隨著人們對機器人技術(shù)智能化本質(zhì)認識的加深,機器人技術(shù)開始源源不斷地向人類活動的各個領域滲透。結(jié)合這些領域的應用特點,人們發(fā)展了各式各樣的具有感知、決策、行動和交互能力的特種機器人和各種智能機器人。機器人是自動執(zhí)行工作的機器裝置。它既可以接受人類指揮,又可以運行預先編排的程序,也可以根據(jù)以人工智能技術(shù)制定的原則**行動。它的任務是協(xié)助或取代人類的工作。它是高級整合控制論、機械電子、計算機、材料和仿生學的產(chǎn)物,在工業(yè)、醫(yī)學、農(nóng)業(yè)、服務業(yè)、建筑業(yè)甚至***等領域中均有重要用途。 [3]機器人智能控制在理論和應用方面都有較大的進展 ?;幢背R?guī)智能機器人開發(fā)量大從優(yōu)
高級智能機器人和初級智能機器人一樣,具有感覺,識別,推理和判斷能力,同樣可以根據(jù)外界條件的變化,在一定范圍內(nèi)自行修改程序。所不同的是,修改程序的原則不是由人規(guī)定的,而是機器人自己通過學習,總結(jié)經(jīng)驗來獲得修改程序的原則。所以它的智能高出初級智能機器人。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。這種機器人可以不要人的照料,完全**的工作,故稱為高級自律機器人。這種機器人也開始走向?qū)嵱?。隨著社會發(fā)展的需要和機器人應用領域的擴大,人們對智能機器人的要求也越來越高。智能機器人所處的環(huán)境往往是未知的、難以預測的 ,在研究這類機器人的過程中, [1]主要涉及到以下關(guān)鍵技術(shù) :淮南品牌智能機器人開發(fā)量大從優(yōu)總之,智能的發(fā)達是第三代機器人的一個重要特征。
智能機器人(英文:Intelligent Robot)是一種集成多種先進技術(shù)的機械設備,具備感知、決策和執(zhí)行能力,能夠模仿或執(zhí)行人類的行為和任務 [10] [12],是將體力勞動和智力勞動高度結(jié)合的產(chǎn)物,構(gòu)建能“思維”的人造機器。 [12]智能機器人是集機械學、力學、電子學、生物學、控制論、計算機、人工智能和系統(tǒng)工程等多學科知識于一身的高新技術(shù)綜合體 [13]。其研究始于20世紀60年代初 [10]。1968年,美國斯坦福研究所研發(fā)成功世界***臺智能機器人Shakey [11]。20世紀90年代,計算機技術(shù)和人工智能技術(shù)的初步發(fā)展,讓機器人模仿人進行邏輯推理的第三代智能機器人研究逐步開展。2016年,Google的人工智能機器人AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋世界***李世石,引起了***關(guān)注 [10]。截至2024年12月底,中國共有45.17萬家智能機器人產(chǎn)業(yè)企業(yè)。 [14]
美國機器人工業(yè)協(xié)會機器人是一種用于移動各種材料、零件、工具或**裝置,通過可編程動作來執(zhí)行各種任務,并具有編程能力的多功能操作機。 [3]日本工業(yè)機器人協(xié)會機器人是一種帶有記憶裝置和末端執(zhí)行器的、能夠通過自動化的動作而代替人類勞動的通用機器。 [3]中國對機器人的定義機器人是一種自動化的機器,所不同的是這種機器具備一些與人或生物相似的智能能力,如感知能力、規(guī)劃能力、動作能力和協(xié)同能力,是一種具有高度靈活性的自動化機器。 [3]智能機器人具備內(nèi)部信息傳感器和外部信息傳感器,如視覺、聽覺、觸覺、嗅覺。
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(shù)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(shù)。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(shù)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。人工智能指出:計算機應該去做人類指定它做的事,還應該獨自以方式去解決許多事情。廬江品牌智能機器人開發(fā)量大從優(yōu)
許多國家都非常重視全自主移動機器人的研究?;幢背R?guī)智能機器人開發(fā)量大從優(yōu)
3 自適應多傳感器融合 在實際世界中, 很難得到環(huán)境的精確信息 , 也無法確保傳感器始終能夠正常工作。因此 ,對于各種不確定情況 , 魯棒融合算法十分必要?,F(xiàn)已研究出一些自適應多傳感器融合算法來處理由于傳感器的不完善帶來的不確定性。如 Hong通過革新技術(shù)提出 1 種擴展的聯(lián)合方法, 能夠估計單個測量 序列濾波的 比較好卡爾 曼增益 。 Pacini 和Kosko 也研究出 1 種可以在輕微環(huán)境噪聲下應用的自適應目標跟蹤模糊系統(tǒng), 它在處理過程中結(jié)合了卡爾曼濾波算法 [1] 。導航與定位在機器人系統(tǒng)中 ,自主導航是一項**技術(shù) , 是機器人研究領域的重點和難點問題。導航的基本任務有 3 點: ( 1)基于環(huán)境理解的全局定位: 通過環(huán)境中景物的理解 ,識別人為路標或具體的實物 ,以完成對機器人的定位 ,為路徑規(guī)劃提供素材;( 2)目標識別和障礙物檢測: 實時對障礙物或特定目標進行檢測和識別 ,提高控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性; ( 3)安全保護: 能對機器人工作環(huán)境中出現(xiàn)的障礙和移動物體作出分析并避免對機器人造成的損傷 [1]?;幢背R?guī)智能機器人開發(fā)量大從優(yōu)
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