简单机器人设计原理

智能机器人设计概念
现在的科学技术突飞猛进，尤其是在计算机这方面得到了更快的发展，人们在计算机这方面做出大量的科学成果，计算机的处理能力增强和处理速度变快，当然，现在人们主要是倾向去研究计算机的智能性，那么，我们要求的是计算机的处理能力强、处理速度快、处理智能化和耐用性能好等，当然了，计算机的这些处理是为了给我们带来更高的经济效应和生活质量的提高。

在计算机不断地更新使得计算机的智能性凸显而出，而智能机器人则是计算机的一种表现形式，智能机器人的处理能力以及表现形式都是按照计算机的设计观念来设计出来的，当然了，智能机器人更比较具有自主能力，因为智能机器人相当于是将一台计算机安装了很多具有一定功能的器官，就像人的各种外部器官使其在处理过程中发挥相应的作用，而各种器官所发挥作用是靠人大脑的支配来完成的，当然，智能机器人的各器官主要取决于处理器。

那么从现在的智能机器人来看的话，它的设计概念就是一种特殊的计算机，可以说是一种表现性的计算机或应用型计算机。

对于智能机器人的设计当然是要处理能力强即是处理范畴广、处理速度快、处理智能化以及耐用性能好等要求，虽然是这样的设计理念，但是实现起来并非那么的容易，那么从现在的机器人来看的话，他们和人之间的差别表现在哪些方面呢？
机器人的动作表现的离散性。

什么是离散性？在数学中，它表现得是不连续，是一种跳变的函数，如下图一
t t
图一图二
从上面图一可以知道，是一个关于t时间函数，在一定连续的时间区间里，函数值()t s不连续的，那么我们把这种函数称为离散函数，如果说时间变量和函数值都是离散的，那么这种函数所表现出来的在信号上可称为数字信号函数，当然对应的是如果在时间和函数值都是连续的这种信号叫模拟信号函数。

在上面介绍了离散这个概念，如果说是在动作上的话，我们只需要清楚它的动作是不连贯的就行了。

想必大家都看过机器舞吧，正是因为那些动作表现得不是很连续，所以才叫它机器舞，首先得动作表现上是有限的，还有就是动作不连贯，比如说太极，当然了，有的机器人是能够打太极的，关键是在动作上的表现都是靠程序代码来实现的，而代码并不是无限的几乎每一条代码都是靠人工写上去的，不可能我们能够把所有的代码都能够写上去。

还有就是机器人的结构是人设计出来的，在制作方面也处在很大的缺陷，并且在一定时间里不能自动的更新自己的骨架，人是生物，是由智慧的生物，堪称是完美的物种，无与伦比。

人类能进行新陈代谢而使得人不断的在身体方面得到更新，而我们却不知道这种更新过程。

当然，人还可以通过神经调节来更新自己，这一点的话机器人是能够做到的。

说到这里，机器人在动作上表现是离散的，这导致在面部表情上也是离散的，人的感觉可以说是在一定范围内是模拟的，换句话说就是无穷的，人对环境中不同事物会做出在面部表情上的不同反应表现，心理学就是一门研究人的行为和心理活动规律，正是因为人的心理活动与外部的动作之间有很大的联系。

人的面部表情的变化就像颜色色彩的渐变，是连续的过程。

在现实的机器人中往往只有喜怒哀乐这四种表情，这是往往不够的，人的感觉很丰富，所以说人的面部表情也是很丰富的，这一点很难做到。

机器人系统化的处理机制。

首先我们来介绍什么是系统，系统泛指由一群有关连的个体组成，根据预先编排好的规则工作，能完成个别原件不能单独完成的工作的群体。

从定义上来说是不好理解的。

我们应该用函数来解释如下图所示：
f函数体就是一种处对应一个自变量x就会输出一个相应的因变量y，而在中间的()x
理机制，而系统就类似于函数，系统也就是处理事物的规则的有机组成，如下图：
当然，在这里我们并不关心图中系统的组成以及结构是什么样的，而在智能机器人的处理机制就是系统化的处理机制，在系统中事先写入机器代码，即机器需要完成某些事情的规则，以达到预期所想要的结果。

既然是实现编好的事物的规则，那么机器人在处理事物方面就存在很大的局限性，因为它不是灵活的。

人类处理能力也类似于上面的处理过程，区别在于不是固定不变的系统处理机制，就是说人的处理系统是一种不断自我变化的思维方式，如下面的格式：
当然了，在设计机器人时，人类的思维方式是可以用程序代码编写的，但当今的机器人很难做到这一点，因为要做到思维是活跃变化的并且具有一个不断自我更新的过程。

与机器人相比更突出的是人的变化的思维方式具有反馈作用，如下图：
正是因为这种反馈，使得具有相对的思考能力，思考是一般机器人不具有的，机器人所具有处理事物的能力是它的本能，是它事先就准备好了的处理规则，当遇到力所能及的事，它毫不犹豫地按照预先的规则进行处理，当机器人遇到它没有遇到过的事物它就什么也不知道了，就不知道该怎么办，所以说我们说它是死板的，不具有灵活性。

