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    机器人视觉系统经历了三代的发展,第一代机器人视觉的功能一般是按规定流程对图像进行处理并输出结果。这种系统一般由普通数字电路搭成,主要用于平板材料的缺陷检测。第二代机器人视觉系统一般由一台计算机,一个图像输入设备和结果输出硬件构成。视觉信息在机内以串行方式流动,有一定学习能力以适应各种新情况。第三代机器人视觉系统是目前国际上正在开发使用的系统。采用高速图像处理芯片,并行算法,具有高度的智能和普通的适应性,能模拟人的高度视觉功能。


    机器人视觉目前存在的主要问题

    1、如何准确、高速(实时)地识别出目标。

    2、如何有效地构造和组织出可靠的识别算法,并且顺利地实现。这期待着高速的阵列处理单元,以及算法(如神经网络法、小波变换等算法)的新突破,这样就可以用极少的计算量高度地并行实现功能。

    3、实时性是一个难以解决的重要问题。图像采集速度较低以及图像处理需要较长时间给系统带来明显的时滞,此外视觉信息的引入也明显增大了系统的计算量,例如计算图像雅可比矩阵、估计深度信息等等。图像处理速度是影响视觉系统实时性的主要瓶颈之一。

    4、稳定性是所有控制系统首先考虑的问题,对于视觉控制系统,无论是基于位置、基于图像或者混合的视觉伺服方法都面临着如下问题:当初始点远离目标点时,如何保证系统的稳定性,即增大稳定区域和保证全局收敛;为了避免伺服失败,如何保证特征点始终处在视场内。


    机器人视觉应当进一步研究的问题

    1、图像特征的选择问题。

    视觉伺服的性能密切依赖于所用的图像特征,特征的选择不仅要考虑识别的指标,还要考虑控制指标。从控制的观点看,用冗余特征可抑制噪声的影响,提高视觉伺服的性能,但又会给图像处理增加难度。因此如何选择性能最优的特征,如何处理特征以及如何评价特征,都是需要进一步研究的问题。针对任务有时可能需要从一套特征切换到另一套,可以考虑把全局特征与局部特征结合起来。

    2、结合计算机视觉及图像处理的研究成果,建立机器人视觉系统的专用软件库。

    3、加强系统的动态性能研究。目前的研究多集中于根据图像信息确定期望的机器人运动这一环节上,而对整个视觉伺服系统的动态性能缺乏研究。

    4、利用智能技术的成果。

    5、利用主动视觉的成果。

    主动视觉是当今计算机视觉和机器人视觉研究领域中的一个热门课题。它强调的是视觉系统与其所处环境之间的交互作用能力。与传统的通用视觉不同,主动视觉强调两点,一是认为视觉系统应具有主动感知的能力,二是认为视觉系统应基于一定的任务(TaskDirected)或目的,主动视觉认为在视觉信息获取过程中,应更主动地调整摄像机的参数,如方向、焦距、孔径等并能使摄像机迅速对准感兴趣的物体。

    更一般地,它强调注视机制,强调对分布于不同空间范围和时间段上的信号采用不同的分辨率有选择性地感知,这种主动感知既可在硬件层上通过摄像机物理参数的调整实现,也可以在基于被动摄像机的前提下,在算法和表示层上通过对已获得的数据有选择性地处理实现。同时,主动视觉认为不基于任何目的的视觉过程是毫无意义的,必须将视觉系统与具有的目的(如导航、识别、操作等)相联系,从而形成感知/作用环。


    6、多传感器融合问题。视觉传感器具有一定的使用范围,如能有效地结合其它传感器,利用它们之间性能互补的优势,便可以消除不确定性,取得更加可靠、准确的结果。


    深圳辰视智能科技有限公司是一家集机器视觉、工业智能化于一体的高新技术企业,是由一支中国科学院机器视觉技术研究的精英团队在深圳创立。

    辰视智能拥有基于深度学习的三维视觉引导、机器人运动控制、视觉检测、三维建模等方面的核心技术,并研发了机器人三维视觉引导系统 、机器人二维视觉引导系统、三维检测系统、产品外观检测系统等可根据客户需求定制化的智能产品。以高效·低成本·模块化的方式为自动化集成商、自动化设备厂商、机器人厂家提供机器视觉的相关解决方案。

