关于仿人智能控制HISC的研究——课程论文
人工智能论文2000字范文（精选7篇）
人工智能论文2000字范文（精选7篇）人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
本文提供几篇有关于人工智能论文范文，供大家参考学习。
第一篇关于人工智能论文：《电脑人工智能日趋成熟》电脑在二十世纪70年代末期开始广泛普及,当时,有些专家便预计说,电脑可以改变人们的日常生活,并且使社会文化随之改变。
现在,时间的车轮运转到了2000年,专家们的这些预想至少已经有一部分成为现实。
今天,人们已经在开始讨论有关电脑会不会具有人类的某些智能。
这类课题已经不是什么科学幻想,而是非常严肃的学术讨论了。
舍科尔教授是美国麻省理工学院的社会学教授,他是电脑心理学方面的专家,曾经撰写过关于电脑心理学的两本具有开创性的着作。
一本书的书名是《第二自我—电脑和人类精神》,另一本书是最近出版的,书的题目是《电脑屏幕上的生活—因特网时代的特征》。
舍科尔教授现在是麻省理工学院科学技术和社会项目的教授。
从70年代开始到80年代初期,舍科尔教授开始研究人和电脑的关系。
舍科尔教授说:“电脑的特征在物体和非物体之间。
很明显地,电脑是物体,即使是孩子也知道电脑是一部机器。
可是,在另外一方面,电脑又可以反馈,可以有行为,可以有理智,甚至有精神。
人们发现,自己和电脑之间存在着互动的关系,甚至感到电脑似乎在活着。
”舍科尔教授特别对儿童和第一代电脑,以及电子玩具之间的关系感兴趣。
他发现,十来岁的少年主要用电脑来探索认知的问题;而青春期以前的儿童也就是八岁到十二岁之间的儿童,他们主要试图熟练地掌握机器和电子玩具。
舍科尔教授发现,电脑玩具对五岁到八岁之间的儿童来说,起到了激发他们的伦理性、推测性息维的能力。
舍科尔教授说:“这些电脑玩具促使我们考虑‘什么是生活’这一类的问题。
电脑有生命吗?在电脑玩具的战斗中,搏杀者意味着什么呢?作为一种玩具,到底有什么特殊性呢?讨论电脑到底和人类有哪些区别,就无疑地是一个重要的问题。
浅析智能控制范文
浅析智能控制范文Analysis of intelligent control model编订：JinTai College浅析智能控制范文前言：毕业论文是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节，为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。
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机电一体化技术是指将机械技术、微电子技术、电力电子技术、信息技术等多种技术融合在一块的并且用于实际的综合技术。
详细内容请看下文浅析智能控制。
随着机电一体化的发展，机电一体化系统对控制的技术水平要求越来越高，原来的控制技术已经不能满足机电一体化系统的要求，因此，人们开始将目光投向发展比较迅速的智能控制，期望通过智能控制，达到机电一体化系统的控制目的。
因此，本文将分析智能控制的特点和主要方法，探讨智能控制如何在机电一体化系统中得到应用，从而更好地实现对机电一体化系统的控制。
智能控制智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。
控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。
智能控制理论的研究和应用是现代控制理论在深度和广度上的拓展。
20世纪80年代以来，信息技术、计算技术的快速发展及其他相关学科的发展和相互渗透，也推动了控制科学与工程研究的不断深入，控制系统向智能控制系统的发展已成为一种趋势。
智能控制综合了多门学科，比如自动控制、人工智能、信息论和运筹学等，它克服了传统控制理论的许多缺点，能够用来控制各种复杂的系统。
首先，智能控制包括传统控制，智能控制是传统控制的高级阶段。
与传统控制相比，智能控制处理信息的综合能力更强，而且能够从全局优化系统。
《智能控制基础》第5章仿人智能控制-清华大学出版社
传统控制中以经典的时域性能指标和最优控制
的误差泛函积分评价指标系统进行的设计非常重要， e
但也存在着很大的局限性。经典的时域性能指标非
常直观，但不能直接用于设计，只能作为设计结束
后的评价。传统的单模态控制方式在设计时无法兼
顾所有的指标。最优控制的误差泛函积分评价指标
t
虽然可直接参与设计，但只能在各经典的时域性能
