关于智能机器人路径规划的认识
樊阳阳
仪器仪表工程学号2013704008
摘要
智能机器人是人工智能的理想研究平台，是一个在感知、思维、效应方面全面模拟人的机器系统，它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术。在简要介绍智能机器人及发展状况的基础上，深入阐述了机器人在其路径规划算法的研究现状，对全局的路径规化算法作出了详细的研究，指出各种算法的优缺点，提出建立嵌入式智能机器人路径规划平台，实现了基于嵌入式实时系统的智能机器人路径规划算法。
关键词：嵌入式技术；路径规划；智能机器人
On the Understanding of the Intelligent Robot Path
Planning
Abstract
Intelligent robot is an ideal research platform, artificial intelligence (ai) is a comprehensive simulation in terms of perception, thinking, effect of machine system, it is a comprehensive range of artificial intelligence technology, can fully inspect all areas of artificial intelligence technology. The brief introduction of intelligent robots and the development status, on the basis of deeply expounds the robot in its research status quo of path planning algorithm for global path planning algorithm made a detailed research, and points out the advantages and disadvantages of various algorithms, the proposed embedded intelligent robot path planning platform, realizes the intelligent robot path planning algorithm based on embedded real-time system. Key words:Embedded technology;Path planning;Intelligent robot
目录
前言 (4)
第1章智能机器人的未来发展 (5)
第2章智能机器人的路径规划技术研究 (7)
第3章全局路径规划算法研究 (8)
第3.1节构型空间法 (8)
第3.2节可视图法 (8)
第3.3节优化算法 (8)
第3.4节拓扑法 (8)
第3.5节栅格解耦法 (9)
第3.6节自由空间法 (9)
第3.7节神经网络法 (9)
第4章嵌入式智能机器人路径规划算法的应用与实现 (11)
结论 (12)
参考文献 (13)
前言
智能机器人是一个在感知、思维、效应方面全面模拟人的机器系统，外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场。可以全面地考察人工智能各个领域的技术。研究它们相互之间的关系。还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。
人们通常把机器人划分为三代。第一代是可编程机器人。这种机器人一般可以根据操作人员所编的程序，完成一些简单的重复性操作。这一代机器人是从60 年代后半叶开始投入实际使用的, 目前在工业界已得到广泛应用。第二代是“感知机器人”, 又叫做自适应机器人, 它在第一代机器人的基础上发展起来的, 能够具有不同程度的“感知”周围环境的能力。这类利用感知信息以改善机器人性能的研究开始于70年代初期, 到1982 年, 美国通用汽车公司为其装配线上的机器人装配了视觉系统, 宣告了感知机器人的诞生, 在80 年代得到了广泛应用。第三代机器人将具有识别、推理、规划和学习等智能机制, 它可以把感知和行动智能化结合起来, 因此能在非特定的环境下作业, 称之为智能机器人。
智能机器人与工业机器人的根本区别在于, 智能机器人具有感知功能与识别、判断及规划功能。而感知本身, 就是人类和动物所具有的低级智能。因此机器的智能分为两个层次: ①具有感觉、识别、理解和判断功能; ②具有总结经验和学习的功能。所以, 人们通常所说的第二代机器人可以看作是第一代智能机器人。
第1章智能机器人的未来发展
智能机器人的开发研究取得了举世瞩目的成果。那么, 未来智能机器人技术将如何发展呢? 日本工业机器人协会对下一代机器人的发展进行了预测。提出智能机器人技术近期将沿着自主性、智能通信和适应性三个方向发展。下面我们简单介绍人工智能技术、操作器、移动技术、动力源和驱动器、仿生机构等。
( 1) 人工智能技术在机器人中的应用
