机器人的控制
机器人控制系统是机器人的大脑，是决定机器人功能和性能的主要因素。机器人控制技术的主要任务就是控制工业机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹、操作顺序及动作的时间等。具有编程简单、软件菜单操作、友好的人机交互界面、在线操作提示和使用方便等特点。
智能机器人控制的关键技术
关键技术包括：
(1)开放性模块化的控制系统体系结构：采用分布式CPU计算机结构，分为机器人控制器(RC)，运动控制器(MC)，光电隔离I/O控制板、传感器处理板和编程示教盒等。机器人控制器(RC)和编程示教盒通过串口/CAN总线进行通讯。机器人控制器(RC)的主计算机完成机器人的运动规划、插补和位置伺服以及主控逻辑、数字I/O、传感器处理等功能，而编程示教盒完成信息的显示和按键的输入。
(2)模块化层次化的控制器软件系统：软件系统建立在基于开源的实时多任务操作系统Linux上，采用分层和模块化结构设计，以实现软件系统的开放性。整个控制器软件系统分为三个层次：硬件驱动层、核心层和应用层。三个层次分别面对不同的功能需求，对应不同层次的开发，系统中各个层次内部由若干个功能相对对立的模块组成，这些功能模块相互协作共同实现该层次所提供的功能。
(3)机器人的故障诊断与安全维护技术：通过各种信息，对机器人故障进行诊断，并进行相应维护，是保证机器人安全性的关键技术。
(4)网络化机器人控制器技术：目前机器人的应用工程由单台机器人工作站
向机器人生产线发展，机器人控制器的联网技术变得越来越重要。控制器上具有串口、现场总线及以太网的联网功能。可用于机器人控制器之间和机器人控制器同上位机的通讯，便于对机器人生产线进行监控、诊断和管理。
PID控制原理和特点
在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。
比例（P）控制
比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。
积分（I）控制
在积分控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统，如果在进入稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统。为了消除稳态误差，在控制器中必须引入积分项。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。因此，比例+积分(PI)控制器，可以使系统在进入稳态后无稳态误差。
微分（D）控制
在微分控制中，控制器的输出与输入误差信号的微分（即误差的变化率）成正比关系。自动控制系统在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳。其原因是由于存在有较大惯性环节或有滞后组件，具有抑制误差的作用，其变化总是落后于误差的变化。解决的办法是使抑制误差的作用的变化超前，即在误差接近零时，抑制误差的作用就应该是零。这就是说，在控制器中仅引入比例项往往是不够的，比例项的作用仅是放大误差的幅值，而目前需要增加的是微分项，它能预测误差变化的趋势，这样，具有比例+微分的控制器，就能够提前使抑制误差的控制作用等于零，甚至为负值，从而避免了被控量的严重超调。所以对有较大惯性或滞后的被控对象，比例+微分(PD)控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。
在PID 控制中，积分控制的特点是：只要还有余差（即残余的控制偏差）存在，积分控制就按部就班地逐渐增加控制作用，直到余差消失。所以积分的效果比较缓慢，除特殊情况外，作为基本控制作用，缓不救急。微分控制的特点是：尽管实际测量值还比设定值低，但其快速上扬的冲势需要及早加以抑制，否则，等到实际值超过设定值再作反应就晚了，这就是微分控制施展身手的地方了。作为基本控制使用，微分控制只看趋势，不看具体数值所在，所以最理想的情况也就是把实际值稳定下来，但稳定在什么地方就要看你的运气了，所以微分控制也不能作为基本控制作用。比例控制没有这些问题，比例控制的反应快，稳定性好，是最基本的控制作用，是“皮”，积分、微分控制是对比例控制起增强作用的，极少单独使用，所以是”毛”。在实际使用中比例和积分一般一起使用，比例承担主要的控制作用，积分帮助消除余差。微分只有在被控对象反应迟缓，需要在开始有所反应时，及早补偿，才予以采用。只用比例和微分的情况很少见。
PID控制器的参数整定
PID控制器的参数整定是控制系统设计的核心内容。它是根据被控过程的特性确定PID控制器的比例系数、积分时间和微分时间的大小。PID控制器参数整定的方法很多，概括起来有两大类：一是理论计算整定法。它主要是依据系统的数学模型，经过理论计算确定控制器参数。这种方法所得到的计算数据未必可以直接用，还必须通过工程实际进行调整和修改。二是工程整定方法，它主要依赖工程经验，直接在控制系统的试验中进行，且方法简单、易于掌握，在工程实际
中被广泛采用。PID控制器参数的工程整定方法，主要有临界比例法、反应曲线法和衰减法。三种方法各有其特点，其共同点都是通过试验，然后按照工程经验公式对控制器参数进行整定。但无论采用哪一种方法所得到的控制器参数，都需要在实际运行中进行最后调整与完善。现在一般采用的是临界比例法。利用该方法进行PID控制器参数的整定步骤如下：(1)首先预选择一个足够短的采样周期让系统工作；(2)仅加入比例控制环节，直到系统对输入的阶跃响应出现临界振荡，记下这时的比例放大系数和临界振荡周期；(3)在一定的控制度下通过公式计算得到PID控制器的参数。
陕西科技大学 2015 级研究生课程考试答题纸 考试科目机械制造与装配自动化 专业机械工程 学号1505048 考生姓名乔旭光 考生类别专业学位硕士
