论述人工智能技术与智能机器人技术的关系

人工智能技术与智能机器人技术的关系

姓名：张孟

学号：1006840644

2013年11月23日

摘要：

机器人可分为一般机器人和智能机器人。一般机器人是指不具有智能，只具有一般编程能力和操作功能的机器人。智能机器人是自控机器人，它有相当发达的“大脑”。它是控制论产生的结果，控制论

主张这样的事实：生命和非生命有目的的行为在很多方面是一致的。智能机器人具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这就是筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。由此也可知，智能机器人至少要具备三个要素：感觉要素，运动要素和思考要素。然而这三个要素的实现无不需要人工智能的帮助与主持，人工智能的发展促进着智能机器人感觉能力、运动能力、思考能力的提升。智能机器人的发展需求也促使人工智能技术的提高与发展。（智械科技）

关键词：支撑促进

人工智能技术：

一、概论：

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比

较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或 者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来 说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。（智械科技）

关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、 心灵（包括无意识的精神）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能， 这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成 人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的 “智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关 于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的发挥。并在机器人， 经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

二、发展史：

20世纪4020世纪5020世纪6020世纪7020世纪8020世纪90

年代 年代 年代 年代 年代 年代 年代 1945计算

计算机 1957FOR

机 （ENIAC TRAN 语言

）

1953博弈 论 人工

智能

研究 1982第五 代电脑计 划开始

1977知识 1991人工 1956达特

矛斯会议 工程宣言 神经网络 人工

智能

语言 1973PR OLOG 语 言

1960LISP 语言

1973生产

系统

知识

表达1976框架

理论

专家系统1965DEN1975MY DRAL CIN

三、涉及范围：

1.智能模拟

机器视、听、触、感觉及思维方式的模拟：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，逻辑推理，博弈，信息感应与辨证处理。（智械科技）

2.学科范畴

人工智能是一门边沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。

3.涉及学科

哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。

4.研究范畴

语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。

4.应用领域

机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。

智能机器人技术:

一、概述：

智能机器人是一个在感知-思维-效应方面全面模拟人的机器系统, 外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场, 可以全面地考察人工智能各个领域的技术, 研究它们相互之间的关系。还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。人们通常把机器人划分为三代。第一代是可编程机器人。这种机器人一般可以根据操作人员所编的程序, 完成一些简单的重复性操作。这一代机器人是从60 年代后半叶开始投入实际使用的, 目前在工业界已得到广泛应用。第二代是“感知机器人”

又叫做自适应机器人,它在第一代机器人的基础上发展起来的,能够具有不同程度的“感知”周围环境的能力。这类利用感知信息以改善机器人性能的研究开始于70年代初期, 到1982 年, 美国通用汽车公司为其装配线上

的机器人装配了视觉系统,宣告了感知机器人的诞生,在80年代得到了

广泛应用。第三代机器人将具有识别、推理、规划和学习等智能机制, 它可以把感知和行动智能化结合起来,因此能在非特定的环境下作业,称之为智能机器人。智能机器人与工业机器人的根本区别在于, 智能机器人具有感知功能与识别、判断及规划功能。而感知本身, 就是人类和动物所具有的低级智能。因此机器的智能分为两个层次: ①具有感觉、识别、理解和判断功能; ②具有总结经验和学习的功能。所以, 人们通常所说的第二代机器人可以看作是第一代智能机器人。（智械科技）

二、智能机器人的感官系统：

(1) 触觉传感器

英国近几年在阵列触觉传感方面开展了相当广泛的研究。例如:Sussex 大学和Shack-leton系统驱动公司研制的基于运动的介电电容传感的阵列;

由威尔士大学和软件科学公司研制的采用压强技术的装在机器人夹持器上的传感器。

(2) 视觉传感

在机器人视觉方面,目前市场上销售的有以下6类传感器:①隔开物体的二维视觉:双态成像;②隔开物体的二维视觉:灰度标成像;③触觉

或叠加物体的二维视觉;④二维观察;⑤二维线跟踪;⑥使用透视、立体、

结构图示或范围找寻技术从隔开物体中提取三维信息。在这类系统方面, 它们只能做一些很简单的操作。例如: 为了使机器人具有某种程度的人眼功能, 已进行大量的研究工作并向如下两类系统发展:①从一维物体中提取三维信息; ②活动机器人导航、探路和躲避障碍物的现场三维分析。伦敦大学目前

正在研究一种双目视觉机器人的实时图像处理机。还有正在研究机器人视觉系统的教育机构有: 考文垂工业大学、爱丁堡大学、格拉斯哥大学、格温特大学; 而伯明翰大学则专门研究惯性传感器。另外, 还有许多从事传感系统开发的单位, 都进行了传感反馈研究。如米德尔塞克斯工业大学致力于使机器人能组织和使用来自不同类型传感器的数据。这种机器人能“看”、“感”

和“听”, 它更接近于人。

(3) 听觉传感（智械科技）

目前用的最多的是麦克风与机器人的自然语言理解系统。

(4) 运动性能

机器人通常是要在周围移动物体的,例如:机器人臂到轮子或脚的运载器已有许多结构在使用, 此外还有许多其他型号在研究之中。为在空间任意点以任意方式操作一个物体, 机器人臂需要有6个自由度: 左/右、前/后、上/下、投、卷和左右摆转。在工业中使用的坐标已有6个: 圆柱形、球形笛卡尔坐标、旋转坐标、Scara type 和并行坐标。

人工智能在智能机器人上的应用

1．专家系统在机器人领域的应用

1.1机器人能力的局限

当今大多数机器人被看作是笨拙的、缓慢的、缺乏智能的。它们只是用来完成一些非常特定的任务。教机器人像人类一样完成一些任务也是非常困难的。按Nizten的说法,这是机器人以下的一些特点决定的:

