一行，表示该变量可能取值的先验概率。

图10.2 贝叶斯网络示例

3. 贝叶斯网络的语义

一般地，可通过两种方式来理解贝叶斯网络的语义。第一种是将贝叶斯网络视为对联合概率分布的表示；第二种则将其视为对条件依赖性语句集合的编码。这两种观点是等价的，但前者有助于理解如何构造贝叶斯网络，而后者则能够帮助人们设计推理过程。

贝叶斯网络的语义可形式化地表示为如下计算公式：

∏==n

i i i n x parents x P x x P 11))(|(),...,(

其中，表示对每个变量赋予一个特定值的情况下的联合概率，它是的简化表示。

),...,(1n x x P )...(11n n x X x X P =∧∧=下面通过一个例子来说明贝叶斯网络的语义公式的计算过程。

在上述图10.2中，已知报警器响了，但既没有盗贼闯入，也没有发生地震，试计算John 和Mary 两人都同时给安装了此报警器的房子主人打电话的概率。

【解】：

根据贝叶斯网络的语义计算公式可知要计算如下概率：

)

(True MaryCalls True JohnCalls True Alarm False Earthquake False Burglary P =∧=∧=∧=∧=

为简便起见，下面采用英文单词的第一个字母的小写来表示变量名，即

),,,,()()(m j a e b P m j a e b P True MaryCalls True JohnCalls True Alarm False Earthquake False Burglary P ??=∧∧∧?∧?==∧=∧=∧=∧=

然后，再结合这个关于警报器的特定贝叶斯网络的拓扑结构和条件概率表，可得 %062.000062.070.090.0001.0998.0999.0)

|()|()|()()())(|())(|())(|()()(),,,,(==××××=?∧???=??=??a m P a j P e b a P e P b P m parents m P j parents j P a parents a P e P b P m j a e b P

10.2.3 贝叶斯网络的特性及构造原则

1. 贝叶斯网络的特性

z 作为对域的一种完备而无冗余的表示，贝叶斯网络比全联合概率分布紧

凑得多，正是因为这个特性使得对包含许多变量的域进行处理成为可行。

z 贝叶斯网络的紧凑性是局部结构化(Locally structured, 也称稀疏,

Sparse)系统一个非常普遍特性的实例。在一个局部结构化系统中，每个组成部分只与数量有限的其它部分发生直接的相互作用，而不考虑组成部分的总数量，因此，这种结构的复杂度通常是线性增长而不是指数增长。

z 在贝叶斯网络中，假设大多数域中每个随机变量受到至多k个其它随机

变量的影响是合理的，其中，k是某个常数。假设有n个布尔变量，那么

指定每个条件概率表CPT所需信息量至多为2k 个数据，则整个贝叶斯网

络可由不超过n2k 个数据完全描述。与之相反，全联合概率分布将包含2n 个数据。例如，节点数n=30，每节点有最多有5个父节点，则贝叶斯网络需要的数据个数不超过30×25=960，而全联合概率分布则需要230=10亿个。

2. 贝叶斯网络的构造原则

贝叶斯网络的构造原则如下：

z 首先，添加“根本原因”节点；

z 然后，加入受它们直接影响的变量；依次类推，直到叶节点，即对其它

变量没有直接因果影响的节点为止。

z两节点间的有向边的取舍原则：权衡更高精度概率的重要性与指定额外信息的代价，即在两者之间取得较好的折衷。

3. 贝叶斯网络中的条件独立关系

在贝叶斯网络中，存在如下2种十分重要的条件独立性关系：

（1）给定父节点，一个节点与它的非后代节点是条件独立的。

（2）给定一个节点的父节点、子节点以及子节点的父节点——也就是说，给定一个节点的马尔可夫覆盖(Markov blanket)，这个节点和网络中的所有其它节点是条件独立的（注意：节点X与X子节点的父节点是Marginal Independence，而非Conditional Independence）。

上述2种条件独立性关系如图10.3中的(a)和(b)所示。在图10.3(a)中，

给定父节点（灰色区域中所示的各U

i ），节点X与它的非后代节点（即各Z

）是条

件独立的；在图10.3(b)中，给定马尔可夫覆盖（灰色区域），节点X和网络中的所有其它节点都是条件独立的。事实上，马尔可夫覆盖将在贝叶斯网络的推理中发挥十分重要的作用。

(a) 给定父节点，节点X与其非后代节点条

件独立

(b) 马尔可夫覆盖

图10.3 贝叶斯网络中的条件独立性关系

10.2.3 贝叶斯网络中CPT的有效表达

1. 无连续变量的贝叶斯网络

下面以一个例子来说明不含连续变量的贝叶斯网络的条件概率的表示方法。

例如：已知 P(~fever | cold, ~flu, ~malaria) = 0.6

P(~fever | ~cold, flu, ~malaria) = 0.2

P(~fever | ~cold, ~flu, malaria) = 0.1，

要求给出完整的条件概率表。

【解】：

可利用“噪声或”（Noisy-OR ，是逻辑“或”的推广）关系得到表10.1：表10.1 完整的条件概率表

Cold Flu Malaria P(Fever) P(?Fever)

F F F F

F T F T F F T T T F F T F T T T F T T T 0.0 0.9 0.8 0.98 0.4 0.94

0.88

0.988

1.0

0.1

0.2

0.02 = 0.2×0.1

0.6

0.06 = 0.6×0.1 0.12 = 0.6×0.2 0.012 = 0.6×0.2×0.1

由上述实例可知，“噪声或”模型考虑到每个父节点引起子节点为真的能力的不确定性——父节点与子节点之间的因果关系有可能被抑制，所以，病人可能得了感冒却没有出现发烧的症状。事实上，对于其中一个变量依赖于k 个父节点的噪声逻辑关系，可以只用O(k)而不是O(2k )个参数来描述整个条件概率表。这极大地简化了贝叶斯网络的表示、评价、学习与推理等操作。

2. 含连续变量的贝叶斯网络——混合贝叶斯网络

同时包含离散随机变量和连续随机变量的网络成为混合贝叶斯网络（Hybrid Bayesian network ）。下面通过图10.4所示的例子来说明混合贝叶斯网络的CPT 表达方法。

图10.4 一个简单的混合贝叶斯网络示例

图10.4所示的是一个同时包含离散随机变量（Subsidy，Buys）和连续随机变量（Harvest，Cost）的混合贝叶斯网络。图中4个节点的CPT表达方法分别如下：

z Subsidy是离散变量，且无父节点，故其概率可根据实际情况指定为x。

z Harvest是连续变量，具有无限个可能的取值，故不可能显式地为每个取值指定条件概率。有如下两种处理方式：（1）通过离散化，将所有可能

的取值划分到固定的区间集合中，但该方法有时会导致很大的精度损失

和巨大的CPT；（2）定义标准的概率密度函数族，通过有限个参数进行

指定。例如，高斯（即正态）分布N(μ, σ2)以均值μ和方差σ2为参数。

z Cost是连续变量，其父节点既有离散变量（Subsidy）也有连续变量（Harvest）。（1）对于离散父节点Subsidy可通过直接枚举方式来处理，

即分别指定P(Cost | Harvest, Subsidy)和P(Cost | Harvest, ?Subsidy)。（2）

对于Harvest，可将Cost的连续取值c指定为Harvest的连续取值h的线

性高斯分布，即子节点Cost服从均值μ随父节点Harvest的值线性变化，

而标准差σ保持不变的高斯分布。对于Subsidy和?Subsidy，需要分别定

义2个参数不同的线性高斯分布：

()

(|,)(,)

t t

c a h b

t t t

P c h subsidy N a h bσ

=+=

()

(|,)(,)f f

c a h b

f f f

P c h subsidy N a h b eσ

???

