浅谈机器人智能控制研究.答案
智能控制课后题答案智能计算与智能控制的关系
智能控制课后题答案智能计算与智能控制的关系
智能计算和智能控制是紧密相关的概念。
智能计算是指利用计算机技术和算法来模拟人类智能的过程。
使计算机具备某种程度的智能。
而智能控制是指利用智能计算方法来设计和实现自动控制系统，使其具备更高级的控制能力和适应性。
智能计算和智能控制的关系可以简要概括为：智能计算是实现智能控制的基础，而智能控制是智能计算的应用之一。
在智能控制中，智能计算方法可以用于模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制等方面。
这些方法利用智能计算的技术和算法，通过学习、优化和适应性调整等方式，使控制系统能够更好地适应不确定性、非线性和复杂性等问题，提高控制系统的性能和鲁棒性。
在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。
对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。
定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。
因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题
不是设计常规控制器，而是研制智能机器的模型。
智能控制习题答案解析
第一章绪论1. 什么是智能、智能系统、智能控制？答：“智能”在美国Heritage词典定义为“获取和应用知识的能力”。
“智能系统”指具有一定智能行为的系统，是模拟和执行人类、动物或生物的某些功能的系统。
“智能控制”指在传统的控制理论中引入诸如逻辑、推理和启发式规则等因素，使之具有某种智能性；也是基于认知工程系统和现代计算机的强大功能，对不确定环境中的复杂对象进行的拟人化管理。
2．智能控制系统有哪几种类型，各自的特点是什么？答：智能控制系统的类型：集散控制系统、模糊控制系统、多级递阶控制系统、专家控制系统、人工神经网络控制系统、学习控制系统等。
各自的特点有：集散控制系统：以微处理器为基础，对生产过程进行集中监视、操作、管理和分散控制的集中分散控制系统。
该系统将若干台微机分散应用于过程控制，全部信息通过通信网络由上位管理计算机监控，实现最优化控制，整个装置继承了常规仪表分散控制和计算机集中控制的优点，克服了常规仪表功能单一，人机联系差以及单台微型计算机控制系统危险性高度集中的缺点，既实现了在管理、操作和显示三方面集中，又实现了在功能、负荷和危险性三方面的分散。
人工神经网络：它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
专家控制系统：是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题。
可以说是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
多级递阶控制系统是将组成大系统的各子系统及其控制器按递阶的方式分级排列而形成的层次结构系统。
这种结构的特点是：1.上、下级是隶属关系，上级对下级有协调权，它的决策直接影响下级控制器的动作。
2.信息在上下级间垂直方向传递，向下的信息有优先权。
同级控制器并行工作，也可以有信息交换，但不是命令。
智能控制技术参考答案
智能控制技术参考答案智能控制技术参考答案智能控制技术是指通过计算机、传感器、执行器等设备，对目标系统进行感知、分析和决策，从而实现对系统的智能化控制。
随着科技的不断发展，智能控制技术在各个领域得到了广泛的应用，如工业自动化、智能家居、无人驾驶等。
智能控制技术的核心是人工智能算法。
人工智能算法是一种模拟人类智能行为的计算机算法，能够通过学习和优化来实现智能决策。
常见的人工智能算法有神经网络、遗传算法、模糊逻辑等。
这些算法能够根据输入的数据和规则，自动调整参数和权重，从而实现对目标系统的智能控制。
在工业自动化领域，智能控制技术能够提高生产效率和产品质量。
例如，智能机器人可以代替人工完成繁重、危险的工作，如焊接、搬运等。
智能控制技术还可以实现生产线的自动调度和优化，提高生产线的运行效率。
此外，智能控制技术还可以实现对工业设备的远程监控和故障诊断，及时发现并修复设备故障，提高设备的可靠性和稳定性。
在智能家居领域，智能控制技术能够提高居住环境的舒适度和安全性。
通过智能传感器和执行器，智能控制系统能够实时感知和调节室内温度、湿度、光线等环境参数，使居住环境更加舒适。
智能控制系统还可以实现对家电设备的远程控制和管理，如远程开关灯、调节空调温度等。
此外，智能控制系统还可以实现对家庭安防系统的监控和报警，保护家庭成员的安全。
在无人驾驶领域，智能控制技术是实现无人驾驶的关键。
通过激光雷达、摄像头等传感器，智能控制系统能够实时感知道路、车辆和行人等信息，从而实现自动驾驶。
智能控制系统还可以根据交通规则和驾驶习惯，自动决策和调整行驶速度、转向角度等参数，保证行驶的安全和顺畅。
此外，智能控制系统还可以通过云端数据分析和学习，不断优化驾驶策略，提高驾驶的效率和安全性。
智能控制技术的发展还面临一些挑战。
首先，智能控制技术需要大量的数据进行训练和学习，而获取和处理大量的数据是一项复杂而耗时的任务。
其次，智能控制技术需要高性能的计算设备来支持算法的运行和优化，而高性能计算设备的成本和能耗较高。
机器人智能控制技术的研究
机器人智能控制技术的研究一、引言机器人智能控制技术是当今自动化技术领域中备受关注的研究方向之一。
随着计算机科学和工程技术的不断发展，机器人的使用范围越来越广泛，如在工业制造、医疗卫生、以及家庭服务等领域都发挥着重要的作用。
智能控制技术是机器人实现自主学习、判断和决策的核心，在机器人技术中发挥着重要的作用。
本文将介绍机器人智能控制技术的研究现状及发展趋势。
