機器人技術論文

　　機器人是由計算機控制的通過程式設計具有可以變更的多功能的自動機械，下面是小編整理的，希望你能從中得到感悟!

　　篇一

　　芻議智慧機器人及其關鍵技術

　　【摘 要】文章介紹了機器人的定義，闡述了智慧機器人研究領域的關鍵技術，最後展望了智慧機器人今後的發展趨勢。

　　【關鍵詞】智慧機器人;資訊融合;智慧控制

　　一、機器人的定義

　　自機器人問世以來，人們就很難對機器人下一個準確的定義，歐美國家認為機器人應該是“由計算機控制的通過程式設計具有可以變更的多功能的自動機械”;日本學者認為“機器人就是任何高階的自動機械”，我國科學家對機器人的定義是：“機器人是一種自動化的機器，所不同的是這種機器具備一些與人或生物相似的智慧能力，如感知能力、規劃能力、動作能力和協同能力，是一種具有高度靈活性的自動化機器。”目前國際上對機器人的概念已經漸趨一致，聯合國標準化組織採納了美國機器人協會***RIA：Robot Institute of America***於1979 年給機器人下的定義：“一種可程式設計和多功能的，用來搬運材料、零件、工具的操作機;或是為了執行不同的任務而具有可改變和可程式設計動作的專門系統。”概括說來，機器人是靠自身動和控制能力來實現各種功能的一種機器。

　　二、智慧機器人關鍵技術

　　　　隨著社會發展的需要和機器人應用領域的擴大，人們對智慧機器人的要求也越來越高。智慧機器人所處的環境往往是未知的、難以預測的，在研究這類機器人的過程中，主要涉及到以下關鍵技術：

　　***1***多感測器資訊融合。多感測器資訊融合技術是近年來十分熱門的研究課題，它與控制理論、訊號處理、人工智慧、概率和統計相結合，為機器人在各種複雜、動態、不確定和未知的環境中執行任務提供了一種技術解決途徑。機器人所用的感測器有很多種，根據不同用途分為內部測量感測器和外部測量感測器兩大類。內部測量感測器用來檢測機器人組成部件的內部狀態，包括：特定位置、角度感測器;任意位置、角度感測器;速度、角度感測器;加速度感測器;傾斜角感測器;方位角感測器等。外部感測器包括：視覺***測量、認識感測器***、觸覺***接觸、壓覺、滑動覺感測器***、力覺***力、力矩感測器***、接近覺***接近覺、距離感測器***以及角度感測器***傾斜、方向、姿式感測器***。多感測器資訊融合就是指綜合來自多個感測器的感知資料，以產生更可靠、更準確或更全面的資訊。經過融合的多感測器系統能夠更加完善、精確地反映檢測物件的特性，消除資訊的不確定性，提高資訊的可靠性。融合後的多感測器資訊具有以下特性：冗餘性、互補性、實時性和低成本性。目前多感測器資訊融合方法主要有貝葉斯估計、卡爾曼濾波、神經網路、小波變換等。

　　***2***導航與定位。在機器人系統中，自主導航是一項核心技術，是機器人研究領域的重點和難點問題。導航的基本任務有3點：一是基於環境理解的全域性定位：通過環境中景物的理解，識別人為路標或具體的實物，以完成對機器人的定位，為路徑規劃提供素材;二是目標識別和障礙物檢測：實時對障礙物或特定目標進行檢測和識別，提高控制系統的穩定性;三是安全保護：能對機器人工作環境中出現的障礙和移動物體作出分析並避免對機器人造成的損傷。機器人有多種導航方式，根據環境資訊的完整程度、導航指示訊號型別等因素的不同，可以分為基於地圖的導航、基於建立地圖的導航和無地圖的導航3類。根據導航採用的硬體的不同，可將導航系統分為視覺導航和非視覺感測器組合導航。視覺導航是利用攝像頭進行環境探測和辨識，以獲取場景中絕大部分資訊。目前視覺導航資訊處理的內容主要包括：視覺資訊的壓縮和濾波、路面檢測和障礙物檢測、環境特定標誌的識別、三維資訊感知與處理。非視覺感測器導航是指採用多種感測器共同工作，如探針式、電容式、電感式、力學感測器、雷達感測器、光電感測器等，用來探測環境，對機器人的位置、姿態、速度和系統內部狀態等進行監控，感知機器人所處工作環境的靜態和動態資訊，使得機器人相應的工作順序和操作內容能自然地適應工作環境的變化，有效地獲取內外部資訊。

