神经网络在机器人控制中的应用
控制系统中的神经网络控制方法
控制系统中的神经网络控制方法控制系统是指通过对被控对象进行监测和调节，以达到预定要求的系统。
而神经网络控制方法是指利用神经网络模型和算法对控制系统进行优化和改进的方法。
本文将介绍神经网络控制方法在控制系统中的应用以及其原理和优势。
一、神经网络控制方法的原理神经网络控制方法主要基于人工神经网络模型，它模拟了生物神经系统的结构和功能。
该模型由多个神经元组成，这些神经元相互连接并通过权重参数传递和处理信息。
其原理主要包括以下几个方面：1. 网络拓扑结构：神经网络控制方法中使用的神经网络有多种拓扑结构，如前馈神经网络、循环神经网络和自适应神经网络等。
这些网络结构可以灵活地应用于不同的控制问题。
2. 学习算法：神经网络通过学习算法来调整网络中神经元之间的连接权重，以逐步优化网络的性能。
常见的学习算法包括反向传播算法、遗传算法和模糊神经网络算法等。
3. 控制策略：神经网络控制方法可以基于不同的控制策略，如比例积分微分（PID）控制、模糊控制和自适应控制等。
通过在神经网络中引入相应的控制策略，可以实现对被控对象的精确控制和调节。
二、神经网络控制方法在控制系统中的应用1. 机器人控制：神经网络控制方法在机器人控制中有广泛应用。
通过将神经网络嵌入到机器人的控制系统中，可以实现对机器人运动、感知和决策等方面的智能控制。
这种方法能够提高机器人的自主性和适应性，使其能够更好地适应不同环境和任务的需求。
2. 工业过程控制：神经网络控制方法在工业过程控制中也得到了广泛应用。
通过利用神经网络对工业过程进行建模和优化，可以提高生产效率、降低能耗和减少故障率。
此外，神经网络控制方法还可以应用于故障诊断和预测维护等方面，提高工业系统的可靠性和稳定性。
3. 航天飞行器控制：神经网络控制方法在航天飞行器控制方面也有重要应用。
通过神经网络对航天飞行器的姿态、轨迹和轨道控制进行优化，可以提高飞行器的稳定性和导航精度，降低燃料消耗和飞行风险。
人脑神经网络及其在AI领域中的应用
人脑神经网络及其在AI领域中的应用随着人工智能技术不断的发展，人们对人工智能的研究也越来越深入。
而人工智能的核心是人脑神经网络，这是实现人工智能的基础。
本文将介绍什么是人脑神经网络，以及它在人工智能领域中的应用。
一、什么是人脑神经网络？“人脑神经网络”是一种由神经元组成的计算模型，它受到生物神经系统的启发，被用来解决问题和完成任务。
它是一种分布式计算系统，能够处理非线性问题，可进行自我学习和适应性修改。
在人工智能领域中，人脑神经网络是完成任务最有效的方法之一。
人类大脑中的每个神经元都与数千个其他神经元连接在一起，这种连接形成了庞大而复杂的神经网络。
这些神经网络奠定了人类思维的基础，并使人类能够进行复杂的思考和行动。
人脑神经网络的运作方式与人脑相似，但比人脑要简单得多。
二、人脑神经网络在AI领域中的应用1. 图像识别图像识别是计算机视觉中最常见的应用之一。
随着大量数据的出现，人工智能可以帮助计算机更快速和准确地对图像进行识别。
人脑神经网络能够通过处理大量数据，学习正确的答案，并在未来的应用程序中使用这些知识来更准确地识别图像。
2. 自然语言处理自然语言处理是一项研究人类语言的交叉学科，人脑神经网络也能在自然语言处理中起到重要作用。
它可通过学习和处理大量的数据，用于分析和识别语义以及句子的结构，在文本转换、机器翻译或语音识别等领域具有广泛应用。
3. 自动驾驶技术自动驾驶技术是人工智能应用程序的重要领域之一，也是未来交通行业的一个热门话题。
人脑神经网络能够通过处理传感器信息和图像数据，使自动驾驶车辆更准确地识别道路、识别交通信号并做出应对措施，提高驾驶的安全性和效率。
4. 机器人技术人脑神经网络在机器人中也扮演着重要的角色。
它能够使机器人更好地感知周围的环境，并以更自然的方式与环境互动。
它在指令和控制方面也可以更好地模仿人类的表现，提高机器人完成任务的效果。
5. 金融风险管理人脑神经网络在金融领域中也有广泛应用，该技术可通过深度计算发现新的依赖关系和细微的模式，帮助金融机构更好地预测市场走势和经济波动，从而有效降低风险和提高投资回报率。
