从流量分类、路由优化、服务质量（Q os）/体验质量（Q o E ）预测、资源管理和安全性的角度，回顾了机器学习算法如何应用于SDN 领域。介绍篇：
异构网络增加了网络的复杂性，在有效组织，管理和优化网络资源方面带来了许多挑战。（什么是异构网络）
在网络中运用智能化方法是解决这些问题的方法之一。如知识平面方法（KP ）：ML +认知技术将automation,recommendation and intelligence带入互联网。
由于传统网络固有的分布特征，每个节点（路由或交换机）只能查看系统的一小部分并对其进行操作。SDN 可以对其进行帮助。
在SDN 中应用机器学习是合适的原因：
1. 图形处理单元GPU 和张量处理单元TPU 等技术为机器学习提供了很好的机会；
2.集中式SDN 控制器具有全局网络视图，能够收集各种网络数据，便于机器学习算法的应用。
3.基于实时和历史网络数据，机器学习技术可以通过执行数据分析，网络优化和网络服务的自动提供来为SDN 控制器提供智能化。
4.SDN 可编程性使机器学习算法生成的最优网络解决方案（如配置或资源分配）能够在网络上执行。
（图1
综述总体路线图）
第一二节：相关工作。
第三节：SDN 背景知识。
第四节：介绍常用的ML 算法
第五节：从流量分类、路由优化、服务质量（Q o S ）/体验质量(QoS)预测、资源管理和安全等方面对ML算法在SDN领域的应用进行了综述，并详细说明了机器学习在每一类中的应用。
第六节：讨论未来的研究方向：高质量的训练数据集、分布式多控制器平台、提高网络安全性、跨层网络优化和增量部署SDN。
第七节：软件定义其它。
SDN 网络架构（图2）
机器学习和sdn 的综述
2018年11月29日20:01
SDN网络架构（图2）
机器学习概述：
机器学习通常包括两个阶段：训练阶段和决策阶段。在训练阶段，采用机器学习地方法，利用训练数据集学习系统模型；在决策阶段，系统可以通过训练模型得到每一个新输入的估计输出。
机器学习算法基本上分为四类：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
（图3）
第五部分：SDN中使用机器学习
集中式SDN控制器具有全局网络视图，使网络易于控制和管理。机器学习技术通过执行数据分析、网络优化和自动提供网络服务，为SDN控制器带来智能。换句话说，学习能力使SDN 控制器能够自主学习做出最优决策以适应网络环境。
流量分类
A.
流量分类是一种重要的网络功能，通过流量分类，网络运营商可以更有效地处理不同的业务，更有效地分配网络资源。广泛使用的流量分类技术包括基于端口的方法、深度分组检查(DPI)和机器学习。DPI将流量的有效负载与预定义的模式匹配，以确定流量所属的应用程序。模式由正则表达式定义。基于DPI的分类方法通常具有较高的分类精度。但是，它也有一些不足之处。基于ml的方法能够正确地识别加密的通信量，并比基于DPI的方法产生更低的计算成本.因此，基于ML的方法得到了广泛的研究。为了便于流量分类，首先收集大量的流量流，然后应用ML技术从采集到的流量流中提取信息。在SDN中，控制器具有全局网络视图，便于流量的收集和分析。已有许多研究从不同的角度对流量进行分类，如象流感知、应用感知和QoS感知流量分类。
1)象流感知交通分类：象流感知交通分类旨在识别大象流（大流）和老鼠流（小流）。在一个数据中心中，80%的流量是鼠标流。然而，大部分字节是在大象流中携带的。为了有效地控制数据中心的流量，有必要对象流进行识别。有一篇文献研究了混合数据中心网络中的交通流调度问题。首先，机器学习技术被用来在网络边缘进行象流感知的流量分类。然后，集中式SDN控制器可以利用分类结果实现高效的交通流优化算法。
2)应用感知流量分类：应用感知流量分类旨在识别流量流的应用。
机器学习各算法的优缺点：（图4）
3)QoS感知流量分类：基于QoS的流量分类是为了识别业务流的QoS类别。随着Internet上应用的指数增长，识别所有的应用程序变得困难和不切实际。然而，根据应用的QoS要求(例如延迟、抖动和丢失率)，可以将其划分为不同的QoS类别。
机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做 测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解 世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能 高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过 CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、 数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：
