把一個(gè)大任務(wù)在幾個(gè)皮層之間進(jìn)行分配，這比控制器官給構(gòu)成系統(tǒng)的每個(gè)要素規(guī)定必要?jiǎng)幼鞯膰?yán)格集中的分配合算、經(jīng)濟(jì)、有效。在解決重大問題的時(shí)候，這樣集中化的大腦就會(huì)顯得過于復(fù)雜，不僅腦顱，甚至連人的整個(gè)身體都容納不下。在完成這樣或那樣的一些復(fù)雜動(dòng)作時(shí)，我們通常將其分解成一系列的普遍的小動(dòng)作 （如起來、坐下、邁右腳、邁左腳）。教給小孩各種各樣的動(dòng)作可歸結(jié)為在小孩的“存儲(chǔ)器”中形成并鞏固相應(yīng)的小動(dòng)作。同樣的道理，知覺過程也是如此組織起來的。感性形象——這是聽覺、視覺或觸覺脈沖的固定序列或組合 （馬、人），或者是序列和組合二者兼而有之。智能機(jī)器人具備內(nèi)部信息傳感器和外部信息傳感器，如視覺、聽覺、觸覺、嗅覺。肥西質(zhì)量智能機(jī)器人開發(fā)供應(yīng)商

工業(yè)機(jī)器人它只能死板地按照人給它規(guī)定的程序工作，不管外界條件有何變化，自己都不能對(duì)程序也就是對(duì)所做的工作作相應(yīng)的調(diào)整。如果要改變機(jī)器人所做的工作，必須由人對(duì)程序作相應(yīng)的改變，因此它是毫無智能的。 作為科技創(chuàng)新成果的集中體現(xiàn)，承擔(dān)防疫重任的智能機(jī)器人廣受贊譽(yù)。日本《每日新聞》指出，北京冬奧會(huì)大量使用智能機(jī)器人提供服務(wù)，避免了人員接觸，且效率很高。美國(guó)全國(guó)廣播公司報(bào)道說，閉環(huán)場(chǎng)地中使用機(jī)器人，這些創(chuàng)新展示了北京冬奧會(huì)的高科技水平。法國(guó)24電視臺(tái)稱贊，這是“展現(xiàn)未來愿景的高科技實(shí)驗(yàn)室”。蕪湖質(zhì)量智能機(jī)器人開發(fā)聯(lián)系方式國(guó)家對(duì)以上標(biāo)志性產(chǎn)品技術(shù)、規(guī)格和功能都制定了一定的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)。

適應(yīng)性是指它可以實(shí)時(shí)識(shí)別和測(cè)量周圍的物體，根據(jù)環(huán)境的變化，調(diào)節(jié)自身的參數(shù)，調(diào)整動(dòng)作策略以及處理緊急情況。交互性也是自主機(jī)器人的一個(gè)重要特點(diǎn)，機(jī)器人可以與人、與外部環(huán)境以及與其他機(jī)器人之間進(jìn)行信息的交流。由于全自主移動(dòng)機(jī)器人涉及諸如驅(qū)動(dòng)器控制、傳感器數(shù)據(jù)融合、圖像處理、模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等許多方面的研究，所以能夠綜合反映一個(gè)國(guó)家在制造業(yè)和人工智能等方面的水平。因此，許多國(guó)家都非常重視全自主移動(dòng)機(jī)器人的研究。智能機(jī)器人的研究從60年代初開始，經(jīng)過幾十年的發(fā)展，基于感覺控制的智能機(jī)器人(又稱第二代機(jī)器人)已達(dá)到實(shí)際應(yīng)用階段，基于知識(shí)控制的智能機(jī)器人(又稱自主機(jī)器人或下一代機(jī)器人)也取得較大進(jìn)展，已研制出多種樣機(jī)。

視覺信息處理逐步細(xì)化,包括視覺信息的壓縮和濾波、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)是視覺信息處理中**重要、也是**困難的過程。邊沿抽取是視覺信息處理中常用的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BezdekJ.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]。機(jī)器人視覺是其智能化重要的標(biāo)志之一, 對(duì)機(jī)器人智能及控制都具有非常重要的意義。

智能機(jī)器人的思考要素是三個(gè)要素中的關(guān)鍵，也是人們要賦予機(jī)器人必備的要素。思考要素包括有判斷、邏輯分析、理解等方面的智力活動(dòng)。這些智力活動(dòng)實(shí)質(zhì)上是一個(gè)信息處理過程，而計(jì)算機(jī)則是完成這個(gè)處理過程的主要手段。智能機(jī)器人根據(jù)其智能程度的不同，又可分為三種：傳感型智能機(jī)器人又稱外部受控機(jī)器人。機(jī)器人的本體上沒有智能單元只有執(zhí)行機(jī)構(gòu)和感應(yīng)機(jī)構(gòu)，它具有利用傳感信息（包括視覺、聽覺、觸覺、接近覺、力覺和紅外、超聲及激光等）進(jìn)行傳感信息處理、實(shí)現(xiàn)控制與操作的能力。受控于外部計(jì)算機(jī)，在外部計(jì)算機(jī)上具有智能處理單元，處理由受控機(jī)器人采集的各種信息以及機(jī)器人本身的各種姿態(tài)和軌跡等信息，然后發(fā)出控制指令指揮機(jī)器人的動(dòng)作。機(jī)器人世界杯的小型組比賽使用的機(jī)器人就屬于這樣的類型。如果要改變機(jī)器人所做的工作，必須由人對(duì)程序作相應(yīng)的改變，因此它是毫無智能的。長(zhǎng)豐本地智能機(jī)器人開發(fā)私人定做

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)成功世界智能機(jī)器人Shakey [11]。肥西質(zhì)量智能機(jī)器人開發(fā)供應(yīng)商

3 自適應(yīng)多傳感器融合 在實(shí)際世界中, 很難得到環(huán)境的精確信息 , 也無法確保傳感器始終能夠正常工作。因此 ,對(duì)于各種不確定情況 , 魯棒融合算法十分必要。現(xiàn)已研究出一些自適應(yīng)多傳感器融合算法來處理由于傳感器的不完善帶來的不確定性。如 Hong通過革新技術(shù)提出 1 種擴(kuò)展的聯(lián)合方法, 能夠估計(jì)單個(gè)測(cè)量 序列濾波的 比較好卡爾 曼增益 。 Pacini 和Kosko 也研究出 1 種可以在輕微環(huán)境噪聲下應(yīng)用的自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤模糊系統(tǒng), 它在處理過程中結(jié)合了卡爾曼濾波算法 [1] 。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]。肥西質(zhì)量智能機(jī)器人開發(fā)供應(yīng)商

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