(l)操作器的能力有限。机器人的末端操作器灵活性有限,不能像人的手那样

灵活操作,因此只能操作特定形状及大小的器件。

(2)开环控制。如今的机器人多数都是开环控制,如搬运、焊接等操作,开环

操作导致精确性很难保证。

(3)无法进行错误诊断。绝大多数机器人无法对非预期的故障进行诊断并修复。机器人系统经常无法确认机器人是否按原计划工作。

(4)有限的可移动性。今天的机器人常常会被引导方式所限制。这些机器人

无法自由运动,避障能力也很有限。他们常常只能在确定的环境中运动。

1.2专家系统的特点（智械科技）

专家系统(ES)是一项很新的技术,直到1980年才开始有商业应用。专家系统

本身具有一些潜在的优点:它可利用宝贵的专家知识,可以在不确定的环境中运行,可增加系统的可靠性和反应时间。1985年以后,专家系统得到迅速的发展。

尽管只有短短二十几年的发展,专家系统已经在以下领域显示出它强大的生命力。

(l)解释:从传感器的数据推导出状态描述。

(2)预测:从给定的状态推导出可能的结果。

(3)诊断:通过观察得出可能的系统故障。

(4)设计:在一定的约束下配置对象。

(5)规划:设计行为序列。

(6)监视:检查观察所得的结果与计划的差异。

(7)调试:提出解决系统故障的方法。

(8)维修:执行一个计划来管理维修过程。

(9)控制:单独或与传统控制方法相结合,完成控制过程。

1.3专家系统增加了机器人系统的可靠性

在机器人系统中,无论是机器人本身还是机器人所处的环境都有可能发生故障。对于实时系统来说,及时发现和解决故障是一件困难的事情。它包括监控机

器人的运行。检测故障,诊断原因,向操作者提供解决问题的参考办法,或者直接

产生行为规划去控制机器人执行。这个过程可以完全或部分交给专家系统来执行。一个基于专家系统的故障恢复系统的原型已经被明尼苏达大学开发出来了,这个

基于规则的系统功能还很有限。北京智能谷科技有限公司开发的电机故障诊断系统就是通过向用户咨询各种现象来最终进行故障的诊断。

1.4专家系统可以用来增加机器人系统的安全性

安全问题随时可能发生。事故所带来的损失是无法估量的。有时甚至威胁到人的生命。例如,安全规则规定人不可以进人到机器人的工作环境。但是,仍然时

常有人进人而发生事故,他们中有的是对安全规定的无视,有的则是一时的疏忽。还有一种情况是已经下了命令让机器人停止运行但由于控制系统出现一些故障导致机器人仍在继续运行。如果在机器人环境集成了安全监视专家系统,许多这类事故都可以避免。

“机器人智能安全系统(RISS)”是由MartinMarietat宇航公司为美国航空

航天局(NASA)的航天飞机开发的。RSIS检测机器人工作中的异常,如果侦测到有异常,系统将会进行诊断并采取适当的措施。监测信息来自工作环境、机器人本身、传感器、其他计算机以及操作人员。校正的操作可能输出到机器人控制器, 其他机器的控制器以及显示设备。机器人原计划的操作将被挂起或改变。

1.5专家系统可用于机器人规划（智械科技）

机器人规划包括任务规划和轨迹规划。国内外许多专家在机器人任务规划上利用Al 技术进行了大胆的尝试。机器人规划是一项非常艰巨的任务。利用AI

技术进行的一些尝试,如启发式搜索、语义网络、谓词逻辑、框架等,在有限的区

域已经取得了一定的成果。如UPLP-I,已经具有一定的学习功能。但是速度十分缓慢。由蔡自兴,傅京孙等人开发的ROPES,在时间上有了很大的改进。另外,ROPES 还可以产生多个结果并对结果进行评估。另一个具有规划功能的机器人系统是Freddy3。他是一个非常庞大和复杂的系统,包括多个机器人、微型计

算机、本地网络以及各种传感器。RoboCPu世界杯是目前世界上规模最大,参赛人数最多的机器人比赛,也是智能机器人领域最重要的一次国际盛会。创立RoboCPu的目的就是为了促进人工智能和机器人学的研究。通过足球这个具有普遍意义的平台,来评价各种理论、算法和智能体系结构。我国选手将基于专家系统的轨迹规划理论用于其中,在仿真组比赛中取得了骄人的成绩。仿真足球机器人比赛在标准软件平台上进行,平台设计充分体现了在控制、通讯、传感等方面的实际限制,仿真组比赛是目前参赛项目中参赛人数最多的一种。仿真机器人足球队的研究重点是球队的高级功能,包括动态多智能体系统中的合作、决策、实时规划等人工智能研究的热点问题。

2．模式识别在智能机器人领域的应用

人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式，是对人类感知外界功能的一种模拟，研究的是计算机智能模式识别系统，也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。也就是说，模式识别研究的主要内容就是让计算机具有自动获取外界知识的能力，能识别文字、表格、图形、图像、声音等。一般来说，模式识别需要经历模式信息采集、预处理、特征或基元提取、模式分类等几个步骤。

在智能机器人研究中，模式识别技术在机器人视觉中的图像识别方面应用广髭，针对足球机器人视觉系统不能够快速、正确识别目标这一问题，在基于YUV 色彩空间的基础上，提出了一种混台式颜色分类与识别方法，该方法能够有效快速地完成机器人足球系统中的颜色分割与识别处理任务。针对大场地机器人足球赛对视觉识别子系统高精确度的要求，彭强、江浩提出了一种机器A l足球识别算法，有效解决了大场地下视赏识别子系统在精确度、识别速度和正确率等问慝。此外，有些学者还髋机器人语音识别对模式识别技术进行了研究。

3.机器视觉在智能机器人领域的应用

机器视觉又称为计算机视觉，它包括模拟人的视觉功能中的识别与理解两大方面，无疑是人工智能领域中有待解决的一个十分艰巨的研究领域。机器视觉已经从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科，其当前比较具体的目标主要是通过模拟人的视觉，开发出从图像输入到自然景物分析的图像理解系统。继美国麻省理工学院的马尔(Marr)教授创建“视觉计算理论”之后，形成了立体视

觉、动态图像分析、视觉检验及文本识别等一些新的研究方向。

赋予机器人视觉是机器人领域研究的重点之一，其目的是要通过图像定位、图像理解等手段，向机器人运动控制系统反馈目标或自身的状态与位置信息。机器人视觉系统可以理解为一种以实现对机器人的控制、操作和制导为目的而进行图像自动获取与理解分析的系统，可以想象，与机器人视觉相关联的图像处理过程是非常复杂的。因此，为了简化机器人视觉中的图像处理任务，通常采用的一种途径是利用其它类型的传感器来补充这类视觉系统的不足。例如在移动机器人中，声纳用于避障，激光图像雷达用于产生三维景物信息，红外相机用于对热源定位等。在机器人装配、工业过程监控、工农业产品质量检测及机器人定位与导航等领域，机器视觉已获得了极为广泛的应用。（智械科技）

