人工智能 第2版 課件 AI10智能機器人

人工智能

ArtificialIntelligence

第十章智能機器人IntelligentRobot2024/2/271人工智能：智能機器人2024/2/27人工智能：智能機器人2內(nèi)容提要10.1概述10.2智能機器人的體系結(jié)構(gòu) 10.3機器人視覺系統(tǒng) 10.4機器人規(guī)劃 10.5情感機器人 10.6發(fā)育機器人 10.7機器人應(yīng)用 10.8智能機器人發(fā)展趨勢10.9小結(jié)概述智能機器人是一種具有智能的、高度靈活的、自動化的機器，具備感知、規(guī)劃、動作、協(xié)同等能力，是多種高新技術(shù)的集成體。智能機器人是將體力勞動和智力勞動高度結(jié)合的產(chǎn)物，構(gòu)建能“思維”的人造機器。智能機器人的“智能”特征在于它具有與外部世界：對象、環(huán)境和人相適應(yīng)、相協(xié)調(diào)的工作機能。從控制方式看，智能機器人不同于工業(yè)機器人的“示教再現(xiàn)”，也不同于遙控機器人的“主—從操縱”，而是以一種“認知—適應(yīng)”的方式自律的進行操作。2024/2/27人工智能：智能機器人3概述智能機器人最大特點是：只需要告訴它“做什么”，而不用告訴它“怎么做”。智能機器人應(yīng)具有四種機能：運動機能：相當于人的手和腳、臂和腿的工作機能，對環(huán)境施加作用；感知機能：獲取外部環(huán)境信息以便進行自我行動決策和監(jiān)視的機能，通常講的視覺、聽覺等；思維機能：求解問題的認識、推理、判斷機能；人—機通信機能：理解指示命令，輸出內(nèi)部狀態(tài)，與人進行信息交換的機能。

2024/2/27人工智能：智能機器人42024/2/27人工智能：智能機器人5內(nèi)容提要10.1概述10.2智能機器人的體系結(jié)構(gòu)

10.3機器人視覺系統(tǒng) 10.4機器人規(guī)劃 10.5情感機器人 10.6發(fā)育機器人 10.7機器人應(yīng)用 10.8智能機器人發(fā)展趨勢10.9小結(jié)智能機器人的體系結(jié)構(gòu)智能機器人體系結(jié)構(gòu)指一個智能機器人系統(tǒng)中的智能、行為、信息、控制的時空分布模式。以其系統(tǒng)的智能、行為、信息、控制作為分類標準，具有7種典型結(jié)構(gòu)：分層遞階結(jié)構(gòu)包容結(jié)構(gòu)三層結(jié)構(gòu)自組織結(jié)構(gòu)分布式結(jié)構(gòu)進化控制結(jié)構(gòu)社會機器人結(jié)構(gòu)2024/2/27人工智能：智能機器人6動作行動感知

外部環(huán)境傳感器認知分層遞階結(jié)構(gòu)1979年薩里迪斯（SaridisG）提出分層遞階結(jié)構(gòu)，其分層原則是：隨著控制精度的增加而智能能力減少。他根據(jù)這一原則把智能控制系統(tǒng)分為3級，即組織級，協(xié)調(diào)級和執(zhí)行級。分層遞階結(jié)構(gòu)是目標驅(qū)動的慎思結(jié)構(gòu)，其核心在于基于符號的規(guī)劃，其思想源于西蒙和紐厄爾的物理符號系統(tǒng)假說。分層遞階結(jié)構(gòu)中兩個典型的代表是SPA(sense-plan-act)和NASREM2024/2/27人工智能：智能機器人7包容結(jié)構(gòu)1986年，布魯克斯（R.Brooks）以移動機器人為背景提出了一種依據(jù)行為來劃分層次和構(gòu)造模塊的思想