二、机器人智能控制技术的研究现状机器人智能控制技术的研究主要涉及以下方面：1. 感知技术机器人需要通过感知设备来获取外部环境信息，如距离、方向、速度、温度、光照等，以便更好地执行任务。
感知技术包括声音、视觉、触觉、味觉和嗅觉等多种形式。
视觉技术是目前机器人感知技术中应用最广泛的一种，能够实现对目标位置的识别、摄像等功能。
2. 语音识别技术语音识别技术是机器人智能控制技术的核心之一。
通过对人类语言的识别和理解，机器人可以与人进行实时交互，完成语音指令的识别和执行。
加之，语音识别技术在智能家居、智能手环、智能汽车等领域中得到广泛应用，并逐渐成为智能化控制研究的热点之一。
3. 运动控制技术运动控制技术是机器人智能控制技术的另一个重要方面。
通过运动控制技术，机器人能够快速、准确地完成空间中的动作操作。
运动控制技术应用最广的领域是工业制造，如自动化生产线等。
此外，运动控制技术在医疗卫生、教育及娱乐等领域中也得到广泛应用。
三、机器人智能控制技术的发展趋势随着人工智能技术的不断发展，机器人智能控制技术的应用场景和应用领域也在不断地拓展。
以下是机器人智能控制技术的发展趋势。
1. 语音识别技术的发展语音识别技术是机器人智能控制技术的关键，目前已经广泛应用于智能家居、智能手环、智能汽车等领域。
未来，随着语音技术的不断进步和发展，机器人的交互方式将会更加智能化和自然化。
2. 视觉技术的发展由于视觉技术在机器人感知技术中应用广泛，未来视觉技术的发展将会对机器人智能控制技术的发展产生重要影响。
机器人智能控制技术研究
机器人智能控制技术研究第一章：引言随着科学技术的不断发展，机器人已经成为一个热门的研究方向。
机器人能够帮助人类完成更多的任务，同时也能够减轻人类的工作负担，提高人类的生产力。
在机器人智能控制技术方面，随着人工智能和控制技术的不断进步，机器人控制技术也从传统的计算机控制向人机交互控制和自主化控制方向不断发展。
本文将深入探讨机器人智能控制技术的现状、发展及未来展望。
第二章：机器人智能控制技术研究现状机器人智能控制技术是机器人技术中的一个重要分支。
随着人类对机器人的需求不断增加，机器人控制技术也得到了不断的改进。
例如，机器人视觉技术、机器人语音技术、机器人机器学习技术等等。
这些技术的发展，都为机器人智能控制技术的研究提供了不少支持。
机器人视觉技术是指机器人通过摄像头采集图像，通过计算机对图像进行分析和处理，帮助机器人感知环境。
根据机器人视觉技术的不断进步，机器人能够感知自身环境、识别目标、进行路径规划和动作控制等操作，从而完成更多任务。
机器人语音技术是指机器人使用语音人机交互，将语音技术应用到机器人中。
机器人语音技术不仅可以使机器人更好地理解人类的声音和话语，还可以通过人机交互控制机器人行动，从而提高机器人的自主性和灵活性。
机器学习技术是指机器人通过学习大量数据和经验，提高机器人自主化控制的能力。
机器人学习可以通过监督学习、非监督学习和强化学习等方式实现。
通过这些学习方法，机器人能够不断优化和改进自身的行为和决策。
第三章：机器人智能控制技术发展趋势随着机器人智能控制技术的不断发展，机器人越来越能够完成更多的任务。
未来，机器人智能控制技术将朝着以下方面的发展：1. 更完善的感知技术随着机器人视觉技术、语音技术和其他传感器技术的不断发展，机器人将更好地感知身边的事物和环境。
未来，机器人感知技术将更加智能化，能够更加准确地感知自身的环境及情况。
2. 更智能的决策能力机器人的决策能力越来越强。
未来，机器人将更加注重自主化控制技术，通过学习和计算机算法将会更加精准地决策。
智能控制技术课后答案全攻略
3
3-1 模糊逻辑控制器由哪几部分组成？各完成什么功能？ 答：模糊控制系统的主要部件是模糊化过程、知识库（数据库和规则库） 、推理决策和精确 化计算。 1、模糊化过程 模糊化过程主要完成： 测量输入变量的值， 并将数字表示形式的输入量转化为通常用语 言值表示的某一限定码的序数。 2、知识库 知识库包括数据库和规则库。 1） 、数据库 数据库提供必要的定义， 包含了语言控制规则论域的离散化、 量化和正规化以及输入空 间的分区、隶属度函数的定义等。 2） 、规则库 规则库根据控制目的和控制策略给出了一套由语言变量描述的并由专家或自学习产生 的控制规则的集合。它包括：过程状态输入变量和控制输出变量的选择，模糊控制系统的建 立。 3、推理决策逻辑 推理决策逻辑是利用知识库的信息模拟人类的推理决策过程，给出适合的控制量。 （它 是模糊控制的核心） 。 4、精确化过程 在推理得到的模糊集合中取一个能最佳代表这个模糊推理结果可能性的精确值的过程 称为精确化过程。 {模糊控制器采用数字计算机。它具有三个重要功能： 1） 把系统的偏差从数字量转化为模糊量（模糊化过程、数据库两块） ； 2） 对模糊量由给定的规则进行模糊推理（规则库、推理决策完成） ； 3） 把推理结果的模糊输出量转化为实际系统能够接受的精确数字量或模拟量 （精确化 接口） 。}
∑ v m (v )
k =1 m
∑ m (v )
k =1 v k
采用离散重心法：
v0 =
离散：
∑ v m (v )
k =1 m k v k
m
∑ m (v )
k =1 v k
0.3 × (-1) + 0.8 × (-2) + 1× (-3) + 0.5 × (-4) + 0.1× (-5) 0.3 + 0.8 + 1 + 0.5 + 0.1 0.3 × (-1) + 0.8 × (-2) + 1× (-3) + 0.5 × (-4) + 0.1× (-5) = 2.7 =-2.7407 =
智能控制课后答案
1、 神经元的种类有哪些？它们的函数关系如何？一、神经元模型神经元模型是生物神经元的抽象和模拟。
它是模拟生物神经元的结构和功能、并从数学角度抽象出来的一个基本单元。
它是神经网络的最基本的组成部分。
神经元一般是多输入-单输出的非线性器件。
