智能机器人技术研究进展_张乃风
智能机器人技术研究进展_张乃风

综述Review 0引言智能机器人是具有感知、思维和行动的机器人,可获取、处理和识别多种信息,自主完成较为复杂的操作任务。
智能机器人技术是一个交叉的学科,在计算机技术和人工智能科学发展的基础上产生,作为新一代生产和服务的技术,在制造和非制造领域都具有广泛、重要的应用。
本文在前人文献的基础上详细研究了智能机器人技术的研究意义,总结了现阶段的发展现状,分析了面临的挑战以及未来的发展趋势。
1智能机器人技术的研究意义及发展现状1.1研究意义随着科学技术的不断发展,人类社会开始进入到智能时代,社会的发展对智能技术也不断地提出了新的需求,机器人技术由原来的工业机械手发展到现在的智能机器人技术[1],技术的发展给人类的生产生活带来新的变革。
智能机器人技术有着重要的理论意义和应用价值。
在理论上,机器人技术具有多学科融合和多技术集成的特点,涉及众多学科领域的尖端技术,如平衡控制设计、智能避障设计等,这造成了其复杂性,令智能机器人感知技术、通信技术、机械结构的研究都是一种挑战,促使特征提取算法、识别算法、路径规划算法朝着智能化的方向发展,促进模式识别理论的发展;另外,机器人是否实现智能化与机器人本身的结构也有很大的关系,要使其能完全智能化地完成任务,除了要有智能化算法还要有灵活的机构,因此智能机器人技术的发展将极大地促进机械结构理论的发展,其发展水平能够反映出一个国家或地区信息与自动化技术的综合实力。
智能机器人技术在实际生活中有着具大的应用价值。
近年来各个行业的加速发展都对工业机器人提出了新的要求,带动工业机器人不断向智能化发展,机器人的智能化令工业领域效率提升的例子屡见不鲜。
例如,传统的高速传送机器人识别物体存在障碍,导致实现自动化的进程比较缓慢。
采用了视觉传感器和跟踪系统组合起来的新型智能化传送机器人,具备了视觉跟踪功能,能够进一步提高机器人的传送效率。
智能机器人技术除了在工业领域有广泛的应用外,在医疗和家庭服务行业也有着广泛的应用和新的需求。
人工智能技术在风力发电中的应用研究

人工智能技术在风力发电中的应用研究第一章引言随着能源需求的不断增长和环境问题的日益突出,人们对可再生能源的需求越来越迫切。
在可再生能源中,风力发电被认为是一种潜力巨大的清洁能源。
然而,存在着风电场选址、风能预测和风机控制等方面的技术难题。
为了克服这些挑战,人工智能技术正逐渐在风力发电中得到广泛应用。
第二章风电场选址中的人工智能技术风电场选址是风力发电项目的重要环节。
传统的选址方法主要基于经验和主观判断,容易导致选址结果不准确。
人工智能技术可以通过综合分析大量数据,包括地理信息、气象数据、土地利用情况等,建立风电场选址模型。
利用神经网络、遗传算法等算法对这些数据进行学习和优化,以实现自动选址和精确预测。
通过人工智能技术的应用,可以提高选址准确性和风电场的经济性。
第三章风能预测中的人工智能技术风能预测是风力发电中的关键技术。
准确地预测风能可以帮助提前调整风电场运行策略,以最大限度地发挥风能的利用效率。
传统的风能预测方法主要基于统计学模型,无法准确预测风速和风向的变化。
人工智能技术在风能预测中的应用可以通过分析大量的历史数据,包括气象数据、风电场实时监测数据等,建立风能预测模型。
利用支持向量机、随机森林等算法对这些数据进行训练和优化,可以提高风能预测的准确性和稳定性。
第四章风机控制中的人工智能技术风电场中的风机控制对于提高风能利用效率和延长风机寿命至关重要。
传统的风机控制方法主要基于PID控制算法,无法适应风速和风向变化的复杂环境。
人工智能技术在风机控制中的应用可以通过集成控制、模型预测控制等方法实现风机的智能化控制。
通过对风机和其周边环境的实时监测数据进行分析和处理,利用深度学习、强化学习等算法优化风机控制策略,可以有效提高风机的运行效率和可靠性。
第五章总结与展望随着人工智能技术的不断发展和应用,风力发电中的人工智能技术也将得到进一步的拓展和完善。
在风电场选址、风能预测和风机控制等方面,人工智能技术可以提供更精确和可靠的解决方案。
一种基于多源信息融合的机器人抓取方法和装置

一种基于多源信息融合的机器人抓取方法和装置下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成,希望大家下载以后,能够帮助大家解决实际的问题。
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人工智能辅助诊断乳腺钼靶影像学

人工智能辅助诊断乳腺钼靶影像学在医学领域,乳腺钼靶影像学是一种常见的诊断方法,用于检测乳腺病变。
然而,传统的影像学分析方法存在主观性和人为因素干扰等问题。
近年来,随着人工智能技术的发展与应用,人工智能辅助诊断乳腺钼靶影像学应运而生。
本文将探讨人工智能在乳腺钼靶影像学中的应用及其优势。
一、人工智能在乳腺钼靶影像学中的应用随着计算机图像处理和机器学习技术的不断进步,人工智能开始被广泛应用于乳腺钼靶影像的自动分析与诊断。
具体应用包括以下几个方面:1. 图像预处理在数字化医学影像时代,从扫描仪到存储设备再到显示屏幕,每一个环节都可能引入图像噪声或伪影。
而采用人工智能技术对图像进行预处理可以减少这些干扰因素,并改善图像质量。
2. 病灶检测与定位通过训练大量的正常和异常例子,人工智能系统可以学会自动检测并定位乳腺钼靶影像中的病灶。
它可以自动识别不同类型的乳腺结节、肿块或钙化灶,并对其进行标记和测量。
3. 特征提取与分析人工智能系统可以通过分析乳腺钼靶影像中的纹理、形状、边缘等特征,帮助医生鉴别良性和恶性病变。
通过将这些特征数字化,并与数据库中的已知结果进行比对,人工智能可以快速且准确地给出初步诊断。
4. 诊断辅助与决策支持基于已有的医学知识和大样本数据,人工智能系统可以为医生提供可靠的诊断辅助和决策支持。
在面对复杂或模糊情况时,它们可以给出多个潜在诊断结果,并按优先级排序,帮助医生做出最佳判断。
二、人工智能辅助诊断乳腺钼靶影像学的优势相比传统方法,人工智能辅助诊断乳腺钼靶影像具有以下优势:1. 提高诊断准确性和一致性人工智能系统可以基于大量的数据进行学习,并通过算法不断优化自身。
这使得它们能够提供更加准确和一致的诊断结果,减少了人为因素对诊断的影响。
2. 缩短诊断时间传统方法中,医生需要花费大量时间来仔细分析每一个乳腺钼靶影像以做出正确的诊断。
