基于卷积神经网络算法的机器人系统控制
一种基于神经网络的电机控制算法
一种基于神经网络的电机控制算法摘要：本文提出了一种基于神经网络的电机控制算法。
该算法通过学习电机的动态响应特征，将电机控制问题转化为一个非线性函数逼近问题。
在设计神经网络结构时，我们采用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结合，以处理输入数据的时空特征。
实验结果表明，该算法具有较高的控制精度和鲁棒性，能够适应于各种电机控制应用场景。
关键词：神经网络，电机控制，卷积神经网络，循环神经网络Abstract：This paper proposes a motor control algorithm based on neuralnetworks. By learning the dynamic response characteristics of the motor, the control problem of the motor is converted into a nonlinear functionapproximation problem. In the design of neural network structure, weuse the combination of Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (RNN) to handle the spatiotemporal features of input data. The experimental results show that this algorithm has high control accuracy and robustness, and can adapt to various motor control application scenarios.Keywords: neural networks, motor control, convolutional neuralnetworks, recurrent neural networks1.引言在自动化领域中，广泛应用的电机控制涉及电机的启停、转速调节、负载调节等问题，对于智能工厂、机器人等领域都有很重要的应用。
工业机器人的自主学习与控制研究
工业机器人的自主学习与控制研究近年来，工业机器人已经成为工业生产中不可或缺的一部分。
虽然工业机器人的自动化程度已经很高，但它们仍然需要人员进行操作与控制。
为了进一步提高工业机器人的自动化水平与智能化程度，研究人员开始深入探讨机器人的自主学习与控制技术。
本文将从机器人的自主学习与控制入手，详细阐述这方面的应用与研究进展。
一、机器人的自主学习机器人的自主学习是指机器人在工作时能够自主感知与学习周围的环境，并能够根据自己的学习经验来调整自己的行为方式。
目前，机器人的自主学习主要分为以下几种：1.感知学习感知学习是指机器人能够通过感知周围环境中各种信息，并能够根据这些信息来判断周围环境的变化。
感知学习涉及到许多技术，例如图像识别、语音识别、传感器等。
通过这些技术，机器人能够准确地感知到工作环境中各种信息，并据此来调整自己的行为方式。
2.运动学习运动学习是指机器人通过自己的运动过程来学习与感知周围的环境，并能够根据自己的学习经验来调整自己的行动。
运动学习主要涉及到运动规划、运动控制等技术。
通过这些技术，机器人能够在工作过程中不断地学习自己的运动模式，并根据自己的学习经验来进行更精准的运动控制。
3.决策学习决策学习是指机器人能够根据周围环境的变化，通过自己的学习能力来做出更为合理的决策。
决策学习主要涉及到强化学习、深度学习等技术。
通过这些技术，机器人能够根据自己的学习经验来判断周围环境的变化，并据此来做出更为精准的决策。
二、机器人的自主控制机器人的自主控制是指在工作过程中，机器人能够自主进行决策与行动，并能够根据自己的学习经验来调整自己的控制方式。
目前，机器人的自主控制主要分为以下几种：1.运动控制机器人的运动控制是指机器人能够自主地控制自己的运动方式与轨迹，并能够根据周围环境的变化来调整自己的运动控制方式。
机器人的运动控制技术涉及到很多技术领域，例如运动规划、轨迹跟踪等。
通过这些技术，机器人能够更为准确地完成工作任务，并能够适应不同的工作环境。
神经网络在机器人控制中的应用
神经网络在机器人控制中的应用神经网络是一种基于神经元之间相互作用的信息处理模式，其拟合能力强，可以解决非线性问题，因此在机器人控制中有着广泛的应用。
首先，神经网络可以实现机器人的运动控制。
机器人的运动控制是指对机器人的位置、速度和力矩进行控制，使机器人能够执行所需的任务。
传统的控制方法需要精确的模型和参数，而神经网络可以通过对输入输出的训练实现自适应控制，克服了模型不准确的问题。
例如，在机器人足球比赛中，神经网络可以通过对比赛场景的感知和控制信息的学习，优化机器人的移动和射门路线，提高机器人的比赛水平。
其次，神经网络可以用于机器人的视觉控制。
机器人的视觉控制是指机器人通过传感器获取环境信息，并通过计算机视觉技术解决视觉任务，如目标跟踪、障碍物避免和场景建模等。
传统的视觉控制方法通常需要大量的手工特征处理和计算，而神经网络可以通过深度学习和卷积神经网络等技术，自动地从原始数据中提取特征，实现视觉控制的自适应学习能力。
例如，在工厂生产线上，神经网络可以通过识别产品类型和检测生产过程中的异常情况，实现自动化控制和质量检测。
此外，神经网络还可以用于机器人的语音识别和自然语言处理。
机器人的语音识别和自然语言处理是指机器人对人类语音和语言进行识别、理解和生成，并通过语音合成和图形化界面与人类进行交互。
传统的语音识别和自然语言处理方法需要手工设计语音模型和语法规则，而神经网络可以通过深度学习和循环神经网络等技术，实现端到端的自然语言处理，从而提高机器人与人类之间的交互效率和体验。
总之，神经网络在机器人控制中具有广泛的应用前景，可以实现自适应控制、自动化视觉和语音处理、以及机器人的自主行动和协作等功能，将为机器人技术的发展带来新的突破和机遇。
如何利用AI技术进行机器人路径规划和控制
如何利用AI技术进行机器人路径规划和控制一、机器人路径规划的概述机器人路径规划是指在给定环境下，根据机器人的起点和终点，通过算法确定机器人行动方向和路径的过程。
AI技术的发展为机器人路径规划带来了新的机遇和挑战。
本文将介绍如何利用AI技术进行机器人路径规划和控制。
二、传统方法与AI方法对比在探讨如何利用AI技术进行机器人路径规划之前，我们先简要回顾一下传统方法。
传统方法主要包括启发式搜索算法、图搜索算法等。
这些方法能够找到最佳或近似最佳解决方案，但时间复杂度较高且对问题的建模要求较高。
相比之下，利用AI技术进行机器人路径规划可以提供更高效、更智能的解决方案。
AI技术包括强化学习、深度学习等，在处理大量数据和复杂环境时具有显著优势。
三、基于强化学习的路径规划强化学习是一种从环境中学习最佳行为策略的方法。
对于机器人路径规划而言，强化学习可以以机器人的位置和周围环境作为输入，输出机器人下一步的行动方向。
这种方法的核心是智能体通过与环境进行交互来学习最佳策略。
强化学习算法中，著名的Q-learning算法是一个经典案例。
该算法通过不断尝试并对行动结果进行评估，更新动作值函数，从而找到最佳路径。
通过训练和迭代优化，机器人可以逐渐学习到在给定环境下的最佳行动策略。
四、基于深度学习的路径规划深度学习在机器人路径规划中也发挥着重要作用。
