机器学习的定义

从广义上来说,机器学习就是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编

程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说,机器学习就是一种通过利用

数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。

机器学习的范围

其实,机器学习跟模式识别,统计学习,数据挖掘,计算机视觉,语音识别,自然语言处理等领域有着很深的联系。

从范围上来说,机器学习跟模式识别,统计学习,数据挖掘就是类似的,同时,机器学习与其她领域的处理技术的结合,形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科。因此,一般说数据挖掘时,可以等同于说机器学习。同时,我们平常所说的机器学习应用,应该就是通用的,

不仅仅模式识别

模式识别=机器学习。两者的主要区别在于前者就是从工业界发展起来的概念,

后者则主要源自计算机学科。在著名的《Pattern Recognition And Machine

Learning》这本书中,Christopher M、Bishop在开头就是这样说的“模式识别源自

工业界,而机器学习来自于计算机学科。不过,它们中的活动可以被视为同一个领

域的两个方面,同时在过去的10年间,它们都有了长足的发展”。

数据挖掘

数据挖掘=机器学习+数据库。这几年数据挖掘的概念实在就是太耳熟能详。几

乎等同于炒作。但凡说数据挖掘都会吹嘘数据挖掘如何如何,例如从数据中挖出

金子,以及将废弃的数据转化为价值等等。但就是,我尽管可能会挖出金子,但我也

可能挖的就是“石头”啊。这个说法的意思就是,数据挖掘仅仅就是一种思考方式,

告诉我们应该尝试从数据中挖掘出知识,但不就是每个数据都能挖掘出金子的,所

以不要神话它。一个系统绝对不会因为上了一个数据挖掘模块就变得无所不能

(这就是IBM最喜欢吹嘘的),恰恰相反,一个拥有数据挖掘思维的人员才就是关键,而且她还必须对数据有深刻的认识,这样才可能从数据中导出模式指引业务的改善。大部分数据挖掘中的算法就是机器学习的算法在数据库中的优化。

统计学习

统计学习近似等于机器学习。统计学习就是个与机器学习高度重叠的学科。因为机器学习中的大多数方法来自统计学,甚至可以认为,统计学的发展促进机器学习的繁荣昌盛。例如著名的支持向量机算法,就就是源自统计学科。但就是在某种程度上两者就是有分别的,这个分别在于:统计学习者重点关注的就是统计模型的发展与优化,偏数学,而机器学习者更关注的就是能够解决问题,偏实践,因此机器学习研究者会重点研究学习算法在计算机上执行的效率与准确性的提升。

计算机视觉

计算机视觉=图像处理+机器学习。图像处理技术用于将图像处理为适合进入机器学习模型中的输入,机器学习则负责从图像中识别出相关的模式。计算机视觉相关的应用非常的多,例如百度识图、手写字符识别、车牌识别等等应用。这个领域就是应用前景非常火热的,同时也就是研究的热门方向。随着机器学习的新领域深度学习的发展,大大促进了计算机图像识别的效果,因此未来计算机视觉界的发展前景不可估量。

语音识别

语音识别=语音处理+机器学习。语音识别就就是音频处理技术与机器学习的结合。语音识别技术一般不会单独使用,一般会结合自然语言处理的相关技术。目前的相关应用有苹果的语音助手siri等。

自然语言处理

自然语言处理=文本处理+机器学习。自然语言处理技术主要就是让机器理解人类的语言的一门领域。在自然语言处理技术中,大量使用了编译原理相关的技术,例如词法分析,语法分析等等,除此之外,在理解这个层面,则使用了语义理解,机器学习等技术。作为唯一由人类自身创造的符号,自然语言处理一直就是机器学习界不断研究的方向。按照百度机器学习专家余凯的说法“听与瞧,说白了就就是阿猫与阿狗都会的,而只有语言才就是人类独有的”。如何利用机器学习技术进行自然语言的的深度理解,一直就是工业与学术界关注的焦点。

可以瞧出机器学习在众多领域的外延与应用。机器学习技术的发展促使了很多智能领域的进步,改善着我们的生活。

局限在结构化数据,还有图像,音频等应用。

机器学习的方法

1、回归算法

在大部分机器学习课程中,回归算法都就是介绍的第一个算法。原因有两个:一、回归算法比较简单,介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二、回归算法就是后面若干强大算法的基石,如果不理解回归算法,无法学习那些强大的算法。回归算法有两个重要的子类:即线性回归与逻辑回归。

线性回归就就是我们前面说过的房价求解问题。如何拟合出一条直线最佳匹配我所有的数据？一般使用“最小二乘法”来求解。“最小二乘法”的思想就是这样的,假设我们拟合出的直线代表数据的真实值,而观测到的数据代表拥有误差的值。为

了尽可能减小误差的影响,需要求解一条直线使所有误差的平方与最小。最小二乘法将最优问题转化为求函数极值问题。函数极值在数学上我们一般会采用求导数为0的方法。但这种做法并不适合计算机,可能求解不出来,也可能计算量太大。计算机科学界专门有一个学科叫“数值计算”,专门用来提升计算机进行各类计算

时的准确性与效率问题。例如,著名的“梯度下降”以及“牛顿法”就就是数值计算中的经典算法,也非常适合来处理求解函数极值的问题。梯度下降法就是解决回归模型中最简单且有效的方法之一。从严格意义上来说,由于后文中的神经网络与推荐算法中都有线性回归的因子,因此梯度下降法在后面的算法实现中也有应用。

逻辑回归就是一种与线性回归非常类似的算法,但就是,从本质上讲,线型回归处

理的问题类型与逻辑回归不一致。线性回归处理的就是数值问题,也就就是最后预测出的结果就是数字,例如房价。而逻辑回归属于分类算法,也就就是说,逻辑回归预测结果就是离散的分类,例如判断这封邮件就是否就是垃圾邮件,以及用户就是否会点击此广告等等。