而人工智能系统可以快速地处理大量影像数据,并在短时间内给出初步诊断结果,从而缩短了患者等待诊断结果的时间。
人工智能赋能学科拔尖人才继续教育创新模式研究

人工智能赋能学科拔尖人才继续教育创新模式研究目录一、内容概览 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状综述 (4)1.3 研究内容与方法 (5)二、人工智能赋能学科拔尖人才继续教育创新模式的理论基础 (6)2.1 人工智能发展概述 (7)2.2 终身学习理念及其在教育中的应用 (9)2.3 赋能理论在继续教育中的应用 (10)三、人工智能赋能学科拔尖人才继续教育创新模式构建 (12)3.1 创新模式构建的原则与目标 (13)3.2 创新模式的主要构成要素 (14)3.3 创新模式的实施步骤 (16)四、人工智能赋能学科拔尖人才继续教育创新模式的实证研究 (17)4.1 实证研究设计 (18)4.2 实证研究过程与数据收集 (19)4.3 实证研究结果与分析 (20)五、人工智能赋能学科拔尖人才继续教育创新模式的评价与优化 (22)5.1 创新模式的评价指标体系构建 (23)5.2 创新模式的评价方法选择 (24)5.3 创新模式的优化策略探讨 (25)六、结论与展望 (27)6.1 研究结论总结 (28)6.2 研究不足与局限 (29)6.3 对未来研究的展望 (29)一、内容概览随着人工智能技术的快速发展,教育领域也逐渐受到了其影响。
为了更好地培养和选拔学科拔尖人才,本研究旨在探讨人工智能在继续教育创新模式中的应用,以期为我国高等教育发展提供有益的借鉴和启示。
本研究将对当前国内外人工智能在继续教育领域的应用现状进行梳理,分析其优势和不足,为后续研究提供理论依据。
通过对学科拔尖人才的需求分析,明确人工智能在继续教育创新模式中的关键作用和应用方向。
结合实际案例,探讨人工智能在继续教育创新模式中的实践策略和方法,包括课程设计、教学资源开发、学习评价等方面。
本研究将对人工智能赋能学科拔尖人才继续教育创新模式的实施效果进行评估,为进一步推广和完善该模式提供参考。
通过本研究的开展,有望为我国高等教育机构在培养学科拔尖人才方面提供新的思路和方法,同时也有助于推动我国继续教育事业的发展。
机器人技术突破进展 智能机器人各显神通
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机器人技术突破进展智能机器人各显神通
佚名
【期刊名称】《工业设计》
【年(卷),期】2010(000)006
【摘要】机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置。
它既可以接受人类指挥,又可以运行预先编排的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。
机器人是高级整合控制论,机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。
在工业、医学、农业.建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。
【总页数】4页(P32-35)
【正文语种】中文
【中图分类】TP24
【相关文献】
1.论智能机器人创作物的著作权保护——以智能机器人的主体资格为视角 [J], 石
冠彬
2.人工类人格:智能机器人的民法地位——兼论智能机器人致人损害的民事责任 [J], 杨立新
3.智能机器人科学研究与应用技术的协同发展——走进陕西省智能机器人重点实验室 [J],
4.人工智能机器人在智能机器人领域中的应用探讨 [J], 范元亮; 陈彬; 林韩; 廖福旺; 沈振华
5.自主智能机器人技术的发展与趋势——访2020年国际自主智能机器人大赛专家委员会副主任张建伟教授 [J], 张莹;张倩
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工业机器人技术在智能制造领域中的运用研究
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工业机器人技术在智能制造领域中的运用研究目录1. 学术背景与研究目的 (2)1.1 全球制造业智能化转型概览 (2)1.2 中国制造业智能化进程与挑战 (4)1.3 研究目的与研究意义 (5)1.4 项目研究方法与框架 (6)2. 工业机器人的发展历程 (7)2.1 工业机器人早期的技术突破与发展 (8)2.2 新一代智能机器人的技术集成与进步 (10)2.3 机器人在制造领域的应用案例分析 (11)3. 智能制造的技术内涵与趋势 (12)3.1 智能制造的基本定义与目标 (14)3.2 智能制造的核心技术要素 (15)3.3 智能制造的前沿技术和未来趋势 (16)4. 工业机器人与智能制造的融合 (17)4.1 机器人技术在智能制造中的关键作用 (19)4.2 工业机器人与设备和系统的集成技术 (20)4.3 工业机器人系统在智能制造环境下的优化配置 (21)5. 典型智能制造应用场景分析 (24)5.1 汽车行业的机器人自动化新模式 (25)5.2 电子产品生产线上的智能机器人应用 (26)5.3 仓储和物流行业智能机器人的创新应用 (27)6. 智能制造中工业机器人智能化的实现路径 (28)6.1 机器人系统感知与决策的智能化 (30)6.2 机器人操作与协调的智能化 (31)6.3 机器人与信息的交互与共享 (32)7. 工业机器人技术在智能制造领域中面临的挑战 (34)7.1 技术层面上的难题 (35)7.2 商业模式演变对工业机器人技术的冲击 (36)7.3 行业标准化与法律法规的跟进 (37)8. 工业机器人在智能制造领域中的前景展望 (38)8.1 新技术与工业机器人的未来结合 (39)8.2 工业机器人在智能制造中大规模应用的预期 (40)8.3 政策诉求与产业动态 (41)1. 学术背景与研究目的随着科技的飞速发展,制造业正面临着前所未有的挑战与机遇。
在这一背景下,工业机器人技术作为智能制造的核心驱动力之一,正逐步改变着传统的生产模式。
AIGC人工智能技术发展与应用研究综述