如图5-6中曲线（a）+（b）表明了一个
e
理想的定值控制过程；曲线（b）则为一个
理想的伺服控制的动态过程。如果以这样的
(a)
运动轨迹作为设计智能控制器的目标，理想
的情况就是，控制器迫使系统的动态特性在
该轨迹上滑动。但由于被控对象具有不确定
性和未知性，实际上运动的轨迹只可能处在
这条理想曲线周围的一曲柱中（对（e e ）
5.2.2 仿人智能控制的设计方法
控制系统的设计是在离线的情况下进行的。建立什么样的模型、以何种程 度反映实际被控对象来进行控制器的设计，是控制系统设计方法首先应当解决 的关键问题之一。然而，大多数的实际被控对象都具有非线性、时变性和不确 定性，要建立准确而又便于智能控制设计方法利用的模型非常困难。但是，控 制系统数学模型的“类等效”模型简化方法为设计者提供了一个十分有效的途 径。
智能控制研究现状【范本模板】
智能控制的研究现状摘要：本文介绍了智能控制的产生背景和智能控制的特点以及智能控制国内外研究现状及发展趋势，分析了智能控制的应用现状。
最后,对今后智能控制的发展前景进行了展望。
关键词:智能控制，背景，智能控制技术，展望引言：智能控制（intelligent controls）,是指在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器,以实现控制目标的自动控制技术.智能控制是近年来控制界新兴的研究领域，是一门边缘交叉学科。
智能控制技术在很多领域得到了广泛应用，如制造业、工业工程、能源工程、生物医学工程、汽车以及飞行器等。
智能控制是一种直接控制模式，它建立在启发、经验和专家知识等基础上，应用人工智能、控制论、运筹学和信息论等学科相关理论，驱动控制系统执行机构实现预期控制目标［1]。
智能控制是自动控制发展的高级阶段,为解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题提供了有效的理论和方法。
它处于控制科学的前沿领域，代表着自动控制科学发展的最新进程。
1。
智能控制产生的背景科学技术的产生和发展主要由生产发展需求和知识水平所决定，控制科学也不例外。
二十世纪以来，控制科学与技术得到了迅速发展,由研究单输入单输出被控对象的经典控制理论发展形成了研究多输入多输出被控对象的现代控制理论.经典控制理论主要是采用频域法对控制系统进行描述、分析和设计，现代控制主要采用时域的状态空间方法。
二十世纪六十年代，由于空间技术、海洋工程和机器人技术发展的需要[2］,控制领域面临着被控对象的高度复杂性和不确定性,以及人们对控制性能要求越来越高的挑战。
被控对象的高度复杂性和不确定性主要表现为对象的高维、高度非线性和不确定性［3]，高噪声干扰、强耦合，系统工作点动态突变性，以及分散的传感元件与执行元件，分层和分散的决策机构，复杂的信息模式和庞大的数据量.面对复杂的对象，复杂的任务和复杂的环境，用传统控制(经典控制和现代控制）的理论和方法去解决是不可能的。
智能控制论文智能控制应用论文
智能控制论文智能控制应用论文探讨智能控制技术在智能建筑中的应用【摘要】随着经济和技术的发展，智能控制技术和智能建筑应运而生，而且在人们的生活中占据越来越重要的位置。
本文首先介绍了智能控制技术和智能建筑的内涵与智能控制技术在智能建筑中的应用现状，然后分析了智能控制技术在智能建筑应用中存在的问题，再次提出了相应的解决措施。
【关键词】智能控制技术；智能建筑；应用智能控制技术和智能建筑的发展是相互依存的，不仅为人们提供了舒适的居住和工作环境，而且不断进步的智能控制技术在智能建筑的应用也令人们感觉到信息化社会的优越性。
但是，智能控制技术在智能建筑的应用中还存在一些问题，亟待需要解决。
1 智能控制技术在智能建筑应用的现状1.1 智能控制技术与智能建筑所谓智能控制技术，就是指计算机技术、控制技术和通信技术等现代化信息技术的结合，它是不断发展前进的，依托于智能建筑的发展，又推动着智能建筑的发展。
所谓智能建筑，就是指现代化建筑技术与智能控制技术等体系相结合的产物，它大大提高了人们的生活质量、工作效率和管理水平。
随着经济社会的发展，人们对生活质量的要求日益提高，智能建筑的建设和发展更加快速。
1.2 智能控制技术在智能建筑中的应用现状就我国而言，我国的智能建筑仍然处于初级和探索阶段，现在智能建筑技术与绿色建筑技术结合起来，更加丰富了智能建筑的内涵，既为使用者提供健康、舒适、安全的居住和工作空间，也能够提高资源的利用率、降低对环境的影响。
现在，控制技术经过了DCS （集散式控制系统）、PLC（逻辑控制系统）技术的发展，DDC（直接数字控制）在这一领域的应用也日益广泛。