神经网络控制
神经网络控制随着先进的计算技术的发展和大量的计算资源的获得，神经网络控制已经成为一种重要的控制方法。
神经网络控制通过建立神经网络模型对系统进行建模和控制，可以适用于不确定性较大、非线性程度较高的系统。
本文将从以下几个方面进行讨论。
1. 神经网络的基本原理神经网络是一个由大量神经元相互连接的关系网络。
神经元是生物神经系统中的基本单位，它接收神经元的输入，对输入进行处理，并将处理结果输出到其他神经元。
神经网络通过对神经元之间的连接强度进行学习，从而实现对输入和输出之间的映射。
神经网络的结构包含输入层、隐层和输出层。
输入层接收外部输入，隐层进行处理，最终的输出由输出层输出。
各层之间的连接权重是从样本学习中学得的。
在训练过程中，神经网络通过误差反向传播算法进行训练，从而得到最小误差的权值。
2. 神经网络控制的研究现状神经网络控制已经成为控制领域的一个热门研究方向。
在国内外均有大量的研究成果和应用案例。
神经网络控制在机器人控制、无人驾驶汽车控制、空间飞行器控制等领域中被广泛应用。
3. 神经网络控制在机器人控制中的应用机器人控制是神经网络控制的一个重要应用领域。
神经网络控制可以解决机器人控制中的多方面问题，如动力学建模、逆运动学、轨迹规划、控制等。
神经网络控制在机器人控制中的应用有：（1）运动控制神经网络控制可以对机器人的运动进行控制。
在机器人运动控制中，神经网络控制可以通过监督学习，对机器人的动力学进行建模，解决运动控制中的逆运动学问题。
同时，神经网络控制可以实现机器人的运动轨迹控制，保证机器人运动的平稳性和精度性。
（2）感知控制神经网络控制可以对机器人的感知进行控制。
机器人的传感器可以观测到周围环境的信息，神经网络控制可以对这些信息进行处理，并通过控制机器人的动作，使机器人具有基本的感知能力，如避障、跟踪等。
（3）智能控制在机器人控制中，神经网络控制可以实现机器人的智能控制。
神经网络控制可以对机器人进行学习和适应性，根据环境的变化，实现机器人的自适应控制，从而使机器人具有较强的智能性和自主性。
基于神经网络的机器人动力学建模与控制方法研究
基于神经网络的机器人动力学建模与控制方法研究机器人技术的快速发展为人工智能领域的发展提供了重要支撑和应用场景。
机器人的关键技术之一就是动力学建模与控制方法。
传统的机器人动力学建模方法基于物理力学原理和运动学方程，需要测量物理量进行计算。
然而，现代机器人的运动过程非常复杂，难以获得准确的物理量测量数据，因此难以用传统方法进行精确建模。
近年来，神经网络技术的快速发展为机器人动力学建模与控制提供新思路和新方法。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种模拟人类神经系统工作机制的计算模型。
它是由多个神经元相互连接组成的网络结构。
每个神经元接收来自上一层的神经元输出信号，并将它们相加后通过激活函数产生输出信号，从而输出到下一层神经元。
神经网络的模型具有高度的非线性和自适应性，能够从大量的数据中学习并捕捉到数据的内在规律。
二、基于神经网络的机器人动力学建模方法机器人动力学建模是机器人控制的重要基础。
基于神经网络的机器人动力学建模方法从数据出发，利用神经网络进行非线性拟合和预测，并将预测结果作为机器人模型的输入量。
该方法不需要具体的物理量测量，只需要大量的机器人运动数据，就可以进行精确的机器人动力学建模。
在基于神经网络的机器人动力学建模方法中，首先需要从机器人中获取大量的运动数据。
这些数据包括机器人在不同姿态下的运动轨迹、角速度和加速度等物理量。
然后利用这些数据训练神经网络模型。
模型的输入层是机器人的状态量，如关节位移、关节速度、末端位置、末端速度等。
输出层是机器人的动力学参数，如惯性矩阵、科氏力矩、重力矩等。
通过训练得到的神经网络模型就可以预测机器人的动力学参数。
三、基于神经网络的机器人控制方法基于神经网络的机器人控制方法是将机器人动力学建模和控制相结合，实现对机器人的精确控制。
该方法首先利用神经网络对机器人进行动力学建模，然后在控制过程中利用神经网络预测机器人的状态量和动力学参数，并进行控制。
