전통문화대전망 - 전통 미덕 - [로봇 기술 논문] 로봇 논문 3000 자
[로봇 기술 논문] 로봇 논문 3000 자
지능형 로봇과 그 핵심 기술.
로봇의 정의를 소개하고, 지능형 로봇 연구 분야의 핵심 기술을 설명하고, 마지막으로 지능형 로봇의 미래 발전 추세를 전망했다.
지능형 로봇 정보 융합 지능 제어
첫째, 로봇의 정의
로봇이 나타난 이래로 사람들은 로봇에 정확한 정의를 내리기가 매우 어렵다. 유럽과 미국 국가들은 로봇이 어떤 것이어야 한다고 생각합니까? 프로그래밍을 통해 다기능 변화를 실현하는 컴퓨터 제어 로봇? 을 눌러 섹션을 인쇄할 수도 있습니다 일본 학자들은? 로봇은 고급 자동화 기계입니까? 중국 과학자들의 로봇에 대한 정의는? 로봇은 일종의 자동화 기계이다. 차이점은, 이 기계는 인식, 계획, 행동, 조정과 같은 인간이나 생물과 비슷한 지능을 가지고 있다는 것이다. 이것은 매우 유연한 자동화 기계이다. -응? 현재 국제적으로 로봇에 대한 개념이 점차 일치하고 있으며, 유엔표준화기구는 1979 에서 RIA:Robot Institute of America) 가 제공한 로봇 정의를 채택하고 있다. 재료, 부품 및 도구를 운반하는 프로그래밍 가능한 다기능 로봇 또는 다양한 작업을 수행할 수 있는 가변적이고 프로그래밍 가능한 동작이 있는 전용 시스템입니다. -응? 일반적으로 로봇은 자신의 동력과 통제 능력에 의지하여 각종 기능을 실현하는 기계이다.
둘째, 지능형 로봇의 핵심 기술
사회 발전의 필요성과 로봇 응용 분야가 확대됨에 따라 지능형 로봇에 대한 요구가 갈수록 높아지고 있다. 지능 로봇이 처한 환경은 종종 알 수 없고 예측할 수 없다. 이런 로봇을 연구하는 과정에서, 주로 다음과 같은 핵심 기술을 포함한다.
(1) 다중 센서 정보 융합. 멀티센서 정보 융합 기술은 최근 몇 년 동안 매우 핫한 연구 과제이다. 제어 이론, 신호 처리, 인공 지능, 확률 통계 등의 분야를 결합하여 로봇이 복잡하고 동적이며 불확실한 환경에서 작업을 수행할 수 있는 기술 솔루션을 제공합니다. 로봇이 사용하는 센서의 종류는 다양하며 용도에 따라 내부 측정 센서와 외부 측정 센서의 두 가지 범주로 나뉩니다. 내부 측정 센서는 특정 위치 및 각도 센서를 포함한 로봇 부품의 내부 상태를 감지하는 데 사용됩니다. 모든 위치 및 각도 센서 속도 및 각도 센서; 가속도 센서 기울기 센서 방위 센서 등. 외부 센서는 시각 (센서 측정 및 인식), 터치 (접촉, 압력 및 슬라이딩 센서), 힘 (힘 및 모멘트 센서), 근접도 (근접 및 거리 센서), 각도 센서 (기울기, 방향 및 자세 센서) 입니다. 다중 센서 정보 융합이란 여러 센서의 인식 데이터를 결합하여 보다 안정적이고 정확하거나 포괄적인 정보를 생성하는 것을 말합니다. 융합된 다중 센서 시스템은 감지된 개체의 특징을 더욱 완벽하고 정확하게 반영하고, 정보의 불확실성을 제거하며, 정보의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 융합된 다중 센서 정보는 이중화, 보완, 실시간 및 저렴한 비용의 특징을 가지고 있습니다. 현재 다중 센서 정보 융합 방법은 주로 베이시안 추정, 칼만 필터, 신경망, 소파 변환 등이 있다.
