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智能机器人

智能机器人

分类: 机器人
属性: 产品
最后修改时间: 2013年05月10日
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  • 智能机器人
智能机器人之所以叫智能机器人,这是因为它有相当发达的“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。最主要的是,这样的计算机可以进行按目的安排的动作。正因为这样,我们才说这种机器人才是真正的机器人,尽管它们的外表可能有所不同。

  基本解释

  我们从广泛意义上理解所谓的智能机器人,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。

  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。

  我们称这种机器人为自控机器人,以便使它同前面谈到的机器人区分开来。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。正像一个智能机器人制造者所说的,机器人是一种系统的功能描述,这种系统过去只能从生命细胞生长的结果中得到,现在它们已经成了我们自己能够制造的东西了。

  智能机器人能够理解人类语言,用人类语言同操作者对话,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,仍然有人试图建立计算机能够理解的某种“微观世界”。比如维诺格勒在麻省理工学院人工智能实验室里制作的机器人。这个机器试图完全学会玩积木:积木的排列、移动和几何图案结构,达到一个小孩子的程度。这个机器人能独自行走和拿起一定的物品,能“看到”东西并分析看到的东西,能服从指令并用人类语言回答问题。更重要的是它具有“理解”能力。为此,有人曾经在一次人工智能学术会议上说过,不到十年,我们把电子计算机的智力提高了10倍;如维诺格勒所指出的,计算机具有明显的人工智能成分。

  按功能分类

  综述

  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。

  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。感觉要素包括能感知视觉、接近、距离等的非接触型传感器和能感知力、压觉、触觉等的接触型传感器。这些要素实质上就是相当于人的眼、鼻、耳等五官,它们的功能可以利用诸如摄像机、图像传感器、超声波传成器、激光器、导电橡胶、压电元件、气动元件、行程开关等机电元器件来实现。对运动要素来说,智能机器人需要有一个无轨道型的移动机构,以适应诸如平地、台阶、墙壁、楼梯、坡道等不同的地理环境。它们的功能可以借助轮子、履带、支脚、吸盘、气垫等移动机构来完成。在运动过程中要对移动机构进行实时控制,这种控制不仅要包括有位置控制,而且还要有力度控制、位置与力度混合控制、伸缩率控制等。智能机器人的思考要素是三个要素中的关键,也是人们要赋予机器人必备的要素。思考要素包括有判断、逻辑分析、理解等方面的智力活动。这些智力活动实质上是一个信息处理过程,而计算机则是完成这个处理过程的主要手段。

  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。

  智能机器人的研究从60年代初开始,经过几十年的发展,目前,基于感觉控制的智能机器人(又称第二代机器人)已达到实际应用阶段,基于知识控制的智能机器人(又称自主机器人或下一代机器人)也取得较大进展,已研制出多种样机。

  按智能程度分类

  初级智能机器人

  智能机器人是在工业机器人基础上发展起来的,现在已开始用于生产和生活的许多领域,按其拥有智能的水平可以分为两类:

  一是初级智能机器人.它和工业机器人不一样,具有象人那样的感受,识别,推理和判断能力.可以根据外界条件的变化,在一定范围内自行修改程序,也就是它能适应外界条件变化对自己怎样作相应调整.不过,修改程序的原则由人预先给以规定.这种初级智能机器人已拥有一定的智能,虽然还没有自动规划能力,但这种初级智能机器人也开始走向成熟,达到实用水平.

  高级智能机器人

  二是高级智能机器人.它和初级智能机器人一样,具有感觉,识别,推理和判断能力,同样可以根据外界条件的变化,在一定范围内自行修改程序.所不同的是,修改程序的原则不是由人规定的,而是机器人自己通过学习,总结经验来获得修改程序的原则.所以它的智能高出初能智能机器人.这种机器人已拥有一定的自动规划能力,能够自己安排自己的工作.这种机器人可以不要人的照料,完全独立的工作,故称为高级自律机器人.这种机器人也开始走向实用。