?=+=

对于这个例子，连续变量Cost的条件分布可通过确定线性高斯分布以及提供参数a t, b t, σt, a f, b f, σf来指定。

z Buys是离散变量，而其父节点Cost则是连续变量。比较合理的分布情况是：价格Cost较低时顾客会购买（Buys=True），而Cost较高时就很

少买（甚至不购买，即Buys=False），并且Buys的概率在某个中间区域

平滑变化。对于这个例子，可采用S形函数（Sigmoid function，即“软”

的阈值函数）来生成Buys随Cost的值变化的条件概率分布，即

(

)

(

Cost

buys

10.2.4 贝叶斯网络中的精确推理

在给定某个已观察事件（一组证据变量）值的某个赋值后，任何概率推理系统的基本任务都是要计算一组查询变量的后验概率分布。令X表示查询变量；E 表示证据变量集E1, E2, …, E m，e则表示一个观察到的特定事件；Y表示非证据变量Y1, Y2, …, Y l（也称隐变量，Hidden variable）。从而得到全部变量的集合X={X}

∪ E ∪ Y 。典型的查询是询问后验概率P(X | e)。

因篇幅所限，下面以上述“防盗网络”为例简要介绍贝叶斯网络的精确推理方法——“枚举推理”。

已知一个事件e = {JohnCalls = true ∧ MaryCalls = true}，试问出现盗贼的概率P(Burglary | e)是多少？

【解】：

由于任何条件概率都可通过将全联合概率分布表中的某些项相加而计算得到，有如下条件概率计算公式：

∑==y

y e X P e X P e X P ),,(),()|(αα

其中，X 为查询变量，e 为事件（即证据的一个观察值），y 为未观测变量（即隐变量），α为归一化常数，1()

P e α=。根据贝叶斯网络的语义计算公式，可将上述联合概率分布中的项P(x, e, y)写成条件概率乘积的形式，因此，在贝叶斯网络中可通过计算条件概率的乘积并求和来回答查询（即推理结果）。

就本例而言，要求查询P(Burglary | JohnCalls = True, MaryCalls = True)，该查询的隐变量是Earthquake 和Alarm 。为方便起见，下面采用英文首字母小写的形式来表达变量。有

∑∑==e a

m j a e B P m j B P m j B P ),,,,(),,(),|(αα

下面分别计算Burglary = True 和Burglary = False 时的条件概率。

（1）当Burglary = True 时，根据贝叶斯网络的语义计算公式可得：

∑∑=e a

a m P a j P e

b a P e P b P m j b P )|()|(),|()()(),|(α

由于P(b)是常数，P(e)与对a 求和的项无关，故上式可改写为：

(|,)(){()[(|,)(|)(|)]}e a

P b j m P b P e P a b e P j a P m a α=∑∑其计算过程如图10.5所示。故可得

00059224.0)]}01.005.006.07.09.094.0(998.0[)]01.005.005.07.09.095.0(002.0{[001.0),|(×=××+×××+××+×××××=ααm j b P 同理，可得0014919.0),|(×=?αm j b P

由于α是归一化常数，故有

0014919.000059224.01+=α

因此，最后可得

)

(α

00059224

.0,

?≈?

=716

0014919

284

.0,

也就是说，在两个邻居John和Mary都给房主打电话的条件下，出现盗贼的概率大约是28％。

图10.6 直接枚举法计算过程中所得到的树型结构

10.2.5 贝叶斯网络中的近似推理

在实际应用中，对于大规模多连通的贝叶斯网络而言，采用上述精确推理是不可操作的，所以，考虑近似推理方法是非常必要的。因篇幅所限，下面通过一个实例简要介绍基于随机采样的贝叶斯网络近似推理方法——马尔可夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo ，简称MCMC ）方法。

已知：一个简单的多连通贝叶斯网络（网络中两个节点之间可能存在不只一条路径）如图10.6所示。

要求：查询（求解）(Rain | Sprinkler = True, WetGrass = True)的概率。

图10.6 一个简单的多连通贝叶斯网络

1. MCMC 的算法思想

MCMC 算法总是对前一个事件进行随机改变而生成每个事件样本，可以认为贝叶斯网络处于为每一个变量指定了值的当前状态。而下一个状态是通过对某个非证据变量X i 进行采样来产生，取决于X i 的马尔可夫覆盖（由节点的父节点、

子节点，以及子节点的父节点组成）中的变量当前值。因此，MCMC方法可视为：在状态空间（即所有可能的完整赋值空间）中的随机走动，每次改变一个非证据变量，但证据变量的值固定不变。

2. MCMC 算法的执行步骤

对于图10.6所示的例子而言，可知：

z 证据变量：Sprinkler 和WetGrass 固定为它们的观察值（即True ）。

z 隐变量：Cloudy 随机初始化，例如，Cloudy = True 。

z 查询变量：Rain 随机初始化，例如，Rain = False 。

z 初始状态：[C=true, S=true, R=false, W=true]

反复执行如下步骤：

（1）根据Cloudy 的马尔可夫覆盖变量的当前值，对Cloudy 采样，即根据P(Cloudy|Sprinkler= True, Rain=False)（即转移概率）来采样。即

04762.08.05.05.02.01.05.02.01.05.0)

|()|()()|()|()()|()|()()

,()

,,(),|(=××+××××=????+??=??=

?C R P C S P C P C R P C S P C P C R P C S P C P R S P R S C P R S C P

再由计算机生成一个随机数q ∈[0,1]（可参照《概率统计》中的随机数生成方法）。比较转移概率P(C|S,?R)与随机数q 的大小，以决定是继续停留在原状态，还是转移到下一个新的状态。判别方法如下：

if q < P(C|S, ?R) then 转移到下一个新状态；

otherwise 停留在原状态.

