智能机器人机器关键技术PPT

第三代机器人(20世纪80年代中期以后)是智能机器人,这种机器人 带有多种传感器,能够将多种传感器得到的信息进行融合,能够有效 的适应变化的环境,具有很强的自适应能力、学习能力和自治功能。
发展现状
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在各国智能机器人技术的发展中，美国在国际上一直处于领先地位。 其技术全面、先进，适应性也很强，性能可靠、功能全面、精确度 高，其视觉、触觉等人工智能技术已在航天、汽车工业中广泛应用。 日本由于一系列扶植政策，各类机器人发展迅速。政府巨大资助给 其带来了硬件优势，促进了智能机器人技术的发展。
智能机器人三要素
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一是感觉要素，用来认识周 围环境状态； 二是运动要素，对外界做出 反应性动作； 三是思考要素，根据感觉要 素所得到的信息，思考出采 用什么样的动作。
智能机器人根据其智能程度分类
传感型机器人
智能机器人根据其智能程度分类
交互型机器人
智能机器人根据其智能程度分类
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自主型机器人
模糊逻辑算法( Fuzzy Logic Algorithm)：类似人的避障，经验化的方法。 基于传感器的信息，采用模糊逻辑算法通过查表得到规划出的信息，完成
局部路径规划。
机器人视觉
机器人视觉【robot vision】 使机器人具有视觉感知功能的系
统，是机器人系统组成的重要部
分之一。
智能机器人应用
2010年2月3日，特拉维夫市一名以色列爆破专家引导一台爆破机器人成 功爆破炸弹
智能机器人应用
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一名美军士兵走过一台扫雷机器人，这台机器人被写上动画片主角的 名字“WALL-E”，摄于赫尔曼德省，阿富汗南部，2010年3月10号。
智能机器人应用
德国汉诺威大展上展示的机器人踢足球比赛
智能机器人应用
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欧洲各国在智能机器人的研究和应用方面在世界上处于公认的领先 地位，全球约 1/3 的工业机器人是由欧盟机器人制造商制造的。
智能机器人的关键技术
多传感器信息融合
多层次传感器融合
微传感器和智能传感器
自适应多传感器融合
导航与定位
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导航的基本任务有3点 (1)基于环境理解的全局定位: 通过环境中景物的理解,识别人为路标 或具体的实物,以完成对机器人的定位,为路径规划提供素材; (2)目标识别和障碍物检测:实时对障碍物或特定目标进行检测和识 别,提高控制系统的稳定性; (3)安全保护:能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分 析并避免对机器人造成的损伤。
系统(Multi Agent System:MAS)等研究的深入,如何组织和控制多个机 器人来协作完成单机器人无法完成的复杂任务,在复杂未知环境下实现
实时推理反应以及交互的群体决策和操作,已经成为机器人研究领域的
新课题,具有重要的理论和现实意义。
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绝对定位技术：
(1) 全球定位系统（GPS） (2) 陆标定位：自然陆标定位和基于人工陆标（超声波发射器、激光 反射板等）定位。陆标位置已知。
(3) 基于已知地图的定位：地图匹配定位技术。根据自身探测的周围 环境信息构建局部地图，然后将局部地图与已知的全局地图进行匹 配。关键在于地图模型的建立和匹配算法。
智能机器人
学生：罗士锋
学号：14721693 导师：李松生
目录
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智能机器人发展现状与趋势
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智能机器人性能及其关键技术
智能机器人的定义
• 智能机器人之所以叫
智能机器人，这是因 为它有相当发达的 “大脑”。在脑中起 作用的是中央处理器， 这种计算机跟操作它 的人有直接的联系。 最主要的是，这样的 计算机可以进行按目 的安排的动作。
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导航主要解决的问题
导航系统中 的定位及其 跟踪问题
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（1）我（机器人）现在何处？ （2）我要往何处走？
（3）我要如何到达该处？
路径规 划问题
导航的分类
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1)惯性导航 惯性导航是一种最基本的导航方式。它利用机器人装配的光电编码 器和陀螺仪,计算机器人航程,从而推知机器人当前的位置和下一步 目的地。
导航的分类
3)视觉导航 通常,机器人利用装配的摄像机拍摄周围环境的局部图像,然后,通过图像处理技术(如, 特征识别、距离估计等)进行机器人定位和规划下一步的动作。
导航的分类
