机器学习技术与应用 课件 第6课 智能机器人

智能机器人技术与应用“十四五”职业教育人工智能技术应用专业系列教材第6课智能机器人231知识目标（1）熟悉十大标志机器人，熟悉智能机器人的定义及其三要素。（2）熟悉机器人智能的定义与相关概念。（3）了解智能机器人的关键技术。能力目标（1）掌握专业知识的学习方法，培养阅读、思考与研究的能力。（2）积极参与“研究性学习小组”活动，提高组织和活动能力，具备团队精神。素质目标（1）热爱学习，掌握学习方法，提高学习能力。（2）热爱读书，善于分析，勤于思考，培养关心智能机器人技术进步的优良品质。（3）体验、积累和提高“大国工匠”的专业素质。学习目标

愿景

体验

创意

实践重点难点（1）智能机器人的关键要素。（2）智能机器人的关键技术。目录智能机器人简介01按智能对机器人分类02智能机器人关键技术03智能机器人的发展04第6课智能机器人1966年到1972年间，美国斯坦福大学国际研究所（SRI）研制了移动式机器人Shakey（摇摇晃晃），这是首台采用了人工智能学的移动机器人（见图6-7）。Shakey具备一定人工智能，能够自主进行感知、环境建模、行为规划并执行任务，如寻找木箱并将其推到指定目的位置。它装备了电视摄像机、三角法测距仪、碰撞传感器、驱动电机以及编码器，并通过无线通讯系统由二台计算机控制。当时计算机的体积庞大，但运算速度缓

慢，导致Shakey往往需要数小时的

时间来分析环境并规划行动路径。

图6-7斯坦福研制的第一台

智能机器人Shakey智能机器人简介0101

智能机器人简介智能机器人的研究从上个世纪60年代初开始，经过几十年的发展，基于感觉控制的智能机器人已达到实际应用阶段，基于知识控制的智能机器人（又称自主机器人）也取得较大进展。十大标志性机器人机器人的智能定义智能机器人不同形式智能机器人三要素01

智能机器人简介01

智能机器人简介6.1.1十大标志性机器人2016年4月，国家工信部、发改委、财政部等三部委联合印发《机器人产业发展规划（2016-2020年）》，以引导中国机器人产业向中高端快速健康可持续发展。文件指出，要推进重大标志性产品率先突破。在工业机器人领域，聚焦智能生产、智能物流，攻克工业机器人关键技术，提升可操作性和可维护性，重点发展弧焊机器人、真空（洁净）机器人、全自主编程智能工业机器人、人机协作

机器人、双臂机器人、重载AGV（小车）等6种标志性工

业机器人产品。01

智能机器人简介在服务机器人领域，重点发展消防救援机器人、手术机器人、智能公共服务机器人、智能护理机器人等4种标志性产品，推进专业服务机器人实现系列化，个人/家庭服务机器人实现商品化。国家对以上十大标志性产品技术、规格和功能都制定了一定的规范标准。例如：智能公共服务机器人，其导航方式为激光SLAM（即时定位与地图构建），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，手臂数量2，单臂自由度2-7，头部自由度1-2，具备自主行走、人机交互、讲解、导引等功能。SLAM问题可以描述为：机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动，在移动过

程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时以此为基础建造增量式地图，实现机

器人的自主定位和导航。由于SLAM重要理论的应用价值，被很多学者认为是实现真

正全自主移动机器人的关键。01

智能机器人简介6.1.2机器人的智能定义一般机器人是指不具有智能，有一般编程能力和操作功能的机器人。而智能机器人是机械技术、电子技术、信息技术有机结合的产物，是一个在感知、思维、效应方面全面，模拟人的机器系统，其外形不一定像人。智能机器人是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，研究它们之间的相互关系。还可以在有害的环境中替人从事危险的工作，在上天下海、战场作业等方面大显身手。智能机器人具备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。这就是

筋肉，或称自整步电动机，它们使手、脚、长鼻子、触角等动起来。01

智能机器人简介6.1.3智能机器人三要素大多数专家认为智能机器人至少要具备三个要素：感觉要素、运动要素和思考要素，称这种机器人为自控机器人，它是控制论产生的结果。控制论主张这样的事实：生命和非生命有目的的行为在很多方面是一致的。正像一个智能机器人制造者所说的，机器人是一种系统的功能描述，这种系统过去只能从生命细胞生长的结果中得到，现在已经成为我们能够制造的东西了。01