实现方面的话,逻辑回归只就是对对线性回归的计算结果加上了一个Sigmoid函数,将数值结果转化为了0到1之间的概率(Sigmoid函数的图像一般来说并不直观,您只需要理解对数值越大,函数越逼近1,数值越小,函数越逼近0),接着我们根据这个概率可以做预测,例如概率大于0、5,则这封邮件就就是垃圾邮件,或者肿瘤就是否就是恶性的等等。从直观上来说,逻辑回归就是画出了一条分类线,见下图。

人工智能论文

内蒙古科技大学2010/2011 学年第一学期《人工智能》结课报告课程号：67111317 考试方式：报告使用专业、年级：计算机应用2007 任课教师：陈淋艳班级：08级-计算机-1班学号：0867111116 姓名：冯淑梅

摘要：知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述,目前流行的知识表达方式不下十种，在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。关键词：知识人工智能（AI）知识表达式一阶谓词逻辑产生式语义网络框架一、知识和知识的表示 1、知识的概念知识是人类世界特有的概念，他是人类对客观世界的一种比较准确、全面的认识和理解的结晶。 (1) 知识只有相对正确的特性。常言道：实践出真理。只是源于人们生活、学习与工作的实践，知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条件下，只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就接受检验，必要时就要对原来的认识加以修改和补充，一至全部更新而取而代之。例如知道1543年哥白尼学说问世之前，人们一直都以为地球是宇宙的核心；再有：人们都知道一个关于“瞎子摸象”的故事，它通俗地说明了完整的只是形式是一个复杂的智能过程。通常人们获取知识的重要手段是：利用信息，把各种信息提炼、概括并关联在一起，就形成了知识。而利用信息关联构成知识的形式有多种多样。 (2) 知识的确定与不确定性如前说述，知识有若干信息关联的结构组成，但是，其中有的信息是精确的，有的信息却是不精确的。这样，则由该信息结构形成的知识也有了确定与不确定的特征。例如，在我国中南地区，根据天上出现彩虹的方向及其位置，可以预示天气

简述工业机器人的定义

习题 0.1 简述工业机器人的定义，说明机器人的主要特征。 0.2 工业机器人与数控机床有什么区别？ 0.3 工业机器人与外界环境有什么关系？ 0.4 说明工业机器人的基本组成及三大部分之间的关系。 0.5 简述下面几个术语的含义：自由度、重复定位精度、工作原理、工作速度、承载能力。 0.6 什么叫冗余自由度机器人？ 0.7 题0.7图所示为二自由度平面关节型机器人机械手，图中L 1=2L 2，关节的转角范围是0?≤θ1≤180?，–90?≤θ2≤180?，画出该机械手的工作范围(画图时可以设L 2=3 cm)。 0.8 工业机器人怎样按机械系统的基本结构来分类？ 0.9 工业机器人怎样按控制方式来分类？ 0.10 什么是SCARA 机器人，应用上有何特点？ 0.11 试总结机器人的应用情况。题0.7图 1.1 点矢量v 为[10.00 20.00 30.00]T ，相对参考系作如下齐次坐标变换： 0.866 0.500 0.000 11.00.500 0.866 0.000 3.00.000 0.000 1.000 9.0 0 0 0 1 -????-??=??????A 写出变换后点矢量v 的表达式，并说明是什么性质的变换，写出旋转算子Rot 及平移算子Trans 。 1.2 有一旋转变换，先绕固定坐标系Z 0轴转45°，再绕其X 0轴转30°,最后绕其Y 0轴转60°，试求该齐次坐标变换矩阵。 1.3 坐标系{B }起初与固定坐标系{O }相重合，现坐标系{B }绕Z B 旋转30°，然后绕旋转后的动坐标系的X B 轴旋转45°，试写出该坐标系{B }的起始矩阵表达式和最后矩阵表达式。 1.4 坐标系{A }及{B }在固定坐标系{O }中的矩阵表达式为 1.000 0.000 0.000 0.00.000 0.866 0.500 10.0 {}0.000 0.500 0.866 20.0 0 0 0 1 ????-??=??-????A

人工智能_关于人工智能的议论文1000字

人工智能_关于人工智能的议论文1000字3月15日，举世瞩目的“人机大战”尘埃落定，人工智能“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)以4：1的比分战胜人类围棋顶尖高手李世石九段，为世人留下一个不愿接受又不得不接受的事实。面对“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)，有人不服，如中国的超级围棋新星柯洁九段，就公开向“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)叫板：“你赢不了我!”有人叹息：人类智慧最后的尊严在一只“小狗”面前丢失。有人甚至悲观地认为，机器统治人类的时代即将来临。其实，所谓人类尊严、所谓机器人的统治时代，只是我们一些人的臆想，“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)的胜利，说到底就是一次技术革命的胜利，是人类对自身的一次超越。正如西安交通大学副校长、国家重点基础研究计划(973)“基于视认知的非结构化信息处理基础理论与关键技术”首席科学家徐宗本说的：“任何人工智能技术的成功一定是当代最新技术综合运用的成功，片面说成谁战胜谁是不公平的，也是无意义的，说人类智慧的最后壁垒被攻破，这都是无稽之谈。” “阿尔法狗围棋”(AlphaGo)的胜利，背后的最大价值在于，它激励人们持续不断地探索过去人工智能领域一直看似难以实现的人类智能级别。从这一点上看，人工智能的胜利也有非凡的意义，甚至可以说具有划时代的意义。是的，翻开人类历史，哪一次技术革命不带来人类社会翻天覆地的变化?蒸汽机的发明、使用，使人类从农业手工业时代进入了工业

社会;电动机的诞生，使人类从工业社会跨入了现代化。而以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发明与应用为主要标志的信息技术革命，更让人类从此进入了自动化、信息化时代。每一次技术革命，伴随的都是生产力的发展和人类自身的解放。 “阿尔法狗围棋”(AlphaGo)的胜利，是不是会掀起又一次技术革命，我们还需拭目以待。然而，人工智能的进步，却可以让我们展望到人类美妙无比的前景。我们似乎可以看到，不久的将来，到处都是机器人在人们的指令下为人们服务;我们似乎可以看到，那些对于目前医术来说几乎无解的人类大脑和神经疾病，如自闭症、老年痴呆症这样的国际医学难题，随着人工智能的进步，一切都会迎刃而解;我们似乎可以看到，有了人工智能的协助，人类真正步入了大同的理想社会。是的，“阿尔法狗围棋”(AlphaGo)的胜利，是人类的智慧向前迈出的又一步，有了这一步，我们的世界将更加美好。当然，面对这些进步，我们不能只是围观、娱乐和敬仰，我们应该用我们的智慧，去促成人工智能更大的进步!

