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 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] 。路径规划技术是机器人研究领域的1 个重要分支 。南通应用智能机器人措施
①具有脑、手、脚等三要素的个体； [3] ②具有非接触传感器（用眼、耳接受远方信息）和接触传感器； [3] ③具有平衡觉和固有觉的传感器。 [3] 该定义强调了机器人应当具有仿人的特点，即它靠手进行作业，靠脚实现移动，由脑来完成统一指挥的任务。非接触传感器和接触传感器相当于人的五官，使机器人能够识别外界环境，而平衡觉和固有觉则是机器人感知本身状态所不可缺少的传感器。 [3] 国际标准化对机器人的定义:机器人是一种能够通过编程和自动控制来执行诸如作业或移动等任务的机器。 [3] 美国机器人工业协会机器人是一种用于移动各种材料、零件、工具或装置，通过可编程动作来执行各种任务，并具有编程能力的多功能操作机。 [3]徐州新款智能机器人装置在设计制作之后，机器人无需人的干预，能够在各种环境下自动完成各项拟人任务。
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以下特性 : 冗余性、互补性、实时性和低成本性。多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、Dempster-Shafer 理论、卡尔曼滤波 、神经网络 、小波变换等 [1] 。多传感器信息融合技术是 1 个十分活跃的研究领域, 主要研究方向有 :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
国际上的机器人学者，从应用环境出发将机器人分为两类：制造环境下的工业机器人和非制造环境下的服务与仿人型机器人。 [3] 中国的机器人从应用环境出发，将机器人也分为两大类，即工业机器人和特种机器人。这和国际上的分类是一致的。工业机器人是指面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。特种机器人则是除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人，包括：服务机器人、水下机器人、娱乐机器人、机器人、农业机器人等。在特种机器人中，有些分支发展很快，有成体系的趋势，如服务机器人、水下机器人、机器人、微操作机器人等。它有感觉系统、智能、模拟装置（周围情况及自身——机器人的意识和自我意识）.
随着机器人的不断发展，人们发现固定于某一位置操作的机器人并不能完全满足各方面的需要。因此，20世纪80年代后期，许多国家有计划地开展了移动机器人技术的研究。所谓的移动机器人，就是一种具有高度自主规划、自行组织、自适应能力，适合于在复杂的非结构化环境中工作的机器人，它融合了计算机技术、信息技术、通信技术、微电子技术和机器人技术等。移动机器人具有移动功能，在代替人从事危险、恶劣（如辐射、有毒等）环境下作业和人所不及的（如宇宙空间、水下等）环境作业方面，比一般机器人有更大的机动性、灵活性。视觉系统是自主机器人的重要组成部分,一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。苏州耐用智能机器人情况
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。南通应用智能机器人措施
在工业机器人领域，聚焦智能生产、智能物流，攻克工业机器人关键技术,提升可操作性和可维护性,重点发展弧焊机器人、真空（洁净）机器人、全自主编程智能工业机器人、人机协作机器人、双臂机器人、重载AGV等6种标志性工业机器人产品，引导我国工业机器人向中发展。 [4] 在服务机器人领域，重点发展消防救援机器人、手术机器人、智能型公共服务机器人、智能护理机器人等4种标志性产品，推进专业服务机器人实现系列化，个人/家庭服务机器人实现商品化。南通应用智能机器人措施
