劉天坤

摘 要：現(xiàn)階段，隨著科技的不斷發(fā)展，我們迎來了人工智能時代。人工智能作為一門綜合性較強的學(xué)科，被廣泛的應(yīng)用于各個領(lǐng)域當(dāng)中。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于智能機器人領(lǐng)域當(dāng)中，不僅能夠完成更多高難度的工作任務(wù)，而且能夠為我們社會經(jīng)濟的保值增值貢獻巨大的力量?；诖?，本文以中學(xué)生的視角，概述了當(dāng)前人工智能的主要研究內(nèi)容，分析了人工智能在智能機器人領(lǐng)域中的實際應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：人工智能 智能機器人 應(yīng)用分析

中圖分類號：TP18 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-9082（2019）01-0-01

一、人工智能研究內(nèi)容概述

在人工智能與機器結(jié)合之前，機器人發(fā)展經(jīng)歷了四個階段。一是基于機械、機構(gòu)的實用性設(shè)計的靈巧機械，比如傳說中的木牛流馬，它是三國時代古蜀國為適應(yīng)崎嶇山路運輸需要設(shè)計的一種靈巧機械；二是基于內(nèi)在動力，實現(xiàn)固定模式運轉(zhuǎn)的有動力機械。比如蒸汽機、摩托車等；三是以大規(guī)模集成電路為基礎(chǔ)的，基于相對低級固定人為設(shè)定的內(nèi)在程序，進行簡單運算，在既定模式下簡單動作的機械。比如，數(shù)控機床、搖控?zé)o人機等；四是以高度集成高度靈敏的人工智能神經(jīng)單元為基礎(chǔ)的，可以進行自主識別、自主判斷、自主學(xué)習(xí)、在人為設(shè)定邏輯基礎(chǔ)上的自主決策下的新時代機械——機器人。

二、人工智能機器人的研究方向

1.模式識別

在人工智能系統(tǒng)當(dāng)中，模式識別研究的主要內(nèi)容就是充分的借助先進的計算機技術(shù)，通過提前設(shè)置相應(yīng)的程序模擬人類對于外界功能的感知，并最終建立完善的智能識別系統(tǒng)?？茖W(xué)合理的運用先進的計算機系統(tǒng)來模擬人類的感知能力以及識別能力，并充分的借助自身數(shù)據(jù)系統(tǒng)當(dāng)中所具備的相關(guān)數(shù)據(jù)資料，制作更多的文字、表格以及圖像等內(nèi)容。在這一過程當(dāng)中，模式識別需要進行信息采集、預(yù)處理、基元提取、以及模式分類等多個操作工序。

2.機器視覺

機器視覺技術(shù)不僅實現(xiàn)了模擬人的視覺中的識別功能，而且還能夠?qū)崿F(xiàn)對人的理解功能的模擬。在不斷研究的過程當(dāng)中，機器視覺不僅攻克了眾多的研究難題，而且促使其朝著更深的領(lǐng)域發(fā)展。借助智能機器人，能夠捕捉到更多的外界信息以及自然景物等眾多方面的內(nèi)容，然后再對其進行深入的研究分析，并最終形成相應(yīng)的圖像。我們進行機器視覺研究的最終目的就是能夠使得機器能夠具備更多人的視覺功能，通過科學(xué)合理的運用立體直覺、視覺檢驗以及動態(tài)圖像分析方技術(shù)，充分掌握圖像的內(nèi)容，并對其進行相應(yīng)的定位，然后向機器人運控控制系統(tǒng)反饋機器人的狀態(tài)以及目標(biāo)等眾多方面的信息。

3.機器自主學(xué)習(xí)

現(xiàn)階段，社會生產(chǎn)的不斷發(fā)展，對當(dāng)前機器人的工作提出了更加嚴(yán)峻的考驗。機器人要想更好、更快的完成更多的工作內(nèi)容，就必須要不斷創(chuàng)新優(yōu)化自身的功能。具體來說，我們應(yīng)做好以下幾個方面的工作：第一，機器學(xué)習(xí)主要是通過在環(huán)境交互的過程當(dāng)中，獲取更多的信息，然后對這一系列的信息進行深入的研究分析，最終促進智能機器人適應(yīng)能力的提高；第二，通過學(xué)習(xí)，不僅能夠在很大程度上提升機器人的智能化水平，而且能夠更得心應(yīng)手的應(yīng)對來自環(huán)境等方面的不斷變化，更加有效的解決突發(fā)狀況下所發(fā)生了一系列的難題；第三，機器人學(xué)習(xí)不僅能夠有效的彌補在設(shè)計的過程當(dāng)中所存在的一系列的不足，而且能夠在很大程度上降低相關(guān)研究設(shè)計人員的勞動量。由此我們不難看出，機器人通過學(xué)習(xí)，不僅能夠更好的應(yīng)對這復(fù)雜多變的環(huán)境，而且通過有效的調(diào)整優(yōu)化，能夠促進自身運行效率的提升。

