王丽荣 北京信息职业技术学院 100053
引言:人工智能技术属于综合性学科,这一技术主要是针对人类智能的原理进行研究,并在实际应用中使用计算机对人类的智能活动进行模拟运行,以便提升机器人的设计和实用质量。人工智能技术在多年的研究中取得了极大的成果,智能机器人可以看作对人体功能的部分或是整体性模拟,人工智能技术在智能机器人领域中的应用推动了机器人的设计和发展,完善了其功能,是未来发展的方向之一。
1、模式识别
人工智能技术的模式识别是在实际工作中使用计算机技术将人体对外界环境的感知功能借助某种程序进行计算机运行,以此来构建智能化的识别系统。借助计算机系统,技术人员可以再现人体的感知和识别能力,进而借助计算机的资源和功能显示模式识别内容。人工智能系统中,模式识别过程通常包括数据信息的收集、预处理、基元提取、模式分类等环节。
2、机器视觉
机器视觉功能是将人体视觉的识别功能借助计算机技术进行虚拟构建,模仿人类对外界的识别以及理解。机器视觉技术的发展对原先的技术限制起到了一定了推进作用。在当前的发展过程中,机器视觉技术在当前的发展中开始趋向与对个体视觉功能的模拟,以便在实际研究中推动机器人系统的感知功能的发展优化,以便于构建完善的机器人感知系统。借助机器视觉系统,机器人可以在工作中自由的对外部图像的信息等进行分析理解,推动机器人运行控制的发展。
3、机器学习
机器学习是人工智能技术发展中的重要组成部分,借助这一技术,人工智能系统可以对个体的治理进行模仿以及发展,以此来获取知识和信息资源,优化服务的质量。在当前的时代发展中,人们对于智能化的机器人以及家居设施的的功能有了更高的要求,这就要求机器人需要在工作和运行中根据用户的生活习惯来学习新的运行习惯,对自身的运行参数进行调整,以便于实现其功能需求。机器学习在智能设备的运行中可以强化设备在多种环境中的适应能力,并强化自身的智能功能,优化环境应对能力,最后,机器学习功能可以避免智能设备运行中的调整,提升运行效率。
1、人工神经网络在机器人定位导航中的应用
人工神经网络是在人工智能技术发展中的研究成果,这一技术根据生物的神经系统运行原理进行设计发展,有效的提升了信息资源的处理效率,是现代机器人系统中常用的信息处理系统。这一技术可以针对传统计算机难以使用模型或是标准处理方式处理的信息体系进行处理,一般针对非线性系统的分析中进行使用。人工神经网路可以融合多源信息资源,进而优化智能机器人的功能。当前使用人工神经网络的智能机器人常会在定位和导航系统中进行使用,神经网络使得机器人的传感器信息系统得到了优化和整合,实现了机器人对外部信息资源的处理优化,保证了操作人员可以完善的获取机器人外部环境信息,保证机器人在移动中可以顺利的对障碍物进行躲避。
2、专家系统在机器人控制中的应用
人工智能技术在机器人控制系统中也有应用,在传统的机器人控制中,其控制原理主要是借助数学模型进行控制。由于智能机器人在运行过程中具有非线性以及顺变性等特点,造成了其控制系统设计和编写中的数学模型构建难度较高,影响了控制系统的功能。除此之外,控制系统中的动态数学模型在运行过程中会受到机器人位置变动的影响,使得控制系统在运行过程中的计算量不断增大,降低了机器人的移动性。在这样的背景之下,技术人员开始借助人工智能技术中的专家系统来对机器人进行控制,在运行过程中这一系统会对机器人的个体行为进行模拟,因此避免了传统控制方式中的大计算量。当前智能控制系统和人工智能技术有很大的;联系。
3、进化算法在机器人路径设计中的应用
在智能机器人的研究和发展过程中,路径设计是研究中的重要项目之一,路径设计是智能机器人在构建中的重要组成部分,其设计的主要目的是帮助移动式的智能机器人避免外界因素的制约和影响,实现对移动路径的优化,避免碰撞等可能对机器人性能的影响问题。在智能机器人的路径设计中,当前使用较多的方法是基于人工智能技术的进化算法。进化算法是在使用过程中使用动态化手段对机器人的运行路径进行优化设计,创建涵盖障碍物规避功能的函数模型,对于机器人的运行过程进行了优化,获得了更大的发展空间。
4、人工智能的发展前景
人工智能在智能机器人以及多个行业中的应用有效的提升了功能的运行效率,体现出了其运行中的高效性以及管理上的广泛性,在未来的发展中,人工智能的开发和使用将进一步优化生产生活,使得人们的生活发生巨大的改变。人工智能在发展中借鉴了计算机技术,保证了智能理论研究中的深入性,有效的强化了智能机器人运行中的时效性,有效的保证了人工智能技术对社会发展的推动作用。
结语:当前电子科技的发展推动了人工智能技术的发展和应用,当前人工智能技术在智能机器人的研究中获得了较大的应用,有效的优化了智能机器人的功能和运行,在未来的发展中相关的管理和技术部门要进一步优化人工智能技术的应用,推动社会经济的发展。