把传统的人工智能的符号处理技术应用到机器人中存在哪些困难呢? 一般的工业机器人的控制器, 本质是一个数值计算系统。如若把人工智能系统( 如专家系统) 直接加到机器人控制器的顶层, 能否得到一个很好的智能控制器? 并不那么容易。因为符号处理与数值计算, 在知识表示的抽象层次以及时间尺度上的重大差距,把两个系统直接结合起来, 相互之间将存在通信和交互的问题, 这就是组织智能控制系统的困难所在。这种困难表现在两个方面: 一是传感器所获取的反馈信息通常是数量很大的数值信息, 符号层一般很难直接使用这些信息, 需要经过压缩、变换、理解后把它转变为符号表示, 这往往是一件很困难而又耗费时间的事。而信息来自分布在不同地点和不同类型的多个传感器。从不同角度, 以不同的测量方法得到不同的环境信息。这些信息受到干扰和各种非确定性因素的影响, 难免存在畸变、信息不完整等缺陷, 因此使上述的处理、变换更加复杂和困难。二是从符号层形成的命令和动作意图, 要变成控制级可执行的指令( 数据) , 也要经过分解、转换等过程, 这也是困难和费时的工作。它们同样受到控制动作和环境的非确定性因素的影响。由于这些困难, 要把人工智能系统与传统机器人控制器直接结合起来就很难建立实时性和适应性很好的系统。
（2）操作器
工业机器人手臂的设计制造已趋于成熟,因此在智能机器人操作器方面的研究, 人们的兴趣主要集中在各种具有柔性和灵巧性的手爪和手臂上。机器人手臂结构要适应智能机器人高速、重载、高精度和轻质的发展趋势。其中轻质化是关键。新型高刚度、抗震结构和材料是目前国外研究的前沿。
机器人的手、腕以及连接机构是引人注目的研究课题。其中手腕机构的研究注重于快速、准确、灵活性、柔顺性和结构的紧凑性。与人协调作业关系密切的一类智能机器人如医用机器人、空间机器人、危险品处理机器人、打毛刺机器人等, 它们都面临着如何快速、准确地把人的意志和人手的熟练操作传送到机器人执行机构的问题。目前, 要让机器人作业一个小时, 其软件编制需要60 个小时,
费时又费工。要改善这种状况, 需要从软件和硬件两方面着手。如多指多关节灵巧手是一种模拟人的通用手, 它能比较逼真地记录和再现人手的熟练动作, 受到研究者的青睐。由于它涉及到操作力学、结构学、基于传感器的控制、传感器融和等方面的问题, 研制的难度很大, 因此到目前为止, 还没有一种成熟的产品投放市场。
( 3) 移动技术
移动功能是智能机器人与工业机器人显著的区别之一。附加了移动功能之后, 机器人的作业范围大幅度增加, 从而使移动机器人的概念也从陆地拓展到水下和空中。
近几年来, 在欧美国家的机器人研究计划中, 移动技术占有重要的位置。例如在NASA空间站FREEDOM 上搭载的机器人、NASA 和NSF 共同开发的南极Erebus 活火山探测机器人、美国环保局主持开发的核废料处理机器人HA7BOT 中, 移动技术都被列为关键技术。
最近几年, 在步行机构, 双足步行机, 轮式移动机构的开发和实用化等方面都取得了一些进展。据日本工业机器人协会预测: 管内移动机器人将在2007 年可达到实用化; 与人具有同样步行速度的多足步行机和双足步行机以及不平整地面行走和爬楼梯与人具有相同速度的移动机器人将在2010 年可达到实用化。
( 4) 仿生机构
智能机器人的生命在创新, 开展仿生机构的研究, 可以从生体机构、移动模式、运动机理、能量分配、信息处理与综合, 以及感知和认知等方面多层次得到启发。目前, 以驱体为构件的蛇形移动机构、人工肌肉、仿象鼻柔性臂、人造关节、假肢、多肢体动物的运动协调等等受到人们的关注。仿生机构的自由度往往比较多, 建立数学模型以及基于数学模型的控制比较复杂, 借助传感器获取信息加以简化可能是一条出路。
第2章智能机器人的路径规划技术研究智能机器人路径规划是指在有障碍物的工作环境中, 如何寻找一条从给定起点到终点适当的运动路径, 使机器人在运动过程中能安全、无碰地绕过所有障碍物[1]。随着计算机、传感器及控制技术的发展, 特别是各种新算法不断涌现, 智能机器人路径规划技术已经取得了丰硕研究成果。特别是周围环境已知的全局路径规划, 其理论研究已比较完善, 目前比较活跃的领域是研究在环境未知情况下的局部规划。从研究成果看, 有以下趋势:
( 1) 智能化的算法将会不断涌现[2]。模糊控制、神经网络、遗传算法以及它们的相互结合也是研究热点之一。
( 2) 多智能机器人系统的路径规划[3]。随着智能机器人工作环境复杂度和任务的加重, 对其要求不再局限于单台智能机器人, 在动态环境中多智能机器人的合作与单个机器人路径规划要很好地统一。
( 3) 多传感器信息融合用于路径规划[4]。单传感器难以保证输入信息准确与可靠。多传感器所获得信息具有冗余性、互补性、实时性和低代价性, 且可以快速并行分析现场环境。
( 4) 基于功能/行为的智能机器人路径规划[5、6]。基于模型自顶向下的感知- 建模- 规划- 动作是一种典型慎思结构, 称为基于功能的控制体系结构。基于行为的方法是一种自底向上的构建系统方法, 并在与环境交互作用中最终达到目标。基于功能/行为的机器人控制结构融合了两者优点, 这是研究的新动向之一。
机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题, 完成路径规划、定位和避障等任务。根据机器人对环境信息掌握的程度不同将智能机器人路径规划分为基于模型的全局路径规划和基于传感器的局部路径规划。前者是指作业环境的全部信息已知, 主要包括构型空间法、拓扑法、栅格解耦法、自由空间法、神经网络法等; 后者是指作业环境信息全部未知
或部分未知, 主要包括人工势场法、模糊逻辑控制法、混合法、滚动窗口法等。智能机器人路径规划存在以下特点:
①复杂性: 在复杂环境中, 机器人路径规划非常复杂, 且需要很大的计算量。
②随机性: 复杂环境的变化往往存在很多随机性和不确定因素。
③多约束: 机器人的形状、速度和加速度等对机器人的运动存在约束。
第3章全局路径规划算法研究
第3.1节构型空间法
构型空间法的基本思想是将机器人缩小为一个点, 根据机器人形状和尺寸将障碍物进行拓展。其中研究较成熟的有: 可视图法和优化算法。
第3.2节可视图法
