摘要
管道机器人的运行机构主要由减速器、主动轮、从动轮、传动轴和一些连接件组成。
运行机构的总体设计有：运行阻力的计算、电动机的选择、减速比的计算、齿轮强度的计算、轴强度的计算、四杆机构的设计。本设计采用SG-27ZYJ直流电动机为动力源，电动机输出轴和减速器的高速轴通过联轴器联接，通过减速器输出比较慢的转速，输出轴通过主动轮带动履带是机器人在管道中前进或后退。
关键词：齿轮转动机构；履带；轴。
ABSTRACT
The running mechanism of pipeline robot is mainly composed of a speed reducer, a driving wheel, a driven wheel, transmission shaft and a plurality of connecting pieces.
The overall design of operation mechanism: the resistance operation, the choice of motor, reduction ratio, strength calculation, calculation of gear shaft strength calculation, four bar mechanism design. This design uses SG-27ZYJ DC motor as the power source, the motor output shaft and gearbox high-speed shaft through the shaft coupling, reducer through the relatively slow speed output, the output shaft through the driving wheel drives the crawler robot forward or backward in the pipeline.
Key words:Gear rotation mechanism;track;axle.
第1章引言
随着城市化和工业化步伐地不断加快，管道作为一种运输工具在人们的生活和工作中出现的频率越来越高。管道不仅能完成一些特定物料地传送，而且具有可靠性高、运输安全、方便。因此，在工业和生活领域，管道起到了举足轻重的作用。管道在使用的过程中，由于环境条件的影响，必定会造成一定的腐蚀和损坏，如果不及时修理，必定会造成资源的浪费和环境污染。因此，人们越来越多地把焦点放到管道探伤机器人身上。
1.1 管道探伤机器人设计背景及意义
随着交通、石油、化工以及城市建设的飞速发展，管道作为一种经济、高效的物料长距离运输手段而倍受人们的关注，被广泛的铺设于世界各地、陆地、海洋等环境中。我国从20世纪70年代开始油气管道的大规模建设，截止到目前，国内已建油气管道的总长度约6万千米，逐渐形成了区域的油气管网供应格局，中国的管道工业得到了极大的发展。本课题中所研究的管道探伤机器人也是应用在特殊作业环境下的一类特种机器人，其可以沿管道内壁行走，通过携带的机电仪器，能够完全自主或在人工协助下完成特定的管道作业，包括管道腐蚀程度、裂纹、焊接缺口的探伤检测，以及对焊接缝防腐补口等处理。
既然管道在工业现场中有着如此广泛的应用，其安全运行问题也越来越受到人们的重视。一旦管道破损，仅维护抢修的成本巨大，从中泄露的物质会对周围的生态环境及人类生命安全造成威胁。如果能够及时发现并确定泄漏点，就能有效地减轻泄漏事故造成的损失和危害。然而由于管道埋地较深，通过常规的巡线检测方法很难步到泄漏点，另外长输管道距离长，沿途多为荒漠、沼泽或河流，而检测方法多为人工定期巡检，这都限制了泄漏检测与定位的实时性,准确性。因此，管道的维护管理、泄漏的检测、保障管道安全运行已成为界上重要的研究课题并日益受到重视。
管道探伤机器人作为一类特种机器人，正是在这样的环境下应运而生，管道探伤机器人的优点在于它不仅具有探伤质量高、作业速度快等优点，而且使操作检测人员免受大剂量射线的辐射之苦。因此管道探伤机器人有着广阔的应用前景。
1.2 管道探伤机器人的国内外发展现状
管道探伤机器人是目前智能机器人研究领域的热点问题之一。近几十年来，核工
业、石油工业的迅猛发展为管道探伤机器人提供了广阔的应用前景。由于大量地下、海底管线的维护需要刺激了管道探伤机器人的研究。从20世纪70年代起，国内外许多研究人员就针对管道探伤机器人提出了大量的设计方案并对其能够实现的功能进行不断地补充和完善，这些研究成果对管道探伤机器人的技术改进和应用场合的扩展起到巨大的推动作用。目前，各国的研究学者已经研制出了满足不同需要的管道探伤机器。
从上世纪50年代起，为了满足长距离管道的自动清理及检测的需求，英、美等国相继开展了这方面的研究，其最初的成果是在1965年，美国Tuboscope公司采用漏磁检测装置Linalog首次进行了管内检测，尽管当时尚属于定性检测，但具有划时代的意义。
我国从20世纪90年代初期，开始了管道探伤机器人的研发工作，国内较早进入该研究领域的有哈尔滨工业大学、清华大学、上海交通大学、大庆油建公司、中国石油天然气管道局等单位。相比较而言，我国的地下管道检测技术仍处于起步探索阶段，大部分检测管道腐蚀的技术都停留在管外检测，方法传统落后。各种管道探伤机器人仍在研究中，成熟的产品尚未开发出来。尽管某些科研单位己经研制出了几种功能样机，但它们只能对空管道进行检测，难以满足工程上的要求。
1.3 本文研究的主要内容
本文根据直线电机的工作原理及其结构特点，设计了以直流电机为移动动力的管道探伤机器人。本课题将在以下两个方面开展研究工作
（1）管道探伤机人机架的研究
机架是主要有四杆机构和传动螺杆以及减速器组成，四杆机构保证机器人可以在一定范围不同直径的管道内均能使用，传动螺杆保证四杆机构能够达到所需要的位置，减速器保起到缓冲和提高精度的作用。
（2）管道探伤机人履带移动部分的研究
该部分主要是由减速器、驱动轮、从动轮、履带组成，驱动轮主要是带动履带转动，履带和管道接触产生移动。
第2章管道探伤机器人的要求指标根据所要设计内容管道探伤机器人的初步构想如图2-1所示。
图2-1 管道探伤机器人三维图
2.1 管道探伤机器人的技术指标(依据现代管道机器人技术)
m
行走速度： 5.36min
