所以，等級自適應(yīng)結(jié)構(gòu)的出現(xiàn)首先是為了提高機(jī)器人控制的質(zhì)量，也就是降低不定性水平，增加動作的快速性。為了發(fā)揮各個等級和子系統(tǒng)的作用，必須使信息量**減少。因此算法的各司其職使人們可以在不定性**減少的情況下來完成任務(wù)?？傊悄艿陌l(fā)達(dá)是第三代機(jī)器人的一個重要特征。人們根據(jù)機(jī)器人的智力水平?jīng)Q定其所屬的機(jī)器人代別。有的人甚至依此將機(jī)器人分為以下幾類：受控機(jī)器人——“零代”機(jī)器人，不具備任何智力性能，是由人來掌握操縱的機(jī)械手；可以訓(xùn)練的機(jī)器人——***代機(jī)器人，擁有存儲器，由人操作，動作的計(jì)劃和程序由人指定，它只是記住 （接受訓(xùn)練的能力）和再現(xiàn)出來；感覺機(jī)器人——機(jī)器人記住人安排的計(jì)劃后，再依據(jù)外界這樣或那樣的數(shù)據(jù) （反饋）算出動作的具體程序；智能機(jī)器人——人指定目標(biāo)后，機(jī)器人獨(dú)自編制操作計(jì)劃，依據(jù)實(shí)際情況確定動作程序，然后把動作變?yōu)椴僮鳈C(jī)構(gòu)的運(yùn)動。因此，它有***的感覺系統(tǒng)、智能、模擬裝置（周圍情況及自身——機(jī)器人的意識和自我意識）隨著社會發(fā)展的需要和機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)大,人們對智能機(jī)器人的要求也越來越高。巢湖直銷智能機(jī)器人開發(fā)費(fèi)用

視覺信息處理逐步細(xì)化,包括視覺信息的壓縮和濾波、環(huán)境和障礙物檢測、特定環(huán)境標(biāo)志的識別、三維信息感知與處理等。其中環(huán)境和障礙物檢測是視覺信息處理中**重要、也是**困難的過程。邊沿抽取是視覺信息處理中常用的1種方法。對于一般的圖像邊沿抽取,如采用局部數(shù)據(jù)的梯度法和二階微分法等,對于需要在運(yùn)動中處理圖像的移動機(jī)器人而言,難以滿足實(shí)時性的要求。為此人們提出1種基于計(jì)算智能的圖像邊沿抽取方法,如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法、利用模糊推理規(guī)則的方法,特別是BezdekJ.C教授近期***的論述了利用模糊邏輯推理進(jìn)行圖像邊沿抽取的意義。這種方法具體到視覺導(dǎo)航,就是將機(jī)器人在室外運(yùn)動時所需要的道路知識,如公路白線和道路邊沿信息等,集成到模糊規(guī)則庫中來提高道路識別效率和魯棒性。還有人提出將遺傳算法與模糊邏輯相結(jié)合[1]。銅陵品牌智能機(jī)器人開發(fā)廠家供應(yīng)但在不久的將來，隨著智能機(jī)器人技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟。

1多層次傳感器融合 由于單個傳感器具有不確定性、觀測失誤和不完整性的弱點(diǎn) , 因此單層數(shù)據(jù)融合限制了系統(tǒng)的能力和魯棒性。對于要求高魯棒性和靈活性的先進(jìn)系統(tǒng) , 可以采用多層次傳感器融合的方法。低層次融合方法可以融合多傳感器數(shù)據(jù); 中間層次融合方法可以融合數(shù)據(jù)和特征, 得到融合的特征或決策 ; 高層次融合方法可以融合特征和決策, 到**終的決策 [1]。2 微傳感器和智能傳感器 傳感器的性能、價格和可靠性是衡量傳感器優(yōu)劣與否的重要標(biāo)志, 然而許多性能優(yōu)良的傳感器由于體積大而限制了應(yīng)用市場。微電子技術(shù)的迅速發(fā)展使小型和微型傳感器的制造成為可能。智能傳感器將主處理、硬件和軟件集成在一起 。如 Par Scientific 公司研制的 1000 系列數(shù)字式石英智能傳感器 ,日本日立研究所研制的可以識別 4種氣體的嗅覺傳感器, 美國 Honeywell 研制的DSTJ23000 智能壓差壓力傳感器等 , 都具備了一定的智能 [1] 。