深度学习能够自动提取特征，并通过大量数据进行训练和优化。
对于机器人路径规划而言，可以利用深度神经网络实现端到端的路径规划。
一种常见的方法是使用卷积神经网络（CNN）来处理输入图像信息，并输出机器人下一步的行动方向或路径。
通过在训练集中提供大量标注好的数据，并结合反向传播等技术手段来优化网络参数，使得网络能够准确地预测出最佳行动策略。
五、AI技术在路径控制中的应用除了路径规划外，AI技术还可以应用于机器人路径控制。
路径控制主要包括速度控制和位置控制两个方面。
机器人需要根据规划好的路径来实现运动控制。
机器学习在自动化控制中的创新应用
机器学习在自动化控制中的创新应用摘要：本论文深入探讨了机器学习在自动化控制领域的创新应用。
传统自动化控制方法在面对系统复杂性、实时性要求和不确定性时存在限制。
机器学习技术的发展为克服这些挑战提供了新的机会。
论文首先分析了传统方法的局限性，然后介绍了机器学习算法在控制系统中的应用，包括深度强化学习、卷积神经网络和循环神经网络等。
通过案例研究和实例展示，论文突出了机器学习在工业自动化、智能交通系统和机器人控制中的优势和创新潜力。
研究了机器学习未来的研究方向，强调了提高系统智能性、可解释性和数据管理的重要性，为自动化控制领域的未来发展提供了有益的指导。
关键词：机器学习、自动化控制、深度强化学习、卷积神经网络、智能交通系统引言：自动化控制在现代工程中扮演着至关重要的角色，然而，随着系统复杂性的不断增加，传统的控制方法面临着日益严峻的挑战。
机器学习技术的快速发展为我们提供了一种全新的解决方案，为自动化控制领域带来了前所未有的创新和机遇。
机器学习在自动化控制中的应用不仅可以提高系统的性能和鲁棒性，还可以使系统更加智能化和自适应。
本论文旨在深入研究机器学习在自动化控制中的创新应用，探讨其在工业、交通和机器人等领域的潜力，以及未来可能的发展方向。
通过这一研究，我们希望为计算机专业的研究者和从业者提供有关机器学习在自动化控制中的最新见解，激发更多的创新思维和合作机会。
一：自动化控制中的挑战与传统方法的限制自动化控制领域一直在不断演进，以应对日益复杂的系统和高度动态的环境。
然而，传统的自动化控制方法在面对某些挑战时显示出了明显的限制。
这些挑战和限制涵盖了多个方面，包括系统复杂性、非线性动态、实时性要求以及对鲁棒性和自适应性的需求。
本节将详细讨论这些问题，以便更好地理解机器学习在自动化控制中的创新应用。
传统的自动化控制方法在处理高度复杂的系统时面临挑战。
例如，在工业生产过程中，生产线可能包含数十甚至上百个互相关联的子系统，这些子系统的相互作用和复杂性使得传统的控制方法难以适应。
初中生机器人申报人创新成果介绍范文
初中生机器人申报人创新成果介绍范文初中生机器人申报人创新成果介绍尊敬的评委老师，大家好！我是一名来自某某中学的初中生机器人申报人，很荣幸能在这里向大家介绍我的创新成果。
作为一名机器人爱好者，我一直对机器人技术充满热情。
在学习过程中，我发现传统的机器人控制方式存在着一些问题，比如控制精度不高、响应速度慢等。
针对这些问题，我决定开展一项研究，尝试寻找更好的控制方式。
经过多次实验和调试，我最终设计出了一种基于深度学习的机器人控制系统。
该系统采用了卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等深度学习算法，能够实现对机器人运动轨迹进行精确预测和控制。
具体来说，该系统首先通过摄像头获取机器人当前位置和姿态信息，并将其输入到CNN模型中进行处理。
CNN模型可以提取出图像特征，并将其转化为数值表示。
然后将特征向量输入到RNN模型中进行处理，RNN模型可以根据历史数据和当前状态，预测出机器人下一步的运动轨迹。
最后，将预测结果转化为控制指令，通过无线电信号发送给机器人执行。
经过实验验证，该系统的控制精度和响应速度都有了明显提升。
相比传统的PID控制方式，误差率可以降低到5%以下，响应速度可以提高50%以上。
同时，该系统还具有较强的鲁棒性和适应性，在不同环境下都能够正常运行。
除此之外，我还对该系统进行了多项优化和改进。
例如，在训练过程中使用了数据增强技术、引入了残差网络等。
经过这些改进，系统的性能得到了进一步提升。
总之，我的这项创新成果是基于深度学习的机器人控制系统。
它具有较高的控制精度、响应速度和鲁棒性等优点，并且在不同环境下都能够正常运行。
我相信，在未来的机器人研究中，这种基于深度学习的控制方式将会得到更广泛的应用和推广。
谢谢大家！。
基于神经网络的自动化控制系统设计
基于神经网络的自动化控制系统设计在当今科技飞速发展的时代，自动化控制系统在各个领域发挥着至关重要的作用，从工业生产到智能家居，从交通运输到医疗设备，其身影无处不在。
而神经网络作为一种强大的人工智能技术，为自动化控制系统的设计带来了全新的思路和方法。
神经网络，简单来说，就像是一个由大量节点（也称为神经元）相互连接而成的网络。
这些节点通过对输入的数据进行处理和学习，能够自动地发现数据中的模式和规律，并做出相应的预测或决策。
将神经网络应用于自动化控制系统，可以大大提高系统的性能和智能化水平。
在设计基于神经网络的自动化控制系统时，首先需要明确系统的目标和需求。
例如，在工业生产中，可能需要实现对生产过程的精确控制，以提高产品质量和生产效率；在智能家居中，可能需要根据用户的习惯和环境条件，自动调节室内的温度、湿度和照明等。
明确了目标和需求后，就可以选择合适的神经网络模型。
常见的神经网络模型有多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
多层感知机适用于处理简单的线性和非线性问题；卷积神经网络在图像识别和处理方面表现出色；循环神经网络则擅长处理时间序列数据。
根据具体的应用场景和数据特点，选择合适的模型是至关重要的。
接下来是数据的收集和预处理。
神经网络的学习和训练需要大量的数据支持。
这些数据可以来自传感器、历史记录、实验测量等。
在收集到数据后，需要对其进行清洗、预处理和标注。
清洗数据可以去除噪声和异常值，预处理包括数据归一化、特征提取等操作，标注则是为了给数据赋予相应的标签，以便神经网络能够学习到正确的模式。
在完成数据准备后，就可以进行神经网络的训练了。
训练过程实际上是通过调整神经网络中的参数，使得网络的输出尽可能地接近真实的标签值。
这个过程需要选择合适的优化算法和损失函数。
优化算法用于更新网络参数，常见的有随机梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta 等。
损失函数则用于衡量网络输出与真实标签之间的差异，常见的有均方误差（MSE）、交叉熵（Cross Entropy）等。
基于深度学习的无人机协同控制与任务规划技术研究
基于深度学习的无人机协同控制与任务规划技术研究摘要：随着无人机技术的快速发展，无人机在各个领域应用越来越广泛。
无人机的多机协同控制和任务规划是提高无人机系统性能和实现复杂任务的关键技术。
本文基于深度学习技术，探讨了无人机协同控制与任务规划技术研究的最新进展，并分析了其中的挑战和未来发展方向。
一、引言无人机作为一种智能机器人系统，具有灵活性、高效性和抗风能力强等优点，在军事、民用、科研和商业等领域都有广泛的应用。
然而，单一无人机的能力有限，在面对复杂任务和协同工作时，多机协同控制和任务规划技术就显得尤为重要。
二、无人机协同控制技术研究无人机的协同控制是实现多机之间信息共享和动作协调的关键。
