机器人智能科技论文3000字

机器人科技论文 3000 字篇一 《试论开放式机器人智体》 摘要：针对机器人功能的更新、修改、升级、维护等工作，普遍只能采 用离线、静态方式进行的问题，将“软件人”引入机器人平台中，搭建了以宿 主“软件人”为管理中心的机器人系统架构，并重点对宿主“软件人”进行了研究。 首先，构造了宿主“软件人”的体系结构;然后，提出了宿主“软件人”知识行为 一体化描述模型，并对其知识模型进行了基于数据结构的构造和实现，对其 主要服务类行为给出了相应的设计规范及算法的参考实现;最后，句子不通顺， 前面说平台，后面是系统，将平台和系统合一吗请核实描述，此句中的机器 人平台改为机器人系统。将引入宿主“软件人”的机器人系统与网络平台中的 “软件人”系统进行合一，经测试，机器人功能的在线、动态更替取得成功， 什么意义，且此句过于抒情，摘要应简洁明了将”引入宿主‘软件人’的意义得 以实现“这句去掉。同时也验证了对宿主“软件人”设计、实现方法的正确性和 可行性。 关键词：机器人;宿主“软件人”; 知行模型;“软件人”系统;合一系统 0 引言 目前，机器人控制结构的开放化、模块化[1]，机器人控制器的标准化、 网络化以及 PC(Personal Computer)化已成为机器人领域的研究热点。实际 上，早在 20 世纪 90 年代初开始，美国三大汽车制造公司就已联合发表了它 们对未来开放式模块化控制器的需求白皮书，提出了“开放式、模块化体系结 构控制器(Open Modular Architecture Controllers，OMAC)”的概念，并于 1997 年成立了 OMAC 用户组织[2]。欧洲共同体的 22 家控制器开发商、机床 生产商、控制系统集成商和科研机构于 1990 年联合发起“自动化系统中开放 式 体 系 结 构 (Open System Architecture for Controls within Automation System，OSACA)的研究和开发”的倡议[3]。近二十几年间，机器人系统的开 放可重构研究更是受到了极大的重视。White 等[4]从物理运动学理论的角度 证明了任意尺寸自重构机器人的存在性，并于 2005 年设计了 Molecubes 模 块化机器人;Ferenc 等[5]提出了一种实时的基于公共对象请求代理体系结构 (Common Object Request Broker Architecture，CORBA)协议的分布式机器 人控制系统;麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology， MIT)的 Gilpin 等[6]于 2006 年设计了 Miche 晶格式模块化机器人，实现了机器人任 意形状的组建。国内对机器人的研究起步相对较晚，但在开放可重构机器人 研究方面也取得了一定的成果。刘明尧等[7]提出一种基于多智体(Agent)的机 器人控制方法;张玉华等[8]提出了一种新型模块化可重构机器人(Hit Modular Selfreconfigurable Robot，HitMSR)系统的硬件和软件系统实现方案;谢峰等 [9]以异构多 Agent 系统(MultiAgent System， MAS)理论为基础，提出了一 种可在多个层次上动态重构的控制系统设计方案。 “软件人”[10]是近年来在软计算、智能化领域提出并发展较快的一个课 题方向。它是将人工生命、人工社会研究方法与现有(多)智体(Agent)[11-12] 的研究成果结合起来的、网络世界中的虚拟机器人，是“智体(Agent)”和“对 象”的升华，比通常的 Agent 更富有“人工生命”的特性和活性，具有感知、通 信交互、任务分解、局部规划、任务分配、学习、控制与决策、进化 (自适 应)等功能，其中学习与进化特征是其区别于 Agent 的关键所在[13]。作为人 的“自然生命”在软件世界里的模拟、延伸和扩展，“软件人”能进入、迁移并驻 留各种计算机信息网络中，完成计算、通信等各种信息处理工作，因此“软件 人”属于软件范畴，它需与类人机器人(humanoid robot)有所区分。类人机器 人是外观和功能与人一样的智能机器人，通常是由传感器、微型处理器等组 建搭建的机器人系统，它包含了硬件和软件两个范畴。 