可视图法中的路径图由捕捉到的存在于机器人一维网络曲线(称为路径图) 自由空间中的节点组成。路径的初始状态和目标状态同路径图中的点相对应, 这样路径规划问题就演变为在这些点间搜索路径的问题。要求机器人和障碍物各顶点之间、目标点和障碍物各顶点之间以及各障碍物顶点与顶点之间的连线均不能穿越障碍物, 即直线是/ 可视的0, 然后采用某种方法搜索从起始点到目标点的最优路径, 搜索最优路径的问题就转化为从起始点到目标点经过这些可视直线的最短距离问题。该法能够求得最短路径, 但假设忽略智能机器人的尺寸大小, 使得机器人通过障碍物顶点时离障碍物太近甚至接触, 并且搜索时间长。
第3.3节优化算法
此法可删除一些不必要的连线以简化可视图、缩短搜索时间, 能够求得最短路径。但假设机器人的尺寸大小忽略不计, 会使机器人通过障碍物顶点时离障碍物太近甚至接触, 并且搜索时间长。另外的缺点就是此法缺乏灵活性, 即一旦机器人的起点和目标点发生改变, 就要重新构造可视图, 比较麻烦。这类算法包括D ijkstra算法、A* 算法等。
第3.4节拓扑法
拓扑法将规划空间分割成具有拓扑特征子空间,根据彼此连通性建立拓扑网络, 在网络上寻找起始点到目标点的拓扑路径, 最终由拓扑路径求出几何路径。拓扑法基本思想是降维法, 即将在高维几何空间中求路径的问题转化为低维拓扑空间中判别连通性的问题。优点在于利用拓扑特征大大缩小了搜索空间。算法复杂性仅依赖于障碍物数目, 理论上是完备的。而且拓扑法通常不需要机器人的
准确位置, 对于位置误差也就有了更好的鲁棒性; 缺点是建立拓扑网络的过程相当复杂, 特别在增加障碍物时如何有效地修正已经存在的拓扑网是有待解决的问题。
第3.5节栅格解耦法
栅格解耦法是目前研究最广泛的路径规划方法[ 10] 。该方法将机器人的工作空间解耦为多个简单的区域, 一般称为栅格。由这些栅格构成了一个连通图, 在这个连通图上搜索一条从起始栅格到目标栅格的路径, 这条路径是用栅格的序号来表示的。整个图被分割成多个较大的矩形, 每个矩形之间都是连续的。如果大矩形内部包含障碍物或者边界, 则又被分割成4个小矩形, 对所有稍大的栅格都进行这种划分, 然后在划分的最后界限内形成的小栅格间重复执行程序, 直到达到解的界限为止。该法以栅格为单位记录环境信息, 环境被量化成具有一定分辨率的栅格, 栅格的大小直接影响着环境信息存储量的大小和规划时间的长短, 栅格划分大了, 环境信息存储量小, 规划时间短, 分辨率下降; 栅格划分小了, 环境分辨率高。
第3.6节自由空间法
自由空间法采用预先定义的如广义锥形和凸多边形等基本形状构造自由空间, 并将自由空间表示为连通图, 通过搜索连通图来进行路径规划[7]。自由空间的构造方法是: 从障碍物的一个顶点开始, 依次作其它顶点的链接线, 删除不必要的链接线, 使得链接线与障碍物边界所围成的每一个自由空间都是面积最大的凸多边形; 连接各链接线的中点形成的网络图即为机器人可自由栅格法运动的路线。其优点是比较灵活, 起始点和目标点的改变不会造成连通图的重构,缺点是复杂程度与障碍物的多少成正比, 且有时无法获得最短路径。
第3.7节神经网络法
人工神经网络是由大量神经元相互连接而形成的自适应非线性动态系统, 对于大范围的工作环境, 在满足精度要求的情况下, 用神经网络来表示环境则可以取得较好的效果[ 12] 。神经网络在全局路径规划的应用, 将障碍约束转化为一个惩罚函数, 从而使一个约束优化问题转化为一个无约束最优化问题, 然后以神经网络来描述碰撞惩罚函数, 进行全局路径规划。
虽然神经网络在路径规划中有学习能力强等优点, 但整体应用却不是非常成功, 主要原因是智能机器人所遇到的环境是千变万化的、随机的, 并且很难以数学的公式来描述。
第4章嵌入式智能机器人路径规划算法的应用与实现
嵌入式智能机器人主要由嵌入式微处理器板和驱动控制器构成。这种硬件结构具有功耗小、独立性、可扩展性好等优点, 系统应满足低功耗、防震、抗干扰等要求。嵌入式主板是机器人的/大脑0, 主要承担机器人运动的大量实时计算工作。嵌入式技术的发展为智能机器人路径规划算法的应用和实现提供了可能, 基于SOC技术的高性能32位嵌入式微处理器的出现为实时操作系统的引入奠定了物质基础, 将会是机电控制系统的发展方向。
机器人路径规划算法的实现要从感知系统获得环境信息, 然后进行决策运算并将控制数据发送给伺服控制系统, 同时还要与其它机器人进行通讯以及和人进行人机交互等。智能机器人的路径规划算法的实现要求系统具有较好的实时性能, 并且对系统的可靠性和成本具有较高的要求, 嵌入式操作系统具有可裁减和定制的特点, 可以进行多任务管理, 并确保工作的实时性。移动机器人的路径规划算法, 无需用到文件系统和GU I等复杂的系统级功能, 系统扩展主要是硬件驱动层(硬件抽象层和其它外围接口驱动或BSP) 的扩展, 具有多任务功能的嵌入式操作系统,使功能强大的智能控制系统软件的设计成为可能。在满足多任务实时性要求的同时, 降低了开发难度, 使开发出来的软件程序的质量更高, 性能更好, 更容易维护。并能在短期内, 开发出强大、高效、健壮、复杂, 低成本的移动机器人控制系统。
结论
机器人路径规划技术未来的研究重点是/仿人、仿生0 智能, 其智能程度和软件复杂度不断提高,并还将紧密地结合认知科学、人工智能、与计算智能的研究成果, 提升机器人行为的智能度。嵌入式系统适用于应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗要求严格的专用计算机系统, 具有微内核、系统精简、强实时性、专用性强等特点, 在路径规划算法中引入嵌入式技术是未来机器人技术发展的趋势。
参考文献
[1]席裕庚, 张纯刚1 一类动态不确定环境下机器人的滚动路径规划[ J] 1 自动化学报, 2002, 281.