自重: 6kg
净载重： 11kg
机身尺寸： 351mm?155mm?155mm
自适应管道半径范围： 200mm300mm
越障能力： 2mm5mm
爬坡能力： 150
工作电压： 12V
一次性行走距离： 2500m
牵引力: 300N400N
密封性能：履带密封，机架半开放
2.2 管道探伤机器人的工作指标(依据现代管道机器人技术)
工作环境：中性液体环境，液面高度不得高于30mm 工作温度：00500
第3章元器件选用
3.1 电动机的选用
本设计采用圆周三点限位支架，三个履带行走构件相互独立，因而需要提供三个相同的电动机分别驱动各个履带。另外，管径自适应结构由丝杠螺母传动，也需要一个电动机作为驱动，于是整个机器人需要4个电动机。
考虑到整个机构适用于200~300mm管径的管道内部探伤，因而整体尺寸受到严格限制，进而限定了电动机的尺寸。以最小管径200mm作为尺寸控制的参数，履带行走机构的高度50mm，所用电动机直径大约20mm。同时作为履带机构的动力来源，此电动机亦应当达到足够的功率输出，否则将必然无法与设计要求匹配。
出于零件之间相互通用的设计理念，4个电机都是统一规格、同种型号。最后由于设计要求中规定了每分钟的行程，所以电动机应该转速适中，既与整个电机的功率和扭矩相匹配，又能满足行进速度的要求。
综合以上几点，经过多方查阅资料。决定采用一下型号的电动机：型号：SG-27ZYJ；额定功率：10W 12V DC；额定转速度：400rpm；额定转矩：300Nmm。实物图如图3-1所示。
图3-1 上图为电动机实物参考图
3.2 配件选用
根据探伤机器人的要求以及目前市场所有的相关配件种类本装置应选择配件为：蓄电池: 12V, 9000mAh。
摄象头：CCD探头，具体尺寸可选。1200范围内可以探视。双头白光二级管探照光源。
第4章机架部分的设计计算
根据图2-1的设想知机架部分的初步构想图如图4-1所示。
图4-1 机架部分三维图
4.1 机架部分的功能和结构
机架部分的主要功能为支撑在管道内行走的管道机器人，使履带行走系能紧密的贴在管道壁面，产生足够的附着力，带动管道机器人往前行走。
为了适应不同直径管道的检测，管道检测机器人通常需要具备管径适应调整的机架机构，即主要有两个作用：①在不同直径的管道中能张开或收缩，改变机器人的外径尺寸，使机器人能在各种直径的管道中行走作业；②可以提供附加正压力增加机器人的履带与管道内壁间的压力，改善机器人的牵引性能，提高管内移动检测距离。
为了满足管径自适应的功能，本次设计采用了基于平行四边形机构的管径适应调整机构，在由0
120空间对称分布的3组平行四边形机构组成，采用滚珠丝杠螺母调节方式，每组平行四边形机构带有履带的驱动装置示意图如4-2所示。
机构调节电动机为步进电动机，滚珠丝杠直接安装在调节电动机的输出轴上，丝杠螺母和筒状压力传感器以及轴套之间用螺栓固定在一起，连杆CD 的一端C和履带架铰接在一起，另一端D 铰接在固定支点上，推杆MN与连杆CD 铰接在M点，另一端铰接
在轴套上的Ⅳ 点，连杆AB 、BC 和CD 构成了平行四边形机构，机器人的驱动轮子安 装在轮轴B 、C 上，轴套在圆周方向相对固定．其工作原理为：调节电动机驱动滚珠丝杠转动，由于丝杠螺母在圆周方向上相对固定，因此滚珠丝杠的转动将带动丝杠螺母沿轴线方向在滚珠丝杠上来回滑动，从而带动推杆MN 运动，进而推动连杆CD 绕支点D 转动，连杆CD 的转动又带动了平行四边形机构ABCD 平动，从而使管道检测机器人的平行四边形轮腿机构张开或者收缩，并且使履带部分始终撑紧在不同管径的管道内壁上，达到适应不同管径的的．调节电动机驱动滚珠丝杠转动时，也同时推动其余对称的2组同步工作．筒状压力传感器可以间接地检测各组驱动轮和管道内壁之间的压力和，保证管道检测机器人以稳定的压紧力撑紧在管道内壁上，使管道检测机器人具有充足且稳定的牵引力。
在4-2中，当00[15,80]α∈时，机架适应管道半径的范围在][mm 323,196。参考常见的管道运输直径范围(Ref2),设计的管道机器人可满足成品油管的管道直径的要求 机架部分的结构简图如图4-2所示
Raduis
履带
α
R1=200mm R2=325mm
图4-2 丝杠螺母自适应机构图
4.2 机架部分的力学特性分析
对于履带式驱动方式的管道机器人，牵引力由运动驱动电动机驱动力以及履带与管壁附着力决定。当运动驱动电动机的驱动力足够大时，机器人所能提供的最大牵引力等于附着力。附着力主要与履带对管壁的正压力和摩擦系数有关。摩擦系数由材料和接触条件决定，不能实现动态调整。履带对管壁的正压力与机器人重量有关，但通过管径适应调整机构，可以在不同管径下提供附加正压力，改变附着力，从而在一定
范围内实现牵引力的动态调整。
管道机器人正常行走时，其对称中心和管道中心轴线基本重合，重力G 在对称的中心线上面。因此，管道机器人在行走过程中，最多只有两个履带承受压力，即其顶部的压力为零(如图4-2所示)。
12N N G == （4-1） 随着管道机器人在管内移动的距离的增加，或者在爬坡的时候，机器人可能由于自身重量所提供的附着力不够时，导致打滑，这就需要管道机器人提供更大的牵引力来支持机器的行走。利用管道机器人自适应管径的平行四边形丝杠螺母机构，可提供附加的正压力以增加管道机器人的附着力。
通过远程控制可调节电动机输出扭矩T 带动丝杠螺母相对转动，产生推动力F 推动推杆运动，使得各组履带压紧贴在管道内壁，产生附加的正压力P 。
将各个履带由于重力而产生的作用反力定义为N ∑,由附加正压力所产生的作用反力定义为P ∑，丝杠螺母杆的推力为F ，由力平衡原理可得：
（∑∑+P N ）cot β=F 1 （4-2）
由Lsin β+h 1+h=R 得 cot β=
1
2
12)(h h R h h R L ----- （4-3）
丝杠螺母需施加的推力F 1为：F 1=（∑∑+P N ）1
2
12)(h h R h h R L ----- （4-4）
式中L 、R 、h 、h 1如图4-2所示。
丝杠螺母所产生的切向力 F 2=F 1tan （?θ+）。 （4-5） 其中θ=arctan
d
p n
π；=?arctanu 1 。 （4-6） 式中p n 、d 分别为滚珠丝杠的导程 、大径：u 1为丝杠与螺母之间的摩擦系数。 电机需要输出的扭矩为T=F 2?
