淮安绿色智能化机器人特征

关键技术编辑 播报随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大,人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的 ,在研究这类机器人的过程中, 主要涉及到以下关键技术 :多传感器信息融合多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题, 它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合 , 为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了 1 种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种 , 根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。陪护机器人应用于养老院或社区服务站环境，具有生理信号检测、语音交互。淮安绿色智能化机器人特征

智能机器人能够理解人类语言，用人类语言同操作者对话，在它自身的“意识”中单独形成了一种使它得以“生存”的外界环境——实际情况的详尽模式。它能分析出现的情况，能调整自己的动作以达到操作者所提出的全部要求，能拟定所希望的动作，并在信息不充分的情况下和环境迅速变化的条件下完成这些动作。当然，要它和我们人类思维一模一样，这是不可能办到的。不过，仍然有人试图建立计算机能够理解的某种“微观世界”已经宏观世界的种种。扬州国产智能化机器人特征可以根据外界条件的变化，在一定范围内自行修改程序，也就是它能适应外界条件变化对自己怎样作相应调整。

路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法2 种 。传统路径规划方法主要有以下几种 : 自由空间法、图搜索法 、栅格解耦法 、人工势场法。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的,路径规划路径规划技术是机器人研究领域的1 个重要分支 路径规划就是依据某个或某些优化准则( 如工作代 路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法2 种 。传统路径规划方法主要有以下几种 : 自由空间法、图搜索法 、栅格解耦法 、人工势场法。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的,但这些方法在路径搜索效率及路径优化方面有待于进一步改善 。人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法 ,它通过环境势场模型进行路径规划

对于一般的图像边沿抽取 , 如采用局部数据的梯度法和二阶微分法等 ,对于需要在运动中处理图像的移动机器人而言,难以满足实时性的要求。为此人们提出 1种基于计算智能的图像边沿抽取方法, 如基于神经网络的方法 、利用模糊推理规则的方法, 特别是 Bezdek J .C 教授近期的论述了利用模糊逻辑推理进行图像边沿抽取的意义。这种方法具体到视觉导航,, 就是将机器人在室外运动时所需要的道路知识, 如公路白线和道路边沿信息等 , 集成到模糊规则库中来提高道路识别效率和鲁棒性 。同样可以根据外界条件的变化，在一定范围内自行修改程序。所不同的是，修改程序的原则不是由人规定的。

力觉( 力、力矩传感器)、接近觉( 接近觉、距离传感器)以及角度传感器( 倾斜、方向、姿式传感器)。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据, 以产生更可靠 、更准确或更面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性, 消除信息的不确定性 ,提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性 : 冗余性、互补性、实时性和低成本性。多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、Dempster-Shafer 理论、卡尔曼滤波 、神经网络 、小波变换等尽管机器人人工智能取得了著的成绩，控制论们认为它可以具备的智能水平的极限并未达到。连云港出口智能化机器人对比价

提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性 : 冗余性、互补性、实时性和低成本性。淮安绿色智能化机器人特征

人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流 。为了实现这一目标, 除了基本的要求机器人控制器有 1 个友好的、灵活方便的人机界面之外, 还要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达, 甚至能够进行不同语言之间的翻译, 而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究 。因此, 研究人机接口技术既有巨大的应用价值, 又有基础理论意义。人机接口技术已经取得著成果 ,文字识别 、语音合成与识别 、图像识别与处理 、机器翻译等技术已经开始实用化。另外, 人机接口装置和交互技术、监控技术、远程操作技术、通讯技术等也是人机接口技术的重要组成部分, 其中远程操作技术是一个重要的研究方向淮安绿色智能化机器人特征

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