。包容結(jié)構(gòu)中每個控制層直接基于傳感器的輸入進行決策，在其內(nèi)部不維護外界環(huán)境模型，可以在完全陌生的環(huán)境中進行操作。Brooks采用包容結(jié)構(gòu)構(gòu)造了多種機器人，這些機器人顯示出非常強的智能行為。隨后涌現(xiàn)了一批基于包容思想的研究成果。2024/2/27人工智能：智能機器人8三層結(jié)構(gòu)三層結(jié)構(gòu)由反饋控制層、慎思規(guī)劃層和連接二者的序列層構(gòu)成。三層結(jié)構(gòu)是分層遞階和包容結(jié)構(gòu)相融合的混合結(jié)構(gòu)，它既吸取了遞階結(jié)構(gòu)中高層規(guī)劃的智能性，又保持了包容結(jié)構(gòu)中低層反應(yīng)的靈活性。機器人內(nèi)部狀態(tài)是傳感信息融合的結(jié)果，是對外界環(huán)境的反映。三層結(jié)構(gòu)中，序列層維護著狀態(tài)信息，反映的是環(huán)境的過去，控制層直接處理傳感信息，面對的是環(huán)境的現(xiàn)在，慎思層經(jīng)過規(guī)劃推理，預(yù)測的是環(huán)境的將來，從而保證了智能機器人在時間維上對環(huán)境的準確把握。三層結(jié)構(gòu)的不足之處是忽視了傳感信息融合、學(xué)習(xí)和環(huán)境建模。2024/2/27人工智能：智能機器人9自組織結(jié)構(gòu)1997年，羅森勃拉特(RosenblattJ)在移動機器人導(dǎo)航中提出了DAMN結(jié)構(gòu)。自組織結(jié)構(gòu)由一組分布式功能模塊和一個集中命令仲裁器組成。各功能模塊基于領(lǐng)域知識通過規(guī)劃或反應(yīng)方式自主產(chǎn)生行為(投票)，由仲裁器產(chǎn)生一致的、理性的、目標導(dǎo)向的動作到控制器。各功能模塊的投票受表決權(quán)大小的影響，表決權(quán)由模式管理器維護并可以動態(tài)修改。于是，在不同的任務(wù)、環(huán)境狀態(tài)下，各功能模塊會表現(xiàn)出不同的輸人輸出關(guān)系，即通過分布投票、集中仲裁且動態(tài)改變表決權(quán)的方式實現(xiàn)變構(gòu)，從而使DAMN結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出自組織能力。2024/2/27人工智能：智能機器人10自組織結(jié)構(gòu)自組織結(jié)構(gòu)的智能分布在其動態(tài)可變的結(jié)構(gòu)中，突破了傳統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)中功能分布模式固定的框架，具有良好的可擴充性和自適應(yīng)、自組織性能，但其集中仲裁的機制往往是信息流通和系統(tǒng)控制的瓶頸。2024/2/27人工智能：智能機器人11分布式結(jié)構(gòu)1998年，比亞喬（PiaggioM）提出一種稱為HEIR(hybridexpertsinintelligentrobots)的非層次結(jié)構(gòu)，由處理不同類型知識的3個部分組成：符號組件(S)、圖解組件(D)和反應(yīng)組件(R)，每個組件又都是一個由多個具有特定認知功能的、可以并發(fā)執(zhí)行的Agent構(gòu)成的專家組，各組件沒有層次高低之分，自主地、并發(fā)地工作，相互間通過信息交換進行協(xié)調(diào)，這是一種典型的分布式結(jié)構(gòu)。2024/2/27人工智能：智能機器人12進化控制結(jié)構(gòu)將進化計算理論與反饋控制理論相結(jié)合，形成了一個新的智能控制方法——進化控制。它能很好地解決移動機器人的學(xué)習(xí)與適應(yīng)能力方面的問題。進化控制結(jié)構(gòu)的獨特之處在于其智能分布在進化規(guī)劃過程中。進化計算在求解復(fù)雜問題優(yōu)化解時具有獨到的優(yōu)越性，展現(xiàn)適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的自主性。2024/2/27人工智能：智能機器人13社會機器人結(jié)構(gòu)1999年，魯尼(RooneyB)根據(jù)社會智能假說提出了由物理層、反應(yīng)層、慎思層和社會層構(gòu)成的社會機器人體系結(jié)構(gòu)[Rooney1999](圖10-7)，其特色之處在于基于信念-愿望-意圖（BDI）模型的慎思層和基于Agent通信語言Teanga的社會層，BDI賦予了機器人心智狀態(tài)，Teanga賦予了機器人社會交互能力。2024/2/27人工智能：智能機器人14認知機器人結(jié)構(gòu)認知機器人是一種具有類似人類高層認知能力、并能適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境、完成復(fù)雜任務(wù)額新一代機器人。認知機器人的抽象結(jié)構(gòu)，分為三層，即計算層、構(gòu)件層和硬件層。計算層包括知覺、認知、行動。知覺是在感覺的基礎(chǔ)上產(chǎn)生的，是對感覺信息的整合與解釋。認知包括行動選擇、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、多機器人協(xié)同、團隊工作等。行動是機器人控制系統(tǒng)的最基本單元，包括移動、導(dǎo)航、避障等，所有行為都可由它表現(xiàn)出來。行為是感知輸入到行動模式的映射，行動模式用來完成該行為。在構(gòu)件層包括感覺驅(qū)動器（感覺庫）、行動驅(qū)動器（運動庫）和通信接口。硬件層有傳感器、激勵器、通信設(shè)施等。當機器人在環(huán)境中運行時，通過傳感器獲取環(huán)境信息,根據(jù)當前的感知信息來搜索認知模型，如果存在相應(yīng)的經(jīng)驗與之匹配，則直接根據(jù)經(jīng)驗來實現(xiàn)行動決策，如果不具有相關(guān)經(jīng)驗，則機器人利用知識庫來進行推理。2024/2/27人工智能：智能機器人15認知機器人結(jié)構(gòu)2024/2/27人工智能：智能機器人16密西根大學(xué)的萊德(LairdJ)等采用SOAR認知模型構(gòu)建認知機器人，系統(tǒng)中將符號處理與非符號處理結(jié)合，具有多種學(xué)習(xí)機制。2024/2/27人工智能：智能機器人17內(nèi)容提要10.1概述10.2智能機器人的體系結(jié)構(gòu) 10.3機器人視覺系統(tǒng)

