智能机器人

智能机器人是在感知、思维、效果等方面模拟人类的综合性机器系统。它的外表不一定像人类，它是智能机器人的中央计算机，与操作它的人有直接的联系。

智能机器人是综合了力学、力学、电子学、生物学、控制理论、计算机科学、人工智能、系统工程等多学科知识的高新技术综合体。智能机器人至少需要具备三个要素:一是感官要素，用于识别周围环境的状态;二是运动元素，对外界做出反应性动作;第三个要素是思维要素。根据从感官元素获得的信息，考虑使用什么样的动作。以上三种元素本质上相当于人的五种感官，如眼、鼻、耳。思维要素是三个要素中的关键要素。智能机器人根据其智能程度可以分为三种类型，即传感机器人、交互机器人和自主机器人。

智能机器人的研究始于20世纪60年代初。1966年至1972年，世界上第一个人工智能机器人Shakey诞生。2016年，谷歌的人工智能机器人AlphaGo击败了围棋世界冠军李石石。

从广义上讲，智能机器人给人最深刻的印象是它是一种独特的“生物”，能够进行自我控制。事实上，这种生物体内控制自我的主要器官并不像真正的人类那样微妙和复杂。

智能机器人具有多种内部和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉和嗅觉。除了受体，它还有效应器作为作用于周围环境的一种手段。这是肌肉，也被称为步进电机，它移动手，脚，长鼻子，天线等。由此也可以看出，智能机器人至少需要具备三个要素:感官要素、反应要素、思维要素。

将这种类型的机器人称为自我控制机器人，以便与前面提到的机器人区分开来。这是控制论的结果，控制论主张生命和非生命的有目的行为在许多方面是一致的。正如一家智能机器人制造商曾经说过的那样，机器人是对过去只能从活细胞生长中衍生出来的系统的功能描述。它们已经变成了我们可以自己制造的东西。

智能机器人可以理解人类的语言，用人类的语言与操作员进行交流，并在自己的“意识”中形成对实际情况的详细模式，使其能够在外部环境中“生存”。它可以分析情况，调整自己的行动，以满足操作员提出的所有要求，制定期望的行动，并在信息不足和环境快速变化的情况下完成这些行动。当然，不可能使它与我们人类的思维完全相同。然而，仍然有人试图建立某种计算机可以理解的“微观世界”。

在早期的科幻作品中，机器人是能够服从人类、从事劳动、外形与人类相似，甚至具有人类某些思想和行为的人工机器。在人类最初对这种先进生产工具的想象中，它被要求拥有人类独有的智慧。

遥控器和数控机床的出现为机器人的出现奠定了技术基础。用于危险或有害环境的遥控机械手主要由两个多关节机械臂通过传动机构连接而成。当主机器人由人操作时，位于环境现场的机器人可以跟随和再现人手的动作，代替人完成操作。数控机床根据预先存储的工件切削模型和刀具的切削动作顺序来控制机床伺服轴的运动。要更改控件，只需要更改存储的数据。

1954年，美国人乔治·c·德沃尔设计制作了世界上第一台机器人实验装置，发表了题为《用于重复作业的通用工业机器人》的文章，并取得了专利。该机器人将遥控机械手的多自由度关节联动机构与数控机床的伺服轴连接起来。经编程输入预定的机械手动操作后，无需人工辅助即可独立运行。此外，操作员还可以用手驱动机械臂通过任务的各个位置进行教学，同时将这些位置序列记录在内存中。在任务执行过程中，每个关节在伺服驱动下重新遍历这些位置序列来完成任务。因此，该原型机器人的主要技术功能是“可编程性”和“演示再现性”。

20世纪70年代，机器人产品正式推出，机器人技术开始初具规模。美国Unition和AMF公司生产的工业机器人已在汽车生产线上用于输送、装卸、焊接、喷漆等作业，显示出良好的灵活性和经济效益，促进了机器人的商业化。与此同时，机器人研究也在不断深化机器人技术，如美国麻省理工学院研制的一种装有接触式传感器的机器人装置。机器人可以根据触摸来判断操作物体的形状，他们的人工智能实验室已经研究了如何实现具有人类手、眼、耳功能的机器人系统。美国斯坦福大学开发了一种带有电视摄像机和触觉装置的移动汽车，用于研究机器人运动规划问题。上述研究工作逐渐形成了智能机器人的技术含量。

