關(guān)于機(jī)器人的分類，國際上沒有制定統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，從不同的角度可以有不同的分類。 [3]發(fā)展階段①***代機(jī)器人：示教再現(xiàn)型機(jī)器人。1947年，為了搬運(yùn)和處理核燃料，美國橡樹嶺國家實(shí)驗(yàn)室研發(fā)了世界上***臺(tái)遙控的機(jī)器人。1962年美國又研制成功PUMA通用示教再現(xiàn)型機(jī)器人，這種機(jī)器人通過一個(gè)計(jì)算機(jī)，來控制一個(gè)多自由度的機(jī)械，通過示教存儲(chǔ)程序和信息，工作時(shí)把信息讀取出來，然后發(fā)出指令，這樣機(jī)器人可以重復(fù)地根據(jù)人當(dāng)時(shí)示教的結(jié)果，再現(xiàn)出這種動(dòng)作。比方說汽車的點(diǎn)焊機(jī)器人，它只要把這個(gè)點(diǎn)焊的過程示教完以后，它總是重復(fù)這樣一種工作。 [3]其研究始于20世紀(jì)60年代初 [10]。1968年，美國斯坦福研究所研發(fā)成功世界智能機(jī)器人Shakey [11]。合肥品牌智能機(jī)器人開發(fā)銷售廠家

科學(xué)家們認(rèn)為，智能機(jī)器人的研發(fā)方向是，給機(jī)器人裝上“大腦芯片”，從而使其智能性更強(qiáng)，在認(rèn)知學(xué) 習(xí)、自動(dòng)組織、對模糊信息的綜合處理等方面將會(huì)前進(jìn)一大步。雖然有人表示擔(dān)憂：這種裝有“大腦芯片”的智能機(jī)器人將來是否會(huì)在智能上超越人類，甚至?xí)θ祟愒斐赏{？但不少科學(xué)家認(rèn)為，這類擔(dān)心是完全沒有必要的。就智能而言，機(jī)器人的智商相當(dāng)于4歲兒童的智商，而機(jī)器人的“常識”比起正常成年人就差得更遠(yuǎn)了。 [2]工業(yè)和信息化部、國家發(fā)展**委、財(cái)政部等三部委聯(lián)合印發(fā)了《機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》，指出機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展要推進(jìn)重大標(biāo)志性產(chǎn)品率先突破。 [3]合肥品牌智能機(jī)器人開發(fā)銷售廠家機(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。

可分為一般機(jī)器人和智能機(jī)器人。智能機(jī)器人一般機(jī)器人是指不具有智能，只具有一般編程能力和操作功能的機(jī)器人。表演太極拳在世界范圍內(nèi)還沒有一個(gè)統(tǒng)一的智能機(jī)器人定義。大多數(shù)**認(rèn)為智能機(jī)器人至少要具備以下三個(gè)要素：一是感覺要素，用來認(rèn)識周圍環(huán)境狀態(tài)；二是運(yùn)動(dòng)要素，對外界做出反應(yīng)性動(dòng)作；三是思考要素，根據(jù)感覺要素所得到的信息，思考出采用什么樣的動(dòng)作。感覺要素包括能感知視覺、接近、距離等的非接觸型傳感器和能感知力、壓覺、觸覺等的接觸型傳感器。

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、特定環(huán)境標(biāo)志的識別、三維信息感知與處理等。其中環(huán)境和障礙物檢測是視覺信息處理中**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,如公路白線和道路邊沿信息等,集成到模糊規(guī)則庫中來提高道路識別效率和魯棒性。還有人提出將遺傳算法與模糊邏輯相結(jié)合[1]。不過，仍然有人試圖建立計(jì)算機(jī)能夠理解的某種“微觀世界”。

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 ,對于各種不確定情況 , 魯棒融合算法十分必要?，F(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 ,識別人為路標(biāo)或具體的實(shí)物 ,以完成對機(jī)器人的定位 ,為路徑規(guī)劃提供素材;( 2)目標(biāo)識別和障礙物檢測: 實(shí)時(shí)對障礙物或特定目標(biāo)進(jìn)行檢測和識別 ,提高控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性; ( 3)安全保護(hù): 能對機(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機(jī)器人造成的損傷 [1]。隨著眾多科研人員的不懈努力，智能機(jī)器人必將走進(jìn)千家萬戶?；茨掀放浦悄軝C(jī)器人開發(fā)銷售廠家

人工智能指出：計(jì)算機(jī)不僅應(yīng)該去做人類指定它做的事，還應(yīng)該獨(dú)自以方式去解決許多事情。合肥品牌智能機(jī)器人開發(fā)銷售廠家

機(jī)器人智能控制在理論和應(yīng)用方面都有較大的進(jìn)展 。在模糊控制方面 ,J . J . Buckley 等人論證了模糊系統(tǒng)的逼近特性 , E. H . Mamdan ***將模糊理論用于一臺(tái)實(shí)際機(jī)器人。模糊系統(tǒng)在機(jī)器人的建模、控制 、對柔性臂的控制、模糊補(bǔ)償控制以及移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃等各個(gè)領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。在機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方面 ,CMCA ( Cere-bella Model Controller Articulation) 是應(yīng)用較早的一種控制方法 , 其比較大特點(diǎn)是實(shí)時(shí)性強(qiáng), 尤其適用于多自由度操作臂的控制 [1]。合肥品牌智能機(jī)器人開發(fā)銷售廠家

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