智能机器人智能的实现

SHANGHAIUNIVERSITY课程论文COURSEPAPER课程名称:智能制造技术基础与发展课程号：0900Y047 授课教师：学号:——姓名：西木小卒所属:社区学院智能机器人的智能的实现西木小卒( 社区学院)摘要智能机器人是一种可以代替人的高端自动化装备。本文侧重于讨论智能机器人控制部分，梳理了各种智能控制理论；并围绕着智能是什么，智能控制怎么实现的这两方面展开了陈述。关键词智能机器人/智能控制Theintelligentrobotisakindofadvancedautomaticequipmentthatcantakeplaceofhuman.Thisarticleconcentratesonthecontroloftheintelligentrobots;summarizesdifferenttheoriesofintelligentcontrolandputastatementaboutwhattheintelligenceisandhowtoachieveit.KeywordsIntelligenceRobot/IntelligentControl引言20世纪40年代计算机的发明和50年代人工智能的出现开辟了利用智能机器代替人类从事脑力劳动的新纪元，从此我们不单单满足于身体从劳动中的解放，我们开始致力于脑力劳动的“机械化”。同时以智能控制为出发点探索智能机器人智能的研究就显得很有意义。一、智能控制的实现首先要说明一下，智能控制是人工智能，控制理论，计算机科学等学科发展和融合的结果，智能机器人是它的一个很好的使用领域，笔者正是在这样的背景之下讨论智能实现的。考虑到智能机器人的关键技术是信息集成与协调，以及智能机器人面临的动态，不确定，非结构化的工作环境，这就要求智能机器人对环境有较好的感知能力与自制能力，与之相应的是其控制系统能够处理复杂任务，即实现控制的智能化。下面是笔者在参考相关文献后，按照控制系统的作用原理给出的分/XU、土-fy.4-EZ.类供读者参考。递阶控制系统递阶智能控制系统是在研究早期学习控制系统的基础上，从工程控制论的角度总结人工智能与自适应，自学习，自组织的控制关系后形成的。其中萨里迪斯提出的控制方法最具影响力，其控制智能是根据分级管理系统中十分重要的“精度随智能提高而降低”的原理而分级分配的。专家控制系统蔡自兴教授根据Feigenbaum教授对专家系统的定义做出如下定义：专家系统是一个智能计算机的程序系统，内部包括某领域大量专家的知识和经验，能够利用人类专家知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题。也就是说，专家系统是一种程序系统，可看作某领域专家的经验模型，是对某领域专家经验的综合。然后专家系统与工程控制论结合就形成了专家控制系统，这种控制系统为故障诊断，过程控制，解决工业控制难题等问题提供了一种新的方法。模糊控制系统该系统基于模糊逻辑推理，模仿人类思维具有模糊性的特点，对难以建立精确数学模型的对象实施的一种规则性控制。它一方面提供一种实现基于知识的甚至语言描述的控制规律的新机理，另一方面提供改进非线性控制器的替代方法，这些非线性控制器一般用于控制含不确定性与难以用传统非线性控制理论处理的装置。学习控制系统学习控制系统是一个能在其运行过程中逐步获得受控过程及环境的非预知信息，积累控制经验，并于一定评价标准下估值，分类，决策与不断改进系统品质的自动控制理论，它是对人类学习功能的一种模仿、神经控制系统其基本思想是从仿生学角度对人脑的神经系统进行模仿，使机器人具有人脑那样的感知，学习与推理等智能。由于其拥有并行计算，非线性处理能力，通过训练获得学习能力以及自适应能力等一些适合控制的特性与能力，该系统适用于复杂系统，大系统和多变量系统与非线性系统的控制。仿人智能控制系统此系统原形算法由周其鉴等人在20世纪80年代提出。他们认为：应将对人脑的宏观结构模拟与对人控制器的行为功能模拟结合，仿人智能控制的研究应从分层递阶智能控制的最低层次(运动控制级)着手，直接对人的控制经验，技巧，以及各种知觉推理过程进行测辨，概括和总结，汇编成各种简单实用，精度高，鲁棒性强，能实时运行的控制算法，用于实际控制系统。网络控制系统即在网络环境下实现的控制系统，是指在某个区域内一些现场检测,控制及操作设备和通信线路的集合，可供设备之间的数据传输，使该区域内不同地点的设备和用户实现资源共享和协调操作。