2
2
d /η 。 （4-7） 式中η为滚珠丝杠的螺母副的传动效率。查表知：u 1=0.13；η=80%。
以符号e F 表示机器人的提供的牵引力，当运动驱动电机的驱动力足够大的时候，牵引力e F 为： F e =（∑∑+P N ）u 2。 (4-8) 式中μ2为履带的附着系数，近似于摩擦系数，因管道内部环境条件，故按油润滑条件来取值u 2=0.5。
由(4-4),(4-5)，(4-7)可知，随着能所适应的管道半径的减小，机架部分所需要的推力和电机的转矩是逐渐增大的。因此，选择机器人能所适应的最小管道半径R=100mm 做力学分析，可以保证大管径时管道机器人的强度和刚度条件。
下面是在管径R=100mm 时的，机架的力学分析的计算。估算P ∑的范围在[0,50]N 之间。采用的是履带中驱动的同种电机，额定转矩300T N mm =,额定输出转速为
200rpm 。
由设计的尺寸可得h=23mm,h 1=51mm ，L=88mm ，L 1=L 2=42.5 ,p h =3mm ，d 1/2=11mm
由式(4-3)可算出cot β=3.23351。 带入式(4-4), 由
[0,50]P N ∈∑，可算出所需要的推力
F 的范围为
][N N 4.711,7.549。
由式（4-6）计算tan （?θ+）=0.2。
带入式(4-5)可算出需要输入的切向力F 2∈][N N 28.142,94.109。 带入式（4-7）可计算出所需要的转矩为T ∈][56.1111,9.858N.mm 。 由式(4-8)可求出管道机器人的牵引力e F 的范围为[85N,110N]。
第5章机架部分传动系统的设计计算
根据管道机器人在管道中的运行，传动螺杆转速不宜过高，所以总传动比：i=4 ；Ⅰ级传动比：i=2；Ⅱ级传动比：i =2，传动部分的初步构想如图5-1所示。
图5-1 机架部分传动系统三维图
5.1 I级传动系齿轮的设计计算
5.1.1 寿命要求和初步数据
Ⅰ级圆柱齿轮传动的传动扭矩
1300
T N mm
=?，高速轴转速
1400
n rpm
=，传动比i=2，使用寿命为30000小时，工作时有轻度振动。
5.1.2 选用材料
小齿轮40Cr钢，锻件，调质，
1270
H HB
=；大齿轮45钢，锻件，调质，
2250
H HB
=；齿面粗糙度1.6。
5.1.3 接触疲劳强度设计计算
软齿轮，根据机械设计[]3按接触疲劳强度设计计算
d
1≥[]
3
2
1
1
2
??
?
?
?
?
+
Φ
H
E
H
d
Z
Z
u
u
kT
σ
（5-1）
（1）齿数比 u=i=2.0。
（2）齿宽系数d φ：直齿取d φ＝0.8。（根据机械设计[]3表10-7）
（3）载荷系数 A V K K K K K αβ= （5-2） ① 工况系数 1.00A K =。（根据机械设计[]3表10-2） ② 动载荷系数V K 。
取小齿轮齿数1z ＝14；初估小齿轮圆周速度1v ＝0.3m/s 。 v K ＝1。
（根据机械设计[]3图10-8） ③ 齿向载荷分布系数 1.11K β=。（根据机械设计[]3图10-4） ④ 载荷分布系数K α。
a ）大齿轮齿数21z iz =＝2×14＝28取2z ＝28。
b ）螺旋角0β=。（直齿）
c ）端面重合度12111.88 3.2()cos z z αεβ??
=-+????＝1.49。 （5-3）
d ）纵向重合度βε＝0。（直齿）
e ）总重合度γαβεεε=+＝1.49；K α＝1.12 。（根据机械设计[]3图10－9） ⑤ 载荷系数K ＝1.2432。 （4）小齿轮转矩1300(N )T mm =?。
（5）材料弹性系数189.8E Z =。（根据机械设计[]3表10-6） （6）节点区域系数 2.5H Z =。（标准直齿） （7）许用接触疲劳应力 []H σ＝
[]min
lim H HN
H S K σ （5-4）
① 小齿轮接触疲劳极限应力 lim1H σ＝720 2/N mm 。（根据机械设计[]3图10-21） ② 大齿轮接触疲劳极限应力 lim 2H σ＝575 2/N mm 。（根据机械设计[]3图10-21） ③ 最小许用接触安全系数；设失效概率≤1/100，[][]min min 1.00H F S S ==。
④ 小齿轮接触应力当量循环次数 N 1e =60n 1jL h 。 （5-5）
n 1=400r/min ；j=1；h t =30000h ；1e N ＝7.2×810。 ⑤ 大齿轮接触应力当量循环次数N 2e =1e N /i=3.6?108。
⑥ 大、小齿轮接触寿命系数k 1HN =k 2HN =1。（根据机械设计[]3图10-19）
小齿轮许用接触疲劳应力：[]1H σ=[]min 1lim 1H H HN S K σ=00
.1720
=720（N/mm 2）。 （5-6）
大齿轮许用接触疲劳应力：
[]2H σ=[]min 2lim 2H H HN S K σ=00
.1575
=575（N/mm 2）。 （5-7）
从上两式中取小者作为许用接触疲劳应力：[][]22575(/)H H N mm σσ==。 （8）中心距a ，小、大齿轮的分度圆直径12,d d ，齿宽12,b b 和模数m
d 1min =[]
3
2
112???
