智能机器人关键技术及其发展趋势

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1、智能机器人关键技术及其发展趋势对于“机器人”，美国机器人协会曾有过定义，即“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机;或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统”。概括说来，机器人是一种自动的机器，它可以依靠自身的控制和行动完成各种功能。而“智能机器人”，则应该是建立在一般机器人的基础上，自身具备环境感知能力，并能通过独立思考将感知和行动联系起来，可以根据外部环境做出恰当行动，是一种更接近人与动物智能的机器人。智能机器人发展至今，已有很多优秀的成果，如波士顿动力学工程公司专门为

2、美国军队研究设计的“大狗”（Bigdog）机器人，四足可以像动物四肢一样运动，即可自动调整姿态躲避障碍，又可负重行走，被称为“当前世界上最先进适应崎岖地形的机器人”；有如日本产业技术综合研究所研制的“HRP-4C”美女机器人，既可自由行走，又可以模仿人类的各种表情；还有德国费斯托公司研制的“空中水母”，在空中飘浮时就好像水中浮动的水母一样，它的灵活性与便捷性体现了人工智能方面的研究成果，并将在海底勘探和航空航天等领域有着光明的应用前景。从不同的角度，我们可以对智能机器人进行不同的分类。根据智能程度的不同，

3、可分为三种，一是传感型机器人，其本身无智能单元，只具备感知和行动的能力，受控于外部计算机；二是交互性机器人，具有简单的思考和判断的能力，但仍需要操作人员在外部进行控制；三是自主型机器人，具有较强的自主性和适应性，可以不依赖外部控制，根据环境变化，完全自主地做出正确的思考和调整，并可以和人或其他机器人进行信息交流。而按照工作场所的不同，智能机器人又可以分为管道、水下、空中、地面机器人等；按照用途的不同，可分为家用、医疗、军事机器人等。由已有的各类智能机器人来看，其关键技术可以从五方面考虑，分别是传感技术、控

4、制技术、人机交互技术、动力技术和材料技术。首先，传感技术可以使智能机器人拥有视觉、听觉乃至触觉，让智能机器人可以对周围环境和行动目标的进行信息采集和检测，再对采集到的数据进行必要的处理，使之成为可以被利用的信息。传感器的种类很多，既有测量距离的数字激光传感器，判断物体存在与否的接近传感器，也有检测物体颜色的颜色光电传感器，测量压力的压力传感器，甚至还有监测机器人姿态角度变化的陀螺仪。这些传感器所起的作用不同，应用的原理也不同，但传感技术的关键基本在于两点，一是新型传感器的研制和开发，二是对已有传感器的高效

5、合理的利用。一方面，新型传感器开发的着重点不仅是开发新的传感器种类，更是努力改善已有传感器的精度、可靠度和成本。新型传感器一般会应用更加高效的感性元件，或是开发全新的检测方式和更加快速准确的信号处理方法，从而大幅提高传感器的性能。日本基恩士公司便始终致力于高性能传感器的开发，其开发的数字激光传感器应用先进CMOS感光材料，测量精度亦可达到0.5mm，并且基本不受被测物体表面材质的影响，使智能机器人能更加容易的准确定位目标物体。另一方面，新进的传感器应用技术可以使机器人更高效地获得有用信息。其中，多传感器信

6、息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与控制理论、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一种技术解决途径。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。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性，消除信息的不确定性，提高信息的可靠性[1]。其次，控制技术为智能机器人可以将感知和行动联系起来提供了可能，是智能机器人能够自主独立的完成各项任务的基础。智能机器人的控制技术主要指基于自动控制技

7、术和微机技术的智能控制技术。智能控制技术使机器人的行动可以更加灵活方便、复杂多样，并能够有效克服随即扰动，增加机器人的自由独立性。现阶段的控制技术由传统控制理论发展而来，并已经有了很大的进步与突破。“计算机控制技术”的课程就提到了很多先进高效的智能控制技术。比如立足于连续系统PID调节器的“数字PID控制技术”，在工业工程中应用最为广泛，也可以应用于机器人的路径和动作调整；由美国加利福尼亚大学Zadeh.L.A教授提出的“模糊控制理论”，现已形成应用技术，由模糊数学、计算机科学、知识工程等多学科相互渗透，

8、在机器人的建模、控制、对柔性臂的控制、模糊补偿控制以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用；还有“神经网络控制技术”和“基于遗传算法的控制技术”，分别借鉴了生物领域的相关理论，并由此不断发展完善，解决了许多其它控制理论很难解决的问题，为智能机器人人工智能的实现和相关技术的进步增添了力量。再次，“人机交互技术”是智能机器人又一关键技术。由于智能机器人的研究目的是使机器人能够像拥有“大脑”一样智能化地工作、为人类服务，这