对于本例子，假设生成的随机数q=0.0389，可知，转移概率P(Cloudy|Sprinkler= True, Rain=False)= 0.04762 > q=0.0389，所以，Cloudy 由True 状态转移到新状态Ffalse ，即采样结果为：Cloudy = false 。故新的当前状态为：

[C=False, S=True, R=False, W=True]。

（2）根据Rain 节点的马尔可夫覆盖变量的当前值，对Rain 采样，即根据P(Rain | Cloudy = False, Sprinkler = Ttrue, WetGrass = True)来采样。假设采样结果为：Rain = True 。故新的当前状态为：

[C=False, S=True, R=True, W=True]

需要特别指出的是，上述过程中所访问的每一个状态都是一个样本，能对查询变量Rain 的估计有贡献。

（3）重复上述步骤，直到所要求的访问次数N 。若为True, False 的次数分别为n 1, n 2，则查询解为：

>=<>

n N n n n Normalize 2121,),( 其中，。若上述过程访问了20个Rain=True 的状态和60个Rain = False 的状态，则所求查询的解为<0.25, 0.75>。上述过程可用图10.7来表示。

N n n =+2

图10.7 MCMC 算法的执行过程示意图

3. MCMC 算法描述

function MCMC-Ask(X, e, bn, N ) return P(X | e)

local variables: N [X]，//关于查询变量X 的向量计数，初值0

Z ， //bn 中的非证据变量集

x ， // bn 的当前状态

利用Z 中变量的随机值来初始化x ；

for j = 1 to N do

N(x ) ? N(x ) + 1; //x 是当前状态x 中的查询变量X 的值

for each Z i in Z do

给出Z i的马尔可夫覆盖MB(Z i)，并根据P(Z i |mb(Z i))采样的Z i值;

return Normalize(N[X]) //对N[X]进行归一化

最后需要特别指出的是，上述MCMC算法实际上是采用了MCMC方法中最常用的一种简单变体——吉布斯采样器（Gibbs sampler）。MCMC是概率模型计算中的一种强有力的方法，目前已发展出很多变形，包括模拟退火算法、随机可满足性(Stochastic satisfiability)算法等。

10.3隐马尔可夫模型

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models ，简称为HMM ），作为一种统计机器学习模型（Statistical Machine Learning ），今天正在语音识别、合成等领域获得广泛应用，已经为世界各国从事语音处理等研究人员所了解和熟悉，是该领域公认的主要技术和研究热点。 10.3.1 Markov 过程和Markov 链

HMM 是在Markov 链的基础上发展起来的，这里我们将首先介绍Markov 链和Markov 过程的一些基本概念。

马尔可夫过程（Markov Process ）：具有无后效性的随机过程。即时刻所处状态的概率只和时刻的状态有关，而与m t 1m t ?1m t ?时刻之前的状态无关。

马尔可夫链（Markov Chain ）：时间离散、状态离散的马尔可夫过程。它是马尔可夫过程的特殊情况。从数学上，可以给出如下定义：

随机序列n X ，在任一时刻，它可以处在状态n 1,,N θθ

，且它在时刻所处的状态为的概率，只与它在时刻的状态m 有关，而与m 时刻以前它所处状态无关，即m k +m k q +m q 有：

1111(,,,()

m k m k m m m m k m k m m P X q q X q X q P X q X q ++??++=====

)

=其中，1212,,,,(,,,)m m k N q q q q θθθ+∈ 则称n X 为Markov 链，并且称(,ij )P m m k +为k 步转移概率，当(,)ij P m m k +与关时，称这个Markov 链为齐次Markov 链。其中

m 无(,)()

1,,,i j m k j m i P m m k P q q i j N m k θθ++===≤≤其中为正整数

此时 (,)()ij ij P m m k P k +=

以后若无特别申明，Markov 链就是指齐次Markov 链。＝1时，称为一步转移概率，记为

，所有转移概率当k (1)ij P 移概率，简称为转ij a ij a ，1,i j N ≤≤可以构成一个转

简述机器人技术及其在日常生活中的应用和发展趋势

简述机器人技术及其在日常生活中的应用和发展趋势从机器人诞生到现在，机器人技术经历了一个长期缓慢的发展过程。随着计算机技术、微电子技术、网络技术等的快速发展，机器人技术也得到了飞速发展。除了工业机器人水平不断提高之外，各种用于非制造业的先进机器人系统也有了长足的进展。机器人技术代表了机电一体化技术的最高研究成果，涉及机械工程、电子技术、计算机技术、自动控制理论及人工智能等多门学科，是当代科学技术发展最活跃的领域之一。机器人的研究、制造和应用程度，是一个国家或公司科技水平和经济实力的象征。目前，国际上许多大公司都在竞相研制各类先进机器人，向人们展示其实力。机器人是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。一、机器人发展背景第一代：60年代初，美国Unination公司成功研制第一台数控机械手，它是具有记忆存储能力的示教再现式机器人。第二代：70年代，出现了具有感觉传感器的机器人，具有一定的自适应能力。第三代：80年代，具有智能功能的机器人，具有灵活的思维功能。到了本世纪，随着计算机技术、微电子技术、网络技术等的快速发展，机器人技术也得到了飞速发展。除了工业机器人水平不断提高之外，各种用于非制造业的先进机器人系统也有了长足的进展。二．机器人基本组成机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置和控制系统和复杂机械等组成。执行机构即机器人本体，其臂部一般采用空间开链连杆机构，其中的运动副（转动副或移动副）常称为关节，关节个数通常即为机器人的自由度数。出于拟人化的考虑，常将机器人本体的有关部位分别称为基座、腰部、臂部、腕部、手部（夹持器或末端执行器）和行走部（对于移动机器人）等。驱动装置是驱使执行机构运动的机构，按照控制系统发出的指令信号，借助于动力元件使机器人进行动作。它输入的是电信号，输出的是线、角位移量。机器人使用的驱动装置主要是电力驱动装置，此外也有采用液压、气动等驱动装置。检测装置的作用是实时检测机器人的运动及工作情况，根据需要反馈给控制系统，与设定信息进行比较后，对执行机构进行调整，以保证机器人的动作符合预定的要求。控制系统有两种方式。一种是集中式控制，即机器人的全部控制由一台微型计算机完成。另一种是分散（级）式控制，即采用多台微机来分担机器人的控制。根据作业任务要求的不同，机器人的控制方式又可分为点位控制、连续轨迹控制和力（力矩）控制。三、机器人技术走进生活数字化家庭是未来智能小区系统的基本单元。所谓“数字化家庭”就是基于家庭内部提供覆盖整个家庭的智能化服务，包括数据通信、家庭娱乐和信息家电控制功能。下面介绍几种机器人技术及其在数字化家庭中的应用。 1 智能机器人的多传感器系统机器人智能技术中最为重要的相关领域是机器人的多感觉系统和多传感信息的集成与融合，统称为智能系统的硬件和软件部分。视觉、听觉、力觉、触觉等外部传感器和机器人各关节的内部传感器信息融合使用，可使机器人完成实时图像传输、语音识别、景物辨别、定位、自动避障、目标物探测等重要功能；给机器人加上相关的医疗模块和专用医疗传感器部件，再加上医疗专家系统就可以实现医疗保健和远程医疗监护功能。