传统的方法主要是基于规则和模型，但这些方法需要提前设计好规则和模型，难以处理复杂的环境和任务。
而深度学习技术通过学习海量数据，可以实现自动学习和优化控制策略。
无人机协同控制的深度学习方法主要包括强化学习、深度神经网络和卷积神经网络等。
强化学习通过不断试错和奖励机制，优化无人机的控制策略，使其能够适应不同的环境和任务。
深度神经网络通过多层神经元的连接，实现对无人机操作的非线性建模和控制。
卷积神经网络则适用于处理图像和视频数据，用于无人机感知和决策。
三、无人机任务规划技术研究无人机的任务规划是指确定无人机的行为和路径，以完成特定的任务。
传统的任务规划方法主要是基于规则和算法，对于复杂任务和环境的适应性有限。
而深度学习技术可以通过学习大量数据和经验，实现无人机任务规划的自动学习和优化。
无人机任务规划的深度学习方法主要包括强化学习和深度神经网络等。
强化学习可以学习无人机在不同状态下采取的行动，并根据奖励机制不断优化任务规划策略。
深度神经网络可以对任务规划中的非线性关系进行建模和优化，实现更高效、更灵活的任务规划。
四、挑战与未来发展方向虽然基于深度学习的无人机协同控制和任务规划技术已经取得了一些突破，但仍存在一些挑战和问题。
神经网络在机器人控制中有何应用
神经网络在机器人控制中有何应用在当今科技飞速发展的时代，机器人已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
从工业生产中的自动化装配线，到家庭服务中的智能清洁机器人，再到医疗领域的手术机器人，机器人的应用场景越来越广泛。
而神经网络作为一种强大的技术手段，在机器人控制中发挥着至关重要的作用。
神经网络，简单来说，就是一种模仿人类大脑神经元网络的计算模型。
它能够通过对大量数据的学习和训练，自动提取特征和模式，并做出预测和决策。
在机器人控制领域，神经网络的应用为机器人带来了更高的智能性、灵活性和适应性。
首先，神经网络在机器人的感知系统中有着重要的应用。
机器人需要通过各种传感器来感知周围环境，如摄像头、激光雷达、超声波传感器等。
然而，这些传感器获取的数据往往是原始的、复杂的和充满噪声的。
神经网络可以对这些数据进行处理和分析，提取出有用的信息，例如物体的形状、位置、速度等。
通过训练神经网络，机器人能够识别不同的物体、场景和环境状况，从而更好地理解周围世界。
以机器人视觉为例，传统的图像处理方法在复杂场景下往往效果不佳。
而基于神经网络的深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），在图像识别和目标检测方面取得了显著的成果。
机器人可以利用 CNN 来识别障碍物、识别道路标志、识别人脸等，为其导航和决策提供重要依据。
其次，神经网络在机器人的运动控制中也发挥着关键作用。
机器人的运动控制需要精确地规划和执行关节的运动轨迹，以实现各种任务，如抓取物体、行走、搬运等。
传统的控制方法通常基于数学模型和精确的物理参数，但实际的机器人系统往往存在不确定性和非线性因素，使得传统方法难以达到理想的控制效果。
神经网络可以通过学习机器人的运动模式和动力学特性，来优化控制策略。
例如，利用强化学习算法，机器人可以在与环境的交互中不断尝试不同的动作，根据获得的奖励信号来调整自己的行为，从而逐渐学会最优的运动控制策略。
这种基于学习的方法能够使机器人适应不同的工作条件和任务要求，提高其运动的准确性和稳定性。
基于递归卷积神经网络的移动机器人定位算法
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用2019，55（10）1引言清洁机器人、导航机器人等多类机器人已极大地方便了人们的日常生活。
而估计当前位置是这些机器人的关键任务，称为机器人定位，其也是移动机器人领域的研究热点[1]。
机器人通过周围环境的地图信息、测量法和所观察的数据估计自己的位置。
然而，由于机器人的车轮滑动或噪声数据、环境的变化等原因，产生定位误差。
应对环境变化或噪声数据的鲁棒定位算法是机基于递归卷积神经网络的移动机器人定位算法李少伟1，王胜正21.江汉大学数学与计算机科学学院计算机科学与技术系，武汉4300562.上海海事大学商船学院航海系，上海201306摘要：移动机器人定位已成为机器人研究的重要任务。
提出基于递归卷积神经网络的移动机器人定位（Recur-rent Convolutional Neural Networks-Based Mobile Robot Localization ，RCNN-MRL ）算法。
递归卷积神经网络（Recurrent Convolutional Neural Networks ，RCNN ）结合卷积神经网络（Convolutional Neural Networks ，CNN ）和递归神经网络（Recurrent Neural Networks ，RNN ）的特性，并依据机器人上嵌入的照相机拍摄的第一人称视角图像，RCNN-MRL 算法利用RCNN 实现自主定位。
具体而言，先通过RCNN 有效地处理多个连续图像，再利用RCNN 作为回归模型，进而估计机器人位置。
同时，设计双轮机器人移动，获取多个时间序列图像信息。
最后，依据双轮机器人随机移动建立仿真环境，分析机器人定位性能。
实验数据表明，提出的RCNN 模型能够实现自主定位。
关键词：移动机器人定位；第一人称视角；时间序列图像；递归卷积神经网络；双轮机器人文献标志码：A 中图分类号：TP391doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.1801-0141李少伟，王胜正.基于递归卷积神经网络的移动机器人定位算法.计算机工程与应用，2019，55（10）：240-243.LI Shaowei,WANG Shengzheng.Recurrent convolutional neural networks-based mobile robot localization puter Engineering and Applications,2019,55（10）：240-243.Recurrent Convolutional Neural Networks-Based Mobile Robot Localization AlgorithmLI Shaowei 1,WANG Shengzheng 21.Faculty of Computer Science and Technology,School of Mathematics and Computer Science,Jianghan University,Wuhan 430056,China2.Faculty of Navigation,Merchant Marine College,Shanghai Maritime University,Shanghai 201306,ChinaAbstract ：Mobile robot localization has been considered to be an important task in the field of robotics research.This paper proposes Recurrent Convolutional Neural Networks-Based Mobile Robot Localization （RCNN-MRL ）algorithm.RCNN （Recurrent Convolutional Neural