智能控制技术在智能建筑中的应用也日益深化，但是在应用过程中还存在一些问题，需要相关部门积极寻求解决的措施。
2 智能控制技术在智能建筑应用中存在的问题智能控制技术在智能建筑中的应用日益广泛，但是还存在一些问题，主要以下几个：2.1 控制网络协议的标准化工作有待进一步深化现在，智能控制技术在智能建筑中的应用进一步深化，但是控制网络协议还没有完善的标准，这不仅造成了智能控制技术在智能建筑应用过程中缺乏统一的标准，而且也会降低技术应用的效率。
机器人控制技术毕业论文.doc
为了使机器人完成各种调控手段执行不同的任务和行动。
作为一个计算机系统，领先的技术，计算机控制技术，其中包括非常广泛，从智能机器人，任务的描述来控制伺服运动控制技术。
以实现各种硬件系统的控制都需要的，并且包括各种软件系统。
第一机械手控制方法使用顺序的，与计算机，机器人使用的计算机系统的整合的机械和电气设备的功能，以及使用的教学和重放控制的。
随着信息技术和控制技术的发展，以及扩大机器人的范围内，智能控制技术，机器人正朝着的方向发展，它已经离线编程，高级语言任务，多传感器信息融合，智能控制行为等新技术。
技术将促进各种智能机器人的发展。
当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。
反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。
测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。
这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正系统。
PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。
PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。
它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti 和Td）即可。
在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。
关键词：机器人，机器人控制，PID，自动控制To enable the robot to complete a variety of control means various tasks and actions performed. As a computer system, the key technology, computer control technology, including a very wide range, from the robot intelligent, task description to the motion control and servo control technology. Both needed to achieve control of various hardware systems, and includes a variety of software systems. The first robot uses sequential control mode, with the development of the computer, the robot uses a computer system to integrate the functions of mechanical and electrical equipment, and the use of teaching and playback control. With the development of information technology and control technology, and expanding the scope of application of the robot, intelligent robot control technology is moving in the direction of development, there has been off-line programming, task-level language, multi-sensor information