基于机器学习算法的文本分类方法综述 摘要：文本分类是机器学习领域新的研究热点。基于机器学习算法的文本分类方法比传统的文本分类方法优势明显。本文综述了现有的基于机器学习的文本分类方法，讨论了各种方法的优缺点，并指出了文本分类方法未来可能的发展趋势。 1.引言 随着计算机技术、数据库技术，网络技术的飞速发展，Internet的广泛应用，信息交换越来越方便，各个领域都不断产生海量数据，使得互联网数据及资源呈现海量特征，尤其是海量的文本数据。如何利用海量数据挖掘出有用的信息和知识，方便人们的查阅和应用，已经成为一个日趋重要的问题。因此，基于文本内容的信息检索和数据挖掘逐渐成为备受关注的领域。文本分类(text categorization，TC)技术是信息检索和文本挖掘的重要基础技术，其作用是根据文本的某些特征，在预先给定的类别标记(label)集合下，根据文本内容判定它的类别。传统的文本分类模式是基于知识工程和专家系统的，在灵活性和分类效果上都有很大的缺陷。例如卡内基集团为路透社开发的Construe专家系统就是采用知识工程方法构造的一个著名的文本分类系统，但该系统的开发工作量达到了10个人年，当需要进行信息更新时，维护非常困难。因此，知识工程方法已不适用于日益复杂的海量数据文本分类系统需求[1]。20世纪90年代以来，机器学习的分类算法有了日新月异的发展，很多分类器模型逐步被应用到文本分类之中，比如支持向量机(SVM，Support Vector Machine)[2-4]、最近邻法(Nearest Neighbor)[5]、决策树(Decision tree)[6]、朴素贝叶斯(Naive Bayes)[7]等。逐渐成熟的基于机器学习的文本分类方法，更注重分类器的模型自动挖掘和生成及动态优化能力，在分类效果和灵活性上都比之前基于知识工程和专家系统的文本分类模式有所突破，取得了很好的分类效果。 本文主要综述基于机器学习算法的文本分类方法。首先对文本分类问题进行概述，阐述文本分类的一般流程以及文本表述、特征选择方面的方法，然后具体研究基于及其学习的文本分类的典型方法，最后指出该领域的研究发展趋势。 2．文本自动分类概述 文本自动分类可简单定义为：给定分类体系后，根据文本内容自动确定文本关联的类别。从数学角度来看，文本分类是一个映射过程，该映射可以是一一映射，也可以是一对多映射过程。文本分类的映射规则是，系统根据已知类别中若干样本的数据信息总结出分类的规律性，建立类别判别公式或判别规则。当遇到新文本时，根据总结出的类别判别规则确定文本所属的类别。也就是说自动文本分类通过监督学习自动构建出分类器，从而实现对新的给定文本的自动归类。文本自动分类一般包括文本表达、特征选取、分类器的选择与训练、分类等几个步骤，其中文本表达和特征选取是文本分类的基础技术，而分类器的选择与训练则是文本自动分类技术的重点，基于机器学习的文本分来就是通过将机器学习领域的分类算法用于文本分类中来[8]。图1是文本自动分类的一般流程。
工业机器人文献综述 生产力在不断进步，推动养科技的进步与革新，以建立更加合理 的生产关系。自工业革命以来，人力劳动己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己经成为时代的主旋律。 1.工业机器人的发展： 1.1 机器人概念的诞生 机器人技术一词虽然出现的较晚，但这一概念在人类的想象中却早已出现。自古以来，有不少科学家和杰出工匠都曾制造出具有人类特点或具有动物特征的机器人雏形。我国西周时期的能工巧匠就研制出了能歌善舞的伶人，这是我国最早的涉及机器人概念的文章记录，此外春秋后期鲁班制造过一只木鸟，能在空中飞行，体现了我国劳动人民的智慧。机器人一词由捷克作家--卡雷尔.恰佩克在他的讽刺剧《罗莎姆的万能机器人》中首次提出，剧中描述了一机器奴仆Robot。此次Robot被沿用下来，中文译成机器人。1942年美国科幻作家埃萨克.阿西莫夫在他的科幻小说《我.机器人》中提出了“机器人三大定律”，这三大定律后来成为学术界默认的研发原则。现代机器人出现于20世纪中期，当计算机技术出现，电子技术的进步，数控机床的出现及与机器人相关的控制技术和零件加工技术的成熟，为现代机器人的发展打下了基础。 1.2 国内机器人的发展史 在我国目前采用工业机器人的行业主要有汽车行业、摩托车、电 器、工程机械、石油化工等行业。我国作为亚洲第三大的工业机器人需求国，对于工业机器人的需求量在逐年增加，从而吸引了大批工业机器人的制造商，加快了我国工业机器人技术的发展第一阶段是20世纪80年代，我国为t跟踪国际机器人技术的道路，当时以原机械工业部为主，航天工业部等部门联合组织国内的相关研究单位开展了工业机器人的研究，先后推出了弧焊、点焊、喷漆等多种工业机器人。直到90年代，通过国家863计划等的K77，我国具备t独!)设计不}}生产工业机器人的能力，培养了一批高水平的研究生产队伍进入21世纪，中国的工业机器人发展进入t一个崭新的阶段，其中最大的特点是以企业为主体，以市场为导向、赢利为目标的机器人产业开发群体止在形成。尽管国外大的工业机器人公司为了占领中国不断扩大的市场，加大了其在中国的经销力度，但是中国的机器人企业以自己独有的市场信息优势、售前售后的服}}c势、针对中国企业的工艺特点的专门化设计优势努力争取自己的市场地位随养全球经济的一体化发展，世界制造中心向中国转移的趋势，中国工业机器人的产业会快速的发展起来，特别重要的是研制单位必须和需求紧密结合，让机器人走进工厂，实现真止的产业化。 经过20多年的探索，我国的工业机器人自动化技术取得t长足的发展，但是与世界发达国家相比，还有不小的差距;机器人应用工程起步也较晚，应用领域窄，生产线系统技术落后随养我国制造业-尤其是汽车行业的发展，对工业机器人的需求日益增长，工业机器人的拥有量远远不能满足需求量。尤其是基础零部件和元器件生产和制造、机器人可靠性以及成木等问题，都存在很多问题。尤其在大负载工业机器人方而，不仅产品长期大量依靠从国外引进，在维护、更新改造方而对国外的依赖也相当严重。 1.3国内外工业机器人的发展方向
