家用机器人的人工智能研究.docx

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1、家用机器人的人工智能研究shixi导语：首先设计基于神经网络的智能型固定机器人，此框架可以引入先进算法，扩大系统功能然后提出多控制系统避碰智能决策系统解决方法，保障使用的平安。摘要:首先设计基于神经网络的智能型固定机器人，此框架可以引入先进算法，扩大系统功能然后提出多控制系统避碰智能决策系统解决方法，保障使用的平安：不产生误动作，最后给出基于多智能体系框架构造，完成智能化机器人的总体设计关键词：家用固定机器人；智能决策：多智能体：神经网络1引言家用电器技术的开展是一个国家科技程度和工业自动化程度的重要桥志和表达，家用电器自动化应用越来越广泛，但是家用电器的自动化的开展现只能是起步阶段，还没有到

2、达能得心应手的阶段，其实，可以认为是不动机器人，它通过嵌入式软件操作，通过传感器感悟，通过网络与用户沟通。此技术综合了计算机，控制论、机械学，信息和传感技术，人工智能、仿生学等多学科而形成的高新技术，集成许多学科的开展成果，代表高技术的开展是科技研究的随着计算机、电子信息技术的快速进步家电控制技术的开发速度越来越快，智能度越来越高，它是动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统，是一类可以通过传感器感悟环境和自身状态调节家电状态的智能系统。自动目的识别框架算法的优化和调整，必须采用可视化界面设计，同时提供设计选择和改良优化的时机系统显示的界面局部是由一些内容互相联络的模块所组成，每

3、个模块代表一个别离的子系统框架应可以对全部或者局部程序进展优化处理，应尽可能多地增加新的优化算法到框架中框架可以为算法开发者提供在线帮助，以熟悉操作界面和框架的使用框架应充分利用己有的面向对象程序设计的设计环境，那些用于向导的设计选择可以嵌入到继承的构造中，应易于通过产生导出类或者添加界面的方式扩展系统框架采用模块化设计，通过相对独立的模块设计根据面向对象程序设计的特点，设计者的大局部工作是编写程序，通过使用已有的对象导出新的对象，并且把它们交融在一起，这项工作主要是利用了继承性扩展函数来完成2基于简目的自动识别框架构造由于是实验的初级阶段，本文提出了一个层次化、模块化的自动目的优先框架方案，

4、利用层次化识别的原理，将一个多类别的复杂识别问题分解成在不同层次上对多层系统变成的简单识别问题，使得识别系统在不同层次上可以灵敏地采用相应的特征提取与目的识别算法；而增加新的识别类型时，也只需要对部分的系统构造或者参数进展调整另外，一个实用的自动目的识别系统通常需具备数据获取、特征提取及目的识别分类等根本功能这种家电系统还存在于系统昂贵，传输线太多不利于安装，电脑的扩展不够等因素，不利于普通家庭使用等特点。对不同任务和特殊环境的适应性是家电与一般自动化装备的重要区别智能家电从外观上已远远脱离了最初的家用电器所具有的形状和局限，更加符合各种家庭环境的特殊要求其功能和智能程度太大增强进而为家庭当代

5、化技术开拓出更加广阔的开展空间，而多传感器信息交融技术是智能化的关键技术。1传感器所用的传感器有很多种，根据不同用处分为内部测嚣传感器和外部测量传感器两大类内部测量传感器用来捡测电器组成部件的内部状态，包括：温度传感器、外部传感器包括：测量、滑动觉传感器、视觉传感器、红外传感器、超声传感器、触觉传感器等。由于受到各传感器的检测对象，需要确定不同的传感器数据的一致性，通过不同传感器信息的相互补充来获得外部完好的信息，所以多传感器信息交融，进步电器的智能化程度。2信息交融情息交融是利用计算机技术对按家电动作时序获得的假设干信息源以一定准那么加以自动分析、综合，完成任务进展的信息处理，表如今几个方面

6、：划分信息级别，将信息组成信息库，信息交融在几个层次上完成对多源信息的选取经过，每一层次都表示不同级别的信息，信息交融本质是一个由低层到顶层对多元信息进展组合。3多传感器之间的信息交融通过单片机。本文提出的层次化、模块化的自动目的识别框架，按照功能分解成相对独立的模块，可以分别提供多种不同的算法，以供系统实现时进，多传感器信息融台技术对促进向智能化、自主化方向转换，协调使用多用传感器，把分布在不同位置的多个同质或者异质传感器所提供的部分不完好量及相关联数据库中的相关信息加以综合消除多传感器之间可能存在的冗余和矛盾，并加以互补，确定本次动做的唯一性，获得对物体或者环境的一致性描绘的经过。它通过一