模型可以描述为i ij j i i jNet w x s θ=+-∑()i i u f Net =()()i i i y g u h Net ==假设()i i g u u =，即()i i y f Net =i u 为神经元的内部状态；i θ为阀值；i x 为输入信号，1,...,j n =；ij w 为表示从j u 单元到i u 单元的连接权系数；i s 为外部输入信号。
常用的神经元非线性特性有以下四种（1） 阀值型10()00i i i Net f Net Net ⎧>⎪=⎨≤⎪⎩（2） 分段线性型00max 0()i i i i i i il i ilNet Net f Net kNet Net Net Net f Net Net ⎧≤⎪=≤≤⎨⎪≥⎩（3） Sigmoid 函数型1()1i i Net T f Net e -=+（4） Tan 函数型()i i i i Net Net T T i Net Net T T ee f Net ee ---=+2、 为什么由简单的神经元连接而成的神经网络具有非常强大的功能？神经系统是一个高度复杂的非线性动力学系统，虽然每一个神经元的结构和功能十分简单，但由大量神经元构成的网络系统的行为却是丰富多彩和十分复杂的。
从神经元模型角度来看，有线性处理单元和非线性处理单元。
从网络结构方面来看，有：前向网络、反馈网络和自组织网络。
3、神经网络按连接方式分有哪几类，按功能分有哪几类、按学习方式分又有哪几类？ 神经网络按连接方式？神经网络按连接方式分神经网络是由通过神经元的互连而达到的。
根据神经元的连接方式的不同，神经网络可分为以下四种形式：（1） 前向网络 由输入层、隐含层和输出层组成。
机器人智能控制系统研究
机器人智能控制系统研究自从人类发明了机器人以来，机器人的应用领域不断扩大。
正是因为有着机器人的帮助，人们才能够完成一些需要高强度、高精度、高危险性工作。
然而，人们对机器人的“期望值”也越来越高，希望它们能够越来越智能化，更好的服务于人类。
一个机器人的智能程度取决于其控制系统的智能化程度。
控制系统是机器人进行运动和执行任务的核心，控制系统智能化则可以提高机器人的自主性、实时性和精准性。
为此，机器人智能控制系统的研究已成为机器人研究领域中一个热门的课题。
一、机器人智能控制系统的现状目前，机器人智能控制系统的研究已取得了很大的进展。
在传感器技术、人工智能、机器视觉等技术的不断发展下，机器人控制系统越来越智能化。
一方面，控制系统的硬件设备越来越先进化。
目前，大多数机器人控制系统都采用了集成电路（IC）、芯片组和微型计算机等先进器材，以实现更快速、更高效、更灵活的运作。
传感器也不断升级，如机器视觉传感器能够获取环境的视觉信息，捕捉运动过程的视觉信息，实现机器人的自主视觉识别，使机器人能够以“看”的方式感知周围环境。
另一方面，控制系统的软件系统技术快速发展。
人工智能算法、神经网络、模糊逻辑等算法逐渐应用在机器人的控制系统中。
这些算法使机器人能够获取、分析、智能处理环境信息，完成复杂的任务和高精度的操作。
二、机器人智能控制系统的研究方向1. 多模态传感器融合技术目前，机器人控制系统使用的传感器已经不止一种。
单一传感器已经不能满足机器人在复杂环境下的工作需求，因此多模态传感器融合技术成为当前控制系统研究的热点之一。
多模态传感器即使用多种传感器获得多种数据，通过处理和融合数据得到更加准确的环境信息。
这样，机器人就可以在复杂的场景中识别障碍物、判定目标、辨别面部特征等。
2. 强化学习算法强化学习算法是指机器人通过不断与环境交互，通过环境反馈对自己的行为进行调整，从而学习最优策略。
当前，强化学习算法在机器人控制系统中得到越来越广泛的应用，如基于强化学习的机器人动力学控制、基于强化学习的避障算法等。
机器人智能控制研究
机器人智能控制研究随着人工智能和自动化技术的不断发展，机器人在工业和服务领域的应用越来越广泛，成为了现代产业发展的重要组成部分。
机器人的智能控制技术是机器人能够完成各种任务和应用的基础，因此成为了研究的热点。
一、机器人智能控制的概念与意义机器人智能控制是指将计算机的智能控制技术与机器人的控制技术相结合，使机器人具有自主决策、自主规划和自主控制的能力。
机器人智能控制技术已经在生产、服务、军事、医疗等领域得到了广泛应用，可以极大地提高工作效率和质量，降低人力成本和风险。
如在工业制造中，智能控制技术可以实现汽车零部件的自动化制造和高速运输，提高工作效率和质量，并缩短制造周期；在服务领域，可以将智能机器人应用于家庭服务、餐饮服务、医疗服务等领域，如瑞典的机器人餐厅、日本的机器人护士等都使用了智能控制技术。
二、机器人智能控制的技术支撑机器人智能控制技术需要多学科领域的支持，包括机械工程、计算机科学、控制科学、电子技术、物理学等。
其中，计算机科学对于机器人智能控制技术的发展有着至关重要的作用。
机器人智能控制技术的理论基础包括人工智能、模糊控制、遗传算法等。
人工智能是机器人智能控制技术的核心，它是指对人类神经系统的模拟，包括机器学习、自然语言处理、图像识别等领域。
模糊控制技术可以模拟人类决策过程，使机器人能够对复杂环境进行自适应控制，提高控制精度和性能。
遗传算法则模拟进化过程，通过变异和选择等策略对机器人进行优化和适应性改进。
通过这些技术的应用，可以使机器人具备自主决策的能力，能够在不同的环境下对任务进行规划和执行，实现更高效的工作。
三、机器人智能控制的发展现状与趋势目前，机器人智能控制技术已经广泛应用于工业制造、军事、医疗、服务等领域，成为现代产业发展的重要支柱。
同时，新技术的不断发展也在推动机器人智能控制技术的发展，如深度学习、大数据、云计算、物联网等技术的应用，为机器人智能控制技术的发展提供了更多的可能性。
机器人智能控制理论研究
机器人智能控制理论研究近年来，随着科技的进步，机器人技术也越来越发达，应用范围也越来越广泛。
机器人的性能和控制能力对其应用效果起着重要的关键作用。
因此，机器人智能控制理论研究受到了越来越多的关注和重视。