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
机器视觉的辅助驾驶系统的视频中行人 实时检测识别研究文献综述 1机器视觉发展 国外机器视觉发展的起点难以准确考证，其大致的发展历程是：20世纪50年代提出机器视觉概念，20世纪70年代真正开始发展，20世纪80年代进入发展正轨，20世纪90年代发展趋于成熟，20世纪90年代后高速发展。在机器视觉发展的历程中，有3个明显的标志点，一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制，也就是说，机器视觉首先是在机器人的研究中发展起来的；二是20世纪70年代CCD图像传感器的出现，CCD摄像机替代硅靶摄像是机器视觉发展历程中的一个重要转折点；三是20世纪80年代CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件。 国内机器视觉发展的大致历程：真正开始起步是20世纪80年代，20世纪90年代进入发展期，加速发展则是近几年的事情。中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，其中最主要的原因是中国已经成为全球的加工中心，许许多多先进生产线己经或正在迁移至中国，伴随这些先进生产线的迁移，许多具有国际先进水平的机器视觉系统也进入中国。对这些机器视觉系统的维护和提升而产生的市场需求也将国际机器视觉企业吸引而至，国内的机器视觉企业在与国际机器视觉企业的学习与竞争中不断成长。 未来机器视觉的发展将呈现下列趋势: （1）技术方面的趋势是数字化、实时化、智能化 图像采集与传输的数字化是机器视觉在技术方面发展的必然趋势。更多的数字摄像机，更宽的图像数据传输带宽，更高的图像处理速度，以及更先进的图像处理算法将会推出，将会得到更广泛的应用。这样的技术发展趋势将使机器视觉系统向着实时性更好和智能程度更高的方向不断发展。 （2）产品方面：智能摄像机将会占据市场主要地位 智能摄像机具有体积小、价格低、使用安装方便、用户二次开发周期短的优点，非常适合生产线安装使用，越来越受到用户的青睐，智能摄像机所采用的许多部件与技术都来自IT行业，其价格会不断降低，逐渐会为最终用户所接受。因此，
重庆理工大学 毕业设计（论文）文献综述题目机器人行走机构设计 二级学院重庆汽车学院 专业机械设计制造及其自动化班级 姓名学号 指导教师系主任 时间
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机器人行走机构 吴俊 摘要：行走机器人是机器人学中的一个重要分支。行走机构可以是轮式的、履带式的 和腿式的等，能适应地上、地下、水中、空中、宇宙等作业环境的各种移动机构。本 文从国内外的研究状况着手，介绍了行走机器人的发展历史，研究现状和发展趋势。本文还介绍了国内最新的研究成果。 关键字：机器人行走机构发展现状应用 Keyword:robot travelling mechanism developing current situation application 一，前言 行走机器人是机器人学中的一个重要分支。关于行走机器人的研究涉及许多方面，首先，要考虑移动方式，可以是轮式的、履带式的和腿式的等；其次，必须考虑 驱动器的控制，以使机器人达到期望的行为；第三，必须考虑导航或路径规划。因此，行走机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体 的综合系统。机器人的机械结构形式的选型和设计，应该根据实际需要进行。在机器 人机构方面，应当结合机器人在各个领域及各种场合的应用，开展丰富而富有创造性 的工作。对于行走机器人，研究能适应地上、地下、水中、空中、宇宙等作业环境的 各种移动机构。当前，对足式步行机器人、履带式和特种机器人研究较多，但大多数 仍处于实验阶段，而轮式移动机器人由于其控制简单，运动稳定和能源利用率高等特点，正在向实用化迅速发展，从阿波罗登月计划中的月球车到美国最近推出的NASA 行星漫游计划中的六轮采样车，从西方各国正在加紧研制的战场巡逻机器人、侦察车 到新近研制的管道清洗检测机器人，都有力地显示出行走机器人正在以其使用价值和 广阔的应用前景而成为智能机器人发展的方向之一。 二、课题国内外现状 多足步行机器人是一种具有冗余驱动、多支链、时变拓扑运动机构, 是模仿多足 动物运动形式的特种机器人, 是一种足式移动机构。所谓多足一般指四足及四足其以上, 常见的多足步行机器人包括四足步行机器人、六足步行机器人、八足步行机器人等。 步行机器人历经百年的发展, 取得了长足的进步, 归纳起来主要经历以下几个 阶段: 第一阶段, 以机械和液压控制实现运动的机器人。 第二阶段, 以电子计算机技术控制的机器人。 第三阶段, 多功能性和自主性的要求使得机器人技术进入新的发展阶段。 三、研究主要成果 国内多足步行机器人的研究成果[1]： 1991年,上海交通大学马培荪等研制出JTUWM[1]系列四足步行机器人。JTUWM-III是模仿马等四足哺乳动物的腿外形制成,每条腿有3个自由度,由直流伺服
