人工智能机器人学导论

（人工智能）人工智能机器人学导论人工智能机器人学导论1简介:1作者简介2机器人控制器和程序设计3简介:3机器人制作入门篇6简介:6作者简介6机器人智能控制工程8简介:8人工智能机器人学导论作者：Ricky文章来源：本站原创更新时间：2006年05月03日打印此文浏览数：2370 SlidesforSecondEdition(Beta)Chapter1:WhatareRobots?.pptslidesandthepdfversion(goodaquicklook) Chapter2:Telesystems.thepdfversionChapter3:BiologicalFoundationsoftheReactiveParadigm.pptslidesandpdfversion Chapter5:TheReactiveParadigmChapter6:SelectingandCombiningBehaviorsChapter7:CommonSensorsandSensingTechniquesChapter8:DesigningaBehavior-BasedImplementationChapter9:Multi-AgentsChapter10:NavigationandtheHybridParadigmChapter11:TopologicalPathPlanningChapter12:MetricPathPlanningChapter13:LocalizationandMappingChapter14:AffectiveRobotsChapter15:Human-RobotInteractionChapter16:WhatCanRobotDoandWhatWillTheyBeAbletoDo?简介:本书系统地介绍了人工智能机器人于感知、导航、路径规划、不确定导航等领域的主要内容。

全书共分俩大部分。

机器人学导论一、名词解释题：1.自由度：2.机器人工作载荷：3.柔性手：4.制动器失效抱闸：5.机器人运动学：6.机器人动力学：7.虚功原理：驱动：9.电机无自转：10.直流伺服电机的调节特性：11.直流伺服电机的调速精度：控制：13.压电元件：14.图像锐化：15.隶属函数：网络：17.脱机编程：：二、简答题：1.机器人学主要包含哪些研究内容2.机器人常用的机身和臂部的配置型式有哪些3.拉格朗日运动方程式的一般表示形式与各变量含义4.机器人控制系统的基本单元有哪些5.直流电机的额定值有哪些6.常见的机器人外部传感器有哪些7.简述脉冲回波式超声波传感器的工作原理。

8.机器人视觉的硬件系统由哪些部分组成9.为什么要做图像的预处理机器视觉常用的预处理步骤有哪些10.请简述模糊控制器的组成及各组成部分的用途。

11.从描述操作命令的角度看，机器人编程语言可分为哪几类12.仿人机器人的关键技术有哪些三、论述题：1.试论述机器人技术的发展趋势。

2.试论述精度、重复精度与分辨率之间的关系。

3.试论述轮式行走机构和足式行走机构的特点和各自适用的场合。

4.试论述机器人静力学、动力学、运动学的关系。

5.机器人单关节伺服控制中，位置反馈增益和速度反馈增益是如何确定的6.试论述工业机器人的应用准则。

四、计算题：（需写出计算步骤，无计算步骤不能得分）：1.已知点u的坐标为[7,3,2]T，对点u依次进行如下的变换：（1）绕z轴旋转90°得到点v；（2）绕y轴旋转90°得到点w；（3）沿x轴平移4个单位，再沿y轴平移-3个单位，最后沿z轴平移7个单位得到点t。

求u, v, w, t各点的齐次坐标。

2.如图所示为具有三个旋转关节的3R机械手，求末端机械手在基坐标系{x0,y0}下的运动学方程。

3.如图所示为平面内的两旋转关节机械手，已知机器人末端的坐标值{x,y}，试求其关节旋转变量θ1和θ2.P4.如图所示两自由度机械手在如图位置时（θ1= 0 , θ2=π/2），生成手爪力F A= [ f x0 ]T或F B= [ 0f y ]T。

《人工智能导论》重难点索引第1章绪论重点:1. 人工智能的定义智能机器: 能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。

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。

它的近期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. 人工智能的起源与发展过程了解人工智能的发展历史。

3. 人工智能与人类智能的关系4. 简介目前人工智能的主要学派符号主义(Symbolicism), 联结主义(Connectionism), 行为主义(Actionism)。

第2章数理逻辑基础重点:1. 数理逻辑概述了解数理逻辑的相关概念。

2. 命题逻辑理解命题逻辑的概念及物理意义, 掌握命题公式及其解释。

3. 谓词与量词理解谓词与量词的概念, 约束变元、自由变元、改名规则。

4. 谓词公式及其解释谓词公式的定义, 解释的定义及应用。

5. 谓词公式的等价与蕴涵等价与蕴涵的概念。

6. 谓词公式的标准形式范式的概念与类型, 各类范式的获取。

难点:1. 谓词公式的解释2. 谓词公式等价与蕴涵的区别3. 范式的计算第3章归结推理方法重点:1. 子句集的海伯伦域与海伯伦定理原子集的定义, 海伯伦域定义与海伯伦解释, 海伯伦定理的应用。