fusion, intelligent behavior control and other new technologies. Technology will facilitate the development of a variety of intelligent robots.Today's automatic control techniques are based on the concept of feedback. Elements feedback theory consists of three parts: the measuring, comparing and implementation. V ariable measurements concern, compared with expectations, with the error correction control system response regulator. The key to the theory and application of automatic control is made after the correct measure and compare, how best to correct the system.PID (proportional - integral - derivative) controller as the first practical controller has 50 years of history, and still is the most widely used industrial controller. PID controller is easy to understand, without the use of an accurate system model prerequisites, and thus become the most widely used controller.It is due to the widespread use, flexible, has a series of products, the use of simply setting three parameters (Kp, Ti and Td) can be. In many cases, it does not necessarily require all three units, which may take one to two units, but the ratio is essential to the control unit.Keywords: robots, robot control, PID, automatic control引言信息技术是当前高技术发展中的主流技术，它的发展对其它技术会产生极大的影响。
人工智能方向的研究论文
人工智能方向的研究论文随着科技的不断进步，人工智能（AI）已经成为当今世界最为活跃的研究领域之一。
它不仅在学术界引起了广泛的关注，而且在工业界也得到了广泛的应用。
本文旨在探讨人工智能的基本原理、发展现状、应用领域以及未来的发展趋势。
引言人工智能，简称AI，是指由人造系统所表现出来的智能行为。
这种智能行为包括但不限于学习、推理、自我修正、感知环境以及解决问题的能力。
自20世纪50年代人工智能的概念首次被提出以来，它已经经历了多次起伏，但近年来，随着计算能力的提升和大数据的兴起，人工智能的研究和应用达到了前所未有的高度。
人工智能的基本原理人工智能的研究基于几个核心原理，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术等。
机器学习是AI中的一个重要分支，它使计算机能够通过数据学习和改进。
深度学习则是机器学习的一个子集，它使用类似于人脑的神经网络结构来处理复杂的数据模式。
自然语言处理（NLP）使计算机能够理解和生成人类语言，而计算机视觉则赋予机器识别和解释视觉信息的能力。
机器人技术则涉及到机器的物理操作能力，包括感知、决策和行动。
发展现状目前，人工智能已经在多个领域取得了显著的进展。
在医疗领域，AI 可以帮助医生进行疾病诊断和治疗计划的制定。
在金融领域，AI可以进行风险评估和欺诈检测。
在交通领域，自动驾驶技术正在逐步成熟并有望改变我们的出行方式。
此外，AI在教育、零售、娱乐等领域也有着广泛的应用。
