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(wú)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?，F(xiàn)已研究出一些自適應(yīng)多傳感器融合算法來(lái)處理由于傳感器的不完善帶來(lái)的不確定性。如 Hong通過(guò)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(guò)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(wèn)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(guò)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]。智能機(jī)器人作為一種包含相當(dāng)多學(xué)科知識(shí)的技術(shù),幾乎是伴隨著人工智能所產(chǎn)生的。銅陵本地智能機(jī)器人開發(fā)供應(yīng)

在自主移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航中 , 無(wú)論是局部實(shí)時(shí)避障還是全局規(guī)劃, 都需要精確知道機(jī)器人或障礙物的當(dāng)前狀態(tài)及位置, 以完成導(dǎo)航 、避障及路徑規(guī)劃等任務(wù),這就是機(jī)器人的定位問(wèn)題 。比較成熟的定位系統(tǒng)可分為被動(dòng)式傳感器系統(tǒng)和主動(dòng)式傳感器系統(tǒng)。被動(dòng)式傳感器系統(tǒng)通過(guò)碼盤、加速度傳感器、陀螺儀、多普勒速度傳感器等感知機(jī)器人自身運(yùn)動(dòng)狀態(tài), 經(jīng)過(guò)累積計(jì)算得到定位信息 。主動(dòng)式傳感器系統(tǒng)通過(guò)包括超聲傳感器、紅外傳感器、激光測(cè)距儀以及視頻攝像機(jī)等主動(dòng)式傳感器感知機(jī)器人外部環(huán)境或人為設(shè)置的路標(biāo) , 與系統(tǒng)預(yù)先設(shè)定的模型進(jìn)行匹配, 從而得到當(dāng)前機(jī)器人與環(huán)境或路標(biāo)的相對(duì)位置 ,獲得定位信息 [1]。蚌埠本地智能機(jī)器人開發(fā)量大從優(yōu)雖然我們?nèi)院茈y在生活中見到智能機(jī)器人的影子。

凱佩克提出的是機(jī)器人的安全、感知和自我繁殖問(wèn)題?？茖W(xué)技術(shù)的進(jìn)步很可能引發(fā)人類不希望出現(xiàn)的問(wèn)題。雖然科幻世界只是一種想象，但人類社會(huì)將可能面臨這種現(xiàn)實(shí)。 [3]為了防止機(jī)器人傷害人類，1950年科幻作家阿西莫夫（Asimov）在《我是機(jī)器人》一書中提出了“機(jī)器人三原則”： [3]①機(jī)器人必須不傷害人類，也不允許它見人類將受到傷害而袖手旁觀； [3]②機(jī)器人必須服從人類的命令，除非人類的命令與***條相違背； [3]③機(jī)器人必須保護(hù)自身不受傷害，除非這與上述兩條相違背。 [3]

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(guò)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(lái)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]。它和工業(yè)機(jī)器人不一樣，具有像人那樣的感受，識(shí)別，推理和判斷能力。

①具有腦、手、腳等三要素的個(gè)體； [3]②具有非接觸傳感器（用眼、耳接受遠(yuǎn)方信息）和接觸傳感器； [3]③具有平衡覺和固有覺的傳感器。 [3]該定義強(qiáng)調(diào)了機(jī)器人應(yīng)當(dāng)具有仿人的特點(diǎn)，即它靠手進(jìn)行作業(yè)，靠腳實(shí)現(xiàn)移動(dòng)，由腦來(lái)完成統(tǒng)一指揮的任務(wù)。非接觸傳感器和接觸傳感器相當(dāng)于人的五官，使機(jī)器人能夠識(shí)別外界環(huán)境，而平衡覺和固有覺則是機(jī)器人感知本身狀態(tài)所不可缺少的傳感器。 [3]國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)機(jī)器人的定義:機(jī)器人是一種能夠通過(guò)編程和自動(dòng)控制來(lái)執(zhí)行諸如作業(yè)或移動(dòng)等任務(wù)的機(jī)器。陪護(hù)機(jī)器人為人口老齡化帶來(lái)的重大社會(huì)問(wèn)題提供解決方案。淮北質(zhì)量智能機(jī)器人開發(fā)量大從優(yōu)

更好的服務(wù)人們的生活，讓人們的生活更加舒適和健康。銅陵本地智能機(jī)器人開發(fā)供應(yīng)

高級(jí)智能機(jī)器人和初級(jí)智能機(jī)器人一樣，具有感覺，識(shí)別，推理和判斷能力，同樣可以根據(jù)外界條件的變化，在一定范圍內(nèi)自行修改程序。所不同的是，修改程序的原則不是由人規(guī)定的，而是機(jī)器人自己通過(guò)學(xué)習(xí)，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)來(lái)獲得修改程序的原則。所以它的智能高出初級(jí)智能機(jī)器人。這種機(jī)器人已擁有一定的自動(dòng)規(guī)劃能力，能夠自己安排自己的工作。這種機(jī)器人可以不要人的照料，完全**的工作，故稱為高級(jí)自律機(jī)器人。這種機(jī)器人也開始走向?qū)嵱谩ｋS著社會(huì)發(fā)展的需要和機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)大,人們對(duì)智能機(jī)器人的要求也越來(lái)越高。智能機(jī)器人所處的環(huán)境往往是未知的、難以預(yù)測(cè)的 ,在研究這類機(jī)器人的過(guò)程中, [1]主要涉及到以下關(guān)鍵技術(shù) :銅陵本地智能機(jī)器人開發(fā)供應(yīng)

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