Networks ）is a neural networks model that combines Convolutional Neural Net-works （CNN ）and Recurrent Neural Networks （RNN ）,and RCNN-MRL estimates the self-position from the first person view captured by a camera on a robot by using RCNN.Specifically,it uses a regression model for localization by using RCNN capable of processing consecutive images.This paper uses simulated environments where a two-wheel robot moves randomly,and analyzes the performance of localization.The experiments show that RCNN model can estimate the self-position of the robot.Key words ：mobile robot localization;first person view;time series image;convolutional neural networks;two-wheel robot 基金项目：国家自然科学基金（No.51379121，No.61304230）；上海市曙光人才计划项目（No.15SG44）。
机器人视觉系统中的目标识别与追踪算法设计
机器人视觉系统中的目标识别与追踪算法设计目标识别与追踪是机器人视觉系统中的重要任务之一，它能够帮助机器人在环境中自主地感知、识别和跟踪特定的目标。
本文将探讨机器人视觉系统中目标识别与追踪算法的设计原理和方法。
一、目标识别算法设计目标识别是指机器人能够从图像或视频中确定特定目标的位置和属性。
常用的目标识别算法包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和决策树等。
1. 卷积神经网络（CNN）CNN是一种深度学习算法，其在图像识别领域取得了很大成功。
CNN通过卷积层、池化层和全连接层等组成，能够从图像中提取出具有表征性的特征，从而实现目标的识别。
在目标识别中，可以使用基于CNN的预训练模型，如AlexNet、VGGNet和ResNet等，进行特征提取和分类。
2. 支持向量机（SVM）SVM是一种二分类模型，通过找到一个最优超平面来划分具有不同标签的数据点。
在目标识别中，可以将图像的像素作为特征，将目标的类别作为标签。
通过训练一组有标签的样本，SVM可以学习到一个分类器，并用于识别新的目标。
3. 决策树决策树是一种基于特征值逐一判断的分类方法，其以树状结构表示分类规则。
在目标识别中，决策树可以根据图像的特征值逐级判断目标的属性，例如形状、颜色、纹理等，从而达到识别的目的。
以上算法都可以用于目标识别，选择合适的算法需要考虑实际应用场景、计算资源和准确率等因素。
二、目标追踪算法设计目标追踪是指机器人能够在连续的图像或视频序列中持续追踪一个已知的目标。
常用的目标追踪算法包括卡尔曼滤波（Kalman Filter）、粒子滤波（Particle Filter）和相关滤波（Correlation Filter）等。
1. 卡尔曼滤波（Kalman Filter）卡尔曼滤波是一种用于将包含噪声的测量结果与系统状态进行融合的算法。
神经网络在多机器人协同控制中的应用
神经网络在多机器人协同控制中的应用随着机器人技术的发展，多机器人协同控制已经逐渐成为现实，这也要求我们在控制方面有更高的精度和准确度。
神经网络正是一种非常理想的解决方案，可以实现多机器人之间的协同控制，从而提高效率和精确度。
在本文中，我们将探讨一下神经网络在多机器人协同控制中的应用。
一、什么是神经网络神经网络是一种模拟人类大脑的计算系统，其思想源于生物学中神经元的工作机制。
神经网络由一个或多个人工神经元组成，并通过带权重的连接在不同层中进行传递。
每个神经元接收来自其他神经元的输入信号，并根据它们的权重进行加权处理。
然后将加权结果传递给下一个神经元，经过多次迭代后，可以得到一个精确的输出。
二、神经网络在单机器人中的应用在单独的机器人控制中，神经网络已经被广泛应用。
例如，在机器人视觉中，神经网络可以被训练来识别和分类不同的对象。
在机器人移动控制中，神经网络可以处理与环境的交互，提高机器人的导航能力。
三、神经网络在多机器人协同控制中的应用在多机器人协同控制中，神经网络也被广泛应用。
有许多种神经网络架构可以被应用于多机器人协同控制，包括前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络等。
这些神经网络可以被用来协调机器人之间的行为，并在不同的任务中进行分配，从而实现更高的效率和准确度。
四、神经网络在机器人协同控制中的挑战尽管神经网络在多机器人协同控制中具有广泛的应用，但它仍然面临着一些挑战。
例如，神经网络需要大量的数据来进行训练，并且需要精确的标签来指导学习。
此外，机器人之间的通信和同步也可能受到传感器故障或延迟的影响，从而影响协调控制的准确度。
五、结论综上所述，神经网络是一种非常有潜力的工具，可以在多机器人协同控制中实现更高的效率和准确度。
虽然神经网络在解决这个问题时面临着一些挑战，但随着技术的发展，这些问题很可能会得到解决。
因此，神经网络在多机器人协同控制中的应用前景非常广阔。
人工智能与科学之美智慧树知到答案章节测试2023年湘潭大学
绪论单元测试1.2016年被称为人工智能元年。
（）A:错B:对答案:B第一章测试1.在《列子·汤问》一书中在记载了人们对智能机器人的早期幻想，文中机器人是由什么时期的能工巧匠建造而成？（）A:商朝时期B:西汉时期C:东汉时期D:西周时期答案:D2.（）不属于百度大脑核心技术。
A:视觉技术B:数据加工C:语音技术D:深度学习答案:B3.下面关于图灵测试，哪种说法是错误的。
（）A:图灵测试在我们还无法用科学的、可量化的标准对人类智慧这个概念做一个定义的时候，给出了一个可行的确定对方是否具备人类智慧的测试方法，推动了计算机科学和人工智能的发展.B:图灵测试是由一个叫做艾伦·图灵的人提出的，是人工智能科学最重要的任务和事件之一。
C:1950年图灵提出了著名的图灵测试：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。
D:图灵预测称：到2000年，人类应该可以用10GB的计算机设备，制造出可以在10分钟的问答中骗过20%成年人的人工智能。
答案:D4.以下（）属于人工智能领域。
A:专家系统B:自动化C:语音识别D:图像识别答案:ACD5.连接主义依赖于软件路线，通过启发性程序设计，实现知识工程和各种智能算法。
（）A:错B:对答案:A6.我们现在处于人工智能的哪个阶段？（）。
A:知识应用期B:形成期C:暗淡期D:集成发展期答案:D7.人工智能的三大学派中，适合做推理的是（）。
A:符号主义B:行为主义C:连接主义D:数字主义答案:A8.属于人工智能产品的有（）。
A:医疗机器人B:扫地机器人C:普通汽车D:小爱同学答案:ABD9.（）为形式逻辑奠定了基础。