工业机器人的概念与典型应用(完整资料).doc

【最新整理，下载后即可编辑】 1.1 工业机器人的定义及特点 1.2 工业机器人的分类关于工业机器人的分类，国际上没有制定统一的标准，有的按负载重量分，有的按控制方式分，有的按自由度分，有的按结构分，有的按应用领域分。下面依据几个有代表性的分类方法列举机器人的分类。 1.按工业机器人结构坐标系统特点方式分类按结构坐标系统特点方式分，机器人可分为直角坐标型机器人、圆柱坐标型机器人、极坐标型（球面坐标型）机器人、关节坐标机器人、SCARA型水平关节机器人等五类。 2.按工业机器人执行机构的控制方式分类（1）点位控制方式机器人控制时只要求工业机器人快速准确地实现相邻各点之间的运动，而对达到目标点的运动轨迹不做任何规定。（2）连续轨迹控制型机器人控制时要求工业机器人严格按照预定的轨迹和速度在一定的精度范围内运动，并且速度可控，轨迹光滑，运动平稳。（3）力（力矩）控制型机器人在完成装配、抓放物体等工作时，除要准确定位之外，还要求使用适度的力或力矩进行工作。（4）智能控制型机器人机器人的智能控制是通过传感器获得周围环境的信息，并根据自身内部的知识库做出相应的决策的控制方式。 3.按程序输入方式分类按程序输入方式可分为离线输入型和示教输入型两类。（1）离线输入型机器人是将计算机上已编号的作业程序文件，通过RS232串口或者以太网等通信方式传送到机器人控制系统。

食品、饮料包装；搬运；真空包装塑料、轮胎上下料；去毛边冶金、钢铁钢、合金锭搬运；码垛；铸件去毛刺；浇口切割家电、家具装配；搬运；打磨；抛光；喷漆；玻璃制品切割、雕刻海洋勘探深水勘探；海底维修；建造航空航天空间站检修；飞行器修复；资料收集军事防爆；排雷；兵器搬运；放射性检测焊接机器人技术的新发展将激光用于焊接机器人是激光焊接的一种重要形式。焊接机器人具有多自由度、编程灵活、自动化程度高、柔性程度高等特点，是焊接生产线的重要组成部分。将激光器安装在焊接机器人上进行焊接，大大提高了焊接机器人的焊接质量和适用范围，在船板、汽车生产线中激光焊接机器人具有越来越重要的地位。图1所示为CO 2 激光焊接机器人。

人工智能论文-3500字

研究生课程论文人工智能前沿论文题目：人工智能技术在求机器人工作空间的应用课程老师：罗亚波学院班级：汽研1602班学生姓名：张小涵学号：1049721602405 2016年10月

人工智能技术在求机器人工作空间的应用摘要人工智能的发展迅速，现在已经渗透到机器人的全方位分析与机器人的工作空间的计算中，其对机器人的应用起着越来越重要的作用。元素限制法由三个限制元素构成，分别为杆长限制、转角限制、连杆的干涉。在初步确定限制元素后即可得到边界条件，即可得到工作空间。圆弧相交法由运动学反解过程、工作空间的几何描述以及工作空间的计算过程组成。两者各有其优缺点，都是可取的求工作空间的方法。关键词：人工智能元素限制圆弧相交工作空间 Abstract With the rapid development of artificial intelligence, it has been applied to the analysis of the robot and the working space of the robot. It plays a more and more important role in the application of the robot. The element restriction method is composed of three elements, which are the length of the rod, the restriction of the angle and the interference of the connecting rod. Boundary conditions can be obtained after the preliminary determination of the limiting element. The arc intersection method is composed of the process of the inverse kinematics of the kinematics, the geometric description of the working space and the calculation process of the working space. Both have their own advantages and disadvantages, are desirable for the working space of the method. Key words: artificial intelligence element limit arc intersection working space