?
??+ΦH E
H d Z Z u u kT σ＝9.84mm 取14mm 。 （5-8） 中心距a ≥
2
1d (1+i)=21
?14?(1+2)=21mm ；圆整为a=21mm 。 （5-9）
模数m ＝12
2a
z z +＝1.0mm ；取m ＝1mm 。 （5-10） 12
1141z z z i
+=
=+，取1z =14，初选正确；Z 2=28。 （5-11）
于是1d ＝1mz ＝14mm ；2d ＝2mz ＝28mm 。 （5-12）
齿宽10.81411.2()d b d mm φ==?=。 （5-13） 取小齿轮宽度b 1=12mm ，大齿轮宽度为b 2=11.2mm 。 5.1.4 参数的修正 （1）动载荷系数k v 小齿轮实际圆周速度 11
114400
0.2932(/)601000
601000
d n v m s ππ??=
=
=??。 （5-14）
与初估1v =0.30/m s 相符，v K 值无需修正。 （2）载荷系数K 及其他参数均未变，均无需修正。
（3）直齿圆柱齿轮传动的几何尺寸及参数保持不变。 5.1.5 弯曲强度校验计算 Sa Fa n
F Y Y m bd KT 11
2=σ （5-15） （1）基本尺寸
K=1.2432；1T ＝300N mm ?；2T ＝600N mm ?。 b=11.2mm ；1d =14mm ； 2d ＝28mm ；n m =m=1mm 。 （2）齿形系数和应力校正系数（根据机械设计[]3表10-5） 小齿轮齿形系数1 2.95Fa Y =，大齿轮齿形系数2 2.55Fa Y =。 小齿轮应力校正系数1 1.52Sa Y =，大齿轮应力校正系数2 1.61Sa Y =。 （3）许用弯曲疲劳应力 []F σ=
[]min
lim F FN
F S K σ （5-16）
① (根据机械设计[]3图10-20)小齿轮弯曲疲劳极限应力2lim1280/F N mm σ=，大齿轮弯曲疲劳极限应力2lim2210/F N mm σ=。 ② 最小许用弯曲安全系数
保失效概率1/100≤，选择最小安全系数[][]min1min21F F S S ==.3。 ③ 弯曲寿命系数
1e N =7.2?108；2e N =3.6?108；K 1FN =K 2FN =0.96。（根据机械设计[]3图10-18） ④ 弯曲疲劳应力 []1F σ=
[]min
1
1
lim F FN F S K
σ=
3.196
.0280?=206.8（N/mm 2）。 (5-17) []2F σ=
[]min
2
2lim F FN F S K σ=
3
.196
.0210?=155.1(N/mm 2)。 (5-18) 1F σ=
n m bd KT 112Y 1Fa Y 2Fa =11412300
2432.12?????2.95?1.52=19.91(N/mm 2)。 (5-19) 2F σ=
n
m bd KT 11
2Y 1Fa Y 2Fa =26.04（N/mm 2）。 (5-20) 因为11[]F F σσ<；22[]F F σσ<；所以校验合格 。
标准齿轮h *a =1，C *
=0.25；小齿轮的变为系数x=
17
171
Z -=0.176；齿顶圆直径d a =Zm+2（ h *a +x ）m ；齿根园直径d f =Zm-2（ h *
a + C *-x ）m ；齿全高h=（2 h *a +
C *）m 。
根据上述计算，齿轮数据如表5-1。
表5-1 一级齿轮组的具体数据
项目 单位
小齿轮
大齿轮
中心距a mm 21.176 模数m mm
1 传动比i
2 端面压力角t α
()? 20
齿数z
14 28 齿宽b mm 12 11.2 分度圆直径d
mm 14 28 齿高h mm 2.25 2.25 齿顶圆直径a d mm 16.352 30 齿根圆直径f d mm 11.582 25.5 节圆直径
mm
14.117
28.235
5.2 Ⅱ级传动系齿轮的设计计算
5.2.1 寿命要求和初步数据
Ⅱ级圆柱齿轮传动的传动扭矩1450T N mm =?，高速轴转速n 1=200rpm ，传动比i=2，使用寿命为30000小时，工作时有轻度振动。 5.2.2 选用材料
采用7级精度软齿闭式圆柱直齿轮；小齿轮40Cr 钢，锻件，调质，1270H HB =； 大齿轮45钢，锻件，调质，2250H HB =；齿面粗糙度1.6。 5.2.3 接触疲劳强度设计计算
因为是软齿轮，故根据机械设计[]3按接触疲劳强度设计计算 d 1≥[]3
2
112???
?
??+ΦH E
H d Z Z u u kT σ (5-21) （1）齿数比 u=i=2。
（2）齿宽系数d φ：直齿取d φ＝0.8。（根据机械设计[]3表10-7）
（3）载荷系数。 A V K K K K K αβ= (5-22) ① 工况系数 1.00A K =。（根据机械设计[]3表10-2） ② 动载荷系数V K 。
取小齿轮齿数1z ＝14；初估小齿轮圆周速度； 1v ＝0.15m/s 。v K ＝1。
（根据机械设计[]3图10-8） ③ 齿向载荷分布系数 1.11K β=。（根据机械设计[]3表10-4） ④ 载荷分布系数K α。
a ）大齿轮齿数21z iz =＝2×14＝28取2z ＝20。
b ）螺旋角0β=。（直齿）
c ）端面重合度12111.88 3.2()cos z z αεβ??
