人工智能通识基础与应用课件

人工智能导论第5章智能机器人数智人才培养AI通识精品系列目录5.1智能机器人概述5.2智能机器人的体系结构5.3机器人视觉系统5.4机器人规划系统5.1智能机器人概述5.1智能机器人概述5.1.1智能机器人的特点智能机器人是一种具有智能的、高度灵活的、自动化的机器，具备感知、规划、动作和协同等能力，是多种高新技术的集成体。智能机器人是将体力劳动和智力劳动高度结合的产物、构建“能”思维的人造机器。未来高级智能机器人具备外形酷似人、动作灵活多样、语言沟通流畅、逻辑分析严密、功能实用多样、复原简单快捷、能量安全持续七大特点。三定律：不伤害人类、在保证人类安全的情况下遵守人类指令与保护自己5.1智能机器人概述5.1.2智能机器人的主要组成部分感知系统机器人通过各种传感器（如相机、激光雷达、超声波传感器等）获取环境信息，进行数据融合与处理。决策与规划系统根据感知到的环境信息，智能机器人需要做出决策，选择最合适的行为。执行与控制系统执行系统通过控制机器人硬件（如电机、驱动器、关节等）实现动作；控制系统确保机器人的运动符合预期，并能够在环境变化时快速调整。学习与适应系统机器人利用机器学习算法（如监督学习、无监督学习、强化学习等）从环境中获取经验，优化自己的行为。通信与协作系统智能机器人与其他机器人或人类之间可以通过通信系统进行信息交换和协作。5.1智能机器人概述5.1.3智能机器人的分类智能机器人三要素：感觉要素、运动要素、思考要素。思考要素是三个要素中最关键的，也是人们要赋予智能机器人必备的要素。思考要素包括判断吨、逻辑分析、理解等方面的智力活动。智能机器人根据其智能程度的不同,可分为传感型、交互型和自主型三种。本体没有智能单元，只有执行机构和感应机构。利用传感信息进行传感信息处理，实现控制与操作的能力。传感型机器人交互型机器人自主型机器人通过计算机系统进行人机对话，实现控制与操作。具有部分处理决策功能如轨迹规划、避障功能，但仍受外部控制具备自主性与适应性，不依赖任何外部控制，完全自主执行任务根据环境的变化调整动作策略和决策5.1智能机器人概述5.1.4智能机器人的研究现状智能机器人的研究从20世纪60年代初开始，经过几十年的发展，目前，基于感觉控制的智能机器人(又称第二代机器人)已达到实际应用的阶段，基于知识控制的智能机器人(又称自主机器人或下一代机器人)也取得了较大进展，已研制出多种样机。1968-1972年，斯坦福研究所研制了移动式机器人Shakey，这是首台采用了人工智能学的移动机器人。其能够自主进行感知、环境建模、行为规划并执行任务。Shakey装有摄像机、三角法测距仪、碰撞传感器、驱动电机及编码器，通过无线通信系统由两台计算机控制。5.1智能机器人概述5.1.5智能机器人的关键技术（架构）机器人的执行机构为其结构本体,机器人的手臂通常采用空间开链连杆机构，其中运动副常称为关节。机器人的执行机构类型一般可分为：圆柱坐标式、直角坐标式、极坐标式和关节坐标式等。执行机构驱使执行机构产生运动的装置，即驱动装置在动力元件的作用下，使机器人完成相对应的动作。驱动装置主要为采用电力驱动的装置，如伺服电机、步进电机等。另外，还有气动、液压等形式的驱动装置。驱动装置机器人传感装置可分为：内部信息传感器与外部信息传感器两类。内部信息传感器主要负责对机器人内部各组成部件的工作状况进行检测；外部信息传感器主要负责对机器人的作业对象及外界环境的信息进行检测。传感装置控制系统分为集中式控制与分散式控制两种方式。用一台计算机对机器人的全部动作进行控制称为集中式控制；用多台计算机对机器人的动作进行分级控制称为分散式控制。控制系统智能系统是智能机器人具有完成类似人类智能的功能系统。智能系统的主要特征为：智能机器人具有知识获取、表示、处理和存取的能力，这是智能机器人与第一代机器人之间最主要的区别。智能系统通过智能人机接口系统，可实现人与机器人之间自然友善的信息交流。智能人机接口系统主要包含：自然语言人机对话，基于声、文、图形及图像等多媒体的人机交流，基于脑电波等生理信号的人机交流。人机接口5.1智能机器人概述5.1.5智能机器人的关键技术（技术）多传感信息耦合技术智能机器人接收到多个传感器数据，经过信息融合处理后，排除一些不确定的因素，产生更加可靠、完善、精确的对象信息。机器视觉技术主要涉及图像的获取、图像的处理与分析、图像的可视化显示，其核心技术为对图像的特征提取、图像分割及图像的识别。定位和导航技术智能机器人通过定位和导航技术，对障碍物当前状态与位置进行精确定位与判定,以实现实时的局部避障及全局路径规划。路径规划技术通过路径规划技术，选择一条最佳的位移路径。基于某个特定的或多个路径优化准则路径规划技术采用最优路径规划算法，在智能机器人的工作空间中，搜索出最优路径。智能控制技术智能控制技术通过优化控制算法，实现对机器人位移速度与运动精度的精确控制。人机接口技术人机接口技术主要是实现人与机器人方便、自然地交流与传递信息。5.2智能机器人的体系结构5.2智能机器人的体系结构智能机器人的体系结构指的是它的智能、行为、信息、控制的时空分布模式。体系结构是机器人本体的物理框架，是机器人智能的逻辑载体，选择和确定合适的体系结构是研究机器人的基本环节。智能机器人的“大脑”也像人的大脑一样工作，先是通过传感器接收外部信息，经过控制器对信息进行一系列的分析，做出判断，最后通过执行装置完成相应的指令操作。外界信息感觉器官大脑肢体传感器控制器执行装置人机器人5.2智能机器人的体系结构按照智能、行为、信息、控制的分类标准，智能机器人有七种典型的体系结构，分别是分层递阶结构、包容结构、三层结构、自组织结构、分布式结构、进化控制结构和社会机器人结构。1.分层递阶结构的智能分布在顶层，通过信息的逐层向下流动，间接地控制行为。该结构的规划推理能力很好，任务自上而下逐层分解，使得模块工作范围逐层缩小，问题求解精度逐层增高，较好地解决了智能和精度的关系。2.包容结构中没有环境模型，模块之间信息流的表示也很简单，反应性非常好，其灵活的反应行为体现了一定的智能特征。包容结构不存在中心控制，各层间的通信量极小，可扩充性好，多传感信息各层独自处理，提高了系统的可靠性。3.三层结构由控制层、序列层和慎思层组成，该结构是分层递阶结构和包容结构的混合，既汲取了分层递阶结构的智能性，又保持了包容结构的灵活性。它的不足之处是忽视了传感信息的融合、学习和环境建模分层梯阶包容三层