该方法不仅能够实现机器人的高精度控制，还能够自适应环境变化和机器人自身的非线性特性。
神经仿生学技术在机器人中的应用
神经仿生学技术在机器人中的应用随着科技的不断进步，机器人技术逐渐成为人们关注的热点话题。
而神经仿生学技术在机器人中的应用，更是让人们的视野更为广泛。
神经仿生学是指将生物神经学的原理应用到电子技术和机器人控制中，从而提高机器人的智能、适应性和反应速度，使机器人更加“聪明”和“灵活”。
本文将从原理、应用和发展等多个角度，探究神经仿生学技术在机器人中的应用。
一、神经仿生学技术的原理及其在机器人中的应用神经仿生学技术主要是通过对神经元和神经网络的研究，建立有机体神经系统与机器人神经系统之间的联系，从而实现机器人智能的提升。
目前，在机器人中应用最为广泛的神经仿生学技术包括人工神经元网络和神经反馈控制等。
人工神经元网络是一种类比于人脑生物神经元的网络系统。
它由大量的接受输入信号的节点，与其它节点进行交互而形成的网络结构和输出节点组成。
这种网络系统被广泛用于机器人的自主学习、分析、识别和控制等方面。
例如，在机器人的语音识别中，使用人工神经元网络进行语音信号的学习和识别，在机器人的图像处理中，使用人工神经元网络进行图像的处理和分析等。
另一种神经仿生学技术则是神经反馈控制技术。
这种技术被广泛应用于机器人的运动控制和感知反馈上。
通过对机器人的传感器收集的环境信息和系统状态不断进行监控和调整，从而可以实现机器人的自主导航、机械臂运动和机器人行为动作的熟练度提高等。
二、神经仿生学技术在机器人中的实际应用神经仿生学技术在机器人方面的应用越来越广泛。
随着机器人技术的不断发展，神经仿生学技术也不断被应用于机器人的智能化、敏捷性和灵活性等方面。
以下是神经仿生学技术在机器人领域的一些应用。
1. 仿生机器人仿生机器人是一种通过模仿生物的形态、结构和功能设计机器人的技术。
它的灵感来自于自然界中最优秀的形态和素材。
通过神经元网络和神经反馈控制等技术，仿生机器人可以实现人类运动员难以完成的极限动作。
它可以在不平整的地形上自主行走、跳跃和攀爬等，还可以通过对环境的探测和自我学习，完成医疗、军事、探险等多种应用。
基于神经网络的智能机器人技术在制造业中的应用
基于神经网络的智能机器人技术在制造业中的应用随着科技的飞速发展，基于神经网络的智能机器人技术在制造业中的应用正变得愈发广泛。
这一技术不仅提高了生产效率，还改变了制造业的格局，为企业带来了前所未有的机遇。
本文将深入探讨这一激动人心的话题，探讨神经网络技术如何在制造业中发挥作用，以及它对生产和创新的影响。
**1. 智能机器人技术的背景与概述**在深入讨论神经网络技术在制造业中的应用之前，让我们首先了解一下智能机器人技术的背景和基本概念。
智能机器人是一种结合了人工智能和机器人技术的产品，能够模仿和执行人类工作任务，同时具备学习和自适应的能力。
这一技术的核心是神经网络，它是一种生物启发型的计算系统，模仿了大脑的神经元之间的连接和信息处理方式。
**2. 神经网络技术在智能机器人中的应用**神经网络技术在智能机器人中扮演着至关重要的角色。
通过模拟人脑的工作方式，神经网络可以让机器人更好地感知和理解周围环境，作出智能化的决策。
以下是一些智能机器人中神经网络技术的应用领域：**2.1 机器视觉**神经网络在机器视觉中的应用使智能机器人能够识别、跟踪和分析物体。
这在制造业中特别有用，因为机器人可以用于检查产品质量、执行视觉引导的任务，甚至在复杂环境中操作。
**2.2 自动化生产**制造业中的生产线可以通过智能机器人和神经网络技术实现更高度的自动化。
机器人可以协调工作、进行协作，而神经网络可使它们更加灵活，适应不断变化的生产需求。
**2.3 预测性维护**神经网络可以通过分析大量的传感器数据，预测机器设备的故障和维护需求，从而降低生产线停机时间，提高生产效率。
**2.4 智能物流**在制造业中，物流和供应链管理是至关重要的环节。
神经网络可以帮助机器人和自动化设备更好地管理库存、物流和货物跟踪，从而提高效率并减少成本。
**3. 制造业中的实际应用案例**下面我们将看一些实际案例，展示了神经网络技术如何在制造业中应用的成功示例。
神经网络控制技术研究及其应用