4．机器学习在智能机器人领域的应用

机器学习是模拟人类智能的主要标志和知识获取的重要途径，属于人工智能研究中最突出和最重要的一个方面。机器学习同时也是使计算机具有智能的根本途径。正如香克(Shank)所说：“一台计算机若不会学习兢不能称为具有智能的

计算机。”此外，机器学习还有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。所

以这是一个始终得到重视，理论正在创立，方法日臻完善，但远未达到理想境况的研究领域。

对于机器人研究而盲，随着机器人需求的不断提高，机器人所面临的环境通常无法预知，非结构化环境成为主流。在动态多变的复杂环境中，机器人如果要完成复杂的任务，其学习能力就显得极为重要了．在这种情况下，机器人应当根据所面临的外部环境和任务通过学习不断地调节自身，在与环境交互的过程中抽取有用的信息，使之逐渐认识和适应环境。通过学习可以不断提高机器人舶智鸵让水平，使其能够应对一些意想不到的情况，从而弥补设计人员在设计过程中可能存在的不足，同时降低设计人员的劳动强度。因此，学习能力是机器人系统中个体机器人必须具备的重要能力之一，它为复杂多变环境下机器人的环境理解规划与决策等行为提供了有效保障，从两改善整个机器人系统的运行效率。目前机器学习的方法有根多，但基本上可归结为有监督学习和无监督学习两类，有监督学习是在可以提供输入输出时的情况下使用的，如神经网络和决策树学习等；而无监督学习是在不能提供有效输入和确切输出时的情况下使用的，如进化学习强化学习等，无监督学习往往在先验知识的基础上预测未来结果。目前，这两种学习方法在智能机器人领域中都得到了广泛应用。（智械科技）

5.分布式人工智能在智能机器人领域的应用

分布式人工智能(distributedAI，简称DAI)是分布式计算机与人工智能相

结合的结果。DAI系统具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交互信息和协同工作的能力，其研究目标是创建一种能描述自然与社会系统的精确概念模型。DAI中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各智能体(Agent)之间的合作方法与对话机制，包括分布式问题求解和多智能体系统(multi-agentsystem，简称MAS)两个领域。其中，分

布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块．MAS系统则研究各Agent之间智能行为的协调，包括规则、知识、技术和动作的协调。

多机器人系统( multi-robot system，简称MRS)是MAS的一个特例二者之

间有着本质的联系。因为机器人的行为（能力）是由其具有分析决策能力的“大脑”——机器人Agent决定的，多机器人的协作策略也存在于各机器人的。“大

脑”中，MRS本质上由多机器人Agent系统驱动，因而多机器人Agent系统与MAS 之间有着非常类似的拓扑结构、组织方式和运行机制。因此，MAS对多机器人学的发展有巨大的借鉴作用。值得借鉴的不仅包括MAS有关理论，而且包括其相关研究方法，例如IMAS中Agent的形式化建模方法、拓扑结构及其组织方法、通信协议及其实现方法、协商及谈判策略等。因此，吸取MAS研究的成果（理论及

方法）依据MAS的特性来组织和控制多个机器人，使之通过协作完成单个机器人无法完成的复杂任务是MRS理论发展的一条捷径。另一方面，MRS为多智能体的研究提供了一个理想的研究与试验平台，从而大大加快了多智能体理论和方法的

研究进程。目前，MAS理论在MRS（如搬运机器人系统、足球机器人系统等）领域的任务分配及运动协调研究中有着广泛而成功的应用。

6.进化算法在机器人路径规划中的应用

路径规划是智能机器A研究的一个活跃课题，作为机器智能的一部分，路径

规划的主要任务是使移动机器人按照某些约束条件搜索一条从起始状态到目标

状态的最优或次最优的无碰路径，很多学者对路轻规划做了大量的研究并提出了

一些方法。（智械科技）

随着人工智能计算智能与进化算法研究的逐步发展，遗传算法、蚁群算法等

的提出，机器人路径规划问题也得到了相应发展。尤其是通过遗传算法在路径规

划申的应用，使得机器人更加智能化，其运行路径也更加逼近理想的优化要求。以动态、未知环境下的机器人路径规划为研究背景，利用遗传算法采用了基于路

点坐标值的可变长染色体编码方式，构造了包含障碍物排斥子函数项的代价函数

使得路径规划中的地图信息被成功引入到遗传操作的实现过程同时针对路径规

划问题的具体应用，改进丁交叉和变异两种遗传算子，获得了较为理想的路径搜

索效率，实现了较好的移动机器人路径规划效果。

个人观点：

人工智能技术是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。但是人工智能技术不仅仅可以应用在计算机科学上，人工智能技术也促进着智能机器人的发展提高着智能机器人的智力水平。人工智能技术涉及的多个方面都与智能机器人有关，比如语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题。人工智能技术支撑着智能机器人技术，许多人工智能需要解决的问题正是智能机器人技术需要解决的问题。人工智能的很多成果也在智能机器人上得以体现。（智械科技）智能机器人技术也不仅仅是“智能”这一方面，智能机器人也是机器人，也需要机器人技术的支持。但是我想智能机器人研究的重点仍然是怎样提高机器人的智能程度，这与人工智能的目标是一致的。

人工智能技术支撑着智能机器人的发展，智能机器人技术需求促进者人工智能的提高。

参考文献：

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McCorduck, Pamela.MachinesWho Think2nd.Natick, MA:A.K.Peters,Ltd.

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Nils, Nilsson.TheQuestforArtificial Intelligence:AHistoryofIdeas andAchievements. NewYork:CambridgeUniversityPress. 2010.