10.4機器人規(guī)劃 10.5情感機器人 10.6發(fā)育機器人 10.7機器人應(yīng)用 10.8智能機器人發(fā)展趨勢10.9小結(jié)機器人視覺系統(tǒng)機器人要對外部世界的信息進行感知，就要依靠各種傳感器。就像人類一樣，在機器人的眾多感知傳感器中，視覺系統(tǒng)提供了大部分機器人所需的外部世界信息。因此視覺系統(tǒng)在機器人技術(shù)中具有重要的作用。2024/2/27人工智能：智能機器人18機器人視覺系統(tǒng)的組成光源攝像機電視攝像機CCD攝像機機器人視覺系統(tǒng)分類依據(jù)視覺傳感器的數(shù)量和特性，目前主流的移動機器人視覺系統(tǒng)有單目視覺雙目立體視覺多目視覺全景視覺2024/2/27人工智能：智能機器人19機器人定位技術(shù)移動機器人導(dǎo)航中，實現(xiàn)機器人自身的準確定位是一項最基本、最重要的功能。移動機器人常用的定位技術(shù)包括以下幾個：基于航跡推算的定位技術(shù)基于信號燈的定位方法基于地圖的定位方法基于路標的定位方法基于視覺的定位方法2024/2/27人工智能：智能機器人20自主視覺導(dǎo)航機器人自主視覺導(dǎo)航是目前世界范圍內(nèi)人工智能、機器人學(xué)、自動控制等學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點。采用被動光學(xué)傳感器的視覺方法，體積功耗小，信息量豐富，因此基于視覺方法進行地形感知與地圖構(gòu)建具有廣闊的應(yīng)用前景。2024/2/27人工智能：智能機器人21視覺伺服系統(tǒng)基于視覺的伺服控制形式。這種方式可以克服模型中存在的不確定性，提高視覺定位或跟蹤的精度。2024/2/27人工智能：智能機器人222024/2/27人工智能：智能機器人23內(nèi)容提要10.1概述10.2智能機器人的體系結(jié)構(gòu) 10.3機器人視覺系統(tǒng) 10.4機器人規(guī)劃