A:亚里士多德B:弗雷格C:莱布尼兹D:维纳答案:A10.个人助理有四大作用，包括语音输入、语音助理、陪护机器人、家庭管家。
（）A:错B:对答案:B第二章测试1.以下哪些是规则？（）A:如果头痛且流涕，则可能患了感冒B:太阳从东边升起C:一年有春夏秋冬四个季节D:雪是白色的答案:A2.知识具有的不确定性有哪些类型？（）A:由不完全性引起的不确定性B:由模糊性引起的不确定性C:由经验引起的不确定性D:由随机性引起的不确定性答案:ABCD3.以下选项中，（）是知识图谱的一种通用表示方式。
基于人工智能的语音控制系统设计
基于人工智能的语音控制系统设计语音控制系统是指通过语音指令来控制设备或执行特定任务的一种技术。
随着人工智能的快速发展，基于人工智能的语音控制系统在各个领域得到了广泛应用。
本文将介绍一个基于人工智能的语音控制系统的设计。
首先，一个基于人工智能的语音控制系统需要实现语音识别功能。
语音识别是将语音信号转换为文本的过程。
为了实现准确的语音识别，系统需要使用深度学习算法，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），结合大量的训练数据进行模型训练。
通过训练，系统可以辨别出不同的语音指令，并将其转化为文本。
其次，系统需要实现自然语言处理功能。
自然语言处理是指将自然语言转化为可执行指令的过程。
为了实现自然语言处理，系统需要使用文本分析和语义理解技术来解析用户的语音指令，并根据指令的意义来执行相应的操作。
通过深度学习算法和大量的语料库训练，系统可以提高语言理解和对话能力。
除了语音识别和自然语言处理功能，基于人工智能的语音控制系统还需要实现智能交互功能。
智能交互是指系统能够与用户进行自然而流畅的对话，并能根据用户的需求提供个性化的服务。
为了实现智能交互，系统需要引入聊天机器人技术，通过深度学习算法和自然语言生成模型来生成自然而准确的回答。
此外，系统还可以结合情感分析技术，实现对话的情感理解和情感回应。
另外，基于人工智能的语音控制系统还需要与设备进行无缝集成。
通过与设备的连接，系统可以通过语音指令来控制设备的开关、调节设备的状态以及执行其他相应的操作。
为了实现设备的集成，系统需要与各类设备进行通信，并通过协议或接口将语音指令转化为可执行的操作。
此外，在设计基于人工智能的语音控制系统时，还需要考虑系统的安全性和隐私保护。
语音控制系统需要保证用户的语音数据和个人信息得到充分的保护，并采取必要的措施来防止未经授权的访问和使用。
总之，基于人工智能的语音控制系统设计必须包括语音识别、自然语言处理、智能交互和设备集成等功能。
基于神经网络的智能化控制系统设计与实现
基于神经网络的智能化控制系统设计与实现近年来，随着科技的不断发展和智能化的需求不断增加，基于神经网络的智能化控制系统设计与实现已经成为了一种热门的研究领域。
这种控制系统通过模拟人脑神经元的运作方式来实现自主学习和自动控制，可以应用于各种工业生产和生活领域。
一、神经网络基础知识神经网络属于人工智能领域中的一种模拟生物神经系统的计算模型，通过对神经元之间的连通和信息传递进行建模，实现数据处理、分类、回归、控制等多种功能。
神经网络由多个节点和多条连接线组成，每个节点接受输入信号并进行处理，然后将处理结果传递给其他节点。
这些连接线的强度和节点之间的连接方式称为权重和拓扑结构，它们对于神经网络的性能和学习能力非常关键。
神经网络的学习方式包括有监督学习、无监督学习和强化学习。
其中，有监督学习是最常见的一种方式，它通过给出标准输出值来进行训练，以优化网络的权重和拓扑结构，从而实现模型的训练和预测。
二、智能化控制系统的设计与实现基于神经网络的智能化控制系统可以分为三个基本组成部分：传感器、控制器和执行器。
传感器用于感知环境的参数和状态，控制器用于对这些信息进行处理和分析，然后进行决策和指令输出，执行器则负责将指令转化为具体的动作和控制信号。
在设计智能化控制系统时，关键在于如何构建合适的神经网络模型，并利用有效的学习算法进行训练和优化。
根据不同的应用场景和控制对象，可以选择不同类型的神经网络模型，如前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等。
在模型训练过程中，需要选择合适的优化算法和损失函数来评价模型的性能和精度，以达到最优的控制效果。
此外，为了避免过拟合和提高泛化能力，还可以采用数据集分割、正则化等方法进行模型优化和调整。
三、智能化控制系统的应用基于神经网络的智能化控制系统可以应用于各种工业生产和生活领域，如机器人控制、自动化生产、智能家居、交通系统等。
在机器人控制方面，可以通过神经网络模型实现自主学习和环境感知，使机器人具有更为灵活和智能的行为表现。
基于神经网络的智能控制系统设计
基于神经网络的智能控制系统设计近年来，随着人工智能技术的不断发展，神经网络控制技术成为了智能控制领域的新热点。
基于神经网络的智能控制系统，能够实现对复杂系统的智能化控制和优化，具有广泛的应用前景。
本文将介绍基于神经网络的智能控制系统设计的方法和应用场景。
一、神经网络技术神经网络是一种模拟神经元网络结构和功能的信息处理系统，是模拟人脑信息处理机制的一种方式。
神经网络结构可以拟合非线性关系，并能够实现自适应控制和优化。
神经网络技术的应用领域包括：图像识别、语音识别、自然语言处理、控制与优化等。
神经网络技术在智能控制领域的应用主要包括基于模型的控制，基于经验的控制和基于强化学习的控制。
基于模型的控制是通过建立物理模型或数学模型，对系统进行建模和仿真，再根据建模结果设计控制算法。
基于经验的控制是通过对系统历史数据的观察和分析，总结出控制规律和经验，再利用这些经验来调节系统控制参数。
基于强化学习的控制是通过智能体与环境的交互学习，从而找到最优决策策略。
二、神经网络智能控制系统的设计基于神经网络的智能控制系统的设计流程主要包括以下几个步骤：（1）确定控制目标和需求。
根据所要控制的系统的特点和要求，确定控制目标和优化指标，例如，提高产品质量、降低成本、提高生产效率等。
（2）引入神经网络技术。
根据系统的特性和控制目标选择不同的神经网络结构和算法。
例如，对于控制目标为分类或识别的系统，可采用卷积神经网络。
对于控制目标为优化控制的系统，可采用反向传播神经网络。
（3）数据的采集和处理。
采集和处理系统的历史数据，得到训练样本数据集。
例如，对于智能驾驶领域的智能控制系统，可采集车辆传感器的数据，如速度、加速度、路况等。
对于工业生产领域的智能控制系统，可采集生产过程中的温度、流量、压力等参数数据。
（4）神经网络训练。
通过训练样本数据集，对神经网络进行训练，得到训练好的神经网络模型。
（5）控制算法的优化。
根据实际的控制需求和训练好的神经网络模型，设计相应的控制算法，通过不断迭代算法，优化系统控制效果。
神经网络技术在机器人中的应用
神经网络技术在机器人中的应用近年来，随着人工智能技术的不断发展，神经网络技术在机器人中的应用日益广泛。
在机器人技术领域，神经网络技术的应用已经成为了一种趋势。
下文将从三个方面详细探讨神经网络技术在机器人中的应用。
一、神经网络技术在机器人视觉中的应用机器人视觉技术是机器人必不可少的基础技术之一。
传统的机器视觉技术需要人工提取特征，根据这些特征进行目标识别。
而随着神经网络技术的发展，机器视觉技术也得以迅速提升。
目前，已有许多基于深度学习的机器视觉算法在机器人领域中得到了广泛应用，比如目标检测、图像语义分割等。
其中，卷积神经网络（CNN）是最为常用的一种深度学习神经网络结构。