(2) 네비게이션 포지셔닝. 로봇 시스템에서 자율 항법은 핵심 기술이며 로봇 연구 분야의 중점이자 난점이다. 내비게이션의 기본 임무는 세 가지입니다. 하나는 환경 이해에 기반한 글로벌 포지셔닝입니다. 환경 내 풍경에 대한 이해를 통해 인공 도로 표지판이나 특정 물체를 식별하고 로봇의 위치를 완성하며 경로 계획에 소재를 제공합니다. 둘째, 목표 인식 및 장애물 탐지: 장애물 또는 특정 목표를 실시간으로 감지하고 식별하여 제어 시스템의 안정성을 높입니다. 셋째, 안전보호: 로봇 작업 환경의 장애물과 움직이는 물체를 분석하여 로봇에 해를 끼치지 않도록 할 수 있다. 로봇의 탐색 방식은 다양하다. 환경 정보의 완전성과 내비게이션 지시신호 유형에 따라 지도 기반 탐색, 지도 기반 탐색, 지도 없는 탐색의 세 가지 범주로 나눌 수 있다. 네비게이션에 사용되는 하드웨어에 따라 네비게이션 시스템은 시각적 탐색과 비시각적 센서 조합 탐색으로 나눌 수 있습니다. 시각적 탐색은 카메라를 사용하여 환경을 감지하고 식별하여 장면에 있는 대부분의 정보를 얻는 것입니다. 현재 시각 탐색 정보 처리의 내용은 주로 시각 정보의 압축 및 필터링, 도로 감지 및 장애물 탐지, 환경별 로고 인식, 3D 정보 인식 및 처리입니다. 비시각적 센서 탐색은 프로브, 콘덴서, 인덕턴스, 기계 센서, 레이더 센서, 광전 센서 등 다양한 센서를 사용하여 함께 작동하는 것을 말합니다. , 환경 감지, 로봇의 위치, 자세, 속도 및 시스템 내부 상태 모니터링, 로봇이 있는 작업 환경의 정적 및 동적 정보 감지, 로봇의 해당 작업 순서 및 작동 내용이 작업 환경의 변화에 자연스럽게 적응하도록 합니다. 내부 및 외부 정보를 효과적으로 얻을 수 있습니다.
(3) 경로 계획. 경로 계획 기술은 로봇 연구의 중요한 부분이다. 최적 경로 계획은 하나 이상의 최적화 기준 (예: 최소 작업 비용, 최소 걷기 경로, 최소 걷기 시간 등) 을 기준으로 초기 상태에서 대상 상태까지의 최적 경로를 찾고 로봇 작업 공간에서 장애물을 피하는 것입니다. ). 경로 계획 방법은 대체로 전통적인 방법과 지능적인 방법으로 나눌 수 있다. 전통적인 경로 계획 방법은 주로 자유공간법, 그림 검색법, 그리드 해체법, 인공포세장법 등 여러 가지가 있다. 로봇 경로 계획에 있는 대부분의 글로벌 계획은 위의 방법을 기반으로 하지만 이러한 방법은 경로 검색 효율성과 경로 최적화 측면에서 더욱 향상되어야 합니다. 인공세장법은 전통적인 알고리즘에서 성숙하고 효과적인 계획 방법이다. 환경 전위 필드 모델을 통해 경로를 계획하지만 경로가 최적인지 확인하지는 않습니다. 지능형 경로 계획 방법은 유전 알고리즘, 퍼지 논리, 신경망 등의 인공 지능 방법을 경로 계획에 적용하여 로봇 경로 계획의 장애물 회피 정확도를 높이고 계획 속도를 높이고 실제 응용 프로그램의 요구를 충족시키는 것입니다. 그 중에서도 모호한 방법, 신경망, 유전 알고리즘, Q- 학습 및 혼합 알고리즘이 널리 사용되고 있으며, 이러한 방법은 알려진 장애물 환경이나 알 수 없는 장애물 환경에서 어느 정도 연구 성과를 거두었다.
(4) 로봇 비전. 시각 시스템은 자율 로봇의 중요한 부분으로, 일반적으로 카메라, 이미지 수집 카드 및 컴퓨터로 구성됩니다. 로봇 시각 시스템의 작업에는 이미지 수집, 이미지 처리 및 분석, 출력 및 표시가 포함되며, 핵심 작업은 피쳐 추출, 이미지 분할 및 이미지 인식입니다. 시각 정보를 정확하고 효율적으로 처리하는 방법은 시각 시스템의 핵심 문제입니다. 현재 시각 정보의 처리는 시각적 정보의 압축 및 필터링, 환경 및 장애물 감지, 특정 환경 로고의 인식, 3D 정보의 인식 및 처리 등 점차 구체화되고 있습니다. 이 가운데 환경과 장애물 탐지는 시각 정보 처리에서 가장 중요하고 어려운 과정이다. 로봇 비전은 그 지능의 중요한 표지 중 하나이며 로봇 지능과 제어에 중요한 의미를 갖는다. 현재 국내외에서 연구 중이며 일부 시스템은 이미 가동되고 있다.
