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3 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。因此 ,对于各种不确定情况 , 鲁棒融合算法十分必要。现已研究出一些自适应多传感器融合算法来处理由于传感器的不完善带来的不确定性。如 Hong通过革新技术提出 1 种扩展的联合方法, 能够估计单个测量 序列滤波的 卡尔 曼增益 。 Pacini 和Kosko 也研究出 1 种可以在轻微环境噪声下应用的自适应目标跟踪模糊系统, 它在处理过程中结合了卡尔曼滤波算法 [1]  。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。连云港本地智能机器人销售

①代机器人：示教再现型机器人。1947年，为了搬运和处理核燃料，美国橡树岭国家实验室研发了世界上台遥控的机器人。1962年美国又研制成功PUMA通用示教再现型机器人，这种机器人通过一个计算机，来控制一个多自由度的机械，通过示教存储程序和信息，工作时把信息读取出来，然后发出指令，这样机器人可以重复地根据人当时示教的结果，再现出这种动作。比方说汽车的点焊机器人，它只要把这个点焊的过程示教完以后，它总是重复这样一种工作。徐州哪些智能机器人厂家供应在机器人系统中 ,自主导航是一项技术 , 是机器人研究领域的重点和难点问题。

②第二代机器人：感觉型机器人。示教再现型机器人对于外界的环境没有感知，这个操作力的大小，这个工件存在不存在，焊接的好与坏，它并不知道，因此，在20世纪70年代后期，人们开始研究第二代机器人，叫感觉型机器人，这种机器人拥有类似人在某种功能的感觉，如力觉、触觉、滑觉、视觉、听觉等，它能够通过感觉来感受和识别工件的形状、大小、颜色。 [3] ③第三代机器人：智能型机器人。20世纪90年代以来发明的机器人。这种机器人带有多种传感器，可以进行复杂的逻辑推理、判断及决策，在变化的内部状态与外部环境中，自主决定自身的行为。

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 。还有人提出将遗传算法与模糊逻辑相结合 [1]  。机器人视觉是其智能化重要的标志之一, 对机器人智能及控制都具有非常重要的意义。国内外都在大力研究 ,并且已经有一些系统投入使用 [1]  。智能控制随着机器人技术的发展, 对于无法精确解析建模的物理对象以及信息不足的病态过程,传统控制理论暴露出缺点 ,近年来许多学者提出了各种不同的机器人智能控制系统。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 ; 神经网络和变结构控制的融合; 模糊控制和神经网络控制的融合 ; 智能融合技术还包括基于遗传算法的模糊控制方法) 等 [1]  。主要的是，这样的计算机可以进行按目的安排的动作。

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。它有感觉系统、智能、模拟装置（周围情况及自身——机器人的意识和自我意识）.连云港本地智能机器人销售

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。连云港本地智能机器人销售