[2] Rob in1 人工智能机器人学导论[M ] 1 杜军平, 译1北京: 电子工业出版社, 20031.
[3] 李磊, 叶涛, 等1 智能机器人技术研究现状与未来[ J] 1 机器人, 2002 ( 24) 1.
[4]杨争1 自主智能机器人基于行为的导航策略及其实现[ J] 1 机器人技术与应用, 2002 ( 5) 1.
[5]蔡自兴, 等1 基于功能/行为集成的自主式智能机器人进化控制体系结构[ J] 1 机器人, 2000 ( 22) 1.
内蒙古科技大学2010/2011 学年第一学期《人工智能》结课报告 课程号：67111317 考试方式：报告 使用专业、年级：计算机应用2007 任课教师：陈淋艳 班级：08级-计算机-1班 学号：0867111116 姓名：冯淑梅
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认识人工智能–教案
教学过程
3.讲解3：介绍故事背景，目的是创造一个“鸟类的专家系统”。 互动提问：下面有如下五种鸟类，这些鸟类有哪些特征呢？哪里不同呢？ 老师回答：我们从四个特征来区分这几种鸟类，分别是体重、翼展、脚蹼、后背的颜色。 观看如下图表：哪种鸟的体重最重？回答：潜鸟；哪种鸟有脚蹼？回答：潜鸟；翼展最长的是哪种鸟类？回答：鹭鹰； 如图表所示是老师提前搜集了相关的数据制定成的表格用于区分不同鸟类需要使用的四个不同的属性值，我们选用体重、翼展、有无脚蹼以及后背颜色作为评测基准。 现实中，你可能会想测量更多的值。通常的做法是测量所有可测属性，而后再挑出重要部分。下面测量的这四种值称之为特征。 4.讲解4：表数据分析，分析这四种特征，（1）体重和翼展本身就是数值型，就是十进制数字，不需要10 进制转换；（2）分析脚蹼特征，脚蹼只有有还是没有两种情况，是二值型，用阿拉伯数字替代可以用0和1表示。（3）分析后背颜色，利用常见的七色作为测评特征，设定颜色对应数字。 5.讲解5：特征数值化，左边的七色板就是把颜色转化为数字后的结果。这个时候，把色号对应到不同鸟 类的后背颜色上，把汉字转变为数值的形式。 6.互动提问：现在我们需要寻找一种鸟类，叫做象牙喙啄木鸟，因为找到了这个啄木鸟我们就会获得高额 悬赏。请你设计一个流程来帮助我寻找到这种鸟。 回答： （1）方法一：最简单的方法是安装一个喂食器，然后雇用一位鸟类学者，观察在附近进食的鸟类。 如果发现象牙喙啄木鸟，则打电话通知我们。这种方法太昂贵，并且如果鸟类学者真的发现了象牙喙啄木鸟也并不会通知我们，而是会直接去领奖。最重要的是专家在同一时间只能出现在同一个地方。 （2）方法二：把方法一进行自动化处理。 第一步：安装多个带有照相机的喂食器，同时接入计算机用于标识前来进食的鸟。 第二步：在喂食器中放置称重仪器以获得鸟的体重。（特征一的获取） 第三步：利用计算机视觉技术来提取鸟的翅膀长度。（特征二的获取） 第四步：利用计算机视觉技术来获得鸟脚掌的类型。（特征三的获取） 第五步：利用计算机视觉技术获得鸟后背的颜色。（特征四的获取） （3）总结：提取相关的特征信息，对比我们的表格特征值，特征相近的我们就可以进行归类了！
人工智能_关于人工智能的议论文1000字3月15日，举世瞩目的“人机大战”尘埃落定，人工智能“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)以4：1的比分战胜人类围棋顶尖高手李世石九段，为世人留下一个不愿接受又不得不接受的事实。 面对“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)，有人不服，如中国的超级围棋新星柯洁九段，就公开向“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)叫板：“你赢不了我!”有人叹息：人类智慧最后的尊严在一只“小狗”面前丢失。有人甚至悲观地认为，机器统治人类的时代即将来临。 其实，所谓人类尊严、所谓机器人的统治时代，只是我们一些人的臆想，“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)的胜利，说到底就是一次技术革命的胜利，是人类对自身的一次超越。 正如西安交通大学副校长、国家重点基础研究计划(973)“基于视认知的非结构化信息处理基础理论与关键技术”首席科学家徐宗本说的：“任何人工智能技术的成功一定是当代最新技术综合运用的成功，片面说成谁战胜谁是不公平的，也是无意义的，说人类智慧的最后壁垒被攻破，这都是无稽之谈。” “阿尔法狗围棋”(AlphaGo)的胜利，背后的最大价值在于，它激励人们持续不断地探索过去人工智能领域一直看似难以实现的人类智能级别。从这一点上看，人工智能的胜利也有非凡的意义，甚至可以说具有划时代的意义。 是的，翻开人类历史，哪一次技术革命不带来人类社会翻天覆地的变化?蒸汽机的发明、使用，使人类从农业手工业时代进入了工业
社会;电动机的诞生，使人类从工业社会跨入了现代化。而以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发明与应用为主要标志的信息技术革命，更让人类从此进入了自动化、信息化时代。每一次技术革命，伴随的都是生产力的发展和人类自身的解放。 “阿尔法狗围棋”(AlphaGo)的胜利，是不是会掀起又一次技术革命，我们还需拭目以待。然而，人工智能的进步，却可以让我们展望到人类美妙无比的前景。我们似乎可以看到，不久的将来，到处都是机器人在人们的指令下为人们服务;我们似乎可以看到，那些对于目前医术来说几乎无解的人类大脑和神经疾病，如自闭症、老年痴呆症这样的国际医学难题，随着人工智能的进步，一切都会迎刃而解;我们似乎可以看到，有了人工智能的协助，人类真正步入了大同的理想社会。 是的，“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)的胜利，是人类的智慧向前迈出的又一步，有了这一步，我们的世界将更加美好。当然，面对这些进步，我们不能只是围观、娱乐和敬仰，我们应该用我们的智慧，去促成人工智能更大的进步!