20世纪70年代，机器人产业蓬勃发展，机器人与技术发展成为专门学科。第一届工业机器人国际会议于1970年在美国举行。各种成功的实例推动了机器人应用领域的进一步发展。日本、德国、瑞典等国政府和行业积极引进机器人技术，建立生产体系，大力推广应用，对机器人的发展产生了重大影响。大规模集成电路技术的迅速发展和微型计算机的广泛应用，使机器人控制技术有了质的飞跃。

20世纪末以来，随着计算机和人工智能技术的飞速发展，机器人智能化成为可能。机器人早期的智能行为只能实现积木的分类和堆叠。一些视觉和触觉机器人可用于铸件和泵体的识别和检测，以及集成电路的组装和焊接。如今，机器人配备了各种内外传感器，具有对环境的综合感知能力。此外，还有一些效应器，比如肌肉，能够对周围环境起作用。一些智能机器人已经能够很好地理解人类语言，并进行对话和交流，而不是简单地模仿人类或动物的动作和行走。他们甚至可以感知和识别环境，了解情况，然后重新规划和执行任务。例如，美国波士顿动力公司研发的“大狗”四足机器人可以在冰面和陡坡上快速奔跑，在强大的外力作用下也能很好地保持平衡。智能机器人的智能体现在对环境信息的感知和处理，以及对情况的判断和决策能力，也就是对环境的仿生适应能力。一般认为，机器人根据其发展水平由低到高可分为三代。

第一代机器人，即工业机器人，主要是指能够以“示范复制”方式工作的机器人。它的身体是一个机械手臂，上肢功能类似于人类，末端是一个操作机构，如爪子。它通过操作员的动手教学或通过离线编程存储动作序列信息来完成任务。如果外部条件发生变化或需要改变机器人的工作内容，则必须由人类对其进行修改，对其程序进行相应的修改，因此不具备智能。

第二代机器人是指基于传感器信息工作的机器人。它依靠简单的感官装置获取有关工作环境和对象的简单信息，对这些信息进行分析和处理，做出一定的判断，并对动作提供反馈控制。这种机器人具有初步的智能。

第三代机器人即智能机器人是一种具有高度适应性和自主性的机器人。它能感知工作环境、操作对象及其状态，并能接受和理解给出的指令。根据自己对外界的了解，独立决定工作计划，利用可操作和可移动的机制来完成任务目标，同时适应环境的变化，调整自己的行为。

从上面可以看出，智能机器人是工业机器人从缺乏智能进化到有智能，从初级智能进化到高级智能的产物。

与第一代和第二代机器人不同，智能机器人必须具备四个功能:动作功能-应用于外部环境和物体。相当于人手脚的运动功能;感知功能——获取外部环境和对象状态信息的能力，用于自我行为监控;思维功能——解决问题的认知、推理、记忆、判断、决策学习等功能;人机交互功能-能够理解和指示命令，输出内部状态，并与人类交换信息。简而言之，智能机器人的“智能”特征在于它们与外部世界——环境、物体和人类——协调工作的能力。

它可以分为一般机器人和智能机器人。

一般机器人是指缺乏智能，只具有一般编程和操作能力的机器人。

目前世界范围内对智能机器人没有统一的定义。大多数专家认为，智能机器人至少需要具备三个要素:一是感官要素，用于了解周围环境的状态;二是运动元素，对外界做出反应性动作;第三是思考要素，根据从感官要素中获得的信息，思考要使用什么样的动作。

传感元件包括可以感知视觉、接近、距离等的非接触式传感器，以及可以感知力、压力、触摸等的接触式传感器。这些元素本质上相当于人类的面部特征，如眼睛、鼻子和耳朵。它们的功能可以通过摄像机、图像传感器、超声波发生器、激光器、导电橡胶、压电元件、气动元件和行程开关等机电元件来实现。