针对机器人视觉中的特殊性质，研究者们通过设计不同的神经网络结构和算法，满足机器人视觉应用的要求。
通过CNN等神经网络模型的训练和优化，机器人可以自动感知周围环境、识别物体并完成精确的动作控制。
例如，2016年Vision Meets Robotics Workshop上，清华大学提出的基于卷积神经网络的阿尔法干员机器人实现了自主导航、视觉物体识别、抓取和搬运等功能。
二、神经网络技术在机器人运动控制中的应用机器人运动控制是指通过对机器人的控制，使其能够完成一定的任务。
神经网络技术在机器人运动控制中的应用可以通过学习处理器在不同环境下的控制策略，并进行预测和主动规避潜在的困难。
基于强化学习的神经网络控制方法能够让机器人在学习和探索的过程中自适应地改进自己的行为策略，进而实现优化控制。
2017年，麻省理工学院提出的一种基于神经网络的运动控制框架可有效解决机器人应对未知环境时的适应性问题。
通过对真实的机器人进行测试，该方法十分有效。
三、神经网络技术在机器人智能交互中的应用机器人智能交互是指机器人在与人交互过程中能够及时感知人的行为、意图并相应作出反应。
神经网络与自然语言处理技术的结合，使得机器人能够理解人类的语言和行为，并作出有针对性的反应。
基于深度学习的机器人路径规划与控制
基于深度学习的机器人路径规划与控制深度学习技术在机器人路径规划与控制中的应用可以大大提升机器人的自主性和灵活性。
通过深度学习的算法和模型训练，机器人可以自主地感知环境、规划路径并进行控制，以适应各种复杂的任务场景。
本文将从深度学习在机器人路径规划和控制中的应用、相关算法和模型以及优势和挑战等方面进行探讨。
一、深度学习在机器人路径规划中的应用深度学习在机器人路径规划中的应用主要体现在环境感知和路径规划两个方面。
1.1 环境感知深度学习模型可以通过训练，对环境中的感知信息进行有效的处理和分析。
例如，可以使用深度学习模型对输入图像进行目标检测和语义分割，从而提取出环境中的障碍物信息和地图信息。
这些信息可以帮助机器人更加准确地感知环境，为之后的路径规划和控制提供依据。
1.2 路径规划深度学习在机器人路径规划中可以应用在深度学习的强化学习算法中。
通过训练，机器人可以学习到在不同情况下选择最优路径的策略。
例如，可以使用深度强化学习算法训练机器人在复杂环境中规划路径，以适应不同的任务需求和场景变化。
二、深度学习相关算法和模型在机器人路径规划与控制中，深度学习的算法和模型多种多样。
以下是几种常用的算法和模型：2.1 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）卷积神经网络通过卷积和池化等操作，可以有效提取图像中的特征。
在机器人路径规划中，可以使用卷积神经网络来对图像进行处理并实现目标检测、语义分割等任务。
例如，可以使用Faster R-CNN模型进行目标检测，将环境中的障碍物信息提取出来。
2.2 递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）递归神经网络是一类对序列数据进行建模的神经网络。
在机器人路径规划中，可以使用递归神经网络对环境的时序信息进行建模，辅助路径规划和控制。
例如，可以使用长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）进行路径规划，根据历史的状态信息预测未来的路径。
基于深度学习的城市应急救援机器人控制算法研究
基于深度学习的城市应急救援机器人控制算法研究近年来，由于人口的快速增长和城市化进程的不断加速，城市中也发生了越来越多的紧急情况，如大型交通事故、地震、火灾、恐怖袭击等。
这些紧急情况对城市的稳定和人民的生命安全造成了极大的威胁。
为了更好地应对这些紧急情况，越来越多的城市开始研究和应用城市应急救援机器人。
城市应急救援机器人是一种由人工智能技术、机器人技术和通信技术等构成的复合型技术，可以快速响应、精准定位、快速搜索、及时救援等。
机器人技术是其重要组成部分之一，具有智能控制、无人驾驶、远程操作等优势。
机器人在救援过程中扮演着重要的角色，这就要求其具有智能化控制，以适应各种复杂的应急情况。
在智能化控制领域中，深度学习算法是当前最为热门的技术之一。
基于深度学习的城市应急救援机器人控制算法研究成为了当前研究的热点。
深度学习是一种基于人工神经网络模型的机器学习技术，可以通过多层神经网络进行特征提取和自适应学习，从而实现对复杂数据的处理和分析。
在城市应急救援机器人控制算法中，深度学习可以通过预测和识别等方式提高机器人的定位和导航能力，同时也能够根据具体情况优化机器人的动作和行为策略，增强机器人的应急救援能力。
在使用深度学习算法控制城市应急救援机器人时，需要先进行数据采集和处理，获取机器人所需的大量数据，包括场景图像、传感器数据、运动控制命令等信息。
然后，通过深度学习模型的构建和训练，实现机器人对数据的处理和分析，以及对机器人行为的控制。
作为一种典型的深度学习算法，卷积神经网络（CNN）在城市应急救援机器人控制中得到了广泛应用。
它可以通过对图像进行特征提取，从而识别出机器人周围的物体和环境，进而实现机器人在复杂环境下的自主导航和行动计划。
例如，在城市火灾应急救援中，机器人可以通过视觉传感器获取火灾现场图像信息，运用CNN算法识别出火点、人群和障碍物等，然后计算机器人的最优行进路线，实现快速的救援行动。
另一个需要关注的深度学习算法是强化学习（RL），它可以优化机器人的动作和行为控制策略。
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第２９卷㊀第４期长㊀春㊀大㊀学㊀学㊀报Ｖｏｌ.２９㊀Ｎｏ.４㊀２０１９年４月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＨＡＮＧＣＨＵＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＡｐｒ.２０１９㊀收稿日期:２０１８－０１－２０基金项目:安徽省科技厅项目(１７０３０９０１０３３)作者简介:张松林(１９８１－)ꎬ男ꎬ安徽皖寿人ꎬ工程师ꎬ硕士ꎬ主要从事电子信息工程方面研究ꎮ基于卷积神经网络算法的机器人系统控制张松林(安徽信息工程学院信息系ꎬ安徽芜湖２４１０００)摘㊀要:随着计算机技术的不断成熟和数据分析技术的不断完善ꎬ近年来突出机器深度学习功能的智能算法取得重大突破ꎮ其中以卷积神经网络为代表的技术ꎬ可根据不同的控制要求进行相应数据训练ꎬ从而提高系统的控制效果ꎬ在机器人控制㊁目标识别等领域得到广泛应用ꎮ随着机器人应用环境的复杂化ꎬ设计基于卷积神经网络机器人控制算法在非结构化环境中实现精准化物体抓取ꎬ建立一个完整的机器人自动抓取规划系统ꎮ关键词:机械臂ꎻ深度强化学习ꎻ策略搜索ꎻ卷积神经网络中图分类号:ＴＰ１８３㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀文章编号:１００９－３９０７(２０１９)０４－００１４－０４㊀㊀自２０世纪中期开始ꎬ机器人系统逐步得到发展ꎮ从简单的机械结构到具有感知识别功能的智能机器人系统ꎬ已经在多个领域广泛应用ꎮ其中ꎬ物体抓取操作是机器人的重要功能ꎮ随着硬件技术的不断成熟ꎬ机器人系统通过传感器实现环境感知ꎬ并通过智能算法的设计来实现物体的任意抓取ꎮ由于机器人系统应用领域的复杂化ꎬ对机器人的控制算法提出了更高的要求ꎮ目前ꎬ工业机器人的抓取算法设计需要依赖预先建立好的物体抓取模型并整理为数据库ꎬ但对于在非结构化的环境中进行抓取的机器人来说ꎬ建立准确的数学模型难以实现ꎮ因此ꎬ要建立起能够对环境实时预测并快速整定的抓取规划算法ꎮ为优化这一问题ꎬ引入基于卷积神经网络的机器人规划算法ꎮ机器人通过传感器获取的环境信息ꎬ建立对应的抓取位姿映射关系ꎬ即通过环境模型库来存储机器人抓取经验ꎬ相比与传统的抓取控制算法而言ꎬ基于卷积神经网络的算法可以实现对未知物体的抓取经验迁移ꎮ１㊀机器人抓取模型设计机器人物体抓取可以视为机械臂对物体表面上一组接触点的施加力ꎬ以防止物体在外界扰动下发生运动ꎮ为提高机器人对物体抓取的控制性能ꎬ首先ꎬ需要建立机器人物体抓取的接触力数学模型[１]ꎮ图１㊀物体与末端执行器接触模型的坐标系关系１.