  发展方向

  不过,尽管机器人人工智能取得了显著的成绩,控制论专家们认为它可以具备的智能水平的极限并未达到。问题不光在于计算机的运算速度不够和感觉传感器种类少,而且在于其他方面,如缺乏编制机器人理智行为程序的设计思想。你想,现在甚至连人在解决最普通的问题时的思维过程都没有破译,人类的智能会如何呢——这种认识过程进展十分缓慢,又怎能掌握规律让计算机“思维”速度快点呢?因此,没有认识人类自己这个问题成了机器人发展道路上的绊脚石。制造“生活”在具有不固定性环境中的智能机器人这一课题,近年来使人们对发生在生物系统、动物和人类大脑中的认识和自我认识过程进行了深刻研究。结果就出现了等级自适应系统说,这种学说正在有效地发展着。作为组织智能机器人进行符合目的的行为的理论基础,我们的大脑是怎样控制我们的身体呢?纯粹从机械学观点来粗略估算,我们的身体也具有两百多个自由度。当我们在进行写字、走路、跑步、游泳、弹钢琴这些复杂动作的时候,大脑究竟是怎样对每一块肌肉发号施令的呢?大脑怎么能在最短的时间内处理完这么多的信息呢?我们的大脑根本没有参与这些活动。大脑——我们的中心信息处理机“不屑于”去管这个。它根本不去监督我们身体的各个运动部位,动作的详细设计是在比大脑皮层低得多的水平上进行的。这很像用高级语言进行程序设计一样,只要指出“间隔为一的从1~20的一组数字”,机器人自己会将这组指令输入详细规定的操作系统。最明显的就是,“一接触到热的物体就把手缩回来”这类最明显的指令甚至在大脑还没有意识到的时候就已经发出了。

  把一个大任务在几个皮层之间进行分配,这比控制器官给构成系统的每个要素规定必要动作的严格集中的分配合算、经济、有效。在解决重大问题的时候,这样集中化的大脑就会显得过于复杂,不仅脑颅,甚至连人的整个身体都容纳不下。在完成这样或那样的一些复杂动作时,我们通常将其分解成一系列的普遍的小动作(如起来、坐下、迈右脚、迈左脚)。教给小孩各种各样的动作可归结为在小孩的“存储器”中形成并巩固相应的小动作。同样的道理,知觉过程也是如此组织起来的。感性形象——这是听觉、视觉或触觉脉冲的固定序列或组合(马、人),或者是序列和组合二者兼而有之。学习能力是复杂生物系统中组织控制的另一个普遍原则,是对先前并不知道、在相当广泛范围内发生变化的生活环境的适应能力。这种适应能力不仅是整个机体所固有的,而且是机体的单个器官、甚至功能所固有的,这种能力在同一个问题应该解决多次的情况下是不可替代的。可见,适应能力这种现象,在整个生物界的合乎目的的行为中起着极其重要的作用。本世纪初,动物学家桑戴克进行了下面的动物试验。先设计一个带有三个小平台的T形迷宫,试验动物位于字母T底点上的小平台上,诱饵位于字母T横梁两头的小平台上。这个动物只可能做出以下两种选择,即跑到岔口后,它可以转向左边或右边的小平台。但是,在通向诱饵的路上埋伏着使它不愉快的东西:走廊两侧装着电极,电压以某种固定频率输进这些电极之中,于是跑着经过这些电极的动物便受到疼痛的刺激——外界发出惩罚信号。而另一边平台上等着动物的诱饵则是外界奖励的信号。实验中,如果一边走廊的刺激概率大大超过另一走廊中的刺激概率,那么,动物自然会适应外界情况:反复跑几次以后,动物朝刺激概率低、痛苦少的那边走廊跑去。桑戴克作试验最多的是老鼠。如老鼠就更快地选择比较安全的路线,并且在惩罚相差不大的情况下自信地选择一条比较安全的路线,其它作试验的动物是带着不同程度的自适应性来体现这一点的,不过,这种能力是参加试验的各种动物都具有的。

  控制机器人的问题在于模拟动物运动和人的适应能力。建立机器人控制的等级——首先是在机器人的各个等级水平上和子系统之间实行知觉功能、信息处理功能和控制功能的分配。第三代机器人具有大规模处理能力,在这种情况下信息的处理和控制的完全统一算法,实际上是低效的,甚至是不中用的。所以,等级自适应结构的出现首先是为了提高机器人控制的质量,也就是降低不定性水平,增加动作的快速性。为了发挥各个等级和子系统的作用,必须使信息量大大减少。因此算法的各司其职使人们可以在不定性大大减少的情况下来完成任务。

  总之,智能的发达是第三代机器人的一个重要特征。人们根据机器人的智力水平决定其所属的机器人代别。有的人甚至依此将机器人分为以下几类:受控机器人——“零代”机器人,不具备任何智力性能,是由人来掌握操纵的机械手;可以训练的机器人——第一代机器人,拥有存储器,由人操作,动作的计划和程序由人指定,它只是记住(接受训练的能力)和再现出来;感觉机器人——机器人记住人安排的计划后,再依据外界这样或那样的数据(反馈)算出动作的具体程序;智能机器人——人指定目标后,机器人独自编制操作计划,依据实际情况确定动作程序,然后把动作变为操作机构的运动。因此,它有广泛的感觉系统、智能、模拟装置(周围情况及自身——机器人的意识和自我意识)

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