基于Internet+服务型智能机器人关键技术研究
《2024年基于机器视觉的服务机器人智能抓取研究》范文
《基于机器视觉的服务机器人智能抓取研究》篇一一、引言随着科技的不断发展，服务机器人已广泛应用于生产生活等各个领域，尤其是在自动化抓取与处理领域。
通过使用先进的机器视觉技术，服务机器人具备了自主导航、智能识别和精确抓取的能力。
本文旨在探讨基于机器视觉的服务机器人智能抓取技术的研究现状及发展趋势，以期为相关研究与应用提供参考。
二、服务机器人与机器视觉技术概述服务机器人是一种能够为人类提供服务的自动化机器人，具有广泛的应用领域，如医疗、教育、物流等。
机器视觉技术是服务机器人实现自主抓取的关键技术之一，通过模拟人眼的功能，对目标物体进行感知、识别和跟踪。
随着深度学习、图像处理等技术的不断发展，机器视觉在服务机器人中的应用越来越广泛。
三、基于机器视觉的智能抓取技术研究（一）目标识别与定位在智能抓取过程中，目标识别与定位是至关重要的。
利用机器视觉技术，通过对目标物体的图像信息进行处理与分析，可以快速识别目标并实现精准定位。
其中，深度学习算法在目标识别与定位中发挥了重要作用，通过大量数据的学习与训练，提高了识别的准确性和速度。
（二）手眼协调与抓取规划手眼协调与抓取规划是实现智能抓取的关键环节。
通过分析目标物体的几何特征和空间位置信息，结合机器人的运动学模型，可以规划出最优的抓取路径和姿态。
同时，手眼协调系统能够实现机器人手臂与视觉系统的协同工作，提高抓取的准确性和效率。
（三）自适应抓取策略针对不同形状、大小和材质的目标物体，自适应抓取策略是实现智能抓取的重要保障。
通过分析目标物体的特性，结合机器学习算法，可以实现对不同物体的自适应抓取。
此外，还可以通过力觉传感器等设备实时监测抓取过程中的力度和姿态，以实现更精确的抓取。
四、基于机器视觉的智能抓取技术应用及发展趋势（一）智能物流与仓储领域在智能物流与仓储领域，服务机器人已广泛应用于货物搬运、码垛、拣选等环节。
基于机器视觉的智能抓取技术可以实现货物的快速识别和精准抓取，提高物流和仓储的自动化水平。
人工智能在计算机网络技术中的应用研究
人工智能在计算机网络技术中的应用研究【摘要】本文探讨了人工智能在计算机网络技术中的应用研究。
在网络安全方面，人工智能能够实现实时监控和检测网络攻击，提高网络安全性。
在网络性能优化方面，人工智能可以智能调整网络参数，提高网络传输速度和稳定性。
在网络资源调度方面，人工智能能够根据网络负载情况自动调整资源分配，提高资源利用率。
在网络故障诊断与恢复方面，人工智能可以快速定位网络故障原因并实现自动恢复。
在网络智能管理方面，人工智能可以实现网络自动化运维和优化管理。
本文还讨论了人工智能在计算机网络技术中的应用研究的意义、未来发展趋势以及面临的挑战与机遇。
【关键词】关键词：人工智能、计算机网络技术、应用研究、网络安全、网络性能优化、网络资源调度、网络故障诊断、网络智能管理、意义、发展趋势、挑战与机遇。
1. 引言1.1 人工智能在计算机网络技术中的应用研究引言人工智能在计算机网络技术中的应用研究主要涉及到网络安全、网络性能优化、网络资源调度、网络故障诊断与恢复，以及网络智能管理等方面。
通过人工智能的技术手段，可以实现网络的自动化、智能化管理，提高网络的安全性、稳定性和效率，减少运维成本，提升用户体验。
本文将重点探讨人工智能在计算机网络技术中的应用研究，分析其意义、未来发展趋势，以及可能面临的挑战与机遇，旨在为读者对人工智能在网络技术领域的应用有更深入的了解和认识。
2. 正文2.1 人工智能在网络安全中的应用在当今信息化时代，网络安全问题变得越来越重要。
恶意攻击、数据泄露、网络病毒等安全威胁层出不穷，给企业和个人带来了巨大的损失。
而人工智能技术在网络安全领域的应用，为网络安全提供了新的解决方案。
人工智能可以用于提高网络入侵检测的准确率。
传统的入侵检测系统往往需要事先定义好一系列规则来判断是否是恶意攻击，而这种方法很容易被攻击者绕过。
而基于人工智能的入侵检测系统可以学习用户的行为模式，通过分析用户行为的异常来及时发现潜在的攻击。
国内外人工智能技术的研究与比较分析
国内外人工智能技术的研究与比较分析一、概述人工智能，简称AI，是计算机科学的一个分支，致力于构建可以人类智能类似的智能机器。
近年来，人工智能技术发展迅速，不仅在科学领域得到广泛应用，也在商业和日常生活中带来了极大的改变。
本文旨在对当前国内外人工智能技术的研究和比较进行深入分析。
二、国内人工智能技术1. 语音技术语音技术是人工智能应用的核心之一，它利用自然语言处理和机器学习技术，使计算机能够理解人类语言并与人类进行交互。
在国内，语音技术已经在语音识别、语音合成和语音翻译等各个方面得到广泛应用。
例如，百度的语音识别技术已经达到了世界领先水平，可以实现口语输入、语音识别、关键词提取等功能。
此外，科大讯飞的语音合成技术也受到了广泛认可，可以在虚拟助手、机器人和智能家居等领域提供优秀的语音服务。
2. 计算机视觉技术计算机视觉技术是利用计算机算法来分析、处理、理解和解释数字图像或视频的技术。
在国内，计算机视觉技术主要应用于智能监控、人脸识别和智能交通等领域。
例如，商汤科技的人脸识别技术可以在公安、金融和零售等领域提供可靠的安全监控服务。
此外，优必选科技推出的机器人视觉系统可以在智能制造、物流等领域提高效率和精准度。
3. 机器学习技术机器学习技术是一种自动化的算法，能够让计算机根据经验数据来学习、优化和预测。
在国内，机器学习技术被广泛应用于金融、医疗和社交媒体等领域。
例如，蚂蚁金服的信用评估模型和京东的商品推荐系统都是基于机器学习技术开发的。
同时，在疫情期间，人工智能与传统医学结合，智能辅助诊断系统的应用得到了很好的实践。
机器学习技术还可以解决很多社会问题，例如智能城市管理、自然语言处理等，因此具有很高的应用前景。
三、国外人工智能技术1. 深度学习技术深度学习技术是一种机器学习技术的进化版，可以让计算机根据大量的数据自我学习和优化。
在国外，深度学习技术被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。
例如，谷歌开发的AlphaGo是基于深度学习技术开发的，其在围棋比赛中战胜了人类顶级选手。
基于人工智能的智能客服机器人研究
基于人工智能的智能客服机器人研究随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经渗透到我们生活的方方面面，其中智能客服机器人作为一项重要应用得到了广泛的关注和研究。