应用领域人工智能的应用领域非常广泛，以下是一些主要的应用实例：1. 医疗健康：AI在医疗领域的应用包括辅助诊断、个性化治疗计划、药物研发等。
2. 金融服务：AI在金融领域的应用包括信贷评估、算法交易、风险管理等。
3. 智能制造：AI在制造业中的应用包括预测性维护、供应链优化、产品质量检测等。
4. 智能交通：自动驾驶技术、交通流量管理、智能导航系统等都是AI 的应用实例。
5. 教育：个性化学习、智能辅导、教育数据分析等都是AI在教育领域的应用。
智能控制课程论文
摘要模糊控制理论是以模糊数学为基础,用语言规则表示方法和先进的计算机技术,由模糊推理进行决策的一种高级控制策。
模糊控制作为以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制，它已成为目前实现智能控制的一种重要而又有效的形式尤其是模糊控制和神经网络、遗传算法及混沌理论等新学科的融合，正在显示出其巨大的应用潜力。
实质上模糊控制是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。
模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。
本文简单介绍了模糊控制的概念及应用，详细介绍了模糊控制器的设计，其中包含模糊控制系统的原理、模糊控制器的分类及其设计元素。
引言传统的常规PID控制方式是根据被控制对象的数学模型建立，虽然它的控制精度可以很高，但对于多变量且具有强耦合性的时变系统表现出很大的误差。
比例调节是根据被调量和设定值之间的差值来变化的，也就是说比例控制中余差不可避免。
积分调节最终实现无余差调节，但是超调比较大。
模糊控制是建立在人工经验基础之上的,它能将熟练操作员的实践经验加以总结和描述,并用语言表达出来,得到定性的、精确的控制规则,不需要被控对象的数学模型。
并且模糊控制易于被人们接受,构造容易,鲁棒性和适应性好。
第一章模糊控制概述1.1模糊控制的概念及应用“模糊”是人类感知万物,获取知识,思维推理,决策实施的重要特征。
“模糊”比“清晰”所拥有的信息容量更大,内涵更丰富,更符合客观世界。
模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制(Fuzzy Control)，是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。
模糊控制理论是由美国著名的学者加利福尼亚大学教授Zadeh·L·A于1965年首先提出,它是以模糊数学为基础,用语言规则表示方法和先进的计算机技术,由模糊推理进行决策的一种高级控制策。
在1968～1973年期间Zadeh·L·A先后提出语言变量、模糊条件语句和模糊算法等概念和方法，使得某些以往只能用自然语言的条件语句形式描述的手动控制规则可采用模糊条件语句形式来描述，从而使这些规则成为在计算机上可以实现的算法。
人类与人工智能的论文（2）
人类与人工智能的论文(2)人类与人工智能的论文篇二摘要：本文概要地阐述了人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用及未来的发展趋势。
关键词：人工智能发展过程研究热点应用领域未来发展一、人工智能概述人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)，也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。
从计算机应用系统角度来看，人工智能是研究如何制造出智能机器或智能系统，实现模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
人工智能是一门交叉学科，是一门涉及心理学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学等多学科的综合性技术学科，目前已在知识处理、模式识别、自然语言处理、博弈、自动定理证明、自动程序设计、专家系统、知识库、智能机器人等多个领域取得举世瞩目的成果，并形成了多元化的发展方向。
二、人工智能的发展过程人工智能经历了三次飞跃阶段：第一次是实现问题求解，代替人完成部分逻辑推理工作，如机器定理证明和专家系统;第二次是智能系统能够和环境交互，从运行的环境中获取信息，代替人完成包括不确定性在内的部分思维工作，通过自身的动作，对环境施加影响，并适应环境的变化，如智能机器人;第三次是智能系统，具有类人的认知和思维能力，能够发现新的知识，去完成面临的任务，如基于数据挖掘的系统。