在运动要素方面，智能机器人需要无轨移动机构来适应不同的地理环境，如平地、台阶、墙壁、楼梯、坡道等。它们的功能可以通过轮子、履带、脚、吸盘、气垫等移动机构来实现。在运动过程中需要对运动机构进行实时控制，不仅包括位置控制，还包括力控制、位力混合控制、伸缩比控制等。

智能机器人的思维元素是这三个元素中的关键，也是人们需要赋予机器人的基本元素。思维的要素包括智力活动，如判断、逻辑分析和理解。这些智力活动本质上是一个信息处理过程，而计算机是完成这一处理的主要手段。智能机器人根据其智能水平可分为三种类型:

也被称为外部控制机器人。机器人的身体上没有智能单元，只有执行和感知机制。具有利用传感信息(包括视觉、听觉、触觉、接近、力和红外、超声、激光等)对传感信息进行处理、控制和操作的能力。由外部计算机控制，该计算机具有智能处理单元，处理被控机器人收集到的各种信息，以及机器人自身的各种姿态和轨迹信息，然后发出控制命令，指挥机器人的动作。机器人世界杯小团体比赛中使用的机器人就属于这一类。

机器人通过计算机系统与操作员或程序员进行通信，实现对机器人的控制和操作。虽然具有一定的处理和决策功能，可以独立实现轨迹规划和简单避障等功能，但仍需要外部控制。

经过设计制作，机器人可以在各种环境下自动完成各种拟人化任务，无需人工干预。自主机器人的身体上有感知、处理、决策和执行等模块，使它们能够像自主的人类一样独立移动和处理问题。机器人世界杯中型团体比赛中使用的机器人就属于这一类。全自主移动机器人最重要的特点是其自主性和适应性。自主性是指在一定的环境中，不依赖于任何外部控制，独立完成一定任务的能力。适应性是指机器人能够根据环境的变化，实时识别和测量周围物体，调整自身参数，调整行动策略，处理紧急情况的能力。交互性也是自主机器人的一个重要特征，因为机器人可以与人类、外部环境和其他机器人进行信息交流。由于涉及驾驶员控制、传感器数据融合、图像处理、模式识别、神经网络等多个方面的研究，全自动移动机器人可以综合反映一个国家的制造水平和人工智能水平。因此，许多国家都非常重视全自主移动机器人的研究。

智能机器人的研究始于20世纪60年代初，经过几十年的发展，基于感官控制的智能机器人(也称为第二代机器人)已经达到了实际应用阶段。基于知识控制的智能机器人(也称为自主机器人或下一代机器人)已经取得了重大进展，并开发了各种原型。

它只能死板地按照人类规定的程序进行工作，无论外界条件发生什么变化，它都不能对程序进行相应的调整，即对所做的工作进行调整。如果一个机器人想要改变它所做的工作，它必须经过人类的修改才能对程序做出相应的改变，所以它是不智能的。

它与工业机器人的不同之处在于，它具有像人类一样的感知、识别、推理和判断能力。程序可以根据外部条件的变化在一定范围内进行修改，即能够适应外部条件的变化，并对自身进行相应的调整。然而，修改程序的原则是由个人预先确定的。这类初级智能机器人具有一定的智能水平，虽然目前还不具备自动规划能力，但也开始走向成熟，达到实用水平。

鲨鱼型智能农业机器人采用空气动力学，基于气动布局特性形成鲨鱼型外观结构。采用工业级高分子材料制成，采用履带式底盘，特殊出发角设计，可保证机器人在各种复杂地形果园中顺利通过，保护农田不受破坏;独特的机械设计结合流线型结构，最大限度地利用设备空间，最大承载能力可达600公斤;双引擎布局保证了机器人良好的工作能力，采用电控技术结合自主开发的液压系统，使机器人克服了续航时间短的问题，具有超长续航能力;采用300M超高频无线遥控和5.8G图像传输技术，可以检测产品的运行数据和图像，并在终端进行路径规划，真正实现自动控制，快速扩展功能和创新产品;智能喷雾系统可定向捕获果树树冠

