关键词

人工智能;智能机器人;模式识别;机器视觉;神经网络;路径规划

一、人工智能的主要研究内容

(一)模式识别

模式识别是人工智能的重要组成部分,通过计算机技术将人类对外界的感知能力进行程序化封装,构建智能识别系统。依托数据库信息,计算机可实现文字、图像、声音、表格等多类型信息的识别与呈现。模式识别一般包含数据采集、预处理、特征提取、模式分类等关键步骤,是机器人实现环境感知的基础。

(二)机器视觉

机器视觉在模式识别基础上发展而来,核心是模拟人类视觉识别与理解能力,现已成为一门独立学科。通过模拟人类视觉功能,机器人能够获取并解析环境信息,实现立体视觉、视觉检测、动态图像分析等能力,自主理解图像内涵,为运动控制系统提供实时反馈,有效突破传统技术限制。

(三)机器学习

机器学习是提升机器人智能化水平的核心技术,通过模仿人类学习过程获取知识、优化行为,更好地服务于实际场景。其主要作用体现在三个方面:

1.提升机器人在动态环境中的适应性,高效采集与处理海量信息;

2.持续增强机器人智能等级,快速响应环境变化,及时处理突发状况;

3.优化机器人设计流程,节约人力与成本,提升整体运行效率。

二、人工智能在智能机器人领域的具体应用

(一)人工神经网络在机器人定位与导航中的应用

人工神经网络借鉴生物神经网络的信息处理方式,适合处理难以用模型或规则描述的非线性系统,具备多源信息融合能力。该技术在移动机器人定位与导航中应用广泛,通过融合多传感器信息,可准确获取机器人位置,识别障碍物的位置、形状与大小,实现自主避障与精确定位。

摄像机标定是机器人视觉系统的关键环节,用于确定摄像机内部参数及内外坐标系的对应关系。借助人工神经网络直接提取图像信息,构建三维坐标,可清晰建立参数与坐标间的映射关系。神经网络以图像信息为输入、三维坐标为输出,能够精准获取目标空间位置,支持机器人实现轨迹跟踪与可靠导航。

(二)专家系统在机器人控制中的应用

传统机器人控制方法多建立在数学模型之上,但智能机器人具有非线性、时变性、多关节耦合等特点,导致数学模型参数难以确定,且精度易随运动状态变化,难以满足实时计算要求。智能控制无需大量数学模型即可模拟人类决策行为,专家系统作为智能控制的重要形式,在机器人控制中得到广泛应用。

(三)进化算法在机器人路径规划中的应用

路径规划是智能机器人的核心研究课题,目标是在约束条件下为机器人规划出从起点到终点的最优无碰撞路径。随着人工智能发展,遗传算法、蚁群算法等进化算法被用于路径规划,显著提升规划效果。

遗传算法经改进后可适应未知动态环境,通过可变长染色体编码、构造含障碍物约束的代价函数,将地图信息融入遗传操作;结合交叉、变异等算子,可实现最优路径搜索,提升移动效率,拓展路径规划技术的应用空间。

三、中科尚易在智能机器人的发展前景

未来,人工智能将深度融合计算机、传感、控制等技术,推动理论与应用同步升级。国内科研机构与企业将持续加大投入,提升智能机器人实用性与可靠性,使其更广泛地服务于生产生活,为经济社会发展提供更强动力。

中科尚易健康科技(北京)有限公司成立于2014年,以“经络疗法”为核⼼,以“AI循经机器⼈”为 载体,成为“中医现代化”领军企业,为疾病治疗和健康事业贡献中医⼒量。旗下产品SY-2,SY-3,SY-4将传统经穴疗法与现代人工智能技术相结合,运用中科院半导体所的神经网络技术，可在一秒内规划出人体经络路径，进而通过力、磁、热三场合一的多物理因子调理头, 模拟人的双手循经进行深层刺激,实现人体系统化的全身调理,解决健康问题。未来将覆盖医、康、养等多场景，构建数字中医发展新生态。