隨著社會發(fā)展的需要和機器人應用領域的擴大,人們對智能機器人的要求也越來越高。智能機器人所處的環(huán)境往往是未知的、難以預測的 ,在研究這類機器人的過程中, 主要涉及到那些關鍵技術呢？

1.多傳感器信息融合

多傳感器信息融合技術是近年來十分熱門的研究課題, 它與控制理論、信號處理、人工智能、概率和統(tǒng)計相結合 , 為機器人在各種復雜、動態(tài)、不確定和未知的環(huán)境中執(zhí)行任務提供了 1 種技術解決途徑。機器人所用的傳感器有很多種 , 根據(jù)不同用途分為內部測量傳感器和外部測量傳感器兩大類。內部測量傳感器用來檢測機器人組成部件的內部狀態(tài) , 包括: 特定位置 、角度傳感器 ; 任意位置 、角度傳感器; 速度、角度傳感器 ; 加速度傳感器; 傾斜角傳感器; 方位角傳感器等 。外部傳感器包括: 視覺( 測量、認識傳感器)、觸覺(接觸、壓覺 、滑動覺傳感器)、力覺( 力、力矩傳感器)、接近覺( 接近覺、距離傳感器)以及角度傳感器( 傾斜、方向、姿式傳感器)。多傳感器信息融合就是指綜合來自多個傳感器的感知數(shù)據(jù), 以產(chǎn)生更可靠 、更準確或更全面的信息。經(jīng)過融合的多傳感器系統(tǒng)能夠更加完善、精確地反映檢測對象的特性, 消除信息的不確定性 ,提高信息的可靠性。融合后的多傳感器信息具有以下特性 : 冗余性、互補性、實時性和低成本性。目前多傳感器信息融合方法主要有貝葉斯估計、Dempster-Shafer 理論、卡爾曼濾波 、神經(jīng)網(wǎng)絡 、小波變換等

2.導航與定位

在機器人系統(tǒng)中 ,自主導航是一項核心技術 , 是機器人研究領域的一直在改變的地方。導航的基本任務有 3 點:

( 1)基于環(huán)境理解的全局定位: 通過環(huán)境中景物的理解 ,識別人為路標或具體的實物 ,以完成對機器人的定位 ,為路徑規(guī)劃提供素材;

( 2)目標識別和障礙物檢測: 實時對障礙物或特定目標進行檢測和識別 ,提高控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性;

( 3)安全保護: 能對機器人工作環(huán)境中出現(xiàn)的障礙和移動物體作出分析并避免對機器人造成的損傷

3.路徑規(guī)劃

路徑規(guī)劃技術是機器人研究領域的1 個重要分支 。路徑規(guī)劃就是依據(jù)某個或某些優(yōu)化準則( 如工作代價最小 、行走路線最短、行走時間最短等),在機器人工作空間中找到 1 條從起始狀態(tài)到目標狀態(tài)、可以避開障礙物的路徑

4.機器人視覺

視覺系統(tǒng)是自主機器人的重要組成部分,一般由攝像機、圖像采集卡和計算機組成。機器人視覺系統(tǒng)的工作包括圖像的獲取、圖像的處理和分析 、輸出和顯示, 核心任務是特征提取 、圖像分割和圖像辨識 。而如何精確效率高的處理視覺信息是視覺系統(tǒng)的關鍵問題。目前視覺信息處理逐步細化, 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最重要 、也是最困難的過程 。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 ,對于需要在運動中處理圖像的移動機器人而言,難以滿足實時性的要求。為此人們提出 1種基于計算智能的圖像邊沿抽取方法, 如基于神經(jīng)網(wǎng)絡的方法 、利用模糊推理規(guī)則的方法, 特別是 Bezdek J .C 教授近期全面的論述了利用模糊邏輯推理進行圖像邊沿抽取的意義。這種方法具體到視覺導航, 就是將機器人在室外運動時所需要的道路知識, 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合

5.智能控制

隨著機器人技術的發(fā)展, 對于無法精確解析建模的物理對象以及信息不足的病態(tài)過程,傳統(tǒng)控制理論暴露出缺點 ,近年來許多學者提出了各種不同的機器人智能控制系統(tǒng)。機器人的智能控制方法有模糊控制 、神經(jīng)網(wǎng)絡控制 、智能控制技術的融合( 模糊控制和變結構控制的融合 ; 神經(jīng)網(wǎng)絡和變結構控制的融合; 模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡控制的融合 ; 智能融合技術還包括基于遺傳算法的模糊控制方法) 等

人機接口技術

智能機器人的研究目標并不是完全取代人 ,復雜的智能機器人系統(tǒng)僅僅依靠計算機來控制目前是有一定困難的, 即使可以做到 ,也由于缺乏對環(huán)境的適應能力而并不實用 。智能機器人系統(tǒng)還不能完全排斥人的作用, 而是需要借助人機協(xié)調來實現(xiàn)系統(tǒng)控制。因此, 設計良好的人機接口就成為智能機器人研究的問題之一

智能機器人作為一種包含相當多學科知識的技術,幾乎是伴隨著人工智能所產(chǎn)生的。而智能機器人在當今社會變得越來越重要，越來越多的領域和崗位都需要智能機器人參與、這使得智能機器人的研究也越來越頻繁。雖然我們現(xiàn)在仍很難在生活中見到智能機器人的影子。但在不久的將來，隨著智能機器人技術的不斷發(fā)展和成熟。隨著眾多科研人員的不懈努力，智能機器人必將走進千家萬戶。更好的服務人們的生活，讓人們的生活更加舒適和健康。