智能路徑規(guī)劃方法是將遺傳算法 、模糊邏輯以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能方法應(yīng)用到路徑規(guī)劃中, 來提高機(jī)器人路徑規(guī)劃的避障精度 ,加快規(guī)劃速度, 滿足實(shí)際應(yīng)用的需要。其中應(yīng)用較多的算法主要有模糊方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、Q 學(xué)習(xí)及混合算法等 ,這些方法在障礙物環(huán)境已知或未知情況下均已取得一定的研究成果 [1]。機(jī)器人視覺視覺系統(tǒng)是自主機(jī)器人的重要組成部分,一般由攝像機(jī)、圖像采集卡和計(jì)算機(jī)組成。機(jī)器人視覺系統(tǒng)的工作包括圖像的獲取、圖像的處理和分析 、輸出和顯示, **任務(wù)是特征提取 、圖像分割和圖像辨識(shí) 。而如何精確高效的處理視覺信息是視覺系統(tǒng)的關(guān)鍵問題。盡管機(jī)器人人工智能取得了成績(jī)，控制論認(rèn)為它可以具備的智能水平的極限并未達(dá)到。廬江質(zhì)量智能機(jī)器人開發(fā)費(fèi)用

3 自適應(yīng)多傳感器融合 在實(shí)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(duì)于各種不確定情況 , 魯棒融合算法十分必要。現(xiàn)已研究出一些自適應(yīng)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(kuò)展的聯(lián)合方法, 能夠估計(jì)單個(gè)測(cè)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(yīng)用的自適應(yīng)目標(biāo)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(dǎo)航與定位在機(jī)器人系統(tǒng)中 ,自主導(dǎo)航是一項(xiàng)**技術(shù) , 是機(jī)器人研究領(lǐng)域的重點(diǎn)和難點(diǎn)問題。導(dǎo)航的基本任務(wù)有 3 點(diǎn): ( 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(shí)別人為路標(biāo)或具體的實(shí)物 ,以完成對(duì)機(jī)器人的定位 ,為路徑規(guī)劃提供素材;( 2)目標(biāo)識(shí)別和障礙物檢測(cè): 實(shí)時(shí)對(duì)障礙物或特定目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別 ,提高控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性; ( 3)安全保護(hù): 能對(duì)機(jī)器人工作環(huán)境中出現(xiàn)的障礙和移動(dòng)物體作出分析并避免對(duì)機(jī)器人造成的損傷 [1]。肥東本地智能機(jī)器人開發(fā)廠家供應(yīng)它和工業(yè)機(jī)器人不一樣，具有像人那樣的感受，識(shí)別，推理和判斷能力。

智能控制方法提高了機(jī)器人的速度及精度 , 但是也有其自身的局限性, 例如機(jī)器人模糊控制中的規(guī)則庫(kù)如果很龐大, 推理過程的時(shí)間就會(huì)過長(zhǎng); 如果規(guī)則庫(kù)很簡(jiǎn)單 ,控制的精確性又會(huì)受到限制 ; 無論是模糊控制還是變結(jié)構(gòu)控制 ,抖振現(xiàn)象都會(huì)存在 ,這將給控制帶來嚴(yán)重的影響 ; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層數(shù)量和隱層內(nèi)神經(jīng)元數(shù)的合理確定仍是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制方面所遇到的問題,另外神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷于局部極小值等問題 ,都是智能控制設(shè)計(jì)中要解決的問題 [1]。人機(jī)接口技術(shù)智能機(jī)器人的研究目標(biāo)并不是完全取代人 ,復(fù)雜的智能機(jī)器人系統(tǒng)**依靠計(jì)算機(jī)來控制是有一定困難的, 即使可以做到 ,也由于缺乏對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力而并不實(shí)用 。智能機(jī)器人系統(tǒng)還不能完全排斥人的作用, 而是需要借助人機(jī)協(xié)調(diào)來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)控制。因此, 設(shè)計(jì)良好的人機(jī)接口就成為智能機(jī)器人研究的重點(diǎn)問題之一 [1]。

適應(yīng)性是指它可以實(shí)時(shí)識(shí)別和測(cè)量周圍的物體，根據(jù)環(huán)境的變化，調(diào)節(jié)自身的參數(shù)，調(diào)整動(dòng)作策略以及處理緊急情況。交互性也是自主機(jī)器人的一個(gè)重要特點(diǎn)，機(jī)器人可以與人、與外部環(huán)境以及與其他機(jī)器人之間進(jìn)行信息的交流。由于全自主移動(dòng)機(jī)器人涉及諸如驅(qū)動(dòng)器控制、傳感器數(shù)據(jù)融合、圖像處理、模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等許多方面的研究，所以能夠綜合反映一個(gè)國(guó)家在制造業(yè)和人工智能等方面的水平。因此，許多國(guó)家都非常重視全自主移動(dòng)機(jī)器人的研究。智能機(jī)器人的研究從60年代初開始，經(jīng)過幾十年的發(fā)展，基于感覺控制的智能機(jī)器人(又稱第二代機(jī)器人)已達(dá)到實(shí)際應(yīng)用階段，基于知識(shí)控制的智能機(jī)器人(又稱自主機(jī)器人或下一代機(jī)器人)也取得較大進(jìn)展，已研制出多種樣機(jī)?？傊悄艿陌l(fā)達(dá)是第三代機(jī)器人的一個(gè)重要特征。

高級(jí)智能機(jī)器人和初級(jí)智能機(jī)器人一樣，具有感覺，識(shí)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(jī)器人自己通過學(xué)習(xí)，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)來獲得修改程序的原則。所以它的智能高出初級(jí)智能機(jī)器人。這種機(jī)器人已擁有一定的自動(dòng)規(guī)劃能力，能夠自己安排自己的工作。這種機(jī)器人可以不要人的照料，完全**的工作，故稱為高級(jí)自律機(jī)器人。這種機(jī)器人也開始走向?qū)嵱?。隨著社會(huì)發(fā)展的需要和機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)大,人們對(duì)智能機(jī)器人的要求也越來越高。智能機(jī)器人所處的環(huán)境往往是未知的、難以預(yù)測(cè)的 ,在研究這類機(jī)器人的過程中, [1]主要涉及到以下關(guān)鍵技術(shù) :2016年，Google的人工智能機(jī)器人AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋世界李世石，引起了關(guān)注 [10]。淮北品牌智能機(jī)器人開發(fā)現(xiàn)貨

這種機(jī)器人也開始走向?qū)嵱谩]江質(zhì)量智能機(jī)器人開發(fā)費(fèi)用

②第二代機(jī)器人：感覺型機(jī)器人。示教再現(xiàn)型機(jī)器人對(duì)于外界的環(huán)境沒有感知，這個(gè)操作力的大小，這個(gè)工件存在不存在，焊接的好與壞，它并不知道，因此，在20世紀(jì)70年代后期，人們開始研究第二代機(jī)器人，叫感覺型機(jī)器人，這種機(jī)器人擁有類似人在某種功能的感覺，如力覺、觸覺、滑覺、視覺、聽覺等，它能夠通過感覺來感受和識(shí)別工件的形狀、大小、顏色。 [3]③第三代機(jī)器人：智能型機(jī)器人。20世紀(jì)90年代以來發(fā)明的機(jī)器人。這種機(jī)器人帶有多種傳感器，可以進(jìn)行復(fù)雜的邏輯推理、判斷及決策，在變化的內(nèi)部狀態(tài)與外部環(huán)境中，自主決定自身的行為。 [3]廬江質(zhì)量智能機(jī)器人開發(fā)費(fèi)用

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