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AIGC人工智能技术发展与应用研究综述摘要:随着人工智能技术的快速发展,人工智能生成内容(AIGC)已成为一个备受关注的领域。
AIGC利用先进的生成人工智能(GAI)技术,自动化地创建大量内容,如图像、音乐和自然语言。
本综述旨在提供AIGC的历史、技术基础、最新进展、应用场景以及面临的挑战和未来方向的全面概述。
引言AIGC技术的发展,从最初的文本生成图像技术“DeepDream”到最新的ChatGPT模型,已经引起了社会各界的广泛关注。
AIGC的目标是提高内容创造的效率和可访问性,允许以更快的速度生产高质量的内容。
本综述将从AIGC的历史、基础技术、最新进展、应用场景以及面临的挑战和未来方向等方面进行详细讨论。
一、AIGC的历史AIGC的历史可以追溯到20世纪50年代,随着隐藏马尔可夫模型(HMMs)和高斯混合模型(GMMs)的发展,这些模型能够生成如语音和时间序列等序列数据。
然而,直到深度学习的出现,生成模型在性能上才有了显著的提升。
近年来,随着数据量的增长和模型规模的扩大,模型能够学习的分布变得更加全面和接近现实,从而产生了更真实和高质量的内容生成。
二、AIGC的基础技术AIGC的基础技术包括预训练数据、生成AI模型、预训练任务等。
预训练数据的规模和质量直接影响模型的泛化能力。
例如,GPT-3模型的预训练数据规模从WebText的38GB增长到CommonCrawl的570GB,模型大小从1.5B增长到175B,从而在各种任务上表现出更好的泛化能力。
三、AIGC的最新进展AIGC的最新进展主要集中在单模态和多模态生成模型上。
单模态模型接收与生成内容模态相同的指令,而多模态模型接受跨模态指令并产生不同模态的结果。
例如,视觉语言模型CLIP结合了变换器架构和视觉组件,能够在大量文本和图像数据上进行训练,并在多模态提示生成中作为图像编码器使用。
四、AIGC的应用场景AIGC在多个领域展现出其潜力,如艺术、广告和教育等。
井下瓦斯抽采钻孔机器人研究现状及关键技术
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井下瓦斯抽采钻孔机器人研究现状及关键技术摘要:矿井中瓦斯积聚存在巨大的安全隐患,传统的瓦斯抽采方式存在操作难度大和安全风险高的问题。
为了解决这些问题,近年来研究人员开始引入井下瓦斯抽采钻孔机器人。
本文对井下瓦斯抽采钻孔机器人的研究现状和关键技术进行分析,旨在为研究人员提供参考,推动井下瓦斯抽采钻孔机器人的应用,提高井下作业的安全性。
关键词:瓦斯抽采;钻孔机器人;钻进矿井是人类社会重要的能源来源之一,但是矿井工作环境异常恶劣且存在高风险,其中之一就是瓦斯积聚。
瓦斯积聚不仅会严重威胁矿工安全,还会引发严重的矿井事故。
因此,有效的瓦斯抽采措施至关重要。
传统的瓦斯抽采方式往往依赖于人工操作,存在操作难度大和安全风险高的问题。
因此引入了井下瓦斯抽采钻孔机器人,其具备自主导航和执行任务的能力,可在复杂的矿井环境中进行瓦斯抽采作业。
虽然在过去的几年中,研究人员已经在该领域取得了一些重要的进展,但是矿井环境的复杂性、机器人的可靠性和自主性等问题亟待解决。
1井下瓦斯抽采钻孔机器人研究现状1.1技术成果首先为导航定位技术。
为了确保机器人能够准确地在矿井中进行导航,研究人员使用了各种导航定位技术,如惯性导航系统、全球定位系统、激光测距仪和视觉传感器等[1]。
这些技术可以帮助机器人实时定位和建立地图,以便它们能够有效地避开障碍物并到达目标位置。
例如,传感器技术在瓦斯抽采钻孔机器人中发挥着重要作用。
研究人员使用气体传感器来监测矿井中的瓦斯浓度,以及其他传感器来检测温度、湿度、氧气浓度等环境参数。
这些传感器可以帮助机器人及时检测到瓦斯泄漏和有害气体,以实现及时安全的瓦斯抽采。
此外,目前的钻孔机器人可实现自主决策。
研究人员已经开始探索使用人工智能和机器学习算法来使机器人能够自主地做出决策,包括路径规划、瓦斯抽采策略选择和紧急情况处理等,使机器人能够智能地适应不同的矿井环境和瓦斯抽采任务。
1.2技术优势随着社会各界对井下瓦斯抽采钻孔机器人研究的深入,其在技术方面具有十分显著的优势。
基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究进展
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基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究进展目录一、内容综述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 研究内容与方法 (5)二、脉冲神经网络概述 (6)2.1 脉冲神经网络基本原理 (7)2.2 脉冲神经网络与传统神经网络的区别 (8)2.3 脉冲神经网络的优点与挑战 (9)三、基于脉冲神经网络的机器人控制方法 (10)3.1 基于脉冲神经网络的轨迹规划方法 (12)3.2 基于脉冲神经网络的路径跟踪方法 (13)3.3 基于脉冲神经网络的自主导航方法 (14)四、脉冲神经网络优化算法研究 (15)4.1 神经网络权重优化方法 (17)4.2 神经网络结构优化方法 (18)4.3 脉冲神经网络的参数优化策略 (20)五、脉冲神经网络在机器人智能控制中的应用案例 (21)5.1 在机器人路径跟踪中的应用 (23)5.2 在机器人自主导航中的应用 (24)5.3 在机器人情感识别中的应用 (25)六、结论与展望 (27)6.1 研究成果总结 (28)6.2 存在的问题与不足 (29)6.3 未来发展方向与展望 (29)一、内容综述随着科技的飞速发展,机器人智能控制技术在众多领域的应用逐渐深入。
在这一背景下,基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究成为当前的研究热点。
脉冲神经网络,以其模拟生物神经系统脉冲传递信息的独特方式,在信息处理与计算领域展现出强大的潜力。
特别是在机器人控制领域,脉冲神经网络为机器人提供了更加灵活、高效的智能控制手段。
基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究取得了显著的进展,脉冲神经网络以其独特的动态特性和时空编码机制,在机器人控制任务中展现出优异的性能。
