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,同樣可以根據外界條件的變化,在一定范圍內自行修改程序。所不同的是,修改程序的原則不是由人規定的,而是機器人自己通過學習,總結經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實用。隨著社會發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]主要涉及到以下關鍵技術 :隨著社會發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。合肥質量智能機器人開發聯系方式
多傳感器信息融合就是指綜合來自多個傳感器的感知數據, 以產生更可靠 、更準確或更***的信息。經過融合的多傳感器系統能夠更加完善、精確地反映檢測對象的特性, 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、互補性、實時性和低成本性。多傳感器信息融合方法主要有貝葉斯估計、Dempster-Shafer 理論、卡爾曼濾波 、神經網絡 、小波變換等 [1]。多傳感器信息融合技術是 1 個十分活躍的研究領域, 主要研究方向有 :瑤海區質量智能機器人開發供應我們稱這種機器人為自控機器人,以便使它同前面談到的機器人區分開來。
3 自適應多傳感器融合 在實際世界中, 很難得到環境的精確信息 , 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。現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通過革新技術提出 1 種擴展的聯合方法, 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 種可以在輕微環境噪聲下應用的自適應目標跟蹤模糊系統, 它在處理過程中結合了卡爾曼濾波算法 [1] 。導航與定位在機器人系統中 ,自主導航是一項**技術 , 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)基于環境理解的全局定位: 通過環境中景物的理解 ,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 ,提高控制系統的穩定性; ( 3)安全保護: 能對機器人工作環境中出現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]。
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、概率和統計相結合 , 為機器人在各種復雜、動態、不確定和未知的環境中執行任務提供了 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 , 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)。盡管機器人人工智能取得了成績,控制論認為它可以具備的智能水平的極限并未達到。
控制方式①操作型機器人:能自動控制,可重復編程,多功能,有幾個自由度,可固定或運動,用于相關自動化系統中。 [3]②程控型機器人:按預先要求的順序及條件,依次控制機器人的機械動作。 [3]③示教再現型機器人:通過引導或其他方式,先教會機器人動作,輸入工作程序,機器人則自動重復進行作業。 [3]④數控型機器人:不必使機器人動作,通過數值、語言等對機器人進行示教,機器人根據示教后的信息進行作業。 [3]⑤感覺控制型機器人:利用傳感器獲取的信息控制機器人的動作。 [3]就智能而言,機器人的智商相當于4歲兒童的智商,而機器人的“常識”比起正常成年人就差得更遠了。安徽品牌智能機器人開發量大從優
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。合肥質量智能機器人開發聯系方式
凱佩克提出的是機器人的安全、感知和自我繁殖問題。科學技術的進步很可能引發人類不希望出現的問題。雖然科幻世界只是一種想象,但人類社會將可能面臨這種現實。 [3]為了防止機器人傷害人類,1950年科幻作家阿西莫夫(Asimov)在《我是機器人》一書中提出了“機器人三原則”: [3]①機器人必須不傷害人類,也不允許它見人類將受到傷害而袖手旁觀; [3]②機器人必須服從人類的命令,除非人類的命令與***條相違背; [3]③機器人必須保護自身不受傷害,除非這與上述兩條相違背。 [3]合肥質量智能機器人開發聯系方式
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