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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。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态 , 包括: 特定位置 、角度传感器 ; 任意位置 、角度传感器; 速度、角度传感器 ; 加速度传感器; 倾斜角传感器; 方位角传感器等 。外部传感器包括: 视觉( 测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉 、滑动觉传感器)、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 、更准确或更的信息。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。常州无线智能机器人24小时服务

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( 如工作代价小 、行走路线短、行走时间短等),在机器人工作空间中找到 1 条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的路径 [1]  。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 ,但是没有考察路径是否 [1]  。连云港无线智能机器人销售在脑中起作用的是处理器，这种计算机跟操作它的人有直接的联系。

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 [1]  。多传感器信息融合技术是 1 个十分活跃的研究领域, 主要研究方向有 :1多层次传感器融合 由于单个传感器具有不确定性、观测失误和不完整性的弱点 , 因此单层数据融合限制了系统的能力和鲁棒性。对于要求高鲁棒性和灵活性的先进系统 , 可以采用多层次传感器融合的方法。低层次融合方法可以融合多传感器数据; 中间层次融合方法可以融合数据和特征, 得到融合的特征或决策 ; 高层次融合方法可以融合特征和决策, 到终的决策 

凯佩克提出的是机器人的安全、感知和自我繁殖问题。科学技术的进步很可能引发人类不希望出现的问题。虽然科幻世界只是一种想象，但人类社会将可能面临这种现实。 [3] 为了防止机器人伤害人类，1950年科幻作家阿西莫夫（Asimov）在《我是机器人》一书中提出了“机器人三原则”： [3] ①机器人必须不伤害人类，也不允许它见人类将受到伤害而袖手旁观； [3] ②机器人必须服从人类的命令，除非人类的命令与条相违背； [3] ③机器人必须保护自身不受伤害，除非这与上述两条相违背。自适应多传感器融合 在实际世界中, 很难得到环境的精确信息 , 也无法确保传感器始终能够正常工作。

初级智能它和工业机器人不一样，具有像人那样的感受，识别，推理和判断能力。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。不过，修改程序的原则由人预先给以规定。这种初级智能机器人已拥有一定的智能，虽然还没有自动规划能力，但这种初级智能机器人也开始走向成熟，达到实用水平。智能农业鲨鱼型智能农业机器人采用空气动力学，根据气动布局特点形成了鲨鱼型外观结构，采用工业级高分子材料制作的履带式底盘，特殊的离去角角度设计，能保证机器人在各种复杂地形的果园中畅通无阻，并且保护农田不受破坏；独特的机械设计结合流线型结构能化利用设备空间，承载量高达600公斤；人工智能指出：计算机不仅应该去做人类指定它做的事，还应该独自以方式去解决许多事情。宿迁无线智能机器人总结

机器人的智能控制方法有模糊控制 、神经网络控制 、智能控制技术的融合( 模糊控制和变结构控制的融合.常州无线智能机器人24小时服务

交互型跳舞机器人通过计算机系统与操作员或程序员进行人－机对话，实现对机器人的控制与操作。虽然具有了部分处理和决策功能，能够地实现一些诸如轨迹规划、简单的避障等功能，但是还要受到外部的控制。自主型在设计制作之后，机器人无需人的干预，能够在各种环境下自动完成各项拟人任务。自主型机器人的本体上具有感知、处理、决策、执行等模块，可以就像一个自主的人一样地活动和处理问题。机器人世界杯的中型组比赛中使用的机器人就属于这一类型。全自主移动机器人的重要的特点在于它的自主性和适应性，自主性是指它可以在一定的环境中，不依赖任何外部控制，完全自主地执行一定的任务。常州无线智能机器人24小时服务