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1、智能機器人的發(fā)展與展望 智能機器人的發(fā)展 智能機器人的發(fā)展與展望 關(guān)鍵詞：智能機器人、人工智能、感知、決策 摘要：本文首先介紹了機器人的起源、歷史發(fā)展，然后對當(dāng)代智能機器人的三大要素進行分析，并提出存在的主要問題和面臨的挑戰(zhàn)，最后對智能機器人的未來進行展望，就未來機器人如何發(fā)展的問題提出了自己的看法。 引言：從1954年美國戴沃爾最早提出了工業(yè)機器人的概念開始，隨著科技的不斷進步，各國在機器人的研究上相繼取得了重大突破，如今，機器人已被看作是一種常用工具，在制造、裝配甚至服務(wù)行業(yè)，發(fā)揮著它不可替代的作用。 機器人的起源 機器人的誕生可以說是從美麗的神話開始的。它先后經(jīng)歷了從古代的神話

2、幻想到此后數(shù)千年間艱苦的探索、設(shè)計和試驗的漫長道路。 《三國演義》記載了諸葛亮在同司馬懿斗智斗勇時使用了一種叫做“木牛流馬”的木質(zhì)機器，木牛流馬作為一種可以接受人類指揮而且能自動執(zhí)行工作的機械裝置，從某種意義上來說，就是一種機器人。除此之外，中國古代書籍《列子湯問篇》中記述了一個由能工巧匠制作的“機械藝人”，宋代沈括在《夢溪筆談》中記錄了“自動木人抓老鼠”的故事。而在國外，自動偶人“安德魯丁”曾歐洲流行一時，1662年日本的竹田近江用鐘表技術(shù)發(fā)明了制動機器玩偶，并在大阪演出。他們作為古代機器人的代表，不論是否真實，都體現(xiàn)了古代人民的創(chuàng)造力和對美好未來的憧憬。 機器人的發(fā)展歷程 機器人現(xiàn)在

3、已被廣泛地用于生產(chǎn)和生活的許多領(lǐng)域, 它的發(fā)展按其擁有智能的水平可以分為三個層次. 一是工業(yè)機器人, 它只能死板地按照人給它規(guī)定的程序工作, 不管外界條件有何變化, 自己都不能對程序也就是對所做的工作做出相 應(yīng)的調(diào)整. 如果要改變機器人所做的工作, 必須由人對程序作相應(yīng)的改變, 因此它是毫無智能的. 二是初級智能機器人. 它和工業(yè)機器人不一樣, 具有像人那樣的感受, 識別, 推理和判斷能力. 可以根據(jù)外界條件的變化, 在一定范圍內(nèi)自行修改程序, 也就是它能適應(yīng)外界條件變化對自己怎樣作相應(yīng)調(diào)整. 不過, 修改程序的原則由人預(yù)先給以規(guī)定. 這種初級智能機器人已擁有一定的智能, 雖然還沒有自動規(guī)劃

4、能力, 但這種初級智能機器人也開始走向成熟, 達到實用水平. 三是高級智能機器人，比如地殼機器人. 它和初級智能機器人一樣, 具有感覺, 識別, 推理和判斷能力, 同樣可以根據(jù)外界條件的變化, 在一定范圍內(nèi)自行修改程序. 所不同的是, 修改程序的原則不是由人規(guī)定的, 面是機器人自己通過學(xué)習(xí), 總結(jié)經(jīng)驗來獲得修改程序的原則. 所以它的智能高出級智能機器人. 這種機器人已擁有一定的自動規(guī)劃能力, 能夠自己安排自己的工作. 這種機器人可以不需要人的照料, 完全獨立的工作, 故稱為高級自律機器人. 這種機器人也開始走向?qū)嵱茫热绲貧C器人可以用于查詢、提醒、導(dǎo)航、娛樂等. 智能機器人應(yīng)該具備的要素

