人工智能在智能機(jī)器人領(lǐng)域中的研究與應(yīng)用

劉天坤

摘 要：現(xiàn)階段，隨著科技的不斷發(fā)展，我們迎來(lái)了人工智能時(shí)代。人工智能作為一門(mén)綜合性較強(qiáng)的學(xué)科，被廣泛的應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于智能機(jī)器人領(lǐng)域當(dāng)中，不僅能夠完成更多高難度的工作任務(wù)，而且能夠?yàn)槲覀兩鐣?huì)經(jīng)濟(jì)的保值增值貢獻(xiàn)巨大的力量?；诖耍疚囊灾袑W(xué)生的視角，概述了當(dāng)前人工智能的主要研究?jī)?nèi)容，分析了人工智能在智能機(jī)器人領(lǐng)域中的實(shí)際應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：人工智能 智能機(jī)器人 應(yīng)用分析

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-9082（2019）01-0-01

一、人工智能研究?jī)?nèi)容概述

在人工智能與機(jī)器結(jié)合之前，機(jī)器人發(fā)展經(jīng)歷了四個(gè)階段。一是基于機(jī)械、機(jī)構(gòu)的實(shí)用性設(shè)計(jì)的靈巧機(jī)械，比如傳說(shuō)中的木牛流馬，它是三國(guó)時(shí)代古蜀國(guó)為適應(yīng)崎嶇山路運(yùn)輸需要設(shè)計(jì)的一種靈巧機(jī)械；二是基于內(nèi)在動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)固定模式運(yùn)轉(zhuǎn)的有動(dòng)力機(jī)械。比如蒸汽機(jī)、摩托車等；三是以大規(guī)模集成電路為基礎(chǔ)的，基于相對(duì)低級(jí)固定人為設(shè)定的內(nèi)在程序，進(jìn)行簡(jiǎn)單運(yùn)算，在既定模式下簡(jiǎn)單動(dòng)作的機(jī)械。比如，數(shù)控機(jī)床、搖控?zé)o人機(jī)等；四是以高度集成高度靈敏的人工智能神經(jīng)單元為基礎(chǔ)的，可以進(jìn)行自主識(shí)別、自主判斷、自主學(xué)習(xí)、在人為設(shè)定邏輯基礎(chǔ)上的自主決策下的新時(shí)代機(jī)械——機(jī)器人。

二、人工智能機(jī)器人的研究方向

1.模式識(shí)別

在人工智能系統(tǒng)當(dāng)中，模式識(shí)別研究的主要內(nèi)容就是充分的借助先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)，通過(guò)提前設(shè)置相應(yīng)的程序模擬人類對(duì)于外界功能的感知，并最終建立完善的智能識(shí)別系統(tǒng)?？茖W(xué)合理的運(yùn)用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來(lái)模擬人類的感知能力以及識(shí)別能力，并充分的借助自身數(shù)據(jù)系統(tǒng)當(dāng)中所具備的相關(guān)數(shù)據(jù)資料，制作更多的文字、表格以及圖像等內(nèi)容。在這一過(guò)程當(dāng)中，模式識(shí)別需要進(jìn)行信息采集、預(yù)處理、基元提取、以及模式分類等多個(gè)操作工序。

2.機(jī)器視覺(jué)

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)不僅實(shí)現(xiàn)了模擬人的視覺(jué)中的識(shí)別功能，而且還能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)人的理解功能的模擬。在不斷研究的過(guò)程當(dāng)中，機(jī)器視覺(jué)不僅攻克了眾多的研究難題，而且促使其朝著更深的領(lǐng)域發(fā)展。借助智能機(jī)器人，能夠捕捉到更多的外界信息以及自然景物等眾多方面的內(nèi)容，然后再對(duì)其進(jìn)行深入的研究分析，并最終形成相應(yīng)的圖像。我們進(jìn)行機(jī)器視覺(jué)研究的最終目的就是能夠使得機(jī)器能夠具備更多人的視覺(jué)功能，通過(guò)科學(xué)合理的運(yùn)用立體直覺(jué)、視覺(jué)檢驗(yàn)以及動(dòng)態(tài)圖像分析方技術(shù)，充分掌握?qǐng)D像的內(nèi)容，并對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)的定位，然后向機(jī)器人運(yùn)控控制系統(tǒng)反饋機(jī)器人的狀態(tài)以及目標(biāo)等眾多方面的信息。

3.機(jī)器自主學(xué)習(xí)

現(xiàn)階段，社會(huì)生產(chǎn)的不斷發(fā)展，對(duì)當(dāng)前機(jī)器人的工作提出了更加嚴(yán)峻的考驗(yàn)。機(jī)器人要想更好、更快的完成更多的工作內(nèi)容，就必須要不斷創(chuàng)新優(yōu)化自身的功能。具體來(lái)說(shuō)，我們應(yīng)做好以下幾個(gè)方面的工作：第一，機(jī)器學(xué)習(xí)主要是通過(guò)在環(huán)境交互的過(guò)程當(dāng)中，獲取更多的信息，然后對(duì)這一系列的信息進(jìn)行深入的研究分析，最終促進(jìn)智能機(jī)器人適應(yīng)能力的提高；第二，通過(guò)學(xué)習(xí)，不僅能夠在很大程度上提升機(jī)器人的智能化水平，而且能夠更得心應(yīng)手的應(yīng)對(duì)來(lái)自環(huán)境等方面的不斷變化，更加有效的解決突發(fā)狀況下所發(fā)生了一系列的難題；第三，機(jī)器人學(xué)習(xí)不僅能夠有效的彌補(bǔ)在設(shè)計(jì)的過(guò)程當(dāng)中所存在的一系列的不足，而且能夠在很大程度上降低相關(guān)研究設(shè)計(jì)人員的勞動(dòng)量。由此我們不難看出，機(jī)器人通過(guò)學(xué)習(xí)，不僅能夠更好的應(yīng)對(duì)這復(fù)雜多變的環(huán)境，而且通過(guò)有效的調(diào)整優(yōu)化，能夠促進(jìn)自身運(yùn)行效率的提升。