１㊀机器人与物体之间的接触力当需要通过机器人的机械臂进行物体抓取时ꎬ机械臂的末端抓手会通过若干个接触点与物体进行关联ꎮ一般情况下ꎬ在接触点上定义坐标系ꎬ并沿３个不同维度设立坐标轴ｎｌ㊁ｐｌ㊁ｑｌꎬ其中ꎬ接触点上切平面的单位法向量定义为ｎｌꎬ而ｐｌ㊁ｑｌ为符合右手定则的在切平面相互垂直的两个单位向量ꎬ在接触点建立坐标系如图１所示ꎮ机器人的物体抓取定义为爪手与物体之间的运动ꎬ而接触面的形状以及爪手与物体之间的摩擦系数共同决定了该运动的性质ꎮ在物体的接触点上会提供一个单方向的约束[２]ꎬ以此防止物体向接触向量的方向偏移ꎮ机械臂爪手对物体施加的力和力矩可以表示为力旋量ｗｉɪＲ６ꎬ如式(１)所示:ｗｉ＝ｆｉτｉéëêêùûúú＝ｎｉ(ｃｉ－ｐ)ˑｎｉéëêêùûúúꎬ(１)式中ꎬｆｉɪＲ３为机械臂在点ｃｉ点上的接触力(Ｎ)ꎻτｉɪＲ３为机械臂在点ｃｉ点上的接触力矩(Ｎ/ｍ)ꎮ由于接触力和接触力矩所处的维度不同ꎬ特引入参数ρ进行调整ꎬ因此得式(２):ｗｉ＝ｆｉτｉ/ρéëêêùûúúꎮ(２)通过引入参数ρ可使ｗｉ的所有成分都采取力单位ꎮ确定参数ρ的方法有两种ꎬ一种为质心与物体间任意一点最远的距离ꎬ使在所抓取的物体上施加最大力矩ꎻ另一种是将参数ρ定义为回转半径ꎬ但该方法计算较为复杂㊁用途不多ꎮ接触模型由两个接触面的几何形态和材料的特性决定ꎬ并能通过接触施加在物体上的力映射成为相对于物体的力旋量ꎮ一般情况下ꎬ定义了８种接触模型ꎬ其中最为常用的接触模型为有摩擦的点接触模型和无摩擦的点接触模型ꎮ点接触模型为刚性接触模型ꎬ即假定机械臂爪手与所抓物体都为刚体ꎬ且物体间的碰撞具有即时性和不连续性的特点ꎬ通过系统在平衡碰撞后动量变化可以推到出运动方程ꎮ在无摩擦的点接触模型中ꎬ接触力是沿着法向量方向作用在物体表面ꎬ而假定爪手与物体表面不变形ꎮ这两种模型主要应用于接触面小且接触面光滑的场景ꎮ１.２㊀建立抓取物体的卷积网络模型建立了机器人与物体之间的接触力模型ｇ＝{ｘꎬｙꎬｄꎬθ}后ꎬ又设计了抓取物体的卷积网络模型ꎮ为提高机器人抓取物体的准确性ꎬ将传感器获得的深度图像作为卷积网络的输入ꎮ以全卷积的形式设计网络输出层ꎬ可以减少网络的训练参数ꎮ为提高网络底层数据的利用ꎬ本设计利用残差单元作为网络的基础ꎬ而对于网络的输出ꎬ进行了归一化的处理ꎮ卷积网络模型中需要处理的参数包括抓取概率㊁抓取角度㊁抓取宽度和抓取位置ꎬ其中ꎬ抓取概率需要先将传感器传出的图片进行二进制标记ꎬ再对相应区域内的值进行设置ꎮ机械手的抓取角度范围为在[－９０ꎬ９０]之间ꎬ且设置ｓｉｎ２θꎬｃｏｓ２θ来确定抓取角度ꎮ为了保证卷积输出层的值不超过１ꎬ在求取抓取宽度时ꎬ要求深度相机二指夹持器间的最大宽度为５０像素ꎮ１.３㊀基于主成分分析法的末端姿态调整为保证抓取物体的稳定性ꎬ机器手末端不应始终垂直于物体所处于的平面ꎮ这样有利于在抓取位置较高且圆形的物体时ꎬ在很多角度下都不能准确抓起物体ꎬ此时需要对物体末端的位置和姿态进行调整ꎬ再进行抓取ꎮ本设计基于主成分分析法进行末端姿态调整ꎮ首先ꎬ求取接触点处的法向量ꎬ将其作为末端姿态调整的一部分ꎬ具有计算精度高㊁计算速度快和计算时间复杂度低的特点ꎮ该方法的应用原理就是通过遍历ꎬ计算出距离目标点ｋ个欧式距离最小的点ꎬ通过最小二乘法拟合出局部领域平面ꎬ再通过计算领域内的协方差得到去面特性ꎮ在确定一个表面的法线时ꎬ需要估计表面上的一个相切面的法线ꎬ就可以将末端姿态调整问题转化为一个基于最小二乘法的平面拟合估计问题ꎮ由于法线正负向问题无法确定ꎬ因此ꎬ通过主成分分析法计算出的表面法向量具有二义向ꎬ在特殊情况下无法实现对抓取点法向量一致性统一ꎮ本文定义一个法线方向ꎬ并将空间中的点ｖｐ作为法线的朝向ꎬ并满足:ｎｉ (ｖｐ－ｐｉ)>０ꎮ２㊀基于卷积神经网络的机械爪控制策略研究为保证机械爪物体抓取的实时性ꎬ需要在每个控制时刻将末端执行器与目标位置的图像作为卷积层的输入ꎮ由于卷积神经网络具有强大的图像处理功能ꎬ在策略搜索算法的监督下ꎬ通过训练过程调整网络权重与偏置ꎬ可获得执行器与目标之间的相对位置ꎮ由于机械臂的各关节信息无法通过图像实时获取ꎬ在搭建卷积神经网络策略时ꎬ将关节角和角速度作为神经网络连接层进行输入ꎮ基于卷积神经网络的机械爪控制结构如图２所示ꎮ２.１㊀卷积神经网络结构设计在构建卷积神经网络视觉层时ꎬ为保证对图像中特征的及时重组ꎬ对输入图像进行处理后ꎬ在视觉层的最后加入一层全连接层ꎬ同时还可降低图像特征的维度ꎬ并对图像特征的数值进行缩放ꎬ使其与机械臂关节５１第４期张松林:基于卷积神经网络算法的机器人系统控制６１长㊀春㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第２９卷图２㊀基于卷积神经网络机器人控制框图状态的数值相近ꎮ电机控制层的输入为视觉层输出的图像特征和关节状态信息ꎬ通过两层全连接层对拟合策略搜索控制器ꎬ电机控制层后由卷积神经网络输出该时刻的关节控制量ꎮ在电机控制层设计过程中ꎬ若直接将特征图与关节状态信息进行组合ꎬ由于相机图像的特征数量过于庞大ꎬ会发生卷积神经网络控制策略无法收敛的问题ꎬ使关节状态信息被提取的特征被淹没ꎬ进而很难获取输入特征与关节控制量之间准确的映射关系ꎮ为解决上述问题ꎬ在进行卷积神经网络视觉层设计时ꎬ增加一个全连接层ꎮ该方法一方面可以有效降低电机控制层的输入维度ꎬ保证了关节状态信息不被淹没ꎻ另一方面ꎬ卷积层输出的特征图在经过全连接层后会下降ꎬ并与关节状态信息的数量上较为匹配ꎬ使卷积神经网络在随机梯度下降时能更好优化电机控制层的相关参数ꎮ２.２㊀卷积神经网络损失函数卷积神经网络的损失函数是评价网络输出结果优劣的重要指标ꎮ损失函数设计直接决定卷积神经网络各层权重与偏置的优化方向ꎬ进而影响卷积神经网络训练后的泛化能力ꎮ本设计中的损失函数ꎬ是为了保证在策略搜索算法监督下进行网络训练ꎬ既可以保证完成规定的放置任务ꎬ也对陌生物体抓取产生一定的是影响ꎮ在训练过程中ꎬ卷积神经网络算法能使受训的机械系统向提供监督的机械控制器方向进行规范ꎬ保证该系统的控制效果ꎬ使视觉层㊁电机控制层的优化具有较好的泛化能力ꎮ在进行卷积神经网络函数设计时ꎬ可以从相似度的ＫＬ散度项和Ｌ２正则化项两个方向同时展开ꎬ其中ꎬＫＬ散度项主要反映卷积神经网络控制策略与机械臂控制器两者之间的相似程度ꎬ而Ｌ２正则化项的主要功能ꎬ是防止数据发生过度拟合的问题ꎮ在设计损失函数前ꎬ首先假定优化的神经网络处于多元高斯分布的情况下ꎬ实现与策略搜索算法后控制值输出的线性形式的多元高斯分布的均值处于相同区域ꎬ从而保证了ＫＬ散度可以准确描述卷积神经网络控制策略与机械臂控制器两者之间的相似程度ꎮ损失函数设计的第二部分是Ｌ２正则化项ꎬ其设计思路是使卷积神经网络的权重矩阵元素都处于较小ꎬ以避免数据发生过度拟合的问题ꎮ通过在实际数据中对权重衰减系数进行检验ꎬ最后将其取值为０.