神经网络控制技术研究及其应用神经网络控制技术是一种将人工神经网络应用于控制系统的技术，它是近年来发展非常迅速的一种新兴技术。
神经网络控制技术具有自适应性和学习能力等优点，可以较好地解决传统控制技术无法解决的问题，因此在航天、工业、交通等领域得到了广泛应用。
一、神经网络控制技术的基本原理神经网络是一种模拟生物神经网络的计算模型，它由许多互相连接的处理单元组成，每个单元都能够接受、处理并传递信息。
神经网络控制技术通过建立神经网络模型实现对复杂控制系统的控制。
根据神经网络的学习能力，可以通过输入输出数据来训练神经网络模型，不断修正连接权值，使得神经网络的输出符合系统的实际要求。
同时，神经网络也可以实现自适应控制，根据系统的实时响应情况，调整控制策略，使系统始终处于最佳工作状态。
二、神经网络控制技术的应用1. 工业自动化在工业自动化领域，神经网络控制技术可以广泛应用于电力系统、化工过程、废气处理等方面。
例如，在电力系统中，神经网络控制技术可以根据电网的实时负荷情况进行自适应调节，实现对电力系统的优化控制，提高其稳定性和可靠性。
2. 交通运输在交通运输领域，神经网络控制技术可以被应用于智能交通系统、车辆控制、航空航天等方面。
例如，在智能交通系统中，神经网络控制技术可以根据道路流量情况自适应调节信号灯时间，优化交通流量，提高道路通行效率。
3. 机器人控制在机器人控制领域，神经网络控制技术可以被应用于机器人动作规划、姿态控制、机器人视觉等方面，可以实现复杂机器人控制和运动控制。
例如，在机器人视觉方面，神经网络控制技术可以通过对大量图像进行学习和识别，实现智能机器人视觉控制。
三、神经网络控制技术的发展趋势随着信息技术的飞速发展，神经网络控制技术也将得到进一步的拓展。
未来，神经网络控制技术将在多智能体控制、网络化控制、自主控制等方面发挥更大作用。
此外，基于深度学习的神经网络控制技术也是一个重要的发展方向，它将更好地应用于各种控制系统中，实现更为高效和智能的控制。
神经网络在人工智能中的应用
神经网络在人工智能中的应用随着科技的迅猛发展，人工智能（AI）在各个领域逐渐渗透并发挥着越来越重要的作用。
其中，神经网络作为一种基于生物神经系统的计算模型，成为近年来人工智能研究和应用的核心技术之一。
神经网络通过模拟人类大脑处理信息的方式，可以有效地进行模式识别、数据分析和决策制定。
本文将探讨神经网络在人工智能中的多种应用，包括图像识别、自然语言处理、医疗诊断以及自动驾驶等领域。
一、图像识别应用图像识别是神经网络最广泛的应用之一，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，使得图像处理的效果大幅提升。
在过去，传统的图像识别方法往往依赖手工特征提取，效率低下且效果有限。
而卷积神经网络能够自动从数据中学习特征，使得图像分类、目标检测等任务能够在复杂场景中取得显著成果。
1.1 人脸识别人脸识别技术已经在安防监控、社交媒体、金融支付等多个领域得到了广泛应用。
通过使用深度学习中的卷积神经网络，可以对人脸进行高精度识别，其核心思想是通过多个层次学习人脸的不同特征。
这种方法不仅提高了识别率，还有效减少了误识率，并且可以适应各种变换，如光照变化、姿态变化等。
1.2 物体检测物体检测是指在图片中准确定位和标注物体的类别及位置。
利用区域卷积神经网络（R-CNN）等算法，可以实现高效的物体检测。
近年来，这项技术已被广泛用于无人机监控、自动驾驶汽车、机器人视觉系统等领域。
例如，在自动驾驶中，车载系统能够实时识别行人、车辆、交通标志等，提高行车安全性。
二、自然语言处理应用自然语言处理（NLP）是另一项重要的人工智能应用领域。
神经网络尤其是循环神经网络（RNN）和其变种长短期记忆网络（LSTM）在此领域展现出了强大的能力。
这些网络能够处理序列数据，使得机器能够理解和生成自然语言。
2.1 机器翻译机器翻译是NLP中最具挑战性的任务之一。
传统的方法依赖于规则和统计模型，而基于神经网络的方法，如序列到序列模型（Seq2Seq），通过大规模语料库学习翻译规律，已成为主流技术。
神经网络控制
