人工智能(參考版)
2024-08-15 13:00本頁面
【正文】 【11】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?！?0】王濤，魯涂。【9】劉艷梅，董再勵(lì)，孫美香，等?！?】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。【7】彭強(qiáng)，江浩，大場地足球機(jī)器人視覺子系統(tǒng)及其識(shí)別算法【J】.西南交通大學(xué)學(xué)報(bào)?！?】曹愛光，石星光，劉鳳，等機(jī)器人足球顏色分類研究【J】.濟(jì)南大學(xué)學(xué)報(bào)。機(jī)器人智能控制方法研究及控制器設(shè)計(jì)【J】.機(jī)械工程師。人工智能的發(fā)展及應(yīng)用【J】.河南科技。人工智能及其應(yīng)用【M】.北京：清華大學(xué)出版社?！?】豪自興。人工智能【M】.北京：清華大學(xué)出版社。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(gè)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(shí)踐價(jià)值。作為人工智能研究的一個(gè)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(gè)機(jī)器人向多機(jī)器人系統(tǒng)發(fā)展。因此，人工智能領(lǐng)域進(jìn)一步的突破可能在于賦予機(jī)器情感能力。另外，相關(guān)研究表明未來人工智能可能會(huì)向模糊處理，并行化和機(jī)器情感等方面的發(fā)展。把人看作多種智能品質(zhì)的有機(jī)整體——智能體，綜合考察智能體的各種智能行為與特征，是當(dāng)前人工智能研究者共同的愿望。傳統(tǒng)人工智能研究往往將研究重點(diǎn)集中于對人類單個(gè)智能品質(zhì)如計(jì)算，推理，記憶，搜索及直覺等能力的研究與模擬。同時(shí)針對路徑規(guī)劃問題的具體應(yīng)用，改進(jìn)了交叉和變異兩種遺傳算子，獲得了較為理想的路徑搜索效率，實(shí)現(xiàn)了較好的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃效果。 隨著人工智能計(jì)算智能與進(jìn)化算法研究的逐步發(fā)展，遺傳算法，蟻群算法的提出，機(jī)器人路徑規(guī)劃問題也得到了相應(yīng)發(fā)展，尤其是通過遺傳算法在路徑規(guī)劃中的應(yīng)用，使得機(jī)器人更加智能化，其運(yùn)行路徑也更加逼近理想的優(yōu)化要求。作為機(jī)器智能的一部分，路規(guī)劃的主要任務(wù)是使移動(dòng)機(jī)器人按照某些約束條件搜索一條起始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的最優(yōu)或次最優(yōu)的無碰路徑。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(shí)工具、故障診斷工具等。還有人采用專家系統(tǒng)來決定系統(tǒng)辨識(shí)模型，選擇故障診斷工具等。即便如此，也很難講所有情況都考慮進(jìn)去，因此，專家系統(tǒng)與常規(guī)控制相結(jié)合的控制方法往往會(huì)較為實(shí)用。純粹采用專家系統(tǒng)的智能控制將會(huì)免去大量復(fù)雜的計(jì)算，從而極大地提高系統(tǒng)的整體反應(yīng)速度。采用一種模擬人類行為的方式而不需要大量數(shù)學(xué)計(jì)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。通過在線性系統(tǒng)辨識(shí)確定的動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型將隨著負(fù)載和機(jī)器人位姿的變化而不斷變化，巨大的計(jì)算量使得該方法根本無法應(yīng)用到實(shí)際中去。果然，大多數(shù)控制方法都建立在合適的數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)之上。引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對目標(biāo)物空間位置進(jìn)行精確測量，從而較好地實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人導(dǎo)航中的目標(biāo)定位與軌跡跟蹤。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)。劉艷梅等人采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效解決
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