本文将探讨基于人工智能的智能客服机器人的研究进展以及其在商业和服务领域中的应用。
一、智能客服机器人的定义和特点智能客服机器人是基于人工智能技术开发的一种系统，旨在通过模拟人类的语言交流能力和逻辑思维能力，为用户提供自动化的客户服务和支持。
与传统的客服人员相比，智能客服机器人具有以下特点：1.1 多通道交互：智能客服机器人能够通过多种通信渠道与用户进行交互，包括文字、语音和图像等。
1.2 自动应答：智能客服机器人通过自动学习和分析预设的问题和答案库，能够快速准确地回答用户的疑问和问题。
1.3 智能学习：智能客服机器人能够通过不断与用户交互和学习，逐渐提高自己的问答准确性和服务质量。
1.4 多语言支持：智能客服机器人可以支持多种语言，满足不同地区和用户的需求。
二、智能客服机器人的技术原理和关键技术智能客服机器人的实现离不开人工智能的技术支持，主要包括自然语言处理、机器学习和知识图谱等关键技术。
2.1 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：NLP技术能够分析和理解人类的自然语言，使机器能够准确地识别和获取用户的意图和问题，从而能够作出正确的回应。
2.2 机器学习（Machine Learning, ML）：机器学习是智能客服机器人中的核心技术之一，通过对大量的数据进行学习和训练，使机器能够自动学习和优化自己的问答模型，提高回答的准确性和效率。
2.3 知识图谱（Knowledge Graph）：知识图谱是将海量的结构化和半结构化数据整合起来，形成一张“知识地图”，能够帮助机器理解和归纳用户的问题，提供准确的答案。
三、智能客服机器人的应用领域智能客服机器人在商业和服务领域中有着广泛的应用。
人工智能机器人的发展论文
人工智能机器人的发展论文人工智能机器人的发展是一个跨学科的领域，它结合了计算机科学、工程学、机器人学和认知科学等多个领域的知识。
随着技术的不断进步，人工智能机器人已经从最初的概念发展成为现实世界中不可或缺的一部分。
本文将探讨人工智能机器人的发展历史、现状以及未来的发展趋势。
引言自20世纪50年代以来，人工智能（AI）的概念逐渐形成并发展。
人工智能机器人作为AI技术的一个重要分支，其发展不仅体现了技术的进步，也反映了人类对于智能机器的无限憧憬。
从最初的工业自动化到现代的智能家居、医疗辅助、教育娱乐等多个领域，人工智能机器人的应用范围日益广泛。
人工智能机器人的发展历程早期探索人工智能机器人的发展可以追溯到20世纪50年代，当时计算机科学家开始尝试模拟人类智能。
1950年，艾伦·图灵提出了图灵测试，这是衡量机器智能的一个重要标准。
随后，第一台工业机器人“Unimate”在1961年被发明，标志着机器人技术的商业化应用。
技术进步随着计算机硬件的快速发展，人工智能算法也得到了显著的改进。
20世纪80年代，专家系统开始被广泛应用于各个领域，这些系统能够模拟专家的决策过程。
90年代，随着互联网的普及，人工智能开始与大数据结合，为机器人提供了更丰富的信息来源。
当代发展21世纪初，随着机器学习和深度学习技术的突破，人工智能机器人的发展进入了一个新的阶段。
机器人不仅能够执行简单的任务，还能够进行复杂的决策和学习。
例如，自动驾驶汽车、智能客服机器人等都是这一时期的产物。
人工智能机器人的现状当前，人工智能机器人在多个领域展现出巨大的潜力和应用价值。
工业领域在工业制造领域，机器人被广泛用于自动化生产线，提高了生产效率和产品质量。
机器人能够执行重复性高、危险或对人类不适宜的工作。
服务业在服务业，人工智能机器人被应用于客户服务、餐饮、医疗等多个方面。
例如，服务机器人能够提供导览、咨询等服务，而医疗机器人则能够辅助医生进行手术或康复训练。
基于Internet力觉临场感遥操作机器人系统的研究
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力 、 力和财 力竞 相 开发相 关技 术进 行研 究和 开发 ， 物
到了越来越广泛 的关注 和研究。尤其是近 几年来 ， 计算机 网络技术的飞跃发展给交互式远程遥操作机 器人 技 术提供 了广 阔的应 用 空 间…。遥操 作 力觉 临 场感 机器人 系统 是在 人的 操纵下 能在 人难 以接近 或
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０ 引言
２ 世纪 ８ 年 代对 智能机 器 人的研 究表 明 ， Ｏ Ｏ 由于 机 构 、控 制 、人 工智 能 和传感 技术 水平 的 限制 ，在
短时 间内 尚难 以研制 出能在未 知或 复杂 环境下 工作
智能制造与机器人应用关键技术研究
第3期2021年2月No.3February，20210 引言科技是时代进步的推动力，随着我国制造强国战略的稳步向前推进，智能制造成为了“中国制造2025”明确的主攻方向，而机器人则是智能制造发展的重要内容与支撑。
在未来，智能制造与机器人技术将取得显著进展，逐步推动我国制造业实现转型升级，并不断迈向中高端层次。
由此，本文概述分析智能制造与机器人应用关键技术。
1 智能制造应用技术1.1 构造智能制造环境的技术当下，中国在智能制造、构建数字化车间方面有着很高的热情，政府、专家、企业也充满激情地给予力所能及的支持。
而构造智能制造技术应用环境，构建数字化车间，有几项关键技术。
其一，机器人技术。
想要实现智能化、数字化、自动化，机器人技术是必不可缺的首要；其二，人工智能技术。
智能制造简单地说就是智能技术和制造技术的融合，以智能技术来对制造中遇到的问题进行解决。
更明确的地，智能制造为人工智能技术在制造业中的应用；其三，数字化技术与网络化技术。
就制造业自身来说，产品设计技术、制造技术为基础与根本，我们应用机器人、智能、数字化、网络化技术，其目的就是为了提高产品设计能力与产品制造能力[1]。
智能制造为高端装备制作业发展的主要趋势，其中，数字车间、工业机器人则是智能制造的重要内容，也可视为主体内容。
依靠数字车间机器人应用推广，不仅能提升机器人智能化水平，还能代替传统的体力劳动，甚至替代一部分的脑力劳动。
很早就提出了数字车间的概念，先是用机器人替代人工，再推进机器自动化，以自动化设备替换机械设备，最后完成成套化、集成化，以成套设备替换流水线单台作业，也就是智能换数字。
1.2 智能制造应用技术发展趋向当下，智能制造技术发展已无法脱离数字化技术与网络化技术，可以说，该两项技术为智能制造技术发展的重要支撑。