    辰视智能致力于技术的不断研究、创新、突破,为合作伙伴提供世界领先的机器视觉产品及技术。


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  • 对话系统历史(聊天机器人发展)

    万次阅读 2013-01-10 15:52:01
    对话系统思想也许自计算机科学领域产生以来就存在了。我们无从得知Charles Babbage在19世纪30年代发明分析机和差分机时候是否已经思考过这个问题;但是我们可以明确地知道,Alan Turing在1950年论文...

    对话系统的思想也许自计算机科学领域产生以来就存在了。我们无从得知Charles Babbage19世纪30年代发明分析机差分机的时候是否已经思考过这个问题;但是我们可以明确地知道,Alan Turing1950年的论文《计算机与智能》中介绍图灵测试时就定义了终极对话系统。
    turing_test_version_3

    维基百科图灵测试的“标准定义”,C(询问者)通过问题来判断AB谁是人,谁是机器。为做出判定,询问者仅限于使用书面问题来回复。

    Turing曾预测机器最终能通过图灵测试,到2000年,30%的询问者在5分钟的测试中可能会被愚弄。未来学家Raymond Kurzweil1990年将这个期限更改为2020年;2005年时又做出修改,期限推至2029年。

    最后的这个预测跟先前的一样,对我而言都是不确定的,不过很多有趣的对话系统先于预测的年限就已经得以开发,市场并不需要通过图灵测试才开始采用对话系统。

    Turing Test version 3.png

    聊天机器人与对话管理的根本区别:

    谈及对话系统自1950年以来的历史之前,考虑过去几十年中两个不同的趋势是极为重要的:一个是外观模拟对话(称其为聊天机器人方式),一个是模拟真实的对话,并动态产生合适答案(称其为对话管理方式)。在图灵测试的定义中我们可以直接发现这两种方式共存的原因,因为图灵测试仅重视所提供答案的感官的有效性,而不去验证回答是否基于理解。

    现实中,开发出来的系统有时结合这两种方式,但是其中一个总是明显地占主导地位(在一定程度上,我们可以说聊天机器人里有对话管理,即使它通常基于简单的模式匹配规则)。以下给出一个简例以示说明:

    用户询问:“你能给我买一瓶牛奶吗?”

    利用对话管理方式,计算机可以(只是举例)创建一个模型:[type:Question; action:buy;interrogation:ability to perform action;object:bottle of milk]。基于这个模型,系统可能利用相当复杂的知识作参考来回答问题,例如,“不行,因为我没有钱”,或者可能提问:“可以考虑,不过你能给我一些钱吗?”。

    对于聊天机器人方式,这个内部处理是不存在的,而是通过相当简单的规则选择预定义答案(”你能…..?” => 列表选项 ["当然可以", "我不能", "不行, I我不想买"])。在列表中被随机挑选的答案可能是合情理的,但是,系统并没有真正理解问题,而只是假装能够执行对话。

    如果目的是执行一个真实的动作而不仅仅是提供一个答案(系统在假装理解用户问题的前提下怎么能作出有意义的反应呢?),我们很容易理解聊天机器人方式根本不合理。对文本会话来说也是如此。因为聊天机器人的局限性太大,即便只是回答问题,它们也无法提供任何可持续的价值。

    不过,一个良好演示实例的效果是巨大的,在过去的50年中,大多数人们被错误的想法欺骗,认为自由的对话系统能利用聊天机器人方式有效地工作。令人失望的是,大量金钱白白浪费,更令我绝望的是,在可预见的将来,还会有更多的金钱被浪费在这上面。可以预见,直到对话管理能够提供充足的结果来完全根除计算机科学发展中令人羞耻的错误,这种无谓的浪费才会停止。