各类型机器人特点汇总

各类型机器人特点汇总各种机器人的特点及应用简介一机器人的定义及分类：机器人按ISO 8373定义为：位置可以固定或移动，能够实现自动控制、可重复编程、多功能多用处、末端操作器的位置要在3个或3个以上自由度内可编程的工业自动化设备。这里自由度就是指可运动或转动的轴。工业机器人按其结构形式及编程坐标系主要分类为关节型机器人、移动机器人、水下机器人和直角坐标机器人等。按主要功能特征及应用分为移动机器人、水下机器人、洁净机器人、直角坐标机器人、焊接机器人、手术机器人和军用机器人等。机器人学涉及到机器人结构，机器人视觉，机器人运动规划，机器人传感器，机器人通讯和人工智能等许多方面，不同用处的机器人涉及到不同的学科，下面仅对这些机器人的结构和应用进行简单介绍：二关节型机器人关节型机器人的结构类同人的手臂，由几个转动轴，摆动轴和手爪等6~7个自由度组成。生产厂家主要有德国Manutec公司，德国KUKA，德国REIS,日本Motorman,日本Yaskawa 和沈阳新松等。关节型机器人的转动轴和摆动轴主要用伺服电机配几乎没有反向间隙的精密减速机或直驱力矩电机驱动，而其控制系统其难度也很大。各个厂家的关节型机器人其结构类同，主要差别在技术参数,下面以德国Manutec公司的关节型机器人为例介绍。图1是Manutec公司型号为r15-30的6 自由度通用关节机器人，额定负载30公斤，最大可达到75 公斤，工作半径1.3 米，重复定位精度小于0.04 mm ，点到点的最大运行速度高达5.9 m/s，加速度高达23 m/s2和工作寿命20 年。可以坐立式安装，可以是掉挂式安装，也可以与水平面小于30度角的斜式安装，不影响其各项技术指标。r15可以选配防爆式的，也可以选配一级洁净式等。 r15-30主要特点是强度大刚性好和重复定位精度高，主要应用领域是其它厂家的关节型机器人由于刚性和精度不够无法应用的领域，而用5 轴加工中心成本太高或无法胜任的工作。如磨齿，异形铣削，壳（腔）内部铣削，磨，抛，切割和焊接等。在手爪末端可以配力传感器，来加工异形表面（如铣削，磨和抛）。一个机器人也可以与双工作台及各种的双旋转轴协调同步运动。也可以是两个机器人协调同步工作，如一台机器人抓取工件，而令一台机器人对该工件进行加工，两台机器人同步协调完成特定的加工轨迹。其它厂家的关节机器人主要应用在汽车焊接和装配等任务中。关节型机器人的优点是可以从不同角度不同方位来工作，速度快，工作效率高。但主要缺点是工作半径小，负载小，价格高，应用难度大和维护费用高。作为关节机器人的简化型机器人SCARA就是两个摆动轴和一个上下运动轴，其特点是简单，经济，适合工作空间小，负载小、高速搬运。但它的价位高于直角坐标机器人，应用行业和数量非常小。三特种机器人移动机器人就是能自主移动或上下楼梯的电动车，主要用于生产现场货物的自主运输和排险作业，或进入有污染和放射的环境内取样及监视等。还有一些移动机器人就是仿造一些动物，用腿和爪行走路的行走机器人，如美国的军用狗，还处于适用阶段。水下机器人与潜艇能自主潜入水下完成对海上钻井平台的水下建筑、发电站的水下闸门、海底打捞等工程的录像和监控。洁净式机器人主要是穿上防护衣的关节型机器人，使其自身有良好的密封性，不把灰尘带入工作现场，自身也不会产生灰尘，他们主要应用于电子器件，食品和药品等生产中。国际对洁净机器人的洁净度有明确的定义。军用机器人主要是小型移动车，遥控飞机或电子

全国大学生机器人搬运比赛部分程序(aw60)

图1比赛场地示意图

图2机器人出发区示意图4 //-------------------------------------------------------------------------* //机器人搬运比赛程序如下： // 项目名: 基于Freescale AW60的* // 硬件连接: * // 程序描述: 定时器2作为颜色传感器计数器；定时器1通道0-1作为PWM输出；通道2作为颜色传感器的定时器溢出中断 // 超声波计数用定时器 1 *

// 说明: * // ? * // * // 作者信息? * // 版本信息? * // 完成时间? * // 修订记录：* // 时间：* // 内容：? * //-------------------------------------------------------------------------* //调用头文件 #include "Includes.h" void main(void) { //定义变量，不管在主程序还是子函数，都

需要把变量的定义放在最前面，否则会报错 int D=0; int m=0; char num1=0; //用于计数用 char num2=0; //用于转弯计数用char flag_forward=1; //前进的标志位char flag_backward=1; //后退的标志位 //用到的端口，一定要记得初始化端口数据方向寄存器 //液晶模块 //PTGDD |= 0b00011111; //液晶模块IO 的输入输出配置 //颜色传感器模块 //PTCDD |= 0b00101100; //配置颜色传感器模块 // PTFDD &= 0b11111110; //红外传感器模块及驱动模块 PTDDD = 0b00000111; // PTDD4作为定时器2的外部时钟输入 PTBDD = 0b01000000; //前五个是红外传感器，最后两个是超声波的发送和接收

人工智能论文

人工智能人工智能是 20 世纪 50 年代中期兴起的一门新兴边缘科学，它既是计算机科学分支，又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互参透而发展起来的综合性学科。人工智能又称智能模拟，是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模拟识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。例如，用计算机模拟人脑的部分功能进行学习、推理、联想和决策；模拟医生给病人诊病的医疗诊断专家系统；机械手与机器人的研究和应用等。一、人工智能发展史 50 年代人工智能兴起，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题、求解程序 LISP 表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入低谷。 60 年代末到 70 年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。并且 1969 年成立了国际人工智能联合会议。 80 年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本 1982 年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统 KIPS ，”其目的的是使逻辑推理达到数值运算那么快。 80 年代末。神经网络飞速发展。 1987 年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一科学的诞生。 90 年代，人工智能出现新研究高潮由于网路技术特别是国际互联网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。、人工智能的优越性人工智能作为本世纪中叶新崛起的、综合性最强的新兴前沿科学，它涉及非常广泛的学科领

机器人的结构形式及各类结构的特点

机器人的结构形式及各类结构的特点摘要：如今机器人已被广泛应用于机械、印刷机械、汽车工业、食品生产工业、药品生产工业、电子工业、机器制造业和化妆品生产等行业，不同领域因其需要的多样性和特殊性，也导致机器人在结构形式上存在多样性和特殊性。关键字：结构形式，结构坐标系 2011302590173 刘亚辉遥感信息工程学院