2. 置换与合一算法置换的定义与特征, 最一般合一算法（mgu算法）的定义与计算。

3. 归结原理与归结反演归结的概念, 命题逻辑与谓词逻辑中的归结原理, 归结反演的物理意义及其应用。

4. 归结控制策略归结的一般过程, 几种归结控制策略的概念及应用。

难点:1. 海伯伦域的求解2. 最一般合一算法的应用3. 归结反演的物理意义及其实际应用第4章知识表示方法重点:1. 知识的基本概念把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。

人工智能课程导论人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究和开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的计算机系统。

人工智能的发展已经取得了巨大的进展，并在各个领域都有广泛的应用，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。

在人工智能课程导论中，我们将对人工智能的基本概念、发展历程、技术原理以及应用领域进行介绍和探讨。

首先，我们将介绍人工智能的起源和发展历史。

人工智能的概念最早于1956年提出，当时的研究目标是构建能够像人类一样思考和解决问题的计算机系统。

随着计算机技术的不断进步和算法的不断改进，人工智能逐渐从理论研究发展为实际应用，并取得了一系列突破性的成果。

接下来，我们将介绍人工智能的基本原理和技术。

人工智能的核心技术之一是机器学习（Machine Learning），它是一种通过让计算机从数据中自动学习和改进的方法。

机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型，它们在不同的应用场景中发挥着重要的作用。

此外，我们还将介绍深度学习（Deep Learning）技术，它是机器学习的一种特殊形式，通过构建深层神经网络模型来实现对复杂数据的学习和推理。

人工智能的应用领域非常广泛，涵盖了医疗、金融、交通、教育等各个领域。

在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行疾病诊断、药物研发等工作；在金融领域，人工智能可以帮助银行进行风险预测和欺诈检测；在交通领域，人工智能可以提高交通管理的效率和减少交通事故的发生；在教育领域，人工智能可以个性化教学，提供根据学生特点和需求定制的教学方案。

然而，人工智能也面临着一些挑战和问题。

首先是数据的质量和数量问题。

人工智能需要大量的高质量数据来进行学习和训练，但现实中往往难以收集到足够的数据。

其次是算法的可解释性和公平性问题。

一些人工智能算法往往难以解释其决策的原因，这给人们带来了一定的困扰。

同时，由于数据的偏见和算法的设计问题，人工智能系统也可能存在不公平的情况。

⼈⼯智能导论——⼈⼯智能、机器学习和深度学习之间的区别与联系⼀、⼈⼯智能--在机器实现智能 ⼈⼯智能（Artificial intelligence）简称AI。

是⼀门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展⼈类智能的计算机学科。

通俗的来说，⼈⼯智能就是要研究如何使机器具有能听、能说、能看、会写、能思考、会学习、能适应环境变化、能解决⾯临的各种实际问题等功能的⼀门学科。

⼈⼯智能即是⽤⼈⼯的⽅法在机器（计算机）上实现的智能。

⼈⼯智能研究的基本内容主要有：知识表⽰、机器感知、机器思维、机器学习、机器⾏为这五⽅⾯。

主要研究领域主要有：⾃动定理证明、博弈、模式识别机器视觉、⾃然语⾔理解、智能信息检索、数据挖掘与知识发现、专家系统、⾃动程序设计、机器⼈、组合优化问题、⼈⼯神经⽹络、分布式⼈⼯智能与多智能体、智能控制、智能仿真、智能计算机系统、智能通讯、智能⽹络系统和⼈⼯⽣命等。

⼈⼯智能⽬前分为弱⼈⼯智能和强⼈⼯智能和超⼈⼯智能。

（1）弱⼈⼯智能：弱⼈⼯智能（ArtificialNarrow Intelligence /ANI)，只专注于完成某个特定的任务，例如语⾳识别、图象识别和翻译等，是擅长于单个⽅⾯的⼈⼯智能。

它们只是⽤于解决特定的具体类的任务问题⽽存在，⼤都是统计数据，以此从中归纳出模型。

由于弱⼈⼯智能智能处理较为单⼀的问题，且发展程度并没有达到模拟⼈脑思维的程度，所以弱⼈⼯智能仍然属于“⼯具”的范畴，与传统的“产品”在本质上并⽆区别。

（2) 强⼈⼯智能：强⼈⼯智能（Artificial Generallnteligence /AGI)，属于⼈类级别的⼈⼯智能，在各⽅⾯都能和⼈类⽐肩，它能够进⾏思考、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，并且和⼈类⼀样得⼼应⼿。

（3）超⼈⼯智能：超⼈⼯智能（Artificial Superintelligence/ASI)，在⼏乎所有领域都⽐最聪明的⼈类⼤脑都聪明许多，包括科学创新、通识和社交技能。