【机器人技术论文】机器人论文3000字
智能机器人及其关键技术。
介绍了机器人的定义，阐述了智能机器人研究领域的关键技术，最后展望了智能机器人的未来发展趋势。
智能机器人；信息融合；智能控制
一、机器人的定义
自从机器人出现以来，人们很难给机器人一个准确的定义。欧美国家认为机器人应该是什么样的？通过编程实现多功能变化的电脑控制自动机？；日本学者认为？机器人是高级自动化机器吗？中国科学家对机器人的定义是:？机器人是一种自动化机器。不同的是，这个机器有一些类似于人类或者生物的智能能力，比如感知、规划、行动、协调。这是一台高度灵活的自动化机器。？目前国际上对机器人的概念已经逐渐趋于一致，联合国标准化组织在1979中采用了RIA:Robot Institute of America)给出的机器人定义:？用于搬运材料、零件和工具的可编程多功能机械手；或者具有可变的和可编程的动作来执行不同任务的专用系统。？一般来说，机器人是一种依靠自身的动力和控制能力来实现各种功能的机器。
二、智能机器人的关键技术
随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大，人们对智能机器人的要求越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的，不可预测的。在研究这类机器人的过程中，主要涉及以下关键技术:
(1)多传感器信息融合。多传感器信息融合技术是近年来非常热门的研究课题。它结合了控制理论、信号处理、人工智能、概率统计等学科，为机器人在各种复杂、动态、不确定、未知的环境中执行任务提供了技术解决方案。机器人使用的传感器种类很多，根据用途不同分为两类:内部测量传感器和外部测量传感器。内部测量传感器用于检测机器人部件的内部状态，包括:特定位置和角度传感器；任何位置和角度传感器；速度和角度传感器；加速度传感器；倾角传感器；方位传感器等。外部传感器包括:视觉(测量和识别传感器)、触摸(接触、压力和滑动传感器)、力(力和力矩传感器)、接近度(接近和距离传感器)和角度传感器(倾斜、方向和姿态传感器)。多传感器信息融合是指综合来自多个传感器的感知数据，以产生更可靠、准确或全面的信息。融合后的多传感器系统能够更加完善和准确地反映被检测对象的特征，消除信息的不确定性，提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特点:冗余性、互补性、实时性和低成本。目前，多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。
(2)导航定位。在机器人系统中，自主导航是一项核心技术，是机器人研究领域的重点和难点。导航的基本任务有三个:一是基于环境理解的全球定位:通过对环境中景物的理解，识别人造路标或具体物体，完成机器人的定位，为路径规划提供素材；二、目标识别和障碍物检测:实时检测和识别障碍物或特定目标，提高控制系统的稳定性；三是安全防护:可以分析机器人工作环境中的障碍物和移动物体，避免对机器人造成伤害。机器人的导航方式多种多样，根据环境信息的完备性和导航指示信号的类型可以分为三类，基于地图的导航、基于地图的导航和无地图的导航。根据导航所用硬件的不同，导航系统可分为视觉导航和非视觉传感器组合导航。视觉导航是利用摄像机对环境进行探测和识别，从而获取场景中的大部分信息。目前视觉导航信息处理的内容主要包括:视觉信息的压缩和过滤、道路检测和障碍物检测、环境特定标志的识别、三维信息感知和处理。非视觉传感器导航是指利用多种传感器协同工作，如探针、电容、电感、机械传感器、雷达传感器、光电传感器等。，对环境进行检测，监测机器人的位置、姿态、速度和系统内部状态，感知机器人所处工作环境的静态和动态信息，使机器人相应的工作顺序和操作内容自然适应工作环境的变化，有效获取内部和外部信息。