工业机器人的发展与应用

学校：中南大学学院：机电工程学院专业班级：机械0701班姓名：丁云学号：

工业机器人的发展与应用随着计算机技术的不断向智能化方向发展，机器人应用领域的不断扩展和深化，工业机器人已成为一种高新技术产业，为工业自动化发挥了巨大作用，将对未来生产和社会发展起越来越重要的作用。文章介绍了工业机器人的国内国外的发展状况和应用趋势，以及带来的经济效益。一、工业机器人的介绍工业机器人是机器人的一种，它由操作机．控制器．伺服驱动系统和检测传感器装置构成，是一种仿人操作自动控制，可重复编程，能在三难空间完成各种作业的机电一体化的自动化生产设备，特别适合于多品种，变批量柔性生产。它对稳定和提高产品质量，提高生产效率，改善劳动条件的快速更新换代起着十分重要作用。二、工业机器人带来的效益广泛的应用工业机器人，可以逐步改善劳动条件，更强与可控的生产能力，加快产品更新换代。提高生产效率和保证产品质量，消除枯燥无味的工作，节约劳动力，提供更安全的工作环境，降低工人的劳动强度，减少劳动风险，提高机床，减少工艺过程中的工作量及降低停产时间和库存，提高企业竞争力。三、工业机器人的发展随着科技的不断进步，工业机器人的发展过程可分为三代，第—代，为示教再现型机器人，它主要由机器手控制器和示教盒组成，可按预先引导动作记录下信息重复再现执行，当前工业中应用最多。第二代为感觉型机器人，如有力觉触觉和视觉等，它具有对某些外界信息进行反馈调整的能力，目前已进入应用阶段。第三代为智能型机器人它具有感知和理解外部环境的能力，在工作环境改变的情况下，也能够成功地完成任务，它尚处于实验研究阶段。第一、国外工业机器人的的发展

机器人研究现状及发展趋势

机器人发展历史、现状、应用、及发展趋势院系：信息工程学院专业：电子信息工程姓名：王炳乾

机器人发展历史、现状、应用、及发展趋势摘要：随着计算机技术不断向智能化方向发展,机器人应用领域的不断扩展和深化,机器人已成为一种高新技术产业,为工业自动化发挥了巨大作用,将对未来生产和社会发展起越来越重要的作用。文章介绍了机器人的国内国外的发展历史、状况、应用、并对机器人的发展趋势作了预测。关键词：机器人;发展；现状；应用；发展趋势。 1．机器人的发展史 1662年，日本的竹田近江利用钟表技术发明了自动机器玩偶并公开表演。 1738年，法国技师杰克·戴·瓦克逊发明了机器鸭，它会嘎嘎叫、进食和游泳。 1773年，瑞士钟表匠杰克·道罗斯发明了能书写、演奏的玩偶，其体内全是齿轮和发条。它们手执画笔、颜料、墨水瓶，在欧洲很受青睐。保存至今的、最早的机器人是瑞士的努萨蒂尔历史博物馆里少女形象的玩偶，有200年历史。她可以用风琴演奏。 1893年，在机械实物制造方面，发明家摩尔制造了“蒸汽人”，它靠蒸汽驱动行走。 20世纪以后，机器人的研究与开发情况更好，实用机器人问世。 1927年，美国西屋公司工程师温兹利制造了第一个机器人“电报箱”。它是电动机器人，装有无线电发报机。 1959年第一台可以编程、画坐标的工业机器人在美国诞生。现代机器人有关现代机器人的研究始于20世纪中期，计算机以及自动化技术的发展、原子能的开发利用是前提条件。1946年，第一台数字电子计算机问世。随后，计算机大批量生产的需要推动了自动化技术的发展。1952年，数控机床诞生，随后相关研究不断深入；同时，各国原子能实验室需要代替人类处理放射性物质的机械。

机器人技术发展与应用

机器人技术的发展与应用调研名称：机器人技术的发展与应用调研时间：2018年7月29日止调研人：曹桐滔

一、机器人的发展状况 1.1国外发展概况日本具有国际上最先进的机器人技术，就全世界范围来看，全球工业机器人约有4成在日本。不论在技术方面，还是在市场规模方面，日本可以称得上是“机器人大国”。日本在2004年5月发布的“新产业发展战略”中所指出的7个产业领域，机器人产业也是其中之一，同时，在进一步实施“新产业发展战略”的“新经济成长战略”报告中也把机器人放在使日本成为“世界技术创新中心”的支柱地位上，并在近两年开始重新审视机器人产业政策。美国是机器人的诞生地，早在1962年就研制出世界上第一台工业机器人，比起号称机器人王国的日本起步至少要早五、六年。经过40多年的发展，美国现已成为世界上的机器人强国之一，基础雄厚，技术先进。据统计，截止到2009年底，美国运行工业机器人大约有19．4万台。目前，美国工业机器人供应商有AdeptTechnology、AmericanＲobot、EmersonIndustrialAutomation等公司。德国引进机器人的时间比英国和瑞典大约晚了五、六年，但战争所导致的劳动力短缺，国民的技术水平较高等社会环境，却为工业机器人的发展、应用提供了有利条件。此外，20世纪70年代中后期，德国政府采用的积极行政手段也为工业机器人的推广开辟了道路。如在“改善劳动条件计划”中规定，对于一些危险、有毒、有害的工作岗位，必须由机器人来代替。这个计划为机器人的应用开拓了广泛的市场，并推动了工业机器人技术的发展。据统计，截止到2009年底，德国运行的工业机器人为14．58万台。目前，德国工业机器人供应商有KUKA、CLOOS等。国际上一些大的工业机器人制造厂家，品牌主要分成两大体系，以日本为代表的日韩系，以德国为代表的欧系，其中ABB、安川、发那科三大品牌占据了全球51%的市场，KUKA、OTC、川崎、松下等几大品牌占市场份额的40%以上。