本文将从以下几个方面进行介绍。
一、机器人智能控制理论的概念机器人智能控制理论是指基于人工智能技术，通过对机器人动力学、力学、控制系统等各方面的研究，能够使机器人具备类似人类智能的能力，从而能够更加自主地完成各种任务，并在实际应用中取得更好的效果。
机器人智能控制理论主要包括以下几个方面：（1）机器人的控制算法：机器人控制算法是机器人智能控制领域的核心技术，主要包括PID控制、滑模控制、模糊控制、神经网络控制等多种控制算法。
（2）机器人的感知技术：机器人的感知技术是指机器人通过对环境的感知能力，收集环境信息并对其进行分析和处理的技术，包括视觉、声音、触觉等多种感知技术。
（3）机器人的路径规划技术：机器人路径规划技术可以使机器人更加高效地完成任务，它主要包括基于环境的路径规划、基于任务的路径规划、基于虚拟环境的路径规划等多种技术。
（4）机器人的集成技术：机器人的集成技术是指将各种机器人控制技术进行整合，从而形成更加完整和高效的机器人控制系统。
二、机器人智能控制中的关键技术机器人智能控制理论中的关键技术主要包括以下几个方面。
1. 基于视觉的机器人控制技术基于视觉的机器人控制技术可以使机器人更加高效地感知环境信息，从而更好地完成任务。
基于视觉的机器人控制技术主要包括视觉传感器的设计和应用、视觉信息融合技术、目标追踪和识别等多种技术。
通过这些技术，机器人可以更加准确地感知环境，更加高效地完成任务。
2. 基于机器学习的机器人控制技术机器学习是人工智能的重要领域之一，它可以帮助机器人更好地理解和分析环境信息，并从中得出结论。
在机器人智能控制领域，基于机器学习的机器人控制技术主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习等多种技术。
机器人智能化控制研究
机器人智能化控制研究近年来，随着人工智能技术的快速发展，机器人智能化控制成为了研究的热点之一。
机器人作为人类的智能助手，在各个领域开始发挥重要作用，如工业生产、医疗服务、日常生活等。
因此，如何实现机器人的智能化控制成为了一个关键问题。
本文将从机器人智能化控制的定义、方法与挑战等方面进行探讨。
首先，什么是机器人智能化控制？简单来说，机器人智能化控制是指通过使用各种智能技术，包括机器学习、深度学习、感知技术等，使机器人能够具备与人类相似的智能行为和决策能力，从而更好地适应不同环境并执行任务。
在机器人智能化控制的研究中，存在着多种方法和技术。
其中，机器学习是实现机器人智能化控制的重要手段之一。
机器学习可以通过训练机器人去识别、理解和解决问题，从而使其具备更强的自主学习和智能决策能力。
深度学习是机器学习的一种形式，通过神经网络对大量数据进行训练，可以使机器人能够识别和理解更复杂的模式和特征。
另外，感知技术也是机器人智能化控制的重要组成部分。
感知技术使机器人能够通过传感器获取外部环境的信息，并进行实时分析和判断。
例如，机器人可以使用视觉传感器来感知周围的物体和场景，使用激光雷达来感知距离和位置信息，通过声音传感器来感知声音等。
这些感知技术的应用可以使机器人更好地与环境进行交互和合作。
然而，机器人智能化控制面临着一些挑战。
首先，机器人智能化控制需要处理大量的数据和算法，这对硬件性能和计算能力提出了较高的要求。
当前的机器人系统通常需要较大的计算资源和高性能的处理器才能实现智能控制。
其次，机器人智能化控制需要解决复杂的决策问题。
对于不同的任务和情景，机器人需要具备适应性和灵活性，能够做出正确的决策和行动。
最后，机器人智能化控制还需要考虑安全和伦理问题。
随着机器人在各个领域的广泛应用，如何确保机器人在工作中不会对人类和环境造成伤害，以及如何解决机器人在道德和伦理问题上的挑战，是迫切需要解决的问题。
为了解决以上挑战，研究者们正在不断探索和改进机器人智能化控制的方法和技术。
机器人智能控制
机器人智能控制随着科技的不断进步，机器人的普及程度也越来越高。
如今，机器人已经不再被视为人类与机器之间的简单工具，而是被视为一种具备自主控制能力的智能机器。
在机器人控制技术的发展过程中，机器人智能控制技术成为了一个热门话题，本文将对机器人智能控制技术进行探讨。
一、机器人智能控制的概念机器人智能控制是指机器人能够根据所接收的信息进行自主决策，调整操作方式和行动策略，达到更高效、更准确、更有效的控制。
也就是说，机器人智能控制是人工智能在机器人领域中的应用，具有很大的发展前景和应用价值。
机器人智能控制主要采用人工智能技术进行实现，其中涉及到的技术包括机器学习、图像处理、语音识别、数据挖掘等。
二、机器人智能控制的应用领域1.工业制造方面随着制造业的迅速发展和自动化发展程度的不断提高，机器人在工业制造方面的应用越来越广泛。
在生产流水线上，机器人具备自主控制能力，可以完成各种复杂程度的操作，如焊接、搬运、包装等等，优化生产效率，提高产品质量。
2.医疗方面机器人在医疗领域的应用同样有大的发展潜力，可以协助医护人员完成手术、检查、护理等工作，减轻医护人员的工作压力，提高医疗诊疗效率，保障病人的生命健康安全。
3.服务领域机器人智能控制可以在服务领域中得到广泛应用，如机场、酒店、商场等服务场所的自动售货机、智能导览机器人等。
三、机器人智能控制的挑战和解决方案1.机器人智能控制技术的不成熟在机器人智能控制方面，技术仍处于发展阶段，存在一定的不成熟性。
例如，在图像识别方面，机器人可能会受到光线、拍摄角度等因素的干扰，导致识别准确度低下。
为了解决这个问题，机器人智能控制技术需要结合大量的数据进行机器学习，提高机器识别的正确率。
同时，在技术研究方面需要加强反复测试和验证，加速新技术的投入。
2.机器人智能控制的安全问题在机器人控制中，常常会存在一些安全隐患。
例如，机器人在执行任务时，可能会与环境或人类发生碰撞，造成安全隐患。
浅析对机器人的智能控制
浅析对机器人的智能控制摘要：对于机器人的智能控制起始于科学家与工程师对工业工厂当中的生产流水线的自动化与智能化的探索当中。