5、 一個智能機器人應(yīng)該具備三大要素：感知、決策、行動。感知就是機器人具有能夠感覺內(nèi)部、外部的狀態(tài)和變化，理解這些變化的某種內(nèi)在含義的能力。決策要求機器人具有能夠依據(jù)各種條件、狀態(tài)、約束的限制自主產(chǎn)生目標(biāo)，規(guī)劃實現(xiàn)目標(biāo)的具體方案、步驟的能力。行動需要機器人具備完成一些基本工作、基本動作的能力。在這三大要素的基礎(chǔ)上，智能機器人通過感知輔助產(chǎn)生決策，并將決策付諸行動，在復(fù)雜的環(huán)境下自主地完成任務(wù)，形成各種智能行為。地殼機器人主要有查詢、展示、引導(dǎo)、提醒、娛樂五大功能。 一、智能機器人的感知 一個鮮活的生命可以通過它的各種感覺器官和中樞神經(jīng)系統(tǒng)來感受、理解外部和自己內(nèi)部的變化。而一個智能機器人要感知

6、這個世界，就必須具有一定的信息獲取手段和信息處理方法。地殼機器人通過超聲波雷達傳感器，多個傳感器協(xié)同運行，確保設(shè)備安全運行。 1．信息收集 智能機器人進行信息收集的傳感器可以分為觸覺傳感器、溫度傳感器、距離傳感器、定位系統(tǒng)、速度和加速度傳感器、角度及角加速度傳感器、力和力矩傳感器、姿態(tài)傳感器、機器人視覺傳感器、機器人聽覺傳感器、嗅覺傳感器等。這些傳感器的應(yīng)用可以使機器人檢測到外界環(huán)境和本身的狀態(tài)及變化。地殼機器人可以導(dǎo)航。 線加速度計獲取線加速度信息，進而得到當(dāng)前機器人的線速度和位置信息。陀螺儀通過測量角度、角速度、角加速度的變化，可以得到機器人的姿態(tài)角、運動方向 以及運動方向 的改變等

7、信息。激光全局定位傳感器運用三角測量法得到機器人的位置坐標(biāo)信息。GPS 用于機器人的室外定位。超聲傳感器可以用來測量機器人周圍障礙物的有無和距離的遠(yuǎn)近，紅外傳感器可以用來測量距離和方向，也可以用來測量外部溫度變化。激光雷達可以精確地測定外部障礙物和機器人之間的距離值。接觸和接近傳感器類似于動物的觸須，可以幫助機器人避免與環(huán)境中的物體發(fā)生碰撞，感知探測范圍內(nèi)是否存在物體。觸覺傳感器類似于皮膚的作用，通常由觸覺傳感器陣列組成，可以用來感覺物體的形狀，乃至物體表面的紋理形狀。力和力矩傳感器用來感覺機器人對外界物體施加的力或力矩的大小，從而保證機器人的力反饋控制。嗅覺傳感器是機器人配備的用來感知氣味濃

8、度的化學(xué)傳感器，氣味的濃度和氣流的方向可以用來解決機器人的導(dǎo)航問題和特殊物質(zhì)的檢測。 2．多傳感器信息融合 智能機器人身上通常裝備有多種不同的傳感器，如紅外傳感器、超聲傳感器、激光雷達、 碰撞檢測傳感器、視覺傳感器、聽覺傳感器等。由于受到各傳感器的檢測對象、工作范圍、 精度等因素的影響，需要確定不同來源的傳感數(shù)據(jù)的一致性，通過不同傳感信息的互相補充來獲得外部完整的信息，所以多傳感器信息融合方法的研究是智能機器人研究中的重要一環(huán)。加權(quán)平均法是最簡單也最直觀的方法，一般用于對動態(tài)低水平的數(shù)據(jù)進行處理，但結(jié)果不是統(tǒng)計上的最優(yōu)估計。貝葉斯估計是融合靜態(tài)環(huán)境中多傳感器低層數(shù)據(jù)的常用方法，適用于具有高