浅谈机器人智能控制研究 摘要：以介绍机器人控制技术的发展及机器人智能控制的现状为基础,叙述了模糊控制和人工神经网络控制在机器人中智能控制的方法。讨论了机器人智能控制中的模糊控制和变结构控制,神经网络控制和变结构控制,以及模糊控制和神经网络控制等几种智能控制技术的融合。并对模糊控制和神经网络控制等方法中的局限性作出了说明。 关键词:机器人；智能控制；模糊控制；人工神经网络 1 智能控制的主要方法 随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出崭新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。 智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。1.1 模糊控制 模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定二者缺一不可。 1.2 专家控制 专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合,仿效专家的经验,实现对系统控制的一种智能控制。主体由知识库和推理机构组成,通过对知识的获取与组织,按某种策略适时选用恰当的规则进行推理,以实现对控制对象的控制。专家控制可以灵活地选取控制率,灵活性高;可通过调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化,适应性好;通过专家规则,系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作,鲁棒性强。 1.3 神经网络控制 神经网络模拟人脑神经元的活动,利用神经元之间的联结与权值的分布来表
附件： 广州市重点领域研发计划2020年度“人工智能应用场景示范”、“新材料 ”、“重点专项”论证专家名单 一、2020年度“人工智能应用场景示范”重大科技专项 支持方向一：新一代智慧无人机电力巡检应用示范 1组 （一）专家组 序号专家姓名工作单位职称/职务 1陈雪梅国机智能科技有限公司教授级高级工程师/副总经理、总工 程师 2苑明哲广州中国科学院沈阳自动化研究所分 所 研究员/副所长 3杨晓明工业和信息化部电子第五研究所高级工程师/科技处处长4印鉴中山大学教授/主任 5郭治兴广东省生态环境技术研究所研究员/主任 6刘惠君广州大学教授 7吴建武中审华会计师事务所（特殊普通合 伙）广州分所 高级经济师/部门经理（二）评审项目 序号项目名称 1新一代智慧无人机电力巡检应用示范 2智慧无人机电力巡检应用示范 支持方向二：智慧轨道交通应用示范 2组 （一）专家组 序号专家姓名工作单位职称/职务 1陈雪梅国机智能科技有限公司教授级高级工程师/副总经理、总工 程师
2刘妍广州图普网络科技有限公司总监 3印鉴中山大学教授/主任 4杨鹏强广东南华工商职业学院副教授/常务副院长 5杨俊杰广州电力机车有限公司教授级高级工程师/技术副总监6李小夏广州医科大学附属第一医院高级会计师 7邓颂华广东恒永信会计师事务所（普通合 伙） 注册会计师 （二）评审项目 序号项目名称 1城市轨道交通智能运维技术研究与应用示范 2面向城市轨道交通行业的新一代数字化智能运营平台研发及应用示范 支持方向三：智慧疾病诊断应用示范 3组 （一）专家组 序号专家姓名工作单位职称/职务 1徐向民华南理工大学教授/电子与信息学院党委书记2刘甜甜创新奇智(广州)科技有限公司高级工程师/华南区科研负责人5谢国喜广州医科大学教授/副主任 3王存川暨南大学主任医师/副院长4林国桢广州市疾病预防控制中心主任医师/科长 6祝高翔广东创信会计师事务所有限公司注册会计师/所长7何琳仲恺农业工程学院教授 （二）评审项目 序号项目名称
如今语音识别在PC机和智能手机上炒的火热，ROS走在技术的最前沿当然也不会错过这么帅的技术。ROS中使用了CMU Sphinx和Festival开源项目中的代码，发布了独立的语音识别包，而且可以将识别出来的语音转换成文字，然后让机器人智能处理后说话。 一、语音识别包 1、安装 安装很简单，直接使用ubuntu命令即可，首先安装依赖库： $ sudo apt-get install gstreamer0.10-pocketsphinx $ sudo apt-get install ros-fuerte-audio-common $ sudo apt-get install libasound2 然后来安装ROS包： 其中的核心文件就是nodes文件夹下的recognizer.py文件了。这个文件通过麦克风收集语音信息，然后调用语音识别库进行识别生成文本信息，通过/recognizer/output消息发布，其他节点就可以订阅该消息然后进行相应的处理了。 2、测试 安装完成后我们就可以运行测试了。 首先，插入你的麦克风设备，然后在系统设置里测试麦克风是否有语音输入。然后，运行包中的测试程序： $ roslaunch pocketsphinx https://www.doczj.com/doc/3617019691.html,unch 此时，在终端中会看到一大段的信息。尝试说一些简单的语句，当然，必须是英语，例如：bring me the glass，come with me，看看能不能识别出来。 我们也可以直接看ROS最后发布的结果消息： $ rostopic echo /recognizer/output
二、语音库 1、查看语音库 这个语音识别时一种离线识别的方法，将一些常用的词汇放到一个文件中，作为识别的文本库，然后分段识别语音信号，最后在库中搜索对应的文本信息。如果想看语音识别库中有哪些文本信息，可以通过下面的指令进行查询： $ roscd pocketsphinx/demo $ more robocup.corpus 2、添加语音库 我们可以自己向语音库中添加其他的文本识别信息，《ros by example》自带的例程中是带有语音识别的例程的，而且有添加语音库的例子。 首先看看例子中要添加的文本信息： $ roscd rbx1_speech/config $ more nav_commands.txt 这就是需要添加的文本，我们也可以修改其中的某些文本，改成自己需要的。然后我们要把这个文件在线生成语音信息和库文件，然后在线编译生成库文件。把下载的文件都解压放在rbx1_speech包的config文件夹下。我们可以给这些文件改个名字： $ roscd rbx1_speech/config $ rename -f 's/3026/nav_commands/' *