7、定的算法来合并多个信息源的信息，以产生更可靠、更准确的信息，并根据这些信息做出可靠的决策。其关键技术可对各类、各个原始信息进展校准、相关估计、误差形式识别和状态决策处理。多传感器系统是信息交融技术的硬件根底，多源信息是信息交融的加工对象，交融算法是信息交融的核心。多传感器信息交融的一般方法如图l所示。多传感器信息交融由于其应用上的复杂性和多样性，目前多传感器信息交融方法有模糊逻辑、神经网络、小波变换等，神经网络是多传感器信息交融的重要方法之一。多个传感器信息融台技术对促进机器人向智能化自主化起着极其重要的作用是协调使用多个传感器，把分布到各个相关联数据库中的相关信息加以综合消除多传感把分布在不

8、同位置的多个同质或者异质传感器所提供的部分不完好器之间可能存在的冗余和矛盾，降低其不确定性，是机器人智能化的关键技术之一。其关键技术可对各类、各个原始信息进展校准、相关估计、误差形式识别和状态决策处理。它通过一定的算法来合并多个信息源的信息，根据这些信息做出可靠的决策。多传感器系统是信息交融技术的硬件根底，多源信息是信息交融的加工对象，交融算法是信息交融的核心。3基于神经网络信息交融的智能系统人工神经网络是由许多单元，又称神经元，按照一定的拓扑构造互相连接而成的一种具有并行计算才能的网络系统，具有较强的非线性拟合才能和多输入多输出同时处理才能。信息可分布存储，容量大，容错性较好；自学习，自组织

9、，自校正、自适应；神经网络的行为是大量神经元的集体行为；神经元可以处理一些环境特别复杂，知识背景不清楚和推理规那么不明确的问题。神经网络是一个高度非线性动力学系统。人工神经网络具有如下特征：并行信息分布处理PDP；可学习性；鲁棒性和容错性；泛化才能。采用人工神经网络进展信息交融的最大优势在于：大规模的并行处理和分布式信息存储，良好的自适应、自组织性。和很强的学习功能、联想功能和容错功才能。4神经网络模型神经网络有输入输出层节点、还有隐层节点，经过作用函数后，再把隐层节点的输出信号传到输出层节点，经过处理后给出输出结果，在执行中，输入是被执行对象征兆存在与及程度，输出是学习形式我们采用神经网络，

10、均为三层前向网络，由一个输入层、一个输出层和一个隐藏层构成，输入信号前向传播到隐藏层，经节点非线性函数作用后再传到输出层，得到相应的输出。假如网络输出有差异，那么通过修正各连接权值使总体误差最小41学习方法该试反响了在权值空间上的梯度方向，其计算经过即是输出误差通过网络连接的反向传播经过。前向神经网络通过误差修正的自学习，学习经过由正向传播和反向传播组成，在正向传播经过中，输入信号从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态，如输出层不能得到期望的输出，那么转入反向传播，将输出信号的误差信号沿原来连接通路返回，反复修正网络各层神经元之间的连接权值，使得误差

11、信号最小，将隐含在样本中的规律性反映到网络神经元的联络中，一旦学习完毕，神经网络就具备了相当于样本组合的判断才能。神经网络模块从专家系统的推理机制和模糊性处理获取必要的学习样本及诊断结果，将学习结果存储于神经数据库42在家电选择中的应用学习分四步，一是随机抽取传感器值做训练二是学习训练，用算法进展学习，建立神经网络。三是对于新增的故障在已有的神经网络根底上通过调整连权值，进展新的学习第四对于已建好的神经网络用其它故障值进展验证，当正确率不知足要求时，参加一定比例不能进展正确判断到最优先的信号，重返回三进展学习，直到判断精度到达要求为止本文选取系统学习和测试的子集是6个，经算法学习后生成的神经网

12、络经测试集训练后效果能符合5结论：目前只对电冰箱、空调、电饭褒、微波炉、电磁炉，和家用摄相头等几种选择。多传感器信息交融技术是的关键技术之，随着传感器技术与单片机交融技术程度的进步，获取环境信息的感悟才能和系统决策才能将会得到不断的进步。基于神经网络对多路传感器信息进展交融选取，促使家用电器的智能化和自主化，到达完全控制的目的。参考资料：1王耀南智能控制系统2陈志强，阎植林质量诊断的模糊专家系统3文传源人工神经网络及其应用41邹理合数字信号处理5彭晓军，刘光斌电路诊断技术的新开展6何佳洲，周志华等系统故障诊断的一种神经网络方法作者简介：金聪颖1956-，女，高级实验师，主要从事人工智能研究。0