9、斯白噪聲的不確定性傳感信息融合。對于系統(tǒng)噪聲和觀測噪聲為高斯白噪聲的線性系統(tǒng)模型用卡爾曼濾波來融合動態(tài)低層次冗余傳感信息，對于非線性系統(tǒng)模型采用擴展卡爾曼濾波或者分散卡爾曼濾波。統(tǒng)計決策理論用于融合多個傳感器的 同一種數(shù)據(jù)，常用于圖像觀測數(shù)據(jù)。DS 證據(jù)推理是貝葉斯估計法的擴展，它將局部成立的前提與全局成立的前提分離開來，以處理前提條件不完整的信息融合?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)法，根據(jù)系統(tǒng)要求和融合形式，選擇網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，通過網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)確定網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值，對各傳感器的輸入信息進行融合，系統(tǒng)具有很強的容錯性和魯棒性。模糊推理法首先對多傳感器輸出進行模糊化，將所測得的距離等信息分級，表示成相應(yīng)的模糊子集，并確定

10、模糊子集的隸屬度函數(shù)，通過融合算法對隸屬度函數(shù)綜合處理，再將模糊融合結(jié)果清晰化，求出融合值。帶置信因子的產(chǎn)生式規(guī)則主要用于符號水平層表達傳感器信息，結(jié)合專家系統(tǒng)對多傳感器信息進行融合。 3．智能機器人語言理解 語言是實現(xiàn)機器人與人信息交流的最自然的傳遞方式，所以對于語言的理解是機器人智能的標(biāo)志之一。智能機器人的語音理解可以分為無詞匯語音理解和有詞匯語音理解兩部分。 不含詞匯的語音，如鈴聲、音樂聲、咳嗽聲等，可以為機器人提供警報，從而使機器人可以 準(zhǔn)確、快速地對事件做出反應(yīng)。包含詞匯的語音可以為 器人提供更豐富的信息，如命令、外部環(huán)境信息等。下面對于包含詞匯的語音識別進行簡要的介紹。 語音

11、增強和語音識別是機器人語言理解的兩個主要部分。語音增強就是要在消除語音信號中的環(huán)境噪音的同時，又要使語音信號不會出現(xiàn)嚴(yán)重的失真。語音識別是將輸入的語音波形識別為正確的詞、短語和句子。由于各人發(fā)音的不同，語音識別系統(tǒng)必須適應(yīng)多個不同說話人的發(fā)音；而且，個人發(fā)音存在差異，即使專門訓(xùn)練過的人兩次都發(fā)出同一個音，從信號處理的角度講，也是有區(qū)別的。對識別系統(tǒng)影響最大的是發(fā)音持續(xù)時間的不確定性。話者無關(guān)的識別系統(tǒng)需要提取對講話人不敏感的特征作為參考模板。在模板訓(xùn)練時要利用各種聚類方法，綜合考慮講話人的年齡、性別、地域或方言等各種因素。 二、 智能機器人的決策 智能機器人通過對感知到的各種環(huán)境狀態(tài)及變化

12、及時做出適當(dāng)?shù)呐袛?、推理、預(yù)測、估計，給出相應(yīng)對策，使機器人能夠?qū)嵤┮幌盗袆幼鲗崿F(xiàn)預(yù)期目標(biāo)。在這一階段，機器人的決策運用了很多人工智能研究的理論，如知識的表達與推 理、專家系統(tǒng)等。但由于很多推理、 決策方法需要建立復(fù)雜的模型來描述環(huán)境，對可了解的搜索緩慢，所以造成系統(tǒng)的實時性能嚴(yán)重下降。包容式結(jié)構(gòu)、反應(yīng)式控制結(jié)構(gòu)等控制結(jié)構(gòu)試圖通過降低對環(huán)境、機器人建模、推理的要求，將感知與行動直接連接，減少決策時間，達到提高系統(tǒng)實時響應(yīng)能力的目標(biāo)。這些控制結(jié)構(gòu)在處理避障、搜集等簡單任務(wù)時可以很好地完成，但當(dāng)面對復(fù)雜的環(huán)境和操作任務(wù)時則凸現(xiàn)出其推理、估計、決策能力的不足。所以，現(xiàn)在智能機器人的研究多采用分層式