智能控制机器人的推广与使用能大大增加工业工厂的生产效率、产品进度与长产品质量，并降低生产成本。
对于机器人的智能控制改造要分多方面、多步骤进行，每一方面的学科交叉属性都非常强。
现如今，智能控制机器人在人类社会的生产与生活当中已经有了非常广泛的应用，展望未来，智能控制机器人在人类社会当中必将扮演越来越重要、越来越不可替代的角色。
关键词：机器人技术与工程；智能化控制工程；自动化工程前言：机器人工程作为近几年来热度逐渐升高的领域而不断地受到知识界的关注。
在中国智造2025规划中，党中央与国家也对机器人以及智能控制等方面提出了愿景与规划。
虽然我国已经在对机器人的智能控制领域有很多建树，但是未来仍旧需要大量的人才投入。
本文章将简要探讨有关智能控制技术在机器人技术与工程当中的一些相关问题。
1.有关电子工程机器人当中的智能控制应用问题探讨1.1工业自动化生产线的相关论述在以往的工业生产流水线当中，工业工厂会根据生产的任务与内容将一个宏大的、整体的工业生产任务细分成很多细小的、简单的环节，由不同的工人分别负责各个小环节的生产，再将所有的小环节以流水线的方式串联起来组成一整个工业生产任务。
通过建立工业生产流水线的方式，可以让整个工厂的生产过程井然有序，分离不同的生产环节一方面可以增强单一环节的工人操作熟练度以及技术水平从而提升生产质量、一方面又可以在生产线出现问题时快速排查问题所存在的根源，对于提升工业工厂的工业生产力有非常大的帮助。
新世纪以来，随着信息技术与智能技术的推广普及，为了进一步提升工业工厂的生产力、提高生产水平，很多行业都在尝试着以自动化机器人代替人工生产的方式进行工业生产。
由于自动化机器人只会执行人类给他们的指令，正常情况下出错的概率非常小，并且自动化机器人在很多工业生产领域、尤其是噪声大、污染重、操作水平高等生产环节相比于人类具有更高的优越性与工作效率，尤其是在我国这样的劳动工人对于薪资要求越来越高的情况下，使用自动化机器人进行工业生产的相对成本越来越低。
机器人智能控制技术研究
机器人智能控制技术研究机器人一直是人类技术发展的热点话题。
随着科技的进步和智能化的发展，机器人成为我们生活中不可缺少的一部分。
机器人技术的发展不仅能够解决人类生产和生活中的问题，同时也为我们的日常生活带来便利和效率提升。
而要实现机器人的高效智能控制，研究机器人智能控制技术就显得至关重要。
一、机器人智能控制技术的关键问题机器人智能控制技术主要涉及机器人的控制系统、人机交互技术和机器人感知技术等关键问题。
在机器人控制系统中，智能控制是实现机器人智能化的基础。
控制系统主要的任务是实现对机器人动作的智能控制和对机器人进行编程。
而在人机交互方面，不断地优化交互过程，提高机器人的用户体验，成为了实现机器人性能优化需求的关键.在机器人感知技术方面，掌握必要的数据信息能够更加精准的解决一些实际的生产和生活中的问题，但如何获取这些信息也成为了研究难题。
此外，机器人的运动控制方法和操作系统设计，也是机器人智能控制技术研究中需要攻克的关键问题。
二、机器人智能控制技术的应用前景机器人智能控制技术的发展不仅能够助力于工业生产和人类社会的发展，同时也有很大的应用前景。
随着社会的进步和对机器人技术的开放程度加深，机器人智能控制技术将走向更加多样化和个性化。
具体来说，未来机器人的应用前景大概分为以下几个方面：1.工业制造方面:智能化机器人能够提高生产效率，大大降低人工成本，创造出更加安全、高效、节能的制造业，机器人加工生产为新工业革命注入了生机。
2.智能家居方面:家庭机器人、个人助手、护理机器人等等市场前景广泛，自动化控制、智能家居、可穿戴设备会广泛出现在未来的生活中。
3.安全监控方面:智能化机器人将会搭载更多的人工智能技术和传感器装置，使得机器人可以对潜在危险物或犯罪行为进行实时监测。
三、当前机器人智能控制技术的局限性当前，机器人智能控制技术还存在一些局限性。
首先，机器人智能控制涉及的技术领域非常广泛，需要多学科融合。
此外，由于机器人智能控制技术在计算机视觉、感知技术、机器学习等方面的应用较为复杂，因此对计算能力的需求也较高。
关于机器人智能控制技术的研究
关于机器人智能控制技术的研究机器人智能控制技术是一个复杂而又重要的研究领域。
它的研究意义在于能够使机器人能够自主进行决策，优化其控制系统，从而实现更高效、更准确、更快速的工作。
本文将介绍机器人智能控制技术的基本概念与应用，并探讨其未来发展趋势。
一、机器人智能控制技术的基本概念机器人智能控制技术指的是机器人系统能够自主地进行决策和计算的能力。
这种能力来源于机器人内部智能控制系统的研发。
通过使用一系列的技术手段，包括数据挖掘、模式识别、图像处理等，机器人的智能控制系统能够从环境中提取信息，并根据信息进行决策。
而这些信息的获取方法包括了传统的传感器数据、机器视觉、物联网等，这些信息能够使机器人具备更加强大的处理和决策能力。
二、机器人智能控制技术的应用领域机器人智能控制技术在多个领域都有着广泛的应用。
下面，我们将分别从医疗、制造业和农业三个方面进行详细介绍。
1. 医疗领域在医疗领域，机器人智能控制技术主要应用于手术机器人及其辅助手段。
手术机器人通过微型相机和机械臂等多种设备的组合，实现精确、微创的手术操作，从而避免了开放性手术的创伤和风险。
而机器人智能控制技术的应用，则能够大大提升手术机器人的辅助功能，如手术区域的快速定位、图像的智能识别。
因此，机器人智能控制技术的应用将赋予医疗领域更多的机遇，如大规模自动化的样本处理、智能导航的出诊、穿戴式机器人等。
2. 制造业领域机器人在制造业领域有着代替人工的巨大优势，特别是在汽车、电子等工业产品的制造方面，机器人可以发挥惊人的作用。
而随着大数据、云计算、物联网等技术的发展，机器人智能控制技术可以实时接收、分析和处理信息，快速适应环境变化，从而克服传统制造业中生产线的局限性和问题。
