智能机器人

智能机器人是这样一类机器人:机器人本身能认识工作环境、工作对象及其状态,它根据人给予的指令和“自身”认识外界的结果来独立地决定工作方法,利用操作机构和移动机构实现任务目标,并能适应工作环境的变化。
智能机器人即所谓的“第三代机器人”,它与工业机器人是两种可以同时并存的自动机械,但它的研究目标在于从工程上模拟人(或其它生物体)的复杂动作及其相应的智能行为,并获得综合的机器实现。因此智能机器人是工业机器人从无智能发展到有智能、从低智能水平发展到高度智能化的产物。它更接近于人们事先对于 “机器人”的理想要求。
智能机器人应该具备四种机能:
(1) 运动机能——施加于外部环境的相当于人的手、脚的动作机能。
(2)感知机能——获取外部环境信息以便进行自我行动监视的机能。
(3)思维机能——求解问题的认识、推理、判断机能。
(4) 人机通讯机能——理解指示命令、输出内部状态,与人进行信息交换的机能。
由此可见,智能机器人的“智能”特征就在于它具有与外部世界——对象、环境和人相互协调的工作机能。
从控制方式上看,智能机器人不同于工业机器人的“示教—再现”以及操纵机器人的“操纵”,而是一种“认知—适应”的方式。
一、机器人的硬件系统
根据研制目的的不同,智能机器人的系统构成不尽一致,比较完整的典型结构如图1-4所示。
由图可见,智能机器人的系统综合运用了多种智能模拟技术,其目标是建立一个“人”的模型。
眼——电视摄像装置和图像处理机。“看”和“动”相互关连,是人使用最频繁的基本动作。机器人的视觉是它最主要的感知手段。视觉装置可获取目标物的明暗、距离和颜色三种信息,据以识别它们的形状、姿态、位置、色别等特征参数。
手——多关节机械手、多关节机械手指及其控制系统。与工业机器人相比,智能机器人的手一是需要增加自由度,二是需要配备接触觉、压觉、滑觉、力觉等感觉以便产生柔软、灵活、可靠的动作,完成复杂作业。而且触觉信息本身就可用来配合或代替视觉识别物体。
脚——车轮、连杆式、履带式或爬行式的机构及其控制系统。本体可以自由地“摸索”移动,这是智能机器人与传统的自动机械的一大区别,这可使它在人难以达到的地方完成作业,还可使它获得第一性的环境认识信息。
耳和口——话筒和扬声器以及语音识别和合成系统。两者用于人机之间的听觉通讯,能以自然语言与人会话,将使人机联系大为通畅,这是机器人的智能水平极高的表现。显示终端或者用于文字、图形的视觉通讯,或者用于机器人专用计算机语言的运行。智能机器人专用语言的高级形式接近于人的自然语言,要求具有沟通人与机器人的思维方式的功能,这是目前研究价值最实际的通讯手段。
脑——中央计算机。整个智能机器人的结构是一个多级计算机系统。中央计算机担负着运动、感知、思维、人机通讯这四种机能所涉及到的信息处理和管理控制任务。它必须:具有大容量内存,以便建立包括环境模型,对象数据、推理机制等内容的知识库;具有并行实时处理能力,以便改善下属各子系统之间存在的时间不平衡性,求得协调行为的高速实现。即使如此,理想的智能机器人对于用现有的顺序型冯.诺曼计算机作为“脑”仍感不足,而是寄希望于以非顺序型理论为基础的第五代计算机。其原因就在于智能计算机需要一套“第五代”计算机可配备的人工智能软件系统。
二、能机器人的软件系统
智能机器人的软件系统(如图1-5所示)实际上就是人工智能主要技术对于机器人的综合运用。
机器人问题求解称之为机器人规划,即要求机器人自动寻求控制动作的某种有序组合,把初始的作业状态转变成满足一定条件的目标状态,所求得的动作序列叫做规划的解。例如把分散放置的零件组装成某个部件,穿行障碍物到达某个目的地都属于规划问题。监督、调整已知规划的实际执行过程也是机器人规划系统应有的功能。
自然语音与书面文字都是自然语言处理的对象。语音的识别与合成固然要涉及到信息处理的各种方法,但语言处理的关键是对语句(声音或文字)的语义理解;这需要先对语句的结构进行分析,然后抽取其中的“意义”信息并加以表示,最后做到能对语句作出解释,回答有关的问题,或者把它们翻译成其它语言。
视觉与触觉的识别手段不同,但共同的问题也都在于“理解”,机器人的感觉装置只是获取、处理景物的各种特征信息,(例如,物体的边缘、形状等),而最终目标是要建立起景物的“模型”,即把感受数据压缩为一种容易处理的、明确而有意义的描述(例如,景物中的物体是什么,处于什么状态,相互关系如何等)。
知识库是智能机器人软件系统的核心。人工智能问题中所谓知识,通常是指描述各种客观环境、对象、条件的,组织成一定结构的“数据”,以及解释、运用这些 “数据”的,反映有关领域客观规律或主观判断过程的推理机制。于是,机器人规划问题中对于状态和控制动作的表示,以及寻求规划的解的搜索与推理过程,自然语言理解问题中建立句法、语义“词典”及其检索、推理的过程,感觉识别问题中描述预期的景物模型及其与假设模型的匹配判断过程等等,都要依赖于知识库的功能,牵涉到知识获取、知识表示以及如何使用知识的方法。
机器人的运动控制问题的特点在于机器人具有复杂的机械结构。例如,多关节的机械手需要建立多个坐标系统,进行复杂的坐标变换运算,而处于动态过程中的各个关节还存在着非线性参数、相互耦合等问题,这需要采用近似而有效的轨迹控制方法。对于步行式的机器人移动机构,则需要解决运动稳定性问题,手、脚协调控制问题。
总之,软件系统是机器人的“生命”,体现了机器人的“智能”,上述问题求解、自然语言处理和感觉识别等技术,都是人工智能学科中的主要课题。随着研究的进步,智能机器人软件系统必将逐步完善、逐步实用。

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