思考的方法很多，形象法——通过图像的静态或动态对意向进行加工。

归纳法——是根据某一法则（概念、定理、或公式）的推理与演算而进行总结与综合。

逆向法——是对意向进行的反归纳，也就是一种
有效的逻辑推理。

移植发——在推理的过程中，加入新鲜的内容。

聚合法——对新旧的信息内容进行捏造、扭曲与同化。

水平法——多方面、多角度进行的聚合。

垂直法——单方面或某一角度进行归纳。

发散法——根据已有的资料并沿着不同的方向对意向进行推理与演算。

演绎法——顺应某一架构进行归纳。

等等，思考的方法很多，但在设计时就显得很难了。

现今的机器人能够做到前面几点已经不错了。

当然我们可以对机器人进行一些简单的测试，简单点的一个例子，在一间小房间中有一个凳子，并且将凳子倒着放置，在小房间的顶上有个小球，现在机器人在这间小房间里面，我们给机器人命令，要求把房间顶上的小球放在地上，那么接下来的事就交给机器人去解决了。

如果说机器人没有关于凳子的相关资料，那么它会怎么做，那就得做试验去测试凳子的性能，找到有关凳子的一些性质，看能否帮的上忙。

这是关键。

其实，要做到像人一样具有适应环境的能力，像人一样具有思维，像人一样具有意识，像人一样具有生活的享受，像人一样具有梦想，……那还需后天的学习，这是机器人要做到的核心条件。

我们不可能把人所有学到的东西都靠人工给机器人编辑，这是不可能的，就像人一样不是与生俱来就会很多事情，人刚刚下地时除了本能外什么都没有，而人类所具有的这些处理事物的本能大都是靠知识的积累，处理能力越强，那么它所学到处理方式当然越多了，在它的内部所建立的函数越多当然函数与函数之间是具有可调节。

说到这里，人或机器人的处理方式也可以称之是函数，它不仅仅局限于数学中，我们给定一个自变量就通过函数输出该自变量的因变量。

人或机器人的这些处理机制都可以归纳为函数式的处理方法，它是对事物的归纳与运算，然后做出对事物的处理。

人在学习过程中，当然有很多函数流的涌进，并且函数与函数之间建立起相互调节和相互依赖的关系，在处理事物时，哪些是优先级最高，应从什么样的函数开始，下一步又交给什么样的函数，函数该如何运算等，这些过程我们是感觉不到的，我们只管会用，而却不知道它运行的原理是什么，当然了，我这里说的是机器人的简单设计原理，只是稍微的提一下这个过程。

我们不说机器人的作用有多大，现在我们只关心机器人有多聪明。

在现今的机器人都是为了有目的而设计，专门为了某些方面的事物而设计的，所以说机器在这些方面的处理能力明显比人强，甚至是有些是人不能够解决的问题，当然借助机器去解决，当然这些导致它们存在局限性，如果说要做到一个具有20岁的正常人所具有的知识不难，但要做到像一个20岁的正常人的智力，可以说现今的技术是远远不够的。

人生是这样的——活到老，学到老。

学习是所有生物生活的基础，人类的进步不仅需要学习，在学习的能力方面也有较高的要求。

仅仅是靠学习也不够的，人类的进步不仅仅存在于学习方面，如果说我们仅仅去学习别人的东西，尽管学懂了，我们也就停留的前人的成果上，如果说，我们要超越，要进步，那么我们需要创造，就是创造出前人没有的东西，创造是人独有的特点，例如在灵感方面的创造的艺术类，可以说艺术人类区别于其他生物的这样一个条件，通常认为，艺术是人类以情感和想象为特性，来把握和反映互联网纾，表示对互联网纾及自身，对二者关系的看法的一种特殊方式。

其通过审美创造活动再现现实和表现情感理想，在想象中实现审美主体及客体的相互对象化。

通俗的说，艺术也就是人的知识、情感、理想、意念综合心理活动的有机产物，是人们现实生活和精神世界的形象表现。

包括文学、绘画、雕塑、建筑、音乐、舞蹈、戏剧、电影、曲艺、工艺等。

如果说是一些程序代码流，那么这些代码流在艺术方面的这种变现形式是这样的呢，它在对艺术所表现的是什么样的一个逻辑系统，还是说说下面的图吧，那是已经固定好了的一种思维模式，尽管自身能具有反馈作用，那也只能说是一种会做题的机器，而艺术则不同，他的系统不是简单这样一种形式，它所具有的思维方式是很特别的，也是很难做到的，我们在来看看下面的另外一幅图，那么他是在我们原先设计好了的一种变化思维方式的基础上能够在处理事物的时候自发的建立新的变化思维方式，说到这里，感觉
有点新意，在这里呢，由思维1所产生的思维2，然后又能产生思维3，或许在遇到很多处理
事物时会产生更多的思维方式，并且除了思维方式自身能够具有反馈外，所产生的思维方式之间也能够相互的反馈作用，那么这样一个系统将会越来越复杂，那是我们管不着的，需要他自身的学习，。