研究者在机器人路径规划、动态决策、自适应控制等方面进行了深入研究,并取得了一系列重要突破。
随着深度学习技术的发展,深度脉冲神经网络在机器人控制中的应用也逐渐增多,为复杂环境下的机器人智能控制提供了新的解决方案。
人工智能在风能发电领域的应用探索
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人工智能在风能发电领域的应用探索
随着科技的不断发展,人工智能技术逐渐应用于各个领域,为解决现实问题提供了新的可能性。
风能作为一种清洁可再生的能源,受到越来越多的关注和投入。
人工智能技术在风能发电领域的应用探索,将会为提高发电效率、降低运营成本等方面带来新的突破。
在风电场的建设和管理中,人工智能技术可以发挥巨大作用。
首先,在选址阶段,通过大数据分析和人工智能算法,可以帮助预测未来风场的风速和风向情况,从而更准确地选择最佳的建设位置。
其次,在风电场的运营管理中,人工智能技术可以实现远程监控和智能调度,及时发现故障并采取措施,提高风电场的稳定性和可靠性。
此外,人工智能技术还可以应用于风机的设计与改进。
通过深度学习算法和模拟仿真技术,可以对风机的叶片结构进行优化,提高转动效率和吸风性能。
同时,人工智能技术还可以实现对风机运行数据的实时监测和分析,为及时调整风机的运行参数提供数据支持。
在风能发电领域的应用探索中,人工智能技术的发展不仅可以提高发电效率,还可以降低运营成本。
通过智能化的调度和管理,可以减少人力成本和能源浪费,同时提高风电场的整体经济效益。
此外,人工智能技术还可以帮助实现风电场与电网系统的智能互联,提高系统的稳定性和安全性。
总的来说,人工智能技术在风能发电领域的应用探索还处于起步阶段,但是其潜力巨大。
随着技术的不断进步和应用的扩大,相信在未来的发展中,人工智能技术将为风能发电领域带来更多的创新和改变。
通过不断探索和实践,人工智能技术将成为风能发电领域的重要支撑,推动可再生能源的发展和应用。
煤矿机器人研究进展、关键技术及发展趋势
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煤矿机器人研究进展、关键技术及发展趋势目录一、内容概览 (2)二、煤矿机器人研究进展 (2)1. 国内外煤矿机器人研究现状 (3)2. 煤矿机器人主要类型及其特点 (4)2.1 采掘机器人 (6)2.2 运输机器人 (7)2.3 巡检机器人 (8)2.4 其他类型机器人 (9)三、煤矿机器人关键技术 (11)1. 自主定位与导航系统 (12)2. 感知与识别技术 (13)3. 决策与控制系统 (14)4. 机械结构与传动技术 (15)5. 能源与动力系统 (16)四、煤矿机器人发展趋势 (18)1. 技术创新与应用拓展 (19)2. 智能化水平提升 (21)3. 机器人系统与煤矿生产流程的融合 (22)4. 安全性与可靠性的提高 (23)五、煤矿机器人实际应用情况分析 (24)1. 煤矿生产中的应用现状 (26)2. 存在的问题与挑战 (27)3. 成功应用案例及经验总结 (28)六、煤矿机器人技术发展方向建议 (29)1. 加强基础技术研究与创新 (31)2. 推动产学研合作与交流 (32)3. 制定相关政策和标准规范 (33)4. 加强人才培养与团队建设 (34)七、结论与展望 (35)1. 研究成果总结 (36)2. 未来研究方向与展望 (37)一、内容概览随着科技的不断发展,煤矿机器人技术在近年来取得了显著的进展。
本文将对煤矿机器人研究的最新进展、关键技术以及未来的发展趋势进行详细的分析和展望。
我们将介绍煤矿机器人的研究背景、意义和市场需求;接着,我们将重点关注煤矿机器人的关键技术研究,包括感知技术、导航技术、控制技术和执行器技术等;我们将对煤矿机器人的未来发展趋势进行预测,包括技术创新、应用领域拓展以及市场规模扩大等方面。
通过本文的阅读,读者可以全面了解煤矿机器人研究的现状、挑战和未来发展方向,为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
二、煤矿机器人研究进展随着科技的飞速发展,煤矿机器人已成为智能矿山建设的重要研究方向之一。
基于PID控制的NAO机器人循线行走技术研究

基于PID控制的NAO机器人循线行走技术研究秦娇;王向华【摘要】智能机器人的循线行走技术在工业安全领域具有重要意义.选用NAO机器人作为研究平台,创新点在于将其在平面上的运动学动态建模为线性定常离散系统,并将摄像头获取到的图像转化成参考输入信号,由此将循线行走问题转化成信号跟踪问题.与传统的渐进跟踪方法不同,基于改进后的数字增量型PID算法设计机器人行走的控制器,借用Simulink仿真平台通过凑试法确定控制器参数,最后用Python语言编程实现了控制NAO在白色地板上循黑线行走的目标,Webots软件仿真证实了该算法有效.【期刊名称】《山东科技大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2017(036)004【总页数】9页(P87-95)【关键词】循线行走;信号跟踪控制;NAO机器人;PID控制【作者】秦娇;王向华【作者单位】山东科技大学电气与自动化工程学院,山东青岛 266590;山东科技大学电气与自动化工程学院,山东青岛 266590【正文语种】中文【中图分类】TP242.6智能机器人是一种在思想和行为等方面全面模拟人类的可编程自动化装置,具备一定的环境认知能力以及做出相应决策的能力。
现代化的工程技术系统正朝着大规模、复杂化的方向发展,这类系统一旦发生事故就可能造成人员和财产的巨大损失[1]。
而具有循线行走功能的智能机器人可以在一些环境极其恶劣的场合,帮助或代替人类完成一些高精密度、高工作量和高危险性的巡查工作, 发现设备异常时能够发出报警信号或进行简单的故障处理,避免进一步的损失,因此研究智能机器人的循线行走技术在工业安全领域具有重要的现实意义。
目前关于循线机器人的研究可大致分为两类,一是基于各项智能车大赛的四轮小车研究为主,如文献[2]设计了基于PID控制器的行走驱动算法,实现了对依靠双轮直流电机驱动的机器人平台的循线行走控制;二是致力于对高压输电线上的悬挂式巡线机器人的研究,如文献[3]针对无人值守变电站巡检机器人导航定位的问题,制定了一种基于引导线的包括循线行走和定点检测两部分的单目视觉导航方案。
