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]。為了發揮各個等級和子系統的作用，必須使信息量減少。蚌埠質量智能機器人開發銷售廠家

①具有腦、手、腳等三要素的個體； [3]②具有非接觸傳感器（用眼、耳接受遠方信息）和接觸傳感器； [3]③具有平衡覺和固有覺的傳感器。 [3]該定義強調了機器人應當具有仿人的特點，即它靠手進行作業，靠腳實現移動，由腦來完成統一指揮的任務。非接觸傳感器和接觸傳感器相當于人的五官，使機器人能夠識別外界環境，而平衡覺和固有覺則是機器人感知本身狀態所不可缺少的傳感器。 [3]國際標準化對機器人的定義:機器人是一種能夠通過編程和自動控制來執行諸如作業或移動等任務的機器。肥東常規智能機器人開發供應商隨著社會發展的需要和機器人應用領域的擴大,人們對智能機器人的要求也越來越高。

視覺信息處理逐步細化,包括視覺信息的壓縮和濾波、環境和障礙物檢測、特定環境標志的識別、三維信息感知與處理等。其中環境和障礙物檢測是視覺信息處理中**重要、也是**困難的過程。邊沿抽取是視覺信息處理中常用的1種方法。對于一般的圖像邊沿抽取,如采用局部數據的梯度法和二階微分法等,對于需要在運動中處理圖像的移動機器人而言,難以滿足實時性的要求。為此人們提出1種基于計算智能的圖像邊沿抽取方法,如基于神經網絡的方法、利用模糊推理規則的方法,特別是BezdekJ.C教授近期***的論述了利用模糊邏輯推理進行圖像邊沿抽取的意義。這種方法具體到視覺導航,就是將機器人在室外運動時所需要的道路知識,如公路白線和道路邊沿信息等,集成到模糊規則庫中來提高道路識別效率和魯棒性。還有人提出將遺傳算法與模糊邏輯相結合[1]。

多傳感器信息融合就是指綜合來自多個傳感器的感知數據, 以產生更可靠 、更準確或更***的信息。經過融合的多傳感器系統能夠更加完善、精確地反映檢測對象的特性, 消除信息的不確定性 ,提高信息的可靠性。融合后的多傳感器信息具有以下特性 : 冗余性、互補性、實時性和低成本性。多傳感器信息融合方法主要有貝葉斯估計、Dempster-Shafer 理論、卡爾曼濾波 、神經網絡 、小波變換等 [1]。多傳感器信息融合技術是 1 個十分活躍的研究領域, 主要研究方向有 :如果要改變機器人所做的工作，必須由人對程序作相應的改變，因此它是毫無智能的。

控制方式①操作型機器人：能自動控制，可重復編程，多功能，有幾個自由度，可固定或運動，用于相關自動化系統中。 [3]②程控型機器人：按預先要求的順序及條件，依次控制機器人的機械動作。 [3]③示教再現型機器人：通過引導或其他方式，先教會機器人動作，輸入工作程序，機器人則自動重復進行作業。 [3]④數控型機器人：不必使機器人動作，通過數值、語言等對機器人進行示教，機器人根據示教后的信息進行作業。 [3]⑤感覺控制型機器人：利用傳感器獲取的信息控制機器人的動作。 [3]隨著眾多科研人員的不懈努力，智能機器人必將走進千家萬戶。蚌埠品牌智能機器人開發供應商

要它和我們人類思維一模一樣，這是不可能辦到的。蚌埠質量智能機器人開發銷售廠家

智能路徑規劃方法是將遺傳算法 、模糊邏輯以及神經網絡等人工智能方法應用到路徑規劃中, 來提高機器人路徑規劃的避障精度 ,加快規劃速度, 滿足實際應用的需要。其中應用較多的算法主要有模糊方法、神經網絡、遺傳算法、Q 學習及混合算法等 ,這些方法在障礙物環境已知或未知情況下均已取得一定的研究成果 [1]。機器人視覺視覺系統是自主機器人的重要組成部分,一般由攝像機、圖像采集卡和計算機組成。機器人視覺系統的工作包括圖像的獲取、圖像的處理和分析 、輸出和顯示, **任務是特征提取 、圖像分割和圖像辨識 。而如何精確高效的處理視覺信息是視覺系統的關鍵問題。蚌埠質量智能機器人開發銷售廠家

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