凱佩克提出的是機器人的安全、感知和自我繁殖問題?？茖W(xué)技術(shù)的進(jìn)步很可能引發(fā)人類不希望出現(xiàn)的問題。雖然科幻世界只是一種想象，但人類社會將可能面臨這種現(xiàn)實。 [3]為了防止機器人傷害人類，1950年科幻作家阿西莫夫（Asimov）在《我是機器人》一書中提出了“機器人三原則”： [3]①機器人必須不傷害人類，也不允許它見人類將受到傷害而袖手旁觀； [3]②機器人必須服從人類的命令，除非人類的命令與***條相違背； [3]③機器人必須保護(hù)自身不受傷害，除非這與上述兩條相違背。 [3]它和工業(yè)機器人不一樣，具有像人那樣的感受，識別，推理和判斷能力?；茨腺|(zhì)量智能機器人開發(fā)費用

智能機器人有相當(dāng)發(fā)達(dá)的“大腦”，在腦中起作用的是**處理器，這種計算機跟操作它的人有直接的聯(lián)系，這樣的計算機可以進(jìn)行按目的安排的動作 [9]，具備內(nèi)部信息傳感器、外部信息傳感器，和作用于周圍環(huán)境的手段的效應(yīng)器 [9]；至少要具備感覺要素、運動要素、思考要素三個要素 [9]；根據(jù)其智能程度的不同，可分工業(yè)機器人、初級智能機器人、智能農(nóng)業(yè)機器人、家庭智能陪護(hù)機器人、高級智能機器人 [9]；主要涉及多傳感器信息融合、導(dǎo)航與定位、路徑規(guī)劃、機器人視覺、智能控制、人機接口技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù) [9]，能夠代替人類在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下從事危險和復(fù)雜的勞動?；茨现变N智能機器人開發(fā)銷售廠家雖然我們?nèi)院茈y在生活中見到智能機器人的影子。

①具有腦、手、腳等三要素的個體； [3]②具有非接觸傳感器（用眼、耳接受遠(yuǎn)方信息）和接觸傳感器； [3]③具有平衡覺和固有覺的傳感器。 [3]該定義強調(diào)了機器人應(yīng)當(dāng)具有仿人的特點，即它靠手進(jìn)行作業(yè)，靠腳實現(xiàn)移動，由腦來完成統(tǒng)一指揮的任務(wù)。非接觸傳感器和接觸傳感器相當(dāng)于人的五官，使機器人能夠識別外界環(huán)境，而平衡覺和固有覺則是機器人感知本身狀態(tài)所不可缺少的傳感器。 [3]國際標(biāo)準(zhǔn)化對機器人的定義:機器人是一種能夠通過編程和自動控制來執(zhí)行諸如作業(yè)或移動等任務(wù)的機器。

多傳感器信息融合多傳感器信息融合技術(shù)是近年來十分熱門的研究課題, 它與控制理論、信號處理、人工智能、概率和統(tǒng)計相結(jié)合 , 為機器人在各種復(fù)雜、動態(tài)、不確定和未知的環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)提供了 1 種技術(shù)解決途徑。機器人所用的傳感器有很多種 , 根據(jù)不同用途分為內(nèi)部測量傳感器和外部測量傳感器兩大類。內(nèi)部測量傳感器用來檢測機器人組成部件的內(nèi)部狀態(tài) , 包括: 特定位置 、角度傳感器 ; 任意位置 、角度傳感器; 速度、角度傳感器 ; 加速度傳感器; 傾斜角傳感器; 方位角傳感器等 。外部傳感器包括: 視覺( 測量、認(rèn)識傳感器)、觸覺(接觸、壓覺 、滑動覺傳感器)、力覺( 力、力矩傳感器)、接近覺( 接近覺、距離傳感器)以及角度傳感器( 傾斜、方向、姿式傳感器)。2016年，Google的人工智能機器人AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋世界李世石，引起了關(guān)注 [10]。

可分為一般機器人和智能機器人。智能機器人一般機器人是指不具有智能，只具有一般編程能力和操作功能的機器人。表演太極拳在世界范圍內(nèi)還沒有一個統(tǒng)一的智能機器人定義。大多數(shù)**認(rèn)為智能機器人至少要具備以下三個要素：一是感覺要素，用來認(rèn)識周圍環(huán)境狀態(tài)；二是運動要素，對外界做出反應(yīng)性動作；三是思考要素，根據(jù)感覺要素所得到的信息，思考出采用什么樣的動作。感覺要素包括能感知視覺、接近、距離等的非接觸型傳感器和能感知力、壓覺、觸覺等的接觸型傳感器。一般機器人是指不具有智能，只具有一般編程能力和操作功能的機器人?；茨现变N智能機器人開發(fā)銷售廠家

隨著社會發(fā)展的需要和機器人應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)大,人們對智能機器人的要求也越來越高?；茨腺|(zhì)量智能機器人開發(fā)費用

3 自適應(yīng)多傳感器融合 在實際世界中, 很難得到環(huán)境的精確信息 , 也無法確保傳感器始終能夠正常工作。因此 ,對于各種不確定情況 , 魯棒融合算法十分必要?，F(xiàn)已研究出一些自適應(yīng)多傳感器融合算法來處理由于傳感器的不完善帶來的不確定性。如 Hong通過革新技術(shù)提出 1 種擴(kuò)展的聯(lián)合方法, 能夠估計單個測量 序列濾波的 比較好卡爾 曼增益 。 Pacini 和Kosko 也研究出 1 種可以在輕微環(huán)境噪聲下應(yīng)用的自適應(yīng)目標(biāo)跟蹤模糊系統(tǒng), 它在處理過程中結(jié)合了卡爾曼濾波算法 [1] 。導(dǎo)航與定位在機器人系統(tǒng)中 ,自主導(dǎo)航是一項**技術(shù) , 是機器人研究領(lǐng)域的重點和難點問題。導(dǎo)航的基本任務(wù)有 3 點: ( 1)基于環(huán)境理解的全局定位: 通過環(huán)境中景物的理解 ,識別人為路標(biāo)或具體的實物 ,以完成對機器人的定位 ,為路徑規(guī)劃提供素材;( 2)目標(biāo)識別和障礙物檢測: 實時對障礙物或特定目標(biāo)進(jìn)行檢測和識別 ,提高控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性; ( 3)安全保護(hù): 能對機器人工作環(huán)境中出現(xiàn)的障礙和移動物體作出分析并避免對機器人造成的損傷 [1]?；茨腺|(zhì)量智能機器人開發(fā)費用

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