智能制造的原型是制造自动化，相反，现代制造自动化的发展趋向便是智能制造，两者差别所在是智能制造在制造自动化基础上涉足研究范围更广，应用技术更复杂，但这其实也是制造自动化的一种进步[2]。
基于人工智能的智能问答机器人设计与实现
基于人工智能的智能问答机器人设计与实现近年来，随着人工智能的快速发展，智能问答机器人逐渐成为人们生活中的一种新型工具。
它不仅能够解决人们的问题，还能够提供智能化的回答。
本文将从智能问答机器人的概念、设计和实现三个方面入手，探讨如何基于人工智能技术，设计和实现一款高效、智能化的问答机器人。
一、智能问答机器人的概念智能问答机器人，是指一种基于人工智能技术的机器人，它能够理解人类的语言，自主地进行思考和学习，并且能够快速、准确地回答人类的问题。
它不仅能够解决简单的问题，更能够正确应对复杂多变的实际问题，从而为人类提供更加贴心的服务。
二、智能问答机器人的设计1. 自然语言处理技术自然语言处理技术，是人工智能领域的一个重要分支。
它主要包括语音识别、语音合成、文本分类、情感分析等方面。
在问答机器人的设计中，自然语言处理技术是关键，它能够实现对人类语言的深入理解。
因此，在设计问答机器人时，必须考虑采用先进的自然语言处理技术，以达到较高的问答准确率。
2. 知识库知识库是问答机器人设计中不可或缺的一部分。
它包含了问答机器人需要回答的所有问题及其答案。
为了确保机器人的回答更加准确、全面，知识库的设计必须精细。
同时，知识库的更新与维护也是非常重要的。
因此，在设计知识库时，需要强调其实时性、准确性和完整性。
3. 机器学习技术机器学习技术是智能问答机器人设计过程中的一个重要工具。
它能够让机器人在不断的学习过程中，不断提高自己的回答准确率。
具体来说，机器学习技术主要包括强化学习和监督学习两个方面。
在具体运用时，应根据不同的场景选择最合适的机器学习算法。
三、智能问答机器人的实现1. 数据获取数据获取是智能问答机器人实现的第一步。
它包括问题数据集的收集以及知识库数据的获取。
在获取问题数据集时，应根据实际需求进行筛选，以确保问题数据集的质量。
在获取知识库数据时，应选取多个数据源，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据预处理数据预处理涉及数据清洗、数据重组、特征选择等方面。
人工智能在计算机网络技术中的应用探讨
I G I T C W技术 应用Technology Application126DIGITCW2024.02计算机网络技术是信息化时代必不可少的一项技术，它的发展直接决定了整个信息技术行业的进步方向[1]。
同时，随着人工智能技术的不断发展，越来越多的人开始将人工智能技术应用到计算机网络技术中[2]。
本文旨在通过对人工智能技术的介绍和分析，探讨人工智能在计算机网络技术中的应用现状和未来趋势。
1 人工智能的基本概念人工智能（Artificial Intelligence ，AI ）是指计算机通过模拟人类的智能行为和思维方式，从而使计算机具有感知、认知、学习、决策等智能能力的一种技术。
它是一项综合性的技术，包括了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面。
人工智能技术的发展对整个计算机行业的应用和发展产生了重要影响，尤其在计算机网络技术领域中的应用更是显著。
应用人工智能技术，可以实现对计算机网络中海量数据的处理和分析，提高网络运作效率和安全性，为网络管理和优化等提供更好的解决方案。
同时，也可以借助人工智能技术来帮助识别和防范网络威胁，提高网络安全保障水平。
2 人工智能在计算机网络技术中的应用 现状2.1 网络安全领域人工智能技术的应用为网络安全提供了有力支持。
由于当前网络威胁形式多样化，传统的安全防护手段已经难以满足安全防范的需要。
而人工智能技术可以通过机器学习和数据挖掘等方式对大量的网络攻击数据进行分析，寻找规律和模式，预测新型威胁，从而有效地降低网络安全风险。
首先，应用人工智能技术可以建立基于行为模式的检测系统。
这种系统可以基于对历史数据分析，对正常和异常行为进行分类，从而识别恶意IP 地址、爬虫或者DDoS 攻击等，对网络攻击进行及时感知和自适应防御[3]。
例如，采用深度学习算法，可以训练神经网络来识别不同类型的网络攻击，并通过定时更新算法和模型来保证检测系统的效果和准确性。
其次，人工智能技术还可以通过机器学人工智能在计算机网络技术中的应用探讨王于哲（福州英华职业学院，福建 福州 350001）摘要：文章介绍了人工智能的基本概念，阐述了人工智能在网络安全、网络优化和网络管理领域等方面的应用现状。
智能化服务机器人研究
智能化服务机器人研究一、背景介绍近年来，随着人工智能技术和机器人技术的不断发展，智能化服务机器人已经成为了一种趋势，并在各行各业中得到广泛的应用。
智能化服务机器人，是指一种基于人工智能技术的智能机器人，能够对人类进行高质量的服务，同时满足人类对服务的个性化需求。
二、分类介绍智能化服务机器人按功能可分为四类：1.教学类机器人：主要应用于学校、培训机构等场合，能够通过语音、图像等多种形式，向学生传授知识，并能对学生进行考试评测。
2.医疗类机器人：主要应用于医院、诊所等医疗场合，能够通过语音、图像等多种形式，向患者传授康复知识，帮助患者进行康复训练。
3.购物类机器人：主要应用于商场、超市等场合，能够通过语音、图像等多种形式，向消费者推荐商品，并进行商品的销售。
4.家庭服务类机器人：主要应用于家庭、养老院等场合，能够通过语音、图像等多种形式，为老人和儿童提供起居、陪伴等服务。
三、优势分析智能化服务机器人具有以下几个方面的优势：1.效率高：智能化服务机器人可以实现24小时不间断服务，不需要人工干预，大大提高了服务效率。
2.服务质量高：智能化服务机器人能够根据用户的个性化需求，提供专业、精准的服务，服务质量高。
3.成本低：智能化服务机器人不需要工资、保险和休假等待遇，成本低，可以实现长期稳定的服务。
4.系统完善：智能化服务机器人配备先进的语音、图像、感知和控制系统，能够进行多维度的服务。
四、研究方向目前，智能化服务机器人的研究方向主要包括以下几个方面：1.面部识别技术：通过面部识别技术，智能化服务机器人可以实现用户识别，从而为用户提供个性化、专业化的服务。
2.语音识别技术：通过语音识别技术，智能化服务机器人可以理解用户的语言意图，并作出相应的应答，达到真正的人机对话。
3.人体感知技术：通过人体感知技术，智能化服务机器人可以实现对用户情感和生理状态的感知，更好地适应用户的需求。