陪护机器人应用于养老院或社区服务站环境，具有生理信号检测、语音交互、远程医疗、智能聊天、自主避障漫游等功能。

机器人可以在养老院环境中实现自主导航和避障，并可以通过语音和触摸屏进行交互。结合相关检测设备，机器人具有血压、心跳、血氧等生理信号检测和监测功能。它可以无线连接到社区网络，并传输到社区医疗中心。在紧急情况下，它可以及时提醒或通知亲人。机器人具有智能聊天功能，可以帮助老年人的心理康复。陪伴机器人为人口老龄化带来的重大社会问题提供了解决方案。

高级智能机器人和基本智能机器人一样，具有感知、识别、推理和判断的能力。他们也可以根据外部条件的变化在一定范围内修改程序。因此其智能程度高于初级智能机器人。这种类型的机器人已经具有一定的自动规划能力，可以安排自己的工作。这种类型的机器人可以完全独立地工作，不需要人类的照顾，因此被称为先进的自主机器人。这种类型的机器人也开始走向实用。

不同应用场合的机械臂结构及其驱动方式，包括冗余自由度机械臂和主从式机械臂;多指手等灵活操作机构;各种适合环境的移动机构及其驱动方式，如轮式、履带式、单腿跳跃或多腿行走、喷气或气垫、仿生(如蠕动和爬墙)。

基于摄像头的视觉传感器及二维和三维物体的信息处理基于各种非接触式传感器如超声波、红外光、激光、雷达波、磁器件，并对定位、识别、运动检测等信息进行处理;处理各种接触、压力、力、滑动传感器检测信息;传感器融合技术将多个传感器信息集成在一起，做出适当的估计和决策。

相应的各种运动学和动力学建模，运动轨迹规划和生成，以及基于运动学或动力学的控制方法;一种结合位置控制、力控制、力位置控制的柔性控制方法;远程控制操作等非结构化环境中的各种主从控制方法;多机器人协同控制问题;创新智能控制方法，如专家系统、人工神经网络、生物进化等;该仿真系统适用于上述各种控制方法。

用于离线教学和自主机器人行为的各种计算机控制和编程语言，包括动作、对象和任务级(任务级);语音识别与生成;声音、图像和文本的多媒体处理技术;基于视觉、力、触觉和声音的远程呈现技术，以及其他虚拟现实技术。

根据机器人的总体工作原理，设计其内部结构组成及相应的管理控制方法。例如，层次化架构——最高的组织层将给定的外部命令和任务分解为子任务或动作组合，传递给下一层的协调层，生成一系列特定的动作序列，形成动作机制的驱动指令，直到最低层的执行层。在整个过程中，各种传感器信号逐级向上反馈，综合处理后做出决策。例如，基于行为的遏制结构——基于传感器的几个独立单元，可以自由组合，直接建立感知和控制动作之间的映射关系。系统行为由单位行为的时间和空间序列组成，并由仲裁机构进行监督。

它涉及到具体的技术和方法，主要包括问题解决、自动规划生成、模式识别、自然语言处理、机器学习、专家系统、知识库等。此外，还涉及人类智能的机制本质和人工智能实现方法的基础理论研究。

智能机器人在材料、能源等方面的实际发展问题，分析智能机器人在各行业的应用需求和产业发展关系，以及使用智能机器人引发的人类社会心理和法律问题。
智能机器人与人工智能学科密切相关。一方面，它是人工智能技术和方法的典型应用对象，另一方面，它是研究和开发人工智能技术和方法的试验台。其核心问题是研究如何实现从感知到行动的智能连接。计算机科学技术的发展为智能机器人的工程实现提供了支持和动力。智能机器人也可以看作是装有各种拟人化和仿生外部装置的计算机系统或装置。智能机器人与工业机器人可以同时并存，但智能机器人实际上研究的是各种形式的智能机器，具有更深刻的学术意义和更广阔的应用前景。

目前，智能机器人的研究还处于初级阶段，研究目标一般围绕感知、行动和决策思维三个问题展开。实验室样机包括:自动装配机器人——具有三维视觉识别和部件定位、灵活控制多指夹持器抓取和精密装配、自动装配顺序规划、避碰、多操作者协调等功能;移动机器人——具有室内外自主导航、路径规划、在复杂室外环境下运动、避碰、感官取样操作和检测、故障排除等功能;水下机器人——具备深水潜水、电缆遥控、水下清洁维护等功能。

