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人工智能与机器人技术应用(人工智能在机器人领域的应用与发展)

人工智能与机器人技术应用(人工智能在机器人领域的应用与发展)

近年来,人工智能发展迅速,许多国家将人工智能提升到战略高度。人工智能关键技术在基础理论研究上不断深化,部分领域取得突破性进展。在转化应用方面,遍地开花,硕果累累。

新一代人工智能八大关键共性技术应用极其广泛,可分为两种情况:

(1)每项技术都可以应用于许多领域。

(2)人工智能的许多关键技术在许多高科技产品或先进制造技术系统中得到了转化和应用。

在人工智能关键技术的转化和应用中,最典型的就是非智能机器人。

人工智能技术的很多方面都与智能机器人有关,人工智能需要解决的很多问题也正是智能机器人技术需要解决的。人工智能的很多成果也体现在智能机器人上。

人工智能在机器人领域的六大应用

01

人工网络在机器人定位和导航中的应用。人工神经网络具有整合多种信息资源的功能,在智能机器人的定位和引导中应用频率很高。

02

专家系统在机器人控制中的应用。使用专家系统,不需要建立和求解精确的数学模型。它是基于人类大量的成功实践,将经验以程序的形式传递给机器人,使其具有较高的解决问题能力。

03

进化算法在机器人路径设计中的应用。路径规划一直是智能机器人研究领域的重点和难点。随着人工智能进化算法的逐步发展,遗传算法和蚁群算法相继被提出,机器人路径规划问题也随之发展起来。特别是通过遗传算法在路径规划中的应用,使机器人更加智能。

04

模式识别在智能机器人领域的应用。目前,在人工智能模式识别领域中,图像识别是发展最快、应用最广泛的领域,语音识别是人工智能技术发展的热点,并取得了可观的成果。语音识别的正确率在不断提高,对不同语音特征的适应性也越来越高。机器视觉已经从模式识别的一个研究领域发展成为一门独立的学科,其目前的具体目标是通过模拟人类视觉,开发一个从图像输入到自然场景分析的图像理解系统。

05

机器学习在智能机器人领域的应用。机器人要想完成复杂的任务,学习能力极其重要。学习能力是机器人系统中个体机器人必须具备的重要能力之一。它为机器人提供了有效的保障在复杂多变的环境中进行环境理解、规划和决策等行为,从而提高整个机器人系统的运行效率。

06

分布式人工智能在智能机器人领域的应用。分布式人工智能,将一个具体的问题分成几个模块进行相互协作和知识共享。多智能体系统研究智能体之间智能行为的协调,包括规则、知识、技术和动作的协调。多机器人系统是多智能体系统的一个特例。吸收多智能体系统的研究成果(理论和方法),根据多机器人的特点对其进行组织和控制,使其完成单个机器人所能完成的复杂任务,是多机器人系统理论发展的捷径不要通过合作来完成。

智能机器人将重点发展八个方面。

人工智能关键技术的每一次突破,都会推动智能机器人的性能更上一层楼。同样,智能机器人性能的每一次提升,也会推动人工智能关键技术的一次大进步。总的来说,在智能机器人的未来发展中,提高其智能水平、环境适应能力和决策自主性仍是关键。

智能机器人将重点发展以下几个方面:(1)面向任务的先进智能机器人研发;(2)发展更先进的多传感器技术,提高集成技术,增加信息融合;(3)机器人网络化,利用通信网络技术将各类机器人连接到计算机网络上,通过网络对机器人进行有效控制;(4)提高智能机器人的机器学习能力,使其具有类似人类的学习能力,以适应日益复杂、不确定和非结构化的环境;(5)智能人机界面,提高人机交互的和谐性;(6)多机器人协调作业,组织和控制多个机器人合作完成单个机器人能完成的复杂任务完成;(7)研发;d软机器人技术主要应用于医疗、休闲和娱乐场合;(8)仿人和仿生技术,这是机器人技术发展的最高水平。

到目前为止,国际上对智能机器人还没有一个统一的定义。大多数专家认为,智能机器人至少应该具备以下三个要素:一是感官要素,能够感知和识别周围环境和自身状态;二是思维元素,根据感觉元素获得的信息或自身需求,思考采取什么样的行动;第三,运动的要素,做出反应性或自主性的动作。中国科研人员对第三代机器人的定义是:智能机器人是一种高度灵活的自动化机器系统,具有与人类相似的一些感知、动作、协调和规划能力。

智能机器人主要由执行器、驱动装置、传感装置、控制系统、智能系统和人机界面组成。机器人的关键技术主要包括:多传感器信息耦合技术、机器视觉技术、定位导航技术、路径规划技术、智能控制技术和人机界面技术。目前,智能机器人的研究水平还处于很低的水平。在各种变量已经确定的特定环境或不特定环境中,它可以发挥相当大的作用,在一定程度上可以替代人类的直接参与。但对于各种不可预知的变化,仍然无法做出相应的感知,采取准确的行动。

标签:机器人智能技术


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