[Documento sobre tecnología robótica] Papel robótico 3000 palabras
Robots inteligentes y sus tecnologías clave.
Presentó la definición de robots, expuso las tecnologías clave en el campo de la investigación de robots inteligentes y finalmente anticipó la futura tendencia de desarrollo de los robots inteligentes.
Robot inteligente; fusión de información; control inteligente
1. Definición de robot
Desde la aparición de los robots, ha sido difícil para las personas dar una idea precisa. Definición de robots. ¿Cómo creen los países europeos y americanos que deberían ser los robots? ¿Un autómata controlado por computadora que se puede programar para lograr cambios multifuncionales? ; piensan los eruditos japoneses? ¿Son los robots máquinas automatizadas avanzadas? Los científicos chinos definen los robots como: Un robot es una máquina automatizada. La diferencia es que esta máquina tiene algunas capacidades inteligentes similares a las de los humanos o los seres vivos, como la percepción, la planificación, la acción y la coordinación. Esta es una máquina automatizada altamente flexible. ? En la actualidad, el concepto internacional de robots ha ido convergiendo gradualmente. La Organización de Normalización de las Naciones Unidas adoptó la definición de robots dada por el RIA (Robot Institute of America) en 1979:? Manipuladores multifuncionales programables para manipulación de materiales, piezas y herramientas; o sistemas especializados con movimientos variables y programables para realizar diferentes tareas. ? En términos generales, un robot es una máquina que depende de su propia potencia y capacidades de control para realizar diversas funciones.
2. Tecnologías clave de los robots inteligentes
Con las necesidades del desarrollo social y la expansión de los campos de aplicación de los robots, las personas tienen requisitos cada vez mayores para los robots inteligentes. El entorno en el que operan los robots inteligentes suele ser desconocido e impredecible. En el proceso de investigación de este tipo de robots intervienen principalmente las siguientes tecnologías clave:
(1) Fusión de información multisensor. La tecnología de fusión de información multisensor es un tema de investigación muy popular en los últimos años. Combina teoría de control, procesamiento de señales, inteligencia artificial, probabilidad y estadística y otras disciplinas para proporcionar soluciones técnicas para que los robots realicen tareas en diversos entornos complejos, dinámicos, inciertos y desconocidos. Existen muchos tipos de sensores utilizados por los robots, que se dividen en dos categorías según sus usos: sensores de medición internos y sensores de medición externos. Los sensores de medición internos se utilizan para detectar el estado interno de los componentes del robot, incluidos: sensores de posición y ángulo específicos; sensores de ángulo y velocidad; sensores de orientación de inclinación, etc. Los sensores externos incluyen: visión (sensores de medición y reconocimiento), tacto (sensores de contacto, presión y deslizamiento), fuerza (sensores de fuerza y par), proximidad (sensores de proximidad y distancia) y sensores de ángulo (sensores de inclinación, orientación y actitud). La fusión de información multisensor se refiere a la síntesis de datos sensoriales de múltiples sensores para producir información más confiable, precisa o completa. El sistema multisensor fusionado puede reflejar las características del objeto detectado de manera más completa y precisa, eliminar la incertidumbre de la información y mejorar la confiabilidad de la información. La información multisensor fusionada tiene las siguientes características: redundancia, complementariedad, tiempo real y bajo costo. En la actualidad, los métodos de fusión de información multisensor incluyen principalmente estimación bayesiana, filtrado de Kalman, redes neuronales, transformada wavelet, etc.
(2) Navegación y posicionamiento. En los sistemas robóticos, la navegación autónoma es una tecnología central y un foco y dificultad en el campo de la investigación de robots. Hay tres tareas básicas de la navegación: en primer lugar, el posicionamiento global basado en la comprensión del entorno: comprendiendo el paisaje del entorno, identificando señales de tráfico creadas por el hombre u objetos específicos, completando el posicionamiento del robot y proporcionando material para la planificación de la ruta; , reconocimiento de objetivos y detección de obstáculos: Detección e identificación en tiempo real de obstáculos u objetivos específicos para mejorar la estabilidad del sistema de control. En tercer lugar, protección de seguridad: puede analizar obstáculos y objetos en movimiento en el entorno de trabajo del robot para evitar daños al robot; . Existen varios métodos de navegación para robots, que se pueden dividir en tres categorías según la integridad de la información ambiental y el tipo de señales de indicación de navegación: navegación basada en mapas, navegación basada en mapas y navegación sin mapas. Según los diferentes hardware utilizados para la navegación, los sistemas de navegación se pueden dividir en navegación visual y navegación integrada con sensores no visuales.