上述机器人实际上只是理想智能机器人功能环节的一部分，其研究的局限性主要在于人工智能技术仍不能提供实现机器智能的有效原理和方法。智能机器人的完美实现需要提高机器的自主性，进一步独立于人类，建立更加友好的人机界面;需要提高机器的适应性，以更好地适应环境变化，加强其与环境的交互能力。

随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大，人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人运行的环境往往是未知的，难以预测。在研究此类机器人的过程中，主要涉及以下关键技术:

多传感器信息融合技术是近年来的研究热点。它结合了控制理论、信号处理、人工智能、概率论和统计学，为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了技术解决方案。机器人使用的传感器种类很多，根据用途的不同可以分为两大类:内测传感器和外测传感器。内部测量传感器用于检测机器人部件的内部状态，包括特定位置和角度传感器;任何位置和角度传感器;速度和角度传感器;倾角传感器;方位传感器等。外部传感器包括:视觉(测量、识别传感器)、触觉(接触、压力、滑动传感器)、力(力、扭矩传感器)、接近(接近、距离传感器)和角度传感器(倾斜、方向、姿态传感器)。多传感器信息融合是指将来自多个传感器的感知数据进行综合，生成更加可靠、准确或全面的信息。融合后的多传感器系统能更准确地反映被检测物体的特征，消除信息的不确定性，提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有冗余性、互补性、实时性和低成本等特点。多传感器信息融合的主要方法有贝叶斯估计、登普斯特谢弗理论、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。

多传感器信息融合技术是一个非常活跃的研究领域，主要研究方向包括:

1 .由于单个传感器存在不确定性、观测误差和不完备性等缺点，单层数据融合限制了系统的能力和鲁棒性。对于对鲁棒性和灵活性要求较高的先进系统，可以采用多级传感器融合方法。低层次融合方法可以融合多传感器数据;中间层融合方法将数据与特征融合，得到融合的特征或决策;高层次的融合方法可以将特征和决策整合到最终决策中。

2 .微传感器和智能传感器的性能、价格和可靠性是衡量传感器质量的重要指标。然而，许多高性能传感器由于体积大，在应用市场上受到限制。微电子技术的迅速发展使制造小微传感器成为可能。智能传感器将主要处理、硬件和软件集成在一起。Par Scientific开发的1000系列数字石英智能传感器，日本日立研究所开发的能够识别四种气体的嗅觉传感器，美国霍尼韦尔开发的DSTJ23000智能差压传感器，都具有一定的智能水平。

3 .在现实世界中，通过自适应多传感器融合难以获得准确的环境信息并保证传感器始终正常工作。因此，鲁棒的融合算法对于各种不确定情况至关重要。为了解决传感器不完善带来的不确定性，已经开发了几种自适应多传感器融合算法。Hong通过创新技术提出了一种扩展的联合方法，该方法可以估计滤波单个测量序列的最优卡尔曼增益。Pacini和Kosko还在处理过程中结合了卡尔曼滤波算法，开发了一种可应用于轻度环境噪声的自适应目标跟踪模糊系统。

自主导航是机器人系统的核心技术，也是机器人研究领域的一个关键和挑战性问题。导航的基本任务包括三点:(1)基于环境理解的全球定位:通过对环境中景物的理解，识别人类地标或特定物体，完成机器人的定位，为路径规划提供材料;(2)目标识别和障碍物检测:对障碍物或特定目标进行实时检测和识别，提高控制系统的稳定性;(3)安全防护:能够分析机器人工作环境中可能出现的障碍物和移动物体，避免对机器人造成伤害。

机器人的导航方式多种多样，根据环境信息的完备性、导航指示信号的类型等因素可分为三类:基于地图的导航、基于地图创建的导航和基于地图自由的导航。根据导航所用硬件的不同，导航系统可分为视觉导航和非视觉传感器组合导航[8]。视觉导航就是利用摄像头对环境进行检测和识别，以获取场景中的绝大多数信息。视觉导航信息处理的内容主要包括:视觉信息的压缩与过滤、道路检测与障碍物检测、环境特定标志的识别、三维信息的感知与处理。非视觉传感器导航是指利用多个传感器协同工作，如探头型、电容型、电感型、机械传感器、雷达传感器、光电传感器等，对环境进行探测，监控机器人的位置、姿态、速度、内部系统状态等，感知机器人所处工作环境的静态和动态信息;使机器人相应的工作顺序和操作内容能够自然地适应工作环境的变化，并有效地获取内外信息。