=-+????＝1.54。 (5-23)
d ）纵向重合度βε＝0。（直齿）
e ）总重合度γαβεεε=+＝1.54；K α＝1.12 。 ⑤ 载荷系数K ＝1.2432。 （4）小齿轮转矩1T =600（N.mm ）
（5）材料弹性系数189.8E Z =（根据机械设计[]3表10-6） （6）节点区域系数 2.5H Z =（标准直齿） （7）许用接触疲劳应力 []H σ＝
[]min
lim H HN
H S K σ (5-24)
① 小齿轮接触疲劳极限应力lim1H σ＝720 2/N mm 。（根据机械设计[]3图10-21） ② 大齿轮接触疲劳极限应力lim 2H σ＝575 2/N mm 。（根据机械设计[]3图10-21） ③ 最小许用接触安全系数,设失效概率≤1/100 [][]min min 1.00H F S S ==。 ④ 小齿轮接触应力当量循环次数N 1e =60n 1jL h 。 (5-25)
1n ＝200r/min ；L h =30000h ；1e N ＝3.6×810。 ⑤ 大齿轮接触应力当量循环次数N 2e =1e N /i=1.8?810。
⑥ 大、小齿轮接触寿命系数 k 1HN =k 2HN =1。（根据机械设计[]3图10-19） 小齿轮许用接触疲劳应力：[]1H σ=[]min 1lim 1H H HN S K σ=00
.1720
=720 (N/mm 2)。 (5-26)
大齿轮许用接触疲劳应力：[]2H σ=
[]min 2lim 2H H HN S K σ=00
.1575
=575(N/mm 2)。 (5-27)
从上两式中取小者作为许用接触疲劳应力：[][]22575(/)H H N mm σσ==。 （8）中心距a ，小、大齿轮的分度圆直径12,d d ，齿宽12,b b 和模数m
d 1min =[]
3
2
112???
?
??+ΦH E
H d Z Z u u kT σ＝12.4mm 取14mm 。 (5-28) 中心距 a ≥
2
1d (1+i)=21
?14?（1+2）=21mm 圆整为a=21mm 。 (5-29)
模数m ＝
12
2a
z z +＝1.00mm ；取m ＝1mm 。 (5-30) Z 1=
i
Z Z ++12
1=14，取1z =14，初选正确；Z 2=28。 (5-31)
于是1d ＝1mz ＝14mm ；2d ＝2mz ＝28mm 。 (5-32) 齿宽b=1d d φ=0.8?14=11.2mm 。 (5-33) 取小齿轮宽度b 1=12mm ，大齿轮宽度为b 2=11.2mm 。 5.2.4 参数的修正 （1）动载荷系数k v 小齿轮实际圆周速度v 1=
1000
601
1?n d π=0.147 (5-34)
与初估1v =0.15/m s 相符，v K 值无需修正。 （2）载荷系数K 及其他参数均未变，均无需修正。 （3）直齿圆柱齿轮传动的几何尺寸及参数保持不变。 5.2.5 弯曲强度校验计算 Sa Fa n
F Y Y m bd KT 11
2=σ≤[]F σ (5-35) （1）基本尺寸
K=1.2432；1T ＝600N mm ?；2T ＝1200N mm ?。 1d =14mm ； 2d ＝28mm ；n m =m=1mm 。 （2）齿形系数和应力校正系数
小齿轮齿形系数1 2.95Fa Y =，大齿轮齿形系数2 2.55Fa Y =（根据机械设计[]3表10-5） 小齿轮应力校正系数1 1.52Sa Y =，大齿轮应力校正系数2 1.61Sa Y =。 （3）许用弯曲疲劳应力 []F σ=[]min
lim F FN
F S K σ (5-36)
① (根据机械设计[]3图10-20)
小齿轮弯曲疲劳极限应力2lim1280/F N mm σ=，大齿轮弯曲疲劳极限应力
2lim2210/F N mm σ=。
② 最小许用弯曲安全系数
保失效概率1/100≤，选择最小安全系数[][]min1min21F F S S ==.3。
③ 弯曲寿命系数
1e N =3.6?108；2e N =1.8?108；K 1FN =K 2FN =0.96。（根据机械设计[]3图10-18） []1F σ=
[]min
1
1
lim F FN F S K
σ=
3
.196
.0280?=206.77(N/mm 2)。 (5-37) []2F σ=[]min 22lim F FN F S K σ=3
.196.0210?=155.08(N/mm 2)。 (5-38)
1F σ=
n m bd KT 112Y 1Fa Y 1sa =39.82(N/mm 2)；2F σ=n
m bd KT 11
2Y 2sa Y 2Fa =39.06(N/mm 2) 因为11[]F F σσ<； 22[]F F σσ<。所以校验合格。
标准齿轮h *a =1，C *
=0.25；小齿轮的变为系数x=
17
171
Z -=0.176；齿顶圆直径d a =Zm+2（ h *a +x ）m ；齿根园直径d f
=Zm-2（ h *a + C *-x ）m ；齿全高h=（2 h *
a + C *）m 。
根据上述计算，齿轮数据如表5-2。
表5-2 二级齿轮组具体数据
项目 单位
小齿轮
大齿轮
中心距a mm 21.176 模数m mm
1 传动比i
2 端面压力角t α
()? 20
齿数z
14 28 齿宽b mm 12 11.2 分度圆直径d
mm 14 28 齿高h
mm
2.25
2.25
齿顶圆直径a d mm 16.352 30 齿根圆直径f d mm 11.852 25.5 节圆直径
mm
14.117
28.235
5.3 传动螺杆的设计计算
5.3.1 寿命要求和初步数据
螺纹大径d=22mm ；螺纹中经d 2=19mm ；螺距P=3mm ；螺纹小径d 1=16mm 螺纹内经d 0=10mm ；螺母高度H=20mm 。 5.3.2 耐磨性条件计算
d 2=0.8
[]
p F
φ (5-39) 式中φ=
2
d H
=3 ；F max =711.4N ；查表5-12 []p =11；代入计算d 2≧3.7，故耐磨性满足要求。
5.3.3 螺杆的强度计算
ca σ=
A
1
2
1
243???