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
三大关键技术决定人工智能未来 摘要 : 机器理解语言的技术、知识挖掘技术、对人的建模技术这三大技术再经过一段时间的发展后，对破解图灵测试是有可能的。 科幻作品中我们经常能够看到与人类一样聪明的机器人，但机器是如何在这背后存储知识的？是如何推理知识并运用知识的？最后又是如何实现与人的交互的？此次在的百度BIG大会上，百度技术副总王海峰博士总结了实现人工智能的三大关键技术，基本回答了这些问题，虽然讲的比较简单，但由于信息量过大没有一定背景的人是很难听懂的，所以我纯粹来给各位科普下。 关键一，让机器理解语言的技术
理解语言是一个从词语逐渐递进到事件的过程。 1，分词技术 让机器理解语言，也就是要让机器学会自己思考，那么就需要让机器去理解语言。而汉语的 理解与英语相比起来就显得更加困难，在英语中每个单词都是基本上可以被机器直接读取的，但是汉语在分词上则更为困难。我们来举几个列子。 “你|老张|着什么急|啊” “你|老张着|什么嘴|啊” 上面是一个简单的列子，修改一个字，意思就相差十万八千里，而机器根据字的不同则可以勉强分出来。但是下面这个列子就折腾了。 “乒乓球拍卖完了” 机器该怎么分？这就困难了，机器既可以分出两种意思“乒乓球|拍卖|完了” “乒乓|球拍|卖完了”
那么困难就来了，我们如何告诉机器这句话中的词该怎么分呢？对于人来说很简单，根据前后文马上就能识别出来，但是对于机器来说则极为艰难。 2，句子的分析技术 分词问题解决之后便是分析句子的问题，请看下面两句“谢霆锋|是谁|儿子” “谢霆锋|儿子|是谁” 对于机器来说，这两句话获得的关键分词信息是一样的，都是“谢霆锋”、“是谁”、“儿子”，这三个关键分词信息。我们该如何告诉计算机，因为顺序先后的原因而导致的语义的天差地别呢？ 这其中就需要对语言有很深入的分析，对语义理解，从而知道他们要找的答案是不一样。做到这单同样不容易。 3，上下文相关的分析技术 分析完一句话后，机器自然要推演到分析一篇文章的内容。 在《信息简史》中有一个很重要的信息原理，就是说当我们需要传递信息时，需要大量的冗余信息来保障信息的准确性，没用的废话越多则传递信息的准确性越高，同样对于让机器理解某句话也是基于同样原理。 但问题是，人可以依靠直觉抓取关键信息，而机器又凭借什么来抓取关键信息呢？又如何识别真正的信号与噪声？这也是至关重要的技术。 我们看以下三个列子
研究生课程论文 人工智能前沿 论文题目：人工智能技术在求机器人工作 空间的应用 课程老师：罗亚波 学院班级：汽研1602班 学生姓名：张小涵 学号：1049721602405 2016年10月
人工智能技术在求机器人工作空间的应用 摘要 人工智能的发展迅速，现在已经渗透到机器人的全方位分析与机器人的工作空间的计算中，其对机器人的应用起着越来越重要的作用。元素限制法由三个限制元素构成，分别为杆长限制、转角限制、连杆的干涉。在初步确定限制元素后即可得到边界条件，即可得到工作空间。圆弧相交法由运动学反解过程、工作空间的几何描述以及工作空间的计算过程组成。两者各有其优缺点，都是可取的求工作空间的方法。 关键词：人工智能元素限制圆弧相交工作空间 Abstract With the rapid development of artificial intelligence, it has been applied to the analysis of the robot and the working space of the robot. It plays a more and more important role in the application of the robot. The element restriction method is composed of three elements, which are the length of the rod, the restriction of the angle and the interference of the connecting rod. Boundary conditions can be obtained after the preliminary determination of the limiting element. The arc intersection method is composed of the process of the inverse kinematics of the kinematics, the geometric description of the working space and the calculation process of the working space. Both have their own advantages and disadvantages, are desirable for the working space of the method. Key words: artificial intelligence element limit arc intersection working space
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，
