智能機器人及其關鍵技術。
介紹了機器人的定義，闡述了智能機器人研究領域的關鍵技術，最後展望了智能機器人的未來發展趨勢。
智能機器人；信息融合；智能控制
壹、機器人的定義
自從機器人出現以來，人們很難給機器人壹個準確的定義。歐美國家認為機器人應該是什麽樣的？通過編程實現多功能變化的電腦控制自動機？；日本學者認為？機器人是高級自動化機器嗎？中國科學家對機器人的定義是:？機器人是壹種自動化機器。不同的是，這個機器有壹些類似於人類或者生物的智能能力，比如感知、規劃、行動、協調。這是壹臺高度靈活的自動化機器。？目前國際上對機器人的概念已經逐漸趨於壹致，聯合國標準化組織在1979中采用了RIA:Robot Institute of America)給出的機器人定義:？用於搬運材料、零件和工具的可編程多功能機械手；或者具有可變的和可編程的動作來執行不同任務的專用系統。？壹般來說，機器人是壹種依靠自身的動力和控制能力來實現各種功能的機器。
二、智能機器人的關鍵技術
隨著社會發展的需要和機器人應用領域的擴大，人們對智能機器人的要求越來越高。智能機器人所處的環境往往是未知的，不可預測的。在研究這類機器人的過程中，主要涉及以下關鍵技術:
(1)多傳感器信息融合。多傳感器信息融合技術是近年來非常熱門的研究課題。它結合了控制理論、信號處理、人工智能、概率統計等學科，為機器人在各種復雜、動態、不確定、未知的環境中執行任務提供了技術解決方案。機器人使用的傳感器種類很多，根據用途不同分為兩類:內部測量傳感器和外部測量傳感器。內部測量傳感器用於檢測機器人部件的內部狀態，包括:特定位置和角度傳感器；任何位置和角度傳感器；速度和角度傳感器；加速度傳感器；傾角傳感器；方位傳感器等。外部傳感器包括:視覺(測量和識別傳感器)、觸摸(接觸、壓力和滑動傳感器)、力(力和力矩傳感器)、接近度(接近和距離傳感器)和角度傳感器(傾斜、方向和姿態傳感器)。多傳感器信息融合是指綜合來自多個傳感器的感知數據，以產生更可靠、準確或全面的信息。融合後的多傳感器系統能夠更加完善和準確地反映被檢測對象的特征，消除信息的不確定性，提高信息的可靠性。融合後的多傳感器信息具有以下特點:冗余性、互補性、實時性和低成本。目前，多傳感器信息融合方法主要有貝葉斯估計、卡爾曼濾波、神經網絡、小波變換等。
(2)導航定位。在機器人系統中，自主導航是壹項核心技術，是機器人研究領域的重點和難點。導航的基本任務有三個:壹是基於環境理解的全球定位:通過對環境中景物的理解，識別人造路標或具體物體，完成機器人的定位，為路徑規劃提供素材；二、目標識別和障礙物檢測:實時檢測和識別障礙物或特定目標，提高控制系統的穩定性；三是安全防護:可以分析機器人工作環境中的障礙物和移動物體，避免對機器人造成傷害。機器人的導航方式多種多樣，根據環境信息的完備性和導航指示信號的類型可以分為三類，基於地圖的導航、基於地圖的導航和無地圖的導航。根據導航所用硬件的不同，導航系統可分為視覺導航和非視覺傳感器組合導航。視覺導航是利用攝像機對環境進行探測和識別，從而獲取場景中的大部分信息。目前視覺導航信息處理的內容主要包括:視覺信息的壓縮和過濾、道路檢測和障礙物檢測、環境特定標誌的識別、三維信息感知和處理。非視覺傳感器導航是指利用多種傳感器協同工作，如探針、電容、電感、機械傳感器、雷達傳感器、光電傳感器等。，對環境進行檢測，監測機器人的位置、姿態、速度和系統內部狀態，感知機器人所處工作環境的靜態和動態信息，使機器人相應的工作順序和操作內容自然適應工作環境的變化，有效獲取內部和外部信息。