? ??+d
T F ≦[]σ （5-40） 式中F max =711.4N ；T max =1111.56N ×mm ；A=4π（d 20—d 2
0）；[]σ=4s σ=4
640=160mpa ；
ca σ=9.7<[]σ 故强度满足要求。
智能移动机器人的现状和发展 姓名 学号 班级：
智能移动机器人的现状及其发展 摘要：本文扼要地介绍了智能移动机器人技术的发展现状，以及世界各国智能移动机器人的发展水平，然后介绍了智能移动机器人的分类，从几个典型的方面介绍了智能移动机器人在各行各业的广泛应用，讨论了智能移动机器人的发展趋势以及对未来技术的展望，最后提出了自己的建议和设想，分析我国在智能移动机器人方面发展并提出期望。 关键词：智能移动机器人；发展现状；应用；趋势 1引言 机器人是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。智能移动机器人则是一个在感知 - 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。一部智能移动机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能 力。智能移动机器人与工业机器人的根本区别在于，智能移动机器人具有感知功 能与识别、判断及规划功能[1] 。 随着智能移动机器人的应用领域的扩大，人们期望智能移动机器人在更多领 域为人类服务，代替人类完成更复杂的工作。然而,智能移动机器人所处的环境 往往是未知的、很难预测。智能移动机器人所要完成的工作任务也越来越复杂; 对智能移动机器人行为进行人工分析、设计也变得越来越困难。目前，国内外对 智能移动机器人的研究不断深入。 本文对智能移动机器人的现状和发展趋势进行了综述，分析了国内外的智能 移动机器人的发展，讨论了智能移动机器人在发展中存在的问题，最后提出了对 智能移动机器人发展的一些设想。 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
摘要：知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述,目前流行的知识表达方式不下十种，在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。 关键词：知识人工智能（AI）知识表达式一阶谓词逻辑产生式语义网络框架 一、知识和知识的表示 1、知识的概念 知识是人类世界特有的概念，他是人类对客观世界的一种比较准确、全面的认识和理解的结晶。 (1) 知识只有相对正确的特性。 常言道：实践出真理。只是源于人们生活、学习与工作的实践，知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。 只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条件下，只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就接受检验，必要时就要对原来的认识加以修改和补充，一至全部更新而取而代之。 例如知道1543年哥白尼学说问世之前，人们一直都以为地球是宇宙的核心；再有：人们都知道一个关于“瞎子摸象”的故事，它通俗地说明了完整的只是形式是一个复杂的智能过程。 通常人们获取知识的重要手段是：利用信息，把各种信息提炼、概括并关联在一起，就形成了知识。而利用信息关联构成知识的形式有多种多样。 (2) 知识的确定与不确定性 如前说述，知识有若干信息关联的结构组成，但是，其中有的信息是精确的，有的信息却是不精确的。这样，则由该信息结构形成的知识也有了确定与不确定的特征。 例如，在我国中南地区，根据天上出现彩虹的方向及其位置，可以预示天气
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!
（发展战略）人工智能的发 展及应用
人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之壹。 人工智能的定义 “人工智能”(ArtificialIntelligence)壹词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的壹门新的技术科学。人工智能是计算机科学的壹个分支,它企图了解智能的实质,且生产出壹种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学和技术的发展史联系在壹起的。 人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,且使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1.在管理系统中的应用 (1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》壹文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统壹集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理和决策中的关键因子。
2.在工程领域的应用 (1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它能够帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发和应用的高潮。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,且在不断发展完善中。 (2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了壹个钼矿沉积,价值超过1亿美元。 3.在技术研究中的应用 (1)在超声无损检测(NDT)和无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力和脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而和人工智能技术
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
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
智能机器人的现状及其发展趋势 摘要：本文扼要地介绍了智能机器人技术的发展现状，以及世界各国智能机器人的发展水平，然后介绍了智能机器人的分类，从几个典型的方面介绍了智能机器人在各行各业的广泛应用，讨论了智能机器人的发展趋势以及对未来技术的展望，最后提出了自己的建议和设想，分析我国在智能机器人方面发展并提出期望。 关键词：智能机器人；发展现状；应用；趋势 The status and trends of intellectual robot Abstract: This paper briefly discusses the development, status of intellectual robot, development of intellectual robot in many countries. And then it presents the categories of intellectual robot, talks about the extensive applications in all works of life from several typical aspects and trends of intellectual robot. After that, it puts forward prospects for future technology, suggestion and a tentative idea of myself, and analyses the development of intellectual robot in China. Finally, it raises expectations of intellectual robot in China. Key words: intellectual robot; development status; application; trend 1 引言 机器人是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。智能机器人则是一个在感知- 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。一部智能机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能力。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[1]。 随着智能机器人的应用领域的扩大，人们期望智能机器人在更多领域为人类服务，代替