基于机器视觉的工件识别和定位文献综述 1.前言 1.1工业机器人的现状与发展趋势 机器人作为一种最典型的应用范围广、技术附加值高的数字控制装备，在现代先进生产制造业中发挥的作用越来越重要，机器人技术的发展将会对未来生产和社会发展起到强有力的推动作用。《2l 世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出，“机器人技术与信息技术一样，在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l 世纪日本产业竞争力的产业战略之一，具有非常重要的意义。” 研发工业机器人的初衷是为了使工人能够从单调重复作业、危险恶劣环境作业中解脱出来，但近些年来，工厂和企业引进工业机器人的主要目的则更多地是为了提高生产效率和保证产品质量。因为机器人的使用寿命很长，大都在10 年以上，并且可以全天后不间断的保持连续、高效地工作状态，因此被广泛应用于各行各业，主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。伴随着工业机器人研究技术的成熟和现代制造业对自动生产的需要，工业机器人越来越被广泛的应用到现代化的生产中。 现在机器人的价格相比过去已经下降很多，并且以后还会继续下降，但目前全世界范围的劳动力成本都有所上涨，个别国家和地区劳动力成本又很高，这就给工业机器人的需求提供了广阔的市场空间，工业机器人销量的保持着较快速度的增长。工业机器人在生产中主要有机器人工作单元和机器人工作生产线这两种应用方式，并且在国外，机器人工作生产线已经成为工业机器人主要的应用方式。以机器人为核心的自动化生产线适应了现代制造业多品种、少批量的柔性生产发展方向，具有广阔的市场发展前景和强劲生命力，已开发出多种面向汽车、电气机械等行业的自动化成套装备和生产线产品。在发达国家，机器人自动化生产线已经应用到了各行各业，并且已经形成一个庞大的产业链。像日本的FANUC、MOTOMAN，瑞典的ABB、德国的KUKA、意大利的COMAU 等都是国际上知名的被广泛用于自动化生产线的工业机器人。这些产品代表着当今世界工业机器人的最高水平。 我国的工业机器人前期发展比较缓慢。当将被研发列入国家有关计划后，发展速度就明显加快。特别是在每次国家的五年规划和“863”计划的重点支持下，我国机器人技术的研究取得了重大发展。在机器人基础技术和关键技术方面都取得了巨大进展，科技成果已经在实际工作中得到转化。以沈阳新松机器人为代表的国内机器人自主品牌已迅速崛起并逐步缩小与国际品牌的技术差距。 机器人涉及到多学科的交叉融合，涉及到机械、电子、计算机、通讯、控制等多个方面。在现代制造业中，伴随着工业机器人应用范围的扩大和机器人技术的发展，机器人的自动化、智能化和网络化的程度也越来越高，所能实现的功能也越来越多，性能越来越好。机器人技术的内涵已变为“灵活应用机器人技术的、具有实在动作功能的智能化系统。”目前，工业机器人技术正在向智能机器和智能系统的方向发展，其发展趋势主要为：结构的模块化和可重构化；控制技术的开放化、PC 化和网络化；伺服驱动技术的数字化和分散化；多传感器融合技术的实用化；工作环境设计的优化和作业的柔性化以及系统的网络化和智能化等方面。 1.2机器视觉在工业机器人中的应用 工业机器人是FMS（柔性加工）加工单元的主要组成部分，它的灵活性和柔性使其成为自动化物流系统中必不可少的设备，主要用于物料、工件的装卸、分捡和贮运。目前在全世界有数以百万的各种类型的工业机器人应用在机械制造、零件加工和装配及运输等领域，
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
文献综述 河北科技师范学院 文献综述 题目：基于计算机视觉测量技术 姓名：张力坤 一．国内外现状 机器视觉自起步发展到现在，已有将近20年的发展历史。应该说机器视觉作为一种应用系统，其功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。 目前全球整个视觉市场总量大概在70~80亿美元，是按照每年8.8%的增长速度增长的。而在中国，这个数字目前看来似乎有些庞大，但是随着加工制造业的发展，中国对于机器视觉的需求将承上升趋势。 何谓机器视觉？ 简言之，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。在中国，这种应用也在逐渐被认知，且带来最直接的反应就是国内对于机器视觉的需求将越来越多。 机器视觉在国内外的应用现状在国外，机器视觉的应用普及