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/3617019691.html, 人工智能在智能机器人领域中的研究与运用作者：黄春芳 来源：《科教导刊》2017年第19期 摘要基于智能机器人是人工智能理念实现深度研究目标理想化平台这一实况，文章主要对人工智能在智能机器人领域中的具有应用进行研究，具体是对人工神经网络在机器人定位与导航中的应用，专家系统在机器人控制环节中的应用形式进行分析，希望人工智能在智能机器人领域中获得更大的应用空间。 关键词人工智能智能机器人研究内容应用形式 中图分类号：TP18 文献标识码：A DOI：10.16400/https://www.doczj.com/doc/3617019691.html,ki.kjdks.2017.07.015 Research and Application of Artificial Intelligence in the Field of Intelligent Robot HUANG Chunfang （Ningbo Dahongying University， Ningbo， Zhejiang 315175） Abstract Intelligent robots based on artificial intelligence concept to achieve this ideal goal live depth research platform， this paper mainly studies on the application of artificial intelligence in the field of intelligent robots， in particular the application of artificial neural network in robot localization and navigation， analysis and application of expert system in the form of robot control links in the hope. The application of artificial intelligence to get more space in intelligent robot. Keywords artificial intelligence； intelligent robot； research content； application form 人工智能（AI）为一门综合性技术学科，主要是对人类智能机理以及计算机模拟人类智能活动运行的形式进行研究。该学科经过几十年的发展，已经取得了许多令人惊叹的成绩，具体是在专家系统、人工神经网络以及多样化智能算法等方面显现出来。智能机器人可以被视为对人整体性模拟的系统，其形态是多样化的，人工智能在智能机器人领域中的应用，为新型人工智能思想与技术的衍生与发展奠定基础。本文笔者在阅览大量文献资料的基础上，对人工智能在智能机器人领域中的具体运用进行探究。 1 列举人工智能的研究内容 1.1 模式识别
一种智能机器人系统设计和实现 我们从广泛意义上理解所谓的智能机器人，它给人的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的"活物".其实，这个自控"活物"的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂。智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。我们称这种机器人为自控机器人，以便使它同前面谈到的机器人区分开来。它是控制论产生的结果，控制论主张这样的事实：生命和非生命有目的的行为在很多方面是一致的。正像一个智能机器人制造者所说的，机器人是一种系统的功能描述，这种系统过去只能从生命细胞生长的结果中得到，现在它们已经成了我们自己能够制造的东西了 嵌入式是一种专用的计算机系统，作为装置或设备的一部分。通常，嵌入式系统是一个控制程序存储在ROM中的嵌入式处理器控制板。事实上，所有带有数字接口的设备，如手表、微波炉、录像机、汽车等，都使用嵌入式系统，有些嵌入式系统还包含操作系统，但大多数嵌入式系统都是是由单个程序实现整个控制逻辑。嵌入式技术近年来得到了飞速的发展，但是嵌入式产业涉及的领域非常广泛，彼此之间的特点也相当明显。例如很多行业：手机、PDA、车载导航、工控、军工、多媒体终端、网关、数字电视…… 1 智能机器人系统机械平台的搭建 智能机器人需要有一个无轨道型的移动机构，以适应诸如平地、台阶、墙壁、楼梯、坡道等不同的地理环境。它们的功能可以借助轮子、履带、支脚、吸盘、气垫等移动机构来完成。在运动过程中要对移动机构进行实时控制，这种控制不仅要包括有位置控制，而且还要有力度控制、位置与力度混合控制、伸缩率控制等。智能机器人的思考要素是三个要素中的关键，也是人们要赋予机器人必备的要素。思考要素包括有判断、逻辑分析、理解等方面的智力活动。这些智力活动实质上是一个信息处理过程，而计算机则是完成这个处理过程的主要手段。 机器人前部为一四杆机构，使前轮能够在一定范围内调节其高度，主要功能是在机器人前部遇障碍时，前向连杆机构随车轮上抬，而遇到下凹障碍时前车轮先下降着地，以减小震动，提高整机平稳性。在主体的左右两侧，分别配置了平行四边形侧向被动适应机构，该平行四边形机构与主体之间通过铰链与其相连接，是小车行进的主要动力来源。利用两侧平行四边形可任意角度变形的特点，实现自适应各种障碍路面的效果。改变平行四边形机构的角度，可使左右两侧车轮充分与地面接触，使机器人的6个轮子受力尽量均匀，加强机器人对不同路面的适应能力，更加平稳地越过障碍，并且更好地保证整车的平衡性。主体机构主要起到支撑与连接机器人各个部分的作用，同时，整个机器人