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
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
论人工智能的发展历程 王鑫涛16151228 摘要：人工智能的发展、人工智能的应用、人工智能的未来 关键字：人工智能、阿尔法围棋、AI 正文：近几年，人工智能这个话题变得越来越热门，尤其是在今年三月份的一场举世瞩目的人机围棋大赛后，人工智能这个话题在人们之间也是越来越普遍地被谈论。2016年3月，阿尔法围棋（AlphaGo）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战，并以4:1的总比分获胜，不少职业围棋手认为，阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平，在世界职业围棋排名中，其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。那么，阿尔法围棋是什么呢，为什么这么厉害？阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰和与他们的团队开发，其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。通过上述所所，可见现在的人工智能已发展到一个相当高相当先进的程度了，那么，人工智能又是怎么一步步发展到今天的呢，它的未来又会是如何？我在这里就说一下自己对人工智能浅薄的见解。
一、什么是人工智能 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 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与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。 人类的科学演变已从单一的“数值计算”发展到系统的“逻辑计算”。人类正在将信息工程学逐步提入到计算机系统中，从而出现了“信息管理”“和“信息交换”等科学的迫切需求。而加速扩大“信息处理”层面来说，现有的计算机的处理数据能力是匹配不了的，缺少领域专业“智能”。这样的“计算机科学”已无法适应信息科学的发展需求。全球的信息科学正在逐步形成，Al作为现代信息科学发展的核心。从古至今人们对提及智能相关的问题就很感兴趣，只不过在计算机没有发明之前，没有任何高科技辅助工具能解开智能的奥秘。
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
人工智能机器人的未来 学院：机械与动力工程学院 班级： 姓名： 学号：
人工智能机器人的未来 摘要:目前，机器人学和人工智能已作为两个不同的学科，各自发展着， 均取得了很好的成果。同时在一些领域，二者又相互结合，并取得了很好的效果。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。本文简要分析了机器人的发展史，对近些年来国内外人工智能在机器人领域的应用做了一个比较全面的总结；在简要介绍特种机器人能力局限性的基础上，阐述与特种机器人紧密相关的几项人工智能的研究内容，并进一步展望了人工智机器人中的发展趋势，同时还提出了一些设想和前景。 关键词: 机器人、人工智能、智能控制、专家系统、感官、仿生、计算机 科学 一、机器人和人工智能简史 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。 1956年在美国的Dartmouth大学的一次历史性的聚会被认为是人工智能学科正式诞生的标志。1957年A.Newell、J.Shaw和H.Simon等人的心理学小组编制出一个称为逻辑理论机LT(The Logic Theory Machine)的数学定理证明程序，后来又揭示了人在解题时的思维过程大致可归结为三大阶段1956年Samuel研究的具有自学习、自组织、自适应能力的西洋跳棋程序是IBM小组有影响的工作，这个程序可以像一个优秀棋手那样，向前看几步来下棋。它还能学习棋谱，在分析大约175000幅不同棋局后，可猜测出书上所有推荐的走步，准确度达48％，这是机器模拟人类学习过程卓有成就的探索。1959年McCarthy发明的表（符号）处理语言LISP，成为人工智能程序设计的主要语言。从此人工智能飞速发展，逐渐应用于各个行业。 二、人工智能与机器人结合和人工智能机器人的现状 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。
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
人工智能(Artificial Intelligence, AI)是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学的一个分支，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渗透而发展起来的综合性学科。人工智能又称为智能模拟，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式识别、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。 人工智能开拓者是罗伯特·维纳。1940年他创立了控制和传递。维纳认为计算机在组织和传递信息方面可能比人类更准确。从理论上讲,计算机在控制周围环境和外界通讯时会比人类更准确人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，ai)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的ibm的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 人类进化以来,为了扩大自身的能力,已经发明了很多不同的工具,如:棍棒、斧子、犁、轧棉机、蒸汽机、无线电收音机和电视机等。早在13世纪,就曾提出过自动机器或机器人的设想。从17世纪到18世纪,机械自动装置变得普遍起来,当时出现了能跳舞或能演杂技的娃娃,它们附在发出乐曲的小盒子和时钟上,随着19世纪的工业和20世纪初叶自动化工厂的出现,人们担心机器会取代人。早期的科学幻想小说重复出现机器人接管世界的题材。直到50年代出现了电子计算机,人们可以进行加减运算,完成以前只有人类才能完成的活动。例如分类、比较,根据先前的结果改变自己的工作程序等等。 但早期的计算机体积大,可靠性差,价格昂贵,因而人们认为要计算机模拟人工智能的尝试是注定要失败的。很早以前,人们就对自动化机器的理论有过重大的贡献。其中最突出的是卓越的数学家诺依曼。