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[3000字]机器人论文范例精编4篇【参考指引】此文档资料“[3000字]机器人论文范例精编4篇”由三一刀客网友为您精编整理,供您阅读参考,希望对您有所帮助,喜欢就分享下载吧!机器人论文3000字1一、人工智能的定义解读人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI,也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的,目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。二、人工智能的发展历程事物的发展都是曲折的,人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段:第一阶段:20世纪50年代,人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法,而忽视了知识的重要性。第二阶段:60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议(InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI)。第三阶段:80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。第四阶段:80年代末,神经网络飞速发展,。1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。第五阶段:90年代,人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。另外,由于Hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。三、人工智能的多元应用1、人工智能在管理系统中的应用人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。也就是说,将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子,这些正体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。2、人工智能在工程领域中的应用人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年,美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工程领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。3、人工智能在技术研究中的应用人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全已经成了人们关心的重点,因此必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级的AI通用与专用语言和应用环境以及开发专用机器,而人工智能技术则为其提供了一定的可能。四、人工智能的未来思考人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机,用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标,人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然,人工智能还有它的远期研究目标,即探究人类智能和机器智能的基本原理,研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴,几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今,人工智能已经进入了21世纪,其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。但是,从人工智能目前的发展现状来看,其研究也存在一定的问题,这些主要表现在以下三个方面:1、宏观与微观隔离一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象;另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远,中间还有许多层次尚待研究,目前还无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。2、全局与局部割裂人工智能是脑系统的整体效应,有着丰富的层次和多个侧面。但是,符号主义只抓住人脑的抽象思维特性;连接主义只模仿人的形象思维特性;行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。这就导致了三者之间存在着明显的局限性。因此,必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究人工智能,才能克服上述局限。3、理论与实际脱节大脑的实际工作,在宏观上已知道不少;但是智能的千姿百态,变幻莫测,复杂的难以理出头绪。在微观上,我们对大脑的工作机制知之甚少,似是而非,这也使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论,只是部分人的主观猜想,能在某些方面表现出“智能”就已经算是相当的成功。五、结语人工智能一直处于计算机技术的前沿,其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。人工智能研究与应用虽取得了不少成果,但离全面推广应用还有很大的距离,还有许多问题有待解决,且需要多学科的研究专家共同合作。因此,要想从根本上了解人脑的结构和功能,完成人工智能的研究任务,就必须去寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系,进而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信在不久的将来,人工智能技术的应用与发展必将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。机器人论文3000字2【摘要】文章介绍了机器人的定义,阐述了智能机器人研究领域的关键技术,最后展望了智能机器人今后的发展趋势。【关键词】智能机器人;信息融合;智能控制一、机器人的定义自机器人问世以来,人们就很难对机器人下一个准确的定义,欧美国家认为机器人应该是“由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械”;日本学者认为“机器人就是任何高级的自动机械”,我国科学家对机器人的定义是:“机器人是一种自动化的机器,所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,是一种具有高度灵活性的自动化机器。”目前国际上对机器人的概念已经渐趋一致,联合国标准化组织采纳了美国机器人协会(RIA:RobotInstituteofAmerica)于1979年给机器人下的定义:“一种可编程和多功能的,用来搬运材料、零件、工具的操作机;或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”概括说来,机器人是靠自身动和控制能力来实现各种功能的一种机器。二、智能机器人关键技术随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大,人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的,在研究这类机器人的过程中,主要涉及到以下关键技术:(1)多传感器信息融合。多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题,它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合,为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种,根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态,包括:特定位置、角度传感器;任意位置、角度传感器;速度、角度传感器;加速度传感器;倾斜角传感器;方位角传感器等。外部传感器包括:视觉(测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉、滑动觉传感器)、力觉(力、力矩传感器)、接近觉(接近觉、距离传感器)以及角度传感器(倾斜、方向、姿式传感器)。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据,以产生更可靠、更准确或更全面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性,消除信息的不确定性,提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性:冗余性、互补性、实时性和低成本性。目前多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。(2)导航与定位。在机器人系统中,自主导航是一项核心技术,是机器人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有3点:一是基于环境理解的全局定位:通过环境中景物的理解,识别人为路标或具体的实物,以完成对机器人的定位,为路径规划提供素材;二是目标识别和障碍物检测:实时对障碍物或特定目标进行检测和识别,提高控制系统的稳定性;三是安全保护:能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤。机器人有多种导航方式,根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同,可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。根据导航采用的硬件的不同,可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识,以获取场景中绝大部分信息。目前视觉导航信息处理的内容主要包括:视觉信息的压缩和滤波、路面检测和障碍物检测、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作,如探针式、电容式、电感式、力学传感器、雷达传感器、光电传感器等,用来探测环境,对机器人的位置、姿态、速度和系统内部状态等进行监控,感知机器人所处工作环境的静态和动态信息,使得机器人相应的工作顺序和操作内容能自然地适应工作环境的变化,有效地获取内外部信息。(3)路径规划。路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法两种。传统路径规划方法主要有以下几种:自由空间法、图搜索法、栅格解耦法、人工势场法。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的,但这些方法在路径搜索效率及路径优化方面有待于进一步改善。人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法,它通过环境势场模型进行路径规划,但是没有考察路径是否最优。智能路径规划方法是将遗传算法、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中,来提高机器人路径规划的避障精度,加快规划速度,满足实际应用的需要。其中应用较多的算法主要有模糊方法、神经网络、遗传算法、Q学习及混合算法等,这些方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果。(4)机器人视觉。视觉系统是自主机器人的重要组成部分,一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示,核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识。而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题。目前视觉信息处理逐步细化,包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中环境和障碍物检测是视觉信息处理中最重要、也是最困难的过程。机器人视觉是其智能化最重要的标志之一,对机器人智能及控制都具有非常重
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