1.2.1 宿主“软件 人”知识模型实现研究 “软件人”知识模型(SoftMan KnowLedgebase Model，SMKM)定义为一 个三元组[14]： SMKM=〈Data， Type， Relation〉。 1)Data 为 “ 软 件 人 ” 知 识 的 数 据 部 分 ， 表 述 为 一 个 三 元 组 ： Data=〈DataType， DataContent， DataLen〉其中： DataType 表示数据 类型，DataContent 表示数据内容，DataLen 表示数据长度。 2)Type 为本“软件人”知识节点的逻辑类型，即资源类型知识节点或属性 类型知识节点。 3)Relation 用于描述本知识节点与其子节点之间的模糊关联，表示为： Relation=∪〈SubSKMi， tValuei， fValuei〉;0≤i≤n 其中：tvaluei 表示 第 i 个子知识节点相对于本节点的隶属度， fvaluei 表示第 i 个子知识节点相 对于本节点的假隶属度[14]。 “软件人”知识模型 SMKM 主要是由以下 4 个数据结构来构造和实现的。 1)枚举类型 SMKMType 表示“软件人”知识 Data 部分的 DataType，其成 员包括：无数据类型 smkm_no_type， 整数类型 smkm_int_type， 浮点类 型 smkm_float_type ， 字 符 串 类 型 smkm_str_type ， 结 构 体 类 型 smkm_struct_type， 链表类型 smkm_list_type。 2)枚举类型 SMKMLogicType 表示“软件人”知识 Type 部分的逻辑类型， 其 成 员 包 括 ： 资 源 类 型 smkm_logic_res_type ， 属 性 类 型 smkm_logic_attr_type。 3)结构体 smkmTerm 表示“软件人”知识的基本构造元素，其成员包括： smkmType 表示“软件人”知识 Data 部分的 DataType，*p 表示“软件人”知识 Data 部 分 的 DataContent ， len 表 示 “ 软 件 人 ” 知 识 Data 部 分 的 DataLen，logicType 标明“软件人”知识的逻辑类型 Type，wMs 和 wUnMs 表 示本知识节点与其父节点的模糊关联 。 4)结构体 smkmStructType 为软件人”知识基本构造元素提供了一种灵活 的组装方式。 根据以上对“软件人”知识模型与其数据结构的定义与说明，对图 3 左边 宿主“软件人”的知识库 Knowledge Base 部分进行实现，其实现示意图如图 4 所示。行为集 Behaviors 的实现逻辑与此类似，不再详细赘述。 图 4 顶层方框表示要描述的是知识 Data 部分的 DataType 为结构体类型 smkm_struct_type 的知识节点“HostSoftMan”。第二层左分支方框描述的 是 “ 软 件 人 ” 名 称 ， 名 称 的 数 据 类 型 为 字 符 串 类 型 smkm_str_type;LogicType=smkm_logic_res_type 表明该“软件人”知识的逻辑 类型为资源类型;*p 表示名称的数据内容为“HostSoftMan”;len=11 表明名称 的数据长度为 11 个字符;wMs=1、wUnMs 是否应为 wUnMs，图中表述为 wUnMs 将 wUnM 改为 wUnMs=0 表明与其父节点隶属度为 1、假隶属度为 0。第二层右分支方框枚举了图 3 宿主“软件人”知识库 Knowledge Base 的下 层组成要素名称及个数。由*p 可看出组成知识库要素的数据名称分别为 Node Data 、 Message Buffer 、 Host Abstract 和 InitROT ， 枚 举 类 型 SMKMType 的数据类型为字符串类型 smkm_str_type;len=4 表明组成要素数 据个数为 4;wMs=1、wUnMs=0 表明与其父节点隶属度为 1、假隶属度为 0。 对图 4 中第三层与第四层的理解可分别参照对顶层和第二层的解释，不再赘 述。 