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来源: 发布时间:2024年05月08日

我们称这种机器人为自控机器人,以便使它同前面谈到的机器人区分开来。它是控制论产生的结果,控制论主张这样的事实:生命和非生命有目的的行为在很多方面是一致的。正像一个智能机器人制造者所说的,机器人是一种系统的功能描述,这种系统过去只能从生命细胞生长的结果中得到,它们已经成了我们自己能够制造的东西了。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”。
路径规划技术是机器人研究领域的1 个重要分支 。徐州新款智能机器人标志

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智能路径规划方法是将遗传算法 、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中, 来提高机器人路径规划的避障精度 ,加快规划速度, 满足实际应用的需要。其中应用较多的算法主要有模糊方法、神经网络、遗传算法、Q 学习及混合算法等 ,这些方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果 [1]  。视觉系统是自主机器人的重要组成部分,一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析 、输出和显示, 任务是特征提取 、图像分割和图像辨识 。徐州新款智能机器人标志比较成熟的定位系统可分为被动式传感器系统和主动式传感器系统。

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视觉信息处理逐步细化, 包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测 、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中环境和障碍物检测是视觉信息处理中重要 、也是困难的过程 。边沿抽取是视觉信息处理中常用的 1 种方法。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。

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。国家对以上标志性产品技术、规格和功能都制定了一定的规范标准。

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《隋书》里曾记载了一个机器人的故事:“……帝犹恨不能夜召,于是命匠刻木偶人,施机关,能坐起拜伏,以像于抃。帝每在月下对酒,辄令宫人置之于座,与相酬酢,而为欢笑。”——杨广没登基的时候和文士柳抃就结成了好友,登基之后,关系更铁。只可惜大半夜把柳抃召进紫微城大内总不妥当,杨广只好“望梅止渴”,命人照柳抃的模样做了一个木偶,装上机关,木偶能坐能站还会磕头。杨广兴致来了,就和这个木偶月下对饮欢笑。1920年,捷克作家卡雷尔·凯佩克(Karel Capek)发表了科幻剧本《罗萨姆的机器人》。在剧本中,凯佩克把捷克语“Robota”写成了“Robot”,“Robota”是奴隶的意思。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识, 以获取场景中绝大部分信息 。扬州安装智能机器人标准

路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法2 种 。徐州新款智能机器人标志

根据导航采用的硬件的不同, 可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航[ 8] 。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识, 以获取场景中绝大部分信息 。视觉导航信息处理的内容主要包括 : 视觉信息的压缩和滤波 、路面检测和障碍物检测 、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作 , 如探针式、电容式、电感式 、力学传感器、雷达传感器、光电传感器等,用来探测环境 , 对机器人的位置、姿态 、速度和系统内部状态等进行监控, 感知机器人所处工作环境的静态和动态信息,使得机器人相应的工作顺序和操作内容能自然地适应工作环境的变化 ,有效地获取内外部信息 [1]  。徐州新款智能机器人标志