人工智能技术在农业机械化中的应用研究进展
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人工智能技术在农业机械化中的应用研究进展作者:鞠琪蔡子文白玉龙刘强德来源:《寒旱农业科学》2024年第02期摘要:人工智能技术的飞速发展加快了农业现代化的步伐,在学科交叉融合领域出现了“农业人工智能”模块,这对现代农业发展具有重要意义。
通过查阅相关文献,介绍了农业人工智能发展现状及人工智能技术在农业机械化中的应用,包括农作物识别、检测,农作物病虫害诊断,农作物生产精准管理和农产品质量分拣等方面,综述了人工智能在以上应用中的关键技术及其在国内外的研究进展。
关键词:农业机械化及其自动化;人工智能技术;农业人工智能中图分类号:S23 文献标志码:A 文章编号:2097-2172(2024)02-0123-05doi:10.3969/j.issn.2097-2172.2024.02.004Research Progress on the Application of Artificial IntelligenceTechnologies in Agricultural MechanizationJ?譈 Qi 1, CAI Ziwen 1, BAI Yulong 2, LIU Qiangde 2(1. Zhangye Water-saving Agriculture Experimental Station, Gansu Academy of Agricultural Sciences, Zhangye Gansu 734000, China;2. Gansu Digital Agriculture Engineering Research Centre, Lanzhou Gansu 730070, China)Abstract: The rapid development of artificial intelligence technology has accelerated the pace of agricultural modernization. In the field of interdisciplinary integration, the 'agricultural artificial intelligence' module has emerged, which is of great significance to the development of modern agriculture. This paper reviews the key technologies covered by AI technology and their application in agricultural mechanization, including crop identification and testing, diagnosis of crop diseases and pests, precise management of crop production, and quality sorting of agricultural products,and summarizes the research progress in this field in combination with the current situation domestically and internationally.Key words: Agricultural mechanization and automation; Artificial intelligence technology; Agricultural artificial intelligence袁隆平先生曾在2020年全國农民科技丰收科技节寄语我国广大青年,“现代农业是高科技的农业,不再是过去面朝黄土背朝天的农业”[1 ]。
基于机器学习的人工智能聊天机器人设计与实现

基于机器学习的人工智能聊天机器人设计与实现摘要人工智能聊天机器人是一种基于机器学习的自然语言处理技术,可以模拟人类的对话模式,与人类进行交互。
本论文介绍了一种基于机器学习的人工智能聊天机器人的设计与实现。
该聊天机器人采用了一种基于深度学习的模型,通过对大量的对话数据进行训练,使其能够理解自然语言,并能够根据对话内容进行回答。
实验结果表明,该聊天机器人的回答质量较高,能够模拟人类的对话模式,具有一定的实用价值。
关键词:人工智能;聊天机器人;机器学习;深度学习;自然语言处理AbstractArtificial intelligence chatbots are a type of natural language processing technology based on machine learning that can simulate human conversation patterns and interact with humans. This paper introduces the design and implementation of an artificial intelligence chatbot based on machine learning. The chatbot uses a deep learning-based model and is trained on a large amount of conversational data to understand natural language and respond based on the context of the conversation. Experimental results show that the chatbot has high-quality responses, can simulate human conversation patterns, and has practicalvalue.Keywords: artificial intelligence; chatbot; machine learning; deep learning; natural language processing引言随着人工智能技术的不断发展,聊天机器人成为了一种热门的应用场景。
