人工智能(完整版)
【正文】 突出和最重要的一方面。機(jī)器視覺又稱為計算機(jī)視覺，它包括模擬人的視覺功能中的識別與理解兩大方面，無疑是人工智能領(lǐng)域中有待解決的一個十分艱巨的研究領(lǐng)域。 人工智能所研究的模式識別是指用計算機(jī)代替人類或幫助人類感知模式，是對人類感知外界功能的一種模式，研究的是計算機(jī)智能模式識別系統(tǒng)，也就是使一個計算機(jī)系統(tǒng)具有模擬人類通過感官接受外界信息，識別和理解周圍環(huán)境的感知能力。它是人工智能技術(shù)的綜合試驗場，可以全面地檢驗考察人工智能各個研究領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r。人工智能先后經(jīng)歷了三次飛躍發(fā)展階段；第一次飛躍式實現(xiàn)問題求解，代替人類完成部分邏輯推理工作；第二次飛躍是智能系統(tǒng)能夠和其外界環(huán)境交互，從運行的環(huán)境中獲取信息，代替人類完成包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作；第三次飛躍是智能系統(tǒng)具有人類的認(rèn)識和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識，已完成面臨的任務(wù)。分布式人工智能與智能體，計算智能與進(jìn)化算法，數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)，人工生命等。針對足球機(jī)器人視覺系統(tǒng)不能夠快速，正確識別目標(biāo)這一問題，文獻(xiàn)【6】在基于YUV色彩空間的基礎(chǔ)上，提出了一種混合式顏色分類與識別方法，該方法能夠有效快速地完成機(jī)器人足球系統(tǒng)中的顏色分割與識別處理任務(wù)?？梢韵胂?，與機(jī)器人視覺相關(guān)聯(lián)的圖像處理過程是非常復(fù)雜的。對于機(jī)器人研究而言，隨著機(jī)器人需求的不斷提高，機(jī)器人所面臨的環(huán)境通常無法預(yù)知，非結(jié)構(gòu)化環(huán)境成為主流。 分布式人工智能與智能體分布式人工智能（distributed AI, 簡稱DAI）是分布式計算機(jī)與人工智能結(jié)合的結(jié)果。因此，吸取MAS研究的成果 (理論及方法) , 依據(jù)MAS的特性來組織和控制多個機(jī)器人，使之通過協(xié)作完成單個機(jī)器人無法完成的復(fù)雜任務(wù)MRS理論發(fā)展的一條捷徑。如圖1所示，網(wǎng)絡(luò)第一層為輸入層，第二層為隱含層，第三層為輸出層，隱含層神經(jīng)元采用S型激活函數(shù)，輸出層采用線性激活函數(shù)。采用一種模擬人類行為的方式而不需要大量數(shù)學(xué)計算的控制方法自然而然就被提出了，這就是所謂的智能控制。其中的控制器可以使簡單的PID控制器，也可以是不同的系統(tǒng)辨識工具、故障診斷工具等。傳統(tǒng)人工智能研究往往將研究重點集中于對人類單個智能品質(zhì)如計算，推理，記憶，搜索及直覺等能力的研究與模擬。作為人工智能研究的一個分支，機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)已經(jīng)日益受到研究界的關(guān)注和重視，任務(wù)復(fù)雜度的增大以及完成任務(wù)所需要的智能化與協(xié)作程度的提高，要求機(jī)器人必須從最初的工業(yè)機(jī)械手向智能機(jī)器人進(jìn)化，要求單個機(jī)器人向多機(jī)器人系統(tǒng)發(fā)展。人工智能及其應(yīng)用【M】.北京：清華大學(xué)出版社?！?】彭強，江浩，大場地足球機(jī)器人視覺子系統(tǒng)及其識別算法【J】.西南交通大學(xué)學(xué)報?！?1】朱清保，張玉蘭，基于柵格法的機(jī)器人路徑規(guī)劃蟻群算法【J】.機(jī)器人，200527（2）；132137?！?】徐新和，建石，有關(guān)行為主義人工智能研究綜述【J】.控制與決策。人工智能的發(fā)展及應(yīng)用【J】.河南科技。深入開展這些方面的研究工作，既能豐富機(jī)器人學(xué)的理論和技術(shù)，從而帶來整個人工智能領(lǐng)域的極大發(fā)展，又可進(jìn)一步拓展智能機(jī)器人系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域，具有十分重要的科學(xué)意義和實踐價值。把人看作多種智能品質(zhì)的有機(jī)
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