机器人的控制 机器人控制系统是机器人的大脑，是决定机器人功能和性能的主要因素。机器人控制技术的主要任务就是控制工业机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹、操作顺序及动作的时间等。具有编程简单、软件菜单操作、友好的人机交互界面、在线操作提示和使用方便等特点。 智能机器人控制的关键技术 关键技术包括： (1)开放性模块化的控制系统体系结构：采用分布式CPU计算机结构，分为机器人控制器(RC)，运动控制器(MC)，光电隔离I/O控制板、传感器处理板和编程示教盒等。机器人控制器(RC)和编程示教盒通过串口/CAN总线进行通讯。机器人控制器(RC)的主计算机完成机器人的运动规划、插补和位置伺服以及主控逻辑、数字I/O、传感器处理等功能，而编程示教盒完成信息的显示和按键的输入。 (2)模块化层次化的控制器软件系统：软件系统建立在基于开源的实时多任务操作系统Linux上，采用分层和模块化结构设计，以实现软件系统的开放性。整个控制器软件系统分为三个层次：硬件驱动层、核心层和应用层。三个层次分别面对不同的功能需求，对应不同层次的开发，系统中各个层次内部由若干个功能相对对立的模块组成，这些功能模块相互协作共同实现该层次所提供的功能。 (3)机器人的故障诊断与安全维护技术：通过各种信息，对机器人故障进行诊断，并进行相应维护，是保证机器人安全性的关键技术。 (4)网络化机器人控制器技术：目前机器人的应用工程由单台机器人工作站
向机器人生产线发展，机器人控制器的联网技术变得越来越重要。控制器上具有串口、现场总线及以太网的联网功能。可用于机器人控制器之间和机器人控制器同上位机的通讯，便于对机器人生产线进行监控、诊断和管理。 PID控制原理和特点 在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。 比例（P）控制 比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。 积分（I）控制 在积分控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统，如果在进入稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统。为了消除稳态误差，在控制器中必须引入积分项。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。因此，比例+积分(PI)控制器，可以使系统在进入稳态后无稳态误差。 微分（D）控制
第1章人工智能概述课后题答案 1.1什么是智能?智能包含哪几种能力？ 解：智能主要是指人类的自然智能。一般认为，智能是是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 智能包含感知能力，记忆与思维能力，学习和自适应能力，行为能力 1.2人类有哪几种思维方式?各有什么特点？ 解：人类思维方式有形象思维、抽象思维和灵感思维 形象思维也称直感思维，是一种基于形象概念，根据感性形象认识材料，对客观对象进行处理的一种思维方式。 抽象思维也称逻辑思维，是一种基于抽象概念，根据逻辑规则对信息或知识进行处理的理性思维形式。 灵感思维也称顿悟思维，是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。 1.3什么是人工智能?它的研究目标是什么？ 解：从能力的角度讲，人工智能是指用人工的方法在机器（计算机）上实现智能；从学科的角度看，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。 研究目标： 对智能行为有效解释的理论分析； 解释人类智能； 构造具有智能的人工产品； 1.4什么是图灵实验？图灵实验说明了什么？ 解：图灵实验可描述如下，该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。其中，两个被测试对象中一个是人，另一个是机器。测试规则为：测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中，相互之间只能通过计算机终端进行会话。测试开始后，由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题，但不能询问测试者的物理特征。被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”，而另一位是”机器”。在这个前提下，要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人，哪个是机器。如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人，测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%，则认为该机器具有了智能。 1.5人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：孕育期，形成期，知识应用期，从学派分立走向综合，智能科学技术学科的兴起
智能机器人的控制技术前景分析 随着科学技术的发展，机器人控制技术也日渐成熟，不仅在力矩和位置控制等基础技术上有所进步，在智能化控制上也有显著提高。可是机器人基础控制技术尽管比较完善，但是想要得到进一步提升却有很大难度，因此，智能化发展成为了机器人控制技术的研发方向，该技术上突破会给基础控制技术的发展带来契机，本文重在研究机器人控制技术的发展方向及难度，希望本文内容能对机器人控制技术的研究带来帮助。 机器人技术一直是国内外科学家重点研究的课题，尤其是美国、日本等发达国家更是机器人研究能力较强的国家，他们对机器人的研究工作有近60年了，而且实现了编程机器人向智能化机器人的发展。他们经过多年研究总结，把机器人控制技术分为三大部分，分别是力矩技术、位置技术和智能技术，其中，力矩技术和位置技术是基础，智能技术是研究的发展方向，所以说，前者是基础技术，后者是重点技术，两者都要快速地向前发展。 1.机器人基础控制技术的重要性及所面临的技术难题 力矩技术和位置技术是机器人控制技术的基础，智能化技术是在这两种技术的基础上进行发展的，所以说，我们要想实现机器人智能化发展，就要先认识到力矩技术和位置技术的作用，了解到两种基础控制技术的重要性。 以前，在机器人基础控制技术中的研究重点是速度、位置和受力等要素，而随着科学技术的发展，控制技术又需要研究各种实用的系统技术，从而保证机器人基础控制技术更加完善。