    聊天机器人的历史:

    一切自Joseph Weizenbaum60年代在麻省理工学院(MIT)开发Eliza开始,它被认为是第一个聊天机器人。Eliza最有名的程序是DOCTOR script,它模仿在最初的精神病面谈中非定向精神治疗师的答复。具有讽刺意味的是,即使产生于人们身上的情感反应使Weizenbaum相信系统有极大价值,但他从未把它看作是智能系统。不仅如此,Eliza引发的众多毫无意义的争论和错误的结论,促使他编写《计算机的动力与人类理性:从判断到计算》这本书,书中指出滥用人工智能将可能降低人类生命的价值。与其阅读这本书,人们更喜欢摆弄Eliza,正如希腊神话中的皮格梅隆Pygmalion)(更具讽刺意味的是Eliza的名字来源于此),Weizenbaum无法控制自己的创造。即使没有任何科学依据人们也愿意相信聊天机器人的潜力,它们将继续存在。即使众多历史案例提醒我们,基于匹配模式的系统注定是要失败的。50年后,许多公司仍试图说服人们购买它们。

    6年后,即1972年,精神病医生Kenneth Colby在斯坦福大学(Stanford University)创造了PARRY。它的基本原理与Eliza一样,但是Parry模拟的是妄想型精神分裂症患者,而不是心理治疗师。即使Colby做出了更多的努力,其结果是完全相似的。可以想像,人们把Eliza(心理治疗师)与Parry(精神分裂症患者)不可避免的联系在一起,在此提供两者1972年在ICCC相结合的结果。任何人都可以猜测到两个愚蠢聊天机器人的对话的结果如何……

    计算机程序Racter(来自William Chamberlain Thomas Etter的著作The Policeman’s Beard Is Half Constructed)也未能在人工智能领域凸显优势。其结果令人印象深刻,但是该程序从未向公众发布。一年后,Mindscape发布Ractor的聊天机器人版,人们明白Ractor远远没有The Policeman’s Beard一书中所写的那么复杂。这个事件至今仍然充满谜团,但显而易见的是Chamberlain Etter创建了包含书中大部分文字内容的大量数据文档,Ractor只是把它们“联合”在一起。

    早在1978Michael Mauldin是试图将推理引入聊天机器人的第一人。他创造的PET聊天机器人能设想新信息,并由于如下对话而闻名:

    Subject: 我喜欢我的朋友。

    (later)
    Subject:
    我喜欢食物

    PET: 我听说食物是你的朋友。

    随后,Mauldin创造了虚拟人物(即现在的Conversive)和两个有名的聊天机器人:Sylvie (1994) Julia (1997)。除了加入动画和合成语音,由Maulding Peter Plantec (另一个创造者)提供的重要方面是有能力探索收集一个虚拟世界的信息(如:网站),并在对话中使用收集的信息。从这个意义上讲,Mauldin试图打开一条模式匹配方式的出路,从而实现从外部获得知识,而不是象ELIZA那样采用预格式化的数据文档。另一个有意义的方面是,Mauldin同样也是Lycos搜索引擎的创造者,Lycos最初是Julia的衍生。Mauldin1994年还发明了术语——聊天机器人(人工会话实体的同义词)

    始于1990罗纳奖Loebner Prize Contest)是一个年度人工智能竞赛。奖励那些在图灵测试中最像人类的聊天机器人。罗纳奖不需要基于模式匹配方式的对话系统,所以,到基于推理的系统运作的那一天,它们将能竞赛中证明其能力。这个竞赛只看结果,通过随意的聊天对话,并评估结果。该竞赛不关心方法论,所以获奖的系统一定是能快速提供结果的,并非是一次性就花费大量精力试图解决问题的一些小方面。