10.5情感機器人 10.6發(fā)育機器人 10.7機器人應(yīng)用 10.8智能機器人發(fā)展趨勢10.9小結(jié)機器人規(guī)劃規(guī)劃的任務(wù)是尋找一個動作序列使問題求解（如控制系統(tǒng)）可以完成某個特定的任務(wù)。規(guī)劃實質(zhì)分類時淡化規(guī)劃內(nèi)容，只考慮規(guī)劃的實質(zhì)(1)任務(wù)規(guī)劃：對求解問題的目標和任務(wù)等進行規(guī)劃，又稱為高層規(guī)劃。(2)路徑規(guī)劃：對求解問題的途徑、路徑、代價等進行規(guī)劃，又稱為中層規(guī)劃。(3)軌跡規(guī)劃：對求解問題的空間幾何軌跡及其生成進行規(guī)劃，又稱為底層規(guī)劃。2024/2/27人工智能：智能機器人24任務(wù)規(guī)劃STRIPS是由現(xiàn)在的斯坦福研究所（SRIInternational）開發(fā)的，意思是斯坦福研究所規(guī)劃系統(tǒng)（StanfordResearchInstitutePlanningSystem）。這個控制程序是用來驅(qū)動20世紀70年代的Shakey機器人的。整個STRIPS系統(tǒng)的組成如下:(1)世界模型。為一階謂詞演算公式。(2)操作符(F規(guī)則)。包括先決條件、刪除表和添加表。(3)操作方法。應(yīng)用狀態(tài)空間表示和中間-結(jié)局分析。2024/2/27人工智能：智能機器人2526積木世界的機器人規(guī)劃

積木世界由一些有標記的立方形積木，互相堆迭在一起構(gòu)成；機器人有個可移動的機械手，它可以抓起積木塊并移動積木從一處至另一處。2024/2/27人工智能：智能機器人27機器人能夠執(zhí)行的動作舉例如下：

unstack(a,b)：把堆放在積木b上的積木a拾起。在進行這個動作之前，要求機器人的手為空手，而且積木a的頂上是空的。

stack(a,b)：把積木a堆放在積木b上。動作之前要求機械手必須已抓住積木a，而且積木b頂上必須是空的。

pickup(a)：從桌面上拾起積木a，并抓住它不放。在動作之前要求機械手為空手，而且積木a頂上沒有任何東西。

putdown(a)：把積木a放置到桌面上。要求動作之前機械手已抓住積木a。積木世界的機器人規(guī)劃2024/2/27人工智能：智能機器人28綜合機器人的動作序列，即在某個給定初始情況下，經(jīng)過某個動作序列而達到指定的目標。機器人問題的狀態(tài)描述和目標描述均可用謂詞邏輯公式構(gòu)成：

ON(a,b)：積木a在積木b之上。

ONTABLE(a)：積木a在桌面上。

CLEAR(a)：積木a頂上沒有任何東西。

HOLDING(a)：機械手正抓住積木a。

HANDEMPTY：機械手為空手。積木世界的機器人規(guī)劃2024/2/27人工智能：智能機器人29

目標在于建立一個積木堆，其中，積木B堆在積木C上面，積木A又堆在積木B上面。CBA機械手ABC機械手（a）初始布局（b）目標布局積木世界的機器人規(guī)劃2024/2/27人工智能：智能機器人30初始布局可由下列謂詞公式的合取來表示：CLEAR(B)：積木B頂部為空CLEAR(C)：積木C頂部為空ON(C，A)：積木C堆在積木A上ONTABLE(A)：積木A置于桌面上ONTABLE(B)：積木B置于桌面上HANDEMPTY：機械手為空手積木世界的機器人規(guī)劃2024/2/27人工智能：智能機器人31用F規(guī)則求解規(guī)劃序列

