人工智能在机器人中的应用研究

《人工智能在机器人中的应用研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、人工智能在机器人中的应用研究摘要随着社会经济的迅速发展和科学技术的全面进步，以人工智能技术为基础的智能机器人产业正处于蓬勃发展的时期。具备感觉要素、反应要素和思考要素的机器人称为智能机器人，与传统机器人相比，其更加类似于人类，拥有自我学习和独立工作能力，在某些领域能完成人类无法完成的任务，在医疗、家居、消防乃至银行服务等领域，其功能逐渐丰富，具有至关重要的作用。文章从智能机器人的概念讲起，归纳了其主要应用领域及存在的缺陷，最后对智能机器人的发展趋势做出了展望。关键词人工智能；机器人；语音识别中图分类号G

2、2文献标识码A文章编号1674-6708(2018)224-0101-021智能机器人的相关概念广义上，机器人是一种有计算机控制的机电一体化产品，模仿人的各种运动能力，用来取代人完成复杂和重复性工作。控制装置、传感装置、驱动装置及电源装置是机器人的基本构成要素(如表1所示)。从能力上来看，普通机器人只是增加自动控制功能的普通机电设备，其只能按照预先设计的程序完成既定的任务，智能化程度不高。而智能机器人则在普通机器人的基础上增加了传感检测、模式识别、深度学习和自主决策功能，使其能够产生类似人类的智能大脑，

3、在各种复杂环境中可以通过智能行为完成各种任务。简单来说，智能机器人就是“传统机器人+人工智能”，人工智能是指利用计算机等机器模拟人类智能能力的技术，涉及到数学、统计学、计算机学、运筹学等多个学科，其研究领域在机器人界包括智能机器人、语音识别和人脸识别等，人工智能赋予了机器人无限的想象力［1］。2智能机器人的应用2.1医疗机器人现阶段，随着医疗领域对机器人的逐渐认可和各诊疗阶段应用的普及，医疗机器人在未来可能成为机器人领域的刚性需求产品。医疗机器人一般以机械臂为主，通过智能控制和实时跟踪功能使其可以完成各

4、种临床手术操作［2］。其中，远程医疗机器人因为可以解决医疗资源分布不均衡，缓解偏远地区居民看病难问题而备受期待。同时，具备扩展性功能的机器人还可以与医护人员和病人通话，检查心跳及脉搏，甚至进行X射线透视，病人也可以通过机器人向医生咨询病情，增加医患之间的沟通交流。另外，机器人也可集成多种疾病的治疗方案，通过实时的诊断，智能调取特定疾病的解决方案，并自动化地生成治疗流程，高精度地执行各种手术操作。2.2家居机器人智能家居机器人是为人类提供服务的特种机器人，主要从事家庭服务、维护、运输工作，包括智能音箱、扫

5、地机器人、智能插座等设备。智能家居领域运用语音识别、图像识别、智能控制、路径规划等诸多人工智能技术。以智能家居机器人为例，其最关键的技术是语音识别(如图1所示)。利用声波转换和词义转换技术可以将人类说的话转化为特定的文字。在确定语音特征处理等规则之后，接下来的任务就是教会机器听懂“人话”，这个教学过程就是语音识别系统的模型训练阶段了,模型训练一般又分为声学模型训练和语言模型训练。在完成后台的模型训练和输入语音的前端处理以后，将相关信息送入语音识别系统的解码引擎进行处理。解码引擎在一个巨大的网络里边进行搜

6、索，网络由数亿节点及弧组成，并且里边已经糅合了之前所描述的声学模型以及语言模型信息，搜索出来的最优路径上所携带的信息就是对应的语音识别结果，此过程也称为基于深度神经网络的自然语言处理(NLP)过程，AI可以根据与人类交流的反馈结果调整网络权值，从而不断完善自身，变得更加"聪明”。2.3消防机器人消防机器人作为特种机器人的一种，对减少国家财产损失和灭火救援人员的伤亡有着重要作用。目前，消防部队和部分石化企业中投入使用的消防机器人有100多台，其中主要是灭火机器人和排烟机器人。2003年，“9•15”湖北利

7、川天然气井喷事故中，消防灭火机器人首次投入实战，并初战告捷，取得了显著的社会和经济效益［3］。消防机器人主要用于扑救地铁隧道、地下建筑、石油化工等大面积火灾及水域救援。未来，具有智能分析判断功能的消防机器人将代替灭火救援人员进入易燃易爆、有毒、缺氧、浓烟等危险灾害事故现场进行数据采集、处理、反馈，救助遇险人员，喷火冷却作业以及其他处置措施。2.4银行机器人银行机器人不仅可以担任迎送宾客、引导分流、信息查询、打印取号等简单职能，还可以展开信用卡推介、理财产品推介等主动营销工作。在中国首家"无人银行”中，银

8、行机器人担负起了网点大堂经理的角色，通过人脸识别技术进行客户身份识别，实现网点设备的智慧联动，引导客户进入不同服务区域完成所需交易。人脸识别的主要流程课分为人脸检测、图像预处理、特征提取和匹配识别等四个环节，每个环节互相衔接，必不可少（如图2所示）。人脸检测主要是在整幅画面中分割出可以参与识别的人脸，此过程通过要用到模式识别的方案，通过人脸图像的分割、二值化、锐化等过程提取中特定的人脸。特征提取是人脸识别各环节中最关键的一步，人脸的瞳距，眉