机器学习的发展现状及其相关研究 摘要: 阐述了机器学习的概念及其研究现状, 讨论了其中的关键技术、难点及应用与发展前景, 并对机器学习研究中的有关问题提出一些看法. 关键词: 人工智能; 机器学习; 泛化 1 机器学习的发展现状 机器学习(machine learning)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. 机器学习是人工智能领域中较为年轻的分支, 其发展过程可分为4 个时期: 1)20 世纪50 年代中期到60 年代中期, 属于热烈时期; 2)60 年代中期至70 年代中期,被称为机器学习的冷静时期; 3)70 年代中期至80 年代中期, 称为复兴时4)1986 年开始是机器学习的最新阶段. 这个时期的机器学习具有如下特点: 机器学习已成为新的边缘学科并在高校成为一门独立课程; 融合了各种学习方法且形式多样的集成学习系统研究正在兴起; 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; 各种学习方法的应用范围不断扩大, 一部分应用研究成果已转化为商品; 与机器学习有关的学术活动空前活跃. 2 机器学习的概念、类型及特点 2.1 机器学习的基本概念
机器学习的研究主旨是使用计算机模拟人类的学习活动, 它是研究计算机识别现有知识、获取新知识、不断改善性能和实现自身完善的方法.机器学习的研究目标有3 个: 1)人类学习过程的认知模型; 2)通用学习算法; 3)构造面向任务的专用学习系统的方法.在图1 所示的学习系统基本模型中, 包含了4 个基本组成环节. 环境和知识库是以某种知识表示形式表达的信息的集合, 分别代表外界信息来源和系统所具有的知识; 环境向系统的学习环节提供某些信息, 而学习环节则利用这些信息对系统的知识库进行改进, 以提高系统执行环节完成任务的效能. “执行环节”根据知识库中的知识完成某种任务, 同时将获得的信息反馈给学习环节. 2.2 基于符号的机器学习 基于符号的机器学习, 是基于代表问题域中实体和关系的符号集合. 符号学习算法就是利用这些符号推出新颖、有效的一般规则, 规则同时也用这些符号进行表述. 1)变型空间搜索. 候选解排除算法依赖于变量空间这个概念, 是与训练实例一致的所有概念描述的集合. 这些算法有更多实
基于机器视觉的产品识别检测技术研究 摘要：机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标特征，如面积、数量、位置，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、个数、合格/不合格、标识有无等，实现自动识别功能。机器视觉的研究是从20世纪60年代中期开始70年代已形成几个重要研究分支：目标制导的图像处理、图像处理和分析的并行运算、序列图像分析和运动参量求值、视觉知识的表示、视觉系统的知识库等。 关键词：机器视觉；CCD相机；图像处理；产品检测。
引言 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，它是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、控制技术、电光源照明技术、光学成像技术、传感技术、模拟与数字视频技术等，机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶略的环境，要有通用的工业接口。电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能，它作为早期人工智能的一部分，由于技术条件的限制进展缓慢。后来在随着计算机技术的快速发展，机器视觉的研究得到了迅速发展在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，机器视觉系统在产品检测方面已经得到了广泛的应用。在中国机器视觉技术应用开始与90年代，目前国内机器视觉大多为外国品牌，不过随着机器视觉的应用，国内公司技术上已经逐渐成熟。与此同时，随着配套基础设施建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现。国内高校校、研究所和企业在这个领域进行了积极探索和大胆尝试，这都将促进工业检测自动化技术向智能化发展。
攀爬机器人文献综述 攀爬机器人文献综述 对攀登机器人结构点性能计算和实验的研究 摘要 本文介绍了并联攀爬机器人性能的运动学和动力学研究，从而避免结构框架上的节点。为了避免结构节点，攀爬并联机器人可以取得某种确定的动作。一系列的动作组合起来，可以方便沿着结构节点的攀登运动。必须对并联攀爬机器人的姿态予以研究，因为在其独特的配置下，姿势能够驱动机器人。此外，需要对执行机构为了避免机构节点而产生的力进行评估。因此本文的目的要表明，Stewart–Gough 并行平台能够作为攀爬机器人，与其他机器人相反，并行攀爬机器人能后轻易而优雅地避免结构节点。为了支持第一部分中描述的模拟结果，实验测试平台已经发展到围绕结构节点对并联攀爬机器人地动力性能进行研究。获得的结果非常有趣，显示了潜在的在工业中使用平行S-G机器人作为攀岩机器人的存在。 关键词：爬壁机器人、动力学、并联机器人、奇点
