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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。倉(cāng)儲(chǔ)管理:AGV可以在倉(cāng)庫(kù)中自動(dòng)搬運(yùn)貨物,提高存取效率。如皋特色AGV智能機(jī)器人設(shè)備特點(diǎn)
在鋼鐵廠,AGV用于爐料運(yùn)送,減輕了工人的勞動(dòng)強(qiáng)度。在核電站和利用核輻射進(jìn)行保鮮儲(chǔ)存的場(chǎng)所,AGV用于物品的運(yùn)送,避免了危險(xiǎn)的輻射。在膠卷和膠片倉(cāng)庫(kù),AGV可以在黑暗的環(huán)境中,準(zhǔn)確可靠的運(yùn)送物料和半成品。米克力美開(kāi)發(fā)的AGV搬運(yùn)機(jī)器人已經(jīng)投入兵器維護(hù)和礦山實(shí)際應(yīng)用。餐飲服務(wù)業(yè):未來(lái)在服務(wù)業(yè)AGV小車也有望大展身手,如餐廳傳菜上菜端茶遞水等基礎(chǔ)勞動(dòng)都可以有由AGV搬運(yùn)機(jī)器人來(lái)實(shí)現(xiàn)。食品醫(yī)藥業(yè):對(duì)于搬運(yùn)作業(yè)有清潔、安全、無(wú)排放污染等特殊要求的醫(yī)藥、食品、化工等行業(yè)中,AGV的應(yīng)用也受到重視。在國(guó)內(nèi)的許多卷煙企業(yè),如青島頤中集團(tuán)、玉溪紅塔集團(tuán)、紅河卷煙廠、淮陰卷煙廠,應(yīng)用激光引導(dǎo)式AGV完成托盤貨物的搬運(yùn)工作。海門區(qū)特色AGV智能機(jī)器人設(shè)備哪家好美觀且安全:AGV智能機(jī)器人設(shè)備的設(shè)計(jì)通常比較美觀,能夠提高企業(yè)的形象。
智能機(jī)器人(英文:Intelligent Robot)是一種集成多種先進(jìn)技術(shù)的機(jī)械設(shè)備,具備感知、決策和執(zhí)行能力,能夠模仿或執(zhí)行人類的行為和任務(wù) [10] [12],是將體力勞動(dòng)和智力勞動(dòng)高度結(jié)合的產(chǎn)物,構(gòu)建能“思維”的人造機(jī)器。 [12]智能機(jī)器人是集機(jī)械學(xué)、力學(xué)、電子學(xué)、生物學(xué)、控制論、計(jì)算機(jī)、人工智能和系統(tǒng)工程等多學(xué)科知識(shí)于一身的高新技術(shù)綜合體 [13]。其研究始于20世紀(jì)60年代初 [10]。1968年,美國(guó)斯坦福研究所研發(fā)成功世界***臺(tái)智能機(jī)器人Shakey [11]。20世紀(jì)90年代,計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)的初步發(fā)展,讓機(jī)器人模仿人進(jìn)行邏輯推理的第三代智能機(jī)器人研究逐步開(kāi)展。2016年,Google的人工智能機(jī)器人AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋世界***李世石,引起了***關(guān)注 [10]。截至2024年12月底,中國(guó)共有45.17萬(wàn)家智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)企業(yè)。 [14]
隨著社會(huì)發(fā)展的需要和機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)大,人們對(duì)智能機(jī)器人的要求也越來(lái)越高。智能機(jī)器人所處的環(huán)境往往是未知的、難以預(yù)測(cè)的 ,在研究這類機(jī)器人的過(guò)程中, [1]主要涉及到以下關(guān)鍵技術(shù) :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 ;AGV機(jī)器人將具備更強(qiáng)的自主學(xué)習(xí)和決策能力,能夠更識(shí)別環(huán)境、規(guī)劃路徑和執(zhí)行任務(wù)。
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。視覺(jué)信息處理逐步細(xì)化, 包括視覺(jué)信息的壓縮和濾波、環(huán)境和障礙物檢測(cè) 、特定環(huán)境標(biāo)志的識(shí)別、三維信息感知與處理等。其中環(huán)境和障礙物檢測(cè)是視覺(jué)信息處理中**重要 、也是**困難的過(guò)程 。邊沿抽取是視覺(jué)信息處理中常用的 1 種方法。對(duì)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(duì)于需要在運(yùn)動(dòng)中處理圖像的移動(dòng)機(jī)器人而言,難以滿足實(shí)時(shí)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 Bezdek J .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(jué)導(dǎo)航, 就是將機(jī)器人在室外運(yùn)動(dòng)時(shí)所需要的道路知識(shí), 如公路白線和道路邊沿信息等 , 集成到模糊規(guī)則庫(kù)中來(lái)提高道路識(shí)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] 。自主導(dǎo)航:AGV能夠根據(jù)預(yù)設(shè)的路徑或?qū)崟r(shí)環(huán)境信息,自動(dòng)選擇路線進(jìn)行移動(dòng)。連云港品牌AGV智能機(jī)器人設(shè)備供應(yīng)商家
醫(yī)院物流:在醫(yī)院中,AGV可以用于藥品、醫(yī)療器械等的自動(dòng)配送。如皋特色AGV智能機(jī)器人設(shè)備特點(diǎn)
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]。機(jī)器人有多種導(dǎo)航方式 , 根據(jù)環(huán)境信息的完整程度、導(dǎo)航指示信號(hào)類型等因素的不同 ,可以分為基于地圖的導(dǎo)航、基于創(chuàng)建地圖的導(dǎo)航和無(wú)地圖的導(dǎo)航3類如皋特色AGV智能機(jī)器人設(shè)備特點(diǎn)
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