3. 农业领域机器人智能控制技术在农业领域的应用则主要是在作物生长、病虫害控制、养殖管理等方面。
在作物生长方面，机器人智能控制技术可以实时获取作物生长环境的数据，从而帮助农民做好决策，优化作物生长和产量。
机器人智能控制技术的研究
机器人智能控制技术的研究随着工业技术和科学技术的快速发展，机器人技术的应用越来越广泛，机器人智能控制技术已经成为工业智能化发展的重要方向。
机器人智能控制技术的研究，不仅对于促进工业技术的发展和提高生产效率，同时也对于人工智能的发展有着重要的意义。
机器人智能控制技术的研究始于上世纪五六十年代，在合成视觉、智能控制、强化学习、多智能体等方面已经取得了一系列的成果。
近年来，随着人工智能的发展和应用领域的不断扩展，机器人智能控制技术的研究迎来了新的机遇。
除了在工业领域的应用，机器人智能控制技术在服务机器人、医疗机器人、智能家居等领域也有广泛的应用。
其中，机器人智能控制技术在工业自动化领域的应用最为广泛。
在传统的工业自动化中，机器人仅仅是执行简单的重复动作，其控制系统也只能实现简单的开关控制，无法适应复杂环境和多变任务。
而智能机器人控制技术的应用则能够使机器人具备高精度、高速度、高可靠性、高灵活性等特点，实现工业生产线的自动化和信息化。
在已有的机器人智能控制技术中，人工神经网络技术、模糊控制技术和进化算法优化技术等是目前应用广泛的技术。
人工神经网络技术可以模拟人脑的神经元，从而建立起对机器人行为的控制模型；模糊控制技术则可以对机器人行为进行模糊化处理，从而使机器人的行为更为灵活；而进化算法优化技术则可以通过遗传算法、粒子群优化等方法，对机器人行为模型进行优化，从而实现更加高效、优化的控制。
除此之外，机器人智能控制技术还面临着众多的挑战和问题。
例如，在机器人的自主学习、对外部环境的感应和理解、人机交互等方面仍然存在许多技术瓶颈。
而机器人智能控制技术的研究，也需要各类专业人才的参与，并涉及到计算机科学、人工智能、机械工程等多个领域的协作。
随着科技的发展，未来机器人智能控制技术的研究将有更广阔的前景和应用空间。
例如，机器人在人类工作岗位的替代、在特殊工作场合的应用、在医疗卫生领域的应用等都将逐步被实现。
同时，机器人智能控制技术的研究也将有利于推进人工智能技术的发展，从而带动人工智能在各个领域的应用和推广。
浅谈机器人智能控制研究解析
陕西科技大学2015 级研究生课程考试答题纸考试科目机械制造与装配自动化专业机械工程学号1505048考生姓名乔旭光考生类别专业学位硕士浅谈机器人智能控制研究摘要：以介绍机器人控制技术的发展及机器人智能控制的现状为基础,叙述了模糊控制和人工神经网络控制在机器人中智能控制的方法。
讨论了机器人智能控制中的模糊控制和变结构控制,神经网络控制和变结构控制,以及模糊控制和神经网络控制等几种智能控制技术的融合。
并对模糊控制和神经网络控制等方法中的局限性作出了说明。
关键词:机器人；智能控制；模糊控制；人工神经网络1 智能控制的主要方法随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出崭新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。
智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。
1.1 模糊控制模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。
其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。
在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定二者缺一不可。
1.2 专家控制专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合,仿效专家的经验,实现对系统控制的一种智能控制。
主体由知识库和推理机构组成,通过对知识的获取与组织,按某种策略适时选用恰当的规则进行推理,以实现对控制对象的控制。
专家控制可以灵活地选取控制率,灵活性高;可通过调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化,适应性好;通过专家规则,系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作,鲁棒性强。
1.3 神经网络控制神经网络模拟人脑神经元的活动,利用神经元之间的联结与权值的分布来表示特定的信息,通过不断修正连接的权值进行自我学习,以逼近理论为依据进行神经网络建模,并以直接自校正控制、间接自校正控制、神经网络预测控制等方式实现智能控制。
机器人智能控制技术研究
机器人智能控制技术研究在当今技术日新月异的时代，机器人智能控制技术成为了一个备受关注的研究方向。
机器人智能控制技术涉及到多个领域，包括计算机科学、电子工程学、自动化等等。
在本文中，我们将从机器人智能控制技术的定义、技术原理、应用前景等方面进行论述。
一、机器人智能控制技术的定义机器人智能控制技术是将人工智能、机器学习、大数据分析等技术与机器人控制技术结合，使机器人具有智能化、自主化、学习能力等特征的技术。
机器人智能控制技术的发展可以让机器人更好地模拟人类的行为，使机器人在各种复杂环境下更好地完成各种任务，提高机器人在生产制造、医疗、教育等领域的应用。
二、机器人智能控制技术的技术原理机器人智能控制技术的核心在于信息处理和控制算法。
信息处理主要包括传感器的数据采集、数据处理、感知和理解等方面。
传感器可以包括多种设备，如摄像头、激光雷达等，可以实现机器人对环境的感知和理解。
机器人的控制算法涉及到多个方面，包括路径规划、姿态控制、运动控制等等，这些算法可以让机器人更好地执行任务。
在机器人智能控制技术的研究过程中，深度学习是一个值得关注的方向。
