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 ，机器人应用场景技术交流，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。

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 ，机器人应用场景， 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 ，机器人应用场景技术开发， 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。

机器人的介绍

随着我国经济的持续发展和科学技术的突飞猛进，使得机器人在码垛、涂胶、点焊、弧焊、喷涂、搬运、测量等行业有着相当广泛的应用。有很多个原因，包括包装的种类、工厂环境和客户需求等将码垛变成包装工厂里一块难啃的骨头。为了克服这些困难，码垛设备的各个方面都在发展改进，包括从机械手到操纵它的软件。市场上对灵活性的需求不断增长，这一个趋势已经影响到了包装的多个方面，生产线的后段也不例外。零售客户，尤其是那些具有影响力的如沃尔玛一样的大型超市，经常需要定制一些随机货盘，但是他们不得不定制每一个货盘，而货盘的形式只是偶尔会有重复。而且这类随机的货盘的生产是比较困难的。

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