一简介 当需要在一些危险或者难以到达的地方执行任务时，具有在不同结构上攀爬和滑行能力的机器人是非常重要的，比如在检查和维修金属桥梁、通信天线以及深入核工业结构内部过程中使用的机器人。通常，这些类型的金属结构是由聚合在一起的杆构成，是一种联合机械，每一个都可以描述为棱柱元素变截面和尺寸的扩展。所有这些元素组合产生晶格不同的几何结构，其中结构性因素在不同点的结合称为结构节点。这类结构的尺寸和形状取决于它应用的设计。在这一类型设置中不同任务的机器人化已经被广泛地记载在文献中。在许多情况下，有人提出使用连接机构和多腿机器人来实现位移的随即移动。另外，许多这些机器人是被设计用来在墙壁或管道攀爬和工作。一些建议的解决方案在机械上是非常复杂的，需要在运动控制方面有高水平的发展和阐述。一种用来给双层底部板件焊接的机器人正在研制当中。该型机器人是由一种有选择顺应性装配机器手臂配置的四足机器组成。该机器人通过抓住加强筋移动，但由于其几何结构不能移动通过结构节点。Balaguer提出了一种能够在复杂的三维金属基结构的爬壁机器人。该机器人采用“毛毛虫“的概念来取代这些结构，并实时生成控制设计从而确保稳定的自我支持。Longo建议一个城市侦察双足机器人。这种机器人能够在表面上实现交替移动，并且小到足以穿越密闭空间。Minor and Rossman 提出了一种有腿的机器人，能够通过移动其身体从而产生推力。这些机器人的结构让它们沿着管道和梁结构，并通过内爬管道，但机器人不能够避免节点。在本篇论文中提出的机器人能够围绕结构节点移动。 对于位移和攀爬金属结构的最优解问题在理论上是基于一种原理，动力执行机构是机器人结构的一部分，直接连接到并联机器人地末端，并用一种几何技巧克服了用于微小运动时的障碍。此外，机器人要轻便，机械结构简单，具有大的载荷和高速运转能力。这些条件基本都是由并联机器人实现。基于这个原因，用一种改进的的并联机器人作为攀爬机器人完全是有可能的。 基本上，并联机器人用于攀登必须用适当的夹具系统改变两个环中的一个，并取代另一个环，并通过预先设定的位移方向实现几何构型的动作。对并联机器人而言，这个过程简单且自然。
机器学习研究现状与发展趋势 摘要: 机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。 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。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。采用机器学习方法的计算机程序被成功用于机器人下棋程序、语音识别、信用卡欺诈监测、自主车辆驾驶、智能机器人等应用领域，除此之外机器学习的理论方法还被用于大数据集的数据挖掘这一领域。实际上，在任何有经验可以积累的地方，机器学习方法均可发挥作用。 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。 本文主要叙述了 1.机器学习的研究现状,包括定义,应用领域,研究意义,发展史,系统结构,和对其进行各种角度的分类. 2.机器学习的发展趋势。 引言: 1
按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。西蒙对学习给出的定义本身，就说明了学习的重要作用。 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。 什么叫做机器学习？至今，还没有统一的“机器学习”定义，而且也很难给出一个公认的和准确的定义。为了便于进行讨论和估计的进展，有必要对机器学习给出定义，即使这种定义是不完全的和不充分的。顾名思义，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门。稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机；现在是电子计算机，以后还可能是中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。 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。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。 机器学习已经有了十分广泛的应用例如搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。 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。 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 1