4.分布式人工智能

通過科學(xué)合理的應(yīng)用分布式人工智能系統(tǒng)，不僅能夠在這復(fù)雜多變的環(huán)境當(dāng)中，更快的捕捉到不斷變化的信息，而且還能夠有效促進機械設(shè)備的協(xié)同工作效率的提高。但是，在這里需要我們指出的是，當(dāng)前分布式人工智能系統(tǒng)尚處于研發(fā)的過程當(dāng)中，因此無法實現(xiàn)獨立工作狀態(tài)，需要通過合作的方式，才能夠完成相應(yīng)的工作內(nèi)容，并不斷了解規(guī)則，掌握更多的知識，以此來最大限度的確保技術(shù)和動作兩者之間的協(xié)調(diào)統(tǒng)一。

三、人工智能在智能機器人社會生產(chǎn)生活各領(lǐng)域的實際應(yīng)用分析

1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機器人定位與導(dǎo)航中的應(yīng)用

所謂的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡單來說就是模擬人類的視覺神經(jīng)系統(tǒng)的技術(shù)，然后對其所收集到的一系列的數(shù)據(jù)信息進行相應(yīng)的處理。將這一技術(shù)應(yīng)用于智能機器人領(lǐng)域當(dāng)中，其主要優(yōu)勢表現(xiàn)在以下幾個方面：首先是能夠更加有效的處理無法利用規(guī)則以及模型來描述的系統(tǒng)；其次是這一項技術(shù)有著較強的信息融合能力；最后是能夠?qū)崿F(xiàn)對非線性系統(tǒng)的統(tǒng)一描述。我們充分結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的信息感應(yīng)、信息傳輸以及數(shù)據(jù)處理等眾多方面的功能，然后將其應(yīng)用于智能機器人系統(tǒng)當(dāng)中，不僅能夠在很大程度上提高智能機器人定位的準(zhǔn)確性，而且還能夠評估并避開障礙物。

2.專家系統(tǒng)在機器人控制中的應(yīng)用

在研究智能機器人的過程中，無論是理論方面，還是實踐方面，都取得了一定的成果。我們通過人工設(shè)定的方式，雖然能夠讓智能機器人模擬人腦來進行生產(chǎn)工作，但是由于機器人動力學(xué)的是變形、非線性等一系列復(fù)雜現(xiàn)象的存在，因此我們也就無法準(zhǔn)確的設(shè)定其參數(shù)內(nèi)容。將專家系統(tǒng)科學(xué)合理的應(yīng)用于機器人控制系統(tǒng)當(dāng)中，不僅能夠在很大程度上降低運算量，而且還能夠有效提升智能機器人對于外界的反應(yīng)速度。

3.進化算法在機器人路徑規(guī)劃中的應(yīng)用

最近幾年來，眾多的專家學(xué)者紛紛投入到路徑規(guī)劃研究當(dāng)中，這也就讓機器人研究成為了重點。通過深入的研究分析我發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前在對路徑規(guī)劃方面的研究當(dāng)中，大多是借助遺傳算法以及蟻群算法來進行的，最終目的就是要促使機器人朝著更加智能化的方向發(fā)展。將這一技術(shù)應(yīng)用于路徑規(guī)劃當(dāng)中，不僅能夠在很大程度上提升路徑搜索效率，而且還能夠進一步促進智能機器人的路徑規(guī)劃的發(fā)展應(yīng)用。

綜上所述，科技的不斷進步，在很大程度上促進著人工智能技術(shù)的發(fā)展。將人工智能技術(shù)科學(xué)合理的應(yīng)用于智能機器人領(lǐng)域當(dāng)中，不僅能夠解決更多的難題，而且能夠在很大程度上促進經(jīng)濟效益、社會效益的增長。作為一名高中生，我們當(dāng)前所能做的就是要好好學(xué)習(xí)，不斷提升自己的能力，加強對智能機器人領(lǐng)域的研究，為社會創(chuàng)造出更多工作效率高、能耗低的智能機器人。

參考文獻

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