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，上下料机械手，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，上下料机械手技术转让， 它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合 ，上下料机械手技术咨询， 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。

机器人的重要优势

人机协作给未来工厂的工业生产和制造带来了根本性的变革，具有决定性的重要优势：

①生产过程中的灵活性很大。

②承接以前无法实现自动化且不符合人体工学的手动工序，减轻员工负担。

③降低受伤危险，例如使用的人机协作型夹持器。

④高质量完成可重复的流程，上下料机械手技术交流，而无需根据类型或工件进行投资。

⑤采用内置的传感系统，提高生产率和设备复杂程度。基于人机协作的优点，顺应市场需求，更加灵活的协作型机器人成为一种承担组装和提取工作的可行性方案。它可以把人和机器人各自的优势发挥到较大，让机器人更好地和工人配合，能够适应更广泛的工作挑战。

智能机器人相关技术介绍

在机器人系统中 ，自主导航是一项主要技术 ， 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: ( 1)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;( 2)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; ( 3)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。

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