三、人工智能的研究热点AI研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面是因为计算机硬件突飞猛进地发展。
随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低，以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。
目前人工智能研究的三个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。
1.智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。
为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。
智能控制期末总结论文
智能控制期末总结论文1.引言智能控制作为现代控制理论的前沿领域，以其高效、智能、自适应的特点，在自动化控制系统中得到了广泛应用。
本文对于智能控制在期末考试中的学习及应用过程进行总结，分析了所学习的内容及实际应用中遇到的问题，并提出了对未来智能控制研究的建议。
2.学习成果总结在本学期的智能控制课程中，我学到了许多基本概念、方法和技能，如模糊控制、神经网络、遗传算法等。
通过理论学习和实践操作，我深入了解了智能控制的原理和基本方法，并掌握了如何将其应用于实际系统中。
在期末考试中，我充分运用所学知识解决了一系列智能控制问题，验证了所学内容的实用性和有效性。
3.实际应用总结在实际应用中，我发现智能控制技术在许多领域有着广泛的应用前景。
例如，在工业生产中，我可以使用模糊控制技术对温度、压力、流量等参数进行控制，以提高产线的稳定性和运行效率。
在交通管理中，我可以使用神经网络来处理交通流数据，预测交通拥堵情况，并做出相应的调控措施。
这些实际应用不仅提高了智能控制技术的应用水平，也对我个人的学习和实践能力提出了更高的要求。
4.遇到的问题及解决方法在学习和应用智能控制的过程中，我也遇到了一些问题。
首先，对于一些复杂的数学理论和算法，我往往难以理解其具体应用方式。
为了解决这个问题，我充分利用课堂和教材上的案例和实例进行实际操作和演练，通过实践加深理解。
其次，在实际应用中，我发现系统参数的确定往往是一个关键问题。
为了解决这个问题，我通过理论分析和实际实验相结合的方式，对系统进行建模和参数辨识，以便更好地进行控制。
5.未来研究建议基于对智能控制的学习和实践经验，我对未来的智能控制研究提出以下建议。
首先，需要进一步深化对基本理论和算法的学习，扩大应用领域和深化应用方法。
其次，需要加强理论与实际的结合，加大对实际系统的建模和控制实验的研究力度。
此外，需要加强团队合作，开展多学科交叉研究，以进一步提升智能控制技术的水平和效果。
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惠州学院HUIZHOU UNIVERSITY智能控制导论课程论文题目：_______关于仿人智能控制的研究_____姓名___ _ ________学号专业班级_____ ____指导教师提交日期教务处制目录摘要 (3)一，关于仿人智能控制的简介 (3)二，仿人智能的应用目的及其价值 (3)三，仿人智能控制的基础研究 (3)四，仿人智能的发展研究方向 (4)1，工业机器人的仿人智能控制 (4)2，双足机器人动态步行仿人智能控制 (5)3，基于ＡＲＭ的仿人机器人及其控制平台研究 (8)五，结论：仿人智能控制的研究与实现 (10)引用查阅文献 (10)关于仿人智能控制（HISC）的研究摘要：针对现代社会的发展，人类用到的智能控制越来越多，涉及的范围广，专业的研究非常深入。
但人类发现不可能缺少人类去进行的一些控制时，就需要到仿人智能控制了。
仿人智能控制在很久以前就有人开始进行研究，并取得一定的成果，例如79年周其鉴教授提出了仿人智能控制的基本算法。
仿人智能控制是非常的复杂的，所以一般都是专攻的方法去进行开发其控制的方向。
仿人智能控制在现行社会中非常重要，能代替人类解决问题的同时效率也比人类要高，所以仿人智能控制在未来将会更加的重要，影响更加大。
本文将会介绍仿人智能控制的基本算法，以及3种在仿人智能控制中起重要作用的专攻方向作为例子。
一，关于仿人智能控制的简介在普通印象中，仿人智能就是模仿人类的行为动作。
但事实上仿人智能里面不仅仅只是仿人动作的仿生学，还包括人类的智能思考及反应等的人类思维层面的模仿。