路徑規(guī)劃路徑規(guī)劃技術(shù)是機(jī)器人研究領(lǐng)域的1 個重要分支 。比較好路徑規(guī)劃就是依據(jù)某個或某些優(yōu)化準(zhǔn)則( 如工作代價**小 、行走路線**短、行走時間**短等),在機(jī)器人工作空間中找到 1 條從起始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)、可以避開障礙物的比較好路徑 [1]。路徑規(guī)劃方法大致可以分為傳統(tǒng)方法和智能方法2 種 。傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法主要有以下幾種 : 自由空間法、圖搜索法 、柵格解耦法 、人工勢場法。大部分機(jī)器人路徑規(guī)劃中的全局規(guī)劃都是基于上述幾種方法進(jìn)行的,但這些方法在路徑搜索效率及路徑優(yōu)化方面有待于進(jìn)一步改善 。人工勢場法是傳統(tǒng)算法中較成熟且高效的規(guī)劃方法 ,它通過環(huán)境勢場模型進(jìn)行路徑規(guī)劃 ,但是沒有考察路徑是否比較好 [1]?？煞譃橐话銠C(jī)器人和智能機(jī)器人。

3 自適應(yīng)多傳感器融合 在實(shí)際世界中, 很難得到環(huán)境的精確信息 , 也無法確保傳感器始終能夠正常工作。因此 ,對于各種不確定情況 , 魯棒融合算法十分必要?，F(xiàn)已研究出一些自適應(yīng)多傳感器融合算法來處理由于傳感器的不完善帶來的不確定性。如 Hong通過革新技術(shù)提出 1 種擴(kuò)展的聯(lián)合方法, 能夠估計(jì)單個測量 序列濾波的 比較好卡爾 曼增益 。 Pacini 和Kosko 也研究出 1 種可以在輕微環(huán)境噪聲下應(yīng)用的自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤模糊系統(tǒng), 它在處理過程中結(jié)合了卡爾曼濾波算法 [1] 。導(dǎo)航與定位在機(jī)器人系統(tǒng)中 ,自主導(dǎo)航是一項(xiàng)**技術(shù) , 是機(jī)器人研究領(lǐng)域的重點(diǎn)和難點(diǎn)問題。導(dǎo)航的基本任務(wù)有 3 點(diǎn): ( 1)基于環(huán)境理解的全局定位: 通過環(huán)境中景物的理解 ,識別人為路標(biāo)或具體的實(shí)物 ,以完成對機(jī)器人的定位 ,為路徑規(guī)劃提供素材;( 2)目標(biāo)識別和障礙物檢測: 實(shí)時對障礙物或特定目標(biāo)進(jìn)行檢測和識別 ,提高控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性; ( 3)安全保護(hù): 能對機(jī)器人工作環(huán)境中出現(xiàn)的障礙和移動物體作出分析并避免對機(jī)器人造成的損傷 [1]。人工智能指出：計(jì)算機(jī)應(yīng)該去做人類指定它做的事，還應(yīng)該獨(dú)自以方式去解決許多事情?，幒^(qū)直銷智能機(jī)器人開發(fā)銷售廠家

其研究始于20世紀(jì)60年代初 [10]。1968年，美國斯坦福研究所研發(fā)成功世界智能機(jī)器人Shakey [11]。巢湖直銷智能機(jī)器人開發(fā)費(fèi)用

盡管機(jī)器人人工智能取得了***的成績，控制論**們認(rèn)為它可以具備的智能水平的極限并未達(dá)到。問題不光在于計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度不夠和感覺傳感器種類少，而且在于其他方面，如缺乏編制機(jī)器人理智行為程序的設(shè)計(jì)思想。你想，甚至連人在解決**普通的問題時的思維過程都沒有破譯，人類的智能會如何呢——這種認(rèn)識過程進(jìn)展十分緩慢，又怎能掌握規(guī)律讓計(jì)算機(jī)“思維”速度快點(diǎn)呢？因此，沒有認(rèn)識人類自己這個問題成了機(jī)器人發(fā)展道路上的絆腳石。制造“生活”在具有不固定性環(huán)境中的智能機(jī)器人這一課題，近年來使人們對發(fā)生在生物系統(tǒng)、動物和人類大腦中的認(rèn)識和自我認(rèn)識過程進(jìn)行了深刻研究。結(jié)果就出現(xiàn)了等級自適應(yīng)系統(tǒng)說，這種學(xué)說正在有效地發(fā)展著。巢湖直銷智能機(jī)器人開發(fā)費(fèi)用

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