STRIPS規(guī)劃系統(tǒng)的規(guī)則由3部分組成：第一部分是先決條件。第二部分是一個叫做刪除表的謂詞。

第三部分叫做添加表。

2024/2/27人工智能：智能機器人32例：表示堆積木的例子中move這個動作，如下所示：

move(x,y,z)：把物體x從物體y上面移到物體z上面。先決條件：CLEAR(x),CLEAR(z)，ON(x,y)

刪除表：ON(x,z)，CLEAR(z)

添加表：ON(x,z)，CLEAR(y)如果move為此機器人僅有的操作符或適用動作，那么，可以生成move動作的搜索圖或搜索樹。CLEAR(X)CLEAR(Z)ON(X,Y)ONTABLE(Y)ONTABLE(Z)CLEAR(X)CLEAR(Y)ON(X,Z)ONTABLE(Y)ONTABLE(z)move(X,Y,Z)用F規(guī)則求解規(guī)劃序列2024/2/27人工智能：智能機器人33機器人的4個動作(或操作符)可用STRIPS形式表示如下：stack(X,Y)

先決條件和刪除表：HOLDING(X)∧CLEAR(Y)

添加表：HANDEMPTY，ON(X，Y)unstack(X,Y)

先決條件：HANDEMPTY∧ON(X，Y)∧CLEAR(X)

刪除表：ON(X，Y)，HANDEMPTY

添加表：HOLDING(X)，CLEAR(Y)pickup(X)

先決條件：ONTABLE(X)∧CLEAR(X)∧HANDEMPTY

刪除表：ONTABLE(X)∧HANDENPTY

添加表：HOLDING(X)putdown(X)

先決條件和刪除表：HOLDING(X)

添加表：ONTABLE(X)，HANDEMPTY積木世界的機器人規(guī)劃2024/2/27人工智能：智能機器人34從初始狀態(tài)開始，正向地依次讀出連接弧線上的F規(guī)則，我們就得到一個能夠達到目標狀態(tài)的動作序列于下：

{unstack(C,A),putdown(C),pickup(B),

stack(B,C),

pickup(A),stack(A,B)}就把這個動作序列叫做達到這個積木世界機器人問題目標的規(guī)劃。積木世界的機器人規(guī)劃2024/2/27人工智能：智能機器人35STRIPS規(guī)劃系統(tǒng)STRIPS的介紹

