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[行业新闻] 未来这四种机器人有市场

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发表于 2014-11-13 14:34:37 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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本帖最后由 创客 于 2014-11-13 14:35 编辑

人类的未来什么样?站在此刻畅想未来,机器人一定是这幅图景中的一抹浓彩。这种以自动化技术和计算机技术为主体、有机融合各种现代信息技术和制造技术的产品,经过了半个多世纪的发展,如今已经在国防、航空航天、工业生产、服务、医疗康复、教育甚至普通家庭生活中都得到了广泛的应用。现在,科学家还在构想类人脑机器人,未来,也许每个家庭都会有一台外形和思维都与人一样的机器人。

作为高技术领域中重要的前沿技术之一,机器人技术具有前瞻性、先导性的特点,对学术研究、产业升级、培养创新意识、保障国家安全、引领未来经济社会的发展有着十分重要的作用。目前,机器人相关领域的技术突破,为机器人的应用范围拓宽了道路,已涵盖国防、航空航天、工业生产、服务、医疗康复、教育甚至普通家庭生活,一场新的机器人技术研究高潮和发展契机业已到来。

那么,未来机器人会是什么样?我们认为,仿生机器人和类人机器人或将成为机器人研发的重点领域。在国家自然科学基金杰出青年基金、重大仪器专项、重点基金、面上基金、国家863计划项目、国家重大科技专项项目等科技项目的支持下,我国针对智能机器人系统领域的科学前沿问题和国家重大需求,围绕智能机器人技术开展了一系列研究。

在机器人研究方面,首先要提到的是机器人的视觉能力。机器人的视觉传感器是机器人感知外界的重要手段,是机器智能的核心标志之一,具有视觉能力是实现机器人自主作业的重要保障,是机器人智能化的核心支撑。中国科学院自动化研究所在视觉系统标定、视觉测量和定位、实时视觉、主动视觉和多模视觉控制等方面进行了深入研究,取得了一系列创新性的理论方法,并形成多个视觉原型和实验系统,在工业和医疗康复等领域得到应用。

来自于自然界的启发和灵感对于机器人学的发展具有特殊的意义,是解决机器人学所面临难题的重要途径,也是机器人智能的主要源泉。仿生机器人通过对生物结构、内在机制的模仿创新来形成新方法和新技术,以适应复杂作业需求和极端工作环境,其系统设计与控制是关键。在仿生机器人方面的研究内容包括仿生机器鱼、打乒乓球机器人等。

仿生机器鱼建立在将鱼类的推进运动简化为理想条件下,鱼类身体连续的、周期性的形变基础之上。而通过鱼类运动的观察和仿生机器鱼游动试验,研究人员发现鱼体质心在水平面内绕前进方向轴的波动将增大侧向扰动力、降低推力和方向稳定性,即鱼类自身线密度分布对其运动性能存在较大影响。因此,提出了包含形变描述和线密度描述的“基波”概念,并依据“基波”建立了鱼体波动运动模型,在充分考虑线密度影响的基础上,提出了仿生机器鱼的稳定游动推进控制方法。

除了仿生机器鱼,研究人员还针对快速运动的乒乓球,设计了会打乒乓球的机器人。这种机器人是建立在一种有效的乒乓球跟踪算法基础上的。这种算法将差帧法、动态窗口、游程编码等方法有机组合在一起,使算法的实时性得到保证。并针对乒乓球差帧后可能出现的月牙形,提出了GSP算法,准确定位乒乓球的中心坐标,保证了三维坐标的精度。

其他代表性的成果还包括医疗康复机器人、机器人协调与控制、巡线机器人等。

虽然随着信息技术的发展,部分现代机器人具有了类人动作,但还不具备人类的思维。对人脑信息处理机制的研究,特别是以思维为中心的人脑认知机制的研究,将启发未来智能机器人与智能控制的发展,使智能机器人更像人,能够为人类提供更好的服务。

未来对机器人的研究应该是结合对人脑信息处理机制与人类思维的探索和脑模拟研究,发展神经机器人。以模拟人脑系统为中央神经系统,以机器人为载体,实现多通道类人信息处理的协调与控制,启发并推动下一代类人机器人。

类人机器人的研究是将人脑模拟系统、电子神经网络,类脑计算技术与具有类人动作的机器人平台深度无缝融合。以具有人体外观(包括肢体和肌肉组织等)和动作的机器人平台为载体,实践、应用视觉、听觉、思维和运动多通道的信息处理与协同,实现全新类人神经计算与控制。

以脑神经模拟系统为核心的类人神经机器人将在认知能力、信息处理能力、推理决策能力、肢体动作等诸多方面突破性地接近真实人类,在处理复杂任务时将表现出高精度、快速智能反应的特性,将有助于突破传统控制理论。类人机器人之间的互动还将有助于研究和应用以思维为中心的人类群体行为。类人神经机器人的实现不但可以对人类及其行为的本质进行模拟与揭示,还将推动类人机器人在工业、国防、家用等领域的广泛应用。

通过此项研究,将产出具有模拟人脑系统的类人神经机器人平台。该机器人平台具有类人视觉、类人听觉、类人思维、类人动作的协同处理能力,并能够在关键领域取得应用。具体将根据人体的肌肉和关节的实际布局,建立人体运动控制仿真平台,以人脑模拟器为核心控制系统,实现对复杂任务的快速、精确的决策与运动反应。此外还将发展并实现神经机器人之间的互动学习、协同解决复杂任务的能力。
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