    聊天机器人历史中另一个重要人物是Richard WallaceA.L.I.C.E(人工语言互联网计算机实体)的创始人。Wallace采取不同的方法,使Alice三次获得罗纳奖(2000年,2001年,2004年)。他回归到一种纯模式匹配的方法,为具体说明启发式的会话规则,他创造了一个名为AIML(人工智能标记语言)的XML Schema语言。这种方法的优势在于能容易地在一个AIML文档中创建和共享知识,以及把多个AIML文档加载到一起组成一个“更聪明的”机器人。

    所有付诸于基于模式匹配的聊天机器人的工作都是对时间和金钱的巨大浪费(我们将看到,浪费将达数亿美元)。你不相信的话就试用一下Eliza,并将其与2008年的罗纳奖获得者Elbot相比较,然后再来判定这50年的努力是否值得。我们探究的领域正确吗?

    商界中的聊天机器人:

    聊天机器人应用于商业的平均寿命期限仅为6个月。

    Forrester 研究

    关于大型公司如何相信聊天机器人的潜力,其中最有趣的故事是Artificial Life。它成立于1994年,向诸如Credit Suisse First Boston, Price Waterhouse Coopers and UBS这样的公司出售定制的聊天机器人应用。该公司还在运营,且运营情况相当良好,只是现在涉及的领域(手机游戏)完全不同以往。互联网业泡沫经济过后,他们或多或少失去了原有的市场。

    有意思的是,这个公司1998年在纳斯达克(NASDAQ(ALIF)上市,20002月其市场资本的股票价格达到每股38美元。20036月,股票价格仅为0.05美元,少于3年前的760倍。公司的股票为38美元时,其市值达18亿美元。3年后,市值不足250万美元。

    Artificial life不是唯一的失败案例,却是有史以来的最具影响的。其CEO Eberhard Schoneburg由于在聊天机器人领域中创造了惊人金钱价值令人钦佩,虽然历时短暂;更有甚者,Schoneburg的成功之举在于将公司移至香港,最总转型为手机渗透率位居世界第二的手机游戏公司。

    另一个有名的例子是Ask Jeeves公司(即现在的Ask.com),1998年它说服Dell采用“Ask Dudley”来作为在线技术支持。Ask Jeeves充分利用其自然语言能力及基于聊天机器人的技术,2000年的销售额达5800万美元。1999年公司股票每股高达190美元,之后公司股票开始急剧下降,到2002年每股跌至86美元。受困于拥有的技术不具备良好运行所必需的功能,Ask Jeeves通过购买名为Teoma Technologies的搜索引擎公司找到了一条出路。2005年,公司宣布逐步淘汰Jeeves2006227日,JeevesAsk.com上消失了。

    然而,与聊天机器人领域中的一般情况相比,这两个例子都显示出在销售上的巨大成功,大多数情况下,无法证明他们的安装和运营成本是否合理。

    “大多数德国的机器人由无偿资金开发。”

    引用于“源自德国的趋势:数字参考中的程序库机器人”

    基于模式匹配的聊天机器人技术理念,其方法和基本原则本身就阻碍了该技术的发展和有效性……事实上,虚假的但却具有某种外观形式的人工智能可能在市场上大肆行销……但是利用假象向客户提供仅有有限价值的新“功能”,即使这种方法存在,历史已经证明它的兴起到失败历时非常短暂……

    对话管理的历史

    以推理为基础,与聊天机器人相反,对话系统试图控制更多而做得更少。事实上,它们的实施案例往往集中于需要特定动作的特定领域。即使对话管理市场上尚未受到像聊天机器人那样的广泛关注,它们的历史也颇具趣味。

    参考关于IBM“针对手势界面的对话管理”一文,对话管理于1986年被真正使用。当然,之前也做过许多工作,但都未将对话管理器作为一个独立模块使用。

    卡内基梅隆大学CMU)是过去20年中最活跃的研究中心之一,尤其是自1999Wu & Rudnicky创建的对话管理器AGENDA以来。2003年,Bohus & Rudnicky创造了RavenClaw,它是CMU架构的语音对话系统,即现在奥林巴斯对话系统结构的标准对话管理器。