可以这样说，在当今时代，机器人基础控制技术已经达到了一定的水平，这给机器人控制技术的发展打下了坚实的基础，但是，对于作为基础技术中的力矩技术和位置技术来说，要想实现突破，却要依赖智能化技术的发展，因此，位置技术、力矩技术、智能技术三者是紧密联系和相互制约的，位置技术和力矩技术为机器人控制技术智能化发展打下了基础，智能化技术又为机器人基础控制技术的突破带来了机会。下面，我介绍一下机器人控制基础技术所面临的难题。 第一，机器人基础技术研发中存在技术难题。机器人系统设置和实际运动出现不一致问题，这个问题一直难以解决，这对位置技术和力矩技术来说是一个大的挑战。第二，数据模型不能解决机器人运动中的复杂问题。机器人在实际运行中遇到复杂问题时，数据模型就出现工作不正常现象，还有一些难以预见的问题，更是机器人控制基础技术难以解决的。第三，机器人基础控制技术系统不够完善。由于机器人基础控制技术都是建立在数字模型基础上的，该数字模型只是简单的力矩控制系统，根本不能完成复杂的指令，因此，机器人为了提高系统的性能，就需要增加设备来实现，这对基础控制系统来说难度很大。第四，机器人基础控制技术不能解决不确定对象的有关问题。机器人运行中会遇见很多不确定因素，由于这些不确定因素没有建立数字模型，因此，这些问题就难以靠基础控制技术来解决。所以说，机器人性能要想得到提高，光靠基础控制技术是难以实现的，
湖面清扫智能机器人的控制系统设计 1、引言 机器人是上个世纪中叶迅速发展起来的高新技术密集的机电一体化产品，它作为人类的新型生产工具，在减轻劳动强度、提高生产率、改变生产模式，把人从危险、恶劣的环境下解放出来等方面，显示出极大的优越性。在发达国家，工业机器人已经得到广泛应用。随着科学技术的发展，机器人的应用范围也日益扩大，遍及工业、国防、宇宙空间、海洋开发、紧急救援、危险及恶劣环境作业、医疗康复等领域。进入21世纪，人们已经越来越切身地感受到机器人深入生产、深入生活、深入社会的坚实步伐。机器人按其智能程度可分为一般机器人和智能机器人。一般机器人是指不具有智能，只具有一般编程能力和操作功能的机器人；智能机器人是具有感知、思维和动作的机器人。所谓感知即指发现、认识和描述外部环境和自身状态的能力，如装配机器人需要在非结构化的环境中认识障碍物并实现避障移动，这依赖于智能机器人的感觉系统，即各种各样的传感器；所谓思维是指机器人自身具有解决问题的能力，比如，装配机器人可以根据设计要求为一部复杂机器找到零件的装配办法及顺序，指挥执行机构，即指挥动作部分完成这部机器的装配；动作是指机器人具有可以完成作业的机构和驱动装置。由此可见，智能机器人是一个复杂的软件、硬件综合体。 机器人的核心是控制系统。机器人的先进性和功能的强弱通常都直接与其控制系统的性能有关。机器人控制是一项跨多学科的综合性技术，涉及自动控制、计算机、传感器、人工智能、电子技术和机械工程等多种学科的内容。 近年来，随着工业和其它服务行业的蓬勃发展，人们在重视其经济效益的同时却往往忽略了他们对环境的污染，人类赖以生存的水资源也不例外。水面污染对人类的水源构成很大的威胁，湖泊尤其是旅游胜地和市内人工湖泊，更是无法逃避漂浮物污染的厄运，举目可见各种日常消费品的包装物在湖面上漂浮。污染的加剧根治水污染。但是，水面污染的治理是一项艰难的长期任务，是全人类必须面对的共同问题。用人工清理水面漂浮物只是权益之计，有些危险水域人无法工作。很多发达国家致力于水面污染治理设备的研究，如石油清理设备，但只是用于大量泄露石油的清理。目前，我国研制的清理水面漂浮物的设备还未见报道，国外研制的也不多，并且价格昂贵，实现的功能也不尽人意。因此，开发一种性
智能机器人行业研究报告 一、行业概况 1、行业监管体制、主要法律法规及政策 （1）行业监管 我国现行智能制造装备行业管理体制为国家宏观指导下的市场竞争体制，宏观调控归属于国家发改委、科技部、工信部以及商务部，主要通过研究制定产业政策、提出中长期产业发展导向和指导性意见等履行宏观调控和宏观管理的职能。 我国智能机器人行业自律组织系中国机器人产业联盟，侧重于行业内部自律性管理，中国机器人产业联盟是由中国机械工业联合会联合在中国注册的机器人行业骨干企事业单位、大专院校和科研院所共同发起成立，在发改委、工信部和科技部的指导下，贯彻落实政府部门对机器人行业提出的相关产业政策和要求；研究产业发展状况，为政府部门制定产业政策提供决策支持等。 目前，我国智能机器人行业无准入限制。 （2）行业主要法规与政策 2006年起，国家先后出台多项规范和扶持智能制造装备行业的规划和政策，采取有效的措施，大力支持工业智能机器人及自动化成套生产线行业的发展。 在“十二五”期间，工业智能机器人首次成为发展规划的重点发展对象之一，在国务院、工信部、科技部出台的关于“十二五”期间智能装备领域的发展规划中，均强调要重点开发并突破有关工业机器人及相关零部件等技术，明确了工业机器人及相关零部件的发展方向，上述政策的出台将有助于完善机器人产业链，促进产业快速发展，实现制造业的升级转型。 影响我国智能机器人行业发展的相关规划和政策具体情况如下：
3、行业发展历程 1920年，捷克作家K.凯比克在科幻剧本《罗萨姆的万能机器人》中首次提出了ROBOT这个名词。现在已被人们作为机器人的专用名词。 （1）第一代机器人 20世纪50、60年代，随着机构理论和伺服理论的发展，机器人进入了使用化阶段。1954年美国的G.C.Devol发表了“通用机器人”专利；1960年美国AMF 公司生产了柱坐标Versatran机器人，可做点位和轨迹控制，是世界上第一种用于工业生产上的机器人。 20世纪70年代，随着计算机技术、现代控制技术、传感技术和人工智能技术的发展，机器人行业得到了迅速发展。1974年美国俄亥俄州辛辛那提的Milacron公司成功开发了多关节机器人；1979年，Unimation公司推出了PUMA 机器人，它是一种多关节、全电动驱动、多CPU二级控制的机器人，采用了V AL 专用语言，可搭配视觉、触觉、力感等传感器，在当时是一种技术先进的工业机器人，现在的这hi能机器人结构大体上是以此为基础的。 这一时期的机器人属于“示教再现”（Tech-in/Playback）型机器人，只具有
