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智能路徑規(guī)劃方法是將遺傳算法 、模糊邏輯以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能方法應(yīng)用到路徑規(guī)劃中, 來(lái)提高機(jī)器人路徑規(guī)劃的避障精度 ,加快規(guī)劃速度, 滿足實(shí)際應(yīng)用的需要。其中應(yīng)用較多的算法主要有模糊方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、Q 學(xué)習(xí)及混合算法等 ,這些方法在障礙物環(huán)境已知或未知情況下均已取得一定的研究成果 [1]。機(jī)器人視覺(jué)視覺(jué)系統(tǒng)是自主機(jī)器人的重要組成部分,一般由攝像機(jī)、圖像采集卡和計(jì)算機(jī)組成。機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)的工作包括圖像的獲取、圖像的處理和分析 、輸出和顯示, **任務(wù)是特征提取 、圖像分割和圖像辨識(shí) 。而如何精確高效的處理視覺(jué)信息是視覺(jué)系統(tǒng)的關(guān)鍵問(wèn)題。除具有感受器外,它還有效應(yīng)器,作為作用于周圍環(huán)境的手段。包河區(qū)直銷智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)費(fèi)用
所以,等級(jí)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(dòng)作的快速性。為了發(fā)揮各個(gè)等級(jí)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(lái)完成任務(wù)??傊?,智能的發(fā)達(dá)是第三代機(jī)器人的一個(gè)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(lái)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(chǔ)器,由人操作,動(dòng)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(lái);感覺(jué)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(dòng)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(dòng)作程序,然后把動(dòng)作變?yōu)椴僮鳈C(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)。因此,它有***的感覺(jué)系統(tǒng)、智能、模擬裝置(周圍情況及自身——機(jī)器人的意識(shí)和自我意識(shí))廬陽(yáng)區(qū)定制智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)聯(lián)系方式所以它的智能高出初級(jí)智能機(jī)器人。
多傳感器信息融合多傳感器信息融合技術(shù)是近年來(lái)十分熱門的研究課題, 它與控制理論、信號(hào)處理、人工智能、概率和統(tǒng)計(jì)相結(jié)合 , 為機(jī)器人在各種復(fù)雜、動(dòng)態(tài)、不確定和未知的環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)提供了 1 種技術(shù)解決途徑。機(jī)器人所用的傳感器有很多種 , 根據(jù)不同用途分為內(nèi)部測(cè)量傳感器和外部測(cè)量傳感器兩大類。內(nèi)部測(cè)量傳感器用來(lái)檢測(cè)機(jī)器人組成部件的內(nèi)部狀態(tài) , 包括: 特定位置 、角度傳感器 ; 任意位置 、角度傳感器; 速度、角度傳感器 ; 加速度傳感器; 傾斜角傳感器; 方位角傳感器等 。外部傳感器包括: 視覺(jué)( 測(cè)量、認(rèn)識(shí)傳感器)、觸覺(jué)(接觸、壓覺(jué) 、滑動(dòng)覺(jué)傳感器)、力覺(jué)( 力、力矩傳感器)、接近覺(jué)( 接近覺(jué)、距離傳感器)以及角度傳感器( 傾斜、方向、姿式傳感器)。
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(wú)法確保傳感器始終能夠正常工作。因此 ,對(duì)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(lái)處理由于傳感器的不完善帶來(lái)的不確定性。如 Hong通過(guò)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(gè)測(cè)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(guò)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(wèn)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(guò)環(huán)境中景物的理解 ,識(shí)別人為路標(biāo)或具體的實(shí)物 ,以完成對(duì)機(jī)器人的定位 ,為路徑規(guī)劃提供素材;( 2)目標(biāo)識(shí)別和障礙物檢測(cè): 實(shí)時(shí)對(duì)障礙物或特定目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別 ,提高控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性; ( 3)安全保護(hù): 能對(duì)機(jī)器人工作環(huán)境中出現(xiàn)的障礙和移動(dòng)物體作出分析并避免對(duì)機(jī)器人造成的損傷 [1]。不過(guò),仍然有人試圖建立計(jì)算機(jī)能夠理解的某種“微觀世界”。
關(guān)于機(jī)器人的分類,國(guó)際上沒(méi)有制定統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),從不同的角度可以有不同的分類。 [3]發(fā)展階段①***代機(jī)器人:示教再現(xiàn)型機(jī)器人。1947年,為了搬運(yùn)和處理核燃料,美國(guó)橡樹嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室研發(fā)了世界上***臺(tái)遙控的機(jī)器人。1962年美國(guó)又研制成功PUMA通用示教再現(xiàn)型機(jī)器人,這種機(jī)器人通過(guò)一個(gè)計(jì)算機(jī),來(lái)控制一個(gè)多自由度的機(jī)械,通過(guò)示教存儲(chǔ)程序和信息,工作時(shí)把信息讀取出來(lái),然后發(fā)出指令,這樣機(jī)器人可以重復(fù)地根據(jù)人當(dāng)時(shí)示教的結(jié)果,再現(xiàn)出這種動(dòng)作。比方說(shuō)汽車的點(diǎn)焊機(jī)器人,它只要把這個(gè)點(diǎn)焊的過(guò)程示教完以后,它總是重復(fù)這樣一種工作。 [3]機(jī)器人具有智能聊天功能,可以輔助老人心理康復(fù)。馬鞍山直銷智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)現(xiàn)貨
所不同的是,修改程序的原則不是由人規(guī)定的,而是機(jī)器人自己通過(guò)學(xué)習(xí),總結(jié)經(jīng)驗(yàn)來(lái)獲得修改程序的原則。包河區(qū)直銷智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)費(fèi)用
1多層次傳感器融合 由于單個(gè)傳感器具有不確定性、觀測(cè)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(duì)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(jià)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(chǎng)。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(shí)別 4種氣體的嗅覺(jué)傳感器, 美國(guó) 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] 。包河區(qū)直銷智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)費(fèi)用
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