La navegación visual utiliza cámaras para detectar e identificar el entorno para obtener la mayor parte de la información de la escena. Los contenidos actuales del procesamiento de información de navegación visual incluyen principalmente: compresión y filtrado de información visual, detección de carreteras y detección de obstáculos, reconocimiento de señales ambientales específicas y percepción y procesamiento de información tridimensional. La navegación con sensores no visuales se refiere al uso de múltiples sensores para trabajar juntos, como sondas, condensadores, inductores, sensores mecánicos, sensores de radar, sensores fotoeléctricos, etc. , detectar el entorno, monitorear la posición, actitud, velocidad y estado interno del sistema del robot, percibir la información estática y dinámica del entorno de trabajo del robot, de modo que la secuencia de trabajo correspondiente y el contenido de operación del robot puedan adaptarse naturalmente a los cambios en el entorno de trabajo. y obtener eficazmente información interna y externa.
(3) Planificación de caminos. La tecnología de planificación de rutas es una rama importante de la investigación en robots. La planificación de ruta óptima consiste en encontrar una ruta óptima desde el estado inicial hasta el estado objetivo en función de uno o más criterios de optimización (como costo de trabajo mínimo, ruta de caminata más corta, tiempo de caminata más corto, etc.) y evitar obstáculos en el espacio de trabajo del robot. . ).Los métodos de planificación de rutas se pueden dividir a grandes rasgos en métodos tradicionales y métodos inteligentes. Los métodos tradicionales de planificación de rutas incluyen principalmente los siguientes: método de espacio libre, método de búsqueda de gráficos, método de desacoplamiento de cuadrícula y método de campo de potencial artificial. La mayor parte de la planificación global en la planificación de rutas de robots se basa en los métodos anteriores, pero estos métodos aún deben mejorarse aún más en términos de eficiencia de búsqueda de rutas y optimización de rutas. El método del campo de potencial artificial es un método de planificación maduro y eficaz en los algoritmos tradicionales. Planifica el camino a través del modelo de campo de potencial ambiental, pero no comprueba si el camino es óptimo. El método de planificación de rutas inteligente aplica métodos de inteligencia artificial como algoritmos genéticos, lógica difusa y redes neuronales a la planificación de rutas para mejorar la precisión de la planificación de rutas del robot para evitar obstáculos, acelerar la planificación y satisfacer las necesidades de aplicaciones prácticas. Entre ellos, los métodos difusos, las redes neuronales, los algoritmos genéticos, el Q-learning y los algoritmos híbridos se utilizan ampliamente, y estos métodos han logrado ciertos resultados de investigación en entornos de obstáculos conocidos o desconocidos.
(4) Visión robótica. El sistema de visión es una parte importante de un robot autónomo y generalmente consta de una cámara, una tarjeta de captura de imágenes y una computadora. El trabajo del sistema de visión del robot incluye la adquisición de imágenes, el procesamiento y análisis de imágenes, la salida y la visualización. Las tareas principales son la extracción de características, la segmentación de imágenes y el reconocimiento de imágenes. Cómo procesar la información visual de forma precisa y eficiente es una cuestión clave en el sistema visual. En la actualidad, el procesamiento de la información visual se está volviendo gradualmente más refinado, incluida la compresión y filtrado de información visual, la detección del entorno y obstáculos, el reconocimiento de señales ambientales específicas y la percepción y procesamiento de información tridimensional. Entre ellos, la detección del entorno y de obstáculos son los procesos más importantes y difíciles en el procesamiento de información visual. La visión del robot es uno de los signos importantes de su inteligencia y es de gran importancia para la inteligencia y el control del robot. Actualmente se está estudiando en el país y en el extranjero y ya se han puesto en funcionamiento algunos sistemas.