文献综述 随着社会经济的发展，企业所面临的外部经营环境发生了明显的变化。战略管理和项目管理作为应对变化的有效手段被越来越多的企业所采用，同时，随着企业规模的扩大，项目的数量和规模急剧扩增，企业中的项目越来越多，企业在面临众多项目而资源有限的情况下，如何组织好、协调好多个项目，同时又要使其与企业战略目标一致成为亟待解决的问题。项目组合管理架起了战略管理与项目管理的桥梁，它是帮助实现项目与企业战略相结合的有效理论和工具。 1 项目组合管理理论 项目组合管理要对每一个项目进行商业价值和利益的评判，集合成项目组合的战略价值，去实现一定的组织目标和利益,项目组合不再是简单的进行多个项目的管理[1]。 项目组合管理是将一系列项目纳入到同一个组合当中,这个组合有独立的项目组合评审报告记录了各个项目的目标、成本、时限、专业技术水平、资源、风险和其他的关键因素。然后项目执行主管便能从整体上把握该组合，恰当地配置资源和调整项目，以使部门的利益回报最大化[2]。 项目组合管理是将单个项目、活动和所需资源与公司战略相联系的过程，从而确保投入的有限资源具有最高的价值和最低的风险。此外，这个过程允许贯穿整个组织的战略沟通，进而更好的选择和执行那些支持公司战略的项目和活动，同时剔除那些劣质项目[3]。 项目组合管理是对项目集进行选择、评价、策划、实施、管理的有效过程[4]。 PMI对组合管理的定义为[5]: 项目组合管理不是简单地管理多个项目,每个项目组合都需要根据自身的商业价值和公司战略来评价,并且要实现一定的商业目标或商业利益。 PMBOK2004这样定义项目组合 组织依据其具体的目标来管理项目组合。项目组合管理的目标之一
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/615223629.html, 机器学习概述 作者：李炜 来源：《科技视界》2017年第12期 【摘要】机器学习成为人工智能、模式识别领域的共同研究热点，其理论方法已经被广 泛应用于解决实际工程应用及科学领域的复杂问题。随着技术的快速发展，以统计为基础的机器学习受到人们的关注，并在语音、自然语言、视觉等领域获得成功应用。本文主要阐述了机器学习的分类，介绍几种常用的机器学习方法。 【关键词】机器学习分类；人工智能；P-N Leraning 0 概述 机器学习是实现人工智能领域的一个重要的研究分支，其研究的主要内容是实现利用计算机程序让带有处理器及计算功能的机器可以随着经验的增加提高处理问题的性能。目前，机器学习的理论已经被广泛的应用到，如智能视频监控、生物识别、无人驾驶等各个领域。 1 机器学习的发展及分类 机器学习基本上可分为 4 个阶段。第一阶段：上世纪 50 年代到 60 年代中期，系统通过自身不断的学习输入、输出反馈，完善系统参数及本身的性能。第二阶段：从 1960 年代中叶到70 年代中，该阶段主要是对系统结构的研究，如通过逻辑结构或者图结构来解释描述机器内 部结构。第三阶段的时间是从上世纪 70 年代中到 80 年代中期，主要通过研究学习策略和学习方法来提高改善学习的效率，同时引入知识数据库，此阶段机器学习取得了长足的发展；1986 年至今，神经网络的引入，及人工智能的需要，人们对机器学了得连接机制进行了研 究。 目前机器学习领域的研究一般可分四类，即无监督学习、监督学习、半监督学习以及增强学习[1-2]。 1.1 无监督学习 无监督学习是一种自学习的分类方式，对没标记的训练样本进行学习，发掘未知数据间隐藏的结构关系。无监督学习和核密度估计方法非常相似。常用的无监督学习有关联规则学习和聚类学习 1.2 监督学习 监督学习是有人工参与的一种学习。监督学习一般分为 3 步，第一标记样本，第二训练，第三模型概率估计。其大概过程如下：（1）输入样本的特征向量和样本类别标记，（2）训
机器视觉 市场调研报告 营业部:李凯丽 2015年9月2日
机器视觉技术是一项新兴产业，自起步发展至今，机器视觉在中国经历了三个发展阶段，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展也在逐渐完善和推广。而在世界范围内，机器视觉已经为人类解决了许多重大问题，由于机器视觉自身领域的特点，目前应用于工业、农业、交通运输业、新兴行业等多领域，创造了人工无法比拟的经济和社会价值。本文从机器视觉的发展、机器视觉的应用领域、竞争状态、市场规模和预测等多方面，调研了机器视觉行业的发展状态，为公司投资机器视觉领域提供了参考依据。 关键词：机器视觉、市场规模、竞争、前景
第一章机器视觉发展背景 (3) 1.1 机器视觉综述 (3) 1.1.1 机器视觉定义及组成 (3) 1.1.2 行业发展阶段 (5) 1.1.3 机器视觉特点及应用优点 (6) 1.2 机器视觉行业发展特性 (7) 1.3 产业链分析 (8) 1.4 行业发展环境分析 (9) 1.4.1 行业政策环境 (9) 1.4.2 行业技术环境分析 (10) 第二章国际机器视觉行业发展趋势和现状 (11) 2.1 市场发展规模 (11) 2.1.1 产业发展历程 (11) 2.1.2 应用现状分析 (12) 2.1.3 产业市场规模和格局 (13) 2.2 行业分布状况和发展趋势 (14) 2.2.1 产业地区分布情况 (14) 2.2.2 发展趋势预测 (16) 第三章中国机器视觉行业的发展现状和趋势 (18) 3.1 发展现状及市场规模 (18) 3.1.1 产业发展历程 (18) 3.1.2 市场规模 (19) 3.2 行业竞争现状 (21) 3.2.1 行业竞争主体 (21) 3.2.2 企业分布状况 (26) 3.3 发展趋势 (27) 第四章机器视觉的应用 (29) 4.1 应用领域分布 (29) 4.2 机器视觉在各行业的应用情况 (30) 4.2.1 在工业领域中的应用 (30) 4.2.2 在农业领域中的应用 (34) 4.2.3 在医药行业中的应用 (36) 4.2.4 在交通领域中的应用 (37) 第五章机器视觉行业发展前景与投资建议 (39) 5.1 发展前景及进入壁垒 (39) 5.2 投资机会和风险 (41)