基于Multi-Agent的多机器人编队控制 摘要：多移动机器人协调是当前机器人技术的一个重要发展方向。多移动机器人之间的协调与 合作将大大提高机器人行为的智能化程度，完成由单个机器人难以完成的更加复杂的作业。多 移动机器人协调技术的研究对提高机器人的智能化水平及加快机器人的实用化进程具有重要的 理论研究意义和实用价值。本文结合多智能体技术对多机器人编队控制进行了研究，同时根据 具体的多机器人系统，进行了仿真实验。验证了多智能体技术在机器人编队控制系统中的应用，完成了小规模的编队控制。 关键词：多智能体；多机器人；编队控制；协调控制；模糊控制 Multi-robot Formation Control Based on Multi - Agent Abstract :The problem of multi-robot cooperation and coordination is central to mobile robotics. Cooperation and coordination will improve the intelligent performance of robots and can complete lots of impossible missions for single robot.The research on multi-robot cooperation and coordination is of great academic and applied significance. The multi-robot formation is developed combined with the multi-agent technology in this dissertation, and the simulation is done with the multi-robot system. The application of multi-agent is verified in the multi-robot formation control through a small system adopt the fomation control. Key words: Multi-agent ;Multi-robot ;Formation control;Coordination control;Fuzzy control 1. 国内外机器人系统发展现状 自80年代末以来，基于多智能体系统理论研究多机器人协作受到了普遍的关注，从军事领域到工业与民用领域，从星际探险到海底考察，从比赛到教学，都取得了不同程度的进步。近年来，在IEEE R&A,IROS等著名的国际机器人学术会议上，几乎每次会议都有多智能体协作机器人系统的专题。一些机器人学术刊物出版了有关多智能体机器人的研究专辑。一些研究项目，如ACTRESS,CEBOT,GOFER,SWARM等，已进行了多年[1]。 目前，国内关于群体机器人系统的研究刚刚起步，基本上还处于基础技术的研究阶段，这方面的研究成果报道比较少。中科院沈阳自动化所机器人开放研究实验室是国内研究多机器人技术较早也较全面的科研单位。 (1)CEBOT(Cellular Robotic System) CEBOT是一种自重构机器人系统(Self-Reconfigurable Robotic System)，它的研究是受生物细胞结构的启发，将系统中众多的具有相同和不同功能的机器人视为细胞元，这些细胞元可以移动，寻找和组合。 根据任务或环境的变化，细胞元机器人可以自组织成器官化机器人，多个器官化机器人可以进一步自组织，形成更加复杂的机器人系统。细胞结构机器人系统强调是单元体的组合如何根据任务和环境的要求动态重构。因此，系统具有多变的构型，可以具有学习和适应的系统智能(Group Intelligence)，并具有分布式的体系结构[3]。 (2)ALLANCE/L-ALLANCE系统
附件1 广东省重点领域研发计划2019年度 “新一代人工智能”重大专项申报指南 （征求意见稿） 本专项以国家战略和广东省产业发展需求为牵引，围绕人工智能产业发展亟待突破的关键技术领域，集聚国内优势团队组织技术攻关，力争取得一批标志性成果，在部分关键领域实现科技自立。 2019年度新一代人工智能专项共设置基础理论研究及验证、关键共性技术研究及应用、关键处理与感知器件等专题。要求项目须覆盖每个研究方向要求的全部研究内容和考核指标，且成果实施地点在广东省内。项目实施周期为3年。 专题一：基础理论研究及验证 项目1：面向自主智能体感知与协作的计算架构和验证 （一）研究内容 针对自主智能体感知与协作的新型深度计算架构开展研究。针对实时感知与识别、自主控制与协作、动态环境下的自适应任务重构等难题，突破实时目标检测算法、多智能体协作、智能计算芯片系统结构设计等关键技术。研究低功耗、强实时的软硬件
协同解决方案；研究基于语义地图的情境理解和多智能体协作等核心技术；完成基于认知计算模型的人工智能原型芯片设计，面向多智能协同任务的原理验证系统。可支持智慧物流、智慧社区、智慧安防等领域。 （二）考核指标 项目中完成的面向自主智能体感知与协作的计算架构研究成果，须以原型智能计算芯片为载体，该芯片其峰值算力不低于12.8TOPs，执行效率不低于70%，部分网络不低于80%；单芯片支持不低于8路的1080P@60Hz目标检测任务；基于该原型芯片构建自主智能体数目≥10个、种类≥2类的多智能体协同验证系统；验证系统围绕混合增强智能、机载实时处理、空地联合感知协作、动态环境任务自适应重构等关键技术开展集成验证，达到低能耗、高实时、强适应的要求；项目执行期内在自主智能体领域取得不少于3个应用，完成新申请发明专利≥8项（其中至少包含1项国际发明专利），研制并发布实施团体标准2项，集成电路保护布图1项。 项目2：基于混合增强智能的平行智能理论研究及验证 （一）研究内容 本方向是平行智能理论体系下的机器智能进行系统性研究。研究提升机器理解并适应真实世界环境、完成复杂时空关联任务的能力；研究基于认知计算的混合增强智能，探索直觉推理与因果模型、记忆和知识演化的可计算框架；研究人机协同的感知与-2-