    这种架构带来了惊人的的效果,不仅仅局限于对话管理器的范围,还贯穿于整个对话系统流程(语音识别、自然语言处理、对话管理、输出生成、语音合成)。RoomLine application在我看来, 虽然未立足于市场,但是仍然具有很大潜能。

    商业领域中的对话管理

    聊天机器人在随意的文字聊天中找到一席之地的同时,对话管理器朝有声环境方面渗入,但首先,我们需要一个标准:AT&T, IBM, LucentMotorola19993月形成VoiceXML论坛),以便为描述语音对话开发一个标准的标记语言。他们于1999年发布了VocieXML 0.9标准,随后是2000年的1.0版本和2003年的2.0版本。

    由此激发之下,该领域已经向语音识别方向推进,许多大型公司崛起,如全球领导者Nuance。公司于1992年成立,现在市值35亿美元。尽管他们的大部分产品与语音识别和文件管理有关,基于对话管理的生产线,是其极具价值且日益增长的收益来源。

    未来:

    没人知道基于模式匹配的聊天机器人什么时候才能找到其市场地位,也不知道需要多少案例才能让市场最终明白这个方式的局限性。

    另一方面,对话管理的热潮尚未到来,希望它能达到像聊天机器人那样的高度。在CMU所做的工作中,对话管理系统的最初潜力已经显现出来。这些技术有效占领市场只是时间的问题。

    为提供更好的搜索、更好的用户界面和更好的用户体验,很多公司,诸如Guidyu,正在应用超越语音应用范围的对话管理技术进行着另一场有趣的革新。

    http://www.sylvainpaillard.com/wordpress/?page_id=284

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  • 在自然界和人类社会中,存在人类无法到达地方和可能危及人类生命特殊场合,如行星表面、工地、矿井、防灾救援和反恐斗争等,对这些环境进行不断探索和研究,寻求一条解决问题的可行途径成为科学技术发展和人类...

    在自然界和人类社会中,存在人类无法到达的地方和可能危及人类生命的特殊场合,如行星表面、工地、矿井、防灾救援和反恐斗争等,对这些环境进行不断的探索和研究,寻求一条解决问题的可行途径成为科学技术发展和人类社会进步的需要。不规则和不平坦的地形是这些环境的共同特点,使轮式机器人和履带式机器人(插入之前2篇文章链接)的应用受到限制。

    模仿动物行走的腿式机器人是未来发展趋势吗?

    ​ 在这种背景下,腿式机器人的研究蓬勃发展起,而仿生腿式机器人的出现更加显示出腿式机器人的优势。下面,人工智能机器人联盟小编带您一览腿式行走机器人的前生今世。

    一、技术瓶颈

    腿式机器人的前世今生:

    腿式机器人的研究始于20世纪60年代, 其动态性能的研究始于20世纪80年代, 以Raibert对机器人奔跑运动的创始性研究工作为标志。R aibert研制的单腿、双腿和四腿机器人的性能已成为衡量其它腿式机器人性能的标准。 从现状来看, 大量的研究主要集中在双腿、四腿和六腿机器人上,对单腿和八腿机器人的研究相对较少。


    二、腿(足)式机器人的分类:

    腿式机器人的分类主要是根据腿(足)的数量进行的。有单腿机器人、双腿机器人、四腿机器人、六腿机器人、八腿机器人等。

    1. 单腿(足)机器人

    尽管单腿机器人在实际应用中存在局限性,但其基本的SLIP ( Spring Loaded Inverted Pendulum) 动力学模型却可以为研究腿式机器人的动态稳定性提供宝贵启示。对于动力学模型,在此不予赘述。

    迪士尼单腿机器人


    2. 双腿机器人(双足机器人)

    提到双腿(双足)机器人,Boston Dynamics 研发的Atlas机器人及本田公司的机器人 ASIMO 不得不提,网络上关于哪个更加先进,一直是争论不休的热门话题。

    模仿动物行走的腿式机器人是未来发展趋势吗?