从流量分类、路由优化、服务质量（Q os）/体验质量（Q o E ）预测、资源管理和安全性的角度，回顾了机器学习算法如何应用于SDN 领域。介绍篇： 异构网络增加了网络的复杂性，在有效组织，管理和优化网络资源方面带来了许多挑战。（什么是异构网络） 在网络中运用智能化方法是解决这些问题的方法之一。如知识平面方法（KP ）：ML +认知技术将automation,recommendation and intelligence带入互联网。 由于传统网络固有的分布特征，每个节点（路由或交换机）只能查看系统的一小部分并对其进行操作。SDN 可以对其进行帮助。 在SDN 中应用机器学习是合适的原因： 1. 图形处理单元GPU 和张量处理单元TPU 等技术为机器学习提供了很好的机会； 2.集中式SDN 控制器具有全局网络视图，能够收集各种网络数据，便于机器学习算法的应用。 3.基于实时和历史网络数据，机器学习技术可以通过执行数据分析，网络优化和网络服务的自动提供来为SDN 控制器提供智能化。 4.SDN 可编程性使机器学习算法生成的最优网络解决方案（如配置或资源分配）能够在网络上执行。 （图1 综述总体路线图） 第一二节：相关工作。 第三节：SDN 背景知识。 第四节：介绍常用的ML 算法 第五节：从流量分类、路由优化、服务质量（Q o S ）/体验质量(QoS)预测、资源管理和安全等方面对ML算法在SDN领域的应用进行了综述，并详细说明了机器学习在每一类中的应用。 第六节：讨论未来的研究方向：高质量的训练数据集、分布式多控制器平台、提高网络安全性、跨层网络优化和增量部署SDN。 第七节：软件定义其它。 SDN 网络架构（图2） 机器学习和sdn 的综述 2018年11月29日20:01
大数据下民用机器人的运用及发展的文献综述 李论 摘要：在人工智能大热的背景下，机器人的发展也日新月异，迅速渗透到各行各业中。机器人不仅改变着人类生活方式，也是先进制造业的关键支撑装备，其研发和产业化应用是衡量一个国家科技创新、高端制造发展水平的重要标志。近年来，随着机器人逐渐走入百姓的视野和生活，一系列政策扶持及市场需求拉动，使得中国民用机器人产业飞速发展。 关键词：大数据民用机器人研究综述 一、国内外民用机器人的现状与发展 通常所说的机器人主要指的是工业机器人，不仅仅是因为工业机器人起步较早，运用领域较广，更重要的是工业机器人已经比较成熟，在很多领域都能够得到应用。服务机器人则不然，日本早在20多年前就开始涉足服务机器人的研究，为什么迟迟没有成熟的产品问世？最近一年来，服务机器人却异军突起？主要有两个原因：一是大数据、云计算、精密传感等技术取得重大突破；二是日本进入老龄化社会以后，巨大的市场刚需倒逼行业发展。 服务机器人是一种半自主或全自主工作的机器人，完成有益于人类健康的服务工作。医用机器人是具有最好应用前景的服务机器人，它能够完成或辅助完成常规医疗方法和设备难以完成的复杂诊断和手术，已在神经外科手术、胸（含心脏）外科手术、遥控外科手术、人工关节置换和无损伤检测等方面引起重大变革，极大地提高医疗水平，为病人带来福音。医疗机器人主要研究开发手术机器人及其相关先进医用技术和设备，包括开展手术规划与导航、高精度和高可靠性的定位操作医用机器人机构、灵巧微操作手（机械手）、人机交互导航控制等关键技术。医用机器人的研究开发，不仅对常规医疗带来一系列技术变革，对临床和家庭护理及康复工程的发展产生深远影响，而且将推动智能机器人、计算机、虚拟现实、微机械电子等学科的发展。除手术机器人、诊断机器人、护理机器人、康复机器人等医用机器人外，服务机器人还包括各种家用机器人、娱乐机器人、体育机器人、玩具机器人、导游机器人、保安机器人、排险机器人、清洁机器人、秘书机器人、建筑机器人、邮拾和送信机器人以及加油机器人等。随着开发研究的进一步开展和价格的大幅度下降，服务机器人将广泛进入医院、家庭、工地、办公室和体育娱乐场馆，直接与人类共处，为人类排忧解难。 过去，日本开发了许多服务机器人，特别是陪护老人、情感、娱乐、教育等领域的机器人，与老人聊天，帮助老人拿东西，帮助老人做饭倒水、照顾孩子等，由于技术不成熟，不敢推向社会。他们认为，要推出与人打交道的产品是非常谨慎的事情。如果机器人不但没有陪护好老人，反而还伤害老人，这将是巨大的社会问题。最近几年，在互联网、物联网、图像识别、语音识别等技术有了快速发展的背景下，我们过去的困难变得迎刃而解。当然，目前的服务机器人还只是一个初级阶段的产物，智能化水平比较低，还需要不断完善。1 1胡跃明，丁维中等．吸尘机器人的研究现状与展望．计算机测量与控制，2002．10(10)：631—633页 2蒋新松．未来机器人技术发展方向的探讨．机器人．1996(5)：285—291页 3王炎，周大威．移动式服务机器人的发展现状及我们的研究门．电气传动．2000(4)： 精品文档