人工智能的計量校準

吳尚昱 李棟

摘要：文章主要是對人工智能展開了分析，講解了人工智能的定義，最后探討了人工智能的應用情況，望可以為有關人員提供到一定的參考和幫助。

關鍵字：人工智能;應用;模擬;學習

1、前言

當前我國科學技術的不斷發展，智能機器人是時代發展的產物，人們對機器人中的人工智能越來越重視，人工智能不僅被廣泛應用在機器人中，同時也應用于許多領域中，為此文章主要是對人工智能展開了研究和探討。

2、人工智能概念

到目前為止，AI沒有統一的定義。就像許多新的研究領域一樣，人們從不同的角度和研究方向上有不同的定義。來自國內外不同知識課程和研究領域的專家對人工智能的定義有不同的看法，例如象征主義，聯系，行為主義等。他們提出了對人工智能的定義的自我理解：人工智能是一個使機器能夠模擬人類智能活動的主題。它不僅可以模擬人類行為，還可以模擬人類的感知，判斷力，推理，學習和其他智能活動。

3、研究與應用領域

3.1、邏輯推理與定理證明

每個學科都有自己的研究內容和應用領域。如何使機器仿真執行器具有智能行為，應用領域包括數據挖掘與知識發現、智能檢索、神經網絡、分布式人工智能、計算智能與進化計算、問題求解、智能調度與指揮、人工生命、系統和語言工具等實現定理的證明，證明過程只實現定理的證明，只要假設準確。找到一個數學假設，這是一個聰明的任務，這不僅需要實現假設的能力，還需要一些直觀的技巧、邏輯推理和定理，在很大程度上推動了人工智能方法的研究和應用，而邏輯推理過程的形式將有助于更清晰地理解一些命題，如醫學診斷、信息檢索等，可以正式成為定理的證據。這是一個明智的任務，找到數學假設的定理證明。它不僅需要執行假設的能力，還需要直觀的技能。邏輯推理與定理證明大大促進了人工智能的研究和應用。謂詞邏輯推理過程的形式可以更清楚地了解一些命題推理，例如醫學診斷信息檢索可以正式化為定理探明問題。

3.2、自然語言理解

當人們相互交流時，很容易執行一個不需要太多理解的非常復雜的程序。但是如果你依靠計算機來準備一個模擬程序，這是非常困難的。自然語言的交流與理解已經成為這一智能有機體的交流媒介，實現人與人之間的交流。計算機或機器可以模擬人，為可以實現這一過程，計算機或信息發生器可以按照不同的語言環境來解釋語言的結果，也就是說，基于人工智能的方法，它可以表達不同的上下文，并按照這些方法進行推理。

3.3、自動程序設計

今天的人工智能研究逐漸拓展了一個新的領域，那就是自動編程，其實自動編程并不是一個單獨的研究領域，它本身就是人工智能領域的其他要求，但是當前編程和工作量的增加，對編程的要求越來越高，而自動規劃是人類智能的一個特殊關注點，目前的研究是建立在一個成熟的規劃基礎上的，自動化軟件的程序設計和開發還有很長的路要走。從自動編程的開發過程中，可以看出它已成為自動編程的重要內容之一，直接采用原型自動設計，然后按照結果的需要自動修改程序。直到實現預期效果，逐漸改善方案設計。

3.4、專家系統

專家系統已經成為人工智能研究中應用最廣泛的領域之一。專家系統已在許多工作中得到應用。專家系統是一種專家系統仿真專家，它需要大量的專業知識和工作環境中的大量實際工作經驗。它結合了該領域大量的專業知識和實際工作經驗，可以代替專家解決問題，幫助用戶做出必要的決策。專家系統開發的核心內容是表達和應用專家知識和專家經驗，它培養了許多專家知識，獲得了許多專家的工作經驗，它按照用戶需求模擬專家推理和分析，專家系統與其他人工智能研究和應用的區別是大多數用戶面臨的問題，專家系統中沒有成熟的算法解決方案，因此在不準確的條件下必須是合理的。

3.5、機器學習

學習能力是高等生物學的重要標志之一。因此，人工智能需要注重智能模擬的學習能力，使計算機或機器具有相同的學習能力。目前，機器學習的研究領域已經取得了一些成果。對于人在學習的過程中來說，學習是所需知識在人腦中的積累，形成一個結構化的過程，具有一定的目的性和方向性，包括人是通過一定的判斷選擇出來的，只有當機器有能力學習時，它只可以成為智力的象征。與此同時，機器學習的研究也可以幫助科學家們發現人類學習的原則以及基于學習的人類大腦復雜結構的神秘面紗。因此，機器學習一直是人工智能研究人員的關鍵研究方向。