STRIPS是由Fikes、Hart和Nilsson3人在1981及1982研究成功的，它是夏凱(Shakey)機器人程序控制系統(tǒng)的一個組成部分。STRIPS系統(tǒng)組成世界模型：為一階謂詞演算公式；-操作符(F規(guī)則)：包括先決條件、刪除表和添加表；-操作方法：應(yīng)用狀態(tài)空間表示和中間-結(jié)局分析。2024/2/27人工智能：智能機器人36STRIPS規(guī)劃系統(tǒng)三角表2024/2/27人工智能：智能機器人37分層任務(wù)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃分層分解是處理復(fù)雜問題常見的方法。層次結(jié)構(gòu)的好處在于在每一層上，一個任務(wù)都能被分解為下一個較低層次的少量動作，所以對當前問題尋找正確的方法來安排這些動作比較有效。這種思想與偏序規(guī)劃方法結(jié)合起來就是規(guī)劃方法中的分層任務(wù)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃（hierarchicaltasknetworkplanning）。把整體任務(wù)分解成容易處理的子任務(wù)集合，并且通過子任務(wù)集合的求解而最終得到整體任務(wù)的解。分層任務(wù)網(wǎng)絡(luò)問題可以用四元組來描述:P=(s0，w，O，M)，其中，s0是初始狀態(tài)，w是初始任務(wù)網(wǎng)絡(luò)，O是是操作的集合，M是方法的集合。2024/2/27人工智能：智能機器人38路徑規(guī)劃機器人的路徑規(guī)劃是指機器人在有障礙物的工作環(huán)境中，尋找出一條從起點到終點的路徑，使機器人在運動過程中能無碰撞地繞過所有障礙物到達目的地，其實質(zhì)就是移動機器人運動過程中的導(dǎo)航和避障?；诓煌难芯糠较?，移動機器人路徑規(guī)劃有著不同的劃分標準。比較常用的有根據(jù)環(huán)境信息感知程度分類和根據(jù)環(huán)境信息確定性分類在當今移動機器人路徑規(guī)劃中，全局路徑規(guī)劃主要是環(huán)境建模和路徑搜索策略兩個子問題。其中環(huán)境建模的主要方法有自由空間法、可視圖法(V-Graph)和柵格法(Grids)等。路徑搜索主要有：A*算法、D*最優(yōu)算法等。局部路徑規(guī)劃的主要方法有遺傳算法、人工勢場法(ArtificialPotentialField)、模糊邏輯算法和滾動窗口法等。。2024/2/27人工智能：智能機器人軌跡規(guī)劃機器人軌跡(trajectory)泛指機器人在運動過程中的運動軌跡，即運動點的位移、速度和加速度。軌跡的生成一般是先給定軌跡上的若干個點，將其經(jīng)運動學(xué)反解映射到關(guān)節(jié)空間，對關(guān)節(jié)空間中的相應(yīng)點建立運動方程，然后按這些運動方程對關(guān)節(jié)進行插值，從而實現(xiàn)作業(yè)空間的運動要求，這一過程通常稱為軌跡規(guī)劃。機器人運動軌跡的描述一般是對其手部位姿的描述，此位姿值可與關(guān)節(jié)變量相互轉(zhuǎn)換?？刂栖壽E也就是按時間控制手部或工具中心走過的空間路徑(path)。2024/2/27人工智能：智能機器人39軌跡規(guī)劃在軌跡規(guī)劃中，為敘述方便，也常用點來表示機器人的狀態(tài)，或用它來表示工具坐標系的位姿，例如起始點、終止點就分別表示工具坐標系的起始位姿及終止位姿。更詳細地描述運動時不僅要規(guī)定機器人的起始點和終止點，而且要給出介于起始點和終止點之間的中間點，也稱路徑點。這時，運動軌跡除了位姿約束外，還存在著各路徑點之間的時間分配問題。例如，在規(guī)定路徑的同時，必須給出兩個路徑點之間的運動時間.2024/2/27人工智能：智能機器人40軌跡規(guī)劃軌跡規(guī)劃既可以在關(guān)節(jié)空間中進行，也可以在直角坐標空間中進行。在關(guān)節(jié)空間中進行軌跡規(guī)劃是指將所有關(guān)節(jié)變量表示為時間的函數(shù)，用這些關(guān)節(jié)函數(shù)及其一階、二階導(dǎo)數(shù)描述機器人預(yù)期的運動；在直角坐標空間中進行軌跡規(guī)劃是指將手爪位姿、速度和加速度表示為時間的函數(shù)，而相應(yīng)的關(guān)節(jié)位置、速度和加速度由手爪信息導(dǎo)出。2024/2/27人工智能：智能機器人41軌跡的生成方式(1)示教-再現(xiàn)運動。這種運動由人手把手示教機器人，定時記錄各關(guān)節(jié)變量，得到沿路徑運動時各關(guān)節(jié)的位移時間函數(shù)q(t)；再現(xiàn)時，按內(nèi)存中記錄的各點的值產(chǎn)生序列動作。(2)關(guān)節(jié)空間運動。這種運動直接在關(guān)節(jié)空間里進行。由于動力學(xué)參數(shù)及其極限值直接在關(guān)節(jié)空間里描述，所以用這種方式求最短時間運動很方便。(3)空間直線運動。這是一種直角空間里的運動，它便于描述空間操作，計算量小，適宜簡單的作業(yè)。(4)空間曲線運動。這是一種在直角空間中用明確的函數(shù)表達的運動，如圓周運動、螺旋運動等。2024/2/27人工智能：智能機器人422024/2/27人工智能：智能機器人43內(nèi)容提要10.1概述10.2智能機器人的體系結(jié)構(gòu) 10.3機器人視覺系統(tǒng) 10.4機器人規(guī)劃 10.5情感機器人