(3)路径规划。路径规划技术是机器人研究的一个重要分支。最优路径规划是根据一个或多个优化准则(如最小工作成本、最短行走路线、最短行走时间等)寻找一条从初始状态到目标状态的最优路径，并在机器人工作空间内避开障碍物。).路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法。传统的路径规划方法主要有以下几种:自由空间法、图搜索法、网格解耦法和人工势场法。机器人路径规划中的大部分全局规划都是基于上述方法，但这些方法在路径搜索效率和路径优化方面还有待进一步提高。人工势场法是传统算法中成熟有效的规划方法。它通过环境势场模型来规划路径，但是它不检查路径是否是最优的。智能路径规划方法是将遗传算法、模糊逻辑、神经网络等人工智能方法应用于路径规划，提高机器人路径规划的避障精度，加快规划速度，满足实际应用的需要。其中，模糊方法、神经网络、遗传算法、Q-学习和混合算法被广泛应用，这些方法在已知或未知障碍物环境的情况下都取得了一定的研究成果。
(4)机器人视觉。视觉系统是自主机器人的重要组成部分，一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像采集、图像处理和分析、输出和显示，核心任务是特征提取、图像分割和图像识别。如何准确高效地处理视觉信息是视觉系统的关键问题。目前视觉信息的处理逐渐精细化，包括视觉信息的压缩和过滤，环境和障碍物的检测，特定环境标志的识别，三维信息的感知和处理。其中，环境和障碍物检测是视觉信息处理中最重要也是最困难的过程。机器人视觉是其智能的重要标志之一，对机器人智能和控制具有重要意义。目前国内外正在研究，部分系统已经投入使用。
(5)智能控制。随着机器人技术的发展，传统控制理论对于无法精确分析的物理对象和信息不足的病理过程已经暴露出不足。近年来，许多学者提出了各种机器人智能控制系统。机器人的智能控制方法包括模糊控制、神经网络控制和智能控制技术的融合(模糊控制和变结构控制的融合；神经网络与变结构控制的融合:模糊控制和神经网络控制的融合:智能融合技术还包括基于遗传算法的模糊控制方法。近年来，机器人智能控制在理论和应用方面取得了很大进展。在模糊控制方面，J.J.Buckley等人论证了模糊系统的逼近特性，E.H.Mamdan首次将模糊理论应用于实际机器人。模糊系统已广泛应用于机器人建模控制、柔性臂控制、模糊补偿控制和移动机器人路径规划。在机器人神经网络控制方面，CMCA(Cere-Bella Model Controller Articulation)是较早的一种控制方法，其特点是实时性强，特别适合于多自由度机械手的控制。
(6)人机界面技术。智能机器人的研究目标不是完全取代人。仅靠计算机很难控制复杂的智能机器人系统。即使能做到，也因为缺乏对环境的适应能力而不实用。智能机器人系统不能完全排除人类的作用，而是需要借助人机协调来实现系统控制。因此，设计良好的人机界面已经成为智能机器人研究的关键问题之一。人机界面技术是研究如何使人与计算机方便、自然地交流。为了实现这一目标，要求机器人控制器具有1友好、灵活、方便的人机界面，还要求计算机能够理解文字、语言，甚至不同语言之间的翻译，而这些功能的实现有赖于知识表示方法的研究。因此，人机界面技术的研究既有重大的应用价值，又有基本的理论意义。目前，人机接口技术已经取得了令人瞩目的成就，文字识别、语音合成与识别、图像识别与处理、机器翻译等技术已经开始实用化。此外，人机界面装置和交互技术、监控技术、远程操作技术和通信技术也是人机界面技术的重要组成部分，其中远程操作技术是一个重要的研究方向。
三、总结与展望
机器人是自动化领域的主题之一。几十年来对机器人的开发和研究，使机器人技术取得了长足的进步。随着人工智能、智能控制和计算机技术的发展，机器人的应用领域将不断扩大，性能将不断提高，将在未来的生产、生活和科研中发挥更加重要的作用。
参加考试，贡献力量
[1]孙华，陈俊峰，吴琳。多传感器信息融合技术及其在机器人中的应用[J].传感器技术. 2003，22 (9): 1 ~ 4。
[2]王浩，毛宗元。机器人的智能控制方法[M].北京:国防工业出版社，2002
[3]金周英。对我国智能机器人发展的几点思考[J].机器人技术与应用. 2001 (4): 5 ~ 7。
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