浅谈智能控制及其应用作者：王湛来源：《中国新技术新产品》2013年第17期摘要：智能控制在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。
智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。
本文就智能控制及其应用进行叙述，介绍了智能控制的发展历程，分析了智能控制的主要形式，对智能自主控制进行了深入探讨。
关键词：智能控制；方法；形式中图分类号：TP31 文献标识码：A1智能控制的发展科学技术和生产的迅速发展是智能控制学科发展的动力。
以往以单纯数学解析结构为基础的控制理论，其局限性日益明显。
它的局限性主要体现在以下几方面：其一，在航空、航天、航海及各种工业部门，受控对象日益复杂。
受控对象不仅规模大，运动学结构复杂，而且各运动变量之间严重耦合，同时还带有严重的不确定性（包括结构和参数两个方面的不确定性）和非线性。
这样复杂的受控对象使得以确定模型和数学解析方法为基础的传统控制理论遇到了困难和挑战。
其二，控制任务和目标的复杂化，也使传统的控制理论难于胜任。
例如，一架性能优良的攻击机必须具备对空、地多目标自动攻击的能力，必须具备自动地形跟踪、回避的能力，必须具备自动导航和高品质自动飞行的能力。
这样复杂的控制任务和控制指标要求，对于传统的控制理论来说是很困难的。
其三，系统工作环境的复杂化，也使传统的控制理论产生麻烦。
例如，在空战条件下，战场敌我态势的突变，气象条件的突变，敌方对我方系统的破坏和干扰，驾驶员的疲劳和意外失误，或者系统处于不利的化学物质环境中工作等。
上述复杂受控对象，复杂的控制任务和控制目的，复杂的系统运行环境都促使人们研究新的控制方式去实现对它们的有效控制。
这就是智能控制产生和发展的背景和动力。
另一方面，近代迅速发展的人工智能技术和计算机技术又为智能控制的发展提供了条件。
诸如符号、语言的知识表达，状态特征的辨识，定性与定量，精确与模糊信号的处理，分析推理，逻辑运算，判断决策，自然语言理解和视觉系统等一系列拟人思维和功能均可通过计算机来实现。
仿生机器人设计方法及其运动控制研究随着科技的不断进步，人类对仿生技术的研究也越来越深入。
仿生机器人，一种以仿生学原理为基础的机器人，是近年来备受瞩目的研究领域。
仿生机器人的研究旨在实现自然界生物的智能行为和运动方式，从而提高机器人的适应性、灵活性和稳定性。
本文将介绍仿生机器人的设计方法和运动控制研究。
一、仿生机器人的设计方法1. 生物学研究仿生机器人的设计方法以生物学研究为基础，通过深入了解自然界生物的解剖结构及其功能，从中提取出认为合适的设计元素，设计出与生物类似的机器人。
我们通常采用计算机的三维建模技术来模拟生物的结构，挖掘其内在机理，并进行仿真实验。
生物学研究不仅能够帮助设计师获取和解读生物的运动信息，而且能够深化我们对生命科学的认识和了解。
2. 机械设计随着生物学研究的进展，设计师可将所得的运动机理应用于具体的机械结构设计中。
其中包括机械零件的选择、排列、联接、运动方式等，这就需要对于机械学、材料力学、电气控制等方面有深入的了解。
设计的机械结构需要在仿生学理论基础上尽可能地简化，以期达到更好的稳定性和可操作性。
3. 人机交互方案在仿生机器人的设计中，人机交互方案也起着至关重要的作用。
好的人机交互方案使机器人更好地适应人类需求、更准确地执行任务。
一个好的机器人设计应该在人机交互方案中注重交互接口设计和程序的编写。
特别是，对于启示设计理念的生物中心，应将人机交互方案的设计和软件实现作为整个仿生机器人研究的重点。
二、仿生机器人的运动控制研究1.传感技术传感技术也是实现仿生机器人运动控制的一种重要手段。
通过安装各种接受外界信息的传感器，我们可以更好的掌握机器人在运动中的状态，例如位置、速度、方向、载荷等，从而实现智能控制。
与此同时，也可以运用传感技术来实现机器人与人机的交互环节，从而更好地实现人机协作。
2.智能控制技术智能控制技术通常包括人造神经网络、本体逻辑、模糊推理、基于规则的技术和基于模型的控制技术等。
《仿人机器人NAO的路径规划研究》篇一一、引言近年来，随着科技的发展和社会的进步，仿人机器人的应用日益广泛，尤其在智能化和自主性方面取得了很多重要突破。
在众多领域中，机器人技术已经被用于自动化执行、救援工作、生活助手、服务业等多个领域。
而在这一领域的关键技术之一就是路径规划。
本文以NAO仿人机器人为研究对象，探讨其路径规划的原理、方法和应用。
二、NAO仿人机器人概述NAO是一款由Aldebaran Robotics公司开发的仿人机器人，具有高度自主性和互动性。
其设计灵感来源于人类，能够完成复杂的动作和任务。
NAO拥有多个传感器和执行器，可以感知环境并做出相应的反应。
其独特的外观和强大的功能使其在科研、教育、娱乐等多个领域得到广泛应用。
三、路径规划原理及方法路径规划是机器人自主导航和运动控制的核心技术之一。
在NAO仿人机器人的路径规划中，主要涉及到以下几个方面的原理和方法：1. 环境感知：NAO通过激光雷达、摄像头等传感器获取周围环境的信息，包括障碍物的位置、大小、形状等。
这些信息是路径规划的基础。
2. 路径规划算法：根据环境感知信息，采用合适的路径规划算法来计算从起点到终点的最优路径。
常用的算法包括基于图论的算法、基于采样的算法等。
3. 运动控制：根据计算出的最优路径，通过运动控制算法来控制NAO的运动，使其按照预定的轨迹行驶。
四、NAO仿人机器人的路径规划方法针对NAO仿人机器人的特点，可以采用以下几种路径规划方法：1. 基于全局路径规划：根据环境地图信息，采用全局路径规划算法计算从起点到终点的最优路径。
这种方法适用于已知环境的情况。
2. 基于局部路径规划：当NAO在未知或动态变化的环境中行驶时，可以采用基于局部路径规划的方法。
这种方法通过实时感知环境信息，根据当前位置和目标位置计算局部最优路径。
3. 融合全局和局部的混合路径规划：结合全局和局部路径规划的优点，根据实际情况选择合适的方法进行路径规划。