4.移动机器人技术：通过移动机器人技术，智能化服务机器人可以实现无人巡检、定点服务、自主导航等功能，提高服务效率。
智能服务机器人中的人机交互技术研究
智能服务机器人中的人机交互技术研究近年来，随着科技的不断发展，智能服务机器人成为了人们生活中不可或缺的一部分。
而智能服务机器人中的人机交互技术则是其不可或缺的基础。
人机交互技术是指人类与计算机或其他电子装置之间交互信息的技术。
智能服务机器人的出现为人类提供了更便捷、高效和优质的服务体验，并为人机交互技术的研究提供了广阔的发展空间。
下面我们就来探究智能服务机器人中的人机交互技术研究。
一、语音识别技术语音识别技术是智能服务机器人实现人机交互最常见的技术之一。
语音识别技术通过分析人的说话声音，将其中的语音信号转化成计算机可以识别的数字信号，在这个过程中使用了语音信号的处理技术、语音信号的模型和语音信号的特征提取技术等多种技术。
随着机器学习和深度学习的发展，语音识别技术已经变得越来越智能化。
目前的语音识别技术已经能够轻松识别多种语言和方言，并能够在一定范围内适应不同人的语音特征和不同环境的干扰。
语音识别技术的进一步发展将会为智能服务机器人的交互提供更加流畅和自然的体验。
二、自然语言处理技术自然语言处理技术是智能服务机器人实现人机交互的另一个关键技术。
自然语言处理技术可以帮助机器人理解人类的语言，进而生成符合人类语言习惯和规范的回答。
自然语言处理技术一般包括两个方面，即语义分析和自然语言生成。
语义分析主要是识别人类语言中的语义，通常使用模板匹配、关键词提取和语义分类等技术实现。
自然语言生成则是根据语义学上的规则进行回答生成，这种技术需要运用到自然语言理解、自然语言生成以及情感识别等多种技术。
通过自然语言处理技术的应用，服务机器人可以更好地理解人类需求和行为，从而提供更加精准的服务与回答。
三、人脸识别技术人脸识别技术是用于智能服务机器人识别人类面部进行交互的技术。
人脸识别技术通过检测面部图像中的生物学特征，从而进行身份验证或认证。
为了让服务机器人更好地识别人类面部，研究人员已经研发出了一系列面部识别技术。
例如基于三维人脸识别技术、基于模板匹配技术和基于深度学习技术等。
人工智能服务机器人的设计和开发
人工智能服务机器人的设计和开发一、前言人工智能的发展已经让机器变得越来越智能化，这些机器也被广泛应用于各行各业中，其中包括人工智能服务机器人。
本文将重点探讨如何设计和开发一个高效的人工智能服务机器人。
二、需求分析在设计人工智能服务机器人之前，我们需要先明确它的使用场景和用户需求。
常见的场景包括售前咨询、售后服务、智能家居控制等。
用户需求主要包括积极主动的服务态度、准确的响应速度、全面的知识储备等。
三、技术架构人工智能服务机器人的技术架构主要包括语音识别、自然语言处理、对话管理和知识库等模块。
其中，语音识别模块可以将用户的语音输入转换成文本，自然语言处理模块可以分析文本内容，对话管理模块可以确定用户意图，知识库模块可以提供相关的信息。
四、技术实现1.语音识别技术语音识别技术是人工智能服务机器人的关键技术之一。
现有的语音识别技术主要包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、高斯混合模型（GMM）、深度神经网络（DNN）等。
其中，DNN是目前最为主流的技术，特别是基于深度学习的端到端语音识别技术。
2.自然语言处理技术自然语言处理技术是人工智能服务机器人的另一个关键技术。
通过自然语言处理技术，机器人可以理解用户的问题，并给出相应的答案。
现有的自然语言处理技术主要包括分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、情感分析等。
3.对话管理技术对话管理技术是人工智能服务机器人的一个重要模块。
通过对话管理技术，机器人可以理解用户的言语意图，并进行相应的回答。
目前，常见的对话管理技术包括模板匹配法、机器学习法、规则匹配法等。
4.知识库技术知识库技术是人工智能服务机器人的最后一个关键技术。
通过知识库技术，机器人可以获取相关的知识，并回答用户提问。
目前，常见的知识库技术包括语义网技术、本体技术、知识图谱技术等。
五、人机交互界面人机交互界面是人工智能服务机器人的重要组成部分。
通过人机交互界面，用户可以与机器人进行高效的交流。
常见的人机交互界面包括语音交互、文字交互、图形交互等。
大学生毕业论文范文基于人工智能的机器人技术研究与应用
大学生毕业论文范文基于人工智能的机器人技术研究与应用人工智能的快速发展在许多领域都产生了深远影响，其中之一便是机器人技术。
本文将探讨基于人工智能的机器人技术在各个领域的研究与应用，并讨论其对大学生毕业论文的范文写作的影响。
第一部分：介绍人工智能与机器人技术人工智能，即Artificial Intelligence (AI)，是指通过模拟人类智能的思维和行为来设计和开发计算机系统的一门学科。
机器人技术则是基于人工智能的发展而来，通过给机器人搭载软硬件系统来实现智能化的功能。
第二部分：人工智能与机器人技术的研究领域2.1 自动驾驶技术自动驾驶技术是人工智能和机器人技术结合的一个典型应用。
通过搭载传感器和计算机系统，自动驾驶汽车可以自主感知周围环境，并进行路径规划和决策，从而实现无人驾驶的功能。
2.2 服务机器人服务机器人是以人工智能和机器人技术为基础，能够协助人们完成各种服务工作的机器人。
这些机器人可以在医院、酒店、商场等场所提供导航、清洁、搬运等服务，减轻人力劳动压力。
2.3 工业机器人工业机器人是应用人工智能和机器人技术于制造业的一种机器人。
它们能够执行重复、高精度、危险的工作任务，如装配、焊接等，提高生产效率和产品质量。
2.4 医疗机器人医疗机器人是基于人工智能和机器人技术发展的一种机器人，用于辅助医疗工作。
例如，手术机器人能够协助医生进行微创手术，提高手术的精确度和安全性。
第三部分：人工智能与机器人技术对毕业论文的影响3.1 数据收集与分析人工智能和机器人技术的发展使得数据的获取变得更加便捷。
对于进行科研的大学生来说，他们可以通过机器人技术来收集大量的数据，并利用人工智能算法对这些数据进行分析，获得更准确和全面的研究结果。
3.2 实验设计与执行在进行毕业论文的研究时，实验是不可或缺的一部分。
基于人工智能的机器人技术可以协助学生设计和执行实验。
例如，在机器人技术的帮助下，学生可以创建复杂的虚拟实验环境，并通过控制机器人进行实时数据采集和分析。
全自主服务机器人关键技术及应用
