多傳感器信息融合多傳感器信息融合技術是近年來十分熱門的研究課題, 它與控制理論、信號處理、人工智能、概率和統(tǒng)計相結合 , 為機器人在各種復雜、動態(tài)、不確定和未知的環(huán)境中執(zhí)行任務提供了 1 種技術解決途徑。機器人所用的傳感器有很多種 , 根據不同用途分為內部測量傳感器和外部測量傳感器兩大類。內部測量傳感器用來檢測機器人組成部件的內部狀態(tài) , 包括: 特定位置 、角度傳感器 ; 任意位置 、角度傳感器; 速度、角度傳感器 ; 加速度傳感器; 傾斜角傳感器; 方位角傳感器等 。外部傳感器包括: 視覺( 測量、認識傳感器)、觸覺(接觸、壓覺 、滑動覺傳感器)、力覺( 力、力矩傳感器)、接近覺( 接近覺、距離傳感器)以及角度傳感器( 傾斜、方向、姿式傳感器)。在設計制作之后,機器人無需人的干預,能夠在各種環(huán)境下自動完成各項擬人任務。蜀山區(qū)定制智能機器人開發(fā)聯系方式
1多層次傳感器融合 由于單個傳感器具有不確定性、觀測失誤和不完整性的弱點 , 因此單層數據融合限制了系統(tǒng)的能力和魯棒性。對于要求高魯棒性和靈活性的先進系統(tǒng) , 可以采用多層次傳感器融合的方法。低層次融合方法可以融合多傳感器數據; 中間層次融合方法可以融合數據和特征, 得到融合的特征或決策 ; 高層次融合方法可以融合特征和決策, 到**終的決策 [1]。2 微傳感器和智能傳感器 傳感器的性能、價格和可靠性是衡量傳感器優(yōu)劣與否的重要標志, 然而許多性能優(yōu)良的傳感器由于體積大而限制了應用市場。微電子技術的迅速發(fā)展使小型和微型傳感器的制造成為可能。智能傳感器將主處理、硬件和軟件集成在一起 。如 Par Scientific 公司研制的 1000 系列數字式石英智能傳感器 ,日本日立研究所研制的可以識別 4種氣體的嗅覺傳感器, 美國 Honeywell 研制的DSTJ23000 智能壓差壓力傳感器等 , 都具備了一定的智能 [1] 。安徽質量智能機器人開發(fā)銷售廠家這種機器人已擁有一定的自動規(guī)劃能力,能夠自己安排自己的工作。
可分為一般機器人和智能機器人。智能機器人一般機器人是指不具有智能,只具有一般編程能力和操作功能的機器人。表演太極拳在世界范圍內還沒有一個統(tǒng)一的智能機器人定義。大多數**認為智能機器人至少要具備以下三個要素:一是感覺要素,用來認識周圍環(huán)境狀態(tài);二是運動要素,對外界做出反應性動作;三是思考要素,根據感覺要素所得到的信息,思考出采用什么樣的動作。感覺要素包括能感知視覺、接近、距離等的非接觸型傳感器和能感知力、壓覺、觸覺等的接觸型傳感器。
除具有感受器外,它還有效應器,作為作用于周圍環(huán)境的手段。這就是筋肉,或稱自整步電動機,它們使手、腳、長鼻子、觸角等動起來。由此也可知,智能機器人至少要具備三個要素:感覺要素,運動要素和思考要素。 智能機器人是一個多種高新技術的集成體,它融合了機械、電子、傳感器、計算機硬件、軟件、人工智能等許多學科的知識,涉及到當今許多前沿領域的技術。機器人已進入智能時代,不少發(fā)達國家都將智能機器人作為未來技術發(fā)展的制高點。美國、日本和德國在智能機器人研究領域占有明顯優(yōu)勢。近年來,中國大力研發(fā)智能機器人,并取得了可喜的成就。為了發(fā)揮各個等級和子系統(tǒng)的作用,必須使信息量減少。
所以,等級自適應結構的出現首先是為了提高機器人控制的質量,也就是降低不定性水平,增加動作的快速性。為了發(fā)揮各個等級和子系統(tǒng)的作用,必須使信息量**減少。因此算法的各司其職使人們可以在不定性**減少的情況下來完成任務??傊悄艿陌l(fā)達是第三代機器人的一個重要特征。人們根據機器人的智力水平決定其所屬的機器人代別。有的人甚至依此將機器人分為以下幾類:受控機器人——“零代”機器人,不具備任何智力性能,是由人來掌握操縱的機械手;可以訓練的機器人——***代機器人,擁有存儲器,由人操作,動作的計劃和程序由人指定,它只是記住 (接受訓練的能力)和再現出來;感覺機器人——機器人記住人安排的計劃后,再依據外界這樣或那樣的數據 (反饋)算出動作的具體程序;智能機器人——人指定目標后,機器人獨自編制操作計劃,依據實際情況確定動作程序,然后把動作變?yōu)椴僮鳈C構的運動。因此,它有***的感覺系統(tǒng)、智能、模擬裝置(周圍情況及自身——機器人的意識和自我意識)智能機器人具備內部信息傳感器和外部信息傳感器,如視覺、聽覺、觸覺、嗅覺。蚌埠質量智能機器人開發(fā)定做價格
我們從意義上理解所謂的智能機器人,它給人的深刻的印象是一個獨特的進行自我控制的“活物”。蜀山區(qū)定制智能機器人開發(fā)聯系方式
機器人智能控制在理論和應用方面都有較大的進展 。在模糊控制方面 ,J . J . Buckley 等人論證了模糊系統(tǒng)的逼近特性 , E. H . Mamdan ***將模糊理論用于一臺實際機器人。模糊系統(tǒng)在機器人的建模、控制 、對柔性臂的控制、模糊補償控制以及移動機器人路徑規(guī)劃等各個領域都得到了廣泛的應用。在機器人神經網絡控制方面 ,CMCA ( Cere-bella Model Controller Articulation) 是應用較早的一種控制方法 , 其比較大特點是實時性強, 尤其適用于多自由度操作臂的控制 [1]。蜀山區(qū)定制智能機器人開發(fā)聯系方式
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