深度学习是指通过神经网络训练算法，使机器具备从海量数据中识别和学习的能力。
在机器人智能控制技术中，深度学习可以用于图像识别、语音识别等方面，提高机器人的自主决策和执行能力。
三、机器人智能控制技术的应用前景机器人智能控制技术的应用前景广泛，可以涉及到工业生产、医疗、教育等多个方面。
在工业生产中，机器人智能控制技术可以用于生产装配、重量物料搬运等工作，提高生产效率和减少人力成本。
在医疗方面，机器人可以用于手术、病人监控等工作，提高医疗技术水平和减轻医护人员的工作压力。
在教育方面，机器人可以作为教学辅助工具，帮助学生更好地学习。
在未来，随着技术的不断进步，机器人智能控制技术的应用前景将更加广阔。
总之，机器人智能控制技术的研究和应用有着重要的意义。
这不仅可以推动科技的创新发展，还可以改善人类生活和工作环境。
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陕西科技大学2015 级研究生课程考试答题纸考试科目机械制造与装配自动化专业机械工程学号1505048考生姓名乔旭光考生类别专业学位硕士浅谈机器人智能控制研究摘要：以介绍机器人控制技术的发展及机器人智能控制的现状为基础,叙述了模糊控制和人工神经网络控制在机器人中智能控制的方法。
讨论了机器人智能控制中的模糊控制和变结构控制,神经网络控制和变结构控制,以及模糊控制和神经网络控制等几种智能控制技术的融合。
并对模糊控制和神经网络控制等方法中的局限性作出了说明。
关键词:机器人；智能控制；模糊控制；人工神经网络1 智能控制的主要方法随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出崭新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。
智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。
1.1 模糊控制模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。
其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。
在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定二者缺一不可。
1.2 专家控制专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合,仿效专家的经验,实现对系统控制的一种智能控制。
主体由知识库和推理机构组成,通过对知识的获取与组织,按某种策略适时选用恰当的规则进行推理,以实现对控制对象的控制。
专家控制可以灵活地选取控制率,灵活性高;可通过调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化,适应性好;通过专家规则,系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作,鲁棒性强。
1.3 神经网络控制神经网络模拟人脑神经元的活动,利用神经元之间的联结与权值的分布来表示特定的信息,通过不断修正连接的权值进行自我学习,以逼近理论为依据进行神经网络建模,并以直接自校正控制、间接自校正控制、神经网络预测控制等方式实现智能控制。
1.4 学习控制(1)遗传算法学习控制智能控制是通过计算机实现对系统的控制,因此控制技术离不开优化技术。
快速、高效、全局化的优化算法是实现智能控制的重要手段。
遗传算法是模拟自然选择和遗传机制的一种搜索和优化算法,它模拟生物界/生存竞争,优胜劣汰,适者生存的机制,利用复制、交叉、变异等遗传操作来完成寻优。
遗传算法作为优化搜索算法,一方面希望在宽广的空间内进行搜索,从而提高求得最优解的概率;另一方面又希望向着解的方向尽快缩小搜索范围,从而提高搜索效率。
如何同时提高搜索最优解的概率和效率,是遗传算法的一个主要研究方向。
(2)迭代学习控制迭代学习控制模仿人类学习的方法、即通过多次的训练,从经验中学会某种技能,来达到有效控制的目的。
迭代学习控制能够通过一系列迭代过程实现对二阶非线性动力学系统的跟踪控制。
整个控制结构由线性反馈控制器和前馈学习补偿控制器组成,其中线性反馈控制器保证了非线性系统的稳定运行、前馈补偿控制器保证了系统的跟踪控制精度。
它在执行重复运动的非线性机器人系统的控制中是相当成功的。
2 机器人智能控制技术的发展从机器人诞生到20 世纪80 年代初,机器人技术经历了一个长期缓慢的发展过程。
到了20 世纪90 年代,随着计算机技术、微电子技术、网络技术等的快速发展,机器人技术也得到了飞速发展。
智能机器人的研究是目前机器人研究中的热门课题。
作为一门新兴学科,它融合了神经生理学、心理学、运筹学、控制论和计算机技术等多学科思想和技术成果。
智能控制的研究主要体现在对基于知识系统、模糊逻辑和人工神经网络的研究。
智能机器人可以在非预先规定的环境中自行解决问题。
智能机器人的技术关键就是自适应和自学习的能力,而模糊控制和神经网络控制的应用显示出诸多优势,具有广阔的应用前景。
2.1 机器人控制技术的发展早期的机器人系统,由于需要完成的任务比较简单,而且对动态特性的要求不高,其系统可看成是机器人各关节控制器简单的组合。
随着机器人技术的发展,机器人控制器对各关节在整个过程中位置、速度及加速度都有一定的要求,因此可采用独立关节控制原则,在各关节构成PID 控制。
由于机器人操作臂是一个高度非线性的系统,工业用的低速操作臂应用常规的PID 反馈控制可以满足控制要求,但为实现高速运动,要求具有较好的控制品质, PID 反馈控制难以取得较好的控制效果。
在传统的控制方法中,它们依赖数学模型。
但是,由于操作臂的参数不能精确得到,模型参数与实际参数不匹配时,便会产生伺服误差。
