3 自适应多传感器融合 在实际世界中, 很难得到环境的精确信息 , 也无法确保传感器始终能够正常工作。因此 ,对于各种不确定情况 , 鲁棒融合算法十分必要。现已研究出一些自适应多传感器融合算法来处理由于传感器的不完善带来的不确定性。如 Hong通过革新技术提出 1 种扩展的联合方法, 能够估计单个测量 序列滤波的 比较好卡尔 曼增益 。 Pacini 和Kosko 也研究出 1 种可以在轻微环境噪声下应用的自适应目标跟踪模糊系统, 它在处理过程中结合了卡尔曼滤波算法 [1] 。导航与定位在机器人系统中 ,自主导航是一项**技术 , 是机器人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有 3 点: ( 1)基于环境理解的全局定位: 通过环境中景物的理解 ,识别人为路标或具体的实物 ,以完成对机器人的定位 ,为路径规划提供素材;( 2)目标识别和障碍物检测: 实时对障碍物或特定目标进行检测和识别 ,提高控制系统的稳定性; ( 3)安全保护: 能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤 [1]。我们称这种机器人为自控机器人,以便使它同前面谈到的机器人区分开来。巢湖本地智能机器人开发供应

这三条原则,给机器人社会赋以新的伦理性,会为机器人研究人员、设计制造厂家和用户提供十分有意义的指导方针。 [3]1967年日本召开的***届机器人学术会议上,人们提出了两个有代表性的定义。一是森政弘与合田周平提出的:“机器人是一种具有移动性、个体性、智能性、通用性、半机械半人性、自动性、奴隶性等7个特征的柔性机器”。从这一定义出发,森政弘又提出了用自动性、智能性、个体性、半机械半人性、作业性、通用性、信息性、柔性、有限性、移动性等10个特性来表示机器人的形象;另一个是加藤一郎提出的,具有如下3个条件的机器可以称为机器人: [3]包河区品牌智能机器人开发现货不过,仍然有人试图建立计算机能够理解的某种“微观世界”。

机器人有多种导航方式 , 根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同 ,可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。根据导航采用的硬件的不同, 可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航[ 8] 。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识, 以获取场景中绝大部分信息 。视觉导航信息处理的内容主要包括 : 视觉信息的压缩和滤波 、路面检测和障碍物检测 、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作 , 如探针式、电容式、电感式 、力学传感器、雷达传感器、光电传感器等,用来探测环境 , 对机器人的位置、姿态 、速度和系统内部状态等进行监控, 感知机器人所处工作环境的静态和动态信息,使得机器人相应的工作顺序和操作内容能自然地适应工作环境的变化 ,有效地获取内外部信息 [1] 。
科学技术向来是把“双刃剑”,智能机器人技术在发挥其积极作用的同时也会给人们带来社会和伦理问题。因此有人担忧:智能机器人将来是否会在智能上超越人类,以至对就业造成影响,甚或威胁人类的生命财产?其实,这方面的担心完全没有必要。智能机器人并非无所不能,它的智商只相当于4岁的儿童,它的“常识”比正常成年人就差得更远了。中国**学者周海中教授早在1990年发表的《论机器人》一文中就指出:机器人在工作强度、运算速度和记忆功能方面可以超越人类,但在意识、推理等方面不可能超越人类。日本机器人**广濑茂男教授**近也指出:即使智能机器人将来具有常识,并能进行自我复制,也不可能带来大范围的失业,更不可能对人类造成威胁。只有正确看待和使用智能机器人,才能使其更好地服务人类、造福人类法国24电视台称赞,这是“展现未来愿景的高科技实验室”。

凯佩克提出的是机器人的安全、感知和自我繁殖问题。科学技术的进步很可能引发人类不希望出现的问题。虽然科幻世界只是一种想象,但人类社会将可能面临这种现实。 [3]为了防止机器人伤害人类,1950年科幻作家阿西莫夫(Asimov)在《我是机器人》一书中提出了“机器人三原则”: [3]①机器人必须不伤害人类,也不允许它见人类将受到伤害而袖手旁观; [3]②机器人必须服从人类的命令,除非人类的命令与***条相违背; [3]③机器人必须保护自身不受伤害,除非这与上述两条相违背。 [3]就智能而言,机器人的智商相当于4岁儿童的智商,而机器人的“常识”比起正常成年人就差得更远了。巢湖本地智能机器人开发供应
机器人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展 。巢湖本地智能机器人开发供应
1多层次传感器融合 由于单个传感器具有不确定性、观测失误和不完整性的弱点 , 因此单层数据融合限制了系统的能力和鲁棒性。对于要求高鲁棒性和灵活性的先进系统 , 可以采用多层次传感器融合的方法。低层次融合方法可以融合多传感器数据; 中间层次融合方法可以融合数据和特征, 得到融合的特征或决策 ; 高层次融合方法可以融合特征和决策, 到**终的决策 [1]。2 微传感器和智能传感器 传感器的性能、价格和可靠性是衡量传感器优劣与否的重要标志, 然而许多性能优良的传感器由于体积大而限制了应用市场。微电子技术的迅速发展使小型和微型传感器的制造成为可能。智能传感器将主处理、硬件和软件集成在一起 。如 Par Scientific 公司研制的 1000 系列数字式石英智能传感器 ,日本日立研究所研制的可以识别 4种气体的嗅觉传感器, 美国 Honeywell 研制的DSTJ23000 智能压差压力传感器等 , 都具备了一定的智能 [1] 。巢湖本地智能机器人开发供应
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