仿人智能中，人类的智能思考及反应动作等都被应用于军事，工业或民用中。
而仿人智能的复杂程度难以想象，所以只能通过人类的研究来解锁他在机械中的应用。
现有仿人机器人系统的主要缺陷是对环境的适应性和学习能力的不足。
机器的智能来源于与外界环境的相互作用，同时也反映在对作业的独立完成度上。
机器人学习控制技术是实现仿人机器人在结构和非结构环境下实现智能化控制的一项重要技术。
但是由于受到传感器噪音，随机运动，在线学习方式以及训练时间的限制，学习控制的实时性还不能令人满意。
仍需要研究和开发新的学习算法，学习方式，以不断完善学习控制理论和相应的评价理论。
针对机器人学习控制的研究，大都停留在试验室仿真的水平上。
二，仿人智能的应用目的及其价值仿人智能在实际中应用广泛，他可以作为机器人的理论控制，使机器人能够同人类一样做出动作，对环境及工作的实时情况等的不确定性因素做出反应并调整后做出反应动作。
由于人类的思维方式以及思考方式都太过复杂，难以将人类的全部思考范围以及人类的所有想法，反应等等的特殊想法都注入机器人的芯片中，所以现在大部分机器人都有其专门攻破的方向，比如生活服务机器人，特殊机器人，工业机器人，危险环境机器人，功能机器人及军事机器人等。
仿人智能不仅是能用在机械中也可用于一些智能操作的电脑系统中，方便人类使用。
但本篇论文主要讲的是人类将仿人智能用于工业机械中的应用及原理。
仿人智能最终的目的都是服务人类，是人类能够减轻自己的负担，并且是人类的生产效率提高。
仿人智能其价值体现在，使用效率，高错误率低且适应环境能力强。
对人类未来的生活有巨大的影响。
三，仿人智能控制的基础研究以下是人造机械在仿人智能控制中的应用。
作为一种自制人造人类行为和智能控制理论思想，人类智能不仅提出了模型的特点，多模式控制和一系列基本概念，而且还涉及到智能控制器和系统建模，机械强度及其机械变化，性能指标，IQ和设计方法研究或机械方法，多系统协调解耦和控制研究。
1979年，根据周其鉴教授等人在重庆大学提出的半比例调节器，提出了以下仿人智能控制器的基本算法：（1）静态特性和动态特性的类型如下（2）所示。
根据（1）运算算法及其特征，控制器通过误差的两个简单关系特征及其变化率发现并判断系统处于两种运动状态。
定量控制运算输出由误差峰值特征存储器与实时误差大小的关系决定。
这些可以被看作是对人类动态的简单而粗糙的模仿。
HISC理论的发展是基于此。
本文介绍的仿人智力控制不仅限于其基础研究，具体的控制算法可以参考李祖权先生的论文（仿人智力控制研究20年）。
四，仿人智能的发展研究方向从上述仿人智能应用，HISC应用偏向于专业知识，使人类的智慧研究的发展方向有多种。
根据其应用的应用及其应用需求来确定其研究方向。
本文将介绍三种类仿人智能控制应用研究，简单介绍下一篇HISC研究及其应用。
1，工业机器人的仿人智能控制工业机器人是多变量，非线性，时变系统，因此在高速，高精度要求下，只能使用传统的PID控制才能达到人类所期望的效果。
为了提高工业机器人运行的稳定性，准确性和速度，在学术领域提出了一系列更先进，更智能的控制算法，如实际控制过程中广泛应用的HISC。
（1）工业机器人的HISC 系统HISC系统运行过程：首先，系统的动态信息空间被划分，得到系统的特征模型。
特征模型中当前系统的特征状态由特征识别确定，根据不同的特征状态选择相应的控制模式。
基于特征模型的多模态控制。
引进HISC进入工业机器人的控制，工业机器人HISC系统框图，如图1所示。
（2）仿人智能控制器设计2.特征模型设计针对工业机器人的目标，将系统的动态信息空间划分为误差平面，获得不同的特征状态，获得系统的特征模型。
针对特征模型中不同特征状态，采用不同的控制方式设计仿人智能控制器。
特征模型如图1所示。
2，其中：区域1至7对应于特征模型中的不同特征状态，特征状态2被细分为子状态，例如2-1,2-2和2-3; fde，E是相位轨迹的理想误差，即仿人智能控制器设计中的瞬态性能指标。
2.参数修正2对于具体的对象，为了能够自动设计仿人智能控制器，需要在特征模型中自动校正阈值。
而为了实现良好的轨迹，还需要专注于具体状态的控制器参数进行校正。
在本节中，参数修正分为两个阶段，第一阶段为校正阈值参数，第二阶段为校正控制器参数。
3.稳定性分析稳定性分析一直是HISC的难点。
一方面由于受控对象的复杂性，另一方面是HISC算法本身的模糊性和非分辨率。
有鉴于此，在恒指中，从系统不稳定监测的角度来研究智能控制问题的稳定性。
