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智能机器人的现状与发展

智能机器人的现状与发展□董文清山东淄博实验中学山东淄博255000摘要:当前,机器人技术正快速发展。

对智能机器人进行了概述,介绍了教育机器人与机器人竞赛,分析了智能足球机器人的系统组成。

与此同时,从多传感器信息融合技术、视觉系统、路径规划、人工智能应用等方面介绍了智能机器人的研究领域。

关键词:智能机器人现状发展中图分类号:TH122文献标志码:A文章编号:1000-4998(2019)01-0036-03 Abstract:Currently,the robot technology is developing rapidly.The intelligent robot was summarized, the educational robot and robot competition were introduced,and the system composition of the intelligent soccer robot was analyzed.In the meanwhile,the research field of intelligent robots was introduced from the aspects of multi—sensor information fusion technology,vision system,path planning and Al application.Key Words:Intelligent Robot Present Status Development1智能机器人概述机器人技术经过几十年的快速发展,已从工业领域的广泛应用,拓展到服务、医疗、军工和救灾领域。

按照应用的不同,目前智能机器人可分为工业机器人和服务机器人两大类。

服务机器人又可分为个人服务机器人和专业服务机器人。

目前在服务机器人领域,智能机器人的主要类型有家庭智能助理机器人、教育机器人、教师机器人、工业制造培训用机器人、手术医疗培训用机器人、护理机器人和安全教育机器人等o未来,机器人将成为人们日常生活的一部分,并彻底改变人们的生活方式。

随着计算机、自动控制、微电子技术、人工智能等技术的发展,机器人技术的智能化程度正越来越高。

传感器的应用,使机器人具有视觉、听觉和嗅觉。

控制系统自学习和自适应能力的加强,使机器人具有感知、思维和互动功能。

世界各国的高校和科研机构都在研究具有人工智能的服务机器人。

谷歌公司收购了八家行业内公司,主要从事视觉、语音、类人和智能化技术工作,从而使机器人能学习写诗、写小说、作曲等,并可进行足球运动。

当前,智能服务机器人正在迅速发展。

2教育机器人当前,智能服务机器人在教育领域表现出了无可比拟的价值和前景,其多学科交叉融合的特点为培养收稿日期:2018年11月2019,57(1)高素质和复合型人才,特别是人工智能研究方面的人才提供了良好的平台。

在智能服务机器人领域,机器人硬件与编程软件相结合,可以培养学习者的思维能力和学习兴趣。

目前,全球排名前十的教育机器人研究机构,以及德国Fischertechnik、日本本田电机等,已研制成功多种教育机器人产品。

在国内,也有不少企业研发了教育机器人。

其中,能力风暴教育机器人在发展中已取得600多项专利,形成120多种机型,包括语音互动、唱歌跳舞、类人等类型。

科大讯飞的教育机器人载入了TY OS智能系统,具有理解能力、表达能力和一定的智商,通过自学习不断成长,从能听会说发展为能理解会思考。

优必选阿尔法教育机器人一直以高自由度、智能互动、拟人造型而闻名,借助自然的语音对话,能实现人机对话、多人通话,并能实现运动、舞蹈等各种功能。

由此可见,研发与应用教育机器人,除了要提高机器人技术之外,还需要加强人工智能、语音识别和仿生等方面的技术,使教育机器人能像真人一样进行思考、动作和适应环境。

3机器人竞赛为了推动智能机器人技术的发展,培养青少年的创新能力,在世界各地有各种机器人竞赛,主要包括机器人足球赛、机器人灭火竞赛、机器人综合竞赛、机器人格斗大赛、机器人轨迹赛等。

机器人格斗大赛在全球已开展了几十年,以英国的机器人大擂台和美国的博兹大战较为出名。

日本也曾举办两足机器人竞技格斗机械制造总第653期曲占大赛。

这些竞赛的举办,促进了智能机器人技术的发展,同时培养了青少年的思维能力和编程能力。

智能机器人足球赛如图1所示。

在国际上,主要有两大组织举办智能机器人足球赛。

国际RoboCup 联合 会是目前世界上最大的机器人足球赛举办组织,国际 机器人足球联合会则主要组织微型智能机器人足球赛。

图1智能机器人足球赛1992年10月,在日本东京召开了人工智能领域学术讨论会,与会者认真讨论了开展智能机器人足球 赛的事宜,认为举办智能机器人足球赛将会推动人工智能的发展。

1997年,在日本名古屋举办了首届 RoboCup,参赛的球队有40多支°2017年.在日本名古 屋又举办了 RoboCup,参赛球队达到400多支,可见 20年间智能机器人足球赛的发展规模。

我国也曾多次举办智能机器人足球赛。

2017年, 在山东日照举办了 RoboCup 中国赛区的比赛。

2018年,我国又在贵州举办了世界青少年机器人足球赛。

智能机器人足球赛是人工智能最新进展的展示平台和人 工智能技术的交流平台。

因为智能机器人足球赛集合了人工智能、实时视 觉、智能控制、无线通信和机电一体化等多学科技术,而且智能足球机器人本身就属于多智能机器人系统,所以智能机器人足球赛被认为是人工智能发展的重要阶段。

