智能機器人的關(guān)鍵技術(shù)

隨著社會發(fā)展的需要和機器人應(yīng)用領(lǐng)域的擴大,人們對智能機器人的要求也越來越高。智能機器人所處的環(huán)境往往是未知的、難以預測的 ,在研究這類機器人的過程中, 主要涉及到以下關(guān)鍵技術(shù) :多傳感器信息融合多傳感器信息融合技術(shù)是近年來十分熱門的研究課題, 它與控制理論、信號處理、人工智能、概率和統(tǒng)計相結(jié)合 , 為機器人在各種復雜、動態(tài)、不確定和未知的環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)提供了 1 種技術(shù)解決途徑。機器人所用的傳感器有很多種 , 根據(jù)不同用途分為內(nèi)部測量傳感器和外部測量傳感器兩大類。內(nèi)部測量傳感器用來檢測機器人組成部件的內(nèi)部狀態(tài) , 包括: 特定位置 、角度傳感器 ; 任意位置 、角度傳感器; 速度、角度傳感器 ; 加速度傳感器; 傾斜角傳感器; 方位角傳感器等 。外部傳感器包括: 視覺( 測量、認識傳感器)、觸覺(接觸、壓覺 、滑動覺傳感器)、力覺( 力、力矩傳感器)、接近覺( 接近覺、距離傳感器)以及角度傳感器( 傾斜、方向、姿式傳感器)。多傳感器信息融合就是指綜合來自多個傳感器的感知數(shù)據(jù), 以產(chǎn)生可靠 、準確或更全方面的信息。經(jīng)過融合的多傳感器系統(tǒng)能夠更加完善、準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(jīng)網(wǎng)絡(luò) 、小波變換等。

機器人

機器人（英語：Robot）包括一切模擬人類行為或思想與模擬其他生物的機械（如機器狗，機器貓，機器車等）。狹義上對機器人的定義還有很多分類法及爭議，有些電腦程序甚至也被稱為機器人。在當代工業(yè)中，機器人指能自動執(zhí)行任務(wù)的人造機器裝置，用以取代或協(xié)助人類工作，一般會是機電裝置，由計算機程序或是電子電路控制。

智能機器人關(guān)鍵技術(shù)

導航與定位

在機器人系統(tǒng)中，自主導航是一項主要技術(shù)，是機器人研究領(lǐng)域的重點和難點問題。

路徑規(guī)劃

路徑規(guī)劃技術(shù)是機器人研究領(lǐng)域的一個重要分支。較優(yōu)路徑規(guī)劃就是依據(jù)某個或某些優(yōu)化準則（如工作代價很小、行走路線較短、行走時間較短等），在機器人工作空間中找到一條從起始狀態(tài)到目標狀態(tài)、可以避開障礙物的較優(yōu)路徑。