《智能机器人控制》教学大纲 课程编号： 开课院系：计算机与通信工程学院电子系课程类别：专业选修 适用专业：电子信息、物联网等 课内总学时：32 学分：2 先修课程：嵌入式系统与单片机、微机原理 与应用、计算机网络 执笔：解仑 审阅：石志国 一、课程教学目的 “智能机器人控制”课程属于“电子信息类”专业选修的一门重要的专业基础课，具有较完整的理论体系和较高的实用价值。通过该门课程的学习，使学生学会智能机器人的控制技术、软件开发平台使用方法、整体结构设计、硬件电路设计与制作、软件模块的编程方法，并对基本的智能机器人系统的研制有正确的理解和认识。为学生学习后继的电子工程、物联网工程基础等有关课程打下坚实的基础。 二、课程教学基本要求 1．课程重点： 嵌入式系统的硬件设计、检测与调试；内核移植与系统定制；驱动程序开发与嵌入式图像处理；竞赛机器人的控制器、软件开发平台、结构和部件；双足步行机器人动力学模型；双足步行机器人步态生成控制器设计与实现；多智能体控制技术等。 2．课程难点： 嵌入式操作系统的内核移植与定制、驱动程序编写与开发；多传感器融合算法的实时性研究和分析；PCB的电磁兼容设计的原则、干扰消除；智能机器人模块化结构化设计与实现；双足步行机器人动力学分析与实现方法研究；双足步行机器人行为合成算法分析与实现等。3．能力培养要求： 通过该门课程的学习，使学生深化智能机器人理论所涉及的主要控制技术，提高运用软件、硬件综合知识的能力，从仿真分析和设计方法的角度来对智能机器人控制系统进行分析，培养学生的设计思维能力和实际动手能力，对所研究的机电系统进行深入分析，培养学生从物理意义及工程应用角度，对数学计算与设计进行深刻理解的能力。掌握PCB的电磁兼容设计的原则、干扰消除、抗串扰和PCB接地技术。提升学生对智能机器人控制的实际工程能力，为后继的的电子工程、物联网工程基础等重要的相关课程打下坚实的基础。 三、课程教学内容与学时 课堂教学（32学时） 1．竞赛机器人的控制器、软件开发平台、结构和部件（8学时） 掌握竞赛机器人的控制器基本原理，熟练掌握软件开发平台、结构和部件，理解多传感器信息融合算法。 2．双足步行机器人动力学模型（8学时）了解稳定性定律，熟练掌握新星关节驱动器的设计方法，掌握人机接口的设计方法，理解鲁棒控制的基本原理。 3．双足步行机器人步态生成控制器设计与实现（8学时） 掌握双足步行机器人步态生成控制器的基本原理及其设计与实现。 4．嵌入式系统的硬件设计、检测与调试（8学时） 了解嵌入式系统的硬件设计，理解Linux内核移植和定制，熟练掌握简化模式的驱动设计和实现，掌握Windows CE图像的基本应用方法。 实验教学（9学时）
第一章绪论 1 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 答：人工智能（学科）：人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。其近期的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。 人工智能（能力）：人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。 2 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？ 答：物理符号系统假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能够执行上述 6 种功能。反之，任何系统如果具有这６种功能，那么它就能够表现出智能；这种智能指的是人类所具有的那种智能。 推论：既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么就能够用计算 机来模拟人的活动。 因此，计算机可以模拟人类的智能活动过程。 ３．现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？ 答：符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。认为人工智能源于数理逻辑。连接主义，又称为仿生学派或生理学派。认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。
行为主义，又称为进化主义或控制论学派。认为人工智能源于控制论。 ４．你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？ 答：应从下面４个层次对谁知行为进行研究： （１）认知生理学：研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动。 （２）认知心理学：研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略。 （３）认知信息学：研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程 （４）认知工程学：研究认知行为的信息加工处理，主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统，对人的各种认知行为（如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等）进行信息处理。 ５．人工智能的主要研究和应用领域是什么？ 答：问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学，模式识别，机器视觉，智能控制，智能检索，智能调度与指挥，分布式人工智能与 Agent，计算智能与进化计算，数据挖掘与知识发现，人工生命。 6、人工智能的发展对人类有哪些方面的影响？试结合自己了解的情况何理解，从经济、社会何文化等方面加以说明？