智能机器人简介智能机器人能够理解人类语言，用人类语言同操作者对话，在它自身的“意识”中单独形成一种使它得以“生存”的外界环境。它能分析出现的情况，调整自己的动作以达到操作者所提出的全部要求，能拟定所希望的动作，并在信息不充分的情况下和环境迅速变化的条件下完成这些动作。当然，要它和人类思维一模一样，这是不可能办到的。不过，仍然有人试图建立计算机能够理解的某种“微观世界”。

图6-8在自身“意识”中形成“生存”环境01

智能机器人简介（1）感觉要素。用来认识周围环境状态。感觉要素包括能感知视觉、接近、距离等的非接触型传感器和能感知力、压觉、触觉等的接触型传感器。这些要素实质上就相当于人的眼、鼻、耳等五官，它们的功能可以利用诸如摄像机、图像传感器、超声波传成器、激光器、导电橡胶、压电元件、气动元件、行程开关等机电元器件来实现。（2）运动要素。或称反应要素，对外界做出反应性动作。对运动要素来说，智能机器人需要有一个无轨道型的移动机构，以适应诸如平地、台阶、墙壁、楼梯、坡道等不同的地理环境。它们的功能可以借助轮子、履带、支脚、吸盘、气垫等移动机构来完成。在运动过程中要对移动机构进行实时控制，包括有位置控制、力度控制、位置与力度混合控制、伸缩率控制等。01

智能机器人简介（3）思考要素。根据感觉要素所得到的信息，思考出采用什么样的动作。智能机器人的思考要素是三个要素中的关键，也是人们要赋予机器人必备的要素。思考要素包括有判断、逻辑分析、理解等方面的智力活动。这些活动实质上是一个信息处理过程，而计算机则是完成这个处理过程的主要手段。01

智能机器人简介6.1.4智能机器人的不同形式根据其智能形式的不同，智能机器人可分为三种：（1）传感型。又称外部受控机器人。其本体上没有智能单元，只有执行机构和感应机构，它具有利用传感信息（包括视觉、听觉、触觉、接近觉、力觉和红外、超声及激光等）进行传感信息处理、实现控制与操作的能力。受控于外

部计算机，在外部计算机上具有智能处理单元，处理

由受控机器人采集的各种信息以及机器人本身的各种

姿态和轨迹等信息，然后发出控制指令指挥机器人的

动作。机器人世界杯小型组比赛所使用的机器人就属

于这种类型。图6-9机器人世界杯赛（小型组）01

智能机器人简介（2）交互型。机器人通过计算机系统与操作员或程序员进行人－机对话，实现对机器人的控制与操作。交互型机器人虽然具有一定的处理和决策功能，能够独立地实现一些诸如轨迹规划、简单避障等功能，但是还要受到外部的控制。（3）自主型。在设计制作之后，机器人无需人的干预就能够在各种环境下自动完成各项拟人任务。自主型机器人的本体上具有感知、处理、决

策、执行等模块，可以像人一样独立地活动和处理问

题。机器人世界杯中型组比赛中使用的机器人就属于

这一类型。

图6-10机器人世界杯赛（中型组）01

智能机器人简介全自主移动机器人最重要的特点在于它的自主性和适应性。自主性是指它可以在一定的环境中，不依赖任何外部控制，完全自主地执行一定的任务。适应性是指它可以实时识别和测量周围的物体，根据环境变化调节自身参数，调整动作策略以及处理紧急情况。交互性也是自主机器人的一个重要特点，机器人可以与人、与外部环境以及与其他机器人之间信息交流。由于全自主移动机器人涉及诸如驱动器控制、传感器数据融合、图像处理、模式识别、神经网络等许多方面，所以能够综合反映一个国家在制造业和人工智能等方面的水平。按智能对机器人分类0202

按智能对机器人分类之所以被称为“智能机器人”，是因为它有相当发达的“大脑”（中央处理器），这种计算机跟操作它的人有直接联系。最主要的，是这样的计算机可以进行按目的安排的动作。正因为这样，我们才说这种机器人是真正的机器人，尽管它们的外表可能有所不同。工业机器人与人工智能初级智能高级智能02