一、引言机器人按ISO 8373定义为：位置可以固定或移动，能够实现自动控制、可重复编程、多功能多用处、末端操作器的位置要在3个或3个以上自由度内可编程的工业自动化设备。这里自由度就是指可运动或转动的轴。工业机器人按其结构形式及编程坐标系主要分类为关节型机器人、移动机器人、水下机器人和直角坐标机器人等。按主要功能特征及应用分为移动机器人、水下机器人、洁净机器人、直角坐标机器人、焊接机器人、手术机器人和军用机器人等。机器人学涉及到机器人结构，机器人视觉，机器人运动规划，机器人传感器，机器人通讯和人工智能等许多方面，不同用处的机器人涉及到不同的学科，下面仅对这些机器人的结构和应用进行简单介绍。机器人按照结构坐标系特点方式分类可分为：直角坐标机器人，圆柱坐标型机器人，极坐标机器人，多关节机器人等。机器人按照机身结构特点可分为：升降回转型机身结构，俯仰型机身结构，直移型机身结构，类人机器人机身结构等。二、各种结构坐标系 1、直角坐标系机器人直角坐标型机器人结构如图所示，它主要是以直线运动轴为主，各个运动轴通常对应直角坐标系中的X轴，Y轴和Z轴，一般X轴和Y轴是水平面内运动轴，Z轴是上下运动轴。在一些应用中Z轴上带有一个旋转轴，或带有一个摆动轴和一个旋转轴。在绝大多数情况下直角坐标机器人的各个直线运动轴间的夹角为直角。直角坐标型机械手可以在三个互相垂直的方向上作直线伸缩运动，这类机械手各个方向的运动是独立的，计算和控制比较方便，但占地面积大，限于特定的应用场合，有较多的局限性。 2、圆柱坐标机器人圆柱坐标型机器人的结构如下图所示，R、θ和x为坐标系的三个坐标，其中R、是手臂的径向长度，θ是手臂的角位置，x是垂直方向上手臂的位置。如果机器人手臂的径向坐标R保持不变，机器人手臂的运动将形成一个圆柱表面。

智能机器人论文

智能机器人的发展与应用前景摘要本文介绍了智能机器人的发展概况、机器人的感官系统、机器人运动系统及人工智能技术在机器人中的应用,智能机器人是一个在感知-思维-效应方面全面模拟人的机器系统,外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场,可以全面地考察人工智能各个领域的技术,研究它们相互之间的关系。还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。关键词: 智能机器人感官仿生人工智能 1.引言人们通常把机器人划分为三代。第一代是可编程机器人。这种机器人一般可以根据操作人员所编的程序,完成一些简单的重复性操作。这一代机器人是从60年代后半叶开始投入实际使用的,目前在工业界已得到广泛应用。第二代是“感知机器人”,又叫做自适应机器人,它在第一代机器人的基础上发展起来的,能够具有不同程度的“感知”周围环境的能力。这类利用感知信息以改善机器人性能的研究开始于70年代初期,到1982年,美国通用汽车公司为其装配线上的机器人装配了视觉系统,宣告了感知机器人的诞生,在80年代得到了广泛应用。第三代机器人将具有识别、推理、规划和学习等智能机制,它可以把感知和行动智能化结合起来,因此能在非特定的环境下作业,称之为智能机器人。智能机器人与工业机器人的根本区别在于,智能机器人具有感知功能与识别、判断及规划功能。而感知本身,就是人类和动物所具有的低级智能。因此机器的智能分为两个层次:①具有感觉、识别、理解和判断功能; ②具有总结经验和学习的功能。所以,人们通常所说的第二代机器人可以看作是第一代智能机器人。 2.智能机器人的感官系统 2.1触觉传感器英国近几年在阵列触觉传感方面开展了相当广泛的研究。例如:Sussex大学和Shack-leton系统驱动公司研制的基于运动的介电电容传感的阵列;由威尔士大学和软件科学公司研制的采用压强技术的装在机器人夹持器上的传感器。 2.2视觉传感在机器人视觉方面,目前市场上销售的有以下6类传感器:①隔开物体的二维视觉:双态成像;②隔开物体的二维视觉:灰度标成像;③触觉或叠加物体的二维视觉;④二维观察;⑤二维线跟踪;⑥使用透视、立体、结构图示或范围找寻技术从隔开物体中提取三维信息。在这类系统方面,它们只能做一些很简单的操作。例如:为了使机器人具有某种程度的人眼功能,已进行大量的研究工作并向如下两类系统发展:①从一维物体中提取三维信息;②活动机器人导航、探路和躲避障碍物的现场三维分析。伦敦大学目前正在研究一种双目视觉机器人的实时图像处理机。还有正在研究机器人视觉系统的教育机构有:考文垂工业大学、爱丁堡大学、格拉斯哥大学、格温特大学;而伯明翰大学则专门研究惯性传感器。另外,还有许多从事传感系统开发的单位,都进行了传感反馈研究。如米德尔塞克斯工业大学致力于使机器人能组织和使用来自不同类型传感器的数据。这种机器人能“看”、“感”和“听”,它更接近于人。 2.3听觉传感

什么叫工业机器人

1.1什么叫工业机器人 1.1.1工业机器人定义机器人发展至今天，对于机器人的定义仍然是仁者见仁，智者见智，没有一个统一的意见。原因之一是机器人还在继续发展，新的机型，新的功能不断涌现。下面将介绍国际上对于工业机器人给出的定义。美国机器协会（RIA）：机器人是“一种用于移动各种材料﹑零件、工具或专用装置的，通过程序动作来执行各种任务，并具有编程能力的多功能操作机（manipulator）”。日本工业机器人协会：工业机器人是“一种装备有记忆装置和末端执行装置的、能够完成各种移动来代替人类劳动的通用机器”。它又分以下两种情况来定义： ●工业机器人是“一种能够执行与人的上肢类似动作的多功能机器”。 ●智能机器人是“一种具有感觉和识别能力，并能够控制自身行为的机器”。国际标准化组织（ISO）：机器人是“一种自动的、位置可控的、具有编程能力的多功能操作机，这种操作机具有几个轴，能够借助可编程操作来处理各种材料、零件、工具和专用装置，以执行各种任务”。国际机器人联合会（IFR）：“工业机器人（manipulating industrial robot）是一种自动控制的，可重复编程的（至少具有三个可重复编程轴）、具有多种用途的操作机”（ISO 8373）。以上定义均为国际上对工业机器人的定义，我们可以这样理解工业机器人，就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器装置。一般指用于机械制造业中代替人完成具有大批量、高质量要求的工作，如汽车制造、摩托车制造、舰船制造、某些家电产品（电视机、电冰箱、洗衣机）、化工等行业自动化生产线中的点焊、弧焊、喷漆、切割、电子装配及物流系统的搬运、包装、码垛等作业的机器人。