　　***3***路徑規劃。路徑規劃技術是機器人研究領域的一個重要分支。最優路徑規劃就是依據某個或某些優化準則***如工作代價最小、行走路線最短、行走時間最短等***，在機器人工作空間中找到一條從起始狀態到目標狀態、可以避開障礙物的最優路徑。路徑規劃方法大致可以分為傳統方法和智慧方法兩種。傳統路徑規劃方法主要有以下幾種：自由空間法、圖搜尋法、柵格解耦法、人工勢場法。大部分機器人路徑規劃中的全域性規劃都是基於上述幾種方法進行的，但這些方法在路徑搜尋效率及路徑優化方面有待於進一步改善。人工勢場法是傳統演算法中較成熟且高效的規劃方法，它通過環境勢場模型進行路徑規劃，但是沒有考察路徑是否最優。智慧路徑規劃方法是將遺傳演算法、模糊邏輯以及神經網路等人工智慧方法應用到路徑規劃中，來提高機器人路徑規劃的避障精度，加快規劃速度，滿足實際應用的需要。其中應用較多的演算法主要有模糊方法、神經網路、遺傳演算法、Q學習及混合演算法等，這些方法在障礙物環境已知或未知情況下均已取得一定的研究成果。

　　***4***機器人視覺。視覺系統是自主機器人的重要組成部分，一般由攝像機、影象採集卡和計算機組成。機器人視覺系統的工作包括影象的獲取、影象的處理和分析、輸出和顯示，核心任務是特徵提取、影象分割和影象辨識。而如何精確高效的處理視覺資訊是視覺系統的關鍵問題。目前視覺資訊處理逐步細化，包括視覺資訊的壓縮和濾波、環境和障礙物檢測、特定環境標誌的識別、三維資訊感知與處理等。其中環境和障礙物檢測是視覺資訊處理中最重要、也是最困難的過程。機器人視覺是其智慧化最重要的標誌之一，對機器人智慧及控制都具有非常重要的意義。目前國內外都在大力研究，並且已經有一些系統投入使用。

　　***5***智慧控制。隨著機器人技術的發展，對於無法精確解析建模的物理物件以及資訊不足的病態過程，傳統控制理論暴露出缺點，近年來許多學者提出了各種不同的機器人智慧控制系統。機器人的智慧控制方法有模糊控制、神經網路控制、智慧控制技術的融合***模糊控制和變結構控制的融合;神經網路和變結構控制的融合;模糊控制和神經網路控制的融合;智慧融合技術還包括基於遺傳演算法的模糊控制方法***等。近幾年，機器人智慧控制在理論和應用方面都有較大的進展。在模糊控制方面，J.J.Buckley等人論證了模糊系統的逼近特性，E.H.Mamdan首次將模糊理論用於一臺實際機器人。模糊系統在機器人的建模控制、對柔性臂的控制、模糊補償控制以及移動機器人路徑規劃等各個領域都得到了廣泛的應用。在機器人神經網路控制方面，CMCA***Cere-bella Model Controller Articulation***應用較早的一種控制方法，其最大特點是實時性強，尤其適用於多自由度操作臂的控制。

　　***6***人機介面技術。智慧機器人的研究目標並不是完全取代人，複雜的智慧機器人系統僅僅依靠計算機來控制目前是有一定困難的，即使可以做到，也由於缺乏對環境的適應能力而並不實用。智慧機器人系統還不能完全排斥人的作用，而是需要藉助人機協調來實現系統控制。因此，設計良好的人機介面就成為智慧機器人研究的重點問題之一。人機介面技術是研究如何使人方便自然地與計算機交流。為了實現這一目標，除了最基本的要求機器人控制器有1個友好的、靈活方便的人機介面之外，還要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現又依賴於知識表示方法的研究。因此，研究人機介面技術既有巨大的應用價值，又有基礎理論意義。目前，人機介面技術已經取得了顯著成果，文字識別、語音合成與識別、影象識別與處理、機器翻譯等技術已經開始實用化。另外，人機介面裝置和互動技術、監控技術、遠端操作技術、通訊技術等也是人機介面技術的重要組成部分，其中遠端操作技術是一個重要的研究方向。

　　三、總結與展望

　　機器人是自動化領域的主題之一，人們幾十年來對機器人的開發和研究，使機器人技術取得了巨大的進步。隨著人工智慧、智慧控制和計算機技術的發展，機器人的應用領域必將不斷擴大，效能不斷提高，在未來的生產、生活、科研當中會發揮更重要的作用。

　　參 考 文 獻

　　[1]孫華，陳俊風，吳林.多感測器資訊融合技術及其在機器人中的應用[J].感測器技術.2003，22***9***：1～4

　　[2]王灝，毛宗源.機器人的智慧控制方法[M].北京：國防工業出版社，2002

　　[3]金周英.關於我國智慧機器人發展的幾點思考[J].機器人技術與應用.2001***4***：5～7

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