13、結(jié)構(gòu)，在不同層次采用不同的控制、決策方法，各層之間相互協(xié)調(diào)工作，從而解決復(fù)雜任務(wù)求解和實時響應(yīng)之間產(chǎn)生的矛盾。 三、機器人的行動 機器人通常是要在周圍移動物體的, 例如:機器人臂到輪子或腳的運載器已有許多結(jié)構(gòu)在使用, 此外還有許多其他型號在研究之中。為在空間任意點以任意方式操作一個物體, 機器人臂需要有6個自由度:左后、上/下、投、卷和左右擺轉(zhuǎn)。在工業(yè)中使用的坐標(biāo)已有6個:圓柱形、球形、笛卡爾坐標(biāo)、旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)、Scara type和并行坐標(biāo)。當(dāng)前機器人臂的研制目標(biāo)是通過現(xiàn)有系統(tǒng)的組合或利用完全不同的設(shè)計思想開發(fā)更靈活、更有適應(yīng)能力的坐標(biāo)系統(tǒng)。如伯明翰大學(xué)機械工程系研制的全交接左笛卡爾坐標(biāo)系機

14、器人Locoman, 它是一種裝配機器人。在該機器人上用控制設(shè)備來改進其剛性和精度。在控制裝置方面, 首先是完善從執(zhí)行機構(gòu)的元件中攝取信號以把這種信號傳送給電子計算機(反饋) 的裝置; 提高小型機械移動裝置電動傳感器的靈敏度、精確度和壽命; 完善運動程序給定、貯存和計算及整個數(shù)字程序控制的元件; 研制小型而又可靠的有感知裝置, 主要是動力機構(gòu)和執(zhí)行機構(gòu)等等。在機器人的計算——邏輯裝置和信息裝置方面, 首要問題是研制專業(yè)化的微處理機。 存在的主要問題和挑戰(zhàn) 總的來說，智能機器人所面臨的最大問題是不確定性問題。比如智能機器人“深藍”已經(jīng)在國際象棋對戰(zhàn)中擊敗了世界棋王，但是，讓一個智能機器人執(zhí)行

15、撿起地上的雞蛋這一動作，至今仍很難實現(xiàn)，這是因為不確定性是物理世界的重要特性。下國際象棋時，智能機器人只需要在有限的空間內(nèi)搜索各種情況，逐一分析并選擇最優(yōu)解，而撿雞蛋這個動作的完成，就包含了眾多的不確定性，如 雞蛋的位置、形狀，當(dāng)時的時間、天氣，雞蛋周圍的地形等。智能機器人所需面對的不確定性問題包括以下幾點： 1．環(huán)境是動態(tài)隨機變化的，要求機器人能夠迅速做出反應(yīng)。 2．傳送器獲得的是帶噪音的，不準(zhǔn)確的信息。 3．機械動作執(zhí)行不夠精確，而且能力受限。 4．現(xiàn)有模型簡單而不準(zhǔn)確，需要在巨大的空間內(nèi)搜索。 當(dāng)代智能機器人發(fā)展所面臨的挑戰(zhàn)正是這些不確定性問題。智能機器人需要在環(huán)境未知、無法

16、對環(huán)境完整信息進行感知、傳送器信息和動作執(zhí)行存在噪音的環(huán)境下，自主完成決策。只有解決了這些不確定性問題，智能機器人的研究才會有突破性的進展。 智能機器人的未來發(fā)展 盡管智能機器人的發(fā)展還存在重大問題，但他的開發(fā)研究依舊取得了舉世矚目的成果。那么, 未來智能機器人技術(shù)將如何發(fā)展呢? 日本工業(yè)機器人協(xié)會對下一代機器人的發(fā)展進行了預(yù)測，提出智能機器人技術(shù)近期將沿著自主性、智能通信和適應(yīng)性三個方向發(fā)展。下面我們簡單介紹人工智能技術(shù)、移動技術(shù)、仿生機構(gòu)等。 未來機器人將會不斷發(fā)展，應(yīng)用于各種不同領(lǐng)域，例如用于商業(yè)領(lǐng)域的如小智這樣的地殼機器人，應(yīng)用于家政方面、軍事偵察、工業(yè)領(lǐng)域等。 1．人工智能技