全自主服务机器人关键技术及应用全自主服务机器人是指能够完全独立完成各种任务和服务的机器人。
它们拥有多种关键技术，这些技术使得机器人能够实现人类类似甚至更高级的智能行为，广泛应用于各个领域。
一、感知技术全自主服务机器人的第一个关键技术是感知技术。
感知技术包括视觉、听觉、触觉等多个方面。
机器人通过视觉系统可以感知周围环境的图像信息，包括人物、物体、场景等等。
听觉系统可以帮助机器人感知声音，如语音指令、环境声音等。
触觉系统则使机器人能够感知物体的形状、硬度等特征。
这些感知技术的应用使得机器人能够更好地理解和适应周围的环境，从而提供更好的服务。
二、语言理解和交互技术语言理解和交互技术是全自主服务机器人的另一个关键技术。
通过语音识别和自然语言处理技术，机器人能够理解人类的语言指令，并作出相应的反应。
而语音合成技术则使得机器人能够以自然的语音与人进行交流。
这些技术的应用使得机器人能够与人类进行有效的沟通和交互，从而更好地满足人类的需求。
三、决策与规划技术决策与规划技术是全自主服务机器人的核心技术之一。
机器人需要能够根据感知到的环境信息和人类的需求，做出合理的决策，并制定相应的行动计划。
这需要机器人具备推理、学习和规划能力。
通过机器学习、逻辑推理等技术，机器人能够从大量的数据中学习和归纳知识，根据不同情况做出最优的决策。
四、操作与执行技术操作与执行技术是全自主服务机器人的另一个关键技术。
机器人需要具备精准的位置感知和运动控制能力，才能够完成各种任务和服务。
定位和导航技术使得机器人能够精确地知道自己在空间中的位置，并能够规划最优的路径进行移动。
同时，机器人还需要具备精准的操作能力，能够灵活地进行抓取、操纵等动作。
这些技术的应用使得机器人能够高效地完成各种任务，如送餐、清洁等。
全自主服务机器人的应用非常广泛。
在医疗领域，机器人可以辅助医生进行手术操作，提高手术的精确度和安全性。
在餐饮领域，机器人可以代替人类完成点餐、送餐等任务，提高工作效率。
服务机器人的技术和应用
服务机器人的技术和应用近年来，随着科技的快速进步和人们对生活品质和效率的不断提高，服务机器人越来越受到关注和重视。
服务机器人是一种能够代替人类完成服务工作的机器人，包括餐厅点单机器人、银行自助机器人、机场导航机器人等。
本文将探讨服务机器人技术的发展和应用领域。
一、服务机器人的技术服务机器人技术的核心是人工智能，即机器在完成任务时能够模拟人类的思维和行为。
目前，主流的服务机器人技术主要有以下几个方面：1. 语音识别技术语音识别技术是服务机器人的基础技术，它使得机器人能够理解人类的语言并做出相应的反应。
这项技术的发展水平直接影响着服务机器人的效果和可靠性。
基于大数据和深度学习的语音识别技术已经在服务机器人应用领域得到了广泛的应用。
2. 人脸识别技术人脸识别技术是服务机器人的重要技术之一，它能够识别人脸的特征和身份信息。
在机场、银行等公共场所可以通过人脸识别技术实现自动识别签到等功能，提高效率。
此外，人脸识别技术还可以用于安保和犯罪侦查等领域。
3. 机器视觉技术机器视觉技术使机器人能够识别和分析影像信息，包括人脸、物体等。
利用机器视觉技术，服务机器人可以精准地感知和理解客户的需求，提高工作效率和服务质量。
目前，机器视觉技术已经在餐厅服务、快递配送等领域得到应用。
4. 自主导航技术自主导航技术是指机器人能够自主行走、避障、定位以及路径规划等功能。
这项技术对于服务机器人非常重要，它使得机器人在复杂的环境中能够自主地完成任务。
在餐厅、酒店等场所，自主导航技术能够使机器人自主地完成送餐、打扫等任务。
二、服务机器人的应用随着服务机器人技术的不断提高，服务机器人在各行各业的应用也越来越广泛。
以下是服务机器人的应用领域：1. 餐厅服务在餐厅中，服务机器人可以作为助手协助服务员完成点菜、送餐等任务，减轻人力，提高餐厅整体服务质量。
此外，服务机器人还可以根据客户的需求推荐菜品和饮品，提供定制化的服务。
2. 酒店服务在酒店中，服务机器人可以作为前台宾客服务员的助手，为客户提供信息查询、送餐服务等。
电子信息工程中的人工智能技术研究综述
电子信息工程中的人工智能技术研究综述引言：人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一种模拟人类智能的技术，近年来在电子信息工程领域得到了广泛的应用和研究。
本文将对电子信息工程中人工智能技术的研究进展进行综述，包括目标检测与识别、智能传感器、智能通信系统等。
一、目标检测与识别目标检测与识别是人工智能技术在电子信息工程中的重要应用领域之一，以提高系统的自动化和智能化水平。
在目标检测方面，深度学习技术的发展为该领域带来了显著的进步，如使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）进行目标检测和图像分类。
此外，目标识别方面的研究也取得了重要进展，如人脸识别、车牌识别和行人检测等。
二、智能传感器智能传感器作为电子信息工程中的重要组成部分，通过感知和采集环境信息，并进行处理和分析，实现对环境的智能化监测和控制。
人工智能技术在智能传感器中的应用主要包括智能图像传感器和智能光传感器。
智能图像传感器利用机器学习和深度学习算法，实现对图像的快速处理和分析，如图像识别、目标跟踪和行为分析等。
智能光传感器则采用基于人工智能算法的辐射计算模型，实现对大气物质、光照和能量等参数的智能感知和分析。
三、智能通信系统智能通信系统是电子信息工程中另一个重要的领域，其中人工智能技术的应用对提高通信系统的性能和效率具有重要作用。
在智能通信系统中，人工智能技术主要应用于自适应调制识别、智能天线阵列和智能频谱分配等方面。
自适应调制识别利用机器学习算法和神经网络技术，实现对无线信号的自动调制识别。
智能天线阵列通过智能算法和数据处理，实现天线模式的自适应调整，提高信号的传输质量。
智能频谱分配则通过智能算法优化频谱资源的分配，提高频谱利用效率。
四、智能机器人智能机器人作为电子信息工程中的重要应用领域，将人工智能技术与机器人技术相结合，实现对环境的感知、决策和控制。
目前，智能机器人在自动导航、人机交互和物体识别等方面取得了显著进展。
基于人工智能的自主服务机器人的发展
基于人工智能的自主服务机器人的发展在过去的几十年里，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）迅速地发展起来，AI技术的应用已经渗透到了各个领域。
其中，自主服务机器人是AI技术在物理世界中的一种成功应用。