近年来,世界各国的高等学校和科研机构都在重 点研究智能机器人足球赛。

4 智能足球机器人系统在智能机器人足球赛中,球场上方的摄像机不断 将球场上的比赛实况送入控制计算机,通过计算机专用软件分析判断,然后通过无线通信发送指令至所有 智能足球机器人,确保所有智能足球机器人协同作战, 进而将足球打进对方球门。

智能足球机器人由四个子系统组成:驱动系统、感 知系统、通信系统和控制系统。

4.1 驱动系统驱动系统必须具有可靠性和灵活性,以确保智能 足球机器人在比赛现场有较强的适应性。

目前,驱动系统有履带式、轮式和步行式,履带式和轮式驱动系统如图2所示。

(a)履带式(b)轮式图2智能足球机器人驱动系统轮式驱动系统应用较多,简单灵活,适应能力较 强。

此外,随着步行式驱动系统的技术越来越成熟,其应用场合也越来越多。

智能足球机器人驱动系统由电机直接驱动,并通 过串口通信接口将速度和位置信号反馈给计算机,以保证机器人在比赛中不发生碰撞,并可避开障碍。

4.2 感知系统智能足球机器人的感知系统由多种传感器组成, 采集球场环境信息,通过计算机进行实时处理,然后将 各种信息和决策发送给智能足球机器人,以执行相关 动作。

感知系统中,红外线发射和接收装置主要用于判断足球的位置,视觉设备用于判断比赛球场实况,光传 感器用于探测前方的障碍和识别目标,决策设备得到所需的信息,决定智能足球机器人的动作。

4.3 通信系统智能足球机器人的通信系统是计算机和机器人之 间进行交换信息的重要环节。

为适应比赛的高可靠、快 速、高效要求,目前均采用无线通信。

4.4 控制系统为了使智能足球机器人在比赛中能够决策和完善各种比赛策略,需要配置控制系统。

控制系统通过接收 各种信息,进行数据处理,以规划机器人路径,确保机器人之间协同作战,并适应比赛现场的复杂环境。

由此可见,机器人足球赛实际上是一项高技术的 对抗赛,从一个侧面反映了一个国家信息化和自动化领域基础研究和人工智能的发展水平。

5智能机器人研究现状智能机器人能在特定的环境下,自动完成各项任曲离机械制造总第653期2019,57(1)團务,其本体具有感知、处理、决策和执行等功能,具有自主性,可不依赖外界自主完成任务。

智能机器人具有高适应性,能根据环境的变化,调节自身参数,完善各种策略,并处理危机情况。

智能机器人还具有互动性,可以与环境及其它机器人交换信息。

由此可见,研究智能机器人的重点在于多传感器信息融合技术、视觉系统、路径规划和人工智能应用。

5.1多传感器信息融合技术多传感器信息融合指将多个传感器在时间或空间上的互补或冗余信息依据某一准则来进行组合,以获取被测对象的一致性描述或解释。

多传感器信息融合技术最初应用于军事领域,现已广泛应用于身份识别、智能机器人、刑事侦查、工业监控、遥感技术等方面。

通过信息组合取代出现在输入信息中的个别元素,可以推导出更多的信息,进而提高系统信息智能化的程度。

这是最佳协同作用的结果,也是利用多个传感器联合或共同结合的优势,可以提高传感器系统的有效性,为系统提供智能化的决策信息。

多传感器信息融合技术从多信息视角处理信息,充分利用计算机的高速运算和多源信息的互补性来提高信息的质量。

对多传感器信息融合技术及其应用进行研究,可以有效提高多传感器系统的智能化程度,减小人工处理信息的工作量,提高劳动生产效率。

5.2视觉系统视觉系统利用机器代替人眼来作各种测量和判断,是计算机学科的一个重要分支,综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术,涉及计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个专业。

图像处理和模式识别等技术的快速发展,大大推动了机器视觉的发展。

视觉系统是一个比较复杂的系统,主要利用颜色和形状来识别环境目标,因此要求图像能准确采集,还需要具备对外界变化的实时反应,以确保智能机器人的准确行动。

在视觉系统方面,需要研究图像获取的正确性、视觉处理的快速性,也即特征提取、图像分割和图像辨识,进而确保图像信息高效、快速地传送,通过控制系统使机器人高速、高精确动作。

5.3路径规划智能机器人在移动过程中,能辨识障碍物的位置,并能确定在不同的环境中寻求最优路径,以确保最快到达目标位置。

因此,路径规划需要定位和导航技术。

在路径规划方面,需要研究避障及最优路径规划问题,以保证机器人能及时到达目标位置。

根据智能机器人对环境信息掌握程度的不同,将智能机器人路径规划分为基于模型的全局路径规划和l}j8]2019,57(1)基于传感器的局部路径规划。

前者指作业环境的全部信息已知,又称静态或离线路径规划。

后者指作业环境信息全部未知或部分未知,又称动态或在线路径规划。

全局路径规划方法主要包括构型空间法、拓扑法、栅格解耦法、自由空间法、神经网络法等,局部路径规划方法主要包括人工势场法、模糊逻辑控制法、混合法、滚动窗口法等。

5.4人工智能应用为了使智能机器人像真人一样从事推理和规划等思维活动,进而完成原本只有专业人士才能完成的复杂工作,并在各种环境中与人互动,需要将人工智能应用到智能机器人领域,使智能机器人具有自学习和自适应能力。

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