智能机器人及其控制技术研究①

刘玉玲

摘   要：随着现代科技的迅猛发展，智能机器人控制技术得以不断发展成熟，并在诸多行业领域得到推广。作为20世纪以来的重要发明之一，智能机器人在诸多方面改变了社会大众的生活。基于此，本文首先阐述了智能机器人及其关键技术，然后探讨了智能机器人的控制技术，以期为智能机器人在生产生活中实际应用提供一些启示。

关键词：智能机器人  关键技术  控制技术

中图分类号：TP242.6                              文献标识码：A                        文章编号：1674-098X（2019）09（b）-0072-02

欧美、日本等发达国家率先展开了对智能机器人的研究开发，而我国受限于科技水平，发展起步时间相对较晚。即便我国不断加大了对智能机器人的研发力度，并收获了一定的科研成果，然而相较于一些发达国家依旧存在不小的差距。特别是在控制系统设计方面，我国还有待进一步开展深入研究。近些年，我国在智能机器人领域展开了更为全面广泛的研究，智能机器人也在我国众多行业领域得到推广，为社会大众生产生活创造了极大的便利。所以，对智能机器人及其控制技术进行探索研究，有着十分重要的现实意义。

1  智能机器人及其技术

1.1 智能机器人

智能机器人由种类繁多的内部信息传感器、外部信息传感器组成，涉及视觉、听觉、嗅觉、触觉等，不仅包括感受器，也包括效应器，以此实现对周围环境的作用。由此可将其称作自整步电动机，它们可实现手、足、触角等的有效联动。由此也表明，智能机器人同时兼具感觉、思考、反应等要素。智能机器人可理解人类语言，运用人类语言与操作者对话，在其自身“意识”中独立营造一种使自身实现“生产”的外界环境，也就是实际情况的详尽模式[1]。智能机器人还可分析面临的情况，可运用自身的动作以满足操作者所提出的多元需求，并可预先拟定相关动作，在信息有限的情况下及环境迅速转变的情况下完成该部分动作。

1.2 智能机器人关键技术

在社会环境不断发展变化的环境下，智能机器人技术也处于快速发展狀态。各行各业对智能机器人及其应用都提出了更高的要求。在实际应用中，智能机器人所面对的环境大多都是难以预估的，因此在智能机器人研发中需要运用以下关键技术来保障智能机器人的应用。其一，多传感器信息融合。智能机器人设计中涉及的传感器类型众多，可以分为内部与外部传感器。其中内部传感器可实现对智能机器人组成部件内部状态的有效检测，涉及的传感器包括有角度传感器、方位角传感器、加速度传感器等;后者则包括力矩传感器、滑动觉传感器、认识传感器等。多传感器信息融合是近年来颇受关注的研究课题，主要是指综合不同传感器所获取的数据，从而获得更全面、更准确的信息。现阶段，多传感器信息融合方法包括有神经网络、贝叶斯估计、卡尔曼滤波等。其二，机器人视觉。视觉系统是智能机器人不可或缺的一部分，主要由计算机、摄影设备以及图像采集设备构成。机器人视觉系统工作过程主要有图像采集、图像分析、图像输出等，其中图像特征分析、图像辨别、图像分割均为关键任务。近几年来，伴随着视觉信息处理技术的成熟，视觉信息压缩滤波特定环境标志识别、环境和故障物检测等。其中，环境与故障物探测是视觉信息处理中难度最大，最核心的过程。其三，智能控制。智能计算机科研人员研发了不同形式的机器人智能控制系统，主流的控制方式主要有模糊控制与神经网络控制的结合;神经网络与变结构控制的融合;神经网络、模糊控制、智能控制技术的融合等。

2  智能机器人的控制技术

智能机器人领域应用的控制技术种类繁多，其中每一项技术均是当前时代的高新技术，主要包括有模糊控制技术、神经网络控制技术、专家控制技术、分层递阶智能控制技术、集成智能控制技术等，在实际应用中往往对若干种控制技术进行融合应用，以此实现智能机器人的一系列功能。现就下述几项典型的智能机器人控制技术进行探讨。

2.1 模糊控制技术

模糊控制技术作为智能机器人设计中常用的一项控制技术，输入量模糊化模块是其中的一个核心部分，该部分可实现数据转换功能，在该项控制技术实际运行中，输入量模糊化模块需要与知识库、模糊推理机及输出量清晰化模块融合应用，而这些模块分别可实现数据信息存储、数据信息识别及数据信息输出等功能，进而实现智能控制，这一控制过程可称之为模拟控制。其控制原理主要是：首先由输入量模糊化模块将传输进入的测量数据的精确量转化为模糊量，然后依托知识库的协助，通过模糊推理机推理出相关信息数据，最后通过输出量清晰化模块将该部分信息数据转化为执行机构可接收的控制量，进一步实现对智能机器人的智能控制[2]。

2.2 专家控制技术

专家控制技术作为专家控制的升级控制技术，是专家系统技术手段与传统控制技术的有机融合，该项控制技术同样是智能机器人领域中常用的控制技术之一。专家控制技术的实现以专家系统知识及规划为重要前提，可使被控系统得到充分优化，因而在智能机器人领域得到了广泛推广。专家控制技术主要包括专家系统、数值算法两大系统模块，这两部分又包括一些子系统、子模块，其中专家系统包括知识库、推理机等系统模块，数值算法包括控制算法、监控算法及辨识算法等传统算法[3]。专家控制技术的应用优势主要表现为可实现对被控系统的有效监测，并在知识库的协助下，通过推理机挑选适用的控制算法获取控制数据传输至被控系统的执行机构，进一步实现对智能机器人的智能控制。

2.3 分层控制技术

分层控制技术，即为分层递阶智能控制技术，是智能机器人领域的优化智能控制技术，该项控制技术以“三元论”理论为重要前提，并以此实现对智能机器人的控制。分层控制系统组成部分较为复杂，包括组织级、协调级、执行级三级，各级可实现不同的功能作用。其中，组织级可实现决策及规划任务的功能作用，可依照实际应用需求做出相关的任务决策，并将其划分成子任务组合，将它们传输至协调级。然后通过协调级开展任务执行规划，这一环节以人工智能为核心，可作用于将任务命令又一次划分成若干细化的步骤，诸如基本动作、对象等，接着对执行的任务开展识别，对各步骤、不同对象挑选适用的控制方法，并接收组织级提供的相关反馈信息，进一步通过执行级执行任务命令，完成各项操作[4]。该项控制技术不仅智能机器人领域的常用控制技术，还是可实现多种不同功能的重要技术，在智能机器人领域得到了广泛推广。

3  结语

综上所述，伴随控制技术的不断发展成熟，其在智能机器人领域的应用得以不断加深。即便现阶段我国在智能机器人领域的涉及还不足够深入，但随着我国广大研究人员不断围绕如何更有效研发应用智能机器人控制技术开展探索、研究，势必可推动我国智能机器人的控制技术、自动化生产、服务技术等迈入全新的阶段。

参考文献

[1] 王秀俊，葛运建，肖波，等.人工智能在机器人力控制系统中的应用研究[J].华中科技大学学报：自然科学版， 2004，32（S1）：76-78.

[2] 项清华.智能机器人控制技术特点及其在生活中的应用[J]. 电脑迷，2017，12（4）：144-145.

[3] 郭庆丰.机器人及其控制技术[J].科技创新导报， 2018，15（7）：180，182.

[4] 吴姝源.智能控制及移动机器人研究进展[J].信息与电脑：理论版，2018，402（8）：132-134.