机器人参考答案

简述工业机器人的定义，说明机器人的主要特征。答：机器人是一种用于移动各种材料、零件、工具、或专用装置，通过可编程动作来执行种种任务并具有编程能力的多功能机械手。 1.机器人的动作结构具有类似于人或其他生物体某些器官（肢体、感官等）的功能。 2.机器人具有通用性，工作种类多样，动作程序灵活易变。 3.机器人具有不同程度的智能性，如记忆、感知、推理、决策、学习等。 4.机器人具有独立性，完整的机器人系统在工作中可以不依赖于人的干预。工业机器人与数控机床有什么区别答：1.机器人的运动为开式运动链而数控机床为闭式运动链； 2.工业机器人一般具有多关节，数控机床一般无关节且均为直角坐标系统； 3.工业机器人是用于工业中各种作业的自动化机器而数控机床应用于冷加工。 4.机器人灵活性好，数控机床灵活性差。简述下面几个术语的含义：自有度、重复定位精度、工作范围、工作速度、承载能力。答：自由度是机器人所具有的独立坐标运动的数目，不包括手爪（末端执行器）的开合自由度。重复定位精度是关于精度的统计数据，指机器人重复到达某一确定位置准确的概率，是重复同一位置的范围，可以用各次不同位置平均值的偏差来表示。工作范围是指机器人手臂末端或手腕中心所能到达的所有点的集合，也叫工作区域。工作速度一般指最大工作速度，可以是指自由度上最大的稳定速度，也可以定义为手臂末端最大的合成速度（通常在技术参数中加以说明）。承载能力是指机器人在工作范围内的任何位姿上所能承受的最大质量。什么叫冗余自由度机器人答：从运动学的观点看，完成某一特定作业时具有多余自由度的机器人称为冗余自由度机器人。何谓轨迹规划简述轨迹规划的方法并说明其特点。答：机器人的轨迹泛指工业机器人在运动过程中的运动轨迹，即运动点位移，速度和加速度。轨迹的生成一般是先给定轨迹上的若干个点，将其经运动学反解映射到关节空间，对关节空间中的相应点建立运动方程，然后按这些运动方程对关节进行插值，从而实现作业空间的运动要求，这一过程通常称为轨迹规划。（1）示教—再现运动。这种运动由人手把手示教机器人，定时记录各关节变量，得到沿路径运动时各关节的位移时间函数q(t)；再现时，按内存中记录的各点的值产生序列动作。（2）关节空间运动。这种运动直接在关节空间里进行。由于动力学参数及其极限值直接在关节空间里描述，所以用这种方式求最短时间运动很方便。

广数机器人视觉搬运码垛程序注释

广数机器人视觉搬运码垛程序注释 The document was finally revised on 2021

确保变位机中每个格中只能放6块物块，且每格中颜色必须一致，，其中0度，60度，180度中分别放不同颜色的三种物块， #Modification Date:2044-3-5 #Copy Source:[******] #Sub Type:BY #Size:1024 byte #Comment:This is a job #Write protect:FALSE #Axis Num:7 U1=,,,,,,,0,0; U8=,,,,,,,0,0; T9=,,,,,,,0,0; P0=,,,,,,,,9,1; P13=,,,,,,,,9,8; P100=,,,,,,,,9,8; P101=,,,,,,,,9,8; P102=,,,,,,,,9,8; P103=,,,,,,,,9,8; P104=,,,,,,,,9,8; MAIN; SET R3 ,3 ; //设定红色物块取料次数，例如3次 SET R4 ,3 ; //设定蓝色物块取料次数，例如3次 SET R5 ,3 ; //设定黄色物块取料次数，例如3次 SET R0 ,0 ; //红色物块取料次数，计数累加变量

SET R1 ,0 ; //蓝色物块取料次数，计数累加变量 SET R2 ,0 ; //黄色物块取料次数，计数累加变量 SETE PX20 (0) ,0 ; //取料时向下的平移累加位姿变量清零 SETE PX20 (3) , ; //平移位姿变量平移累加量Z方向每次偏移 SETE PX21 (0) ,0 ; //放料时向上的平移累加位姿变量清零 SETE PX21 (3) ,19 ; //平移位姿变量平移累加量Z方向每次偏移19mm SETE PX22 (0) ,0 ; //取料平移变量 SETE PX23 (0) ,0 ; //放料平移变量 MOVJ P*,,,,,,,,9,8),V20,Z0;//安全等待点位置 DOUT OT12 ,ON ; //夹爪气缸夹紧信号打开夹爪夹紧 DOUT OT13 ,OFF ; //夹爪气缸松开信号关闭 LAB90 : //红色物块取料标签号 MOVL P*,,,,,,,,9,8),V100,Z0,E1,EV10;//红色物块取料点上方，变位机角度移至0度SHIFTON PX22 ; //平移开始 MOVL P*,,,,,,,,9,8),V100,Z0;//红色物块取料点 DOUT OT12 ,OFF ; //夹爪气缸夹紧信号关闭 DOUT OT13 ,ON ; //夹爪气缸松开信号打开夹爪开取料 DELAY ; //延时秒 SHIFTOFF; //平移结束标志 ADD PX22 ,PX20 ; //取料处每红色物块执行取料一次，平移变量PX22=PX22+PX20 MOVL P*,,,,,,,,9,8),V100,Z0; //取料点上方 JUMP LAB80 ; //跳转指令JUMP ，跳转到标签80处 LAB91 : //蓝色物块取料标签号 MOVL P*,,,,,,,,9,8),V100,Z0,E1,EV10; //蓝色物块取料点上方，变位机角度移至60度SHIFTON PX22 ; //平移开始