    2013年美国波士顿动力公司研制的“ATLAS”机器人是当前仿人形机器人的一个代表,除了具有人形外观,还具备了人类简单的识别、判断以及决策功能,是一款具有较高智能化的类人机器人。该机器人能在传送带上大步前进,躲开传送带上突然出现的木板,能从高处跳下稳稳落地,能两腿分开从陷阱两边走过,能单腿站立,被从侧面而来的球重撞而不倒。

    本田公司于2000年研发的仿人形机器人“ASMIO2000”不仅具有人的外观,还可以事先预测下一个动作并提前改变重心,因此转弯时的步行动作连续流畅,行走自如,是第一个具有世界影响力的仿人形机器人。

    ASIMO机器人

    两个机器人可以说分别代表了现代电机控制和液压控制双腿人形机器人的巅峰,这也是它们最大的区别所在。对于人形机器人,主要可以将其分为机械结构(structure),感知(perception),控制(control)三大板块。

    目前波士顿动力的猎豹机器人是世界上运动速度最快的腿式机器人,约为29迈,打破了MIT在1989年创下的13.1迈的历史记录。

    猎豹机器人

    3. 四腿(足)机器人——Big Dog(大狗机器人)

    模仿动物行走的腿式机器人是未来发展趋势吗?

    大狗机器人是由波士顿动力学工程公司(Boston Dynamics)专门为美国军队研究设计,目前来看,这部机器人可以的算是四足机器人中最具有代表性的一种防生器人了。大狗具有良好的负重能力,平稳性和鲁棒性极好,可以帮助人类承担运送弹药和物资等的任务,由于可以跑得比人类还快,而且具有钢铁之躯,所以可以作为良好的战斗前锋队,并且其身上装有视觉以及定位系统,可以很好的完成跟随等任务。美军正在将阿富汗作为测试大狗试验场。

    通过对大狗在雪地、泥地以及岩石琐屑等恶劣地质条件下的测试得到, 大狗可以跳跃至1.1米的高度,携带154千克的重物,并且可以完成路程10千米,时长约2.5小时的长途跋涉。

    其实,波士顿动力还推出里一款小狗机器人(LittleDog),这款机器人主要是用于一些基础研究,例如对电机的学习,对动力的控制,对环境的感知,以及轮胎式运动(其脚部采用轮式)。小狗身体内的主机可以通过传感器采集到关节角,电机电流,身体朝向,以及脚掌与地面的应力。其已经在麻省理工,斯坦福,卡内基梅隆,南加州等大学作为DARPA资助下的的一项研究被广泛利用。

    4. 六腿(足)机器人:

    MARS(Multi-Appendage Robotic System)是一种具有六只腿的机器人,采用自适应的控制算法可以在沙地等恶劣环境下进行行走,并驮载一定的负荷。

    模仿动物行走的腿式机器人是未来发展趋势吗?

    ​不久前,美国研制出仿生六腿机器人——“无限先驱者机器人”,奔跑时速达到32公里,可在不同地形表面奔跑。它是当前世界上首款可购买到的多腿奔跑机器人,最便宜的一种型号售价299美元。这是一种六腿机器人,奔跑时具有均匀的质量分布,可模拟多腿动物的奔跑特征,复制它们的奔跑步调,从而运行时轻巧灵活,具有自平衡性。

    八腿(足)机器人

    ​这类机器人目前研究较少,基本都是放植物动物,且多是基于四足、六足机器人进行改进变形。

    不久前在德国举行的电子艺术节上,来自日本千叶工业大学机器人技术发展中心的一个机器人受到了关注。它最大的特点是长了 8 条腿,据悉,这一设计的灵感来自于在加拿大和中国发现的某种远古昆虫的化石。因此,这个机器人也被命名为“怪诞虫”。

