1多層次傳感器融合 由于單個(gè)傳感器具有不確定性、觀測(cè)失誤和不完整性的弱點(diǎn) , 因此單層數(shù)據(jù)融合限制了系統(tǒng)的能力和魯棒性。對(duì)于要求高魯棒性和靈活性的先進(jìn)系統(tǒng) , 可以采用多層次傳感器融合的方法。低層次融合方法可以融合多傳感器數(shù)據(jù); 中間層次融合方法可以融合數(shù)據(jù)和特征, 得到融合的特征或決策 ; 高層次融合方法可以融合特征和決策, 到**終的決策 [1]。2 微傳感器和智能傳感器 傳感器的性能、價(jià)格和可靠性是衡量傳感器優(yōu)劣與否的重要標(biāo)志, 然而許多性能優(yōu)良的傳感器由于體積大而限制了應(yīng)用市場(chǎng)。微電子技術(shù)的迅速發(fā)展使小型和微型傳感器的制造成為可能。智能傳感器將主處理、硬件和軟件集成在一起 。如 Par Scientific 公司研制的 1000 系列數(shù)字式石英智能傳感器 ,日本日立研究所研制的可以識(shí)別 4種氣體的嗅覺(jué)傳感器, 美國(guó) Honeywell 研制的DSTJ23000 智能壓差壓力傳感器等 , 都具備了一定的智能 [1] 。由此也可知，智能機(jī)器人至少要具備三個(gè)要素：感覺(jué)要素，反應(yīng)要素和思考要素。蜀山區(qū)定制智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)聯(lián)系方式

機(jī)器人智能控制在理論和應(yīng)用方面都有較大的進(jìn)展 。在模糊控制方面 ,J . J . Buckley 等人論證了模糊系統(tǒng)的逼近特性 , E. H . Mamdan ***將模糊理論用于一臺(tái)實(shí)際機(jī)器人。模糊系統(tǒng)在機(jī)器人的建模、控制 、對(duì)柔性臂的控制、模糊補(bǔ)償控制以及移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃等各個(gè)領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。在機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方面 ,CMCA ( Cere-bella Model Controller Articulation) 是應(yīng)用較早的一種控制方法 , 其比較大特點(diǎn)是實(shí)時(shí)性強(qiáng), 尤其適用于多自由度操作臂的控制 [1]。蜀山區(qū)本地智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)銷售廠家這種機(jī)器人可以不要人的照料，完全工作，故稱為高級(jí)自律機(jī)器人。

機(jī)器人視覺(jué)是其智能化**重要的標(biāo)志之一, 對(duì)機(jī)器人智能及控制都具有非常重要的意義。國(guó)內(nèi)外都在大力研究 ,并且已經(jīng)有一些系統(tǒng)投入使用 [1]。智能控制隨著機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展, 對(duì)于無(wú)法精確解析建模的物理對(duì)象以及信息不足的病態(tài)過(guò)程,傳統(tǒng)控制理論暴露出缺點(diǎn) ,近年來(lái)許多學(xué)者提出了各種不同的機(jī)器人智能控制系統(tǒng)。機(jī)器人的智能控制方法有模糊控制 、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 、智能控制技術(shù)的融合( 模糊控制和變結(jié)構(gòu)控制的融合 ; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和變結(jié)構(gòu)控制的融合; 模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的融合 ; 智能融合技術(shù)還包括基于遺傳算法的模糊控制方法) 等 [1] 。

