人工智能在机器人领域的研究与应用 人工智能有哪些机器人

人工智能在机器人领域的研究与应用

(4) 人机通信功能，理解指示，输出内部状态，与人进行信息交流的功能。智能机器 人是以一种“认知――适应”方式进行操作的。著名的机器人和人工智能专家布拉 迪(Brady)曾总结了机器人学当前面临的30个难题，包括传感器、视觉、机动性、 设计、控制、典型操作、推理和系统等几个方面，指出了机器人学当 前急需解 决的难题。只有在这些方面有所突破，机器人应用和机器人学才能更适应社会的 要求，成为开发人类智力的帮手。今天，在仿真人各种外在功能的各个方面，机 器人的设计都有很大的进展。现在有一些科学家在研究如何从生物工程的角度去 研制高逼真度的仿真机器人。目前的机器人离人们心目中的能够做各种家务活，任劳任怨，并会揣摩主人心思的所谓“机器仆人”的目标还相去甚远。因为机器人 所表现的智能行为都是由人预先编好的程序决定的，机器人只会做人要他做的事。

人的创造性、意念、联想、随机应变乃至当机立断等都难以在机器人身上体现出 来。要想使机器人融入人类的生活，看来还是比较遥远的事情。

2 相关理论研究现状 2.1 理论1机器学习 2.1.1 描述 机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一个不具有学习能力 的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少 学习的能力。例如，它们遇到错误时不能自我校正；
不会通过经验改善自身的性 能；
不会自动获取和发现所需要的知识。它们的推理仅限于演绎而缺少归纳，因 此至多只能够证明已存在事实、定理，而不能发现新的定理、定律和规则等。随 着人工智能的深入发展，这些局限性表现得愈加突出。正是在这种情形下，机器 学习逐渐成为人工智能研究的核心之一。它的应用已遍及人工智能的各个分支， 如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等 领域。其中尤其典型的是专家系统中的知识获取瓶颈问题，人们一直在努力试图 采用机器学习的方法加以克服。

目前，已有许多不同的机器学习方法。可将这 些学习方法中体现的基本学习策略总结为机械式学习、指导式学习、类比学习、 归纳学习、解释学习五种。

2.2理论2 模式识别 2.2.1 描述 在模式识别方面，主要研究方向有:①数据挖掘；
②医学图像聚类分析；

③视频图像的目标检测与跟踪；
④视频事件语义分析；
⑤人脸识别；
⑥小波理论 在图像信号处理中的应用。

目前，在国家自然科学基金及多个省部级基金项目的支持下，深化研究 这些智能技术和模式识别技术，并将其应用到智能交通系统、基于内容的视频/ 图像检索系统、虚拟现实环境等问题中。特别是，近年来与镇江江滨医院合作采 集了近两年来的CT图像和MIR图像，并按照人体部位分类构建了由头部、四肢 等九部分组成的图像总数达20余万幅规模的分布式医学图像数据库。基于该数据库，开展了基于内容检索技术、基于医学图像感兴趣区域特征提取以及数据压缩 等方面的研究，并开发了一个基于内容的腹部医学图像数据库管理系统。同时， 研制开发了疲劳驾驶检测软件系统、电子病历书写器与嵌入式电子病历系统。这 些系统可获得实际应用，有望产生较大的经济效益和社会效益。

2.3理论3 语音识别 2.3.1 描述 提起语音识别，最容易想到的例子可能是不会讲笑话的Siri，而像Siri这类 语音助手是科技巨头们竟相争夺的领域，Google有Assistant，亚马逊有Alexa，微 软有Cortana，Facebook有Jarvis，它们当中已经与应用场深度结合的当属亚马逊 配备智能助理Alexa的Echo音响。除了智能家居领域外，未来语音技术在很多应 用场景都有很好的机会。在智能车载场景中，用语音代替手势来控制汽车中的功 能（比如控制 GPS 导航、信息收发、电话接打、社交网络更新等），将可避免 司机过度分散注意力，保证行车安全；
教育领域，语音识别辅助英语教学和中英 文同声翻译，你只需对着手机说出想要翻译的句子，即可得到中英文双重语音播 读结果和可视的文本结果。

2.4理论4 人脸识别 2.4.1 描述 在人工智能中，人脸识别是其中发展较为成熟的应用领域。同时，人脸识 别是符合国家政策趋势、惠及民生的领域，国家863计划、国家科技支撑计划、 自然科学基金都会拔出了专款资助人脸识别的相关研究。在国家政策的支持和完 善下，人脸识别技术将会被推向更广阔的日常领域。

如今，“刷脸”已经成了人们生活中的日常事务，从移动支付、解锁手机到 学校、公司、小区门禁等，都运用到了人脸识别技术。人脸识别技术产品已广泛 应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗 及众多企事业单位等领域。