在自主移动机器人导航中，无论是局部实时避障还是全局规划，都需要准确了解机器人或障碍物的当前状态和位置，才能完成导航、避障和路径规划等任务。这就是机器人定位的问题。成熟的定位系统可分为被动传感器系统和主动传感器系统。被动传感器系统通过编码、加速度传感器、陀螺仪、多普勒速度传感器等感知机器人自身的运动状态，并通过累积计算获得定位信息。主动传感器系统通过超声波传感器、红外传感器、激光测距仪、摄像机等主动传感器感知机器人的外部环境或人工设置的道路标志，并将其与系统的预设模型进行匹配，得到当前机器人与环境或道路标志的相对位置，从而获得定位信息。

路径规划技术是机器人研究的一个重要分支。最优路径规划是在机器人工作空间中，根据一定的优化准则(如最小的工作成本、最短的行走路径、最短的行走时间等)，找到一条从起始状态到目标状态能够避开障碍物的最优路径。

路径规划方法大致可分为两类:传统方法和智能方法。传统的路径规划方法主要有:自由空间法、图搜索法、网格解耦法和人工势场法。机器人路径规划中的全局规划大多基于上述方法，但这些方法在路径搜索效率和路径优化方面有待进一步提高。人工势场法是传统规划算法中成熟、高效的规划方法。它使用环境势场模型进行路径规划，但不检查路径是否最优。

智能路径规划方法应用遗传算法、模糊逻辑、神经网络等人工智能方法，提高机器人路径规划的避障精度，加快规划速度，满足实际应用需求。常用的算法有模糊方法、神经网络、遗传算法、q -学习、混合算法等，这些算法在已知或未知障碍环境中都取得了一定的研究成果。

视觉系统是自主机器人的重要组成部分，一般由摄像头、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像采集、图像处理与分析、输出与显示，其核心任务是特征提取、图像分割和图像识别。如何准确、高效地处理视觉信息是视觉系统的关键问题。视觉信息处理逐步细化，包括视觉信息的压缩和过滤、环境和障碍物的检测、特定环境标志的识别、三维信息的感知和处理。环境和障碍物检测是视觉信息处理中最重要也是最困难的过程。边缘提取是视觉信息处理中常用的一种方法。对于一般的图像边缘提取，如使用局部数据梯度法和二阶微分法，很难满足移动机器人在运动中处理图像的实时性要求。因此，提出了一种基于计算智能的图像边缘提取方法，如基于神经网络的方法，利用模糊推理规则的方法，特别是Bezdek J教授C最近全面讨论了使用模糊逻辑推理进行图像边缘提取的意义。该方法针对视觉导航，将机器人在室外运动所需的道路知识，如道路白线和道路边缘信息，整合到模糊规则库中，提高道路识别效率和鲁棒性。有人提出将遗传算法与模糊逻辑相结合。

机器人视觉是机器人智能的重要标志之一，对机器人智能与控制具有重要意义。国内外都在努力进行研究，一些系统已经投入使用。

随着机器人技术的发展，传统的控制理论暴露出物理对象无法精确建模和病理过程信息不足的缺点。近年来，许多学者提出了各种机器人智能控制系统。机器人的智能控制方法包括模糊控制、神经网络控制和智能控制技术的融合(模糊控制与变结构控制的融合;神经网络与变结构控制的融合模糊控制与神经网络控制的融合;智能融合技术还包括基于遗传算法的模糊控制方法。

机器人智能控制在理论和应用上都取得了重大进展。在模糊控制方面，J . J . Buckley等人论证了模糊系统的近似性质，E. H . Mamdan首次将模糊理论应用于实际机器人。模糊系统在机器人建模、控制、柔性臂控制、模糊补偿控制、移动机器人路径规划等领域有着广泛的应用。在机器人神经网络控制领域，CMCA (Cere bella Model Controller Articulation)是一种应用较早的控制方法，具有实时性强的特点，特别适用于多自由度机械臂的控制。

