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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]。在設(shè)計(jì)制作之后，機(jī)器人無需人的干預(yù)，能夠在各種環(huán)境下自動(dòng)完成各項(xiàng)擬人任務(wù)。長豐本地智能機(jī)器人開發(fā)圖片

產(chǎn)生的結(jié)果，控制論主張這樣的事實(shí)：生命和非生命有目的的行為在很多方面是一致的。正像一個(gè)智能機(jī)器人制造者所說的，機(jī)器人是一種系統(tǒng)的功能描述，這種系統(tǒng)過去只能從生命細(xì)胞生長的結(jié)果中得到，它們已經(jīng)成了我們自己能夠制造的東西了。智能機(jī)器人能夠理解人類語言，用人類語言同操作者對話，在它自身的“意識”中單獨(dú)形成了一種使它得以“生存”的外界環(huán)境——實(shí)際情況的詳盡模式。它能分析出現(xiàn)的情況，能調(diào)整自己的動(dòng)作以達(dá)到操作者所提出的全部要求，能擬定所希望的動(dòng)作，并在信息不充分的情況下和環(huán)境迅速變化的條件下完成這些動(dòng)作。當(dāng)然，要它和我們?nèi)祟愃季S一模一樣，這是不可能辦到的。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”。安徽直銷智能機(jī)器人開發(fā)現(xiàn)貨雖然我們?nèi)院茈y在生活中見到智能機(jī)器人的影子。

機(jī)器人有多種導(dǎo)航方式 , 根據(jù)環(huán)境信息的完整程度、導(dǎo)航指示信號類型等因素的不同 ,可以分為基于地圖的導(dǎo)航、基于創(chuàng)建地圖的導(dǎo)航和無地圖的導(dǎo)航3類。根據(jù)導(dǎo)航采用的硬件的不同, 可將導(dǎo)航系統(tǒng)分為視覺導(dǎo)航和非視覺傳感器組合導(dǎo)航[ 8] 。視覺導(dǎo)航是利用攝像頭進(jìn)行環(huán)境探測和辨識, 以獲取場景中絕大部分信息 。視覺導(dǎo)航信息處理的內(nèi)容主要包括 : 視覺信息的壓縮和濾波 、路面檢測和障礙物檢測 、環(huán)境特定標(biāo)志的識別、三維信息感知與處理。非視覺傳感器導(dǎo)航是指采用多種傳感器共同工作 , 如探針式、電容式、電感式 、力學(xué)傳感器、雷達(dá)傳感器、光電傳感器等,用來探測環(huán)境 , 對機(jī)器人的位置、姿態(tài) 、速度和系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)等進(jìn)行監(jiān)控, 感知機(jī)器人所處工作環(huán)境的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)信息,使得機(jī)器人相應(yīng)的工作順序和操作內(nèi)容能自然地適應(yīng)工作環(huán)境的變化 ,有效地獲取內(nèi)外部信息 [1] 。

凱佩克提出的是機(jī)器人的安全、感知和自我繁殖問題?？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]所不同的是，修改程序的原則不是由人規(guī)定的，而是機(jī)器人自己通過學(xué)習(xí)，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)來獲得修改程序的原則。

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]。許多國家都非常重視全自主移動(dòng)機(jī)器人的研究。長豐本地智能機(jī)器人開發(fā)圖片

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。長豐本地智能機(jī)器人開發(fā)圖片

路徑規(guī)劃路徑規(guī)劃技術(shù)是機(jī)器人研究領(lǐng)域的1 個(gè)重要分支 。比較好路徑規(guī)劃就是依據(jù)某個(gè)或某些優(yōu)化準(zhǔn)則( 如工作代價(jià)**小 、行走路線**短、行走時(shí)間**短等),在機(jī)器人工作空間中找到 1 條從起始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)、可以避開障礙物的比較好路徑 [1]。路徑規(guī)劃方法大致可以分為傳統(tǒng)方法和智能方法2 種 。傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法主要有以下幾種 : 自由空間法、圖搜索法 、柵格解耦法 、人工勢場法。大部分機(jī)器人路徑規(guī)劃中的全局規(guī)劃都是基于上述幾種方法進(jìn)行的,但這些方法在路徑搜索效率及路徑優(yōu)化方面有待于進(jìn)一步改善 。人工勢場法是傳統(tǒng)算法中較成熟且高效的規(guī)劃方法 ,它通過環(huán)境勢場模型進(jìn)行路徑規(guī)劃 ,但是沒有考察路徑是否比較好 [1]。長豐本地智能機(jī)器人開發(fā)圖片

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