工业机器人的应用和发展趋势

-370-工业机器人的应用和发展趋势无锡工艺职业技术学院郁晗【摘要】随着科技进步，工业机器人的应用也不断增大，不同行业对于工业机器人的要求不同，因此很有必要对工业机器人进行深入的研究和分析，这将能够很大的提高其社会生产效率。【关键词】工业机器人技术；发展现状；发展趋势 0.引言工业机器人出现于20世纪60年代，并在不断升级发展着。由于工业机器人是结合了计算机、控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能、仿生学等多门学科相互交互而形成的高新科技，在当代的研究非常的活跃。由于机器人不怕苦、不怕累，他们能够长期从事单调、重复的体力劳动,并能够在更复杂的领域替代人工作业。据悉，世界工业机器人行业4大巨头瑞士ABB、日本FANUC发那科、日本YASKAWA安川电机、德国KUKA库卡都在中国设立了分公司，连同其他进口品牌，在中国市场的占有率达到8成以上。作为世界上最大的制造业国家，中国市场对机器人产业意义重大。根据IFR(国际机器人联盟)的研究，到2014年，全球每年新安装工业机器人将达到16.67万台，届时我国工业机器人年装机量将超过日本，达到近3.2万台，将占到世界总量的20%。 1.工业机器人概念、组成、分类、技术前景 1.1 工业机器人的概念工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人。现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。从工业机器人的用途而言，其主要完成的是通过计算机来控制机器人的自主自动化控制系统。 1.2 工业机器人的组成工业机器人的主要是由三大部分组成：机器人主体、驱动管理、计算机控制系统。具体而言，机器人主体是机器人所需要的操作机械，例如机械手腕、机械臂部、行走设备等，这是构成机器人运行的主体。驱动管理部件主要功能是将计算机控制命令转化成为机械语言，进而实现。控制系统是按照输入流程，对驱动程序、执行机构发出指令信息，并对其进行信息控制。图1、2为一个工业机器人机械手和其工作原理图图1 机械手系统如图1所以，机械手系统由三套伺服器和伺服电机组成，分别为X、Y和Z轴，控制板卡上有三路脉冲+方向输出，可以单独对X、Y和Z 轴进行控制。其中Z轴处于垂直位置，为防止掉电在重力作用下掉下来，需使用带抱闸的电机。图2 伺服驱动器工作原理图伺服驱动器工作在位置模式，以X轴为例，系统原理图如图2所示。通过脉冲控制卡的脉冲输出来控制伺服电机，方向信号控制电机的运转方向。 Y轴Z轴与X轴控制原理相同。 1.3 工业机器人的分类 (1)移动机器人(AGV) 移动机器人(AGV)是工业机器人的一种类型，它由计算机控制，具有移动、自动导航、多传感器控制、网络交互等功能，它可广泛应用于机械、电子、纺织、卷烟、医疗、食品、造纸等行业的柔性搬运、传输等功能，也用于自动化立体仓库、柔性加工系统、柔性装配系统(以AGV作为活动装配平台)；同时可在车站、机场、邮局的物品分捡中作为运输工具。 (2)点焊机器人点焊机器人主要用于汽车整车的焊接工作，生产过程由各大汽车主机厂负责完成。国际工业机器人企业凭借与各大汽车企业的长期合作关系，向各大型汽车生产企业提供各类点焊机器人单元产品并以焊接机器人与整车生产线配套形式进入中国，在该领域占据市场主导地位。 (3)激光加工机器人激光加工机器人是将机器人技术应用于激光加工中，通过高精度工业机器人实现更加柔性的激光加工作业。本系统通过示教盒进行在线操作，也可通过离线方式进行编程。该系统通过对加工工件的自动检测，产生加工件的模型，继而生成加工曲线，也可以利用CAD数据直接加工。可用于工件的激光表面处理、打孔、焊接和模具修复等。 1.4 工业机器人的经济效益工业机器人是现代工业自动化发展到一定阶段的必然产物，它主要基于计算机自动化控制和电子物理相互结合。采用工业机器人还有如下优点：第一，改善劳动条件，逐步提高生产效率；第二，更强与可控的生产能力，加快产品更新换代；第三，提高零件的处理能力与产品质量；第四，消除枯燥无味的工作，节约劳动力；第五，提供更安全的工作环境，降低工人的劳动强度，减少劳动风险；第六，提高机床；第七，减少工艺过程中的工作量及降低停产时间和库存；第八，提高企业竞争力。 2.我国机器人技术的发展 2.1 国内工业机器人的现状我国工业机器人起步比较晚技术与国外的相比还是有着一定的差距。虽然我国在某些关键技术上有所突破,但还是缺乏整体核心技术的突破，具有中国知识产权的工业机器人则很少。目前我国工业机器人技术水平不是很高，特别是在制造工艺与装备方面，不能生产高精密、高速与高效的关键部件。我国目前取得较大进展的机器人技术有：数控机床关键技术与装备、隧道掘进机器人相关技术、工程机械智能化机器人相关技术、装配自动化机器人相关技术。现已开发出金属焊接、喷涂、浇铸装配、搬运、包装、激光加工、检验、真空、自动导引车等的工业机器人产品，主要应用于汽车、摩托车、工程机械、家电等行业。 2.2 制约我国工业机器人的因素制约我国机器人技术发展的瓶颈是市场，换句话说，就是对机器人的应用需求。工业机器人发展长期以来受限于成本较高与国内劳动力价格低廉的状况，随着中国经济持续快速的发展，近几年的国民生产总值年平均增长率更是保持在9%左右，人民生活水平不断地提高，劳动力供应格局已经逐步从“买方”市场转为 “卖方”市场、由供远大于求转向供求平衡。作为制造业主力的农民工也从早期的仅解决温饱问题到现在对薪资和工作条件提出了更高的要求。这些情况使得许多劳动密集型企业为了提高劳动生产率所采用的增加工人数量、延长工人劳动时间的方法变得成本高昂，同时也受到法律的限制和政策的阻碍。无论是企业还是社会都认识到必须采取从改善机器设备入手，提高技术和资金的密集度来减少用工量以应对这种改变。总之，劳动力过剩程度降低、单个工人成本上升、对产品质量更高的要求、国家对装备制造业的重视等变化改善了机器人的使用环境，工业机器人及技术在中国已逐步得到了政府和企业的重视。随着机器人知识的广泛普及，人们对于各种机器人的了解与认识逐步深化，利用机器人技术提升我国工业发展水平、从制造业大国向强国转变，提高人民生活质量成为全社会的共识。 2.3 如何解决制约我国工业机器人的因素一是随着我国经济的快速发展，中国机器人界要能提供质量稳定可靠，价格适宜的各类机器人商品,要做到这一点，产业化是提高质量、降低成本的必由之路，是扩大市场销售 (包括出口)量的前提，而现时，中国机器人的产业化还有一段路程要走。二是有关各方(包括主管部门和企业界) 要加深工业机器人对稳定提高工业产品质量和劳动生产率、快速满足商品更新换代要求的突出作用的认识。才能有决心在工业机器人这一高新技术领域采取“高投人高产出”的战略措施。三是要解决用好机器人的问题，主管部门除继续鼓励机器人研制生产单位和用户紧密结

机器人的发展及其应用

机器人的发展及其应用摘要：本文介绍了机器人的定义、机器人产生的背景，具体阐述了机器人的应用领域，通过多个方面的考虑，结合我国国内的市场情况，预测了未来机器人的未来发展前景。关键词：机器人定义产生背景应用领域发展前景 0、引言机器人技术的发展，它应该说是一个科学技术发展共同的一个综合性的结果，也同时，为社会经济发展产生了一个重大影响的一门科学技术。另一方面它也是生产力发展的需求的必然结果，也是人类自身发展的必然结果，那么人类的发展随着人们这种社会发展的情况，人们越来越不断探讨自然过程中，在改造自然过程中，认识自然过程中，实现人们对不可达世界的认识和改造，这也是人们在科技发展过程中的一个客观需要。一、机器人的定义上世纪60年代，可实用机械的机器人被称为工业机器人；上世纪80年代到现在，正越来越向智能化方向发展；机器人学是一门不断发展的科学，对机器人的定义也随其发展而变化。国际上，关于机器人的定义主要有以下几种：（1）美国机器人协会(RIA)的定义：机器人是“一种用于移动各种材料、零件、工具或专用装置的，通过可编程序动作来执行种种任务的，并具有编程能力的多功能机械手(manipul ator)”。（2）日本工业机器人协会(JIRA)的定义：工业机器人是“一种装备有记忆装置和末端执行器(end effector)的，能够转动并通过自动完成各种移动来代替人类劳动的通用机器”。（3）美国国家标准局(NBS)的定义：机器人是“一种能够进行编程并在自动控制下执行某些操作和移动作业任务的机械装置”。（4）国际标准化组织(ISO)的定义：“机器人是一种自动的、位置可控的、具有编程能力的多功能机械手，这种机械手具有几个轴，能够借助于可编程序操作来处理各种材料、零件、工具和专用装置，以执行种种任务”。（5）我国对机器人的定义。蒋新松院士曾建议把机器人定义为“一种拟人功能的机械电子装置”(a mechantronic device to imitate some human functions)。结合各国关于机器人的定义，对机器人给出以下定义：机器人是一种计算机控制的可以编程的自动机械电子装置，能感知环境，识别对象，理解指示命令，有记忆和学习功能，具有情感和逻辑判断思维，能自身进化，能计划其操作程序来完成任务。二、机器人产生的背景机器人技术的发展，它应该说是一个科学技术发展共同的一个综合性的结果，也同时，为社会经济发展产生了一个重大影响的一门科学技术，它的发展归功于在第二次世界大战中，各国加强了经济的投入，就加强了本国的经济的发展。另一方面它也是生产力发展的需求的必然结果，也是人类自身发展的必然结果，那么人类的发展随着人们这种社会发展的情况，人们越来越不断探讨自然过程中，在改造自然过程中，认识自然过程中，实现人们对不可达世界的认识和改造，这也是人们在科技发展过程中的一个客观需要。 1、古代机器人西周时期，出现了能歌善舞的伶人，这是我国最早记载的机器人。春秋后期，鲁班曾制造