3.6、機器人學

機器人技術是人工智能行業日益關注的一個領域。機器人學的主要內容是開發一種能夠做出許多類人動作的機器，涵蓋了模擬器的主動行為。研究機器的發展，智能化研究人類行為，編程等內容，機器人的發展可以模擬人類的身體活動，如手、腳、走路、轉彎、彎腰等，雖然目前對機器人的研究也取得了一定的成果，并已成功應用于工業領域。但到目前為止，這種機器人的應用只是人類行為的簡單模擬，它僅按照預定過程進行固定操作。它不能像真實的人一樣履行身體所有部分的整體協調運動。一些簡單的運動控制問題，如移動機器人的機械運動控制，在表面上不需要太多智能。即使是兒童也可以順利穿過周圍環境，并操作燈開關，玩具，積木，餐具等物品。然而，如果機器人實現，人類幾乎可以徹底地徹底地徹底地完成任務，需要機器人能夠解決需要更多智能的問題。這一領域的研究促進了該學科許多概念的發展。許多研究成果可以再現真實的環境。機器人的研究成果已廣泛應用于各個領域，越來越受到其他學科的重視和支持。

4、人工智能實行計量校準的重要性

（1）如果機器人不進行校準，機器人不能共用程序，精度很低且不穩定。在維修等因素引起機器人幾何參數變化后，機器人所需的重新編程將迫使其工作暫停。如果進行機器人校準，只要使用編程過程中的一小部分時間，其科研以及經濟價值相當可觀。

（2）校準可以提高機器人處理環境不確定性的能力。隨著機器人應用領域的復雜化，作業環境的不確定性將對機器人作業任務有重要的影響，固定不變的環境模型極可能導致機器人作業失敗。

（3）現代自動控制理論的發展導致帶有傳感器輔助設備的機器人離線編程系統受到普遍重視。若要完成較為的離線編程任務（如精密工業制造），不僅要求機器人的動作重復精度好而且要求機器人的精度高。機器人精度不高的主要原因是機器人的設計參數和其實際參數的不同，這往往是制造誤差造成的。而機器人校準就是通過調整機器人控制軟件來提高機器人精度的一種措施，往往可以將精度提升幾個數量級。

（4）在機器人的研發過程中，必須獲得足夠多的精確數據來分析評估機器靜態與動態。其中包括測量機器人關節位置、末端執行器上特定點在指定坐標系下的坐標;機器人的走位是否真的按我們的設計運動軌跡在運動;機器人加速運動時是否過沖;機器人走角度的時候是否按存在偏離;震動對機器人的影響;機器人在運載多少重量的物體時的分析數據;機器人精度重復性測試等等…….這些數據都得依賴一套完整的校準系統來獲取。

上述因素往往會導致機器人本體以及在正常作業時，精度偏低的問題。特別是軌跡精度達不到使用要求，因而必須對機器人性能進行評估、校準。對誤差進行測量，分析，不斷修正機器人實際參數，以滿足生產及應用過程中所需的靈活性和適應性。快速校準機器人TCP點，home點，連桿長度，機器人各軸夾角，檢測機器人關節齒輪間隙，減速比，耦合比…….并補償回去，一般二十分鐘可校準好一臺機器人。從而快速改善機器人性能。

5、結束語

由上可知，當前對人工智能研究的不斷加深，人們的生活、工作方式都發生了一定的改變，科學的進步能夠為人類的發展提供到一定的保障，科研的成果會有利于人類的未來發展。

參考文獻

[1]陳娟， 張婷， 盧巖，等. 人工智能用于醫學影像學基礎研究態勢[J]. 中國醫學影像技術 2021年37卷2期， 298-302頁， ISTIC PKU CSCD， 2021.

[2]丁? 超， 張秋雁， 張昌翔，等. 基于深度學習改進算法的數字化變電站計量圖像識別方法[J]. 計算機科學與應用， 2021， 11（3）：10.

[3]楊文靜， 杜然然， 呂章艷，等. 人工智能在疾病預測研究中可視化分析[J]. 中國公共衛生， 2021， 37（5）：871-874.

[4]毛敏、陸金霞、洪程鑫、李赟、全鳳慧. 基于機器視覺的全自動氧氣吸入器檢定器研究[J]. 無線互聯科技， 2020， v.17;No.183（11）：128-129.

[5]陳靜，黃萃，蘇竣. 中美人工智能治理研究比較分析——基于文獻計量視角[J]. 電子政務， 2020， No.216（12）：94-104.

[6]涂曉威， 雷正保. 一種用于人工智能模型的校準方法：， CN111027583A[P]. 2020.

威凱檢測技術有限公司武漢分公司 湖北 武漢 430050