人脸识别在手机端行业中，掀起了人脸识别解锁技术热潮，各大手机厂商 也蜂拥挤入，其中最有影响力的便是iPhone X的Face ID。面对日益激烈的行业竞 争，如何在强敌林立之下找到自身的立足之地，创新、突破技术显得尤为重要， 在这一点上，旷视科技Face++凭借其核心的人脸识别技术，成为行业中的“佼佼者”。

2.5理论5 机器视觉技术 2.5.1 描述 我们所说的机器视觉技术，就是用机器代替人眼来做测量和判断，其最大 的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉作为全球智能的“慧眼”,很大程 度上影响着人工智能的进步，无人驾驶、无人机、智能机器人等近期热点中的热 点也以机器视觉的发展为前提。作为人功能智能发展前提的机器视觉技术，其主 要有五大典型应用：
(1)图像识别应用：图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和 理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典 型的应用就是二维码的识别。将大量的数据信息存储在二维码中，通过条码对产 品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识 别读取，大大提高了现代化生产的效率。

(2)图像检测应用：检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一。几乎所 有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，因此，具有诸多优点的机器 视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：2000年10月新发行的第五套人 民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造 币的最后一道工序上安装了视觉检测系统。

(3)视觉定位应用：视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测 零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置 信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领 域最基本的应用。

(4)物体测量应用：机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术， 同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的 二次损伤隐患。常见的测量应用包括齿轮、接插件、汽车零部件、IC元件管脚、 麻花钻、罗定螺纹检测等。

(5)物体分拣应用：实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个 环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常 用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。表2-1机器视觉技术 图像识别应用 图像检测应用 视觉定位应用 物体测量应用 物体分拣应用 3研究发展及应用 1 工业机器人 所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。

如：机械手。能模仿人体某些器官的功能（主要是动作功能）、有独立的控制系 统、可以改变工作程序和编程的多用途自动操作装置。工业机器人在工业生产中 能代替人做某些单调，频繁和重复的长时间作业，或是危险、恶劣环境下的作业， 例如在冲压、压力铸造、热处理、焊接、涂装、塑料制品成形、机械加工和简单 装配等工序上，以及在原子能工业等部门中，完成对人体有害物料的搬运或工艺 操作。

2“先行者”类人型机器人 经过十年攻关，国防科技大学研制成功我国第一台仿人型机器人――“先 行者”，实现了机器人技术的重大突破。“先行者”有人一样的身躯、头颅、眼睛、 双臂和双足，有一定的语言功能，可以动态步行。

人类与动物相比，除了拥有理性的思维能力、准确的语言表达能力外，拥 有一双灵巧的手也是人类的骄傲。正因如此，让机器人也拥有一双灵巧的手成了 许多科研人员的目标。

在张启先院士的主持下，北京航空航天大学机器人研究所于80年代末开始 灵巧手的研究与开发，最初研究出来的BH－1型灵巧手功能相对简单，但填补了 当时国内空白。在随后的几年中又不断改进，现在的灵巧手已能灵巧地抓持和操作不同材质、不同形状的物体。它配在机器人手臂上充当灵巧末端执行器可扩大 机器人的作业范围，完成复杂的装配、搬运等操作。比如它可以用来抓取鸡蛋， 既不会使鸡蛋掉下，也不会捏碎鸡蛋。灵巧手在航空航天、医疗护理等方面有应 用前景。

3 探索机器人 机器人对于探索的应用，即在恶劣或不适于人类工作的环境中执行任务。

主要有2种探索机器人：自主机器人和遥控机器人。自主机器一直是人类的研究 难题，很多专家都在尽最大可能的使机器人自主化。最为出名的是水下机器人和 空间机器人。随着海洋事业的发展，水下机器人可以代替人类在深海中进行探索， 发现了好多不为人知的深海生物。空间机器人主要任务分为两大方面：1.在月球、 火星及其他星球等非人居住条件完成勘探；
2.在宇宙代替宇航员做卫星的服务 （主要是捕捉、修理和补给能量），空间站上的服务及空间环境的应用试验。

4总结 机器人技术领域已经创造了很多种具有基本的物理和导航功能的机器人。

同时，社会发展的趋势也开始成为将机器人结合到从娱乐到卫生保健的日常生活 中。而且，机器人可以将很多人从危险的情况中解脱出来，本质上就是让机器人 作为人类的替代品来使用。AI机器人技术研究人员所研究的很多应用程序已经开 始实现这种可能了。另外，机器人还可以用于更普通的工作，如看门工作。然而 机器人最初是开发用于肮脏、枯燥和危险的应用程序，现在它们已经被看作是人 类的助手了。不管是什么应用程序，随着未来科技发展到一个新的境界，机器人 将会需要更多而不是更少的智慧，从而会对我们的社会形成巨大的影响。