按智能对机器人分类02

按智能对机器人分类6.2.1工业机器人与人工智能工业机器人和人工智能是两个不同的概念，一个是数字化机械设备（即工业机器人），一个是技术科学（即人工智能）。工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人。工业机器人是自动执行工作的机器装置，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。工业机器人涉及众多领域，包括汽车制造，食品行业，五金电子，电器等行业，它

又分不同的工作站：上下料，焊接，抛光打磨，装配，喷涂，码垛等工序。由原来

的人工产线更迭为机器人自动化生产线，不仅管理更方便，效率也大大提高。02

按智能对机器人分类但是工业机器人一般只能刻板地按照人给它规定的程序工作，不管外界条件有何变化，自己都不能对程序也就是对所做的工作进行相应的调整。如果要改变机器人所做的工作，必须由人对程序作相应的改变，因此它是毫无智能的。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。属于宏观概念的，并不是一种运作的机器，它是计算机科学的一个分支，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的

研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟，但人工智能不是人的智能，

虽然它但像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能更偏向于数字化，科学化，

而不具有人的情感思绪。02

按智能对机器人分类6.2.2初级智能初级智能是指具有象人那样的感受、识别、推理和判断能力。可以根据外界条件的变化，在一定范围内自行修改程序，也就是它能适应外界条件变化对自己怎样作相应调整。不过，修改程序的原则由人预先给以规定。这种初级智能机器人已拥有一定的智能，虽然还没有自动规划能力，但这种初级智能机器人也开始走向成熟，达到实用水平。02

按智能对机器人分类6.2.3高级智能和初级智能机器人一样，高级智能机器人具有感觉，识别，推理和判断能力，同样可以根据外界条件的变化，在一定范围内自行修改程序。与初级智能不同的是，修改程序的原则不是由人规定的，而是由机器人自己通过学习，总结经验来获得修改程序的原则，所以它的智能高出初级智能机器人。这种机器人已拥有一定的自动规划能力，

能够自己安排自己的工作。这种机器人可以不用人照料而

完全独立工作，故又称为自律机器人。

图6-11自律服务机器人智能机器人关键技术0303

智能机器人关键技术智能机器人所处的环境往往是未知、难以预测的，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。多传感器信息融合导航与定位路径规划机器人视觉智能控制人机接口技术03

智能机器人关键技术03

智能机器人关键技术6.3.1多传感器信息融合多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合，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的一种技术解决途径。机器人所用的内部、外部传感器有很多种。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态，包括：特定位置、角度传感器；任意位置、角度传感器；速度、角度传感器；加速度传感器；倾斜角传感器；方位角传感器等。外部传感器包括视觉（测量、视觉传感

器）、触觉（接触、压觉、滑动觉传感器）、力觉（力、力矩传感器）、接近觉

（距离传感器）以及角度传感器（倾斜、方向、姿式传感器）。多传感器信息融合

就是指综合来自多个传感器的感知数据，以产生更可靠、更准确或更全面的信息

（见图6-12）。03

智能机器人关键技术

图6-12多传感器信息融合举例：自动驾驶传感系统03

智能机器人关键技术经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性，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以下特性：冗余性、互补性、实时性和低成本性。多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、登普斯特-谢弗理论、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。03

智能机器人关键技术多传感器信息融合技术的主要研究方向有：（1）多层次传感器融合。由于单个传感器具有不确定性、观测失误和不完整性的弱点，因此单层数据融合限制了系统的能力和鲁棒性。对于要求高鲁棒性和灵活性的先进系统，可以采用多层次传感器融合的方法。低层次融合方法可以融合多传感器数据；中间层次融合方法可以融合数据和特征，得到融合的特征或决策；高层次融合方法可以融合特征和决策，到最终的决策。03

智能机器人关键技术（2）微传感器和智能传感器。传感器的性能、价格和可靠性是衡量传感器优劣与否的重要标志，然而许多性能优良的传感器由于体积大而限制了应用市场。微电子技术的迅速发展使小型和微型传感器的制造成为可能。智能传感器将主处理、硬件和软件集成在一起。如ParScientific公司研制的1000系列数字式石英智能传感器，日本日立研究所研制的可以识别4种气体的嗅觉传感器，美国霍尼韦尔研制的DSTJ23000智能压差压力传感器等，都具备了一定的智能。03

