所以,等級(jí)自適應(yīng)結(jié)構(gòu)的出現(xiàn)首先是為了提高機(jī)器人控制的質(zhì)量,也就是降低不定性水平,增加動(dòng)作的快速性。為了發(fā)揮各個(gè)等級(jí)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(lái)完成任務(wù)。總之,智能的發(fā)達(dá)是第三代機(jī)器人的一個(gè)重要特征。人們根據(jù)機(jī)器人的智力水平?jīng)Q定其所屬的機(jī)器人代別。有的人甚至依此將機(jī)器人分為以下幾類(lèi):受控機(jī)器人——“零代”機(jī)器人,不具備任何智力性能,是由人來(lái)掌握操縱的機(jī)械手;可以訓(xùn)練的機(jī)器人——***代機(jī)器人,擁有存儲(chǔ)器,由人操作,動(dòng)作的計(jì)劃和程序由人指定,它只是記住 (接受訓(xùn)練的能力)和再現(xiàn)出來(lái);感覺(jué)機(jī)器人——機(jī)器人記住人安排的計(jì)劃后,再依據(jù)外界這樣或那樣的數(shù)據(jù) (反饋)算出動(dòng)作的具體程序;智能機(jī)器人——人指定目標(biāo)后,機(jī)器人獨(dú)自編制操作計(jì)劃,依據(jù)實(shí)際情況確定動(dòng)作程序,然后把動(dòng)作變?yōu)椴僮鳈C(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)。因此,它有***的感覺(jué)系統(tǒng)、智能、模擬裝置(周?chē)闆r及自身——機(jī)器人的意識(shí)和自我意識(shí))總之,智能的發(fā)達(dá)是第三代機(jī)器人的一個(gè)重要特征。包河區(qū)質(zhì)量智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)量大從優(yōu)
多傳感器信息融合多傳感器信息融合技術(shù)是近年來(lái)十分熱門(mén)的研究課題, 它與控制理論、信號(hào)處理、人工智能、概率和統(tǒng)計(jì)相結(jié)合 , 為機(jī)器人在各種復(fù)雜、動(dòng)態(tài)、不確定和未知的環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)提供了 1 種技術(shù)解決途徑。機(jī)器人所用的傳感器有很多種 , 根據(jù)不同用途分為內(nèi)部測(cè)量傳感器和外部測(cè)量傳感器兩大類(lèi)。內(nèi)部測(cè)量傳感器用來(lái)檢測(cè)機(jī)器人組成部件的內(nèi)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(jué)( 測(cè)量、認(rèn)識(shí)傳感器)、觸覺(jué)(接觸、壓覺(jué) 、滑動(dòng)覺(jué)傳感器)、力覺(jué)( 力、力矩傳感器)、接近覺(jué)( 接近覺(jué)、距離傳感器)以及角度傳感器( 傾斜、方向、姿式傳感器)。包河區(qū)質(zhì)量智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)銷(xiāo)售廠家一般機(jī)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(jī)器人。
視覺(jué)信息處理逐步細(xì)化,包括視覺(jué)信息的壓縮和濾波、環(huán)境和障礙物檢測(cè)、特定環(huán)境標(biāo)志的識(shí)別、三維信息感知與處理等。其中環(huán)境和障礙物檢測(cè)是視覺(jué)信息處理中**重要、也是**困難的過(guò)程。邊沿抽取是視覺(jué)信息處理中常用的1種方法。對(duì)于一般的圖像邊沿抽取,如采用局部數(shù)據(jù)的梯度法和二階微分法等,對(duì)于需要在運(yùn)動(dòng)中處理圖像的移動(dòng)機(jī)器人而言,難以滿足實(shí)時(shí)性的要求。為此人們提出1種基于計(jì)算智能的圖像邊沿抽取方法,如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法、利用模糊推理規(guī)則的方法,特別是BezdekJ.C教授近期***的論述了利用模糊邏輯推理進(jìn)行圖像邊沿抽取的意義。這種方法具體到視覺(jué)導(dǎo)航,就是將機(jī)器人在室外運(yùn)動(dòng)時(shí)所需要的道路知識(shí),如公路白線和道路邊沿信息等,集成到模糊規(guī)則庫(kù)中來(lái)提高道路識(shí)別效率和魯棒性。還有人提出將遺傳算法與模糊邏輯相結(jié)合[1]。
