智能机器人行业知识框架分享
2022-10-26 10:16:35 0 举报
AI智能生成
智能机器人行业知识框架分享
作者其他创作
大纲/内容
基本定义
有相当发达的“大脑”。在脑中起作用的是中央处理器,这种计算机跟操作它的人有直接的联系
可以进行按目的安排的动作
智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器
智能机器人至少要具备三个要素:感觉要素,反应要素和思考要素
智能机器人能够理解人类语言,用人类语言同操作者对话,在它自身的“意识”中单独形成了一种使它得以“生存”的外界环境——实际情况的详尽模式
功能分类
一般机器人
指不具有智能,只具有一般编程能力和操作功能的机器人
智能机器人
三个要素
感觉要素
认识周围环境状态
能感知视觉、接近、距离等的非接触型传感器和能感知力、压觉、触觉等的接触型传感器
运动要素
对外界做出反应性动作
需要有一个无轨道型的移动机构,以适应诸如平地、台阶、墙壁、楼梯、坡道等不同的地理环境
思考要素
根据感觉要素所得到的信息,思考出采用什么样的动作
包括有判断、逻辑分析、理解等方面的智力活动
三种类型
传感型
又称外部受控机器人
机器人的本体上没有智能单元只有执行机构和感应机构,它具有利用传感信息(包括视觉、听觉、触觉、接近觉、力觉和红外、超声及激光等)进行传感信息处理、实现控制与操作的能力
交互型
机器人通过计算机系统与操作员或程序员进行人-机对话,实现对机器人的控制与操作
能够独立地实现一些诸如轨迹规划、简单的避障等功能,但是还要受到外部的控制
自主型
无需人的干预,能够在各种环境下自动完成各项拟人任务
本体上具有感知、处理、决策、执行等模块,可以就像一个自主的人一样独立地活动和处理问题
特点
自主性
指它可以在一定的环境中,不依赖任何外部控制,完全自主地执行一定的任务
适应性
指它可以实时识别和测量周围的物体,根据环境的变化,调节自身的参数,调整动作策略以及处理紧急情况
交互性
机器人可以与人、与外部环境以及与其他机器人之间进行信息的交流
智能分类
工业机器人
只能死板地按照人给它规定的程序工作,不管外界条件有何变化,自己都不能对程序也就是对所做的工作作相应的调整
要改变机器人所做的工作,必须由人对程序作相应的改变,因此它是毫无智能的
初级智能
具有象人那样的感受,识别,推理和判断能力
可以根据外界条件的变化,在一定范围内自行修改程序,也就是它能适应外界条件变化对自己怎样作相应调整
修改程序的原则由人预先给以规定
拥有一定的智能,虽然还没有自动规划能力,但这种初级智能机器人也开始走向成熟,达到实用水平
智能农业
鲨鱼型智能农业机器人采用空气动力学,根据气动布局特点形成了鲨鱼型外观结构,采用工业级高分子材料制作的履带式底盘,特殊的离去角角度设计,能保证机器人在各种复杂地形的果园中畅通无阻,并且保护农田不受破坏
家庭智能陪护
应用于养老院或社区服务站环境,具有生理信号检测、语音交互、远程医疗、智能聊天、自主避障漫游等功能
机器人在养老院环境实现自主导航避障功能,能够通过语音和触屏进行交互
具有智能聊天功能,可以辅助老人心理康复
陪护机器人为人口老龄化带来的重大社会问题提供解决方案
高级智能
高级智能机器人和初级智能机器人一样,具有感觉,识别,推理和判断能力,同样可以根据外界条件的变化,在一定范围内自行修改程序
修改程序的原则不是由人规定的,而是机器人自己通过学习,总结经验来获得修改程序的原则
这种机器人已拥有一定的自动规划能力,能够自己安排自己的工作
关键技术
多传感器信息融合
与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合 , 为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了 1 种技术解决途径
两种类型
内部测量传感器
用来检测机器人组成部件的内部状态
特定位置 、角度传感器 ; 任意位置 、角度传感器; 速度、角度传感器 ; 加速度传感器; 倾斜角传感器; 方位角传感器等
外部测量传感器
视觉( 测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉 、滑动觉传感器)、力觉( 力、力矩传感器)、接近觉( 接近觉、距离传感器)以及角度传感器( 倾斜、方向、姿式传感器)
多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据, 以产生更可靠 、更准确或更全面的信息
主要研究方向
层次传感器融合 由于单个传感器具有不确定性、观测失误和不完整性的弱点 , 因此单层数据融合限制了系统的能力和鲁棒性
微传感器和智能传感器 传感器的性能、价格和可靠性是衡量传感器优劣与否的重要标志
自适应多传感器融合 在实际世界中, 很难得到环境的精确信息 , 也无法确保传感器始终能够正常工作
导航与定位
自主导航是一项核心技术 , 是机器人研究领域的重点和难点问题
基本任务
基于环境理解的全局定位: 通过环境中景物的理解 ,识别人为路标或具体的实物 ,以完成对机器人的定位 ,为路径规划提供素材
目标识别和障碍物检测: 实时对障碍物或特定目标进行检测和识别 ,提高控制系统的稳定性
全保护: 能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤
路径规划
路径规划技术是机器人研究领域的1 个重要分支
最优路径规划就是依据某个或某些优化准则( 如工作代价最小 、行走路线最短、行走时间最短等),在机器人工作空间中找到 1 条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径
机器人视觉
视觉系统是自主机器人的重要组成部分,一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成
机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析 、输出和显示, 核心任务是特征提取 、图像分割和图像辨识
机器人视觉是其智能化最重要的标志之一, 对机器人智能及控制都具有非常重要的意义
智能控制
智能控制方法提高了机器人的速度及精度
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