智能机器人三大关键技术详解!.pdf
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
智能机器⼈三⼤关键技术详解! 智能机器⼈三⼤关键技术详解! 5⽉18⽇,美的集团正式对外宣布已向德国⼯业机器⼈制造商库卡公司发出⼀项收购要约。以每 股115欧元收购德国⼯业机器⼈库卡。那么,美的想要吞下的机器⼈巨头库卡是⼀家怎样的企业 呢? 如果你是007系列电影的死忠粉,那你⼀定记得在《新铁⾦刚之不⽇杀机》⾥,⼥主哈莉·贝瑞 在冰岛的⼀个冰宫受到激光焊接机器⼈威胁的场景。⽽这台焊接机器⼈的⽣产商就是德国库卡 (KUKA)机器⼈公司。 《新铁⾦刚之不⽇杀机》剧照 作为全球⼯业机器⼈四⼤家族之⼀,库卡来⾃传统⼯业制造强国德国,拥有百年历史。此前库 卡机器⼈公司由各个家族控制,但近来,中国⼈来了。这家百年德国企业迎来了中国的⼀位股 东。 业内⼈⼠认为,美的此举有望促进⼯业机器⼈国产化。 ⽽市场研究机构IHS的统计显⽰,2015年中国⼯业机器⼈市场价值达13亿美元,并将保持20% 的年复合成长(CAGR),到2020年达到33亿美元。 2015年,中国的⼯业机器⼈销售收⼊占全球13%,到2020年将达到25%。美的花重⾦收购库 克,⼤概也是看中⼯业机器⼈良好的发展势头。 ⼯业机器⼈属于智能机器⼈的⼀种,智能机器⼈发展迅速,下⾯跟随⼩编⼀起,了解⼀下智能 机器⼈中⽤到的三⼤关键技术吧。 ⼀、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、不确定和未知的环境中执⾏任务提供了⼀种 技术解决途径。 数据融合的关键问题是模型设计和融合算法,数据融合模型主要包括功能模型、结构模型和数 学模型。功能模型从融合过程出发,描述数据融合包括哪些主要功能和数 据库,以及进⾏数据 融合时系统各组成部分之间的相互作⽤过程;结构模型从数据融合的组成出发,说明数据融合 系统的软、硬件组成,相关数据流、系统与外部环 境的⼈机界⾯;数学模型是数据融合的算法 和综合逻辑,算法主要包括分布检测、空间融合、属性融合、态势评估和威胁估计算法等,下 ⾯从3个⽅⾯分别进⾏介绍。 1.信息融合的功能模型 ⽬前已有很多学者从不同⾓度提出了信息融合系统的⼀般功能模型,最有权威性的是DFS(美 国三军政府组织-实验室理事联席会(JDL)下⾯的C3I技术委员会(TPC3)数据融合专家组) 提出的功能模型。 该模型把数据融合分为3级。第1级是单源或多源处理,主要是数字处理、跟踪相关和关联;第2 级是评估⽬标估计的集合,及它们彼此和背景的关系来评估整个情况;第3级⽤⼀个系统的先验 ⽬标集合来检验评估的情况。 2.信息融合的结构模型 数据融合的结构模有多种不同的分类⽅法,其中⼀种分类标准是根据传感器数据在送⼈融合处 理中⼼之前已经处理的程度来进⾏分类。在这种分 类标准下,融合结构被分为传感器级数据融 合,中央级数据融合及混合式融合,还可以根据数据处理过程的分辨率来对融合结构进⾏分 类。在这种情况下,融合结构 为像素级、特征级和决策级融合。 3.多传感器信息融合实现的数学模型 信息融合的⽅法涉及到多⽅⾯的理论和技术,如信号处理、估计理论、不确定性理论、模式识 别、最优化技术、模糊数学和神经⽹络等这⽅⾯国外已经做了⼤量的研究。 ⽬前,这些⽅法⼤致分为两类:随机类⽅法和⼈⼯智能⽅法。 ⼆、导航与定位 在机器⼈系统中,⾃主导航是⼀项核⼼技术,是机器⼈研究领域的重点和难点问题。⾃主移动 机器⼈常⽤的导航定位⽅法有以下四种。 1、视觉导航定位 在视觉导航定位系统中,⽬前国内外应⽤较多的是基于局部视觉的在机器⼈中安装车载摄像机 的导航⽅式。在这种导航⽅式中,控制设备和传感装置装载在机器⼈车体上,图像识别、路径 规划等⾼层决策都由车载控制计算机完成。视觉导航定位系统主要包括:摄像机(或CCD 图像 传感器)、视频信号数字化设备、基于DSP的快速信号处理器、计算机及其外设等。现在有很 多机器⼈系统采⽤CCD 图像传感器,其基本元件是⼀⾏硅成像元素,在⼀个衬底上配置光敏元 件和电荷转移器件,通过电荷的依次转移,将多个象素的视频信号分时、顺序地取出来,如⾯ 阵CCD传感器采集的图像的分辨率可以从32×32到1024×1024像素等。视觉导航定位系统的⼯ 作原理简单说来就是对机器⼈周边的环境进⾏光学处理,先⽤摄像头进⾏图像信息采集,将采 集的信息进⾏压缩,然后将它反馈到⼀个由神经⽹络和统计学⽅法构成的学习⼦系统,再由学 习⼦系统将采集到的图像信息和机器⼈的实际位置联系起来,完成机器⼈的⾃主导航定位功 能。 2、光反射导航定位 典型的光反射导航定位⽅法主要是利⽤激光或红外传感器来测距。激光和红外都是利⽤光反射 技术来进⾏导航定位的。 激光全局定位系统⼀般由激光器旋转机构、反射镜、光电接收装置和数据采集与传输装置等部 分组成
- 粉丝: 168
- 资源: 3万+
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助