(3)路徑規劃。路徑規劃技術是機器人研究的壹個重要分支。最優路徑規劃是根據壹個或多個優化準則(如最小工作成本、最短行走路線、最短行走時間等)尋找壹條從初始狀態到目標狀態的最優路徑，並在機器人工作空間內避開障礙物。).路徑規劃方法大致可以分為傳統方法和智能方法。傳統的路徑規劃方法主要有以下幾種:自由空間法、圖搜索法、網格解耦法和人工勢場法。機器人路徑規劃中的大部分全局規劃都是基於上述方法，但這些方法在路徑搜索效率和路徑優化方面還有待進壹步提高。人工勢場法是傳統算法中成熟有效的規劃方法。它通過環境勢場模型來規劃路徑，但是它不檢查路徑是否是最優的。智能路徑規劃方法是將遺傳算法、模糊邏輯、神經網絡等人工智能方法應用於路徑規劃，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，模糊方法、神經網絡、遺傳算法、Q-學習和混合算法被廣泛應用，這些方法在已知或未知障礙物環境的情況下都取得了壹定的研究成果。
(4)機器人視覺。視覺系統是自主機器人的重要組成部分，壹般由攝像機、圖像采集卡和計算機組成。機器人視覺系統的工作包括圖像采集、圖像處理和分析、輸出和顯示，核心任務是特征提取、圖像分割和圖像識別。如何準確高效地處理視覺信息是視覺系統的關鍵問題。目前視覺信息的處理逐漸精細化，包括視覺信息的壓縮和過濾，環境和障礙物的檢測，特定環境標誌的識別，三維信息的感知和處理。其中，環境和障礙物檢測是視覺信息處理中最重要也是最困難的過程。機器人視覺是其智能的重要標誌之壹，對機器人智能和控制具有重要意義。目前國內外正在研究，部分系統已經投入使用。
(5)智能控制。隨著機器人技術的發展，傳統控制理論對於無法精確分析的物理對象和信息不足的病理過程已經暴露出不足。近年來，許多學者提出了各種機器人智能控制系統。機器人的智能控制方法包括模糊控制、神經網絡控制和智能控制技術的融合(模糊控制和變結構控制的融合；神經網絡與變結構控制的融合:模糊控制和神經網絡控制的融合:智能融合技術還包括基於遺傳算法的模糊控制方法。近年來，機器人智能控制在理論和應用方面取得了很大進展。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首次將模糊理論應用於實際機器人。模糊系統已廣泛應用於機器人建模控制、柔性臂控制、模糊補償控制和移動機器人路徑規劃。在機器人神經網絡控制方面，CMCA(Cere-Bella Model Controller Articulation)是較早的壹種控制方法，其特點是實時性強，特別適合於多自由度機械手的控制。
(6)人機界面技術。智能機器人的研究目標不是完全取代人。僅靠計算機很難控制復雜的智能機器人系統。即使能做到，也因為缺乏對環境的適應能力而不實用。智能機器人系統不能完全排除人類的作用，而是需要借助人機協調來實現系統控制。因此，設計良好的人機界面已經成為智能機器人研究的關鍵問題之壹。人機界面技術是研究如何使人與計算機方便、自然地交流。為了實現這壹目標，要求機器人控制器具有1友好、靈活、方便的人機界面，還要求計算機能夠理解文字、語言，甚至不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現有賴於知識表示方法的研究。因此，人機界面技術的研究既有重大的應用價值，又有基本的理論意義。目前，人機接口技術已經取得了令人矚目的成就，文字識別、語音合成與識別、圖像識別與處理、機器翻譯等技術已經開始實用化。此外，人機界面裝置和交互技術、監控技術、遠程操作技術和通信技術也是人機界面技術的重要組成部分，其中遠程操作技術是壹個重要的研究方向。
三、總結與展望
機器人是自動化領域的主題之壹。幾十年來對機器人的開發和研究，使機器人技術取得了長足的進步。隨著人工智能、智能控制和計算機技術的發展，機器人的應用領域將不斷擴大，性能將不斷提高，將在未來的生產、生活和科研中發揮更加重要的作用。
參加考試，貢獻力量
[1]孫華，陳俊峰，吳琳。多傳感器信息融合技術及其在機器人中的應用[J].傳感器技術. 2003，22 (9): 1 ~ 4。
[2]王浩，毛宗元。機器人的智能控制方法[M].北京:國防工業出版社，2002
[3]金周英。對我國智能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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