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人工智能在智能机器人领域中的研究与应用

木马童年 2019-7-4 12:30 14 0

  摘 要:智能机器人是为了满足工业生产和现代化建设的需求而发明的重要机械设备。通过对智能机器人进行研究,掌握其发展历程、研究内容,在实践领域的应用,以及现阶段所要解决的技术难题,才能够根据应用的需要 ...

  摘 要:智能机器人是为了满足工业生产和现代化建设的需求而发明的重要机械设备。通过对智能机器人进行研究,掌握其发展历程、研究内容,在实践领域的应用,以及现阶段所要解决的技术难题,才能够根据应用的需要来进行针对性的调整,进而提高机器人的应用深度和广度,为多个领域的发展做出贡献。 中国论文网 https://www.xzbu.com/1/view-7924559.htm  关键词:人工智能;机器人;智能系统

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.01.113

0 引言

智能机器人是指通过设备的安置和程序的设定,促使机械设备具有记忆、感知、推理等多种能力,能够向人脑一样对外界情况进行判断和分析,进而躲避障碍物,或者是按照要求完成具体的工作任务。人工智能化的研究是在工业生产和计算机技术发展的领域基础之上而开展的,本项研究内容有50多年的发展历程,将多种知识和技术进行有效的融合,将其应用到实践领域,进而推动生产的发展和技术的进步。

1 人工智能主要研究内容

(1)模式识别。在人工智能研究系统中,其所研究的模式识别就是充分利用计算机技术,通过计算机技术中所设定的程序来模拟人类对外界功能的感知,进而建立的智能识别系统。运用计算机系统来模拟人类的感知和识别能力,利用自身数据系统中所具有的资料信息来出俩相关的文字、表格、声音、图像等内容。模式识别主要经历信息采集、预处理、基元提取、模式分类等几个步骤。

(2)机器视觉。机器视觉是建立在模式识别的基础之上而发展的新的技术,其不仅模拟人的视觉中的识别功能,同时还模拟人的理解功能。在本阶段的研究中不仅攻克多个技术研究难题,同时也将其作为一个独立的学科,向更深、更广的领域进行研究。在机器视觉的研究阶段,其研究的主要内容是模拟人类的视觉,机器能够捕捉到外界的信息、自然景物等内容,对其进行分析进行形成图像[1]。机器视觉的研究是为了赋予机器具有人的视觉功能,通过立体视觉、视觉检验、动态图像分析等方式的运用,理解图像的内容并对其定位,进而向机器人运控控制系统反馈机器人的状态及目标等多种信息。

(3)机器学习。机器学习是其向智能化发展的关键技术,通过模拟人类的智能来获取知识,进而更好地满足应用的需求。随着生产的发展对机器人的工作提出了更高的要求,所以机器人想要在复杂的环境下完成多项任务要求就要学习,进而对自身的功能进行调整。首先机器学习是让其在环境交互的过程中获得大量的信息并对其进行分析,进而提高机器人适应环境的能力。其次是通过学习可以提高机器人的智能化水平,进而应付环境所带来的变化,解决突发状况下所出现的问题。再次是机器人学习可以弥补设计中所存在的缺陷,降低设计人员的劳动强度[2]。通过学习,机器人能够应对复杂多变的环境,自身进行调整,进而提高其运行效率。

(4)分布式人工智能。分布式人工智能是将分布式计算机与人工智能进行结合,提高其智能化的应用水平。此种系统的应用能够在快速变化的环境中捕捉到变化的信息,提高机械设备的协同工作能力。现阶段分布式人工智能系统尚不能独立工作,需要在团结写作的过程中来完成具体的工作内容,掌控规则和知识等内容,进而保证技术和动作的协调性。

2 人工智能在机器人领域的应用

2.1 人工神经网络在机器人定位与导航中的应用

人工神经网络是模拟人类的视觉神经系统,对其所收集的信息进行处理,其应用的优越性主要表现在如下几个方面:一是有效处理难以用规则和模型来描述的系统;二是其信息的融合能力较高;三是统一描述非线性系统。鉴于人工神经网络所具有的信息感应、传输、数据图形处理等方面的功能,将其应用到机器人系统中,促使机器人能够对自身进行精准定位,评估并避开障碍物[3]。在定位和导航系统中,充分运用人工神经网络所具有的功能,搜索数据信息并传输和处理数据信息,对空间物质精确测量,能够更好地抓取目标物质移动和运行的轨迹。

2.2 专家系统在机器人控制中的应用

在机器人的研究过程中,理论和实践均取得了较好的研究成果,但主要是建立在合适的数学模型技术之上所进行的控制理论研究。机器人虽然在人工的设定下模拟人脑在进行工作,但由于机器人动力学的时变性、非线性和变惯量等复杂现象的存在,很难确定其参数内容,并对其进行计算,所以减少计算方式,提高其智能性的专家系统出现,并应用到机器人控制系统中。采用专家系统的智能控制极大地减少了运算量,能够更好地面对复杂的外界环境,进而提高机器人对外界的反应速度[4]。同时专家系统比较使用,将其与常规的控制系统经重新给有效的结合,不仅提高了系统辨识模型的能力,具有较高的故障诊断能力,进而提高机器人的控制能力。

2.3 进化算法在机器人路径规划中的应用

路径规划是最近几年在机器人研究领域中比较活跃的内容,通过按照约束条件来所有相关信息,从起始状态逐渐过渡到最优状态。现阶段路径规划的研究中,主要应用遗传算法和蚁群算法,推动机器人向更加智能化的方向发展。遗传算法中采用了基于路点坐标值的可变长染色体编码方式来对路径进行规划,有效地排除障碍物,并将其应用到具体的路径规划问题中,提高路径搜索的效率,进而让移动机器人的路径规划取得较好的发展成果。

3 结论

随着生产的发展,智能机械设备逐渐应用到生产、生活的多个领域。智能设备的应用不仅提高了生产效率和产品质量,同时也解决了生产中人工难以攻克的技术难题,为企业创造了巨大的经济效益和社会效益。机器人作为人工智能研究领域的重要分支,其研究的深度和广度不断推进,随着理论研究和实践操作方式的进步,机器人已经从最初的替代手工作业的方式来从事简单、重复的工作内容逐渐向智能化过度,能够对环境进行分析和调整,从事更加复杂的工作内容,并且工作质量和工作效率高于人工的操作方式。随着机器人研究的深入并投入到实践领域,机器人必将有着更加广阔的发展前景。

参考文献:

[1]尹强,高全杰,曾艳红,陈三华,李公法.人工智能在特种机器人中应用的研究探讨[J]. 机床与液压,2012(02):126-129.

[2]蔡自兴.人工智能在冶金自动化中的应用[J].冶金自动化,2015(01):1-8.

[3]王敏.智能控制在机器人领域中的应用[J].电子技术与软件工程,2016(20):162.

[4]陈莹.智能控制及其在机器人领域的应用[J].求知导刊,2016(04):50.

作者简介:卢浩飞(1995-),男,河南人,大专,研究方向:机电一体化专业的发展方向。

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