在自主移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航中 , 無(wú)論是局部實(shí)時(shí)避障還是全局規(guī)劃, 都需要精確知道機(jī)器人或障礙物的當(dāng)前狀態(tài)及位置, 以完成導(dǎo)航 、避障及路徑規(guī)劃等任務(wù),這就是機(jī)器人的定位問(wèn)題 。比較成熟的定位系統(tǒng)可分為被動(dòng)式傳感器系統(tǒng)和主動(dòng)式傳感器系統(tǒng)。被動(dòng)式傳感器系統(tǒng)通過(guò)碼盤(pán)、加速度傳感器、陀螺儀、多普勒速度傳感器等感知機(jī)器人自身運(yùn)動(dòng)狀態(tài), 經(jīng)過(guò)累積計(jì)算得到定位信息 。主動(dòng)式傳感器系統(tǒng)通過(guò)包括超聲傳感器、紅外傳感器、激光測(cè)距儀以及視頻攝像機(jī)等主動(dòng)式傳感器感知機(jī)器人外部環(huán)境或人為設(shè)置的路標(biāo) , 與系統(tǒng)預(yù)先設(shè)定的模型進(jìn)行匹配, 從而得到當(dāng)前機(jī)器人與環(huán)境或路標(biāo)的相對(duì)位置 ,獲得定位信息 [1]。它和工業(yè)機(jī)器人不一樣，具有像人那樣的感受，識(shí)別，推理和判斷能力。銅陵質(zhì)量智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)供應(yīng)

智能機(jī)器是一種智能機(jī)器人，指能夠在各類(lèi)環(huán)境中自主地或交互地執(zhí)行各種擬人任務(wù)(anthropomorphic tasks)的機(jī)器，具備形形**的內(nèi)部信息傳感器和外部信息傳感器。除具有感受器外，它還有效應(yīng)器，或稱(chēng)自整步電動(dòng)機(jī)，它們使手、腳、長(zhǎng)鼻子、觸角等動(dòng)起來(lái)。所謂的智能機(jī)器也就是智能機(jī)器人，它給人的**深刻的印象是一個(gè)獨(dú)特的進(jìn)行自我控制的“活物”。其實(shí)，這個(gè)自控“活物”的主要***并沒(méi)有像真正的人那樣微妙而復(fù)雜。智能機(jī)器人具備形形**的內(nèi)部信息傳感器和外部信息傳感器，如視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)。銅陵質(zhì)量智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)供應(yīng)要它和我們?nèi)祟?lèi)思維一模一樣，這是不可能辦到的。

高級(jí)智能機(jī)器人和初級(jí)智能機(jī)器人一樣，具有感覺(jué)，識(shí)別，推理和判斷能力，同樣可以根據(jù)外界條件的變化，在一定范圍內(nèi)自行修改程序。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。所以它的智能高出初級(jí)智能機(jī)器人。這種機(jī)器人已擁有一定的自動(dòng)規(guī)劃能力，能夠自己安排自己的工作。這種機(jī)器人可以不要人的照料，完全**的工作，故稱(chēng)為高級(jí)自律機(jī)器人。這種機(jī)器人也開(kāi)始走向?qū)嵱?。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(lèi)機(jī)器人的過(guò)程中, [1]主要涉及到以下關(guān)鍵技術(shù) :

多傳感器信息融合就是指綜合來(lái)自多個(gè)傳感器的感知數(shù)據(jù), 以產(chǎn)生更可靠 、更準(zhǔn)確或更***的信息。經(jīng)過(guò)融合的多傳感器系統(tǒng)能夠更加完善、精確地反映檢測(cè)對(duì)象的特性, 消除信息的不確定性 ,提高信息的可靠性。融合后的多傳感器信息具有以下特性 : 冗余性、互補(bǔ)性、實(shí)時(shí)性和低成本性。多傳感器信息融合方法主要有貝葉斯估計(jì)、Dempster-Shafer 理論、卡爾曼濾波 、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 、小波變換等 [1]。多傳感器信息融合技術(shù)是 1 個(gè)十分活躍的研究領(lǐng)域, 主要研究方向有 :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]。

作為組織智能機(jī)器人進(jìn)行符合目的的行為的理論基礎(chǔ)，我們的大腦是怎樣控制我們的身體呢？純粹從機(jī)械學(xué)觀點(diǎn)來(lái)粗略估算，我們的身體也具有兩百多個(gè)自由度。當(dāng)我們?cè)谶M(jìn)行寫(xiě)字、走路、跑步、游泳、彈鋼琴這些復(fù)雜動(dòng)作的時(shí)候，大腦究竟是怎樣對(duì)每一塊肌肉發(fā)號(hào)施令的呢？大腦怎么能在**短的時(shí)間內(nèi)處理完這么多的信息呢？我們的大腦根本沒(méi)有參與這些活動(dòng)。大腦——我們的中心信息處理機(jī)“不屑于”去管這個(gè)。它根本不去監(jiān)督我們身體的各個(gè)運(yùn)動(dòng)部位，動(dòng)作的詳細(xì)設(shè)計(jì)是在比大腦皮層低得多的水平上進(jìn)行的。這很像用高級(jí)語(yǔ)言進(jìn)行程序設(shè)計(jì)一樣，只要指出“間隔為一的從1～20的一組數(shù)字”，機(jī)器人自己會(huì)將這組指令輸入詳細(xì)規(guī)定的操作系統(tǒng)。**明顯的就是，“一接觸到熱的物體就把手縮回來(lái)”這類(lèi)**明顯的指令甚至在大腦還沒(méi)有意識(shí)到的時(shí)候就已經(jīng)發(fā)出了。這就是筋肉，或稱(chēng)自整步電動(dòng)機(jī)，它們使手、腳、長(zhǎng)鼻子、觸角等動(dòng)起來(lái)。蚌埠品牌智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)聯(lián)系方式

適應(yīng)能力這種現(xiàn)象，在整個(gè)生物界的合乎目的的行為中起著極其重要的作用。銅陵質(zhì)量智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)供應(yīng)

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] 。銅陵質(zhì)量智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)供應(yīng)

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