００５ꎮ此外ꎬ分析所设计的损失函数后发现ꎬ由于协方差矩阵的迹项和对数项中都不包括卷积神经网络策略的实际输出数据ꎬ因此ꎬ在利用反向传播的方法求取损失函数时ꎬ输入梯度时以上协方差项不会影响到神经网络权重以及偏置的更新ꎬ在计算损失函数时可以对其进行忽略ꎮ基于上述的考虑ꎬ设计的卷积神经网络策略最终的损失函数为:ｌｔ＝０.５(μｐ－μπθ)Ｔð－１ｐ(μｐ－μπθ)＋λðｌＷ２ꎮ３.３㊀卷积神经网络训练方法训练卷积神经网络时ꎬ保证控制器控制效果的重要内容ꎬ是在正式训练开始前ꎬ对卷积神经网络的视觉层进行预训练ꎮ这样既可以在一定程度上缩短网络的训练时间ꎬ使神经网络各层的权重和偏置都能在正式训练之前得到较好的初始化ꎬ也能避免在训练过程中局部最优解的结果ꎮ本文选取迁移学习的方法ꎬ以实现对卷积神经网络的预训练ꎮ该方法可以有效简化卷积神经网络结构设计过程中的步骤和难度ꎮ在对卷积神经网络电机控制层进行训练时ꎬ需要对该层参数进行初始训练ꎬ避免在预训练后的正式训练时造成数据的大量丢失ꎮ本文采取端对端训练方法ꎬ使卷积神经网络可以满足机械手对于物体抓取的准确性和稳定性ꎬ并完成对初次探取物品放置位姿的适应性ꎮ在正式进行卷积神经网络策略设计过程中ꎬ需要设计有效的策略搜索监督算法来保证训练结果的准确性[３]ꎬ使得受训的卷积神经网络具有良好的泛化能力ꎮ考虑到上述的卷积神经网络策略训练要求ꎬ在进行正式训练和测试过程中ꎬ将物品的放置任务都限制在规定的正方形区域中ꎮ本实验设计了边长为３８ｃｍ的正方形ꎬ从而避免进入到较大区域ꎮ一方面是考虑到卷积神经网络泛化能力提升的需求ꎻ另一方面是考虑对网络深度和采样位置以及数量的提升要求ꎮ该方法经过试验验证后发现ꎬ它有效优化了卷积神经网络策略的训练时间以及对神经网络参数调整时间ꎬ机器人在进行物品放置过程中对面积的要求也具有较好的适应性能ꎮ在卷积神经网络策略正式训练过程中ꎬ电机控制层参数的差异会导致卷积神经网络在训练的初始阶段因参数梯度过大ꎬ使卷积神经网络的各层权重与偏置都处于大幅度的更新状态ꎬ并引起卷积神经网络视觉层在参数更新过程中所挖掘的特征信息会大量丢失的问题ꎮ本文引入的视觉层参数的预训练以及电机控制层参数的初始化ꎬ就可以有效解决上述问题ꎮ在对卷积神经网络的电机控制层进行相应训练时ꎬ需要固定卷积神经网络视觉层的参数ꎬ并根据训练位置所获得的数据采样信息ꎬ基于随机梯度下降理论的方法ꎬ对卷积神经网络的电机控制层参数进行更新和迭代ꎮ３㊀结语传统的工业机器人的抓取算法设计ꎬ主要依赖预先建立起来的物体抓取模型并整理为数据库ꎮ对于仓储物流㊁家庭服务等非结构化的应用环境进行抓取的机器人来说ꎬ建立准确的数学模型难以实现ꎮ这就要求在控制器中建立一个能够对环境实时预测并快速整定的抓取规划算法ꎮ为解决该问题ꎬ本文设计了基于卷积神经网络的机器人规划算法ꎮ该方法是指实时采集机器人通过传感器获取的环境信息ꎬ建立对应的抓取位姿映射关系ꎬ即通过环境模型库来存储机器人抓取经验ꎬ与传统的抓取控制算法而言基于卷积神经网络的算法相比ꎬ这个方法可以实现对未知物体的抓取经验迁移ꎮ卷积神经网络的实用性主要依靠对网络的训练效果ꎬ而卷积神经网络又受到多种因素的直接影响ꎬ本文引入的视觉层参数的预训练以及电机控制层参数的预初始化ꎬ提高了卷积神经网络的控制效果ꎬ建立完整的机器人自动抓取规划系统ꎬ并通过实践ꎬ验证了自动抓取规划方法是可行的ꎮ参考文献:[１]㊀王鹏.导航机器人的地图构建和定位研究[Ｄ].天津:天津工业大学ꎬ２０１８.[２]㊀李传浩.基于卷积神经网络的机器人自动抓取规划研究[Ｄ].哈尔滨:哈尔滨工业大学ꎬ２０１８.[３]㊀沈一鸣.移动机器人的同时建图与定位研究[Ｄ].沈阳:沈阳工业大学ꎬ２０１８.责任编辑:程艳艳ＡＲｏｂｏｔＣｏｎｔｒｏｌＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＡｌｇｏｒｉｔｈｍＺＨＡＮＧＳｏｎｇｌｉｎ(ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＡｎｈｕｉＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＷｕｈｕ２４１０００ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬｇｒｅａｔｂｒｅａｋｔｈｒｏｕｇｈｓｈａｖｅｂｅｅｎｍａｄｅｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓｉｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｔｈａｔｅｍｐｈａｓｉｚｅｔｈｅｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｍａｃｈｉｎｅ.Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｓａｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｃａｎｃａｒｒｙｏｕｔｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｄａｔａｔｒａｉｎｉｎｇａｃ￣ｃｏｒｄｉｎｇｔｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｎｔｒｏｌｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓꎬｓｏａｓｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｅｆｆｅｃｔｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍꎬｗｈｉｃｈｉｓｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｒｏｂｏｔｉｃｃｏｎｔｒｏｌꎬｔａｒｇｅｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｏｔｈｅｒｆｉｅｌｄｓ.Ｗｉｔｈｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｒｏｂｏｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬａｃｏｎｖｏｌｕ￣ｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ－ｂａｓｅｄｒｏｂｏｔｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄｔｏａｃｈｉｅｖｅｐｒｅｃｉｓｅｏｂｊｅｃｔｇｒａｓｐｉｎｇｉｎｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｅｎ￣ｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎬａｎｄａｃｏｍｐｌｅｔｅｒｏｂｏｔａｕｔｏｍａｔｉｃｇｒａｓｐｉｎｇｐｌａｎｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒꎻｄｅｅｐｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｌｅａｒｎｉｎｇꎻｓｔｒａｔｅｇｙｓｅａｒｃｈꎻｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ７１第４期张松林:基于卷积神经网络算法的机器人系统控制。