人工智能与机器人．汉斯出版社[引用日期2013-06-7]．

人工智能中的仿生学．人工智能[引用日期2013-09-10]．

人工智能与机器人控制的探讨周维,刘有源,孙波(武汉理工大学物流自动化研究所, 湖北武汉430063)

中国的智能机器人研究蔡自兴(中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙410083) 智能机器人及其发展孟庆春,齐勇,张淑军,杜春侠,殷波,高云

智能机器人概述董砚秋(沈阳理工大学信息科学与工程学院,沈阳110031)

人工智能在机器人领域的开发应用许彦峰,孙汉旭(北京邮电大学自动化学院,北京100876)

人工智能在智能机器人领域中的研究与应用陈建平,任斌,张会章

人工智能与机器人教学教材

人工智能与机器人

1 1.机器人定义的三个共有属性是：有类人的功能、根据人的编程能自动的工作、人造的机器或机械电子装置。 2.简述机器人的发展史？ 1954年美国人（George C. Devol）乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并在1956年获得美国专利。 1959年德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。 1960年，Conder公司购买专利并制造了样机。 1961年，Unimation公司（通用机械公司）成立，生产和销售了第一台工业机器“Unimate”，即万能自动之意。 1962年，美国万能自动化（Unimation）公司的第一台机器人Unimate在美国通用汽车公司（GM）投入使用标志着第一代机器人的诞生。 1963年麦卡锡则开始在机器人中加入视觉传感系统。 1965年 MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器。 1967年， Unimation公司第一台喷涂用机器人出口到日本川崎重工业公司。 1968年，第一台智能机器人Shakey在斯坦福研究所诞生。 1972年，IBM公司开发出直角坐标机器人。 1973年，Cincinnati Milacron公司推出T3型机器人。 1978年，第一台PUMA机器人在Unimation公司诞生 1998年世界著名玩具厂商丹麦乐高(LEGO)公司推出机器人(Mind-storms)套件，让机器人制造变得跟搭积木一样， 1999年日本索尼公司推出犬型机器人爱宝(AIBO)。 2002年5月2日本田制造的名叫阿西（Asimo）四英尺高的白色机器人摇响开市铃声，摇响了机器智能时代的开始。 2006年6月，微软公司推出基于Windows的开发环境，用于构建面向各种硬件平台的软件---Microsoft Robotics Studio，试图实现机器人统一的标准或平台。

人工智能发展史

人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器 模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，用它来解决不定积分、三角函数、代数方程等11种不同类型的问题，并首次提出启发式搜索概念，从而使启发式程序具有较普遍的意义。

智能机器人学习教程

智能机器人学习教程 第1章预备知识 1.1虚拟机器人的结构与功能 1.1.1身体结构 在VJC1.5中，有五种型号的机器人：AS-M、AS-MII、AS-UII、AS-InfoX和AS-InfoM。图1－1是虚拟机器人的外形。虚拟机器人的身体结构跟真实的能力风暴智能机器人是相似的。本书中的范例采用的机器人型号均为AS-MⅡ。设置机器人型号的方法参见附录B。 图1－1虚拟机器人外形 1.1.2感觉器官 能力风暴智能机器人的感觉功能，是由机器人的传感器实现的。能力风暴机器人身上安装的传感器有以下几种： 1.红外传感器 红外传感器由红外发射器和红外接收器两部分组成。一旦程序中发出“红外测障”的指令，红外发射器就开始发射红外线。红外线遇到障碍物会反射回来，被红外接收器接收，从而机器人就能判断出障碍物所在的方位。虚拟机器人能够检测左、右、前三个方向的障碍物，跟真实的能力风暴智能机器人基本相同。发射红外线的虚拟机器人如图1－2所示。 图1－2机器人发射红外线示意图 2.光敏传感器

光敏传感器能够检测光线的强度，检测到的值为0～255之间的整数。光线越亮，检测到的数值越小；光线越暗，检测到的数值越大。此项功能跟真实的能力风暴智能机器人是一样的 3.碰撞传感器 虚拟机器人的碰撞传感器能够检测左、右、前、后四个方向的碰撞，型号为AS-InfoX 的机器人只能检测前、左、右三个方向的碰撞。如前所述，虚拟机器人共分五种，它们的的区别主要就体现在碰撞检测功能上。所以读者在打开程序时，无论是例程，还是自己编写保存的程序，如果涉及到“碰撞检测”，必须先设置相应的机器人型号（参见附录B），然后再打开程序、仿真运行。例如：打开例程“自由行走(M).flw”时，由于名称后面带有M，故须先将机器人型号设置为AS-M，然后再打开程序文件、仿真运行。打开例程“自由行走(Info).flw”时，最好先将机器人型号设置为AS-InfoM，然后再打开程序文件、仿真运行。 在碰撞检测功能方面，虚拟机器人跟真实的能力风暴智能机器人有较大差别（参见附录 C、D）。 4.声音传感器 声音传感器能够检测声强大小，检测到的值为0～255之间的整数。数值越小，声音越低；数值越大，声音越响。此项功能跟真实的能力风暴智能机器人是一样的。 5.地面灰度传感器 地面灰度传感器能够检测地面的灰度，检测到的值为0～255之间的整数。地面颜色越深，灰度值越大；地面颜色越浅，灰度值越小。此项功能跟真实的能力风暴智能机器人基本相同。 1.1.3编程语言 能力风暴智能机器人的编程语言是VJC1.5，由机器人C语言（简称JC）和流程图编程语言两部分组成。读者使用仿真版的时候，可以用流程图编程。在用流程图编程的同时，VJC1.5自动生成JC代码，便于读者观察、解释或修改程序，参见图1－3。在图1－3中，左边是流程图，右边是JC代码。在流程图编辑界面中，点击工具栏上的“JC代码”快捷按 钮，即可看到当前程序的JC代码。

人工智能原理及其应用(王万森)第3版 课后习题答案

第1章人工智能概述课后题答案 1.1什么是智能?智能包含哪几种能力？ 解：智能主要是指人类的自然智能。一般认为，智能是是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 智能包含感知能力，记忆与思维能力，学习和自适应能力，行为能力 1.2人类有哪几种思维方式?各有什么特点？ 解：人类思维方式有形象思维、抽象思维和灵感思维 形象思维也称直感思维，是一种基于形象概念，根据感性形象认识材料，对客观对象进行处理的一种思维方式。 抽象思维也称逻辑思维，是一种基于抽象概念，根据逻辑规则对信息或知识进行处理的理性思维形式。 灵感思维也称顿悟思维，是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。 1.3什么是人工智能?它的研究目标是什么？ 解：从能力的角度讲，人工智能是指用人工的方法在机器（计算机）上实现智能；从学科的角度看，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。 研究目标： 对智能行为有效解释的理论分析； 解释人类智能； 构造具有智能的人工产品； 1.4什么是图灵实验？图灵实验说明了什么？ 解：图灵实验可描述如下，该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。其中，两个被测试对象中一个是人，另一个是机器。测试规则为：测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中，相互之间只能通过计算机终端进行会话。测试开始后，由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题，但不能询问测试者的物理特征。被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”，而另一位是”机器”。在这个前提下，要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人，哪个是机器。如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人，测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%，则认为该机器具有了智能。 1.5人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：孕育期，形成期，知识应用期，从学派分立走向综合，智能科学技术学科的兴起

