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智能控制在机器人领域的应用范文

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智能控制在机器人领域的应用

随着现代信息技术的发展,在现实生活里随处可见智能控制身影,由制造业至采矿业,由飞行器至武器控制,由工业机器人至康复假肢等,可以说智能控制的应用已相当广泛,且涉及到社会领域的方方面面。而本文则对机器人领域中的常见智能控制技术进行分析,并对智能控制在机器人领域中的具体应用进行总结。

1前言

近两年因建模技术、仿真技术与人工智能计算机技术等一系列技术的进步,智能控制技术也取得了快速发展。智能控制技术的发展是对传统控制技术的改进与延伸,使人们的生活、工作与学习方式出现了翻天覆地的改变(李楠,邓媞,陈晓玲,工业机器人技术在自动化控制领域中的应用:中国新技术新产品,2019)。虽我国智能控制技术发展时间较晚,不过却呈现出强劲发展势头,现今智能控制技术的研究主要集中于理论方法与智能控制技术集成方面。所谓的智能控制即一种融合了自动控制交叉思想与人工智能思想的理论,该系统具体包括以人工智能为主的系统、以机器控制为主的系统与以人工和机器结合为主的系统三类,智能控制理论的基础为运筹学里相关的理论(王宁,张雅娇,浅析智能控制技术的发展与应用:内燃机与配件,2018)。智能控制系统具有分级式、分布式与开放式三大特征,并且智能控制系统的综合信息处理能力非常强,不过智能控制同样存在一定局限性,典型的即终极目标并非高级自动控制、服务对象为非线性对象等。机器人属于可替代人力工作的机械装置,但外形并非一定像人,也并非一定要按照人的方式来办事。机器人最早出现在恰彼克制作的剧本《罗素姆万能机器人》(1920年)中。自20世纪60年代后,由于微电子学与计算机技术的突破性发展,机器人研究也取得了前所未有的成就,更是掀起了智能控制技术在机器人领域应用的研究热潮,让机器人变得更加人性化,还让机器人变得更加智能化,故而这是值得探索的课题。

2机器人领域中的常见智能控制技术

当前应用于机器人领域的智能控制技术非常多,且每一种技术均属于当前的高新技术,同时一个机器人集成了多种智能控制技术,和传统控制技术彼此结合,保证了智能机器人各项功能的实现。机器人领域中的常见智能控制技术包括:

2.1模糊控制技术

模糊控制技术属于机器人设计里得到大力应用的控制技术,最关键部分即输入量模糊化模块(数据转换),设计时把其和知识库(数据信息存储中心)、输出量清晰化模块(信息输出系统)、模糊推理机(数据信息识别系统)四大模块组合,实现了智能化控制目标,而该过程即为模糊控制。控制原理是该系统可把输入数据通过输入量模糊化,模块给予转换,且按照模糊量的形式向模糊推理机传输,而推理机再对所输入的数据进行识别,和知识库里的存储数据展开比较,并传输到输出量清晰化模块,输出信息数据且实现可执行命令的转换,最终使机器人智能控制得以实现。

2.2专家控制技术

将专家系统技术和传统控制技术彼此结合属于专家控制的升级控制技术,同样为机器人领域里得到大力应用的控制技术。专家控制技术主要是在专家系统知识和规则基础上来得以实现的,可确保控制系统优化的实现,故而在机器人领域中的应用受到关注与认可。专家系统与数值算法属于专家控制技术的两大组成部分,两个大的系统模块被细分作小的系统与模块,前者涉及的系统包括知识库、推理机等,而后者与多种算法相关(如辨识算法、控制算法与监控算法等)。专家控制技术在机器人领域的应用价值是可全方位监测被控对象,同时可利用专家系统来对监测结果给予控制,且进行控制命令执行。

2.3分层控制技术

所谓的分层控制技术别名分层递阶智能控制技术,属于机器人领域的优化智能控制技术,该控制技术是在“三元论”思想上发展而来的(吴姝源,智能控制及移动机器人研究进展:信息与电脑(理论版),2018)。分层控制系统结构非常繁杂,涉及到协调级、组织级和执行级三大级层,不同级层的功能存在较大差异。决策与任务规划属于组织级的功能,可对具体应用需求作出对应的任务决策,同时分解成为子任务组合传输到协调级。再从协调级展开任务执行规划,人工智能为这部分内容的核心,可把任务命令细分成对象、基本动作等,同时对任务给予识别,根据不同对象、步骤进行最适宜控制方式选择,进而得到对应的反馈信息,并且由执行级执行任务命令确保操作的顺利完成。分层控制技术属于机器人领域非常常见的控制技术,还是确保多功能得以实现的一项重要技术,在机器人领域的应用也是非常广泛的。

