在這篇文章中，小編將對機器人“ target=”_blank“>智能機器人的相關(guān)內(nèi)容和情況加以介紹以幫助大家增進對智能機器人的了解程度，和小編一起來閱讀以下內(nèi)容吧。

　　智能機器人，可以說是我們目前比較常見的一個人工智能產(chǎn)品。在以往對服務(wù)機器人的研究中，一個典型的目標應(yīng)用是機器人可以做家務(wù)勞動，這就要求機器人可以用手臂去操作物體（抓放）。在這些方面的研究雖然較多，但從目前的技術(shù)進展看，在幾年內(nèi)實現(xiàn)機器人做家務(wù)勞動，仍有諸多的挑戰(zhàn)。

　　目前的機器人，尤其是人形機器人的成本過高。舉例說，一條機器人的手臂可能需幾萬美元，而機器人的手部就需要1萬多美元，整個機器人的造價，更是普通家庭無法承受的。機械手的靈巧程度，仍然難以和人手相媲美。

　　那么，智能機器人中最主要的技術(shù)包括哪些呢？多傳感器信息融合技術(shù)，便是其一。

　　多傳感器信息融合技術(shù)是近年來非常熱門的研究課題，它結(jié)合控制理論、信號處理、人工智能、概率和統(tǒng)計，為機器人提供各種復(fù)雜、動態(tài)、不確定和未知環(huán)境中的任務(wù)提出了技術(shù)方案。

　　機器人使用的傳感器種類很多，根據(jù)用途不同分為內(nèi)部測量傳感器和外部測量傳感器兩大類。內(nèi)部測量傳感器用于檢測機器人部件的內(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；傾斜角度傳感器；方位角傳感器等。外部傳感器包括：視覺、觸摸、力和角度傳感器。多傳感器信息融合是指將來自多個傳感器的傳感數(shù)據(jù)進行整合，以產(chǎn)生更可靠、準確或全面的信息。融合的多傳感器系統(tǒng)可以更加完善準確地反映被檢測物體的特性，消除信息的不確定性，提高信息的可靠性。融合的多傳感器信息技術(shù)的特點包括：冗余、互補、實時、低成本。

　　多傳感器信息融合技術(shù)是 1 個十分活躍的研究領(lǐng)域， 多傳感器信息融合技術(shù)的主要研究方向主要包括3個，一是多層次傳感器融合，二是微傳感器和智能傳感器，三是自適應(yīng)多傳感器融合。下面，我們來一一了解下這幾個方面的內(nèi)容。

　　1.多層次傳感器融合

　　由于單個傳感器存在不確定性、觀測誤差和不完整性等弱點，單層數(shù)據(jù)融合限制了系統(tǒng)的能力和魯棒性。 對于需要高魯棒性和靈活性的高級系統(tǒng)，可以使用多級傳感器融合方法。低級融合方法可以融合多傳感器數(shù)據(jù)； 中層融合方法可以融合數(shù)據(jù)和特征，得到融合的特征或決策； 高級融合方法可以將特征和決策融合到最終決策中。

　　2.微傳感器和智能傳感器

　　傳感器的性能、價格和可靠性是衡量傳感器質(zhì)量的重要指標。 然而，許多性能良好的傳感器由于體積大而限制了應(yīng)用市場。 微電子技術(shù)的飛速發(fā)展，使得制造小型和微型傳感器成為可能。智能傳感器集成了主處理、硬件和軟件。

　　3.自適應(yīng)多傳感器融合

　　在現(xiàn)實世界中，很難獲得準確的環(huán)境信息，也無法保證傳感器始終正常工作。 因此，對于各種不確定的情況，需要一種魯棒的融合算法。目前，已經(jīng)開發(fā)了一些自適應(yīng)多傳感器融合算法來處理由不完美傳感器引起的不確定性。如 Hong通過革新技術(shù)提出 1 種擴展的聯(lián)合方法， 能夠估計單個測量 序列濾波的 最優(yōu)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 。

　　以上便是小編此次帶來的有關(guān)智能機器人的多傳感器融合信息技術(shù)的全部內(nèi)容，十分感謝大家的耐心閱讀，想要了解更多相關(guān)內(nèi)容，或者更多精彩內(nèi)容，請一定關(guān)注我們網(wǎng)站哦。