人工智能发展史

人工智能发展史 人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，

人工智能机器人学导论

人工智能机器人学导论 (1) 简介: (1) 作者简介 (2) 机器人控制器与程序设计 (3) 简介: (3) 机器人制作入门篇 (6) 简介: (6) 作者简介 (6) 机器人智能控制工程 (8) 简介: (8) 人工智能机器人学导论 作者：Ricky 文章来源：本站原创更新时间：2006年05月03日打印此文浏览数：2370 Slides for Second Edition (Beta) Chapter 1: What are Robots?. ppt slides and the pdf version (good a quick look) Chapter 2: Telesystems. the pdf version Chapter 3: Biological Foundations of the Reactive Paradigm. ppt slides and pdf version Chapter 5: The Reactive Paradigm Chapter 6: Selecting and Combining Behaviors Chapter 7: Common Sensors and Sensing Techniques Chapter 8: Designing a Behavior-Based Implementation Chapter 9: Multi-Agents Chapter 10: Navigation and the Hybrid Paradigm Chapter 11: Topological Path Planning Chapter 12: Metric Path Planning Chapter 13: Localization and Mapping Chapter 14: Affective Robots Chapter 15: Human-Robot Interaction Chapter 16: What Can Robot Do and What Will They Be Able to Do? 简介: 本书系统地介绍了人工智能机器人在感知、导航、路径规划、不确定导航等领域的主要内容。全书共分两大部分。第一部分共八章，它定义了什么是人工智能机器人，并介绍了为什么需要人工智能。重点介绍了人工智能机器人中智能组织的三个主要结构范式：慎思式、反应式及慎思/反应混合式。这部分还专门介绍了反应式行为的感知和编程技术，以及多智能体群体之间的协调和控制等问题。第二部分共四章，其中三章讲述了定性和定量导航、路径规划技术和在不确定性管理方面的工作。最后一章总结性地介绍了计算机视觉方面的最新技术在机器人中的应用，以及移动机器人在各个领域应用的发展展望。本书每章后均附有参考文献和习题。许多章节还列举了一些实例，用以说明本书讲述的概念和方法在实际机器人中的应用。本书内容丰富，反映了智能机器人学的基础和先进的理论和技术。本书可作为计算机、电子及自动化等专业本科高年级学生和研究生的教材或参考书，也可供从事智能机器人方面研究的教师和研究人员学习参考。

智能机器人关键技术及其发展趋势

智能机器人的关键技术及其发展趋势 机器人是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。按联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义，即为：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用电脑改变和可编程动作的专门系统。 而智能机器人有相当发达的“大脑”。在脑中起作用的是中央计算机，这种计算机跟操作它的人有直接的联系。它给人的最深刻的印象是一个独特的进行自我控制的“活物”。其实，这个自控“活物”的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂。到目前为止，在世界范围内还没有一个统一的智能机器人定义。大多数专家认为智能机器人至少要具备以下三个要素：一是感觉要素，用来认识周围环境状态；二是运动要素，对外界做出反应性动作；三是思考要素，根据感觉要素所得到的信息，思考出采用什么样的动作。 智能机器人根据其智能程度的不同，又可分为三种： 传感型机器人，又称外部受控机器人。机器人的本体上没有智能单元只有执行机构和感应机构，它具有利用传感信息（包括视觉、听觉、触觉、接近觉、力觉和红外、超声及激光等）进行传感信息处理、实现控制与操作的能力。受控于外部计算机，在外部计算机上具有智能处理单元，处理由受控机器人采集的各种信息以及机器人本身的各种姿态和轨迹等信息，然后发出控制指令指挥机器人的动作。目前机器人世界杯的小型组比赛使用的机器人就属于这样的类型。 交互型机器人，机器人通过计算机系统与操作员或程序员进行人－机对话，实现对机器人的控制与操作。虽然具有了部分处理和决策功能，能够独立地实现一些诸如轨迹规划、简单的避障等功能，但是还要受到外部的控制。 自主型机器人，在设计制作之后，机器人无需人的干预，能够在各种环境下自动完成各项拟人任务。自主型机器人的本体上具有感知、处理、决策、执行等模块，可以就像一个自主的人一样独立地活动和处理问题。机器人世界杯的中型组比赛中使用的机器人就属于这一类型。全自主移动机器人的最重要的特点在于它的自主性和适应性，自主性是指它可以在一定的环境中，不依赖任何外部控制，完全自主地执行一定的任务。适应性是指它可以实时识别和测量周围的物体，根据环境的变化，调节自身的参数，调整动作策略以及处理紧急情况。交互性也是自主机器人的一个重要特点，机器人可以与人、与外部环境以及与其他机器人之间进行信息的交流。由于全自主移动机器人涉及诸如驱动器控制、传感器数据融合、图像处理、模式识别、神经网络等许多方面的研究，所以能够综合反映一个国家在制造业和人工智能等方面的水平。因此，许多国家都非常重视全自主移动机器人的研究。 下面就机器人的控制技术以及列举几种常见的机器人对当前智能机器人的关键技术进行分析。

人工智能及其应用 习题参考答案 第1章

第一章绪论 1 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 答：人工智能（学科）：人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。其近期的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。 人工智能（能力）：人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。 2 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？ 答：物理符号系统假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能够执行上述 6 种功能。反之，任何系统如果具有这６种功能，那么它就能够表现出智能；这种智能指的是人类所具有的那种智能。 推论：既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么就能够用计算 机来模拟人的活动。 因此，计算机可以模拟人类的智能活动过程。 ３．现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？ 答：符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派。认为人工智能源于数理逻辑。连接主义，又称为仿生学派或生理学派。认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。

