1多層次傳感器融合 由于單個傳感器具有不確定性、觀測失誤和不完整性的弱點 , 因此單層數據融合限制了系統的能力和魯棒性。對于要求高魯棒性和靈活性的先進系統 , 可以采用多層次傳感器融合的方法。低層次融合方法可以融合多傳感器數據; 中間層次融合方法可以融合數據和特征, 得到融合的特征或決策 ; 高層次融合方法可以融合特征和決策, 到**終的決策 [1]。2 微傳感器和智能傳感器 傳感器的性能、價格和可靠性是衡量傳感器優劣與否的重要標志, 然而許多性能優良的傳感器由于體積大而限制了應用市場。微電子技術的迅速發展使小型和微型傳感器的制造成為可能。智能傳感器將主處理、硬件和軟件集成在一起 。如 Par Scientific 公司研制的 1000 系列數字式石英智能傳感器 ,日本日立研究所研制的可以識別 4種氣體的嗅覺傳感器, 美國 Honeywell 研制的DSTJ23000 智能壓差壓力傳感器等 , 都具備了一定的智能 [1] 。由此也可知,智能機器人至少要具備三個要素:感覺要素,反應要素和思考要素。蜀山區定制智能機器人開發聯系方式

機器人智能控制在理論和應用方面都有較大的進展 。在模糊控制方面 ,J . J . Buckley 等人論證了模糊系統的逼近特性 , E. H . Mamdan ***將模糊理論用于一臺實際機器人。模糊系統在機器人的建模、控制 、對柔性臂的控制、模糊補償控制以及移動機器人路徑規劃等各個領域都得到了廣泛的應用。在機器人神經網絡控制方面 ,CMCA ( Cere-bella Model Controller Articulation) 是應用較早的一種控制方法 , 其比較大特點是實時性強, 尤其適用于多自由度操作臂的控制 [1]。蜀山區本地智能機器人開發銷售廠家這種機器人可以不要人的照料,完全工作,故稱為高級自律機器人。

機器人視覺是其智能化**重要的標志之一, 對機器人智能及控制都具有非常重要的意義。國內外都在大力研究 ,并且已經有一些系統投入使用 [1]。智能控制隨著機器人技術的發展, 對于無法精確解析建模的物理對象以及信息不足的病態過程,傳統控制理論暴露出缺點 ,近年來許多學者提出了各種不同的機器人智能控制系統。機器人的智能控制方法有模糊控制 、神經網絡控制 、智能控制技術的融合( 模糊控制和變結構控制的融合 ; 神經網絡和變結構控制的融合; 模糊控制和神經網絡控制的融合 ; 智能融合技術還包括基于遺傳算法的模糊控制方法) 等 [1] 。
交互型跳舞機器人通過計算機系統與操作員或程序員進行人-機對話,實現對機器人的控制與操作。雖然具有了部分處理和決策功能,能夠**地實現一些諸如軌跡規劃、簡單的避障等功能,但是還要受到外部的控制。自主型在設計制作之后,機器人無需人的干預,能夠在各種環境下自動完成各項擬人任務。自主型機器人的本體上具有感知、處理、決策、執行等模塊,可以就像一個自主的人一樣**地活動和處理問題。機器人世界杯的中型組比賽中使用的機器人就屬于這一類型。全自主移動機器人的**重要的特點在于它的自主性和適應性,自主性是指它可以在一定的環境中,不依賴任何外部控制,完全自主地執行一定的任務我們稱這種機器人為自控機器人,以便使它同前面談到的機器人區分開來。

3 自適應多傳感器融合 在實際世界中, 很難得到環境的精確信息 , 也無法確保傳感器始終能夠正常工作。因此 ,對于各種不確定情況 , 魯棒融合算法十分必要。現已研究出一些自適應多傳感器融合算法來處理由于傳感器的不完善帶來的不確定性。如 Hong通過革新技術提出 1 種擴展的聯合方法, 能夠估計單個測量 序列濾波的 比較好卡爾 曼增益 。 Pacini 和Kosko 也研究出 1 種可以在輕微環境噪聲下應用的自適應目標跟蹤模糊系統, 它在處理過程中結合了卡爾曼濾波算法 [1] 。導航與定位在機器人系統中 ,自主導航是一項**技術 , 是機器人研究領域的重點和難點問題。導航的基本任務有 3 點: ( 1)基于環境理解的全局定位: 通過環境中景物的理解 ,識別人為路標或具體的實物 ,以完成對機器人的定位 ,為路徑規劃提供素材;( 2)目標識別和障礙物檢測: 實時對障礙物或特定目標進行檢測和識別 ,提高控制系統的穩定性; ( 3)安全保護: 能對機器人工作環境中出現的障礙和移動物體作出分析并避免對機器人造成的損傷 [1]。雖然我們仍很難在生活中見到智能機器人的影子。長豐直銷智能機器人開發費用
除具有感受器外,它還有效應器,作為作用于周圍環境的手段。蜀山區定制智能機器人開發聯系方式
在自主移動機器人導航中 , 無論是局部實時避障還是全局規劃, 都需要精確知道機器人或障礙物的當前狀態及位置, 以完成導航 、避障及路徑規劃等任務,這就是機器人的定位問題 。比較成熟的定位系統可分為被動式傳感器系統和主動式傳感器系統。被動式傳感器系統通過碼盤、加速度傳感器、陀螺儀、多普勒速度傳感器等感知機器人自身運動狀態, 經過累積計算得到定位信息 。主動式傳感器系統通過包括超聲傳感器、紅外傳感器、激光測距儀以及視頻攝像機等主動式傳感器感知機器人外部環境或人為設置的路標 , 與系統預先設定的模型進行匹配, 從而得到當前機器人與環境或路標的相對位置 ,獲得定位信息 [1]。蜀山區定制智能機器人開發聯系方式
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