英國(guó)的“手推車(chē)”機(jī)器人

在西方國(guó)家中，kong怖活動(dòng)始終是個(gè)令當(dāng)局頭疼的問(wèn)題。20世紀(jì)40年代中后期，機(jī)器人的研究與發(fā)明得到了更多人的關(guān)心與關(guān)注。英國(guó)由于矛盾，飽受炸物的威脅，因而早在60年代就研制成功排爆機(jī)器人。英國(guó)研制的履帶式“手推車(chē)”及“超級(jí)手推車(chē)”排爆機(jī)器人，已向50多個(gè)國(guó)家的jun警機(jī)構(gòu)售出了800臺(tái)以上。英國(guó)又將手推車(chē)機(jī)器人加以?xún)?yōu)化，研制出土撥鼠及野牛兩種遙控電動(dòng)排爆機(jī)器人，英國(guó)皇家在波黑及科索沃都用它們探測(cè)及處理炸物。土撥鼠重35公斤，在桅桿上裝有兩臺(tái)攝像機(jī)。野牛重210公斤，可攜帶100公斤負(fù)載。兩者均采用無(wú)線(xiàn)電控制系統(tǒng)，遙控距離約1公里。

機(jī)器人傳感器

作為檢測(cè)裝置的傳感器大致可以分為兩類(lèi)：一類(lèi)是內(nèi)部信息傳感器，用于檢測(cè)機(jī)器人各部分的內(nèi)部狀況，如各關(guān)節(jié)的位置、速度、加速度等，并將所測(cè)得的信息作為反饋信號(hào)送至控制器，形成閉環(huán)控制。大約10年前，一種被稱(chēng)為深度學(xué)習(xí)的新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，讓人工智能的算法更智能。一類(lèi)是外部信息傳感器，用于獲取有關(guān)機(jī)器人的作業(yè)對(duì)象及外界環(huán)境等方面的信息，以使機(jī)器人的動(dòng)作能適應(yīng)外界情況的變化，使之達(dá)到更高層次的自動(dòng)化，甚至使機(jī)器人具有某種“感覺(jué)”，向智能化發(fā)展，例如視覺(jué)、聲覺(jué)等外部傳感器給出工作對(duì)象、工作環(huán)境的有關(guān)信息，利用這些信息構(gòu)成一個(gè)大的反饋回路，從而將大大提高機(jī)器人的工作精度。

工業(yè)機(jī)器人是面向工業(yè)領(lǐng)域的多關(guān)節(jié)機(jī)械手或多自由度的機(jī)器裝置，它能自動(dòng)執(zhí)行工作，是靠自身動(dòng)力和控制能力來(lái)實(shí)現(xiàn)各種功能的一種機(jī)器。它可以接受人類(lèi)指揮，也可以按照預(yù)先編排的程序運(yùn)行，現(xiàn)代的工業(yè)機(jī)器人還可以根據(jù)人工智能技術(shù)制定的原則綱領(lǐng)行動(dòng)。

20世紀(jì)40年代中后期，機(jī)器人的研究與發(fā)明得到了更多人的關(guān)心與關(guān)注。機(jī)器人驅(qū)動(dòng)裝置是驅(qū)使執(zhí)行機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)的機(jī)構(gòu)，按照控制系統(tǒng)發(fā)出的指令信號(hào)，借助于動(dòng)力元件使機(jī)器人進(jìn)行動(dòng)作。50年代以后，美國(guó)橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室開(kāi)始研究能搬運(yùn)核原料的遙控操縱機(jī)械手，如圖0.2所示，這是一種主從型控制系統(tǒng)，主機(jī)械手的運(yùn)動(dòng)。系統(tǒng)中加入力反饋，可使操作者獲知施加力的大小，主從機(jī)械手之間有防護(hù)墻隔開(kāi)，操作者可通過(guò)觀察窗或閉路電視對(duì)從機(jī)械手操作機(jī)進(jìn)行有效的監(jiān)視，主從機(jī)械手系統(tǒng)的出現(xiàn)為機(jī)器人的產(chǎn)生為近代機(jī)器人的設(shè)計(jì)與制造作了鋪墊。

人工智能并不是一個(gè)新名詞。工業(yè)機(jī)器人在工業(yè)生產(chǎn)中能代替人做某些單調(diào)、頻繁和重復(fù)的長(zhǎng)時(shí)間作業(yè)，或是危險(xiǎn)、惡劣環(huán)境下的作業(yè)，例如在沖壓、壓力鑄造、熱處理、焊接、涂裝、塑料制品成形、機(jī)械加工和簡(jiǎn)單裝配等工序上，以及在原子能工業(yè)等部門(mén)中，完成對(duì)人體有害物料的搬運(yùn)或工藝操作。上世紀(jì)50年代，科學(xué)家就提出了人工智能概念，并于上世紀(jì)70年代掀起了一個(gè)小高潮。但當(dāng)時(shí)算法采用的是符號(hào)邏輯推理規(guī)則，缺乏自我學(xué)習(xí)能力。80年代，科學(xué)家改進(jìn)了機(jī)器學(xué)習(xí)模型，但智能水平依舊較低，有價(jià)值的成果寥寥無(wú)幾，人工智能研究進(jìn)入低潮期。

　　大約10年前，一種被稱(chēng)為深度學(xué)習(xí)的新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，讓人工智能的算法更智能?！吧疃葘W(xué)習(xí)通過(guò)多層結(jié)構(gòu)算法，讓機(jī)器對(duì)數(shù)據(jù)集的‘特征’進(jìn)行篩選和提取，通過(guò)反復(fù)訓(xùn)練，終獲得了提取抽象概念的能力。”鄧力說(shuō)。