10.6發(fā)育機器人 10.7機器人應(yīng)用 10.8智能機器人發(fā)展趨勢10.9小結(jié)情感機器人情感機器人就是用人工的方法和技術(shù)賦予機器人以人類式的情感，使之具有表達、識別和理解喜樂哀怒，模仿、延伸和擴展人的情感的能力。20世紀90年代各國紛紛提出了“情感計算”、“感性工學(xué)”、“人工情感”與“人工心理”等理論，為情感識別與表達型機器人的產(chǎn)生奠定了理論基礎(chǔ)。主要的技術(shù)成果有：基于圖像或視頻的人臉表情識別技術(shù)；基于情景的情感手勢、動作識別與理解技術(shù)；表情合成和情感表達方法和理論；情感手勢、動作生成算法和模型；基于概率圖模型的情感狀態(tài)理解技術(shù)；情感測量和表示技術(shù)，情感交互設(shè)計和模型等。這種機器人能夠比較逼真地模擬人的許多種情感表達方式，能夠較為準確地識別幾種基本的情感模式。2024/2/27人工智能：智能機器人44情感機器人真正具有類人情感的機器人必須具備三個基本系統(tǒng)：情感識別系統(tǒng)、情感計算系統(tǒng)和情感表達系統(tǒng)。2024/2/27人工智能：智能機器人452024/2/27人工智能：智能機器人46內(nèi)容提要10.1概述10.2智能機器人的體系結(jié)構(gòu) 10.3機器人視覺系統(tǒng) 10.4機器人規(guī)劃 10.5情感機器人 10.6發(fā)育機器人

10.7機器人應(yīng)用 10.8智能機器人發(fā)展趨勢10.9小結(jié)發(fā)育機器人發(fā)育機器人與傳統(tǒng)機器人的不同之處表現(xiàn)在：不是針對某種特定的任務(wù)，必須要對未知可能發(fā)生的任務(wù)生成合理的表示，要像動物一樣可以在線的進行學(xué)習(xí)，同時這種學(xué)習(xí)是一種增量的過程，即要保證高層的決策建立在底層比較簡單的基礎(chǔ)之上。另外，自組織特性也是發(fā)育機器人的獨特之處，在沒有人類進行干擾的情況下，發(fā)育機器人也要保證能對所學(xué)知識進行合理的組織與存儲。

1996年，翁巨揚（WengJ）提出了機器人自主智力發(fā)育的思想。2001年，他在Science雜志上詳細地闡述了自主智力發(fā)育的思想框架與可實現(xiàn)的算法模型2024/2/27人工智能：智能機器人47發(fā)育機器人發(fā)育模型的構(gòu)建與發(fā)育學(xué)習(xí)算法的設(shè)計是發(fā)育機器人主要研究的兩大方面。發(fā)育模型的基本結(jié)構(gòu)2024/2/27人工智能：智能機器人482024/2/27人工智能：智能機器人49內(nèi)容提要10.1概述10.2智能機器人的體系結(jié)構(gòu) 10.3機器人視覺系統(tǒng) 10.4機器人規(guī)劃 10.5情感機器人 10.6發(fā)育機器人 10.7機器人應(yīng)用