智能控制方法提高了机器人的速度和精度，但它们也有自己的局限性。例如，如果机器人模糊控制中的规则库非常大，则推理过程将花费太长时间;如果规则库过于简单，控制的准确性就会受到限制;无论是模糊控制还是变结构控制，都会存在抖振现象，对控制产生严重影响;神经网络中隐藏层数和隐藏层内神经元数的合理确定仍然是控制中遇到的难题。此外，神经网络容易出现局部极小值等问题，是智能控制设计中需要解决的问题。

智能机器人的研究目标并不是要完全取代人类。仅仅依靠计算机来控制复杂的智能机器人系统是很困难的。即使可以实现，由于对环境的适应性不足，也是不实用的。智能机器人系统不能完全拒绝人的作用，而需要依靠人机协调来实现系统控制。因此，设计良好的人机界面已成为智能机器人研究的关键问题之一。

人机界面技术是研究如何促进人与计算机之间的自然通信。为了实现这一目标，除了要求机器人控制器具有友好、灵活、方便的人机界面这一基本要求外，还要求计算机能够理解文本、语言、语音表达，甚至可以在不同语言之间进行翻译。这些功能的实现依赖于知识表示方法的研究。因此，研究人机界面技术既具有巨大的应用价值，又具有根本性的理论意义。人机界面技术取得了显著成果，文本识别、语音合成与识别、图像识别与处理、机器翻译等技术开始实用化。此外，人机界面设备与交互技术、监控技术、远程操作技术、通信技术等也是人机界面技术的重要组成部分，其中远程操作技术是一个重要的研究方向。

尽管在机器人人工智能方面取得了重大成就，但控制理论专家认为，机器人所能拥有的智能还没有达到极限。问题不仅在于计算机的计算速度不够快，感官传感器的种类有限，还在于其他方面，例如缺乏编程合理机器人行为的设计思想。你认为，如果不破译解决最常见问题的思维过程，人类的智力会发生什么变化?这个认知过程进展得非常缓慢，但我们如何才能掌握让计算机思考得更快的规则呢?因此，对人类的不了解成为了机器人发展道路上的绊脚石。近年来，创造在不确定环境中“生活”的智能机器人的主题导致了对生物系统、动物和人类大脑中发生的认知和自我意识过程的深入研究。其结果是层次适应系统理论的出现，并得到了有效的发展。作为组织智能机器人执行有目的行为的理论基础，我们的大脑是如何控制我们的身体的?从纯粹的机械角度来看，我们的身体也有超过200个自由度。当我们进行复杂的动作，如写作、散步、跑步、游泳和弹钢琴时，大脑是如何向每块肌肉发出指令的?大脑是如何在最短的时间内处理这么多信息的?我们的大脑甚至没有参与这些活动。大脑——我们的中央信息处理机器不屑于管理这些。它甚至不监督我们身体的各个运动部位，运动的详细设计是在比大脑皮层低得多的水平上进行的。这类似于用高级语言编程，只要指出1到20之间间隔为1的一组数字，机器人就会将这组指令输入到一个详细的操作系统中。最明显的是，像“当你接触到热物体时把手缩回来”这样的命令甚至在大脑意识到它们之前就发出了。

在几个皮层区域之间分配一个大的任务比通过控制系统的每个元素的器官严格集中分配必要的行动更具成本效益，经济和有效。在解决重大问题时，这样一个中心化的大脑变得过于复杂，不仅大脑，甚至整个人体都无法容纳。在完成复杂的动作时，我们通常会将其分解成一系列常见的小动作(如起身、坐下、右脚走路、左脚走路)。教孩子各种动作可以概括为在他们的记忆中形成和巩固相应的小动作。同样，知觉过程也是以这种方式组织的。感官意象——这是听觉、视觉或触觉脉冲(马、人)的固定序列或组合，或序列和组合的组合。学习能力是复杂生物系统中组织控制的另一个普遍原则，它是适应生活环境的能力，这些环境在很大范围内发生了变化，并且是以前未知的。这种适应性不仅是整个身体所固有的，而且也是个体器官甚至功能所固有的。当同一个问题需要多次解决时，这种能力是不可替代的。由此可见，适应性在整个生物界的有目的行为中起着极其重要的作用。