(5) 지능형 제어. 로봇 기술이 발달하면서 전통적인 제어 이론은 정확하게 분석할 수 없는 물리적 대상과 정보가 부족한 병리 과정에 대해 이미 부족한 것으로 드러났다. 최근 몇 년 동안 많은 학자들이 각종 로봇 지능 제어 시스템을 제시했다. 로봇의 지능 제어 방법에는 퍼지 제어, 신경망 제어 및 지능 제어 기술의 융합 (퍼지 제어 및 가변 구조 제어의 융합) 이 포함됩니다. 신경망과 가변 구조 제어의 융합: 퍼지 제어와 신경망 제어의 융합: 지능형 융합 기술에는 유전 알고리즘에 기반한 퍼지 제어 방법도 포함됩니다. 최근 몇 년 동안 로봇 지능 제어는 이론과 응용 방면에서 큰 진전을 이루었다. 퍼지 제어의 경우, J.J.Buckley 등은 퍼지 시스템의 근사 특성을 논증했고, E.H.Mamdan 은 처음으로 퍼지 이론을 실제 로봇에 적용했다. 퍼지 시스템은 로봇 모델링 제어, 유연한 암 제어, 퍼지 보정 제어 및 이동 로봇 경로 계획에 널리 사용되었습니다. 로봇 신경망 제어의 경우 CMCA (CERE-Bella Model Controller Articulation) 는 실시간 성능, 특히 다중 자유도 로봇 제어에 적합한 초기 제어 방법입니다.
(6) 인간-기계 인터페이스 기술. 지능형 로봇의 연구 목표는 사람을 완전히 대체하는 것이 아니다. 컴퓨터만으로는 복잡한 지능형 로봇 시스템을 제어하기 어렵다. 할 수 있다 해도 환경에 대한 적응력이 부족해 실용적이지 않다. 지능형 로봇 시스템은 인간의 역할을 완전히 배제할 수 없고, 인간-기계 조정을 통해 시스템 제어를 실현해야 한다. 따라서 잘 설계된 인간-기계 인터페이스는 지능형 로봇 연구의 핵심 문제 중 하나가 되었습니다. 인간-기계 인터페이스 기술은 사람들이 컴퓨터와 편리하고 자연스럽게 의사 소통하는 방법을 연구하는 것입니다. 이를 위해서는 로봇 컨트롤러가 1 친숙하고 유연하며 편리한 인간-기계 인터페이스를 갖추고 있어야 하며, 컴퓨터가 문자, 언어, 심지어 언어간 번역을 이해할 수 있어야 합니다. 이러한 기능의 실현은 지식 표현 방법의 연구에 달려 있습니다. 따라서 인간-기계 인터페이스 기술에 대한 연구는 중요한 응용 가치와 기본적인 이론적 중요성을 모두 가지고 있습니다. 현재, 인간-기계 인터페이스 기술은 주목할만한 성과를 거두었으며, 텍스트 인식, 음성 합성 및 인식, 이미지 인식 및 처리, 기계 번역 및 기타 기술이 실용화되기 시작했습니다. 또한, 인간-기계 인터페이스 장치 및 상호 작용 기술, 모니터링 기술, 원격 조작 기술 및 통신 기술은 인간-기계 인터페이스 기술의 중요한 부분이며, 원격 조작 기술은 중요한 연구 방향입니다.
셋째, 요약과 전망
로봇은 자동화 분야의 주제 중 하나이다. 수십 년 동안 로봇의 개발과 연구는 로봇 기술에 장족의 발전을 이루었다. 인공지능, 지능제어, 컴퓨터기술이 발달하면서 로봇의 응용분야가 확대되고 성능이 지속적으로 향상되며 미래의 생산, 생활, 과학연구에서 더욱 중요한 역할을 할 것이다.
시험에 응시하여 힘을 바치다
[1] 손화, 진준봉, 오린. 다중 센서 정보 융합 기술 및 로봇에서의 응용 [J]. 센서 기술 .2003,22 (9):1~ 4.
[2] 왕호, 모종원. 로봇의 지능 제어 방법 [M]. 베이징: 국방공업출판사, 2002
[3] 김주영. 우리나라 지능형 로봇 발전에 대한 몇 가지 생각 [J]. 로봇 기술 및 응용 .2001(4): 5 ~ 7.
자세한 내용을 보려면 다음 페이지를 클릭하십시오 >>& gt 로봇 기술 논문