人工智能 ——关于人工智能的议论文 月日，举世瞩目的“人机大战”尘埃落定，人工智能“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）以4：1的比分战胜人类围棋顶尖高手李世石九段，为世人留下一个不愿接受又不得不接受的事实。 面对“阿尔法狗围棋”（AlphaGo），有人不服，如中国的超级围棋新星柯洁九段，就公开向“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）叫板：“你赢不了我!”有人叹息：人类智慧最后的尊严在一只“小狗”面前丢失。有人甚至悲观地认为，机器统治人类的时代即将来临。 其实，所谓人类尊严、所谓机器人的统治时代，只是我们一些人的臆想，“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）的胜利，说到底就是一次技术革命的胜利，是人类对自身的一次超越。 正如西安交通大学副校长、国家重点基础研究计划（973）“基于视认知的非结构化信息处理基础理论与关键技术”首席科学家徐宗本说的：“任何人工智能技术的成功一定是当代最新技术综合运用的成功，片面说成谁战胜谁是不公平的，也是无意义的，说人类智慧的最后壁垒被攻破，这都是无稽之谈。” “阿尔法狗围棋”（AlphaGo）的胜利，背后的最大价值在于，它激励人们持续不断地探索过去人工智能领域一直看似难以实现的人类智能级别。从这一点上看，人工智能的胜利也有非凡的意义，甚至可以说具有划时代的意义。 是的，翻开人类历史，哪一次技术革命不带来人类社会翻天覆地的变化?蒸汽机的发明、使用，使人类从农业手工业时代进入了工业社会;电动机的诞生，使人类从工业社会跨入了现代化。而以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发明与应用为主要标志的信息技术革命，更让人类从此进入了自动化、信息化时代。每一次技术革命，伴随的都是生产力的发展
人工智能 人工智能是 20 世纪 50 年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学分支，又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互参透而发展起来的综合性学科。人工智能又称智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模拟识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。例如，用计算机模拟人脑的部分功能进行学习、推理、联想和决策；模拟医生给病人诊病的医疗诊断专家系统；机械手与机器人的研究和应用等。 一、人工智能发展史 50 年代人工智能兴起，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题、求解程序 LISP 表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入低谷。 60 年代末到 70 年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。并且 1969 年成立了国际人工智能联合会议。 80 年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本 1982 年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统 KIPS ，”其目的的是使逻辑推理达到数值运算那么快。 80 年代末。神经网络飞速发展。 1987 年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一科学的诞生。 90 年代，人工智能出现新研究高潮由于网路技术特别是国际互联网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。 、人工智能的优越性 人工智能作为本世纪中叶新崛起的、综合性最强的新兴前沿科学，它涉及非常广泛的学科领
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
智能机器人的发展与应用前景 摘要 本文介绍了智能机器人的发展概况、机器人的感官系统、机器人运动系统及人工智能技术在机器人中的应用,智能机器人是一个在感知-思维-效应方面全面模拟人的机器系统,外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场,可以全面地考察人工智能各个领域的技术,研究它们相互之间的关系。还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。 关键词: 智能机器人感官仿生人工智能 1.引言 人们通常把机器人划分为三代。第一代是可编程机器人。这种机器人一般可以根据操作人员所编的程序,完成一些简单的重复性操作。这一代机器人是从60年代后半叶开始投入实际使用的,目前在工业界已得到广泛应用。第二代是“感知机器人”,又叫做自适应机器人,它在第一代机器人的基础上发展起来的,能够具有不同程度的“感知”周围环境的能力。这类利用感知信息以改善机器人性能的研究开始于70年代初期,到1982年,美国通用汽车公司为其装配线上的机器人装配了视觉系统,宣告了感知机器人的诞生,在80年代得到了广泛应用。第三代机器人将具有识别、推理、规划和学习等智能机制,它可以把感知和行动智能化结合起来,因此能在非特定的环境下作业,称之为智能机器人。智能机器人与工业机器人的根本区别在于,智能机器人具有感知功能与识别、判断及规划功能。而感知本身,就是人类和动物所具有的低级智能。因此机器的智能分为两个层次:①具有感觉、识别、理解和判断功能; ②具有总结经验和学习的功能。所以,人们通常所说的第二代机器人可以看作是第一代智能机器人。 2.智能机器人的感官系统 2.1触觉传感器 英国近几年在阵列触觉传感方面开展了相当广泛的研究。例如:Sussex大学和Shack-leton系统驱动公司研制的基于运动的介电电容传感的阵列;由威尔士大学和软件科学公司研制的采用压强技术的装在机器人夹持器上的传感器。 2.2视觉传感 在机器人视觉方面,目前市场上销售的有以下6类传感器:①隔开物体的二维视觉:双态成像;②隔开物体的二维视觉:灰度标成像;③触觉或叠加物体的二维视觉;④二维观察;⑤二维线跟踪;⑥使用透视、立体、结构图示或范围找寻技术从隔开物体中提取三维信息。在这类系统方面,它们只能做一些很简单的操作。例如:为了使机器人具有某种程度的人眼功能,已进行大量的研究工作并向如下两类系统发展:①从一维物体中提取三维信息;②活动机器人导航、探路和躲避障碍物的现场三维分析。伦敦大学目前正在研究一种双目视觉机器人的实时图像处理机。还有正在研究机器人视觉系统的教育机构有:考文垂工业大学、爱丁堡大学、格拉斯哥大学、格温特大学;而伯明翰大学则专门研究惯性传感器。另外,还有许多从事传感系统开发的单位,都进行了传感反馈研究。如米德尔塞克斯工业大学致力于使机器人能组织和使用来自不同类型传感器的数据。这种机器人能“看”、“感”和“听”,它更接近于人。 2.3听觉传感