利用人工智能算法的低风速环境下风力发电叶片性能预测研究

利用人工智能算法的低风速环境下风力发电叶片性能预测研究1. 引言风力发电是一种可再生能源,在可持续发展的背景下,越来越多的国家和地区开始重视利用风能进行发电。
然而,由于气候和环境的变化,风力发电场所遇到的问题也日益复杂。
低风速环境下的风力发电场,风能资源较为稀缺,因此需要提高风力发电装备的性能,以增加发电量。
在这个背景下,利用人工智能算法进行风力发电叶片性能预测具有重要的研究价值。
2. 低风速环境下的挑战低风速环境下,由于风能较为稀缺,风力发电叶片的性能受到限制。
低风速环境会导致转速较低,使得发电机输出的功率较小。
在这种情况下,如何准确预测风力发电叶片的性能,优化风力发电设备的工作效率,成为一个重要的问题。
3. 人工智能在风力发电叶片性能预测中的应用人工智能在风力发电领域中已经取得了一些突破。
利用机器学习算法和大量的数据,可以实现对风力发电叶片性能的预测。
通过对过往的数据进行分析,建立预测模型,可以准确地预测低风速环境下风力发电叶片的性能。
可以采用神经网络、支持向量机等算法,通过对数据的训练和学习,建立预测模型,并能够对新的数据进行预测。
4. 数据采集与处理在进行风力发电叶片性能预测研究时,首先需要收集大量的各种参数数据,如风速、转速、叶片形状等。
这些数据是建立预测模型的基础,能够帮助我们理解风力发电叶片与性能之间的关系。
同时,还需要对原始数据进行处理和清洗,以消除异常值和无效数据的干扰,使数据更加准确和可靠。
5. 建立预测模型建立预测模型是预测风力发电叶片性能的关键步骤。
常见的建模方法包括神经网络、支持向量机、决策树等。
这些算法可以通过对数据的学习和训练,建立预测模型,并通过模型对新的数据进行预测。
在选择合适的算法时,需要考虑模型的表现和准确度。
6. 模型评估与优化建立完预测模型后,需要进行模型的评估和优化。
评估模型的准确度和稳定性,同时也需要考虑模型的复杂度和运行效率。
通过对模型的优化,可以进一步提高预测的准确性和可靠性。
基于人工智能技术的固井压裂设备优化控制研究

基于人工智能技术的固井压裂设备优化控制研究随着油气资源日益枯竭,采油工程中的固井压裂技术成为了极为重要的手段。
固井压裂技术是一种在油井中注入高压液体以改善油气流动性的方法。
为了提高固井压裂工作效率和质量,研究和开发基于人工智能技术的固井压裂设备优化控制成为了一个热点。
本文旨在探讨如何利用人工智能技术来优化固井压裂设备的控制系统,从而提高固井压裂过程的效率和质量。
首先,我们需要了解人工智能技术在固井压裂设备控制中的应用。
人工智能技术包括机器学习、深度学习和模糊逻辑等,具有学习能力和适应性的特点。
通过使用这些技术,我们可以建立一个智能控制系统,从而实现对固井压裂设备的自动化控制。
在固井压裂过程中,控制系统需要根据井下的地质和物理参数来调整设备的操作和参数设置。
传统的控制方法通常基于规则和经验,缺乏灵活性和适应性。
而基于人工智能技术的控制系统可以通过学习和分析大量的数据,自动调整设备的操作和参数设置,从而提高固井压裂过程的效率和质量。
其次,我们需要研究如何应用人工智能技术来优化固井压裂设备的控制系统。
一种常见的方法是使用机器学习算法来建立固井压裂设备的动态模型。
通过分析井下的数据和设备的操作记录,可以建立一个与固井压裂设备性能相关的模型。
然后,我们可以使用这个模型来预测设备的性能,并根据预测结果来调整设备的操作和参数设置。
另一种方法是利用深度学习算法来进行实时监控和控制。
深度学习算法可以从大量的数据中学习,然后根据学习到的知识来进行实时的决策和控制。
通过利用深度学习算法,我们可以建立一个实时监控系统,对固井压裂过程进行自动化控制。
这可以提高固井压裂过程的效率和质量,并减少人为误差。
此外,也可以利用模糊逻辑算法来建立固井压裂设备的控制系统。
模糊逻辑算法可以处理不确定和模糊的信息,能够在不确定的环境中做出合理的决策。
通过利用模糊逻辑算法,我们可以建立一个智能控制系统,对固井压裂设备进行自动化控制,并且能够适应不同的工况和井下条件。
人工智能聊天机器人助力眼科和科学论文写作
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人工智能聊天机器人助力眼科和科学论文写作惠延年【期刊名称】《国际眼科杂志》【年(卷),期】2024(24)1【摘要】人工智能聊天机器人ChatGPT是使用深度学习技术、能对自然语言输入产生类似人类反应的一种大型语言模型(LLMs)。
它由OpenAI公司在2022.11开发,属于“生成预训练转换器(GPT)”模型家族的一种,目前可为公众所用。
ChatGPT能够捕捉人类语言的细微差别和复杂性,生成适当的、与上下文相关的响应。
它可以帮助医务人员完成各种任务,如研究、诊断、患者监护和医学教育,从确定研究课题到协助临床和实验室诊断,了解各自领域的新进展和科学写作。
ChatGPT在眼科已吸引了越来越多的关注和广泛应用。
然而,目前在这些任务中使用ChatGPT和其他人工智能工具仍存在一定的局限性、伦理和法律问题,如可信度、剽窃、版权侵犯和偏见。
未来的研究将集中在开发新的方法来减轻这些局限性,同时发挥ChatGPT在医疗等相关方面的积极作用。
【总页数】4页(P1-4)【作者】惠延年【作者单位】空军军医大学西京医院眼科全军眼科研究所【正文语种】中文【中图分类】TP3【相关文献】1.中国大陆地区1993~2008年SCI收录的眼科学论文统计2.相同主题论文发表在专业期刊和非专业期刊被引情况及其对我国科技期刊分类建设的启示——以眼科学论文为例3.人工智能聊天机器人的知识产权风险及应对以ChatGPT 为切入点4.人工智能聊天机器人对科研成果与人才评价的影响研究——基于ChatGPT、Microsoft Bing视角分析5.人工智能聊天机器人对乳腺癌康复治疗相关问题的查询响应因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
论“三型一化”供电营业厅的建设与实践