5.2智能机器人的体系结构4.自组织结构是由一组分布式功能模块和一个集中命令仲裁器组成。突破了传统体系结构中功能分布模式固定的框架，具有良好的自适应和自组织性能，但是集中仲裁机制往往受信息流通和系统控制的限制。5.分布式结构由符号组件(S)、图解组件(D)和反应组件(R)三个处理不同类型知识的部分组成。分布式结构突破了以往智能机器人体系结构中层次框架的分布模式，但每个智能体对于要完成的任务所拥有的信息或能力不全面，缺乏系统的和宏观的问题求解观念，难以保证智能体成员之间及其与系统的目标、意愿和行为的一致性。5.2智能机器人的体系结构6.进化控制结构是将进化计算理论和反馈控制理论相结合，形成了新的智能控制方法，即进化控制。它很好地解决移动机器人的学习和适应能力方面的问题。提供了使移动机器人在复杂环境中寻找一种具有竞争力的优化结构和控制策略的方法。7.社会机器人体系结构由物理层、反应层、慎思层和社会层组成。社会机器人结构继承了智能体的自主性、反应性、社会性、自发性和推理、学习能力等一系列良好的智能特性，对机器人内在的感性和理性，外在的交互性和协作性实现了物理上和逻辑上的统一。5.3