人工智能论文

人工智能的发展与未来很多人都想问，人工智能是什么？一直以来，人们总是把人工智能当做是科幻小说，但是现在我们却拿着课本一本正经的讨论这个问题。这使我们很困惑，我们的困惑大致来自下面几个方面： 1.我们总是把人工智能和电影想到一起。星球大战、终结者、2001：太空漫游等等。电影是虚构的，那些电影角色也是虚构的，所以我们总是觉得人工智能缺乏真实感。 2.人工智能是个很宽泛的话题。从手机上的计算器到无人驾驶汽车，到未来可能改变世界的重大变革，人工智能可以用来描述很多东西，所以人们会有疑惑。 3.我们日常生活中已经每天都在使用人工智能了，只是我们没意识到而已。John McCarthy，在1956年最早使用了人工智能（Artificial Intelligence）这个词。他总是抱怨“一旦一样东西用人工智能实现了，人们就不再叫它人工智能了。” 因为这种效应，所以人工智能听起来总让人觉得是未来的神秘存在，而不是身边已经存在的现实。同时，这种效应也让人们觉得人工智能是一个从未被实现过的流行理念。 Kurzweil（谷歌技术总监）提到经常有人说人工智能在80 年代就被遗弃了，这种说法就好像“互联网已经在21世纪初互联网泡沫爆炸时死去了”一般滑稽。最后，人工智能的概念很宽，所以人工智能也分很多种，我们按照人工智能的实力将其分成三大类： 1.弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI): 弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。 2.强人工智能Artificial General Intelligence (AGI): 人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。Linda Gottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。”强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。 3.超人工智能Artificial Superintelligence (ASI): 牛津哲学家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。人工智能正飞速发展着。而人类的生活也因此飞速的变化着。大至火箭发射、太空探测、国防装备，小至手臂机器人、汽车喷漆、无人驾驶汽车、看病

认识工业机器人

认识工业机器人机器人技术是综合了计算机、控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能、仿生学等多种学科而形成的高新技术，是当代研究十分活跃、应用日益广泛的领域。而且，机器人应用情况是反映一个国家工业自动化水平的重要标志。本次任务的主要内容就是了解工业机器人的现状和发展趋势；通过现场参观，认识工业机器人相关企业；现场观摩或在技术人员的指导下操作ABB工业机器人，了解其基本组成。一、工业机器人的定义及特点 1.工业机器人的定义国际上对机器人的定义有很多。美国机器人协会（RIA）将工业机器人定义为：“工业机器人是用来进行搬运材料、零部件、工具等可再编程的多功能机械手，或通过不同程序的调用来完成各种工作任务的特种装置。” 日本工业机器人协会（JIRA）将工业机器人定义为：“工业机器人是一种装备有记忆装置和末端执行器的，能够转动并通过自动完成各种移动来代替人类劳动的通用机器。” 在我国1989年的国际草案中，工业机器人被定义为：“一种自动定位控制，可重复编程、多功能的、多自由度的操作机。操作机被定义为：具有和人手臂相似的动作功能，可在空间抓取物体或进行其他操作的机械装置。” 国际标准化组织（ISO）曾于1984年将工业机器人定义为：“机器人是一种自动的、位置可控的、具有编程能力的多功能机械手，这种机械手具有几个轴，能够借助于可编程的操作来处理各种材料、零件、工具和专用装置，以执行各种任务。” 2.工业机器人的特点（1）可编程

生产自动化的进一步发展是柔性自动化。工业机器人可随其工作环境变化的需要而再编程，因此它在小批量、多品种具有均衡高效率的柔性制造过程中能发挥很好的功用，是柔性制造系统中的一个重要组成部分。（2）拟人化工业机器人在机械结构上有类似人的行走、腰转、大臂、小臂、手腕、手爪等部分，在控制上有计算机。此外，智能化工业机器人还有许多类似人类的“生物传感器”，如皮肤型接触传感器、力传感器、负载传感器、视觉传感器、声觉传感器、语音功能传感器等。（3）通用性除了专门设计的专用的工业机器人外，一般机器人在执行不同的作业任务时具有较好的通用性。例如，更换工业机器人手部末端执行器（手爪、工具等）便可执行不同的作业任务。（4）机电一体化第三代智能机器人不仅具有获取外部环境信息的各种传感器，而且还具有记忆能力、语言理解能力、图像识别能力、推理判断能力等人工智能，这些都是微电子技术的应用，特别是与计算机技术的应用密切相关。工业机器人与自动化成套技术，集中并融合了多项学科，涉及多项技术领域，包括工业机器人控制技术、机器人动力学及仿真、机器人构建有限元分析、激光加工技术、模块化程序设计、智能测量、建模加工一体化、工厂自动化及精细物流等先进制造技术，技术综合性强。二、工业机器人的历史和发展趋势 1. 工业机器人的诞生 “机器人”（Robot）这一术语是1921年捷克著名剧作家、科幻文学家、童话寓言家卡雷尔·恰佩克首创的，它成了“机器人”的起源，此后一直沿用至今。不过，人类对于机器人的梦想却已延续数千年之久。如古希腊古罗马神话中冶炼之神用黄金打造的机械仆人、希腊神话《阿鲁哥探险船》中的青铜巨人泰洛斯、犹太传说中的泥土巨人、我国西周时代能歌善舞的木偶“倡者”和三国时期诸葛亮的“木牛流马”传说等。而到了现代，人类对于机器人的向往，从机器人频繁出现在科幻小说和电影中已不难看出，科技的进步让机器人不仅停留在科幻故事