神经网络控制在现代技术领域中，神经网络控制是一种采用神经网络模型进行系统控制的方法。
神经网络是一种模仿人类大脑神经元之间相互连接的方式构建的计算模型，通过学习和训练，神经网络能够模仿人类的思维方式和决策过程。
神经网络控制的基本原理是利用神经网络的强大学习能力和非线性映射能力，将系统的输入和输出关系建模成一个复杂的非线性函数，通过训练神经网络使其学习到这个函数的映射关系，从而实现对系统的控制。
神经网络控制在各个领域都有着广泛的应用，例如自动驾驶汽车、智能机器人、金融交易系统等。
在自动驾驶汽车中，神经网络控制可以根据传感器信息和环境数据实时调整车辆的速度和方向，使其具备更加智能的驾驶能力。
在工业控制系统中，神经网络控制可以用于优化控制器的参数，提高系统的响应速度和稳定性，从而提高生产效率和降低成本。
在金融领域，神经网络控制可以根据市场数据和交易历史预测股市走势，指导投资决策，提高投资的成功率。
神经网络控制虽然具有很多优势，例如适应复杂非线性系统、具有良好的泛化能力等，但也面临着许多挑战。
神经网络模型的训练需要大量的数据和计算资源，训练时间长、成本高是其中的主要问题。
此外，神经网络模型具有一定的不透明性，难以解释其决策过程和逻辑，这在一些对解释性要求比较高的应用场景中可能会成为障碍。
未来随着人工智能技术的不断发展和应用场景的拓展，神经网络控制将会在更多的领域得到应用和改进。
研究人员将继续探索如何提高神经网络模型的训练效率和泛化能力，以及如何解决神经网络模型的可解释性问题，从而更好地发挥神经网络控制在系统控制领域的作用。
综上所述，神经网络控制作为一种基于神经网络模型的系统控制方法，在现代技术领域具有着广泛的应用前景和发展空间，同时也面临着一些挑战和问题需要不断的研究和改进。
通过持续的努力和创新，相信神经网络控制将会为我们的生活和工作带来更多的便利和效益。
基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究进展
基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究进展目录一、内容综述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 研究内容与方法 (5)二、脉冲神经网络概述 (6)2.1 脉冲神经网络基本原理 (7)2.2 脉冲神经网络与传统神经网络的区别 (8)2.3 脉冲神经网络的优点与挑战 (9)三、基于脉冲神经网络的机器人控制方法 (10)3.1 基于脉冲神经网络的轨迹规划方法 (12)3.2 基于脉冲神经网络的路径跟踪方法 (13)3.3 基于脉冲神经网络的自主导航方法 (14)四、脉冲神经网络优化算法研究 (15)4.1 神经网络权重优化方法 (17)4.2 神经网络结构优化方法 (18)4.3 脉冲神经网络的参数优化策略 (20)五、脉冲神经网络在机器人智能控制中的应用案例 (21)5.1 在机器人路径跟踪中的应用 (23)5.2 在机器人自主导航中的应用 (24)5.3 在机器人情感识别中的应用 (25)六、结论与展望 (27)6.1 研究成果总结 (28)6.2 存在的问题与不足 (29)6.3 未来发展方向与展望 (29)一、内容综述随着科技的飞速发展，机器人智能控制技术在众多领域的应用逐渐深入。
在这一背景下，基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究成为当前的研究热点。
脉冲神经网络，以其模拟生物神经系统脉冲传递信息的独特方式，在信息处理与计算领域展现出强大的潜力。
特别是在机器人控制领域，脉冲神经网络为机器人提供了更加灵活、高效的智能控制手段。
基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究取得了显著的进展，脉冲神经网络以其独特的动态特性和时空编码机制，在机器人控制任务中展现出优异的性能。
研究者在机器人路径规划、动态决策、自适应控制等方面进行了深入研究，并取得了一系列重要突破。
随着深度学习技术的发展，深度脉冲神经网络在机器人控制中的应用也逐渐增多，为复杂环境下的机器人智能控制提供了新的解决方案。
