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多传感器信息融合多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题, 它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合 , 为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了 1 种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种 , 根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态 , 包括: 特定位置 、角度传感器 ; 任意位置 、角度传感器; 速度、角度传感器 ; 加速度传感器; 倾斜角传感器; 方位角传感器等 。外部传感器包括: 视觉( 测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉 、滑动觉传感器)、力觉( 力、力矩传感器)、接近觉( 接近觉、距离传感器)以及角度传感器( 倾斜、方向、姿式传感器)。2016年，Google的人工智能机器人AlphaGo战胜围棋世界李世石，引起了关注 [10]。芜湖品牌智能机器人开发图片

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。 [3]铜陵质量智能机器人开发销售厂家机器人世界杯的小型组比赛使用的机器人就属于这样的类型。

尽管机器人人工智能取得了***的成绩，控制论**们认为它可以具备的智能水平的极限并未达到。问题不光在于计算机的运算速度不够和感觉传感器种类少，而且在于其他方面，如缺乏编制机器人理智行为程序的设计思想。你想，甚至连人在解决**普通的问题时的思维过程都没有破译，人类的智能会如何呢——这种认识过程进展十分缓慢，又怎能掌握规律让计算机“思维”速度快点呢？因此，没有认识人类自己这个问题成了机器人发展道路上的绊脚石。制造“生活”在具有不固定性环境中的智能机器人这一课题，近年来使人们对发生在生物系统、动物和人类大脑中的认识和自我认识过程进行了深刻研究。结果就出现了等级自适应系统说，这种学说正在有效地发展着。

智能控制方法提高了机器人的速度及精度 , 但是也有其自身的局限性, 例如机器人模糊控制中的规则库如果很庞大, 推理过程的时间就会过长; 如果规则库很简单 ,控制的精确性又会受到限制 ; 无论是模糊控制还是变结构控制 ,抖振现象都会存在 ,这将给控制带来严重的影响 ; 神经网络的隐层数量和隐层内神经元数的合理确定仍是神经网络在控制方面所遇到的问题,另外神经网络易陷于局部极小值等问题 ,都是智能控制设计中要解决的问题 [1]。人机接口技术智能机器人的研究目标并不是完全取代人 ,复杂的智能机器人系统**依靠计算机来控制是有一定困难的, 即使可以做到 ,也由于缺乏对环境的适应能力而并不实用 。智能机器人系统还不能完全排斥人的作用, 而是需要借助人机协调来实现系统控制。因此, 设计良好的人机接口就成为智能机器人研究的重点问题之一 [1]。但在不久的将来，随着智能机器人技术的不断发展和成熟。

机器人视觉是其智能化**重要的标志之一, 对机器人智能及控制都具有非常重要的意义。国内外都在大力研究 ,并且已经有一些系统投入使用 [1]。智能控制随着机器人技术的发展, 对于无法精确解析建模的物理对象以及信息不足的病态过程,传统控制理论暴露出缺点 ,近年来许多学者提出了各种不同的机器人智能控制系统。机器人的智能控制方法有模糊控制 、神经网络控制 、智能控制技术的融合( 模糊控制和变结构控制的融合 ; 神经网络和变结构控制的融合; 模糊控制和神经网络控制的融合 ; 智能融合技术还包括基于遗传算法的模糊控制方法) 等 [1] 。这种机器人已拥有一定的自动规划能力，能够自己安排自己的工作。蚌埠品牌智能机器人开发图片

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②第二代机器人：感觉型机器人。示教再现型机器人对于外界的环境没有感知，这个操作力的大小，这个工件存在不存在，焊接的好与坏，它并不知道，因此，在20世纪70年代后期，人们开始研究第二代机器人，叫感觉型机器人，这种机器人拥有类似人在某种功能的感觉，如力觉、触觉、滑觉、视觉、听觉等，它能够通过感觉来感受和识别工件的形状、大小、颜色。 [3]③第三代机器人：智能型机器人。20世纪90年代以来发明的机器人。这种机器人带有多种传感器，可以进行复杂的逻辑推理、判断及决策，在变化的内部状态与外部环境中，自主决定自身的行为。 [3]芜湖品牌智能机器人开发图片

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