当机器人工作环境及工作目标的性质和特征在工作过程中随时间发生变化时,控制系统的特性有未知和不定的特性。
这未知因素和不定性使控制系统性能降低。
因此,采用传统的控制方案已不能满足控制要求。
在研究被控对象的模型存在不确定性及未知环境交互作用较强情况下的控制时,智能控制方法得到了成功的应用。
近年来,随着人们对机器人高速高精度要求的不断提高,使得整个机器人系统对其控制部分的要求也越来越高,开发具有智能的机器人已经成为人们研究的热点。
2.2 机器人智能控制的现状近几年,机器人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展。
在模糊控制方面,由J·J·Buckley 等人论证了模糊系统的逼近特性; E·H·Mamdan 首次将模糊理论运用于一台实际机器人,把模糊控制技术在机器人中的应用得以展现。
而且,模糊系统在机器人的建模、控制、对柔性臂的控制、模糊补偿控制、以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。
在机器人神经网络控制方面,CMCA (Cere-bella Model Cont roller Articulation) 是应用较早的一种控制方法,它的最大特点是实时性好,尤其适应于多自由度操作臂的控制,W·T·Miller 等还进行了实验研究,验证了该方法的有效性。
3 机器人智能控制方法3.1 机器人的模糊控制英国学者E·H·Mamdani 在1974 年首次成功地将模糊集理论运用于工业锅炉的过程控制之中,并于20 世纪80 年代初又将模糊控制引进到机器人的控制中. 被控对象是一个具有两个旋转关节的操作臂,每个关节由直流电动机驱动。
关节的实际转角通过测速发电机由A/ D 转换电路获得,其角速度通过SOC 的记忆存储器编程来实现。
其主要是对操作臂模糊控制系统,分别进行阶跃响应测试和跟踪控制试验. 控制结果证明了模糊控制方案具有可行性和优越性。
由Lin C M 等人提出了在模糊控制器结构的基础上,引入PI 调节机制达到对阶跃输入的快速响应和达到消除隐态误差的效果. 通过相平面上对两种不同区域的启发性分类,可得到一组简单的模糊规则,从而简化了模糊规则库和算法,使最终的控制器易于实现. 该控制方案通过仿真实验得到验证。
由邓辉等人提出了一种基于模糊聚类和滑模控制的模糊逆模型控制方法,并将其应用于动力学方程未知的机械手轨迹控制。
采用 c 均值聚类算法构造两关节机械手模糊模型,并由此构造模糊系统的逆模型。
在提出的模糊逆模型控制结构中,离散时间滑模控制和时延控制用于补偿模糊建模误差和外扰动,保证系统全局稳定性,并改善其动态和稳态性能。
系统稳定性和轨迹误差的收敛性,通过稳定性定理得到证明。
3.2 机器人的神经网络控制神经网络的研究20 世纪60 年代,并在20 世纪80 年代得到了快速的发展。
近几年来,神经网络研究的目标是复杂的非线性系统的识别和控制等方面,神经网络在控制应用上具有以下特点:能够充分逼近任意复杂的非线性系统；能够学习与适应不确定系统的动态特性；有很强的鲁棒性和容错性等。
因此,神经网络对机器人控制具有很大的吸引力。
在机器人的神经网络动力学控制方法中,典型的是计算力矩控制和分解运动加速度控制,前者在关节空间闭环,后者在直角坐标空间闭环。
在基于模型计算力矩控制结构中,关键是逆运动学计算,为实现实时计算和避免参数不确定性,可通过神经网络来实现输入输出的非线性关系。
对多自由度的机器人手臂,输入参数多,学习时间长,为了减少训练数据样本的个数,可将整个系统分解为多个子系统,分别对每个子系统进行学习,这样就会减少网络的训练时间,可实现实时控制。
由Albus 提出了一种基于人脑记忆和神经肌肉控制模型的控制机器人关节控制方法,即CM-CA 法。
该方法以数学模块为基础,采用查表方式产生一个以离散状态输入为响应的输出矢量。
在控制中,状态矢量输入来自机器人关节的位置与速度反馈,输出矢量为机器人驱动信号。
也可以利用CMCA 模拟机器人动力学方程,计算实现期望运动所需力矩作为前反馈控制力矩,采用自适应反馈控制消除输入扰动及参数变化引起的误差。
经过仿真实验证明,经过 4 个控制周期后,控制过程的误差趋近于零。
F.L. Lewis 基于无源理论,提出了一类网络利用功能连接神经网络逼近机器人动力学模型,连接权在线调整方法,可保证神经网络自适应控制算法闭环稳定。
3．3 机器人智能控制技术的融合(1) 模糊控制和变结构控制的融合在模糊变结构控制器(FVSC) 中,许多学者把变结构框架中的每个参数或是细节采用模糊系统来逼近或推理,仿真实验证明该方法比PID 控制或滑模控制更有效。
在设计常规变结构控制律时,若函数系数取得很大,系统就会产生很多的抖振,如果用引入边界层方法消除抖振,就会产生很大的误差；若该系数取较小值,鲁棒性就会变差。
因此,金耀初等人提出了通过引入模糊系统来动态预测和估计系统中不确定量的方法。
模糊系统中的输入分为两种:一种为系统的综合偏差模糊值;另一种为偏差增量模糊值。
它的输出是对上述函数中的系数进行模糊估值。
仿真结果表明抖振现象得到了抑制。
还有人在初始建模阶段采取模糊系统辨识,其后在变结构控制中对动力学模型进行自适应学习。
在这种控制方案中,模糊控制和变结构控制之间的界限很清晰,从仿真结果看,控制性能也较好。
(2) 神经网络和变结构控制的融合神经网络和变结构控制的融合一般称为NNVSC。
实现融合的途径一般是利用神经网络来近似模拟非线性系统的滑动运动,采用变结构的思想对神经网络的控制律进行增强鲁棒性的设计,这样就可避开学习达到一定的精度后神经网络收敛速度变慢的不利影响。
经过仿真实验证明该方法有很好的控制效果。
但是由于变结构控制的存在,系统会出现力矩抖振。
牛玉刚等人将变结构控制和神经网络的非线性映射能力相结合,提出了一种基于神经网络的机械手自适应滑模控制器. 如果考虑利用滑模控制技术,需要知道系统的不确定性的上界,但在实际应用中,许多系统的不确定界却难以得到。