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《科技传播》
2019·2（下）
121
信息科技探索
随着工业和制造业等领域的作业要求不断提
升，以及机器人和人工智能行业的蓬勃兴起，智能机器人行业得到了长足的发展。但是，传统机器人应用领域较为单一，机器人的控制技术较为落后，且机器人的应用场景也越发复杂多变，对其性能的要求也愈发提高，人工神经网络的诞生很好的解决了这个问题[1]。人工智能行业和人工神经网络的发展为智能机器人领域带来了新的生机，搭载人工神经网络的机器人具有深度学习的能力，具有很好的非线性时变和复杂环境适应力，可以处理并行控制计算，这些都极大程度上提升了机器人的控制技术，能更好的为人类 工作。1 人工神经网络技术的概述1.1 人工神经网络与人工智能技术自从计算机被发明出来，科学家们总是在设想如何使计算机拥有像人类大脑一样可以自我思考的能力，随着时代的发展，人工智能逐渐发展起来。人工智能技术是计算机科学领域的一个分支，其主要研究如何使计算机拥有和人类相似的智慧来进行自主学习、思考和创造的新兴学科。其主要涉及计算机、哲学、脑科学等众多学科。人工智能主要的研究领域包含深度学习、神经网络、模式识别等众多领域，而人工神经网络是帮助其实现自我思考的一个必要技术[2]。神经网络主要分为人工神经网络和生物神经网络。生物神经网络就是人类等生物自身大脑和中枢神经等自身神经系统组成的网络，而人工神经网络就是模拟生物神经网络，利用计算机算法编程，构造出一套和生物神经网络相似功能的算法程序。随着研究的不断深入，其应用领域也不断被开发出来，未来人工神经网络将会广泛应用于各行 各业。1.2 人工智能与机器人人们利用传统机器人来代替人类复杂繁琐的
工作，工作性质较为单一，而富有创造性的工作
仍然还是主要由人类自己来承担。随着人工智能
的发展，智能机器人得到了长足的进步，它能够
像人类一样思考、运动和感觉，具有多功能传感
器，用以捕捉外界的信息。搭载人工神经网络的
智能机器人是基于人工智能中央处理器，如GPU、
TPU等进行信息处理分析，进而处理或者预判分
析，指导机器人进行下一步的指令处理。而人工
神经网络是人工智能的一个重要分支领域，其在
智能控制方面有着独到的应用，未来搭载神经网
络的智能机器人将在各行各业有着很广泛的应用
前景[3]。
1.3 国内外发展现状
自从机器人行业兴起后，机器人成为衡量一
个国家科技创新能力和高端制造业水平的一个重要
标志，受到各国政府的高度关注。随着2008年金
融危机风波之后，机器人行业逐渐复苏，加上世界
各国劳动力逐渐短缺，机器人将会在各行各业得
到进一步发展。美国创造了世界上第一个自动化汽
车流水线，在工业机器人的应用方面一直处于世
界领先；日本由于二战后劳动力短缺，加上自身
在机器人领域投入较大，一直也在智能机器人领
域处于世界领先地位。中国在智能机器人的研究
紧随其后，工信部、财政部、国家发改委三部门联
合印发《机器人产业发展规划（2016-2020年）》，
国家对于智能机器人的发展高度重视，未来将在
空间机器人、仿生机器人等众多领域实现更多的
突破。
2 神经网络在机器人控制中的应用
2.1 人工神经网络搭建
目前，人工神经网络的分类较多，常用的主要
作者简介：呙佳扬，湖南省岳阳市第十五中学。
神经网络在机器人控制中的应用
呙佳扬
摘 要 人工智能技术是当前世界三大技术潮流之一，而神经网络是其中重要的研究领域。机器人的控制问题一直是
机器人研究的热门，随着人工智能技术的高速发展，更多的机器人控制技术涌现出来，神经网络技术便是其中重要的
分支。文章通过对人工神经网络的分析，研究人工神经网络在机器人技术中的应用及发展趋势，讨论带有神经网络技
术的机器人控制中可能遇到的问题。
关键词 神经网络；人工智能；机器人；控制工程
中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2019）229-0121-02
DOI:10.16607/j.cnki.1674-6708.2019.04.060
《科技传播》