10.8智能機器人發(fā)展趨勢10.9小結(jié)機器人應(yīng)用2013年，全球工業(yè)機器人銷量17．9萬臺；中國銷售3．7萬臺，約占全球市場份額20％。中國首次成為全球最大機器人市場。2014年，全球工業(yè)機器人銷量22．5萬臺；中國銷售5．6萬臺，增幅54％，約占全球市場份額25％，其中中國本土企業(yè)銷量為1．6萬臺。但是，中國每萬人工業(yè)機器人保有量為30，不及全球平均水平的一半，市場潛力巨大。2024/2/27人工智能：智能機器人50機器人戰(zhàn)士Porton

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2024/2/27人工智能：智能機器人51人工智能：智能機器人BostonDynamicsPetMan2024/2/2752人工智能：智能機器人火星探測器2024/2/2753好奇號勇氣號人工智能：智能機器人BostonDynamics機器狗2024/2/2754/watch?feature=player_embedded&v=M8YjvHYbZ9wBigDog：能攜帶150公斤重物的機器人服務(wù)機器人2024/2/27人工智能：智能機器人55

TOYS2024/2/27人工智能：智能機器人56Robocup2015-合肥2024/2/27人工智能：智能機器人572024/2/27人工智能：智能機器人58內(nèi)容提要10.1概述10.2智能機器人的體系結(jié)構(gòu) 10.3機器人視覺系統(tǒng) 10.4機器人規(guī)劃 10.5情感機器人 10.6發(fā)育機器人 10.7機器人應(yīng)用 10.8智能機器人發(fā)展趨勢10.9小結(jié)人工智能：智能機器人智能機器人發(fā)展趨勢2024/2/2759今后機器人要轉(zhuǎn)向與人合作的階段。與人共融將是下一代機器人的特征。國際機器人界都在加大科研力度，進行機器人共性技術(shù)的研究，并朝著智能化和多樣化方向發(fā)展。主要研究內(nèi)容集中在以下10個方面：(1)工業(yè)機器人操作機結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計技術(shù)：探索新的高強度輕質(zhì)材料，進一步提高負載/自重比，同時機構(gòu)向著模塊化、可重構(gòu)方向發(fā)展。(2)機器人控制技術(shù)：重點研究開放式，模塊化控制系統(tǒng)，人機界面更加友好，語言、圖形編程界面正在研制之中。機器人控制器的標準化和網(wǎng)絡(luò)化，以及基于PC機網(wǎng)絡(luò)式控制器已成為研究熱點(3)多傳感系統(tǒng)：為進一步提高機器人的智能和適應(yīng)性，多種傳感器的使用是其問題解決的關(guān)鍵。人工智能：智能機器人智能機器人發(fā)展趨勢2024/2/2760(4)機器人的結(jié)構(gòu)靈巧，控制系統(tǒng)愈來愈小，二者正朝著一體化方向發(fā)展。(5)機器人遙控及監(jiān)控技術(shù)，機器人半自主和自主技術(shù)，多機器人和操作者之間的協(xié)調(diào)控制，通過網(wǎng)絡(luò)建立大范圍內(nèi)的機器人遙控系統(tǒng)，在有時延的情況下，建立預(yù)先顯示進行遙控等。(6)虛擬機器人技術(shù)：基于多傳感器、多媒體和虛擬現(xiàn)實以及臨場感技術(shù)，實現(xiàn)機器人的虛擬遙控操作和人機交互。(7)多智能體調(diào)控制技術(shù)：這是目前機器人研究的一個嶄新領(lǐng)域。主要對多主體的群體體系結(jié)構(gòu)、相互間的通信與磋商機理，感知與學(xué)習(xí)方法，建模和規(guī)劃、群體行為控制等方面進行研究。人工智能：智能機器人智能機器人發(fā)展趨勢2024/2/2761（8）微型和微小機器人技術(shù):這是機器人研究的一個新的領(lǐng)域和重點發(fā)展方向。微小型機器人技術(shù)的研究主要集中在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、運動方式、控制方法、傳感技術(shù)、通信技術(shù)以及行走技術(shù)等方面