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在自主移动机器人导航中 , 无论是局部实时避障还是全局规划, 都需要精确知道机器人或障碍物的当前状态及位置, 以完成导航 、避障及路径规划等任务,这就是机器人的定位问题 。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。被动式传感器系统通过码盘、加速度传感器、陀螺仪、多普勒速度传感器等感知机器人自身运动状态, 经过累积计算得到定位信息 。主动式传感器系统通过包括超声传感器、红外传感器、激光测距仪以及视频摄像机等主动式传感器感知机器人外部环境或人为设置的路标 , 与系统预先设定的模型进行匹配, 从而得到当前机器人与环境或路标的相对位置 ,获得定位信息 [1]  。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 。连云港安装智能机器人私人定做

机器人（Robot）是一种能够半自主或全自主工作的智能机器。机器人能够通过编程和自动控制来执行诸如作业或移动等任务。历史上早的机器人见于隋炀帝命工匠按照柳抃形象所营造的木偶机器人，施有机关，有坐、起、拜、伏等能力。 [1] 机器人具有感知、决策、执行等基本特征，可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作，提高工作效率与质量，服务人类生活，扩大或延伸人的活动及能力范围。2021年，美国1/3的手术是使用机器人系统进行的。 [11] 2023年，美国亚利桑那州立大学（ASU）科学家研制出了世界上个能像人类一样出汗、颤抖和呼吸的户外行走机器人模型。盐城安装智能机器人私人定做智能机器人作为一种包含相当多学科知识的技术,几乎是伴随着人工智能所产生的。

随着机器人的不断发展，人们发现固定于某一位置操作的机器人并不能完全满足各方面的需要。因此，20世纪80年代后期，许多国家有计划地开展了移动机器人技术的研究。所谓的移动机器人，就是一种具有高度自主规划、自行组织、自适应能力，适合于在复杂的非结构化环境中工作的机器人，它融合了计算机技术、信息技术、通信技术、微电子技术和机器人技术等。移动机器人具有移动功能，在代替人从事危险、恶劣（如辐射、有毒等）环境下作业和人所不及的（如宇宙空间、水下等）环境作业方面，比一般机器人有更大的机动性、灵活性。

机器人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展 。在模糊控制方面 ,J . J . Buckley 等人论证了模糊系统的逼近特性 , E. H . Mamdan 将模糊理论用于一台实际机器人。模糊系统在机器人的建模、控制 、对柔性臂的控制、模糊补偿控制以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。在机器人神经网络控制方面 ,CMCA ( Cere-bella Model Controller Articulation) 是应用较早的一种控制方法 , 其特点是实时性强, 尤其适用于多自由度操作臂的控制 [1]  。智能控制方法提高了机器人的速度及精度 , 但是也有其自身的局限性, 例如机器人模糊控制中的规则库如果很庞大, 推理过程的时间就会过长; 如果规则库很简单 ,控制的精确性又会受到限制 ; 无论是模糊控制还是变结构控制 ,抖振现象都会存在 ,这将给控制带来严重的影响 ; 神经网络的隐层数量和隐层内神经元数的合理确定仍是神经网络在控制方面所遇到的问题,另外神经网络易陷于局部极小值等问题 ,都是智能控制设计中要解决的问题 [1]  。随着众多科研人员的不懈努力，智能机器人必将走进千家万户。

感觉机器人——机器人记住人安排的计划后，再依据外界这样或那样的数据 （反馈）算出动作的具体程序；智能机器人——人指定目标后，机器人独自编制操作计划，依据实际情况确定动作程序，然后把动作变为操作机构的运动。因此，它有的感觉系统、智能、模拟装置（周围情况及自身——机器人的意识和自我意识）2022年12月2日，智能机器人入选“智瞻2023”论坛发布的十项焦点科技名单。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。比如说，核算电费或从事银行业务的普通计算机的全部程序就是准确无误地完成指令表，而某些科研中心的计算机却会“思考”问题。前者运转迅速，但绝无智能；后者储存了比较复杂的程序，计算机里塞满了信息，能模仿人类的许多能力 （在某些情况下甚至超过我们人的能力）。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。盐城安装智能机器人私人定做

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。连云港安装智能机器人私人定做

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]  。连云港安装智能机器人私人定做