智能机器人

智能机器人能够理解人类语言，用人类语言同操作者对话，智能机器人技术转让，在它自身的“意识”中单独形成了一种使它得以“生存”的外界环境——实际情况的详尽模式。它能分析出现的情况，能调整自己的动作以达到操作者所提出的全部要求，能拟定所希望的动作，并在信息不充分的情况下和环境迅速变化的条件下完成这些动作。当然，要它和我们人类思维一模一样，这是不可能办到的。不过，智能机器人技术服务，仍然有人试图建立计算机能够理解的某种“微观世界”。

机器人的争论介绍

人类在享受机器人带来的服务及便利的同时，也担心未来某一天，过度聪明的机器人可能给人类带来难以预见的危害，尤其是安装了人工智能系统的机器人，智能机器人，将来是否会在智能上超越人类，以至对就业造成影响，甚或威胁人类的生命财产？就像科幻电影中所描绘的：机器人在越来越多的领域取代了人类，站到了人类的对立面，由帮手变成了仇敌。

其实，这方面的担心完全没有必要。智能机器人并非无所不能，它的智商只相当于4岁的儿童，机器人的“常识”比正常成年人就差得更远了。目前，科学家尚未搞清楚人类是如何学习和积累“常识”的，智能机器人技术开发，因此，将其应用到计算机软件上也就无从谈起。美国科学家罗伯特·斯隆近日表示，人工智能研究的难题之一，就是开发出一种能实时做出恰当判断的计算机软件。日本科学家广濑茂男认为，即使智能机器人将来具有常识，也不可能带来大范围的失业，更不可能对人类造成威胁。早在上世纪90年代，中国科学家周海中就指出：机器人在工作强度、运算速度和记忆功能方面可以超越人类，但在意识、推理等方面不可能超越人类。

智能机器人的关键技术

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 :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 1 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， 以产生可靠 、准确或更全方面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、准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。多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、Dempster-Shafer 理论、卡尔曼滤波 、神经网络 、小波变换等。

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