机器人的定义和特征

机器人都有哪些定义不同特征？其实并不是人们不想给机器人一个完整的定义，自机器人诞生之日起人们就不断地尝试着说明到底什么是机器人。但随着机器人技术的飞速发展和信息时代的到来，机器人所涵盖的内容越来越丰富，机器人的定义也不断充实和创新。 1886年法国作家利尔亚当在他的小说《未来夏娃》中将外表像人的机器起名为“安德罗丁”（Android），它由4部分组成： 1，生命系统（平衡、步行、发声、身体摆动、感觉、表情、调节运动等）； 2，造型解质（关节能自由运动的金属覆盖体，一种盔甲）； 3，人造肌肉（在上述盔甲上有肉体、静脉、性别等身体的各种形态）； 4，人造皮肤（含有肤色、机理、轮廓、头发、视觉、牙齿、手爪等）。 1920年捷克作家卡雷尔·卡佩克发表了科幻剧本《罗萨姆的万能机器人》。在剧本中，卡佩克把捷克语“Robota”写成了“Robot”，“Robota”是奴隶的意思。该剧预告了机器人的发展对人类社会的悲剧性影响，引起了大家的广泛关注，被当成了机器人一

词的起源。在该剧中，机器人按照其主人的命令默默地工作，没有感觉和感情，以呆板的方式从事繁重的劳动。后来，罗萨姆公司取得了成功，使机器人具有了感情，导致机器人的应用部门迅速增加。在工厂和家务劳动中，机器人成了必不可少的成员。机器人发觉人类十分自私和不公正，终于造反了，机器人的体能和智能都非常优异，因此消灭了人类。但是机器人不知道如何制造它们自己，认为它们自己很快就会灭绝，所以它们开始寻找人类的幸存者，但没有结果。最后，一对感知能力优于其它机器人的男女机器人相爱了。这时机器人进化为人类，世界又起死回生了。卡佩克提出的是机器人的安全、感知和自我繁殖问题。科学技术的进步很可能引发人类不希望出现的问题。虽然科幻世界只是一种想象，但人类社会将可能面临这种现实。为了防止机器人伤害人类，科幻作家阿西莫夫（Isaac.Asimov）于1940年提出了“机器人三原则”： 1，机器人不应伤害人类； 2，机器人应遵守人类的命令，与第一条违背的命令除外；

人工智能论文

重庆理工大学专业选修课课程考查报告《AI的发展与未来》课程名称：《人工智能及应用》专业：软件工程学号：学生姓名：提交时间：2017年5月5日

进入人工智能人工智能的话题，在近年尤其火热，很多人是因为在2016年看到AlphaGo打败了世界围棋冠军李世石。这使得大家对人工智能非常感兴趣，同时也有很多人思考人工智能是否应该继续无节制地发展下去？人们会担忧将来人工智能发展到一定的高度可能会取代人类。包括霍金、比尔·盖茨这样伟大的人物也怀疑人工智能。我们谁都无法下结论说到底该不该发展人工智能，所以我们先来了解一下什么是人工智能，否则我们只会在对人工智能的恐惧中无法获得理性认知。人工智能似乎没有明确的定义。人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作[1]，这是美国麻省理工学院的温斯顿教授认为的人工智能。人工智能大概来说可能是有几个部分，首先是感知，感知是包括视觉、语音、语言；然后是决策，做一些预测，做一些判断；那当然如果你要做一套完整的系统，就像机器人或是自动驾驶，它会需要一个反馈[2]。人工智能的发展通过了解人工智能发展的主要里程碑，可能会更加直观的了解人工智能。在感知方面，比如我国的科大讯飞。该企业使命是让机器能听会说，能理解会思考；用人工智能建设美好世界[3]。正如他们的企业使命，讯飞语音识别软件现在已经能听懂人们所说的，而且正确率相当高，如果要打很多字完全可以不动手，直接念一遍就都以文字的形式输出来。以前电视里播的现场直播都是没有字幕的，现在已经可以在直播的时候也可以看到实时字幕。可见语音识别给我们带来了巨大的便利。还如微软的小冰，你可以在微信关注她，并且同她聊天，还可以和她语音聊天，她甚至可以为你唱歌。现在小冰会的东西越来越多，也越来越智能。决策方面，从早期MicrosoftOffice里的工具到Google广告的推荐，然后到金融行业的很多智能决策公司的出现，进步迅速。现在的gamil，有时候收到email，Google会跳出来问要不要发回复，有时候它连回复都帮你写好了，而且写的很精确。这也是人工智能的体现。可能以后我们讲话都不用，助理能帮我们搞定。最后是反馈，比如无人驾驶汽车，它通过车载传感系统感知道路环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和信息，控制车辆的转向和速度，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的。从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。深度学习及其应用领域提到人工智能就不得不提深度学习，它是一种神经网络，它的特点是使用了多层网络，能够学习抽象概念，同时融入自我学习，而且收敛相对快速。收敛快速可能是一种技巧，不见得是一个理论，但是有一批人通过它解决了很多重要的问题。简单的来说，如果我们有很多笑脸，然后我们把笑脸的像素输入到一个神经网络里面去，最后你那儿希望让机器能识别这是姚明，那是马云，但是因为你这个深度学习的网络很深，要一次性学会这么多也会比较困难，所以就需要用到一个比较快速收敛的技巧——自我学习。通过自我学习，机器会逐步从大量的样本中逐层抽象出相关的概念，然后做出理解，最终做出判断和决策。深度学习或者是任何的机器学习，它是不是超越人类的能力表现，如果超越的话，可能很多应用就会产生。比如在机场，如果机器识别人脸的准确度超过人，那么那些边防的人就可能不需要那么多。这并不是说机器不会犯错，而是说既然人不能比机器做的更好，那不妨就用机器取代。