自主服务机器人指的是一种具有自我识别、学习、决策等功能的机器人，能够在无人值守的环境下执行特定任务。
随着技术的不断进步，自主服务机器人的发展也得到了越来越多的研究和投入，其在未来的应用前景巨大。
一、自主服务机器人的应用现状目前，自主服务机器人的应用广泛，它们已经广泛应用于医疗、零售、金融、旅游、物流等领域。
最近，新型冠状病毒在全球流行，自主服务机器人在疫情防控上也起到了关键作用。
一些机构利用机器人发放口罩、检测体温和消毒等，显著降低了疫情传播的风险。
二、自主服务机器人的技术特点自主服务机器人具有自我识别、自学习、自决策等功能。
它们可以通过传感器收集周围环境的信息，并针对信息进行自我更新和学习，从而完成更高效的任务。
在机器人的自主决策能力上，AI技术则是关键。
AI技术让机器人可以根据环境的变化做出合理的自主决策，以更加高效地进行工作。
三、自主服务机器人的发展趋势随着技术的不断进步，自主服务机器人的性能和智力水平不断提高，未来的应用前景也越来越广泛。
随着自主服务机器人应用的进一步延伸，未来的它们将可以更好地服务大众。
例如，在餐饮领域，人类服务员可能会由自主服务机器人取代，这将会降低餐饮企业成本，也更能够快速适应大众需求的变化。
同时，随着5G技术的不断发展，自主服务机器人的应用将得到更好的网络支持，快速响应速度将能够有更大提高。
这在物流、零售等领域将会具有很大的应用前景，使整个产业链的效率得到大幅度提升。
四、自主服务机器人面临的挑战随着自主服务机器人的应用发展，也面临着很多挑战。
例如：安全、可靠性等问题，需要加强技术研发的同时，不断提高智能服务机器人等级。
此外，随着自主服务机器人应用范围的增加，还将涌现出一系列法律问题，如自主服务机器人感知的信息安全处理等，这也需要针对性的法律规范。
互联网机器人的发展历程与应用场景
互联网机器人的发展历程与应用场景互联网机器人（Internet Robot）是指通过互联网进行信息交互和处理的智能机器人。
它们可以模拟人类的思维和行为，具备自主学习和决策能力，能够与人类进行自然语言交流，并根据人类的需求提供相应的服务。
互联网机器人的发展历程可以追溯到上世纪50年代的人工智能研究，经过多年的发展，如今已经广泛应用于各个领域。
一、发展历程1. 早期研究阶段（1950s-1980s）互联网机器人的发展可以追溯到上世纪50年代的人工智能研究。
当时，研究人员开始尝试构建能够模拟人类思维和行为的机器人，以实现人机交互和智能决策。
然而，由于当时计算机技术和算法的限制，互联网机器人的发展进展缓慢。
2. 语音识别与自然语言处理（1990s-2000s）随着计算机技术的不断进步，互联网机器人的发展进入了一个新的阶段。
在上世纪90年代，语音识别和自然语言处理技术取得了重大突破，使得机器人能够理解和处理人类的语言。
这一突破为互联网机器人的应用场景提供了更多可能性，例如智能客服、语音助手等。
3. 机器学习与深度学习（2010s-至今）近年来，机器学习和深度学习技术的快速发展推动了互联网机器人的进一步发展。
通过大数据的支持，机器可以从海量的数据中学习和提取规律，不断优化自身的算法和模型。
这使得互联网机器人在图像识别、智能推荐、自动驾驶等领域取得了重大突破。
二、应用场景1. 智能客服互联网机器人在智能客服领域的应用越来越广泛。
通过自然语言处理和机器学习技术，机器人可以理解用户的问题，并提供相应的解答和建议。
智能客服机器人可以实现24小时在线服务，提高客户满意度和工作效率。
2. 语音助手语音助手是互联网机器人在移动设备上的应用场景之一。
通过语音识别和自然语言处理技术，语音助手可以理解用户的指令，并执行相应的操作。
例如，用户可以通过语音助手发送短信、查询天气、播放音乐等。
3. 智能家居随着物联网技术的发展，互联网机器人在智能家居领域的应用越来越受到关注。
网络人工智能的发展论文
网络人工智能的发展论文在当今数字化时代，网络人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为推动技术进步和社会发展的关键力量。
本文将探讨网络人工智能的发展，包括其历史背景、技术原理、应用领域、面临的挑战以及未来发展的趋势。
网络人工智能的发展历程网络人工智能的发展可以追溯到20世纪40年代，当时计算机科学的先驱们开始探索机器模拟人类智能的可能性。
随着时间的推移，AI经历了几次重要的发展阶段，包括规则驱动的专家系统、机器学习、深度学习等。
近年来，随着计算能力的显著提升和大数据的广泛应用，网络人工智能取得了突破性进展。
网络人工智能的技术原理网络人工智能的核心是算法和数据。
算法是AI的大脑，它决定了AI如何从数据中学习和做出决策。
数据则是AI的食粮，没有足够的数据，AI就无法进行有效的学习。
深度学习是当前网络AI中最流行的一种技术，它通过模拟人脑的神经网络结构，能够处理复杂的模式识别任务。
网络人工智能的应用领域网络人工智能的应用已经渗透到社会的各个角落。
在医疗领域，AI可以帮助医生进行疾病诊断和治疗计划的制定；在金融领域，AI可以用于风险评估和欺诈检测；在交通领域，自动驾驶技术正在逐步改变我们的出行方式；在教育领域，个性化学习推荐系统可以根据学生的学习习惯和能力提供定制化的学习资源。
网络人工智能面临的挑战尽管网络人工智能取得了显著的成就，但它也面临着一系列的挑战。
首先是数据隐私和安全问题，随着AI对数据的依赖性增强，如何保护用户数据不被滥用成为一个重要议题。
其次是伦理问题，AI的决策过程缺乏透明度，这可能导致偏见和歧视。
此外，AI的快速发展也带来了就业问题，自动化可能会取代一些工作岗位，引发社会结构的变化。
网络人工智能的未来发展展望未来，网络人工智能将继续在多个方面取得进展。
技术层面，AI算法将变得更加复杂和高效，能够处理更加复杂的任务。
应用层面，AI将进一步融入日常生活，提高生产效率和生活质量。