控制机器人的问题在于模拟动物的运动和人类的适应性。建立机器人控制层次——首先，实现感知功能、信息处理功能、控制功能在机器人的各个层次和子系统之间的分配。第三代机器人具有大规模的处理能力，在这种情况下，完全统一的信息处理和控制算法实际上是低效的，甚至是无用的。因此，分层自适应结构的出现首先是为了提高机器人的控制质量，即降低不确定性水平，提高动作速度。为了发挥各个层次和子系统的作用，有必要大大减少信息量。因此，算法的不同角色使人们能够以显著降低的不确定性完成任务。总之，智能化的发展是第三代机器人的一个重要特征。人们根据自己的智力水平来决定自己所属的机器人的一代。有人甚至据此将机器人分为以下几类:受控机器人——“零代”机器人，它没有任何智力性能，是由人类控制和操作的机械手臂;可训练机器人——第一代机器人，有记忆，由人类操作，有人类指定的行动计划和程序，它只记得(接受训练的能力)和繁殖;感知机器人——机器人在记住人类安排的计划后，根据外界数据(反馈)计算出具体的行动方案;智能机器人——在人指定目标后，机器人独立制定行动计划，根据实际情况确定行动方案，然后将行动转化为操作机构的运动。因此，它具有广泛的感觉系统、智能和模拟装置(周围条件和自我-机器人意识和自我意识)。

如何变得更聪明

人工智能专家指出，计算机不仅应该完成人类分配给它们的任务，还应该以最好的方式独自解决许多问题。例如，一台计算电费或从事银行业务的普通计算机的整个程序就是准确地完成指令列表，而一些研究中心的计算机可能会“思考”问题。前者行动迅速，但缺乏智慧;后者存储相对复杂的程序，计算机充满了信息，可以模仿许多人类的能力(在某些情况下甚至超过了我们人类的能力)。

科学家认为，智能机器人的发展方向是为其配备“大脑芯片”，增强其智能，这将在认知学习、自动组织、模糊信息综合处理等方面向前迈进一大步。

虽然也有人表示担忧:这种装有“大脑芯片”的智能机器人，未来是否会在智力上超越人类，甚至对人类构成威胁?但许多科学家认为，这种担心完全没有必要。在智力方面，机器人的智力相当于4岁儿童的智力，机器人的“常识”甚至比正常成年人还要差。

工信部、发改委、财政部联合印发《机器人产业发展规划(2016-2020年)》指出，机器人产业发展要推动重大标志性产品取得突破。

在工业机器人领域，聚焦智能生产和物流，攻克工业机器人关键技术，提高可操作性和可维护性，重点开发弧焊机器人、真空(清洁)机器人、全自动编程智能工业机器人、人机协作机器人、双臂机器人、重型agv等六大标志性工业机器人产品，引导中国工业机器人向中高端方向发展。

在服务机器人领域，重点开发消防救援机器人、外科手术机器人、智能公共服务机器人、智能护理机器人四大标志性产品。推进专业服务机器人系列化和个人/家用服务机器人商品化。

国家对十大标志性产品的技术、规格、功能等都建立了一定的监管标准。例如，智能公共服务机器人。导航模式:激光SLAM，最大移动速度0.6m/s，定位精度±100mm，定位航向角精度±5°，最大工作时间3h, 2条手臂，2-7个单臂自由度，1-2个头部自由度，具有自主行走、人机交互、讲解、引导等功能。

智能机器人作为一项涵盖了大量跨学科知识的技术，几乎与人工智能一起出现。智能机器人在当今社会变得越来越重要，越来越多的领域和岗位需要智能机器人的参与，这使得对智能机器人的研究日益频繁。虽然我们仍然很难在日常生活中看到智能机器人的影子。但在不久的将来，随着智能机器人技术的不断发展和成熟。在众多研究者的不懈努力下，智能机器人必将走进千家万户。更好服务人民生活，让人民生活更舒适、更健康。