行为主义，又称为进化主义或控制论学派。认为人工智能源于控制论。 ４．你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？ 答：应从下面４个层次对谁知行为进行研究： （１）认知生理学：研究认知行为的生理过程，主要研究人的神经系统（神经元、中枢神经系统和大脑）的活动。 （２）认知心理学：研究认知行为的心理活动，主要研究人的思维策略。 （３）认知信息学：研究人的认知行为在人体内的初级信息处理，主要研究人的认知行为如何通过初级信息自然处理，由生理活动变为心理活动及其逆过程 （４）认知工程学：研究认知行为的信息加工处理，主要研究如何通过以计算机为中心的人工信息处理系统，对人的各种认知行为（如知觉、思维、记忆、语言、学习、理解、推理、识别等）进行信息处理。 ５．人工智能的主要研究和应用领域是什么？ 答：问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学，模式识别，机器视觉，智能控制，智能检索，智能调度与指挥，分布式人工智能与 Agent，计算智能与进化计算，数据挖掘与知识发现，人工生命。 6、人工智能的发展对人类有哪些方面的影响？试结合自己了解的情况何理解，从经济、社会何文化等方面加以说明？

【机器人智能技术论文】人工智能机器人论文

【机器人智能技术论文】人工智能机器人论文 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。下面是的机器人智能技术论文，希望你能从中得到感悟! 刍议智能机器人及其关键技术 【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， __标准化组织采纳了美国机器人协会(RIA：Robot Institute of America)

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多个传感器的感知数据，以产生更可靠、

专技公需课人工智能技术及其发展趋势

人工智能技术及其发展趋势 一、单选题 １、下列选项中，不属于生物特征识别技术得就是()。(3、0分) A、步态识别 Ｂ、声纹识别 C、文本识别 D、虹膜识别 我得答案:C √答对 2、(）,中共中央政治局就人工智能发展现状与趋势举行第九次集体学习。( 3、０分） A、20１８年３月15日 B、２018年10月３1日 C、20１8年1２月3１日 D、2019年1月３１日 我得答案：Ｂ√答对 3、()就是自然语言处理得重要应用，也可以说就是最基础得应用。(3、0分) A、文本识别 B、机器翻译 C、文本分类 D、问答系统 我得答案:C √答对 ４、关于专用人工智能与通用人工智能,下列表述不当得就是（)。（３、0分)

Ａ、人工智能得近期进展主要集中在专用智能领域 B、专用人工智能形成了人工智能领域得单点突破，在局部智能水平得单项测试中可以超越人类智能 C、通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D、真正意义上完备得人工智能系统应该就是一个专用得智能系统 我得答案:D √答对 5、下列对人工智能芯片得表述,不正确得就是(）。（3、0分) A、一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务得芯片 B、能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 Ｃ、目前处于成熟高速发展阶段 D、相对于传统得ＣPU处理器,智能芯片具有很好得并行计算性能 我得答案:Ｃ√答对 6、生物特征识别技术不包括(）。(3、0分） A、体感交互 Ｂ、指纹识别 C、人脸识别 D、虹膜识别 我得答案：A √答对 7、立体视觉就是()领域得一个重要课题，它得目得在于重构场景得三维几何信息。(3、0分） A、人机交互

人工智能技术与机器人

人工智能技术与机器人 本章导读 人工智能技术是电子信息技术的重要组成部分。是20世纪对人类阻碍最为深远的三大前沿科学技术之一。机器人的研究与制作是人工智能技术的重要应用领域和前沿领域。 本章将介绍人工智能技术的概念、人工智能技术

第一节人工智能技术 人工智能产生于20世纪50年代末期，从学科地位和进展水平来看，人工智能是当代科学技术的前沿学科，也是一门新思想、新理论、新技术、新成就不断涌现的新兴学科。人们把人工智能技术同宇航空间技术、原子能技术一起誉为20世纪对人类阻碍最为深远的三大前沿科学技术成就。 一、什么是人工智能？ 1、人工智能概念及其学科特性 人工智能，英译名为Artificial Intelligence，简称AI。 人工智能，顾名思义，即用人工制造的方法，实现智能机器或在机器上实现智能。是一门研究构造智能机器或实现机器智能的学科，是研究模拟、延伸和扩展人类智能的科学。人工智能的研究，是在运算机科学、操纵论、信息论、心理学、生理学、数学、物理学、化学、生物学、医学、哲学、语言学、社会学、数理逻辑、工程技术等众多学科的基础上进展起来的，因此，它又是一门综合性极强的边缘学科。 2、人工智能的研究目标 人工智能的研究目标分为远期目标和近期目标。 远期目标：从长远的角度，人工智能的研究确实是要设计并制造一种智能机器系统。使该系统能够代替人去完成诸如感知、学习、联想、推理等活动；能够代替人去明白得并解决各种复杂困难的问题；能够代替人去完成各

种具有思维劳动的任务。也确实是说，人工智能的远期目标是要制造出完全具有人脑聪慧的人工智能系统。因此，这依旧专门遥远的情况。 近期目标：从当前的角度，人工智能的研究确实是要最大限度地发挥运算机的功能，使运算机能够模拟人脑，在机器上实现各种智能。例如：让运算机能够看、听、读、说、写；使运算机能够想、学、仿照、执行命令甚至出谋献策等。因此，运算机是当前实现人工智能的重要手段，因为运算机在所有机器和人工系统中“智商”最高，因此，人工智能的研究都要通过运算机来实现。运算机解决问题需依靠人工事先编制的软件，它所做的每一件情况差不多上程序员事先在程序代码中规定好的。也确实是说，目前人工智能的研究工作要紧是集中在以运算机的硬件系统为基础，通过运算机软件实现模拟人类的智能活动的成效。 事实上，人工智能研究的远期目标与近期目标是相辅相成的。远期目标是近期目标的方向，近期目标的研究为远期目标的实现预备着理论和技术的差不多条件。随着人工智能的不断进展与进步，近期目标将不断调整，最终完全实现远期目标。 二、人工智能研究的三大学派和四大技术 1、在人工智能科学的研究与进展中，形成了众多学派，其中要紧的三大学派是： 功能派。这是最早进展起来的传统主流学派，又称为逻辑学派或宏观功