根据动态系统输出的稳定性原理，对于HISC系统，如果输出信息空间与稳定线性稳定系统具有相同的稳定特性，则系统可以认为是稳定的，否则系统被认为是不稳定的对控制器的设计进行相应的调整。
（3）通过仿真，可以看出，使用HISC来控制机器人，同时保持系统过冲的稳定性比使用PD控制要小得多，而稳态精度远高于使用PD控制器，这可以考虑到广泛的性能指标。
工业机器人的解决方案是根据3自由度工业机器人设计的，通过建立特征模型和相应的HISC设计参数，并将与传统PD控制器的仿真平台进行了比较，验证了HISC可以考虑到更多方面的绩效指标。
2，双足机器人动态步行HISC毫无疑问，类人机器人的多样性，多功能性和必要的灵活性是“智能”实施的主要因素。
它是确保类人机器人的可塑性和与人交流的前提。
仿人机器人的结构确定人是否可以接受，并不像人们那么重要。
仿人机器人必须有两个类似于人类上肢的机械手臂，并且在手臂的末端有两根或多根手指。
这不仅能满足机器人操作的一般需求，而且可以实现协调控制和手指控制，实现更复杂的操作。
仿人机器人必须具有完成复杂任务所需的感知活动，并且当任务完成时，会发生条件反射，自然而顺利地进行反应。
仿人机器人的结构是定义机器人系统的组件之间的相互关系和功能分布，并确定单个机器人或多个机器人系统的信息流关系和逻辑计算结构。
仿人机器人信息处理和控制系统的整体结构。
如果机器人的自主性是仿人机器人的设计目标，那么建筑的设计就是实现这一目标的手段。
仿人机器人的研究体系追求使用某些思想和技术来实现某种功能或达到一定的水平。
双足机器人和人类有类似的步行运动模式，帮助人类有非常特殊的意义，双足步行控制问题是双足机器人研究前沿和热点研究，但由于其存在高阶非线性和复杂性实现快速，稳定的HISC动态行走的能力仍然是一个非常具有挑战性的问题。
目前，双足机器人的步行控制主要采用跟踪离线或在线生成轨迹的控制方法，但控制方法存在一些问题。
从控制理论的角度来看，很难看出两足机器人在行走过程中的数据及其运动往往处于不稳定的领域。
基于双足机器人动力学模型的分析，HISC基于动力学智能模式的HISC分析与设计方法，设计了基于HISC模型的动态行走控制器。
并通过仿真实验验证了HISC控制策略的有效性。
（1）双足机器人模型假设两足动物机器人的行走平面设置在矢量平面xz平面上，身体由人体干燥的齿条和类似的腿组成，每条腿都有两根由膝关节，膝盖和臀部制成的条，适合自由度旋转关节。
机器人步行过程由单腿支撑运行阶段和腿部支撑运行阶段组成。
（2）基于动觉智能图式的步行控制步行控制任务的分解通过观察人类的步行运动，双足脚是支持交替的腿和摆动腿的周期性动作。
基于HISC动态智能模式理论的HISC是基于步行摇摆腿和腿姿势的变化，步行过程分为四个系列目标阶段：左腿在双支撑阶段前方，左腿单支撑阶段，右腿在双支撑阶段和右腿单支撑阶段。
步行控制的关键是单支撑相位摆臂和支撑腿的协调运动，如图所示。
DSP表示机器人处于双重支撑阶段（左腿或右腿前部），SSP表示机器人处于单个支撑阶段（左腿或右腿单支撑）各目标阶段的双腿运动姿态具体描述如下：1）左腿在双支撑相位前。
该阶段是使用HISC中的控制模块来调整左腿和右腿，膝关节和初始速度值的初始角度的主要目标，使得两个腿处于允许结构适合于下一阶段左腿单支撑阶段运动状态。
2）左腿单支撑阶段。
在左腿单支撑阶段，摇摆腿动作变化最大，根据HISC参考其不同的运动姿势，单支撑阶段可分为刚好到地面阶段，一条腿前进阶段和单腿登陆支援阶段，3节。
i）刚刚离开地面，右大腿向前摆动产生一定的角度，右腿从地面摆动后，左腿保持动作可以支撑，如图3（a）所示，Ⅱ）向前摆动，右大腿向前移动，右腿保持一定角度，身体躯干躯干左腿保持支撑，而大腿围绕左髋顺时针旋转，主体质量向前，如图3（b）所示;（Iii）地板支撑台，右脚围绕膝盖逆时针旋转延伸到一定角度开始着陆，左腿保持支撑，左腿大腿继续左髋关节旋转，如图3（c ）。
（3）仿真结果基于HISC的HISC系统用于实现双足机器人连续动态稳定性的控制。
（4）结论主要研究HISC下双足机器人的动态行走控制问题。
在分析平面五足双足机器人的动态模型的基础上，将动态行走复杂控制任务按顺序分解为多个过程，应用基于HISC动力学智能，HISC动态智能方案组为双足机器人的动态行走控制。
基于仿人智能控制的分析设计方法。
仿真结果表明，该控制方法实现了双足机器人的连续动态步行运动，控制方式简单，使得两足动物的步行控制不仅限于我们所知道的传统方法，而且快速走动和动态动态机器人的运行等人机智能控制有一定的参考。