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(wú)法確保傳感器始終能夠正常工作。因此 ,對(duì)于各種不確定情況 , 魯棒融合算法十分必要。現(xiàn)已研究出一些自適應(yīng)多傳感器融合算法來(lái)處理由于傳感器的不完善帶來(lái)的不確定性。如 Hong通過(guò)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(cè)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(guò)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(wèn)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(guò)環(huán)境中景物的理解 ,識(shí)別人為路標(biāo)或具體的實(shí)物 ,以完成對(duì)機(jī)器人的定位 ,為路徑規(guī)劃提供素材;( 2)目標(biāo)識(shí)別和障礙物檢測(cè): 實(shí)時(shí)對(duì)障礙物或特定目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別 ,提高控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性; ( 3)安全保護(hù): 能對(duì)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(duì)機(jī)器人造成的損傷 [1]。2016年，Google的人工智能機(jī)器人AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋世界李世石，引起了關(guān)注 [10]。廬江常規(guī)智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)聯(lián)系方式

2022年12月2日，智能機(jī)器人入選“智瞻2023”論壇發(fā)布的十項(xiàng)焦點(diǎn)科技名單。 [7]怎樣變聰明的人工智能**指出：計(jì)算機(jī)不僅應(yīng)該去做人類指定它做的事，還應(yīng)該獨(dú)自以比較好方式去解決許多事情。比如說(shuō)，核算電費(fèi)或從事銀行業(yè)務(wù)的普通計(jì)算機(jī)的全部程序就是準(zhǔn)確無(wú)誤地完成指令表，而某些科研中心的計(jì)算機(jī)卻會(huì)“思考”問(wèn)題。前者運(yùn)轉(zhuǎn)迅速，但絕無(wú)智能；后者儲(chǔ)存了比較復(fù)雜的程序，計(jì)算機(jī)里塞滿了信息，能模仿人類的許多能力 （在某些情況下甚至超過(guò)我們?nèi)说哪芰ΓｑR鞍山本地智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)供應(yīng)商這種機(jī)器人也開(kāi)始走向?qū)嵱谩?/p>

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(shuō)的，機(jī)器人是一種系統(tǒng)的功能描述，這種系統(tǒng)過(guò)去只能從生命細(xì)胞生長(zhǎng)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(yǔ)言，用人類語(yǔ)言同操作者對(duì)話，在它自身的“意識(shí)”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(guò)，仍然有人試圖建立計(jì)算機(jī)能夠理解的某種“微觀世界”。

盡管機(jī)器人人工智能取得了***的成績(jī)，控制論**們認(rèn)為它可以具備的智能水平的極限并未達(dá)到。問(wèn)題不光在于計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度不夠和感覺(jué)傳感器種類少，而且在于其他方面，如缺乏編制機(jī)器人理智行為程序的設(shè)計(jì)思想。你想，甚至連人在解決**普通的問(wèn)題時(shí)的思維過(guò)程都沒(méi)有破譯，人類的智能會(huì)如何呢——這種認(rèn)識(shí)過(guò)程進(jìn)展十分緩慢，又怎能掌握規(guī)律讓計(jì)算機(jī)“思維”速度快點(diǎn)呢？因此，沒(méi)有認(rèn)識(shí)人類自己這個(gè)問(wèn)題成了機(jī)器人發(fā)展道路上的絆腳石。制造“生活”在具有不固定性環(huán)境中的智能機(jī)器人這一課題，近年來(lái)使人們對(duì)發(fā)生在生物系統(tǒng)、動(dòng)物和人類大腦中的認(rèn)識(shí)和自我認(rèn)識(shí)過(guò)程進(jìn)行了深刻研究。結(jié)果就出現(xiàn)了等級(jí)自適應(yīng)系統(tǒng)說(shuō)，這種學(xué)說(shuō)正在有效地發(fā)展著。更好的服務(wù)人們的生活，讓人們的生活更加舒適和健康。

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(hào)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(wú)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(jué)導(dǎo)航和非視覺(jué)傳感器組合導(dǎo)航[ 8] 。視覺(jué)導(dǎo)航是利用攝像頭進(jìn)行環(huán)境探測(cè)和辨識(shí), 以獲取場(chǎng)景中絕大部分信息 。視覺(jué)導(dǎo)航信息處理的內(nèi)容主要包括 : 視覺(jué)信息的壓縮和濾波 、路面檢測(cè)和障礙物檢測(cè) 、環(huán)境特定標(biāo)志的識(shí)別、三維信息感知與處理。非視覺(jué)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(lái)探測(cè)環(huán)境 , 對(duì)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] 。國(guó)內(nèi)外都在大力研究 ,并且已經(jīng)有一些系統(tǒng)投入使用 [1]。馬鞍山本地智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)供應(yīng)商

不過(guò)，仍然有人試圖建立計(jì)算機(jī)能夠理解的某種“微觀世界”。廬江常規(guī)智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)聯(lián)系方式

智能機(jī)器人（英文：Intelligent Robot）是一種集成多種先進(jìn)技術(shù)的機(jī)械設(shè)備，具備感知、決策和執(zhí)行能力，能夠模仿或執(zhí)行人類的行為和任務(wù) [10] [12]，是將體力勞動(dòng)和智力勞動(dòng)高度結(jié)合的產(chǎn)物，構(gòu)建能“思維”的人造機(jī)器。 [12]智能機(jī)器人是集機(jī)械學(xué)、力學(xué)、電子學(xué)、生物學(xué)、控制論、計(jì)算機(jī)、人工智能和系統(tǒng)工程等多學(xué)科知識(shí)于一身的高新技術(shù)綜合體 [13]。其研究始于20世紀(jì)60年代初 [10]。1968年，美國(guó)斯坦福研究所研發(fā)成功世界***臺(tái)智能機(jī)器人Shakey [11]。20世紀(jì)90年代，計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)的初步發(fā)展，讓機(jī)器人模仿人進(jìn)行邏輯推理的第三代智能機(jī)器人研究逐步開(kāi)展。2016年，Google的人工智能機(jī)器人AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋世界***李世石，引起了***關(guān)注 [10]。截至2024年12月底，中國(guó)共有45.17萬(wàn)家智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)企業(yè)。 [14]廬江常規(guī)智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)聯(lián)系方式

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