3智能控制在机器人领域的具体应用

3.1智能控制在机器人行动控制领域的应用

微电子学与计算机技术在上世纪60年代左右取得了巨大发展,助力了机器人技术的进步。现今、可出色完成任务的机器人在汽车制造与航天器装备等领域均得到了大力应用。同时,电子公司将机器人与其它的受计算机控制的装置联合完成了制成品的分类和检测。此外,机器人学也逐渐得到完善与发展(欧俊杰,智能化技术在电气工程自动化控制中的应用:城市建设理论研究(电子版),2017)。站在狭义视角分析,机器人学所研究与开展的工作主要是进行机器人制造、设计以及应用机器人开展原本应由人类执行的工作。现今,机器人在工业生产、制造和存在职业暴露危害的环境下参与工作中得到了大力应用,并且机器人学的研究还牵涉到人工智能、机器人配备和人类感官类似的装置(如触觉、视觉和温度感应)配备等领域。部分机器人的功能非常强,甚至可完成简单决策,现有机器人学准确研究和设计可自给自足程度的机器人,能够于自由环境下实现决策。当前工业机器人外貌和人类是有差别的,而人类形态的机器人被统称为人形机器人。智能控制现今在机器人领域得到了大力应用,如智能控制技术在行动控制领域的应用,为上位机进行了PC机配置,保证了关节运动轨迹规划、传输命令与反馈信息得以实现。下位机进行了MCS96单片机安装,功能是进行机械手关键位置的定位。同时,应用了智能技术的微处理器控制系统可及时得到上位机信息,且获得关节指令,将信息反馈落实到位。并且,微处理器控制系统还可对关节运动给予有效控制。此外,将模糊性网络智能控制阀应用于机器人行动控制中对系统误差指数控制更有利,促机器人行动控制稳定性增强。现今,新型机器人(由动滚轮和四条连杆组成)的出现,主要通过后补的两条滚轮完成移动。另外,模糊性网络智能控制法可对机器人系统的行动计划进行调节和控制,典型的即相同十字路口,经模糊性网络智能控制法能够完成对多个机器人的行动控制,完成拐弯、回避、转身等一系列指令的传输。有必要提到的是,在指令传输时,模糊性网络智能控制法可为机器人行动领域供给集中化行动和分布式行动。此外,可借助模糊性网络智能控制法来调控机器人运行期间发生的差异性故障。

3.2智能控制在机器人技术领域的应用

信息化时代的到来,数字技术、计算机技术、网络化技术与人工智能技术均取得了快速发展,在科技领域同样为机器人技术性能与智能化水平提出了更高要求。故而,智能控制在机器人技术领域也得到了大力应用。现今,机器人存在自由空间和障碍空间两大工作空间。通常情况下,机器人自由空间应用由Kohonen神经元支配的权向量,并且于自由空间中选取和其对应的坐标,再把坐标看作网络输入作业,且通过输入信息来对神经网络系统给予辅助促其更好的学习,并且采取分布形式和公式来展现学习内容。学习时,模糊控制系统和神经功能共同构成局部规划器进行推理作用发挥。机器人行走时会遇到模糊控制,再结合具体情况进行行动路径调整。此外,不管是两足步行机器人或仿真机器人均需应用到智能控制技术。纵观当前的应用情况,神经网络化控制系统应用可很好的进行多种问题(如多变量问问题、非线性问题等)解决。总的来讲,智能控制技术将在机器人技术领域发挥越来越大的作用。

3.3智能控制在机器人生产线领域的应用

智能控制机器人、智能监控技术还在生产线中得到大力应用,典型的即智能移动式水果采摘机器人的设计,该系统设计就用到了机械机构与智能结构两部分。而智能结构部分用到的系统为伺服电机驱动、运动控制卡、传感器控制模块等。在作业开展前,先识别与定位目标果实,再进行三维位置确定,并且再设计时还可同时完成软、硬件设计,设计完成后进行采摘成功率实验,此后不管哪种天气,智能机器人皆可正常移动,将采摘作业完成,通过实验发现,采摘成功率超过85%。

4结论

智能控制的应用带动了机器人领域的发展,为人类工业制造、公共服务、特殊环境作业等均供给了重要支持,且因人类需求的多元化,高智能化机器人技术正逐步得到探索,相信今后我国在智能机器人领域将获得更多成就。

作者:陈斌 单位:云南大学旅游文化学院