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论“三型一化”供电营业厅的建设与实践作者:黄静来源:《环球市场》2019年第32期摘要:供电营业厅承载着供电企业与消费者之间的重要环节,供电营业厅效能的高低、服务的好坏,直接影响到供电企业在消费者心目中的形象与地位。
随着社会的发展,人工智能在各个领域的普及,大力提升了很多行业的办事效率,改善了办事方法,实现了让群众少跑腿的办事目标,让消费者在交互式的体验中感受到更好的服务。
供电营业厅通过智能化的全方位改造,才能跟上时代腳步,适应当下人工智能的社会发展节奏,实现追赶超越的发展目标。
关键词:三型一化;供电营业厅;建设一、供电营业厅的智能化创新首先,电子化无纸化办公。
随着很多办事窗口的无纸化进程,将无纸化与电子化纳入供电营业厅人工智能的优化范围,在专业的窗口配备平板计算机,根据众多银行的窗口经验,引进手写识别技术,实现表单电子化,签名电子化,全程无纸化的高效率办公。
无纸化与电子化,节省纸张的耗费、表单保存的资源浪费以及表单保存的风险,更节省办理业务中,表单打印时间,电子化签名一目了然,电子化表单既是用具又是存储,方便快捷。
另外,智能化识别应用,包括:(1)语音识别现在很多地方都在运用智能化识别系统,其中最为广泛的就是语音智能化识别,在日常生活中手工输入的方式不仅慢而且容易出错误,智能拼写的出现依旧治本不治根,但语音识别就可完全缓解这一问题。
在供电营业厅中,长串的字符比比皆是,从信息到地址,从号码到表单,在各项报装、增容业务表单中,设置“语音输入”的功能,只需要将录入的信息以清晰的语音说出,即可通过语音的智能识别,形成准确无误的文字与数字,这样“以说代写”的方式,不仅提升了信息录入的正确性,更是提升了业务办理效率。
(2)刷脸技术在“网证”开通前,客户办理新装、增容等业务的时候,需要出具自已的身份证原件,随着人工智能技术的革新,在“网证”开通后,同样的很多办理事项,只需要客户带着手机,轻轻松松刷个脸就可以验证身份,办理业务,让客户省事又省心。
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综述Review 0引言智能机器人是具有感知、思维和行动的机器人,可获取、处理和识别多种信息,自主完成较为复杂的操作任务。
智能机器人技术是一个交叉的学科,在计算机技术和人工智能科学发展的基础上产生,作为新一代生产和服务的技术,在制造和非制造领域都具有广泛、重要的应用。
本文在前人文献的基础上详细研究了智能机器人技术的研究意义,总结了现阶段的发展现状,分析了面临的挑战以及未来的发展趋势。
1智能机器人技术的研究意义及发展现状1.1研究意义随着科学技术的不断发展,人类社会开始进入到智能时代,社会的发展对智能技术也不断地提出了新的需求,机器人技术由原来的工业机械手发展到现在的智能机器人技术[1],技术的发展给人类的生产生活带来新的变革。
智能机器人技术有着重要的理论意义和应用价值。
在理论上,机器人技术具有多学科融合和多技术集成的特点,涉及众多学科领域的尖端技术,如平衡控制设计、智能避障设计等,这造成了其复杂性,令智能机器人感知技术、通信技术、机械结构的研究都是一种挑战,促使特征提取算法、识别算法、路径规划算法朝着智能化的方向发展,促进模式识别理论的发展;另外,机器人是否实现智能化与机器人本身的结构也有很大的关系,要使其能完全智能化地完成任务,除了要有智能化算法还要有灵活的机构,因此智能机器人技术的发展将极大地促进机械结构理论的发展,其发展水平能够反映出一个国家或地区信息与自动化技术的综合实力。
智能机器人技术在实际生活中有着具大的应用价值。
近年来各个行业的加速发展都对工业机器人提出了新的要求,带动工业机器人不断向智能化发展,机器人的智能化令工业领域效率提升的例子屡见不鲜。
例如,传统的高速传送机器人识别物体存在障碍,导致实现自动化的进程比较缓慢。
采用了视觉传感器和跟踪系统组合起来的新型智能化传送机器人,具备了视觉跟踪功能,能够进一步提高机器人的传送效率。
智能机器人技术除了在工业领域有广泛的应用外,在医疗和家庭服务行业也有着广泛的应用和新的需求。
老龄化社会和残疾人服务对智能服务机器人有极大的市场需求。
目前我国60岁以上人口已超过总人口的10%,预计到2015年全国老年人口总数将达到2亿人,人口的老龄化问题将成为中国面临的前所未有的新挑战;此外,我国残疾人占总人口的比重位居全世界较高国家之列。
而智能机器人的发展将会提供诸如取物、康复训练等服务,将减少整个社会对护理人员数量和质量的需求。
如今,达芬奇医疗机器人已经实现了临床上的应用,给患者带来了福音,也帮助医生提高了手术的效率和质量。
智能机器人技术的发展为医疗事业的发展和变革带来了新的希望。
与此同时,特种探险救灾智能机器人也给人类带来了巨大的帮助,以前特殊环境下或及其危险的环境下,人类是无法进行了解或救灾的,现在随着智能机器人技术的发展,去这种特殊环境下作业成为了可能,为人类探索未知领域打开了一扇窗。
多机器人系统的智能化研究将有助于实现机器人群真正实现群体间自主协调工作,实现机器人群自主大规模侦察巡逻、抢险救灾和复杂场景的服务等任务。
而且机器人可以代替人们在有辐射、粉尘、毒气、高温等极限、危险、特殊环境下进行作业[2]。
我国在校学生人数众多,教育事业对教育机器人的需求将形成一个巨大的市场。
在提倡素质教育、通识教育、研究型大学模式的今天,这种寓教于乐的新型教育模式已成为青少年高科技教育的有效手段和工具。
同时,我国是世界玩具生产大国,产量已占全球智能机器人技术研究进展张乃风 张志先 陶伟谦(东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳,110004)摘 要: 智能机器人技术是现代研究领域较为活跃的一个发展方向,其涉及柔性加工系统、计算机集成制造系统、柔性自动化和自动工厂等领域,是21世纪最先进的技术之一。
本文在已有相关工作的基础上,分析了智能机器人技术的发展现状、面临的挑战以及未来的发展趋势。
关键词:机器人,智能化Rebot Technique and Application 2012.69综述Review市场的3/4,但由于技术水平方面的原因,目前我国玩具出口主要以加工贸易为主,自主开发的玩具技术含量低。
因此,教育娱乐机器人的发展将为玩具生产厂家开辟一个创新源头,为高档玩具开辟一个新的方向。
1.2发展现状机器人技术的发展经历了三个阶段,从最开始的示教再现机器人到第二代的有感觉的机器人,一直到现在的智能机器人,共经历了40多年的时间。
