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。

机器人

从工程学的角度来看，机器人还远不具备这些高等级能力，还有一些难题需要解决。眼下，机器人和计算机完全仰仗某种动力源——它们需要不少电力，这就使得机器人元素与人类身体组织的结合变得复杂。另一个难题是人际交往复杂微妙。虽然在特定语境下与机器人进行一次性的自然语言对话也许会让人觉得逼真，但在许多语境下，让机器人与人类以口头和非口头方式进行多次对话却是另外一码事。

例如，在机场求助失物招领智能机器人时与之发生的对话，有可能令人满意，因为求助者的目标有限。但是，要建立更广泛关系，譬如与一个机器宠物打交道，则必须开发更为复杂的模型。机器人需要有内在目标，也就是具有将经验与不同语境联系起来的充沛记忆，并需进一步培养这些能力。

借助巧妙的“把戏”，上下料机器人技术转让，比如，引入若干随机行为，这些随机行为使人们对机器宠物感兴趣的时间更长，也会使机器人比实际上显得更聪明、更能干。人类喜欢以人的方式“领悟”机器人的行为（我们就是这样对待动物的）。

但要想维系一段有意义的关系，上下料机器人技术咨询，使之随着时间深化和发展，则需要创造出一种丰富的人工心灵。

机器人堆垛机出现时如何解决问题 　　

现在机器人堆垛机的自动化水平已经提高了很多，但是不造成事故的问题还是不可小觑，否则还是有可能造成事故。  为了保证机器人堆垛机能够高速稳定地完成堆垛而不发生事故，一方面需要做好防护措施，另一方面需要正确操作和使用设备。 　　

机器人堆垛机运行过程中，上下料机器人技术推广，对物料的出口没有合理的保护。仅仅传递一个警告信号或者一个需要隔离的工作流是远远不够的。  风险降低后，应该不会出现意外，上下料机器人，再考虑采取相应措施。 　　

对于打开联锁开关进入危险区域的人，由于堆垛机提升部分故障，如链条断裂，如果堆垛机部分没有机械锁定装置或止回阀，堆垛机的平台就会坠落。 　　

设备的每一项操作都要严格按照规范进行，严禁事故隐患。

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