集成智能控制系统集成智能控制系统能够集合智能控制方法等的长处，弥补各自的短处。笔者经分析后粗略地提炼出了上述智能控制理论大致的共同点：智能控制在某种意义上说是控制系统具有“人”的智能，即仿生或拟人。另外上述各种方法都只能单方面或多方面但不全面地阐述能体现智能特点的控制行为(尽管有些智能控制系统已经能很好解决生产生活中的问题)。笔者认为现阶段智能控制下的智能机器人可能并不是在真正模拟人的智能行为，因为我们的关注点是外部智能行为及智力活动带来的功能，而并非是为实现某种功能而实施的全部智能行为。其模拟程度一方面取决于采用的相应智能控制理论对于真实智能模型的约简与仿真程度，另一方面需要考虑智能机器人需要完成的任务目标是人为设定的，所要求解问题本身可能就左右着其控制模式的确定，况且产业化的智能机器人就是向实际需求靠拢的。(比如智能制造业，这就要讨论智能是否可以和高效率划等号的问题了，即我们追求的最高效率与最智能是否是一的问题)二、 什么是智能机器人因为学科发展的阶段限制要给出准确定义是较为困难的，因此笔者把定义放在这里讨论。让我们先来引入智能概念，智能是一种应用知识对一定环境进行处理的能力或由目标准则衡量的抽象思考能力。智能的另一定义为在一定环境下针对特定目标而有效地获取信息、处理信息和利用信息从而成功地到达目标的能力。再比较不同类型机器人就会发现，与普通机器人仅仅按照既定程序将电信号转化为执行动作信号不同，智能机器人在其基础上整合了多传感器模块具有自适应能力，并在控制系统上有相应改进后能够进行分析、决策、规划、学习，它的运行不再局限于依赖机器知识，而是实现了与其周围环境的交互，结合相应技术还能够实现多机器人互联提高工作效率。再结合前面讲的内容就可以大致划定出其特点：智能机器人有视觉，听觉，嗅觉的能力（依赖于传感技术往往强于被模仿的智能对象）；可以对感知的信息进行分析;可以处理环境的变化。三、 实现控制智能笔者认为智能机器人机械结构，以及其它可集合模块方面的技术已经趋于成熟而且可以灵活组合，目前智能机器人的关键是控制方面的智能，因此着重讨论智能控制问题。当我们考虑智能时首先要反思阐述这种模式的语言。目前智能控制依赖于集成电路二进制的计算，电压状态就是机器人思维的真实物理载体，存储与计算逻辑单元就是智能单位的最简形式。所以当我们要为描述一个对象设计算法时就会受到二进制逻辑计算的限制，就必须为其设置映射模式，此过程可能导致信息的丢失，同时可能由于对象的复杂而不得不对描述对象的模型进行进一步简化，在这个过程中又会不可避免地遗失一些信息（可能我们自身认为是无关紧要的，实际上这些信息的作用是不可知的），而信息量对于描述事件，减小事件不确定性又是至关重要的，因此当智能研究深入到一定程度，基于当前计算机技术的控制理论对于智能的描述可能就无能为力了。因此智能机器人智能的进一步提高需要更先进的计算机技术（比如三值计算机技术）或者其它的语言载体来尽可能小失真地表述。然后我们再来想智能过程的问题。不妨先把智能系统的思维过程放到二维时间轴上考虑，把一段完整的思维过程微分得到很多微元，我们假定一个微分程度，在这个程度上这些微元是不可再分的，再考虑到人脑的神经数量及复杂程度是有限的（尽管对于人来说还是很复杂）而且思维以神经元为载体，也就是说得到的微元数量必定是有上限的，那么思维过程就可以由这些微元在世界轴时尚按照一定规则（这个规则本身也是智能的表现）组合形成。而事实是人的脑中神经元的联结是在三维空间中的，因此，微元还会有空间上的组合，进一步丰富思维微元的可组合形式，这就保证了智能系统有足够先验知识容量来应对复杂多变的环境。基于以上两点，笔者认为智能机器人智能的进一步实现需要有新的物理基件的支持；智能的实现是时间与空间上离散智能微元的组合，实现智能可从微元与微元组合规则上入手（这并不要求我们去深究智能实现过程，我们可以将真实的基本思维单元封装为易于人们操作的黑箱，然后探讨其组合规则对于外部智能活动的作用）结语智能机器人是作为能在各类环境中自主或交互地执行各种拟人任务的智能机器，。实现智能的关键是控制的智能化，目前有很多智能控制理论在智能机器人已得到广泛使用，但还要注意阐述智能的语言载体以及实现机制。另外作为能够深度代替人类脑力与体力劳动的机器，智能机器人还必将有更广阔的未来。参考文献许力.智能控制与智能系统.机械工业出版社.2006修春波，夏琳琳.智能控制技术.中国水利水电出版社.2013蔡自兴.智能控制原理与应用.清华大学出版社.