17、術(shù)在機器人中的應(yīng)用 以地殼（北京）機器人科技有限公司為例，其機器人的功能主要為查詢、展示、提醒、引導(dǎo)、娛樂五大功能。查詢：聯(lián)網(wǎng)查詢相關(guān)信息、本地查看存儲信息、查詢局域網(wǎng)信息、聯(lián)機機器人相關(guān)信息、查詢主題活動詳情、查詢周邊信息等。展示：展示企業(yè)廣告、展示動態(tài)視頻、展示相關(guān)服務(wù)方案、展示活動方案及細(xì)則、展示當(dāng)季活動廣告以及主題等。提醒：時事熱點提醒、新聞動態(tài)整理提醒、重要日程規(guī)劃提醒、紀(jì)念日等節(jié)日提醒、個性設(shè)置提醒等。引導(dǎo)：已構(gòu)建地圖線路引導(dǎo)、語音播報引導(dǎo)、行動規(guī)劃引導(dǎo)、活動流程引導(dǎo)、已存儲信息引導(dǎo)等。娛樂：貴賓迎接、語音交流、講故事、人機交互游戲、VIP 拍照存檔身份識別、叫車、預(yù)定機票、安防

18、監(jiān)控、周邊導(dǎo)覽介紹、商戶信息二維碼推送等。 把傳統(tǒng)的人工智能的符號處理技術(shù)應(yīng)用到機器人中存在哪些困難呢? 一般的工業(yè)機器人的控制器, 本質(zhì)是一個數(shù)值計算系統(tǒng)。如若把人工智能系統(tǒng)(如專家系統(tǒng)) 直接加到機器人控制器的頂層, 能否得到一個很好的智能控制器? 并不那么容易。因為符號處理與數(shù)值計算, 在知識表示的抽象層次以及時間尺度上的重大差距, 把兩個系統(tǒng)直接結(jié)合起來, 相互之間將存在通信和交互的問題, 這就是組織智能控制系統(tǒng)的困難所在。這種困難表現(xiàn)在兩個方面:一是傳感器所獲取的反饋信息通常是數(shù)量很大的數(shù)值信息, 符號層一般很難直接使用這些信息, 需要經(jīng)過壓縮、變換、理解后把它轉(zhuǎn)變?yōu)榉柋硎? 這

19、往往是一件很困難而又耗費時間的事。而信息來自分布在不同地點和不同類型的多個傳感器。從不同角度, 以不同的測量方法得到不同的環(huán)境信息。這些信息受到干擾和各種非確定性因素的影響, 難免存在畸變、信息不完整等缺陷, 因此使上述的處理、變換更加復(fù)雜和困難。二是從符號層形成的命令和動作意圖, 要變成控制級可執(zhí)行的指令(數(shù)據(jù)), 也要經(jīng)過分解、轉(zhuǎn)換等過程, 這也是困難和費時的工作。它們同樣受到控制動作和環(huán)境的非確定性因素的影響。 由于這些困難, 要把人工智能系統(tǒng)與傳統(tǒng)機器人控制器直接結(jié)合起來就很難建立實時性和適應(yīng)性很好的系統(tǒng)。為了解決機器人的智能化, 組成智能機器人系統(tǒng), 研究者們將面臨許多困難且需要做

20、長期努力, 進行若干課題的研究。例如:高級思維活動應(yīng)以什么方式的機器人系統(tǒng)來模仿, 是采取傳統(tǒng)的人工智能符號推理的方法, 還是采用別的方法? 需不需要環(huán)境模型, 需要怎樣的環(huán)境模型; 怎樣建立環(huán)境模型, 傳統(tǒng)的人工智能主要依據(jù)先驗知識建立環(huán)境模型。由于環(huán)境和任務(wù)的復(fù)雜性, 環(huán)境的不確定性, 這種建模方式遇到了挑戰(zhàn), 于是出現(xiàn)了依靠傳感器建模的主張, 這就引出一系列新的與傳感技術(shù)有關(guān)的課題。地殼機器人目前正在不斷改進，以確保智能機器人能夠更好的運作。 人們?yōu)榱颂接懭斯ぶ悄茉跈C器人中近期的可用技術(shù), 暫時拋開人工智能中的各種帶根本性的爭論, 如符號主義與連接主義、有推理和無推理智能等等, 把著眼