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信息科技探索
有前向神经网络、模糊神经网络等。目前，前向神经网络的应用较为广泛，因其神经网络层级较浅、结构简单，网络控制较为容易实现，因而在做简单智能控制时被划为首选；模糊神经网络模型较为复杂，这是一种将模糊数学和神经网络联合应用的一个领域，在传统深度学习的算法中，加入了模糊数学的控制技术，从而能适时地调节学习进程，很大程度上解决了以往机器学习样本选择过多，学习速度过慢的问题。2.2 机器人控制随着机器人技术的不断发展，业界对机器人的控制技术的要求也不断提高，而机器人控制技术是机器人发展的一个关键技术。因为机器人机械动力学具有非线性、时变性等特点，使得机器人自我控制一直是业界研究的热点问题。随着人工神经网络的发展，机器人控制具有了很强的学习能力和非线性时变能力。在机器人运动学方面，机器人会模拟出一套空间笛卡尔坐标系，机器人的各个关节及部分会映射到空间坐标系的各个参数点中，借助神经网络的多层感知及非线性映射的能力可以很好地帮助机器人完成动力学的控制。在综合控制方面，借助人工神经网络的学习功能，可以很好地利用以往不同的样本，训练出不同的系统模型，进而获得更多的控制信息[4]。2.3 智能机器人的应用搭载了神经网络的智能控制机器人可以很好的实现智能化、信息化，在智能控制领域将会有很广泛的应用。微型机器人是新时代医用机器人的重要课题，使医用机器人搭载了神经网络技术，可以使得微型机器人进入人体后进行自我学习、自我适应，可以智能自主地开展疾病检查、诊断，这样借由微型机器人的智能控制能力，可以很好的为医生开展辅助医疗的工作。另外，智能驾驶技术也是神经网络学习的一个重要应用，驾驶技术本身需要长年累月的积累与练习，因而在样本学习的过程中，智能驾驶系统便可以利用深度学习的能力，不断积累学习样本，自我学习提升来实现驾驶功能的完善。3 可能遇到的问题3.1 技术性问题首先，神经网络结构的选择问题是当前比较深入的问题，怎样选择合适的人工神经网络结构、神经元的层级以及如何确定神经元数目都是需要考 虑的。其次，如今常用的算法模型有很多，如BP前向神经网络、模糊神经网络、自组织映射等，选择合适的算法模型可以极大程度上提升计算速度，这对于人工神经网络的控制至关重要。另外，学习样本的选择也是神经网络控制的一个议题，能够使神
经网络实现自适应学习，选择具有代表性的样本，
一直是人工智能的深度学习的难点之一。
3.2 伦理性问题
随着社会的发展劳动力成本会进一步提升，这
使得机器人的发展成为了一个不可逆转的潮流，然
而机器人代替人工已经造成比较深入的社会问题，
比如人口失业率加深、社会不安定因素增加，欧美
等西方发达国家已经爆发过多次工人抗议失业的示
威游行。
另外，过度人工智能化的机器人的使用对人类
社会伦理是一个深度的考验，纵然我们使用智能机
器人进行老人的看护与医疗服务等工作，但冷冰冰
的机器人无法代替家人心灵上的关怀，空巢老人可
以由机器人解决生活问题，但是心理问题却难以由
人工智能来解决。我们希望人工智能的使用是提供
人们生活更多便利，但是这个社会仍然需要更多的
人文关怀。
3.3 实用性问题
人工智能的研发是需要投入大量的人力、物力
与财力，这个浩大的领域需要国家和企业提供很高
的成本，现如今我们发现各种风投、财团纷纷在人
工智能领域下注，但是人工智能的使用也仅仅在对
弈等边缘行业，真正有作为的应用还只是初见端倪。
面对前期的巨大投入，人工神经网络机器人的实用
性可能难以达到我们的预期。
4 结论与展望
本文详细介绍了神经网络在机器人控制中的技
术特点与应用发展现状，并对可能遇到的发展问题
做了简要的分析讨论。我们可以得出，虽然机器人
技术的应用还存在着一定的问题，但是随着机器人
技术的不断发展，加上我们国家在这个领域的不断
投入，许多问题还是可以得到很好的解决，带有人
工神经网络的智能机器人未来将会有很广泛的应用
前景。可以预想，随着时代的进步，机器人技术将
会更加智能化、信息化、拟人化，机器人的应用将
会更加广泛、合理、有效。
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