1谈谈你对人工智能的看法？人工智能是21世纪世界三大尖端技术之一，它在社会生产生活中起到了无可替代的巨大作用，它研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。作为计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，它是多种学科互相渗透的一门综合性新学科，是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，用以延伸人们智能的科学。 2）在我看来，人工智能可以分成两个部分来理解，即“人工”和“智能”。人工，自然就是一些人力所能做到的事情，由人去完成活动。智能，应该理解为智慧和能力。既然走智能平台之路，就必须做到两点：一、通过向开发者开放免费的API 接口，方便导入后台数据库；二、平台具备自我学习能力，不断完善信息和丰富数据库。3）人工智能的本质就是机器自学习的过程。机器学习包括两大模块：一是数据来源，即大数据；二是数据处理方式，即机器学习算法，机器在自学习过程中两大模块同时运行。深度学习是机器学习研究中的全新领域，主要为建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。深度学习能增强机器学习的能力，整个机理得到大幅改进。4）但受限于技术瓶颈，目前人工智能远未到达成熟的地步。人工智能一旦做成，将对现有移动互联网产品商业模式产生巨大的颠覆，甚至很多移动互联网、互联网产品将不复存在。它的到来，将改变现有的购物、聊天和通信方式，甚至对社交产生冲击。5）基于大数据的分析和处理的人工智能能实现精准推荐。但用它来模拟人工存在较大瓶颈，即模拟不出情感、道德等人类特有特征，最根本的解决办法是基于生物计算机去变革，这是人工智能演化必经的基础性变革。以上就是我对人工智能的看法。 2谈谈你对智能机器人的看法？智能机器人是当前人工智能领域一个十分重要的应用领域和热门的研究方向，它直接面向应用，社会效益强，发展非常迅速。它的研制几乎需要所有的人工智能技术，而且还涉及其他许多科学技术部门和领域。作为人工智能的理想研究平台,它是一个集感知、思维、效应等多方面全面模拟人的机器系统，但其外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场。可以全面地考察人工智能各个领域的技术。其能力和水平已经成为人工智能技术水平甚至人类科学技术综合水平的一个表现和体现,研究它们相互之间的关系还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。2）智能机器人作为第三代机器人，具有感知、识别、推理、规划和学习等智能机制, 其中，感知本身, 就是人类和动物所具有的低级智能。智能机器人可以把感知和行动智能化结合起来。它的智能分为两个层次:第一即具有感觉、识别、理解和判断功能;第二即具有总结经验和学习的功能。3）智能机器人技术将会沿着自主性、智能通信和适应性三个方向发展。移动功能是智能机器人与工业机器人显著的区别之一。智能机器人的生命在于创新, 开展仿生机构的研究, 可以从生体机构、移动模式、运动机理、信息处理与综合, 以及感知和认知等方面多层次得到启发。智能机器人的发展必将伴随着智能化算法的不断涌现，模糊控制、神经网络、遗传算法以及它们的相互结合也是智能机器人研究热点之一。由于智能机器人工作环境复杂度和任务的加重, 人类对其要求不再局限于单台智能机器人, 在动态环境中多智能机器人的合作与单个机器人路径规划要很好地统一,才能更好实现智能化。由于智能机器人的造价太高，所以至今无法普及。不过，总有一天，智能机器人将会伴着我们的生活，为我们的生活带来方便。 3、谈谈你对专家系统的看法？专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。ES的理论和技术不断发展，应用渗透到几乎各个领域，包括军事、法律、商业、计算机设计和制造等众多领域，开发的专家系统，其中不少在功能上已达到，甚至超过同领
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
人工智能机器人论文 Prepared on 24 November 2020
《人工智能》课程报告 题目：机器人 学院：机电学院 专业：自动化 班级：二班 学号： 姓名：汪乾梁 指导教 师：姜丽莉 二〇一七年十一月二日 机器人 摘要：人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，
它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 关键词：人工智能；感官；仿生；机器人 1.前言 人们通常把机器人划分为三代。第一代是可编程机器人。这种机器人一般可以根据操作人员所编的程序,完成一些简单的重复性操作。这一代机器人是从60年后半叶开始投入实际使用的,目前在工业界已得到广泛应用。第二代是“感知机器人”,又叫做自适应机器人,它在第一代机器人的基础上发展起来的,能够具有不同程度的“感知”周围环境的能力。这类利用感知信息以改善机器人性能的研究开始于70年代初期,到1982年,美国通用汽车公司为其装配线上的机器人装配了视觉系统,宣告了感知机器人的诞生,在80年代得到了广泛应用。第三代机器人将具有识别、推理、规划和学习等智能机制,它可以把感知和行动智能化结合起来,因此能在非特定的环境下作业,称之为智能机器人。智能机器人与工业机器人的根本区别在于,智能机器人具有感知功能与识别、判断及规划功能。而感知本身,就是人类和动物所具有的低级智能。因此机器的智能分为两个层次:①具有感觉、识别、理解和判断功能; ②具有总结经验和学习的功能。所以,人们通常所说的第二代机器人可以看作是第一代智能机器人。 1.国内外机器人发展现状 在国外，工业机器人技术日趋成熟，已经成为一种标准设备被工业界广泛应用。从而，相继形成了一批具有影响力的、着名的工业机器人公司，它们包括：瑞典的ABB Robotics，日本的FANUC、Yaskawa，德国的KUKA Robo ter，美国的Adept Technology、American Robot、Emerson Industrial Automation、S-T Robotics，这些公司已经成为其所在地区的支柱性产业。国外专家预测，机器人产业是继汽车、计算机之后出现的一种焊装线上。但总的来看，我国的工业机器人技术及其工程应用的水平和国外比还有一定的距离，如：可行性低于国外产品；机器人应用工程起步较晚，应用领域窄，生产线系统技术与国外比有差距；在应用规模上，我国已安装的国产工业机器人约200台，约占全球已安装台数的万分之四。以上原因主要是没有形成机器人产业，当前我国的机器人生产都是应用户的要求，“一客户，一
