智能機器人將是下述內(nèi)容的主要介紹對象，通過這篇文章，小編希望大家可以對智能機器人的相關(guān)情況以及信息有所認識和了解，詳細內(nèi)容如下。

目前這些智能機器人還只能從事較為單一的工種。

警覺的巡更機器人、靈巧的割草機器人、敬業(yè)的掃地機器人、呆萌的導(dǎo)覽機器人……在上海楊浦的長陽創(chuàng)谷“人工智能應(yīng)用試點園區(qū)”里，各種的智能機器人隨處可見，成為園區(qū)管理中必不可少的好幫手。

利用精確無線定位和人工智能的無人全自動剪草坪機器人，可以對大面積和復(fù)雜地形條件的園區(qū)、小區(qū)、商圈草坪進行智能化管理。剛走進長陽創(chuàng)谷，記者就能看到兩臺割草機器人正在不停機工作，即便是站在跟前，也很難聽見噪聲;通過厘米級的無線定位和全自動無線定位，可以實現(xiàn)無遺漏剪草和斷點續(xù)剪;根據(jù)前期的定制，機器人還能割出特定的圖案，制造一個“麥田怪圈”也不在話下。

那么，智能機器人是如何做到這些的呢?下面，我們來看看智能機器人中包含的兩種技術(shù)：機器人視覺、智能機器人技術(shù)。

1.機器人視覺

視覺系統(tǒng)是自主機器人的重要組成部分，一般由攝像頭、圖像采集卡和計算機組成。機器人視覺系統(tǒng)的工作包括圖像采集、圖像處理與分析、輸出與顯示。核心任務(wù)是特征提取、圖像分割和圖像識別，如何準確、高效地處理視覺信息是視覺系統(tǒng)的關(guān)鍵問題。視覺信息處理逐步精細化，包括視覺信息的壓縮和過濾、環(huán)境和障礙物檢測、特定環(huán)境標志的識別、三維信息感知和處理。其中，環(huán)境和障礙物檢測是視覺信息處理中最重要、最困難的過程。邊緣提取是視覺信息處理中常用的方法。對于一般的圖像邊緣提取，如局部數(shù)據(jù)的梯度法和二階微分法，難以滿足移動機器人需要處理運動圖像的實時性要求。為此，提出了一種基于計算智能的圖像邊緣提取方法，如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法和使用模糊推理規(guī)則的方法。

機器人視覺是其智能的最重要標志之一，對機器人的智能與控制具有重要意義。國內(nèi)外正在大力研究，部分系統(tǒng)已投入使用。

2.人機接口技術(shù)

通過上面的介紹，想必大家對智能機器人的機器視覺已有所了解。下面，我們再來看看智能機器人的智能機器人技術(shù)。

智能機器人的研究目標并不是要完全取代人類。復(fù)雜的智能機器人系統(tǒng)很難僅僅依靠計算機控制。即使能做到，但由于對環(huán)境的適應(yīng)性不足，也不切實際。智能機器人系統(tǒng)不能完全排除人的作用，而需要依靠人機協(xié)同來實現(xiàn)系統(tǒng)控制。因此，設(shè)計良好的人機界面成為智能機器人研究的關(guān)鍵問題之一。

人機界面技術(shù)是研究如何使人們與計算機輕松自然地交流。為了實現(xiàn)這一目標，機器人控制器除了最基本的要求是具有友好、靈活、方便的人機界面外，還要求計算機能夠閱讀文字、理解語言、說話表達，甚至能夠用不同的語言進行交流。這些功能的實現(xiàn)依賴于知識表示方法的研究。因此，人機界面技術(shù)的研究既有很大的應(yīng)用價值，也有基礎(chǔ)的理論意義。人機界面技術(shù)取得顯著成效，文本識別、語音合成與識別、圖像識別與處理、機器翻譯等技術(shù)開始實用化。此外，人機界面設(shè)備與交互技術(shù)、監(jiān)控技術(shù)、遠程操作技術(shù)、通信技術(shù)等也是人機界面技術(shù)的重要組成部分，其中遠程操作技術(shù)是一個重要的研究方向。

以上就是小編這次想要和大家分享的有關(guān)智能機器人的內(nèi)容，希望大家對本次分享的內(nèi)容已經(jīng)具有一定的了解。如果您想要看不同類別的文章，可以在網(wǎng)頁頂部選擇相應(yīng)的頻道哦。