    八腿变形机器人

    三、​腿式机器人的特点:

    (1)腿式机器人的运动轨迹是一系列离散的足印,轮式和履带式机器人的则是一条条连续的辙迹。崎岖地形中往往含有岩石、泥土、沙子甚至峭壁和陡坡等障碍物,可以稳定支撑机器人的连续路径十分有限,这意味着轮式和履带式机器人在这种地形中已经不适用。而腿式机器人运动时只需要离散的点接触地面,对这种地形的适应性较强,正因为如此,腿式机器人对环境的破坏程度也较小。

    (2)腿式机器人的腿部具有多个自由度,使运动的灵活性大大增强。它可以通过调节腿的长度保持身体水平,也可以通过调节腿的伸展程度调整重心的位置, 因此不易翻倒,稳定性更高。

    (3)腿式机器人的身体与地面是分离的,这种机械结构的优点在于, 机器人的身体可以平稳地运动而不必考虑地面的粗糙程度和腿的放置位置。当机器人需要携带科学仪器和工具工作时,首先将腿部固定,然后精确控制身体在三维空间中的运动,就可以达到对对象进行操作的目的了。

    当然,腿式机器人也存在一些不足之处:

    比如,为使腿部协调而稳定运动,从机械结构设计到控制系统算法都比较复杂;相比自然界的节肢动物,仿生腿式机器人的机动性还有很大差距;大多数腿式机器人研究平台的负荷不大,导致它们没有能力负载视觉设备,而且腿式机器人的视觉研究也不是很成熟而视觉恰恰是腿式机器人自主化和智能化的关键。

    此外,能源问题也不可忽视。寻求新型可靠的能源为机器人供电,实现机器人长时间在户外行走的目标。


    四、腿式机器人前景——有两个值得关注的趋势

    (1)腿式机器人群体协作

    多个腿式机器人协调合作共同完成某项任务。与单个腿式机器人相比,多个腿式机器人的总负荷更大,可以携带的仪器和工具更多, 功能性更强。 它们之间通过通信进行协调, 也可以按照某种规则指定主机器人和从机器人, 从而按照一定的队形和顺序对目标进行不同的测量和操作。 而且当其中某一腿式机器人出现故障时,其它机器人还可以照常工作, 大大提高了工作效率和可靠性。

    (2)自重构腿式机器人

    自重构腿式机器人比起固定结构的腿式机器人对地形的适应性更强,可应用的场合更多。当穿越管道时, 它可以变成蛇形;当穿越崎岖的地形时,它可以变成腿式机器人;当需要潜入海里时, 它又可以变作鱼形;还可以通过改变自身的外形和步态攀登楼梯并进入建筑物。因此, 自重构机器人是腿式机器人的发展方向之一。


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  • 负责任机器人学基金会呼吁以符合伦理方式使用机器人。...机器人威胁论一直存在,“德国机器人杀人事件”、“人工智能武器”都是鲜活例子。值得注意是,除了这些直观影响,机器人还在无形地...

    负责任机器人学基金会呼吁以符合伦理的方式使用机器人。

    在人工智能快速发展的同时,关于机器人争议也从未停歇过。目前机器人还没普及到能自由行走在大街小巷,但是已有很多科学家提出了质疑,机器人带给人类的不是进步而将是毁灭。

    机器人威胁论一直存在,“德国机器人杀人事件”、“人工智能武器”都是鲜活的例子。值得注意的是,除了这些直观的影响,机器人还在无形地侵犯人权,比如自动化带来提高了失业率。为考察机器人对我们生活的影响,科学家、工程师和伦理学家组成了一个名为“负责任机器人学基金会”的机构。

