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智能机器人课程报告 学院： 电气工程与自动化姓名： 郭胜 班级： 自动化 10-06 内容提要：远古时期地球上诞生了无组织的单细胞生物，然后形成了具有一定组织结构的多细胞生物，最后形成了具有复杂系统的高等生物，而我们人类则是其中的佼佼者。人类具有复杂的神经系统，具 有超强处理能力和自我意识的大脑，以及灵活坚韧的身躯，这使得人类在长期自然竞争中生存下来。随着科技的发展的，很多问题的解决需要耗费很多人力，人们迫切需要一种机器来代替自己做事情，这就形成了机器人的雏形。随着科技的发展，以及认知心理学，神经心理学，和计算科学的发展，人们提出了制造具有判断，推理，学习，自 我意识的机器人的想法，这就是人工智能。智能机器人就是基于人工智能的具有判断，思维，推理，学习的能力的新一代机器人，他们在一定程度上具有了人类的思维方式。 关键词：人工智能，智能机器人，机器视觉 — 关于智能机器人的一些认识 我们从广泛意义上理解所谓的智能机器人，它给我们的最深刻的印 象是一个独特的进行自我控制的“活物”。其实，这个自控“活物” 的主要器官并没有像真正的人那样微妙而复杂，他的组织结构和工作 方式在一定程度上模仿了生物体的功能与控制机制。下面我们以人体 的工作机制为引例，引入机器世界的组成结构。 人具有耳朵，眼睛，鼻子，舌头，等感觉器官，用于接受外界刺激， 外界刺激经由这些传感器变成微电信号，经由神经传导网络送入各级处理神经系统进行处理，处理结果以神经冲动的形式传导给相应的组织和器官，从而引起人体对于外界刺激的反应。在这个过程中，我们不难发现，人类的活动机制包括宏观上的硬件和软件组成，其中硬件是各种功能形成的前提，是逻辑，抽象的基础；软件是基于硬件的高 级抽象性的活动，是一种虚拟的逻辑形式，他以思维，意识的形式存在。软件硬件的结合，才能形成具有一定行为能力的个体。机器人就在以上理论基础上建立的复杂系统的集合。和人体相似，机器人需要各种传感器对外界和本体内部信息进行收集和转换，然需要各种通信网络将信息准确，高速的传输出去，之后需要具有高处理能力的处理器对传入的信号进行分析和处理，最后需要具有一定自由度的机械系统去完成处理器的指令要求。总的来说，机器人也是有两个大部分总成，一个是实现各种机械运动和逻辑活动的硬件，二是实现各种控制的程序和数据。 机器人可以根据构造他们的硬件和软件进行分类。根据硬件的不同， 可以将机器人分为双足，三足，多足，类人型等，根据软件部分大体可以分为非智能机器人和智能机器人。智能机器人是基于人工智能的机器人，他们具有形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如 视觉、听觉、触觉、嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作 用于周围环境的手段，同时配有具有超级处理能力的中央处理器，以及具有学习，判断，推理，思考能力的软件支持，能够自主识别，完 成运动规划算法的设计，和自主编程的能力。在一定程度上来说，智 能机器人能够独立人的干预自行处理一些随机发生的事件。 智能机器人是一种能够代替人类在非结构化环境下从事危险、复杂 劳动的自动化机器，是集机械学、力学、电子学、生物学、控制论、计算机、人工智能和系统工程等多学科知识于一身的高新技术综合体。 作为交叉学科的产物，智能机器人的设计面临着很多给予解决的问题， 下面就对此作简略的说明。 1 机器视觉 眼睛是人类的最为重要的感觉器官之一，眼睛能够收集大量的信息供大脑利用，它能够收集关于距离，明暗，颜色，形状等诸多对于识别和推断起着重要作用的信息。因此智能机器一定要具有视觉系统， 用于收集海量的信息资源。如何实现这一功能就是机器视觉这门学科的所要处理的事了。 机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和 CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处 理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉的研究是从20 世纪 60 年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。 当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术， 后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像 划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难,必须同时采用自顶向下,即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发 式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下 相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，A.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