4.分布式人工智能

通過(guò)科學(xué)合理的應(yīng)用分布式人工智能系統(tǒng)，不僅能夠在這復(fù)雜多變的環(huán)境當(dāng)中，更快的捕捉到不斷變化的信息，而且還能夠有效促進(jìn)機(jī)械設(shè)備的協(xié)同工作效率的提高。但是，在這里需要我們指出的是，當(dāng)前分布式人工智能系統(tǒng)尚處于研發(fā)的過(guò)程當(dāng)中，因此無(wú)法實(shí)現(xiàn)獨(dú)立工作狀態(tài)，需要通過(guò)合作的方式，才能夠完成相應(yīng)的工作內(nèi)容，并不斷了解規(guī)則，掌握更多的知識(shí)，以此來(lái)最大限度的確保技術(shù)和動(dòng)作兩者之間的協(xié)調(diào)統(tǒng)一。

三、人工智能在智能機(jī)器人社會(huì)生產(chǎn)生活各領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用分析

1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器人定位與導(dǎo)航中的應(yīng)用

所謂的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是模擬人類的視覺(jué)神經(jīng)系統(tǒng)的技術(shù)，然后對(duì)其所收集到的一系列的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行相應(yīng)的處理。將這一技術(shù)應(yīng)用于智能機(jī)器人領(lǐng)域當(dāng)中，其主要優(yōu)勢(shì)表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：首先是能夠更加有效的處理無(wú)法利用規(guī)則以及模型來(lái)描述的系統(tǒng)；其次是這一項(xiàng)技術(shù)有著較強(qiáng)的信息融合能力；最后是能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)非線性系統(tǒng)的統(tǒng)一描述。我們充分結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的信息感應(yīng)、信息傳輸以及數(shù)據(jù)處理等眾多方面的功能，然后將其應(yīng)用于智能機(jī)器人系統(tǒng)當(dāng)中，不僅能夠在很大程度上提高智能機(jī)器人定位的準(zhǔn)確性，而且還能夠評(píng)估并避開(kāi)障礙物。

2.專家系統(tǒng)在機(jī)器人控制中的應(yīng)用

在研究智能機(jī)器人的過(guò)程中，無(wú)論是理論方面，還是實(shí)踐方面，都取得了一定的成果。我們通過(guò)人工設(shè)定的方式，雖然能夠讓智能機(jī)器人模擬人腦來(lái)進(jìn)行生產(chǎn)工作，但是由于機(jī)器人動(dòng)力學(xué)的是變形、非線性等一系列復(fù)雜現(xiàn)象的存在，因此我們也就無(wú)法準(zhǔn)確的設(shè)定其參數(shù)內(nèi)容。將專家系統(tǒng)科學(xué)合理的應(yīng)用于機(jī)器人控制系統(tǒng)當(dāng)中，不僅能夠在很大程度上降低運(yùn)算量，而且還能夠有效提升智能機(jī)器人對(duì)于外界的反應(yīng)速度。

3.進(jìn)化算法在機(jī)器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用

最近幾年來(lái)，眾多的專家學(xué)者紛紛投入到路徑規(guī)劃研究當(dāng)中，這也就讓機(jī)器人研究成為了重點(diǎn)。通過(guò)深入的研究分析我發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前在對(duì)路徑規(guī)劃方面的研究當(dāng)中，大多是借助遺傳算法以及蟻群算法來(lái)進(jìn)行的，最終目的就是要促使機(jī)器人朝著更加智能化的方向發(fā)展。將這一技術(shù)應(yīng)用于路徑規(guī)劃當(dāng)中，不僅能夠在很大程度上提升路徑搜索效率，而且還能夠進(jìn)一步促進(jìn)智能機(jī)器人的路徑規(guī)劃的發(fā)展應(yīng)用。

綜上所述，科技的不斷進(jìn)步，在很大程度上促進(jìn)著人工智能技術(shù)的發(fā)展。將人工智能技術(shù)科學(xué)合理的應(yīng)用于智能機(jī)器人領(lǐng)域當(dāng)中，不僅能夠解決更多的難題，而且能夠在很大程度上促進(jìn)經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益的增長(zhǎng)。作為一名高中生，我們當(dāng)前所能做的就是要好好學(xué)習(xí)，不斷提升自己的能力，加強(qiáng)對(duì)智能機(jī)器人領(lǐng)域的研究，為社會(huì)創(chuàng)造出更多工作效率高、能耗低的智能機(jī)器人。

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