机器人视觉系统5.3机器人视觉系统5.3.1机器人视觉技术的发展历程20世纪60年代

人们着手研究机器视觉系统。一开始，视觉系统只能识别平面上的类似积木的物体。

20世纪70年代视觉系统已经可以识别某些加工部件，也能识别桌子、电话等物品。当时的研究工作虽然进展很快，但却无法应用于实际。20世纪80年代后微型计算机的飞速发展，实用的视觉系统已经进入各个领域,其中用于机器人的视觉系统数量是最多的。5.3机器人视觉系统5.3.2机器人视觉系统的关键技术图像处理与分析图像预处理、图像特征提取、光流法。深度学习卷积神经网络、区域卷积神经网络、YOLO、生成对抗网络。立体视觉与深度估计立体视觉、单目深度估计。SLAM同步定位与地图构建、视觉SLAM。物体识别与追踪物体识别、物体追踪。5.3机器人视觉系统5.3.3机器人视觉系统的特点客观世界中三维物体经由传感器(如摄像机)转变为二维的平面图像，再经图像处理，输出该物体的图像。通常机器人判断物体的位置和形状需要两类信息，即距离信息和明暗信息。当然作为物体视觉信息来说，还有色彩信息，但它对物体的位置和形状识别不如前两类信息重要。机器人视觉系统对光线的依赖性很大，往往需要好的照明条件，以便使物体所形成的图像最为清晰，检测信息增强，克服阴差、低反差、镜反射等问题。5.3机器人视觉系统5.3.4机器人视觉系统的功能1.对给定大小、色彩模式的图像和类似图像范围进行检测或跟踪。2.利用多目视觉距离测量装置得到图像距离。3.利用时序图像，求图像内各个像素的运行状态(光流场)。4.由时序图像检测运动物体，并进行跟踪。5.根据图像处理结果，改变摄像机的参数和方向，或者移动摄像机的整体位置，或者改善照明条件(主动视觉)，以便获得更好的输入图像。机器人视觉系统主要有五个功能，经过五大功能组合后的视觉系统，可以应用到检查、监视(对厂区内异常现象的监视或对室内外可疑人物的监视)、装配、加工、分类、移动(与地图的匹配或障碍物回避)，以及对人的检查和识别等场合。5.3机器人视觉系统5.3.5机器人视觉系统的应用(1)为机器人的动作控制提供视觉反馈。其功为识别工件，确定工件的位置和方向，以及为机器人的运动轨迹的自适应控制提供视觉反馈。需要应用机器人视觉的操作包括：从传送带或送料箱中选取工件、制造过程中对工件或工具的管理和控制等。(2)移动式机器人的视觉导航。这时机器人视觉的功能是利用视觉信息跟踪路径，检测障碍物及识别路标或环境，以确定机器人所在方位。(3)代替或帮助人工对质量控制、安全检查等进行所需要的视觉检验。5.4

机器人规划系统5.4机器人规划系统机器人规划系统一般包括任务规划和运动规划两级不同规划问题的子系统。任务规划子系统根据任务命令，自动生成完成该任务的机器人执行程序。运动规划子系统调用工作区模型和机器人模型信息，首先将任务规划的结果变成一个无碰撞的机器人运动路径，即路径规划；然后把路径变为操作器各关节点的空间坐标，形成运动轨迹，即轨迹规划。规划系统任务规划运动规划空间路径规划轨迹规划空间路径规划：当机器人的手臂或本体穿梭于存在障碍的外在环境去达到某个目标位置时，就需要在空间确定一条无碰撞的穿行路径，这就是空间路径规划问题，也叫无碰路径规划问题。与路径规划有所不同，此时“规划”的含义实际上是求解带有约束的几何问题，而不是操作序列或行为步骤。如果把运动物体看作要研究的问题的某种状态，把障碍物看成要研究的问题的约束条件，而无碰路径则为满足约束条件的解，空间路径规划就是一种多约束问题的求解过程。5.4机器人规划系统所谓轨迹是指机器人在运动过程中的位移、速度和加速度，而轨迹规划是根据作业任务的要求，计算出预期的运动轨迹常用的轨迹规划方法有以下两种轨迹规划方法1.要求用户对于选定的转变节点上