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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比较好卡尔曼增益。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。导航与定位在机器人系统中,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。导航的基本任务有3点:(1)基于环境理解的全局定位:通过环境中景物的理解,识别人为路标或具体的实物,以完成对机器人的定位,为路径规划提供素材;(2)目标识别和障碍物检测:实时对障碍物或特定目标进行检测和识别,提高控制系统的稳定性;(3)安全保护:能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤。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。全过程人工智能机器人市场价

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。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。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。哪个人工智能机器人介绍一是感觉要素，用来认识周围环境状态；二是运动要素，对外界做出反应性动作；三是思考要素。

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。适应性是指它可以实时识别和测量周围的物体，根据环境的变化，调节自身的参数，调整动作策略以及处理紧急情况。交互性也是自主机器人的一个重要特点，机器人可以与人、与外部环境以及与其他机器人之间进行信息的交流。由于全自主移动机器人涉及诸如驱动器控制、传感器数据融合、图像处理、模式识别、神经网络等许多方面的研究，所以能够综合反映一个国家在制造业和人工智能等方面的水平。因此，许多国家都非常重视全自主移动机器人的研究。

高级智能机器人和初级智能机器人一样，具有感觉，识别，推理和判断能力，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，而是机器人自己通过学习，总结经验来获得修改程序的原则。所以它的智能高出初级智能机器人。这种机器人已拥有一定的自动规划能力，能够自己安排自己的工作。这种机器人可以不要人的照料，完全**的工作，故称为高级自律机器人。这种机器人也开始走向实用。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。

又称外部受控机器人。机器人的本体上没有智能单元只有执行机构和感应机构，它具有利用传感信息（包括视觉、听觉、触觉、接近觉、力觉和红外、超声及激光等）进行传感信息处理、实现控制与操作的能力。受控于外部计算机，在外部计算机上具有智能处理单元，处理由受控机器人采集的各种信息以及机器人本身的各种姿态和轨迹等信息，然后发出控制指令指挥机器人的动作。机器人世界杯的小型组比赛使用的机器人就属于这样的类型。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。这些要素实质上就是相当于人的眼、鼻、耳等五官，它们的功能可以利用诸如摄像机。河北人工智能机器人厂家电话

对运动要素来说，智能机器人需要有一个无轨道型的移动机构。全过程人工智能机器人市场价

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。全过程人工智能机器人市场价

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