交互型跳舞機(jī)器人通過(guò)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)與操作員或程序員進(jìn)行人－機(jī)對(duì)話，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人的控制與操作。雖然具有了部分處理和決策功能，能夠**地實(shí)現(xiàn)一些諸如軌跡規(guī)劃、簡(jiǎn)單的避障等功能，但是還要受到外部的控制。自主型在設(shè)計(jì)制作之后，機(jī)器人無(wú)需人的干預(yù)，能夠在各種環(huán)境下自動(dòng)完成各項(xiàng)擬人任務(wù)。自主型機(jī)器人的本體上具有感知、處理、決策、執(zhí)行等模塊，可以就像一個(gè)自主的人一樣**地活動(dòng)和處理問(wèn)題。機(jī)器人世界杯的中型組比賽中使用的機(jī)器人就屬于這一類型。全自主移動(dòng)機(jī)器人的**重要的特點(diǎn)在于它的自主性和適應(yīng)性，自主性是指它可以在一定的環(huán)境中，不依賴任何外部控制，完全自主地執(zhí)行一定的任務(wù)我們稱這種機(jī)器人為自控機(jī)器人，以便使它同前面談到的機(jī)器人區(qū)分開(kāi)來(lái)。

3 自適應(yīng)多傳感器融合 在實(shí)際世界中, 很難得到環(huán)境的精確信息 , 也無(wú)法確保傳感器始終能夠正常工作。因此 ,對(duì)于各種不確定情況 , 魯棒融合算法十分必要。現(xiàn)已研究出一些自適應(yīng)多傳感器融合算法來(lái)處理由于傳感器的不完善帶來(lái)的不確定性。如 Hong通過(guò)革新技術(shù)提出 1 種擴(kuò)展的聯(lián)合方法, 能夠估計(jì)單個(gè)測(cè)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(huán)境噪聲下應(yīng)用的自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤模糊系統(tǒng), 它在處理過(guò)程中結(jié)合了卡爾曼濾波算法 [1] 。導(dǎo)航與定位在機(jī)器人系統(tǒng)中 ,自主導(dǎo)航是一項(xiàng)**技術(shù) , 是機(jī)器人研究領(lǐng)域的重點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題。導(dǎo)航的基本任務(wù)有 3 點(diǎn): ( 1)基于環(huán)境理解的全局定位: 通過(guò)環(huán)境中景物的理解 ,識(shí)別人為路標(biāo)或具體的實(shí)物 ,以完成對(duì)機(jī)器人的定位 ,為路徑規(guī)劃提供素材;( 2)目標(biāo)識(shí)別和障礙物檢測(cè): 實(shí)時(shí)對(duì)障礙物或特定目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別 ,提高控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性; ( 3)安全保護(hù): 能對(duì)機(jī)器人工作環(huán)境中出現(xiàn)的障礙和移動(dòng)物體作出分析并避免對(duì)機(jī)器人造成的損傷 [1]。雖然我們?nèi)院茈y在生活中見(jiàn)到智能機(jī)器人的影子。長(zhǎng)豐直銷智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)費(fèi)用

除具有感受器外，它還有效應(yīng)器，作為作用于周圍環(huán)境的手段。蜀山區(qū)定制智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)聯(lián)系方式

在自主移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航中 , 無(wú)論是局部實(shí)時(shí)避障還是全局規(guī)劃, 都需要精確知道機(jī)器人或障礙物的當(dāng)前狀態(tài)及位置, 以完成導(dǎo)航 、避障及路徑規(guī)劃等任務(wù),這就是機(jī)器人的定位問(wèn)題 。比較成熟的定位系統(tǒng)可分為被動(dòng)式傳感器系統(tǒng)和主動(dòng)式傳感器系統(tǒng)。被動(dòng)式傳感器系統(tǒng)通過(guò)碼盤、加速度傳感器、陀螺儀、多普勒速度傳感器等感知機(jī)器人自身運(yùn)動(dòng)狀態(tài), 經(jīng)過(guò)累積計(jì)算得到定位信息 。主動(dòng)式傳感器系統(tǒng)通過(guò)包括超聲傳感器、紅外傳感器、激光測(cè)距儀以及視頻攝像機(jī)等主動(dòng)式傳感器感知機(jī)器人外部環(huán)境或人為設(shè)置的路標(biāo) , 與系統(tǒng)預(yù)先設(shè)定的模型進(jìn)行匹配, 從而得到當(dāng)前機(jī)器人與環(huán)境或路標(biāo)的相對(duì)位置 ,獲得定位信息 [1]。蜀山區(qū)定制智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)聯(lián)系方式

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