21、點放在人工智能技術(shù)中較成熟的技術(shù)上。對傳統(tǒng)的人工智能來說, 就是知識的符號表示和推理這部分技術(shù), 看一看它對當(dāng)前的機器人技術(shù)的發(fā)展會有什么貢獻。其主要貢獻體現(xiàn)在以下幾個方面:基于任務(wù)的傳感技術(shù), 建立感知與動作的直接聯(lián)系, 基于傳感器的規(guī)劃和決策, 復(fù)雜動作的協(xié)調(diào)等。 2．移動技術(shù) 移動功能是智能機器人與工業(yè)機器人顯著的區(qū)別之一。附加了移動功能之后, 機器人的作業(yè)范圍大幅度增加, 從而使移動機器人的概念也從陸地拓展到水下和空中。地殼機器人能夠進行來賓接待，能夠?qū)碣e帶到他們需要到的地方。近幾年來, 在歐美國家的機器人研究計劃中, 移動技術(shù)占有重要的位置。例如在NASA 空間站FREEDOM

22、 上搭載的機器人、NASA 和NSF 共同開發(fā)的南極Erebus 活火山探測機器人、美國環(huán)保局主持開發(fā)的核廢料處理機器人HA7BOT 中, 移動技術(shù)都被列為關(guān)鍵技術(shù)。移動機構(gòu)與面向作業(yè)任務(wù)的執(zhí)行機構(gòu)綜合開發(fā)是最近出現(xiàn)的新的傾向。因為無論何種機器人都需要通過搭載的機械手或傳感器來完成特定的作業(yè)功能。另一個傾向是移動的運動控制與視覺的結(jié)合日益密切。這種傾向在美國ALV 項目中已初見端倪, 最近則越過了靜態(tài)圖像識別的框框, 進入主動視覺和主動傳感的階段。顯然, 智能機器人在非結(jié)構(gòu)環(huán)境中自主移動, 或在遙控條件下移動, 視覺-傳感器-驅(qū)動器的協(xié)調(diào)控制不可缺少。 3．仿生機構(gòu) 智能機器人的生命在創(chuàng)新

23、, 開展仿生機構(gòu)的研究, 可以從生體機構(gòu)、移動模式、運動機理、能量分配、信息處理與綜合, 以及感知和認(rèn)知等方面多層次得到啟發(fā)。目前, 以驅(qū)體為構(gòu)件的蛇形移動機構(gòu)、人工肌肉、仿象鼻柔性臂、人造關(guān)節(jié)、假肢、多肢體動物的運動協(xié)調(diào)等等受到人們的關(guān)注。仿生機構(gòu)的自由度往往比較多, 建立數(shù)學(xué)模型以及基于數(shù)學(xué)模型的控制比較復(fù)雜, 借助傳感器獲取信息加以簡化可能是一條出路。 結(jié)論 機器人是多學(xué)科交叉的產(chǎn)物，集成了運動學(xué)與動力學(xué)、機械設(shè)計與制造、計算機硬件與軟件、控制與傳感器、模式識別與人工智能等學(xué)科領(lǐng)域的先進理論與技術(shù)。同時，它又是一類典型的自動化機器，是專用自動機器、數(shù)控機器的延伸與發(fā)展。 大批研發(fā)機器人和普遍運用人工智能機器人, 聊天機器人，做菜機器人。迎賓機器人，服務(wù)機器人，娛樂機器人， 拉車機器人等等都已經(jīng)出現(xiàn)并應(yīng)用在不同的領(lǐng)域，機器人智能化成為一種發(fā)展趨勢，相信在一代又一代科學(xué)家的不懈努 力下，機器人能夠擁有越來越高的智能，在各個領(lǐng)域為人類提供更多的幫助。 參考文獻 1．《智能機器人》，方建軍、何廣平著， 北京化學(xué)工業(yè)出版社，x 2．《機器人技術(shù)及其應(yīng)用》，朱世強、王宣銀著，杭州浙江大學(xué)出版社，2001 3．《仿造人工智能》，董克、劉明銳著，上海交通大學(xué)出版社，x