机器人关键技术分析 一、机器人传感器 机器人是由计算机控制的复杂机器，它具有类似人的肢体及感官功能;动作程序灵活;有一定程度的智能;在工作时可以不依赖人的操纵。机器人传感器在机器人的控制中起了非常重要的作用，正因为有了传感器，机器人才具备了类似人类的知觉功能和反应能力。 为了检测作业对象及环境或机器人与它们的关系，在机器人上安装了触觉传感器、视觉传感器、力觉传感器、接近觉传感器、超声波传感器和听觉传感器，大大改善了机器人工作状况，使其能够更充分地完成复杂的工作。由于外部传感器为集多种学科于一身的产品，有些方面还在探索之中，随着外部传感器的进一步完善，机器人的功能越来越强大，将在许多领域为人类做出更大贡献。 内传感器、位置(位移)传感器 主要有：速度和加速度传感器、力觉传感器、外传感器、触觉传感器、应力传感器、近度传感器、声觉传感器、接触式或非接触式温度传感器、滑觉传感器、距离传感器、视觉传感器。 二、机器人的机械设计 根据题目对所设计的机器人的要求，确定了要设计的机
器人的类型；确定机器人的自由度；拟定机器人手部的负载；从总体上确定机器人机械部分的设计方案；拟定关节型机器人控制系统总体方案；根据机器人的工作要求和结构特点，进行了机器人的总体设计，确定了机器人的外形尺寸和工作空间，拟定了机器人各关节的总体传动方案，对机器人腰关节结构进行了详细设计，合理布置了电机和齿轮，确定了各级传动参数，进行了齿轮、轴和轴承的设计计算和校核。利用齐次变换矩阵法建立了六自由度关节机器人的正运动学模型，求出机器人末端相对于各自参考坐标系的齐次坐标值，建立了在直角坐标空间内机器人末端执行器的位置和姿态与关节变量值的对应关系。对所设计的机器人进行理论计算；对其初步进行了运动学分析和动力学分析；确定机器人的驱动方式；对机器人机械系统的各组成部分进行具体的设计；确定各主要零部件的尺寸；确定各个部分的具体结构；利用Pro/E软件建立整个机器人结构的简单模型。 三、机器人程序设计 机器人编程为使机器人完成某种任务而设置的动作顺序描述。机器人运动和作业的指令都是由程序进行控制，常见的编制方法有两种，示教编程方法和离线编程方法。其中示教编程方法包括示教、编辑和轨迹再现，可以通过示教盒示教和导引式示教两种途径实现。由于示教方式实用性强，操作简便，因此大部分机器人都采用这种方式。离线编程方
人工智能的发展与未来 很多人都想问，人工智能是什么？ 一直以来，人们总是把人工智能当做是科幻小说，但是现在我们却拿着课 本一本正经的讨论这个问题。这使我们很困惑，我们的困惑大致来自下面几个 方面： 1.我们总是把人工智能和电影想到一起。星球大战、终结者、2001：太空漫 游等等。电影是虚构的，那些电影角色也是虚构的，所以我们总是觉得人工智 能缺乏真实感。 2.人工智能是个很宽泛的话题。从手机上的计算器到无人驾驶汽车，到未来 可能改变世界的重大变革，人工智能可以用来描述很多东西，所以人们会有疑惑。 3.我们日常生活中已经每天都在使用人工智能了，只是我们没意识到而已。John McCarthy，在1956年最早使用了人工智能（Artificial Intelligence）这个词。他总是抱怨“一旦一样东西用人工智能实现了，人们就不再叫它人工 智能了。” 因为这种效应，所以人工智能听起来总让人觉得是未来的神秘存在，而不是 身边已经存在的现实。同时，这种效应也让人们觉得人工智能是一个从未被实 现过的流行理念。 Kurzweil（谷歌技术总监）提到经常有人说人工智能在80 年代就被遗弃了，这种说法就好像“互联网已经在21世纪初互联网泡沫爆炸时死去了”一般滑稽。 最后，人工智能的概念很宽，所以人工智能也分很多种，我们按照人工智能 的实力将其分成三大类： 1.弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI): 弱人工智能是擅 长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只 会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。 2.强人工智能Artificial General Intelligence (AGI): 人类级别的人 工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑 力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。Linda Gottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。”强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。 3.超人工智能Artificial Superintelligence (ASI): 牛津哲学家，知 名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可 以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。 人工智能正飞速发展着。而人类的生活也因此飞速的变化着。大至火箭发射、太空探测、国防装备，小至手臂机器人、汽车喷漆、无人驾驶汽车、看病