诺依曼认为,人类神经系统与计算机的电子电路有许多相似之处。人类的神经系统通过刺激或休止(称为神经动脉)来传递信息,而计算机用类似的二进制码“0”或“1”传输信息,数码“1”在计算机内部表示“通”状态,就象刺激神经细胞,数码“0”则表示“断”状态,就象神经细胞未受到刺激一样。在我们日常生活中,无论是看、听、触摸,都是用和计算机二进制码十分相似的双态码来传输信息的。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的ai软件，而且现在的ai具备了更多的现实应用的基础。90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮 最初,人工智能实验都是游戏性质的,主要是下棋一类的游戏。代写论文选择游戏作为实验内容并非出于消遣,而是由于它与其它解决问题的方法有颇多的相似之处。做游戏时,必须判断和决定多种选择,需作短计划和长安排。一般都有进攻战略和防御战略;必须遵照一定的规则。要想取得一场游戏的胜利,就必须设法做到失的最少得的最多。游戏中出现的各种情况都需作出判断和抉择,这如同日常生活中经常遇到的问题。作出抉择需要聪明和智慧。在人类解决方法的研究方面,计算机是一个极好的工具。 人工智能的两大目标就是能理解人类的智能,使计算机用途更广泛。许多研究者认为:智能机器的关键总是如何表达知识,从而使计算机能用这种知识将知识具体应用在计算机程序中虽
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/9e8859905.html, 浅析人工智能的现状及发展趋势 作者：范胜廷陈华 来源：《新教育时代·教师版》2017年第41期 摘要：人工智能是现代社会所独有的一门新兴技术科学，主要是研究、研发用于模拟、 扩展、延伸人的智能的方法、理论、技术以及应用系统。近年来，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，人类在人工智能方面取得了一定的研究成果。本篇论文中，笔者主要对人工智能的现状进行了分析，并探讨了人工智能的发展趋势，以供参考。 关键词：人工智能现状发展趋势 人工智能科学技术归属于计算机科学，是其中的一个重要分支，人工智能领域的研究主要包括图像识别、语言识别、机器人、专家系统以及自然语言处理等。自诞生以来，人工智能理论和技术逐渐发展成熟，在社会、科技、文化、经济等领域中发挥着越来越重要的作用。 一、人工智能的现状 人工智能主要是通过研究智能的实质，企图以此为根据，开发出能够以类似于人类智能方式做出反应的智能机器。人工智能的进步，不仅可以替代脑力劳动，还可以替代某些脑力劳动职能。现阶段来说，电子仪器、机器人、电脑等诸多具有某一智能行为的机器不断涌现，这些人工智能设备可以自拟人的精神活动，同时也致力于在一些方面做出优化与改善，最终使其具备超人的功能，来帮助人类开展危险系数较高、较为复杂的工作[1]。与此同时，一些可以代 替人类劳动、用于工业生产的机器人得到了研发，这些机器人的实际应用，可以使人类的工作、生活更加高效、便利。但就目前的机器人生产技术来看，只能用于制造一些只有某一种功能的机器人，要研发人性化、多功能的机器人，还需要很长的一段时间。除此之外，还出现了一些用于商业用途的人工智能产物，如单位内部的决策支持系统、客户信息系统以及常见的法津顾问、医学顾问等软件。在我国的日常生活中，还有诸多人工智能产物，如飞机、汽车的导航系统以及家用电器中的智能芯片、电动游戏中的人工智能程序等等。可以说，人工智能的应用范围十分广泛，在社会、科技、文化、经济及人们日常生活中均得到了应用，由此可见，人工智能有着良好的发展前景与广阔的发展空间。 二、人工智能发展过程中面临的问题 现阶段，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，人类在人工智能方面取得了一定的研究成果，诸多人工智能产物已经投入实际应用，并为方便人类的工作、生活提供了良好的帮助。但是，任何一种技术都是有利有弊的，人工智能也不例外，超智能概念的提出，让人们对智能机器产生了质疑与忧虑[2]。正如电影情节中一样，随着人工智能的高速发展，未来是否会有 一天人类世界被智能机器所统治，这是摆在人类面前的一个重要问题。然而，若是因为害怕人工智能产物的负面影响，而采取抑制人工智能的发展的这一措施，却是万万不可取的。面对风
重庆理工大学 专业选修课课程考查报告 《AI的发展与未来》 课程名称：《人工智能及应用》 专业：软件工程 学号： 学生姓名： 提交时间：2017年5月5日
进入人工智能 人工智能的话题，在近年尤其火热，很多人是因为在2016年看到AlphaGo打败了世界围棋冠军李世石。这使得大家对人工智能非常感兴趣，同时也有很多人思考人工智能是否应该继续无节制地发展下去？人们会担忧将来人工智能发展到一定的高度可能会取代人类。包括霍金、比尔·盖茨这样伟大的人物也怀疑人工智能。 我们谁都无法下结论说到底该不该发展人工智能，所以我们先来了解一下什么是人工智能，否则我们只会在对人工智能的恐惧中无法获得理性认知。 人工智能似乎没有明确的定义。人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作[1]，这是美国麻省理工学院的温斯顿教授认为的人工智能。人工智能大概来说可能是有几个部分，首先是感知，感知是包括视觉、语音、语言；然后是决策，做一些预测，做一些判断；那当然如果你要做一套完整的系统，就像机器人或是自动驾驶，它会需要一个反馈[2]。 人工智能的发展 通过了解人工智能发展的主要里程碑，可能会更加直观的了解人工智能。在感知方面，比如我国的科大讯飞。该企业使命是让机器能听会说，能理解会思考；用人工智能建设美好世界[3]。正如他们的企业使命，讯飞语音识别软件现在已经能听懂人们所说的，而且正确率相当高，如果要打很多字完全可以不动手，直接念一遍就都以文字的形式输出来。以前电视里播的现场直播都是没有字幕的，现在已经可以在直播的时候也可以看到实时字幕。可见语音识别给我们带来了巨大的便利。还如微软的小冰，你可以在微信关注她，并且同她聊天，还可以和她语音聊天，她甚至可以为你唱歌。现在小冰会的东西越来越多，也越来越智能。 决策方面，从早期MicrosoftOffice里的工具到Google广告的推荐，然后到金融行业的很多智能决策公司的出现，进步迅速。现在的gamil，有时候收到email，Google会跳出来问要不要发回复，有时候它连回复都帮你写好了，而且写的很精确。这也是人工智能的体现。可能以后我们讲话都不用，助理能帮我们搞定。最后是反馈，比如无人驾驶汽车，它通过车载传感系统感知道路环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和信息，控制车辆的转向和速度，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的。从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 深度学习及其应用领域 提到人工智能就不得不提深度学习，它是一种神经网络，它的特点是使用了多层网络，能够学习抽象概念，同时融入自我学习，而且收敛相对快速。收敛快速可能是一种技巧，不见得是一个理论，但是有一批人通过它解决了很多重要的问题。简单的来说，如果我们有很多笑脸，然后我们把笑脸的像素输入到一个神经网络里面去，最后你那儿希望让机器能识别这是姚明，那是马云，但是因为你这个深度学习的网络很深，要一次性学会这么多也会比较困难，所以就需要用到一个比较快速收敛的技巧——自我学习。通过自我学习，机器会逐步从大量的样本中逐层抽象出相关的概念，然后做出理解，最终做出判断和决策。深度学习或者是任何的机器学习，它是不是超越人类的能力表现，如果超越的话，可能很多应用就会产生。比如在机场，如果机器识别人脸的准确度超过人，那么那些边防的人就可能不需要那么多。这并不是说机器不会犯错，而是说既然人不能比机器做的更好，那不妨就用机器取代。