智能客服系统机器人 新一代智能客服机器人平台整合了最先进的云计算、分布式微服务、大数据，应用了目前最前沿的自然语义处理及深度学习算法，为客户提供一套简单可依赖的智能机器人系统，让客户的产品插上人工智能的翅膀，施展自己的AI创新能力。通过机器人的24小时全天候服务、接待零延迟、全渠道辅助人工等功能助力企业提升服务体验和效率，减少客服人力成本。 客服机器人帮助企业业务智能化和自助化： 通过任务功能对接企业业务接口等，可帮助企业实现业务流程自助化、智能化，帮助企业优化业务流程。比如：智能创建工单、工资异常查询、开发票、预定机票等。 1 问答——提升客户服务效率 1.1 问答双引擎模式 价值：支持传统NLP普通问答和深度学习模型问答。 背景：市面上目前的机器人主流都是nlp普通问答，若要进行模型问答，需要客户提供语料进行线下训练模型。在产品侧可以一键开启模型问答，无需线下部署训练，快速搭建自己的模型知识库。 使用场景：二者采用的算法技术不一样，通过模型问答将极大提高问答回复的准确率。前期相似问数量不够的知识点则可以通过普通问答进行回复，待系统上线一段时间后，通过知识学习工具，将知识点的相似问数量扩充足够、质量够好时，就可以开启使用模型问答。 目标：尽可能将更多的知识点由nlp普通问答过渡到模型问答。 1.2 自定义阈值 价值：每个客户都可自由控制自己机器人的问答逻辑 背景：市面其他机器人的问答阈值基本都是系统内置定义好的，不允许自由变更。允许每个客户根据自己知识库实际情况以及应用阶段来自定义阈值，控制机器人的问答。 使用场景：问答阈值和差值阈值的设置都具体到每个机器人的层面，训练师可以根据客户的业务知识库阶段及行业属性来调整到合适阈值。 2 任务型机器人——助力企业业务智能化 任务型设计初衷是为了帮助企业业务智能化、自助化。通过任务型接口，可以与企业业务系统实现完美对接，通过多轮对话，极致提升用户对话体验。 2.1 函数服务 函数服务可以使用代码处理一些复杂业务逻辑，无需用户接口单独处理；例如：密码错误次数判断。通过函数服务还可以完美对接客户的复杂业务接口，实现业务互通。 2.2 多场景自由切换/任务轮次限制
附件1 任务分工表 序号重点任务主要措施时间节点牵头部门配合部门 1 （一）基础创新 提升行动实施重点领域研发计划。围绕人工智能关键技术重点领域组织实施 重大科技专项。强化部、省、市联动，主动对接国家、省重大科技 专项在我市布局并实现成果落地转化。 2022年持续推进。市科技局 市工业和信息化 局 2 创建国家级人工智能创新试验区。加快人工智能与数字经济广东省 实验室建设，对承担国家重大项目的企业按规定给予配套支持。支 持加快建设科大讯飞机器人智能交互平台、佳都科技智慧交通平 台、云从科技人机协同平台、欧派智能设计与制造平台等广东省新 一代人工智能开放创新平台。支持在图像识别、智能产品研发、智 能制造等关键领域建设人工智能开放创新平台。支持建设一批人工 智能工程技术研究中心、企业技术中心、新型研发机构等创新载体。 依托国家超算广州中心的“天河二号”系统，为深度神经网络模型 训练、基因测序等产业应用场景提供算力支撑。 2020年，申报创建国家 级人工智能创新试验 区，人工智能与数字经 济广东省实验室挂牌成 立；2021-2022年持续 推进。 市科技局 市工业和信息化 局、市财政局，各 区政府
序号重点任务主要措施时间节点牵头部门配合部门 3 （二）产业培育组织实施“强芯”工程，加大集成电路设计、专用设备制造、检验 检测等关键环节的支持力度，引领带动人工智能产业发展。面向5G （第五代移动通信）、物联网、汽车电子、智能终端等领域，引进 和培育一批具有自主知识产权、具有行业影响力的集成电路设计企 业。积极创建国家级“芯火”双创基地（平台），支持公共技术服 务、检测及认证服务等平台建设。 2020年，重点引进一批 集成电路骨干企业； 2021-2022年持续推进。 市工业和信息 化局 —— 4 加快推进国家印刷及柔性显示制造业创新中心建设，培育发展高档 数控机床及关键功能部件、机器人、智能网联汽车、智能家电等广 东省制造业创新中心，推动半导体智能装备和系统集成、智能终端 等省级制造业创新中心筹建。组织实施虚拟现实应用示范项目，积 极创建国家级综合型信息消费示范城市，支持虚拟现实产品、可穿 戴类、公共服务类、行业应用类智能产品研发创新。 2020年，推动半导体智 能装备和系统集成、智 能终端等省级制造业创 新中心筹建；2021-2022 年持续推进。 市工业和信息 化局 市科技局 5 推进广州北斗产业园建设。2020-2022年持续推进。市发展改革委、 市工业和信息 化局 ——
第11课语音控制对话机器人 【教材分析】 本课属于承上启下的基础课程，将拓展模块中的语音传感器加入到机器人中去。在知识结构上介于简单程序和较为复杂的程序（如计次循环语句等）之间，需要教师细化教学内容，并帮助部分学困生理解这个程序的流程。 【学情分析】 学生在学习这一课时，有着较为强烈的实践需要，学生可操控的范围较大，属于实践性的内容。因此，在本课的教学中，教师要安排适宜的课时比率，并能配备充足的实验器材，保证实验的有效性。 【教学目标与要求】 1. 知识与技能 （1）了解语音传感器的工作原理。 （2）掌握编写语音控制机器人对话的程序。 2. 过程与方法 （1）设计流程图进行活动规划。 （2）在学习过程中让学生多自学多探索。 3. 情感、态度与价值观 通过多种拓展传感器的探索和使用，培养学生举一反三的学习能力。 4. 行为与创新 在生活中感受机器人的活动方式，培养学生的程序设计思维。 【教学重点与难点】 重点：理解和掌握机器人语音控制程序的设置方法。 难点：理解语音传感器的含义。 【教学方法与手段】 实验法、主题活动。 【课时安排】 安排1课时。 【教学准备】 控制软件、学生机器人平台。
【教学过程】 学习过程教师与学生活动设计意图 生活导入 播放微软机器人“小冰”的视频。 师：聪明的机器人已经能够和人类对话了， 但它毕竟是一个虚拟的对象，我们的机器人能不 能直接和我们对话呢？大家有哪些主意？ 师生讨论。 师：今天，老师就给大家介绍引导机器人传 感器——语音传感器。 从学生生活经验出 发，在巩固旧知的同时 引出新问题。 头脑风暴，激发集 体智慧。 语音传感器工作原理 展示机器人语音控制的效果。 师：机器人能够根据人类的命令行动，其实 是利用了语音传感器在工作。 （展示语音传感器图片）语音传感器就像小 动物的耳朵一样，它从外界接收到语音信号，并 控制相应的动作。 （展示语音机器人） 用实际案例让学生 感受机器人语音控制模 块的实际效果，以此激 发学生的学习热情。 设计流程图 师：语音传感器中哪个部件特别的重要？它 主要起到了什么作用？ 生讨论回答。 师：是的，接收管就是语音传感器的“情报 分析部门”，它就来分析“是”“否”接收到了信 号。 （板书流程图） 师：我们用这样的图来表示接收管的工作流 程。但要使语音传感器工作，经过这样的一次判 断就可以了吗？ （生设计流程图） 这个过程需要反复执行，这样机器人才能不 断进行语音的检测。 通过引领学生对实 际情况进行分析，从中 抽离知识要点，形成流 程图。以此让学生感受 从生活中发现知识的过 程，并了解和掌握流程 图的设计过程。