智能机器人带有多种传感器,能将多种传感器得到的信息进行融合,有效地适应环境的变化,具有自主学习的能力。
智能机器人涉及很多关键技术,近年来多传感器信息耦合技术、导航和定位技术、路径规划技术、机器人视觉技术及人机接口技术的发展都带动了智能机器人技术的发展。
在各国智能机器人技术的发展中,美国在国际上一直处于领先地位。
其技术全面、先进,适应性也很强,性能可靠、功能全面、精确度高,其视觉、触觉等人工智能技术已在航天、汽车工业中广泛应用。
近年来,美英等国研制出第二代军用智能机器人,其特点是采用自主控制方式,能完成侦察、作战和后勤支援等任务,在战场上具有看、嗅等能力,能够自动跟踪地形和选择道路,具有自动搜索、识别和消灭敌方目标的功能。
日本由于一系列扶植政策,各类机器人发展迅速。
政府巨大资助给其带来了硬件优势,促进了智能机器人技术的发展。
同时,日本分析了机器人的发展趋势,其机器人技术下一步发展重点确定为家用机器人,走进人们日常生活的仿人机器人将是机器人开发的方向。
例如,在日本的工厂里,生产线机器人已经被广泛运用;餐馆里,机器人可以做寿司;农田里,机器人可种植水稻并负责看管稻田;在大公司里,有负责接待客人并帮客人倒茶的机器人,还有负责清洁卫生的机器人;在家庭中,有能够陪老人聊天、给老人喂饭的保姆机器人……机器人甚至有望进入日本人的宗教领域,科学家正在设计可以主持神道教仪式的机器人。
欧洲各国在智能机器人的研究和应用方面在世界上处于公认的领先地位[3],全球约1/3的工业机器人是由欧盟机器人制造商制造的。
同时,欧盟委员会还呼吁欧盟产业界加快机器人重要零部件在欧盟的研发和生产速度,以便能有效应对来自亚洲的激烈竞争和避免对世界其他地区的战略性依赖[4]。
根据欧盟委员会2008年6月10日发表的一份新闻公报,到2010年,欧盟对机器人研发的投资在2007年的基础上实现翻番,即斥资4亿欧元来支持机器人的研发活动。
我国机器人技术起步并不晚,而且国家越来越重视智能机器人技术的发展,政府投入力度增大,相关科研机构和企事业单位在机器人的研发领域开展了大量工作,形成了一批具有较强科研实力的公司和院校,如中科院沈阳自动化研究所、沈阳新松机器人自动化有限公司、清华大学、哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、东北大学等。
各高校和研究所已经形成区域优势,如清华大学设计了动态步行双足机器人THBIP-II。
哈尔滨工程大学设计了双足机器人HEUBR_1,中科院沈阳自动化研究所等研制的蛟龙号载人潜水机器人7000米级海试已经成功。
这些成绩的取得都推动了智能机器人技术的发展。
2智能机器人技术存在的问题与挑战目前在生产生活中应用的大部分是第二代机器人,智能机器人技术还没有完全应用到生产生活中去。
由于其开发难度大、周期长、资金投入高,大部分研究还处于理论研究阶段。
智能机器人技术所涉及的关键技术较多,任何一个技术存在缺陷都会阻碍智能机器人技术的发展,因此智能机器人技术的发展还面临很多挑战。
1)智能机器人技术的研究比较分散,未能形成合力。
目前国内外都大力开展智能机器人技术的研究,但是不同机构交流和联合都较少,各家分散研究,这样在同种技术研究方面就造成了财力、物力和时间等的浪费。
2)机器人产业链不够细化。
由于智能机器人技术是一个多交叉的学科,涉及的关键技术较多,同时种类也较为丰富,这就造成了机器人在产业化的时候也出现很多交叉,分工不明细,重复研究、重复生产的现象较为严重,使得产业链不够完善、不够细化。
3)智能机器人技术研究中产学研脱节现象严重。
虽然随着时代以及技术的发展,部分高校或研究机构已经和企业逐步实现了联合,但是依然处于起步阶段,没有真正将理论与实践相结合,将理论研究产品化,没有走出一条产学研相结合的道路。
因此,很多研究没有用武之地,无法和实际结合,而很多企业又缺乏图1 地面清扫机器人图2双足机器人THBIP-IIRebot Technique and Application 2012.611综述Review高水平的研究人才,无法创新、进步。
4)在智能机器人技术研究的过程中过度的追求高指标、高性能。
智能机器人技术发展才刚刚起步,其中有很多待解决的问题,一个细节考虑不周就有可能造成重大的损失,但过多追求高指标、高性能往往阻碍了机器人真正发展的道路,失去了细致分析问题解决问题的机会。
5)创新能力不足,制约了机器人市场的开拓。
在机器人研究的过程中,拿来主义现象较为严重,没有创新意识,缺乏自己的独创品牌,照搬走老路的现象较为严重,要想机器人事业得到突飞猛进的发展就需要不断地开拓创新,满足市场的需求,进一步促进智能机器人产业的发展,形成良性循环。
3智能机器人技术未来的发展趋势智能机器人技术是未来技术发展的制高点,是未来新兴产业的支撑点,是未来战争的主力军,是未来社会服务的最佳帮手。
智能机器人技术有着非常广阔的应用前景,未来将朝着以下几个方面发展:1)发展智能机器人产业集群[5]。
面向新兴制造业,深入研究分析产学研用之道,提高集成技术,使智能机器人发展真正做到产业化,系统集成化,实现资源优势互补。
2)关键功能部件和核心技术的发展。
探索新的高强度轻质材料,专门研究关键部件,从细节解决问题,掌握核心技术,注重多传感系统和控制技术的发展,研究机器人控制器的标准化和网络化;研究基于智能材料和仿生原理的高功率密度驱动器技术;研究仿生感知、控制机制、生物神经系统理论与方法[6];将机器人机构向着模块化、可重构方向发展。
3)更灵巧、更智能、更安全。
机器人机构越来越灵巧,控制系统越来越小,智能越来越高,并朝着一体化方向发展;为使智能机器人真正走向应用,为人类服务,机器人使用的安全性必将越来越好。
4)更好更自然的交互方式。
人机交互的需求越来越向简单化、多样化、智能化、人性化方向发展,因此需要研究并设计各种智能人机接口如多语种语音、自然语言理解、图像、手写字识别等,以更好地适应不同的用户和不同的应用任务,提高人与机器人交互的和谐性。
5)多机器人协作。
就现在看来,很多作业仅凭单机器人的能力是无法完成的,在复杂未知环境下实现群体决策和操作是未来智能机器人技术研究的主要方向。
总之,我国智能机器人技术虽然得到了长足的发展,但还落后于世界先进水平。
而智能机器人技术是高尖端技术的体现,具有较大的应用需求,具有较好的应用前景。