机器学习的研究与应用新进展

第10章机器学习研究与应用新进展徐从富李石坚王金龙（浙江大学人工智能研究所，杭州 310027） 2005年10月7日第一稿 2006年10月16日第二稿 10.1 机器学习研究与应用综述 10.1.1 机器学习的发展概况机器学习（Machine Learning）不仅是人工智能的一个核心研究领域，而且已成为整个计算机领域中最活跃、应用潜力最明显的领域之一，它扮演着日益重要的角色。近年来，欧美各国都投入了大量人财物进行机器学习的研究和应用，Intel、IBM、波音、微软、通用电器等大型公司也积极开展该领域的研究和开发，而且已有不少研究成果进入产品。美国航空航天局JPL实验室的科学家们在2001年9月出版的《Science》上撰文指出：“机器学习对科学研究的整个过程正起到越来越大的支持作用，……，该领域在今后的若干年内将取得稳定而快速的发展。”此外，机器学习研究的热门程度还可以从该领域的国际权威期刊《机器学习研究学报》（Journal of Machine Learning Research，简称JMLR）的影响因子（Impact factor）看出，据美国科学引文检索公司（ISI）统计，2004年该学报的影响因子已达到5.952，这是除了《ACM计算综述》（ACM Computing Survey）以外影响因子最高的计算机类期刊。需要特别说明的是，《ACM计算综述》每年只发表12篇世界级权威计算机专家关于某个研究方向最新研究进展的综述文章，一般并不发表研究论文，2004年其影响因子为10.037。 1997年Tom M. Mitchell在“Machine Learning”一书中给出了机器学习的经典定义——“计算机利用经验改善系统自身性能的行为。”还有人认为，机器学习是“神经科学（含认知科学）＋数学＋计算”的有机结合，数学则填补了神经科学与计算之间的鸿沟。与很多新兴学科一样，机器学习也是一个多学科交叉的产物，它吸取了人工智能、概率统计、神经生物学、认知科学、信息论、控制论、计算复杂性理论、哲学等学科的成果。实践证明，机器学习在很多应用领域发挥了重要的实用价值，特别是在数据挖掘、语音识别、图像识别、机器人、车辆自动驾驶、生物信息学、信息安全、遥感信息处理、计算金融学、工业过程控制等

机器人技术的发展与在制造业中的应用

机器人技术的发展与在制造业中的应用摘要: 介绍了机器人技术的发展现状、趋势和应用领域; 提出了在智能机器人方面, 首先应开发人机交互的智能机器人; 指出了在今后30 年内, 需要解决好机器人驱动器、蓄电池和信息处理等方面存在的问题。关键词: 机器人技术; 柔性制造; 智能机器人; 人机交互系统

1 当代机器人技术的发展现状与趋势自从20 世纪60 年代初世界第一台机器人在美国问世以后, 机器人便表现出很大的生命力。机器人首先被用于工业生产, 近半个世纪来机器人技术发展非常迅速, 工业机器人已在工业生产中得到了广泛的应用。机器人技术是一种综合了计算机、控制论、机构学、信息传感技术、人工智能、仿生学等多学科而形成的高新技术, 是当代研究十分活跃且应用日益广泛的领域。机器人应用情况, 是一个国家工业自动化水平的重要标志。工业机器人是一种对生产条件和生产环境适应性和灵活性很强的柔性自动化设备。特别适合于多品种、变批量的柔性生产。它对稳定提高产品品质、提高生产效率和改善劳动条件起着十分重要的作用。由于机器人是一种能适应产品迅速更新换代的柔性自动化设备, 所以它的应用大大缩短了新产品的换产周期, 从而提高了产品的市场竞争力。目前全世界已拥有100 多万台工业机器人。在当代工业技术革命中, 工业生产日益趋向柔性自动化方向发展, 工业机器人技术已成为现代工业技术革命中的一个重要组成部分。许多国家都已将机器人技术列入高技术发展计划。工业机器人技术的发展必将对社会经济和生力的发展产生更加深远的影响。进人20 世纪80 年代后, 我国机器人技术的开发与研究得到了政府的重视与支持。七五期间,国家投入资金, 对工业机器人及其零部件进行攻关, 完成了示教再现式工业机器人成套技术的开发, 研制出了喷涂、点焊、弧焊和搬运机器人。1986年国家高技术研究发展计划( 863

(完整版)关于机器人的发展历史

关于机器人的发展历史库卡公司最早于1898年由Johann Josef Keller和Jakob Knappich在奥格斯堡建立。最初主要专注于室内及城市照明。但与此不久公司就涉足至其它领域（焊接工具及设备，大型容器），1966年公司成为欧洲市政车辆的市场领导者。1973年公司研发了其名为FAMULUS第一台工业机器人。当时库卡公司属Quandt集团旗下，而Quandt家族则于1980年退出。公司成为一个上市公司。1995年库卡机器人技术脱离库卡焊接及机器人有限公司独立成立有限公司，与库卡焊接设备有限公司（即后来的库卡系统有限公司），同属属于库卡股分公司（前身IWKA集团）。现今库卡专注于向工业生产过程提供先进的自动化解决方案。库卡机器人公司目前全球拥有3150名员工（2012年9月30日数据），其总部在德国奥格斯堡。公司主要客户来自汽车制造领域，但在其他工业领域的运用也越来越广泛。重要发展 1971 –为Daimler-Benz建成欧洲第一台焊接传输线。 1973 –库卡建成全球第一台六轴机电驱动的工业机器人FAMULUS。1976 – IR 6/60 –全新的机器人类型六轴机电驱动带角手。 1989 –新一代工业机器人诞生–无刷电机的使用降低了维护成本提高了技术可用性。 2007 –库卡…titan“ - 当时最强大的6轴工业机器人，被计入吉尼斯纪录。2010 – KR QUANTEC系列工业机器人贴补了机器人家庭中载重90-300公斤工作范围达3100毫米这一部分的空白。 2012 –最新小型机器人系列KR AGILUS上市。 ABB是全球领先的电力和自动化集团，总部设在瑞士。ABB集团业务遍布全球100多个国家，拥有120,000名员工。在中国的13,000名员工，在60 个不同城市服务于26家本地企业和38个销售与服务分公司。 ABB致力于研发、生产机器人已有30多年的历史并且拥有全球160000多套机器人的安装经验。作为工业机器人的先行者以及世界领先的机器人制造厂商，在瑞典、挪威和中国等地设有机器人研发、制造和销售基地。ABB

