智能机器人技术的发展现状与未来趋势

2023-06-26 理论教育版权反馈

【摘要】：除具有感受器外，智能机器人还有各种效应器作为作用于周围环境的手段。智能机器人能够理解人类语言，并使用人类语言同操作者对话。智能机器人涉及多传感器信息融合、导航与定位、路径规划、机器人视觉、智能控制、人机接口、通信网络、云计算等诸多关键技术。多传感器信息融合技术与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合，为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。

智能机器人是比智能音箱更为复杂、功能更强的一类新型通信终端，具备各种内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉等。除具有感受器外，智能机器人还有各种效应器作为作用于周围环境的手段。智能机器人能够理解人类语言，并使用人类语言同操作者对话。智能机器人可分析出现的情况而调整自己的动作，以达到操作者所提出的要求，能拟定所希望的动作并在信息不充分的情况下和环境迅速变化的条件下完成这些动作。

智能机器人一般要具备以下三个要素：一是感觉要素，用来认识周围环境状态；二是运动要素，对外界做出反应性动作；三是思考要素，根据感觉要素所得到的信息，思考出采用什么样的动作。感觉要素包括能感知视觉、接近、距离等的非接触型传感器和能感知力、压觉、触觉等的接触型传感器。这些要素实质上就是相当于人的眼、鼻、耳等五官，它们的功能可以利用如摄像机、图像传感器、超声波传成器、激光器、导电橡胶、压电元件、气动元件、行程开关等机电元器件来实现。对运动要素来说，智能机器人需要有一个无轨道型的移动机构，以适应如平地、台阶、墙壁、楼梯、坡道等不同的地理环境。它们的功能可以借助轮子、履带、支脚、吸盘、气垫等移动机构来完成。在运动过程中要对移动机构进行实时控制，这种控制不仅要包括有位置控制，而且要有力度控制、位置与力度混合控制、伸缩率控制等。智能机器人的思考要素是三个要素中的关键，也是人们赋予机器人必备的要素。思考要素包括判断、逻辑分析、理解等方面的智力活动。这些智力活动实质上是一个信息处理过程，此过程往往需要通过通信网络与云端相连接，而本地计算机和云端服务器则是完成这个处理过程的主要手段。

智能机器人涉及多传感器信息融合、导航与定位、路径规划、机器人视觉、智能控制、人机接口、通信网络、云计算等诸多关键技术。多传感器信息融合技术与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合，为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。机器人所用的传感器有多种，根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态，包括特定位置/角度传感器、任意位置/角度传感器、速度/角度传感器、加速度传感器、倾斜角传感器、方位角传感器等。外部传感器包括视觉（测量、认识传感器）、触觉（接触、压觉、滑动觉传感器）、力觉（力、力矩传感器）以及距离传感器和角度传感器（倾斜、方向、姿势传感器）。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据，以产生更可靠、更准确或更全面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性，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冗余性、互补性、实时性和低成本性。

机器人视觉是自主机器人的重要组成部分，其功能包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示，核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识。如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题。目前视觉信息处理逐步细化，包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。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化最重要的标志之一，对机器人智能及控制都具有非常重要的意义。

人机接口技术是研究如何使人方便自然地与智能机器人交流。为了实现这一目标，除了要求机器人控制器有一个友好的、灵活方便的人机界面之外，还要求它能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。目前，人机接口技术已经取得了显著成果，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。

智能机器人技术的发展现状与未来趋势

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