智能机器人的控制技术前景分析

智能机器人的控制技术前景分析 随着科学技术的发展，机器人控制技术也日渐成熟，不仅在力矩和位置控制等基础技术上有所进步，在智能化控制上也有显著提高。可是机器人基础控制技术尽管比较完善，但是想要得到进一步提升却有很大难度，因此，智能化发展成为了机器人控制技术的研发方向，该技术上突破会给基础控制技术的发展带来契机，本文重在研究机器人控制技术的发展方向及难度，希望本文内容能对机器人控制技术的研究带来帮助。 机器人技术一直是国内外科学家重点研究的课题，尤其是美国、日本等发达国家更是机器人研究能力较强的国家，他们对机器人的研究工作有近60年了，而且实现了编程机器人向智能化机器人的发展。他们经过多年研究总结，把机器人控制技术分为三大部分，分别是力矩技术、位置技术和智能技术，其中，力矩技术和位置技术是基础，智能技术是研究的发展方向，所以说，前者是基础技术，后者是重点技术，两者都要快速地向前发展。 1.机器人基础控制技术的重要性及所面临的技术难题 力矩技术和位置技术是机器人控制技术的基础，智能化技术是在这两种技术的基础上进行发展的，所以说，我们要想实现机器人智能化发展，就要先认识到力矩技术和位置技术的作用，了解到两种基础控制技术的重要性。 以前，在机器人基础控制技术中的研究重点是速度、位置和受力等要素，而随着科学技术的发展，控制技术又需要研究各种实用的系统技术，从而保证机器人基础控制技术更加完善。可以这样说，在当今时代，机器人基础控制技术已经达到了一定的水平，这给机器人控制技术的发展打下了坚实的基础，但是，对于作为基础技术中的力矩技术和位置技术来说，要想实现突破，却要依赖智能化技术的发展，因此，位置技术、力矩技术、智能技术三者是紧密联系和相互制约的，位置技术和力矩技术为机器人控制技术智能化发展打下了基础，智能化技术又为机器人基础控制技术的突破带来了机会。下面，我介绍一下机器人控制基础技术所面临的难题。 第一，机器人基础技术研发中存在技术难题。机器人系统设置和实际运动出现不一致问题，这个问题一直难以解决，这对位置技术和力矩技术来说是一个大的挑战。第二，数据模型不能解决机器人运动中的复杂问题。机器人在实际运行中遇到复杂问题时，数据模型就出现工作不正常现象，还有一些难以预见的问题，更是机器人控制基础技术难以解决的。第三，机器人基础控制技术系统不够完善。由于机器人基础控制技术都是建立在数字模型基础上的，该数字模型只是简单的力矩控制系统，根本不能完成复杂的指令，因此，机器人为了提高系统的性能，就需要增加设备来实现，这对基础控制系统来说难度很大。第四，机器人基础控制技术不能解决不确定对象的有关问题。机器人运行中会遇见很多不确定因素，由于这些不确定因素没有建立数字模型，因此，这些问题就难以靠基础控制技术来解决。所以说，机器人性能要想得到提高，光靠基础控制技术是难以实现的，

智能机器人信息技术教案

一、认识机器人 [教学目标] 知识目标：了解机器人的概念、特征、分类与用途，简单了解机器人的发展历程。 技能目标：熟练利用网络查找信息和处理信息。 情感目标：培养学生对机器人的兴趣，培养学生关心科技、热爱科学、勇于探索的精神。 [教学重点与难点] 教学重点：机器人的概念、特征；学生的自学能力和探索精神的培养。 难点分析：机器人的概念及其特征；学生自我评价。 [案例描述] 片断1 观看视频引入教学容 师：21世纪被信息技术专家誉为智能机器人的时代，机器人在各行各业将得到更加广泛的应用，机器人技术综合机械工程、电子工程、传感器应用、信息技术、数学、物理等多种学科，它代表着一个国家的高科技发展水平。同学们在生活中有没有接触过机器人？在影视作品中的机器人是什么样的？请同学给大家描述一下。 学生积极举手描述自己生活中、电影中见过的机器人，课堂气氛活跃，教师适时导入新课： 师：下面请同学们看一段关于智能机器人的视频。（教师播放关于机器人比赛的视频） 观看过后：同学们举了这么多机器人的例子，我们从刚才的视频上也看到机器人具有类似人类的形体和较高的智能。那么，到底什么是机器人呢？是不是只有在高科技实验室、科幻电影里面具有与人类相似的形体的才叫机器人呢？ 学生开始讨论，问题初步涉及到机器人的特征方面。 师：现实生活中，机器人无处不在，并在我们的生活中起着重要的作用。你是否注意过商场的自动门、街头的取款机？这就是机器人！机器人就在我们身边！那么人们是怎么定义机器人的呢？ 片断2 以任务为驱动开展教学 师：请同学们自学课本容回答以下问题 1、什么是机器人？ 2、机器人有什么特征？结合机器人的特征回答为什么商场的自动门、街头的取款 机也称为机器人？ 学生阅读课本容，总结归纳知识点。几分钟后，大部分学生总结出自己的答案，开始踊跃举手。 学生1：机器人是一种具有类似某些生物器官功能、用以完成特定操作和移动任务的、可通过编程来控制的机械电子装置。 学生2：机器人应该是由计算机控制的通过编排程序具有某些功能的机械。 师：从同学们的回答中可以看出机器人的外表不必像人，只要在功能上能模拟生物的动作和行为，都可以称作机器人。下面请同学们总结机器人的基本特征。 学生回答自己归纳、总结的机器人特征： 1．大脑：控制机器人的程序。 2．动作：任何机器人都有一定的动作表现。 3．身体：是一种物理状态，具有一定的形态。 师：回过头来，我们看看刚才谈到的商场自动门是不是机器人（与以上特征一一比对，得出它是机器人的结论）。 师：下面请同学们思考，你们面前的电脑是不是机器人？为什么？ 教师扩展知识引出机器与机器人的区别：

人工智能技术发展概述和应用

题目：人工智能技术发展概述和应用姓名：徐宏武 学号： 2013204095 专业: 系统工程 二零一三年十月二十三日

Abstract 摘要：介绍人工智能理沧的基本理论体系和智能技术的应用概况，追索其理论的本原状，并就主要智能理论的应用特点进行论述。最后，结合研究课题和成用项目，给出人工智能理论与技术往内燃机电站系统中的应用案例。 关键同：人工智能智能理沦智能技术 Abstract: Introduce the basic theory of artificial intelligence theory system and the application of intelligent technology, recover its theory of the original state, and the characteristics of the application of intelligence theory mainly is discussed. Finally , combining with the research topic and use project, artificial intelligence theory and technique to the internal combustion engine power station system application cases.