    该基金会董事长Noel Sharkey,同时也是谢菲尔德大学机器人科学教授。他表示,在没有考虑未来很多不可预见的问题之前,就开始进行机器人革命是极为草率的行为。现在是时候回过头去,在这种技术走近并造成严重影响前认真思考它的未来。

    在该基金会成员看来,人工智能研究人员和政策制定者迄今为止尚未给予这个领域应有的重视度。在大力发展科技之前,伦理问题值得深思。


    原文发布时间:2015-12-13 10:44
    本文作者:江一
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  • 机器人视觉伺服综述

    2021-01-15 15:41:12
    系统论述了机器人视觉伺服发展的历史和现状。从不同角度对机器人视觉控制系统进行分类, 重点介绍了基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统...行阐述,并指出了目前研究中所存在的问题及今后发展方向。</p>
  • 介绍了近年来国内外移动式服务机器人发展现状,对自主移动服务机器人动态环境建模与定位技术、路径规划与导航技术、人机交互技术等关键技术做了浅析,并对目前存在的问题和以后主要的研究方向进行了探讨。
  • 六足机器人的实现原理

    万次阅读 多人点赞 2015-08-09 08:50:52
    如行星表面、灾难发生矿井、防灾救援和反恐斗争等,对这些危险环境进行不断地探索和研究,寻求一条解决问题的可行途径成为科学技术发展和人类社会进步需要。地形不规则和崎岖不平是这些环境共同特点。从而使轮式...
  • ROS机器人编程

    2019-01-04 10:22:54
    想要克服当前的问题,专家、相关企业、一般用 户需要携手努力一起发展现状。除了机器人的制作和应用之外,我们需要一个协作和开发的平台,我认为这就是ROS平台。 ROS具备着降低技术壁垒和有益于传播的各种因素。 ...
  • 首先介绍PSO算法的特点,对现有PSO算法在机器人领域中的应用方法进行归类,分析每种应用的优缺点,并针对存在的问题提出改进意见。基于以上对比分析,提出了 PSO算法在该领域进一步的发展方向。
  • 由于它只能用于我个人服务器,因此我编写效率不高或伸缩性不佳,这会导致很多问题,因此sqlite确实限制了该机器人的功能,如书名Lite中所建议那样,这并不意味着要进行大规模扩展有很多要求开发。 因此,在...
  • 其次,详细阐述了该领域所涉及的理论与技术,包括面部编码系统理论、人工心理与人工情感理论、传感技术、图像处理技术以及语音识别与表达技术,继而针对该领域研究中存在的问题讨论了进一步的研究方向;最后,对该...
  • 针对目前井下巷道锚护存在的问题,提出设计研究矿用智能锚护机械人的必要性和现实可能性。基于TRIZ理论的实际内容和解题思路,用因果分析图说明了机器人方案的技术关键及主要设计方案,同时表明了该设备实际运行效果。...
  • 中国农业机器人发展较晚, 目 前仍处于起步阶段, 在精度、工作效率和智能性等方面落后于发达国家。中国研发嫁接机器人能够基本实 现苗木自动嫁接; 采摘和除草机器人初步实现了智能化作业; 生菜、穴盘苗自动...
  • 在移动机器人的避障导航方案中,使用传统传感器存在诸多问题,且获取信息有限。提出一种基于单目视觉移动机器人导航算法,在算法应用中,如果使用镜头焦距已知相机,则无需对相机标定。为降低光照对障碍物...
  • 的存在是为了促进机器人学科知识发展。 我们记录并共享教科书和学术论文中遗漏应用程序详细信息。 该知识库包含对构建工作机器人至关重要知识。 我们认为应该构建机器人来解决特定问题。 我们采用基于系统...
  • 本文对国内外智能移动机器人的研究现状和发展趋势进行了分析,介绍了机器人单目视觉场景的基本单目视觉,分析了传统人工势场法在路径规划上存在的问题,为进一步研究单目视觉控制下的机器人进行人工势场法路径规划的...

空空如也

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机器人发展存在的问题