机器学习研究现状与发展趋势

机器学习研究现状与发展趋势计算机科学与软件学院引言: 机器能否象人类一样能具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对奕中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的学科。近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。一.机器学习的发展史机器学习是人工智能研究较为年轻的分支，它的发展过程大体上可分为4个时期。第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。…> 第二阶段是在60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。第三阶段是从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。机器学习的最新阶段始于1986年。机器学习进入新阶段的重要表现在下列诸方面： (1) 机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。它综合应用心理学、生物学和神经生理学以及数学、自动化和计算机科学形成机器学习理论基础。 (2) 结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成学习系统研究正在兴起。特别是连接学习符号学习的耦合可以更好地解决连续性信号处理中知识与技能的获取与求精问题而受到重视。 (3) 机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。例如学习与问题求解结合进行、知识表达便于学习的观点产生了通用智能系统SOAR的组块学习。类比学习与问题求解结合的基于案例方法已成为经验学习的重要方向。 (4) 各种学习方法的应用范围不断扩大，一部分已形成商品。归纳学习的知识获取工具已在诊断分类型专家系统中广泛使用。连接学习在声图文识别中占优势。分析学习已用于设计综合型专家系统。遗传算法与强化学习在工程控制中有较好的应用前景。与符号系统耦合的神经网络连接学习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作用。 (5) 与机器学习有关的学术活动空前活跃。国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。二.机器学习分类 1、基于学习策略的分类学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。一个学习系统总是由学习和环境两部分组成。由环境（如书本或教师）提供信息，学习部分则实现信息转换，用能够理解的形

工业机器人技术的应用及未来发展

工业机器人技术的应用及未来发展摘要:结合工业机器人的研究经验与相关文献，对工业机器人的含义、发展原因、组成结构及技术特点等方面展开探讨，阐述了工业机器人技术的应用与未来发展趋势，为进一步促进工业机器人技术应用领域的深层次发展奠定基础。[1] 关键词:工业机器人;机器人技术;应用发展 The application and future development of industrial robot technology Abstract:Combing with the research experience and related literature，the meaning，development reason，composinstructure and technical features of industrial robot were discussed，the application and future development of industrirobot were expounded，which laid a foundation for promoting the deep development in industrial robot technology-appliefield. Key words:Industrial robot;Robot technology;Application development 工业机器人的设计与制造是一个非常复杂的过程,涉及的技术与领域很多,如机电、电气、计算机、工业设计等,其是多种先进技术的有机结合体,因此工业机器人的发展离不开所涉及的各项技术的支持。为了更好地满足人们对使用功能的要求,工业机器人不断地向标准化和网络化发展,以下对工业机器人的技术发展与应用进行浅析。[2] 1机器人的含义及发展原因机器人就是一种自动化机器，而控制器就是机器人的核心部分，即机器人的“大脑”。机器人的“大脑”不仅具有感知、运作、规划、协同等诸多功能，还可以通过控制机器人的“大脑”定向模拟人类的某些行为与思想。近些年，机器人实现了飞速发展且具有良好的发展前景，主要原因是机器人可以完成许多人们无法完成、不愿意做的工作，特别是在一些恶劣的、危险的、特殊的、极限的工作环境中，都可以指派机器人完成施工作业，使人们远离危险作业环境。[3]在太空、海洋等领域，人类无法在其中工作，由机器人进行探索恰恰能实现预期目标，这也是现今大力发展工业机器人的重要理由。 2工业机器人的国内外发展史 2.1国内发展史受核心技术的限制,我国在工业机器人领域起步较晚,直到20世纪70年代才有企业和高校开始进行工业机器人的研发,截止到目前,已经开展了近40年的研究,并取得了一定的成果。在早期的研究中,主要是解决国产化的问题,因为缺乏先进的技术和经验,导致在研发过程中出现各种各样的问题,致使进度相对缓慢,随着我国对工业机器人重视程度的提升,并将其列入国家计划当中,工业机器人的发展速度明显提升,尤其是在数个五年计划中均给予工业机器人足够的支持,为其发展提供了良好的契机。[4]近些年来,随着科技的发展和社会的进步,工业机器人被广泛应用于工业生产中,并为企业带来高额的利润,其需求量也在不断扩

浅谈机器学习与深度学习的概要及应用

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/0e12619162.html, 浅谈机器学习与深度学习的概要及应用作者：宁志豪周璐雨陈豪文来源：《科技风》2019年第15期摘;要：在20世纪五六十年代，“人工智能”这个术语就早已被正式提出。经历了几十个年代的发展，在AlphaGo击败李世乭时，人工智能（Artificial Intelligence）又受到了学者们的广泛关注和研究，同时机器学习（Machine Learning）和深度学习（deep learning）也相应的被提及到，甚至作为了人工智能其中的一个发展方向去拓展。本文对机器学习和深度学习的概念进行了解释与区分，从实际应用出发阐述了机器学习和深度学习的方向与应用，以及机器学习算法的分类。鉴于没有系统的学习过，可能在许多地方会有出入，还望更多的人能够有自己的思考。关键词：机器学习;深度学习;算法 1 定义与区分随着愈来愈多的学者对机器学习领域的深入探索，机器学习这个词的不同解释也出现了很多。其中，Arthur Samuel对机器学习的定义是指在没有明确的设定情况下，使计算机具有学习能力的研究领域。计算机程序从经验E中学习，为了解决某一任务T进行某一性能度量P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高，这是Tom Mitchell对机器学习的定义。[1]其实简单来说，它是对数据分布进行建模，然后从大量看似无规律的数据中抽象出共性的模式。而深度学习是机器学习的一个子类，可以把它看作一种特殊的机器学习。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法。先举个例子来区分机器学习和深度学习，比如在识别猫和狗时，机器学习需要人工的将区别猫、狗的一些特征进行提取，而深度学习则自动找出分类问题的特征。因此，对于大量数据，使用深度学习较好，数据量少时，传统机器学习更适用。机器学习在解决问题时需把问题的步骤分解，而深度学习直接得到结果，可以实现实时的效果。当然，深度学习在具备高效能的优点时，它对硬件的要求也很高，尤其对GPU的要求。 2 机器学习算法分类机器学习算法分为监督学习、无监督学习、强化学习以及推荐系统四大类。监督学习（Supervised Learning）是给出带有正确答案的数据集，通过算法得出更多的正确答案;无监督学习（Unsupervised Learning）是不提前告知算法，只给出一堆数据集。监督学习主要用于解决回归问题（预测连续的数据值）和分类问题（预测离散值输出）。如预测房价是回归问题，根据某些已有的数据可以得出直线、二次函数或二阶多项式。预测肿瘤的良性、恶性，只有两