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第34卷第1期2017年1月吉林化工学院学报JOURNAL OF JILIN INSTITUTE OF CHEMICAL TECHNOLOGYVol .34 No.l Jan . 2017文章编号：1007-2853(2017)01-0054-05基于lnternet +服务型智能机器人关键技术研究王影，俛晋超，刘麒*(吉林化工学院信息与控制工程学院，吉林吉林132022)摘要：针对当前服务型智能机器人工作效率低、适应能力差、工作噪音大、保护措施不完善等缺点，提出 基于Intem et +服务型智能机器人的设计方案，分析了系统的关键技术及解决缺陷的实用方法.系统能够 有效提高机器人智能、安全、节能、高效、低噪等技术指标，以最少的资源消耗获得最大的经济和社会效 益，对服务型智能机器人的推广应用具有深远意义.关键词：Intem et +;PID ;路径覆盖;模糊逻辑中图分类号：TP 216 文献标志码：A D O I ：10.16039/j .cnki .cn 22-1249.2017.01.013随着人类人口老龄化、简单劳动力不足、劳动 力成本上升、科技发展、经济水平及生活质量不断 1系统方案提高等因素影响，服务型智能机器人的研制受到全球的重视，我国2012年制定《服务机器人科技 发展"十二五"专项规划》扶持行业发展.然而，目 前几乎所有的服务型智能机器人都存在一些待解 决的关键问题[1].比如:机器人无法真正实现垃圾 分类识别的智能操作.另外，清洁度高的，吸力必 然大，随之而来的噪音也大，给人们的健康带来隐 患;功能多的，电池消耗大，电量多的重量重，又会 增加额外的能量消耗等等.基于Internet +服务型 智能机器人系统力求解决各种关键技术，促进服 务型机器人在我国的快速推广.基于Intemet +服务型智能机器人系统原理框 图如图1所示，智能机器人由主控系统、感知系统、执彳了系统、功目纟扩展、人机父互、智目纟软件7K 部 分组成[2'感知系统负责距离、碰撞、阶梯、卡死、 速度、尘仓、垃圾、电量等物理量及运行状态检测； 执行系统负责行走与清洁电机的驱动;功能扩展 包含温湿度、时钟、语音、杀菌等模块的实现;人机 交互包含键盘与l c d 、a p p 通讯、红外遥控、充电 座导航等人性化设计;智能软件以自适应控制、模 糊处理及全覆盖算法为依据主要实现清洁路径覆 盖规划及返回充电站路径规划.图1系统结构框图收稿日期:2016-10-22作者简介:王影（1979-)，女，吉林省吉林市人，吉林化工学院副教授，硕士，主要从事测控技术与仪器相关方向的研究.* 通信作者:刘麟，E -m ail : 1144191007@第1期王影，等:基于Intemet+服务型智能机器人关键技术研究55 2典型检测电路设计智能机器人的感知系统凭借各种传感器进行外界信息采集、相应调理电路变送处理.下面对碰撞、悬空、仓尘等主要检测模块分别加以介绍.2.1碰撞检测碰撞检测原理框图如图2所示，由于碰撞是 在机器人清扫过程中随机发生的，因此接口必须 使用中断.霍尔元件的返回信号与主控芯片I/O 相连，同时两路信号通过或非门与系统中断INT1相连，机器人发生碰撞时，触发单片机中断，使用 中断配合查询的方法可判断碰撞的具体信息.图2碰撞检测原理图2.2悬空检测光敏台阶检测原理框图如图3所示，四个光 敏传感器的信号通过或非门与系统中断INTO相 连，机器人在遇到台阶时，以最高的优先级别中断 触发单片机做出反应[5_7].图3台阶检测原理图2.3灰度检测 一位I/O控制发射，接收管电压变化通过A D进系统尘盒灰度检测框图如图4所示，发射和 行采集，判断尘盒灰尘度，超过阈值则报警除尘.接收使用频率一致的普通的红外对管，主控芯片图4尘盒检测原理图3软件设计系统的软件主要包括传感检测、电机驱动、功 能芯片驱动、I/O及通讯、智能算法等模块，总体 结构框图如图5所示.主控芯片上电复位后系统 初始化，启动A/D检测电量，低于20%则返回充 电座充电，电量正常则检测是否有遥控信号.有，则判断什么键，同时，执行相应的程序;没有，则进 入正常清扫程序，清扫结束返回充电座[8].4关键技术及策略清扫模块是整个系统的重要组成部分，由各 种传感器的检测信号共同反映出机器人当前的运 行状态，同时，确定机器人未来运行趋势.各种运 行状态及运行趋势中的关键技术:垃圾识别及分 类;机器人直线校准;行走坐标计算;路径规划等.4.1垃圾识别及分类将常见的垃圾对象特征信息输入到数据库作 为垃圾识别分类的判别依据，再应用图像处理技56吉林化工，院，报2017 年术进行垃圾分类识别，识别过程如图6所示，利用 摄像头等图像类传感器将当前垃圾的图像信息转 换为电信号实现图像获取，通过A /D 数字化、图 像的平滑、变换、增强、恢复等信息处理过程，保留垃圾主体信息，滤除背景图像信息.对分类识别的 对象的数据信息进行变换获得在特征空间最能反 映分类本质的特征进行抽取，进行参数测量计算， 根据结果进行分类与识别.速度检测子程序碰撞中断子程序卡机中断子程序尘盒检测子程序P ID 直线校准子程序超声波测距驱动垃圾分类子程序电量检测子程序坐标计算子程序主控 程序直流电机驱动子程序时钟芯片驱动语音驱动接键中断伺服电机驱动子程序温湿模块驱动杀菌驱动液晶输出遥控中断子程序APP 通讯子程序充电导航子程序全历遍路径规划内螺旋路径规划外螺旋路径规划图5软件总体结构框图4.2机器人直线校准PID 控制方案如图7所示，由于无刷直流电 机个体性能有差异，使用同样的调速信号，电机的 转速不同，同时在机器人运行过程中，轮子受地面 情况的差异影响也可能导致相同控制信号得到不 同的轮速，因此需要对左右轮子的速度进行校正， 使之相等.本课题采用了这种增量式PID 控制算 法控制左右轮子的偏差，调节左右轮电机轮速相 等，使机器人可以保持直线运动，有效的提高了系 统的运行精度.图像获取—►信息处理—►特征抽取—►分类识别图6图像识别过程4.3行走坐标计算行走坐标计算为上层路线规划提供控制依据.如图8所示，假设运动体左轮运动距离为AL ， 右轮运动距离为Ai •，左右轮间轴长为d ，则运动体 当前运行距离A S 如公式1所示，当前偏转角A 0 如公式2所示，当前位置横坐标A X 如公式3所 示，当前位置纵坐标A Y 如公式4所示.图7 PID 控制方案图AS =AR+AL(1)2A 0 =AR-AL (2)2AX =：AS * COS * (A 0)(3)AY =：A S *SIN (A 0)(4)如图9所示，经计算可得第n 次的坐标如公式5、公式6所示：X (n )= X (n -l)+AS * COS (A 0) (5)Y (n )= Y (n -l)+AS * SIN (A 0)(6)第1期王影，等:基于Intemet+服务型智能机器人关键技术研究57将算得的坐标存储到主控芯片中，为路径规划提供基础数据.4.4路径规划机器人进行路径规划可有多种方式，最简单的运动方式是随机运动，优点:算法简单，编程容易.缺点:重复率高、覆盖率低、效率低.为提高工作效率，系统采用X-Y轴历遍及螺旋历遍等多种路径选择方案，图10-11为X-Y轴历遍路径规划仿真图，两次历遍覆盖率可达95%以上[9_11].