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、呆萌的導覽機器人……在上海楊浦的長陽創(chuàng)谷“人工智能應用試點園區(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：機器人視覺、智能機器人技術。

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

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。

智能機器人的研究目標并不是要完全取代人類。復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，設計良好的人機界面成為智能機器人研究的關鍵問題之一。

人機界面技術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，人機界面技術的研究既有很大的應用價值，也有基礎的理論意義。人機界面技術取得顯著成效，文本識別、語音合成與識別、圖像識別與處理、機器翻譯等技術開始實用化。此外，人機界面設備與交互技術、監(jiān)控技術、遠程操作技術、通信技術等也是人機界面技術的重要組成部分，其中遠程操作技術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)頁頂部選擇相應的頻道哦。