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4)基于传感器数据导航 一般机器人都安装了一些非视觉传感器,如超声传感器、红外传感器、接 触传感器等。有研究人员将超声数据与图像数据结合,通过事先训练好的 神经网络预测障碍物的可能位置,从而使得机器人能够 在动态非结构化环
机器人技术的发展过程
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第一代为可编程示教再现型机器人,其特征是机器人能够按照事先 教给它们的程序进行重复工作。即人手把着机械手,把应当完成的 任务做一遍,或者人用示教控制盒发出指令,让机器人的机械手臂运 动,一步步完成它应当完成的各个动作;
第二代机器人(20世纪70年代)是具有一定的感觉功能和自适应能力 的离线编程机器人,其特征是可以根据作业对象的状况改变作业内 容,即所谓的知觉判断机器人;
境中实现自主导航。有研究人员将传感器数据作为模糊推理系统的输入,
模糊系统将产生较优(针对某事先设定的代价函数而言)的机器人行为动 作。
导航的分类
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5)卫星ห้องสมุดไป่ตู้航
GPS全球定位系统是以距离作为基本的观测量,通过对4颗GPS卫星同 时进行伪距离测量,计算出用户(接收机)的位置。机器人通过安装
卫星信号接收装置,可以实现自身定位,无论其在室内还是在室外。
于概率论的推理、神经网络、遗传算法和混沌为代表的软计算技术具 有更高的鲁棒性、易用性及计算的低耗费性等优点,应用到机器人技术
中,可以提高其问题求解速度,较好地处理多变量、非线性系统的问题;
3)机器学习:各种机器学习算法的出现推动了人工智能的发展,强化学习、
蚁群算法、免疫算法等可以用到机器人系统中,使其具有类似人的学习能力,
动态路径规划
人工势场法(Artificial Potential Field)：目标对被规划对象存在吸引力，而障碍物 对其有排斥力,引力与斥力的合力作为机器人运动的加速力，从而计算机器人的位置和 控制机器人的运动方 向。其缺陷是：存在陷阱区域、在相近的障碍物群中不能识别路 径、在障碍物前震荡、在狭窄通道中摆动。
路径规划
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移动机器人按照某一性能指标搜索一条从起始状态到目标状态的最 优或次最优的无碰路径。
包括：
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静态路径规划
动态路径规划
静态路径规划
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(1) 静态路径规划：离线全局路径规划，环境信息完全已知。可视 图法(V-Graph)、栅格法(Grids)等。 可视图法的核心思想是将机器人应该到达的点作为顶点，点的连线 作为备选的路径，于是问题就变成了图搜索问题。由于连线（又叫 弧）的选取方法不同，也就有了连接各个障碍物顶点的直线、用障 碍物的切线表示弧和做出障碍物顶点的voronoi图的边作为弧的方 法，用voronoi方法可以使得路径尽可能的远离障碍 物。 栅格法是用累积值表明该栅格存在障碍物的可能性。
一名工程师编程教会这个人形机器人做俯卧撑运动。
智能机器人应用
一家日本公司在2008年CEBIT上展示的音乐机器人
总结与展望
(1)机器人网络化:利用通信网络技术将各种机器人连接到计算机网络 上,并通过网络对机器人进行有效的控制。网络化技术包括网络遥控操
作控制技术、众多信息组的压缩与扩展方法及传输技术等; (2)智能控制中的软计算方法:与传统的计算方法相比,以模糊逻辑、基
相对定位技术
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(1) 测距法：采用光电编码器、里程计和航向陀螺仪。计算每个采 样周期车轮移动路程之和。优点是良好的短期精度、低廉的价格和 较高的采样速率。 (2) 惯性导航法：采用陀螺仪和加速度计。陀螺仪测量回转速度 （角速度），加速度计测量加速度。通过分别对时间进行一次积分 和二次积分即可获得偏移的距离和角度。 相对定位技术的缺点：累积误差会很严重，不适合长距离或者长时 间的定位，可以与绝对定位技术相结合
导航的分类
2)磁导航（路径地下埋电缆，流过不同频率 的电流，来作为路径信息）
磁导航是目前自动导引车( automated
guided vehicle,AGV)的主要导航方式。AGV 是移动机器人中的一种,同时,AGV也是自动
化物流运输系统柔性生产组织系统的核心关
键设备。这种导航方式要在AGV运行路径上, 开出深度为 10mm左右,宽5mm左右的沟槽,在 其中埋入导线。在导线上通以5～30 kHz的 交变电流,在导线周围产生磁场。AGV上左右 对称安装了2只磁传感器用于检测磁场强度, 引导车辆沿所埋设的路径行驶。但是，AGV 缺乏柔性,在原有路径 上放置一个障碍物, 该AGV就无法完成简单的避障动作。
以适应日益复杂的、不确定和非结构化的环境;
总结与展望
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(4)智能人机接口:人机交互的需求越来越向简单化、多样化、智能化、 人性化方向发展,因此需要研究并设计各种智能人机接口如多语种语音、
自然语言理解、图像、手写字识别等,以更好地适应不同的用户和不同
的应用任务,提高人与机器人交互的和谐性;
(5)多机器人协调作业:随着人工智能方法、机器人技术以及多智能体