应用中，可以根据实际工作环境来选择适当的路径规划策略.5结 论本系统采用仿生超声波测距避障，霍尔元件碰撞检测，大大提高了机器人运行精度，减小碰撞几率.解决了当前多数服务型智能机器人采用红外传感器测距避障，受反射面的颜色材质影响，精度不高，碰撞频繁，家具表面受损等问题.提出图像识别系统与模糊算法相结合对垃圾信息进行采集，系统实时控制系统清洁模式及强度，有效提高工作效率、节省能源.同时，系统具有无线通讯接口，可实现手机APP通讯，使机器人的操作更加方便快捷.对服务型智能机器人的推广应用具有深远意义.参考文献：图12-13所示为螺旋历遍仿真，内螺线与外 螺旋分别沿着机器人的内轮径与外轮径检测历 遍，实现一次历遍完成整个房间的行程，大大的提 高了系统工作效率.[1]王洛.新一代家庭保姆:智能机器人吸尘器.[J].大众电器，2014(8) :37[2]翟玉文，艾学忠.电子设计与实践[M].北京：中国电路出版社，2005.[3]张毅刚主编.单片机原理及应用[M].北京:高等教育出版社，2010.[4]艾学忠.单片机原理及应用[M].北京:机械工业出58吉林化工学院学报2017 年版社，2013.[5]王春麟.提高超声回波检测测距精度的方法[J].电测与仪表，1995(2) :22-24[6]贾莉娜.高精度的超声波测距系统在移动机器人导航方面的应用[J].计量与测试技术，2004 (9):23-26.[7]王影，刘麒.基于C8051F410设计的热敏电阻测温装置[J].吉林化工学院学报,2016(1) :49-50.[8]王红美.基于单片机的红外线遥控器控制.[J].自动化应用,2013(9) :31-32[9]曹玉波.机器人冲铆自动控制系统设计[J].吉林化工学院学报,2016 (9) :33-34.[10]李志华.基于人工智能技术的嵌人式真空吸尘器研究.[J].电子制作,2014(9) :67-68。
[11]付莉.基于FPG A数字表决器的设计与实现[J].吉林化工学院学报,2016(1) :33-34.Study of the Key Techniques Based on the Internet+Intelligent Service RobotsWANG Ying,NI Jin-chao,LIU Qi(School of Information and Control Engineering,Jilin Institute of Chemical Technology,Jilin City 132022,China)Abstract：According to the disadvantages that the intelligent service robots"low working efficiency,poor adaptability,big noise and faultiness protection and so o n,it gives a designing schem e based on the Internet+ intelligent service robots,analyzing the key techniques of its system and practical ways to absorb shortcom ings. By actual test,th e system can effectively improve the robots"intelligence,safety,energy saving,high efficiency, low noise and other technical indicators,acquire maximal econom ic and social benefits with m inim al resource consum ption.lt has profound significance to popularize of intelligence service robots.Key words：Intem et+;P ID；path cover；vague logic(上接第7页)Synthesis and Crystal Structure of a Two-dimensional Copper ( II)Formate Complex [Cu(COOH)2 . HCOOH] with Zigzag ChainYUAN Lei1 ,MA Zhi-yan1, ZHANG Lin1 ,LI Na1 ,ZHA0 Jian2(1. Yingkou Institute of Technology, Yingkou City 115000, China； 2. Liaoning Academy of Analytical Science, Shenyang City 110015, China)Abstract ：A novel anhydrous copper fom iate coordination polymer Cu (C O O H)2•HCOOH has been successfully synthesized under solvothermal condition.The com pound was characterized by singal-crystal X-ray analysis,elem ental analysis and infrared(I R)spectroscopy.Single crystal X-ray analysis reveals that the copper formate crystallizes in Orthorhombic with space group P bca.In the crystal structure,there is only one unique copper atom that is coordinated with four oxygen atoms of four formate ligands forming a Zigzag chain. And all these Zigzag chain are linked each other by formate bridges com plting wave like2D layered framework. Key words：copper(II )form ate;coordination polym er；crystal structure。