(5) Control inteligente. Con el desarrollo de la tecnología robótica, la teoría de control tradicional ha quedado expuesta para objetos físicos que no pueden analizarse con precisión y procesos patológicos con información insuficiente. En los últimos años, muchos estudiosos han propuesto varios sistemas de control inteligente de robots. Los métodos de control inteligente de los robots incluyen la fusión de control difuso, control de red neuronal y tecnología de control inteligente (la fusión de control difuso y control de estructura variable; la fusión de red neuronal y control de estructura variable: la fusión de control difuso y control de red neuronal : tecnología de fusión inteligente que también incluye métodos de control difuso basados en algoritmos genéticos. En los últimos años, el control inteligente de robots ha logrado grandes avances en teoría y aplicación en términos de control difuso, J.J. Mamdan aplicó la teoría difusa por primera vez en robots reales. Los sistemas difusos se han utilizado ampliamente en el control de modelado de robots, control de brazos flexibles, control de compensación difusa y planificación de rutas de robots móviles. En términos de control de redes neuronales de robots, CMCA (Cere-Bella). Model Controller Artication) es uno de los primeros. El método de control se caracteriza por un fuerte rendimiento en tiempo real y es particularmente adecuado para el control de manipuladores de múltiples grados de libertad.
(6) El objetivo de la investigación. La idea de los robots inteligentes no es reemplazar completamente a los humanos. Controlar sistemas robóticos inteligentes complejos.
Incluso si pudiera hacerse, sería poco práctico debido a la falta de adaptabilidad al medio ambiente. Los sistemas de robots inteligentes no pueden eliminar por completo el papel de los humanos, pero requieren coordinación hombre-máquina para lograr el control del sistema. Por lo tanto, diseñar una buena interfaz hombre-máquina se ha convertido en una de las cuestiones clave en la investigación de robots inteligentes. La tecnología de interfaz hombre-computadora estudia cómo hacer que las personas y las computadoras se comuniquen de manera cómoda y natural. Para lograr este objetivo, se requiere que el controlador del robot tenga una interfaz hombre-máquina amigable, flexible y conveniente, y también se requiere que la computadora pueda comprender textos, idiomas e incluso traducciones entre diferentes idiomas. estas funciones dependen del método de representación del conocimiento. Por lo tanto, la investigación sobre la tecnología de interfaz hombre-computadora tiene un gran valor de aplicación y una importancia teórica básica. En la actualidad, la tecnología de interfaz hombre-computadora ha logrado logros notables y tecnologías como el reconocimiento de texto, la síntesis y el reconocimiento de voz, el reconocimiento y procesamiento de imágenes y la traducción automática han comenzado a ponerse en práctica. Además, los dispositivos de interfaz hombre-máquina y la tecnología de interacción, la tecnología de monitoreo, la tecnología de operación remota y la tecnología de comunicación también son componentes importantes de la tecnología de interfaz hombre-máquina, entre los cuales la tecnología de operación remota es una importante dirección de investigación.
3. Resumen y Outlook
Los robots son uno de los temas en el campo de la automatización. Décadas de desarrollo e investigación sobre robots han logrado grandes avances en la tecnología robótica. Con el desarrollo de la inteligencia artificial, el control inteligente y la tecnología informática, los campos de aplicación de los robots seguirán expandiéndose, su rendimiento seguirá mejorando y desempeñarán un papel más importante en la producción, la vida y la investigación científica del futuro.
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[1] Sun Hua, Chen Junfeng, Wu Lin. Tecnología de fusión de información multisensor y su aplicación en robots [J Sensor Technology.
[2]Wang Hao, Mao Zongyuan. Método de control inteligente de robots [M]. Beijing: National Defense Industry Press, 2002
[3] Jin Zhouying. Algunas reflexiones sobre el desarrollo de robots inteligentes en mi país [J]. Tecnología y aplicación de robots 2001 (4): 5 ~ 7.
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