智能机器人关键技术（3）自适应多传感器融合。实际世界中很难得到环境的精确信息，也无法确保传感器始终能够正常工作。因此，对于各种不确定情况，鲁棒融合算法十分必要。现在已经研究出一些自适应多传感器融合算法来处理由于传感器的不完善带来的不确定性。如Hong通过革新技术提出1种扩展的联合方法，能够估计单个测量序列滤波的最优卡尔曼增益。Pacini和Kosko也研究出1种可以在轻微环境噪声下应用的自适应目标跟踪模糊系统，它在处理过程中结合了卡尔曼滤波算法。03

智能机器人关键技术6.3.2导航与定位在机器人系统中，自主导航是一项核心技术，也是研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有3点：（1）基于环境理解的全局定位：通过环境中景物的理解，识别人为路标或具体的实物，以完成对机器人的定位，为路径规划提供素材；（2）目标识别和障碍物检测：实时对障碍物或特定目标进行检测和识别，提高控制系统的稳定性；（3）安全保护：能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤。03

智能机器人关键技术机器人有多种导航方式，根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同，可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。根据导航采用的硬件不同，可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识，以获取场景中绝大部分信息。视觉导航信息处理的内容主要包括：视觉信息的压缩和滤波、路面检测和障碍物检测、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作，如探针式、电容式、电感式、力学

传感器、雷达传感器、光电传感器等，用来探测环境，对机器人的位置、姿态、速

度和系统内部状态等进行监控，感知机器人所处工作环境的静态和动态信息，使得

机器人相应的工作顺序和操作内容能自然地适应工作环境的变化，有效地获取内外

部信息。03

智能机器人关键技术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，都需要精确知道机器人或障碍物的当前状态及位置，以完成导航、避障及路径规划等任务，这就是机器人的定位问题。比较成熟的定位系统可分为被动式传感器系统和主动式传感器系统。被动式传感器系统通过码盘、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运动状态，经过累积计算得到定位信息。主动式传感器系统通过包括超声传感器、红外传感器、激光测距仪以及视频摄像机等主动式传感器感知机器人外部环境或人为设置的路标，与系统预先设定的模型进行匹配，从而

得到当前机器人与环境或路标的相对位置，获得定位信息。03

智能机器人关键技术6.3.3路径规划路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则（如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等），在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。

图6-13机器人路径规划03

智能机器人关键技术路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法2种。传统路径规划方法主要有以下几种：自由空间法、图搜索法、栅格解耦法、人工势场法。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的，但这些方法在路径搜索效率及路径优化方面有待于进一步改善。人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法，它通过环境势场模型进行路径规划，但是没有考察路径是否最优。智能路径规划方法是将遗传算法、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中，

来提高机器人路径规划的避障精度，加快规划速度，满足实际应用的需要。其中应

用较多的算法主要有模糊方法、神经网络、遗传算法、Q学习及混合算法等，这些

方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果。03

智能机器人关键技术6.3.4机器人视觉机器人视觉是其智能化最重要的标志之一，对机器人智能及控制都具有非常重要的意义。视觉系统一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成，它是自主机器人的重要组成部分。机器人视觉系统的工作包括图像获取、图像处理和分析、输出和显示，其核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识。如何精确高效的处理视觉信息是视觉

系统的关键问题。

图6-14机器人视觉系统03

智能机器人关键技术视觉信息处理的工作是逐步细化，包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中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。边沿抽取是视觉信息处理中常用的方法，对于一般的图像边沿抽取，如采用局部数据的梯度法和二阶微分法等，对于需要在运动中处理图像的移动机器人而言，难以满足实时性的要求。为此人们提出基于计算智能的图像边沿抽取方法，如基于神经网络的方法、利用模糊推理规则的方法，特别是贝兹德克教授全面论述了利用模糊逻辑推理进行图像边沿抽取的