機(jī)器人智能控制在理論和應(yīng)用方面都有較大的進(jìn)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(tái)實(shí)際機(jī)器人。模糊系統(tǒng)在機(jī)器人的建模、控制 、對(duì)柔性臂的控制、模糊補(bǔ)償控制以及移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃等各個(gè)領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。在機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方面 ,CMCA ( Cere-bella Model Controller Articulation) 是應(yīng)用較早的一種控制方法 , 其比較大特點(diǎn)是實(shí)時(shí)性強(qiáng), 尤其適用于多自由度操作臂的控制 [1]。智能機(jī)器人作為一種包含相當(dāng)多學(xué)科知識(shí)的技術(shù),幾乎是伴隨著人工智能所產(chǎn)生的。
作為組織智能機(jī)器人進(jìn)行符合目的的行為的理論基礎(chǔ),我們的大腦是怎樣控制我們的身體呢?純粹從機(jī)械學(xué)觀點(diǎn)來(lái)粗略估算,我們的身體也具有兩百多個(gè)自由度。當(dāng)我們?cè)谶M(jìn)行寫(xiě)字、走路、跑步、游泳、彈鋼琴這些復(fù)雜動(dòng)作的時(shí)候,大腦究竟是怎樣對(duì)每一塊肌肉發(fā)號(hào)施令的呢?大腦怎么能在**短的時(shí)間內(nèi)處理完這么多的信息呢?我們的大腦根本沒(méi)有參與這些活動(dòng)。大腦——我們的中心信息處理機(jī)“不屑于”去管這個(gè)。它根本不去監(jiān)督我們身體的各個(gè)運(yùn)動(dòng)部位,動(dòng)作的詳細(xì)設(shè)計(jì)是在比大腦皮層低得多的水平上進(jìn)行的。這很像用高級(jí)語(yǔ)言進(jìn)行程序設(shè)計(jì)一樣,只要指出“間隔為一的從1~20的一組數(shù)字”,機(jī)器人自己會(huì)將這組指令輸入詳細(xì)規(guī)定的操作系統(tǒng)。**明顯的就是,“一接觸到熱的物體就把手縮回來(lái)”這類(lèi)**明顯的指令甚至在大腦還沒(méi)有意識(shí)到的時(shí)候就已經(jīng)發(fā)出了。適應(yīng)能力這種現(xiàn)象,在整個(gè)生物界的合乎目的的行為中起著極其重要的作用。銅陵品牌智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)廠家供應(yīng)
等級(jí)自適應(yīng)結(jié)構(gòu)的出現(xiàn)首先是為了提高機(jī)器人控制的質(zhì)量,也就是降低不定性水平,增加動(dòng)作的快速性。包河區(qū)質(zhì)量智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)量大從優(yōu)
多傳感器信息融合就是指綜合來(lái)自多個(gè)傳感器的感知數(shù)據(jù), 以產(chǎn)生更可靠 、更準(zhǔn)確或更***的信息。經(jīng)過(guò)融合的多傳感器系統(tǒng)能夠更加完善、精確地反映檢測(cè)對(duì)象的特性, 消除信息的不確定性 ,提高信息的可靠性。融合后的多傳感器信息具有以下特性 : 冗余性、互補(bǔ)性、實(shí)時(shí)性和低成本性。多傳感器信息融合方法主要有貝葉斯估計(jì)、Dempster-Shafer 理論、卡爾曼濾波 、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 、小波變換等 [1]。多傳感器信息融合技術(shù)是 1 個(gè)十分活躍的研究領(lǐng)域, 主要研究方向有 :包河區(qū)質(zhì)量智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)量大從優(yōu)
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