工业机器人的发展与应用

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工业机器人常见五大应用领域及关键技术

工业机器人常见五大应用领域及关键技术去年全球工业机器人销量达到24万台，同比增长8%。其中，我国工业机器人市场销量超过6.6万台，继续保持全球第一大工业机器人市场的地位。但是，按机器人密度来看，即每万名员工对应的机器人保有量，我国不足30台，远低于全球约为50多台的平均水平。前瞻产业研究院《2016-2021年中国工业机器人行业产销需求预测与转型升级分析报告》数据显示：2015年我国工业机器人产量为32996台，同比增长21.7%。2016年机器人产业将继续保持快速增长，今年一季度我国工业机器人产量为11497台，同比增长19.9%。此外，数据显示，2015年我国自主品牌工业机器人生产销售达22257台，同比增长31.3%。国产自主品牌得到了一定程度的发展，但与发达国家相比，仍有一定差距。 2016年未来全球工业机器人市场趋势包括：大国政策主导，促使工业与服务机器人市场增长；汽车工业仍为工业机器人主要用户；双臂协力型机器人为工业机器人市场新亮点。一、什么是工业机器人工业机器人是一种通过重复编程和自动控制，能够完成制造过程中某些操作任务的多功能、多自由度的机电一体化自动机械装备和系统，它结合制造主机或生产线，可以组成单机或多机自动化系统，在无人参与下，实现搬运、焊接、装配和喷涂等多种生产作业。当前，工业机器人技术和产业迅速发展，在生产中应用日益广泛，已成为现代制造生产中重要的高度自动化装备。二、工业机器人的特点

自20世纪60年代初第一代机器人在美国问世以来，工业机器人的研制和应用有了飞速的发展，但工业机器人最显著的特点归纳有以下几个。 1.可编程。生产自动化的进一步发展是柔性自动化。工业机器人可随其工作环境变化的需要而再编程，因此它在小批量多品种具有均衡高效率的柔性制造过程中能发挥很好的功用，是柔性制造系统（ＦＭＳ）中的一个重要组成部分。 2.拟人化。工业机器人在机械结构上有类似人的行走、腰转、大臂、小臂、手腕、手爪等部分，在控制上有电脑。此外，智能化工业机器人还有许多类似人类的“生物传感器”，如皮肤型接触传感器、力传感器、负载传感器、视觉传感器、声觉传感器、语言功能等。传感器提高了工业机器人对周围环境的自适应能力。 3.通用性。除了专门设计的专用的工业机器人外，一般工业机器人在执行不同的作业任务时具有较好的通用性。比如，更换工业机器人手部末端操作器（手爪、工具等）便可执行不同的作业任务。 4.机电一体化。工业机器人技术涉及的学科相当广泛，但是归纳起来是机械学和微电子学的结合——机电一体化技术。第三代智能机器人不仅具有获取外部环境信息的各种传感器，而且还具有记忆能力、语言理解能力、图像识别能力、推理判断能力等人工智能，这些都和微电子技术的应用，特别是计算机技术的应用密切相关。因此，机器人技术的发展必将带动其他技术的发展，机器人技术的发展和应用水平也可以验证一个国家科学技术和工业技术的发展和水平。三、工业机器人常见的五大应用领域 1.机械加工应用（2%）

工业机器人发展史论文

工业机器人发展论文姓名：蔡雪莹班级：11015D 学号：01 摘要从机器人诞生到现在，机器人技术经历了一个长期缓慢的发展过程。随着计算机技术、微电子技术、网络技术等的快速发展，机器人技术也得到了飞速发展。除了工业机器人水平不断提高之外，各种用于非制造业的先进机器人系统也有了长足的进展。机器人技术代表了机电一体化技术的最高研究成果，涉及机械工程、电子技术、计算机技术、自动控制理论及人工智能等多门学科，是当代科学技术发展最活跃的领域之一。机器人的研究、制造和应用程度，是一个国家或公司科技水平和经济实力的象征。目前，国际上许多大公司都在竞相研制各类先进机器人，向人们展示其实力。机器人是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途. 我国的工业机器人研制虽然起步晚，但是有着广大的市场潜力，有着众多的人才和资源基础。在十一五规划纲要等国家政策的鼓励支持下，在市场经济和国际竞争愈演愈烈的未来，我们一定能够完全自主制造出自己的工业机器人，并且将工业机器人推广应用到制造与非制造等广大的行业中，提高我国劳动力成本，提高我国企业的生产效率和国际竞争力，从整体上提高我国社会生产的安全高效，为实现伟大祖国的复兴贡献力量。关键字：工业机器人；日本；日本工业机器人协会；制造；十一五

纲要；目录摘要.................................... 错误！未定义书签。引言 (2) 一．工业机器人的现状 (3) 二．工业机器人的诞生至今............... 错误！未定义书签。三．工业机器人的发展前景 (4) 四．国内工业机器人技术的发展与现状 (5) 五．目前研究热点及发展趋势 (6) 六．参考文献： (7) 引言生产力在不断进步，推动着科技的进步与革新，以建立更加合理的生产关系。自工业革命以来，人力劳动已经逐渐被机械所取代，而这种变革为人类社会创造出巨大的财富，极大地推动了人类社会的进步。时至今天，机电一体化，机械智能化等技术应运而生并已经成为时代的主旋律。人类充分发挥主观能动性，进一步增强对机械的利用效率，使之为我们创造出愈加巨大的生产力，并在一定程度上维护了社会的和谐。工业机器人的出现是人类在利用机械进行社会生产史上的一个里程碑。在发达国家中，工业机器人自动化生产线成套设备已成为自动化装备的主流及未来的发展方向。国外汽车行业、电子电器

机器人技术的发展与前景

机器人技术的发展与前景 09机电（1）0945523111 龚蒙蒙【摘要】随着计算机技术的不断向智能化方向发展，机器人应用领域的不断扩展和深化，工业机器人已成为一种高新技术产业，为工业自动化水平发挥了巨大作用，将对未来生产和社会发展起越来越重要的作用。本文介绍了工业机器人的国内国外的发展状况和应用趋势，以及带来的经济效益。【关键词】工业机器人；由来；效益；发展；应用；前景 1.机器人的由来机器人一词最早来自1920年捷克作家卡雷尔·查培克《罗萨姆的万能机器人》一书中，书中机器人“Robot”这个词的本意是苦力，即剧作家笔下的一个具有人的外表，特征和功能的机器，是一种人造的劳力。由于原子能的开发和利用，某些操作机械代替人处理放射性物质显得极为迫切，在这一需求背景下，美国原子能委员会的阿尔贡研究所于1947年开发了遥控机械手，1948年又开发了机械式的主从机械手。1954年美国戴沃尔最早提出了工业机器人的概念，并申请了专利。该专利的要点是借助伺服技术控制机器人的关节，利用人手对机器人进行动作示教，机器人能实现动作的记录和再现。这就是所谓的示教再现机器人。1959年美国人英格伯格和德沃尔制造出来世界上第一台工业机器人，机器人的历史才真正开始。 2.工业机器人带来的效益广泛的应用工业机器人，可以逐步改善劳动条件，更强与可控的生产能力,加快产品更新换代, 提高生产效率和保证产品质量,消除枯燥无味的工作，节约劳动力,提供更安全的工作环境，降低工人的劳动强度，减少劳动风险，提高机床，减少工艺过程中的工作量及降低停产时间和库存，提高企业竞争力 3.工业机器人的发展 3.1国外工业机器人的发展美国是机器人的诞生地,早在1961年，美国的Consolidated Control Corp 和AMF公司联合研制了第一台实用的示教再现机器人。经过40多年的发展，美国的机器人技术在国际上仍一直处于领先地位。其技术全面、先进，适应性也很