意义。这种方法具体到视觉导航，就是将机器人在室外运动时所需要的道路知识，

如公路白线和道路边沿信息等，集成到模糊规则库中来提高道路识别效率和鲁棒性。

慈爱，还有人提出将遗传算法与模糊逻辑相结合。03

智能机器人关键技术6.3.5智能控制随着机器人技术的发展，许多学者提出了各种不同的机器人智能控制系统，例如有模糊控制、神经网络控制和智能控制技术的融合等。在模糊控制方面，巴克利等人论证了模糊系统的逼近特性，曼丹首次将模糊理论用于一台实际机器人。模糊系统在机器人的建模、控制、对柔性臂的控制、模糊补偿控制以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。在机器人神经网络控制方面，小脑模型控制器关节

（CMCA）是应用较早的一种控制方法，其最大特点是实

时性强，尤其适用于多自由度操作臂的控制。03

智能机器人关键技术智能控制方法提高了机器人的速度及精度，但是也有其自身的局限性。例如机器人模糊控制中的规则库如果很庞大，推理过程的时间就会过长；如果规则库很简单，控制的精确性又会受到限制；无论是模糊控制还是变结构控制，都会出现抖振现象，这将给控制带来严重影响。此外，神经网络的隐层数量和隐层内神经元数的合理确定仍是神经网络在智能控制设计方面所遇到的问题等。03

智能机器人关键技术6.3.6人机接口技术智能机器人的研究目标并不是完全取代人，复杂的智能机器人系统仅仅依靠计算机来控制是有一定困难的，即使可以做到，也由于缺乏对环境的适应能力而并不实用。智能机器人系统需要借助人机协调来实现系统控制，因此，设计良好的人

机接口就成为智能机器人研究的重点问题之一。

图6-15机器人人机接口03

智能机器人关键技术人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，除了要求机器人控制器有一个友好、灵活方便的人机界面之外，还要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，研究人机接口技术既有巨大的应用价值，又有基础理论意义。人机接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音合成与识别、图像识别与处理、机器翻译等技术已经开始实用化。另外，人机接口装置和交互技术、监控技术、远程操作技术、通讯技

术等也是人机接口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。智能机器人的发展0404

智能机器人的发展尽管针对机器人的人工智能研究已经取得了显著的成绩，但控制论专家们认为它可以具备的智能水平的极限并未达到。问题不光在于计算机的运算速度不够和感觉传感器种类少，而在于例如缺乏编制机器人理智行为程序的设计思想。实际上，现在甚至连人在解决最普通的问题时的思维过程都还没有破译，又怎能掌握规律，提高计算机的“思维”速度呢？认识人类自己这个问题成了机器人发展道路上的绊脚石。0102日本推动建立全球标准服务型机器人前景广阔04

智能机器人的发展04

智能机器人的发展6.4.1人的意识与机器人模拟制造“生活”在不固定性环境中的智能机器人这一课题，近年来使人们对发生在生物系统、动物和人类大脑中的认识和自我认识过程进行了深刻研究，结果就出现了等级自适应系统学说。纯粹从机械学观点来粗略估算，人类的身体具有两百多个自由度。当我们在进行写字、走路、跑步、游泳、弹钢琴这些复杂动作的时候，大脑究竟是怎样对每一块肌肉发号施令的呢？大脑怎么能在最短的时间内处理完这么多的信息呢？实际上人类的

大脑可能根本没有参与这些活动。大脑“不屑于”去管这些，

它根本不去监督身体的各个运动部位，动作的详细设计是在比

大脑皮层低得多的水平上进行的。最明显的就是，“一接触到

热的物体就把手缩回来”这类最明显的指令甚至在大脑还没有

意识到的时候就已经发出了。04

智能机器人的发展把一个大任务在几个皮层之间进行分配，这比控制器官给构成系统的每个要素规定必要动作的严格集中的分配合算、经济、有效。在解决重大问题的时候，这样集中化的大脑就会显得过于复杂，不仅脑颅，甚至连人的整个身体都容纳不下。在完成这样或那样的一些复杂动作时，人们通常将其分解成一系列的普遍的小动作（如起来、坐下、迈右脚、迈左脚）。教给小孩各种各样的动作可归结为在小孩的“存储器”中形成并巩固相应的小动作。同样的道理，知觉过程也是如此组织起来的。感性形象——这是听觉、视觉或触觉脉冲的固定序列或组合（马、人），

或者是序列和组合二者兼而有之。04