l 引言 控制技术是在20世纪20年代逐步建立了以频域法为主的经典控制理论后发展起来的。控制技术诞生并且首先应用在工业生产中。在空间技术发展的推动下，50年代又出现了状态空间法为主的现代控制理论，使控制技术得到了飞跃的发展和进入到更多的应用领域。6 0年代以来，随着计算机技术的发展，许多控制技术新方法和技术进入工程化产化阶段 ,显著促进了工业技术的进步。其中包括促进了智能理论在控制技术中的应用，形成了智能控制技术。 智能控制技术主要用来解决那些用传统的方法难以描述的复杂系统的控制问题 .如智能机器人系统、计算机集成靓遗系统(CIMS) ,复杂的工业过程控制系统、航天航空控制系统、社会经济管理系统、交通运输系统、通信网络系统、环保与能源系统。为智能控制系统下一个严格的定义并不是一件容易的事。简单地说，智能控制系统是指具备一个智能行为的系统,利用人工智能的方法,它能够解决难以用数学的方法精确描述的复杂的、随的、模糊的、柔性的控制问题，具有自学习、自适应,自组织的能力。这些复杂系统具有以下特点： ·控制对象存在严重的不确定性，控制模型未知或模型的结构和参数在很大的范围内变化；·控制对象具有高度的非线性特征； ·控制任务要求复杂。例如，在智能机器人系统中，要求系统对一个复杂的任务具有自行规划和决策的能力，有自动躲避障碍达到目的地的能力。 智能控制技术涉及到许多智能理论,主要包括:自学习，自适应，自组织理论，知识工程，信息的理论，Petri网理论，人机系统理论，形式语音与自动机理论，大系统理论神经，网络理论，模糊集合论，优化理论等等。

人工智能与机器人(读书报告).docx

读书报告 院系计算机学院___________________ 专业______________________________________ 年级______________________________________ 班级______________________________________ 学生姓名_______________________________________ 学号______________________________________ 报告题目_________ 人工智能与机器人_____________ 完成时间_________ 年________________ 12 __ 月

1绪论 (4) 1」课题背景 (4) 1.2机器人的发展 (5) 2机器人的定义 (5) 2.1机器人的种类 (6) 2.2机器人的应用领域 (6) 2.2.1工业机器人 (6) 2.2.2探索机器人 (6) 2.23服务机器人 (7) 2.2.4军事机器人 (7) 3机器人的开发过程 (8) 3」智能机器人的制造理论 (8) 3.2机器人的行动过程 (9) 4机器人的实际应用 (9) 5机器人的现状和发展前景 (10) 6总结 (11)

人工智能与机器人 （11科技1班） ?豪:人工智能是研究如何制造岀人造的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。人工智能主要包含三个方面：感知能力、思维能力、行为能力。而机器人则是将人工智能与物理器件结合起来.完成某些工作的机器.目前.机器人学和人工智能已作为两个不同的学科.各自发展羞.均取得了很好的成果。同时在一些领域.二者又相互结合.并取得了很好的效果。 关It询：人工智能;机器人;智能控制 Artificial intelligenee and Robotics Abstract: Expert Artificial intelligence is the study of how to create artificial intelligence machine or intelligent system,to simulate the ability of human intelligence activities,to extend people intelligence scicncc.Artificial intelligence mainly includes three aspccts,pcrcq）tion,thinking,bchavior abiiity.Whilc the robot is the artificial intelligence and physical device together,complete certain work machine,at present,robot is the artificial intelligence have been used as two different subjects,th&r respective development,have achieved very good rcsults.At the same time,in some areas,the two arc combined with each other,and have achieved very good results. Keywords： Artificial intelligence： Robot： intelligent control 1绪论 1.1课题背景 信息技术课程，作为适应信息时代的一门新兴学科，其基本思想是通过对信息的获取、加工、管理、传播的技术、方法等知识与技能的学习、应用和创新，从而培养和提高学习者的信息素养和创新素质。人工智能与机器人科学，融合了计算机、机械、电子、通讯、控制等声、光、电、磁多个学科领域的知识，其核心是目前被称为前沿科学的人工智能理论和技术，因此，这门课程对学生的知识结构将是一种多学科整合的建构。另一方面，智能机器人的基本特征是感知一判断一决策一行动，即获取环境的直接信息，然后经过分析判断，进而做出反馈或行动。自机器人诞生之初人类便一直存在着“机器人恐惧症” 的想法，但机器人真的能征服地球了吗？真正伤脑筋的，是所谓的"人工智能”。但在担心机器人比人类聪明使人类失去存在的必要，或是

人工智能与机器人

人工智能与机器人 摘要：人工智能人工智能是研究如何制造出人造的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。人工智能主要包含三个方面：感知能力、思维能力、行为能力。而机器人则是将人工智能与物理器件结合起来，完成某些工作的机器，本文结合机器人的特点谈谈人工智能。 一人工智能概述 人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)，也称作机器智能，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出人造的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。同样，人工智能也主要包含三个方面：感知能力、思维能力、行为能力。只不过这三个方面是通过“机器”系统，而不是“人”这一系统来完成。我们为何需要人工智能第一、做人类做不到的事情，二、做人类做不好的事情，三、做对人类有危险的事情。 人工智能的研究更多的是结合应用领域来进行的，下面是几个主要的应用研究领域：（一）模式识别 [人工智能的应用研究] 模式，是指已经界定好的，用来供模仿的一个标本或标准。模式识别就是指识别出这个标本或标准。人工智能所研究的模式识别是指用“机器”代替人类或帮助人类感知模式，也就是使一个“机器”系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。 （二）智能检索 智能检索依赖知识库系统，知识库系统又叫数据库系统，它是存储某学科大量事实的计算机软件系统，随着应用的发展，存储的信息量越来越庞大。使用检索系统可以回答用户提出的有关该学科的各种问题。为了有效地表示、存储和检索大量事实，已发展了许多技术，研究智能检索系统具有重要的实际意义，它是计算机科学的一个活跃的分支。 （三）专家系统 专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统。它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。当前机器学习的研究成果中，专家系统是发展比较快的一个分支。 （四）问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋程序，如国际象棋、中国象棋、围棋等，我们今天在网上都可以找到各种各样的人机对弈软件。在下棋程序中，应用到的某些技术，如向前看几步，还有把困难的问题分成一些比较容易的子问题等，其实就是数据库搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。 此外，人工智能还在机器视觉、组合调度问题、自然语言理解、机器学习、编程、定理证明等研究应用领域发挥着重要作用。可以这样说，人工智能已深入各行各业，对人类社会做出了巨大的贡献。 二人工智能在机器人中的应用 （一）机器人综述 机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。 它可以说是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。目前在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。