1.2.2 宿主“软件人”行为规范及算法实现 服务类行为集 SrvBehs 是与宿主“软件人”的职能所对应的，因篇幅有限， 本 节 选 取 其 服 务 类 行 为 集 SrvBehs 中 典 型 的 信 道 建 立 行 为 CreateChannelBeh 和节点容错行为 FaultToleranceBeh 进行相关设计规范及 算法的参考实现。 1) 信道建立行为 CreateChannelBeh。 “软件人”之间通过消息传递进行交互[21]，因此，在机器人平台中担当 守护、信息处理角色的宿主“软件人”需先创建通信信道。在嵌入式 Linux 系 统中，支持多种进程间通信(InterProcess Communication，IPC)，常用的 IPC 方式有：共享内存、信号量、管道、消息队列、socket 等。本文选取 socket 作为进程间通信的方式，建立机器人平台上的通信信道。信道建立后， 宿主“软件人”可为机器人端提供消息守护功能。节点内部的附体“软件人”能通 过信道与宿主“软件人”进行通信，同时，“软件人”平台上的消息节点也能通过 连接该信道与机器人平台上的“软件人”进行通信。宿主“软件人”消息守护流程 如图 5 所示。 2) 节点容错行为 FaultToleranceBeh。 容错机制是系统可靠性的一种保证。宿主“软件人”作为机器人系统的守 卫者和管理者，关键是要保障机器人节点的正常运行。因此，需讨论宿主“软 件人”为使系统可靠运行而提供的容错行为。对于宿主“软件人”的容错行为， 首先需要能为异常结束的附体“软件人”提供重新启动的功能。宿主“软件人”处 理附体“软件人”进程退出信号过程如图 6 所示。 在宿主“软件人”监听到附体“软件人”退出时，通过查看“软件人”状态来判 断是否有异常。若已申请退出，则宿主“软件人”释放维护的相关信息;否则认 为该“软件人”进程为异常退出，重新启动附体“软件人”。当宿主“软件人”接收 到操作系统内核传来的信号时，附体“软件人”进程已经结束，且尚未处理的 输入消息也将丢失。若采用直接重新启动从初始化状态开始工作，虽然避免 了附体“软件人”异常退出，但并未能保证其对外服务的连续性。因此，为了 避免附体“软件人”服务的中断，宿主“软件人”采取了检查点容错机制。即宿主 “软件人”定期的保存运行期附体“软件人”的相关信息(检查点)，当附体“软件 人”因意外终止而重启时，利用保存的信息初始化附体“软件人”，使得“软件 人”能从检查点继续执行，以此保持“软件人”对外服务的持续性。 机器人科技论文 3000 字篇二 《测量机器人应用与进展》 摘要：本文首先概括了测量机器人的发展历史和特点，结合实际工程实 践，对测量机器人实际应用进行了较深入详细的论述，最后测量机器人的发 展方向进行了展望。 关键字：测量机器人;发展现状;发展趋势 1 引言 随着我国各项建设的快速发展，各种大型工程项目的建设和大型 工程建 筑物越来越多,因此，对大型工程建筑物进行变形和稳定性监测就愈加重要， 有关变形监测的方法随着新仪器、新技术的出现而不断发展。测量机器人 (Measurement robot，或称测地机器人，Georobot)就是一种能代替人进行 自动搜索、跟踪、辨识和精确照准目标并获取角度、距离、三维坐标以及影 像等信息的智能型电子全站仪，它可以连续跟踪目标测量，或按照已经设定 的程序自动重复测量多个目标可以实现测量的全自动化、智能化。尤其在小 尺度局部坐标测量当中，测量精度高、灵活机动、快速便捷、无接触等方面， 有着其它测量技术不可比拟的优势。本文概要介绍测量机器人发展和应用。 2 测量机器人发展 测量机器人是在电子经纬仪和红外测距仪的基础上发展而来的，其研究 与发展大致可以分为三个阶段： 20 世纪 70 年代中期到 80 年代中期，电子经纬仪和红外测距仪已走向成 熟，并得到迅速推广和应用，但存在生产成本高、劳动强度大、非自动化等 缺点。为提高生产效率，一些研究机构和厂家进行了大量的研究和实验 ， 1983 年，H.Kahmen 教授领导的课题组成功研制出由视觉经纬仪改制而成的 组合式测量机器人，用于煤矿的边坡监测，可同时自动检测几百个变形目标 点，但其集成度不高，精度较低。 20 世纪 80 年代中期到 90 年代中期是测量机器人的逐步发展期，Leica 公司推出了多种系列测量机器人，它除集成了电子经纬仪、步进马达、红外 测距仪、CCD 传感器、微处理器和存储器以外，最主要的是采用了自动目标 识别技术，实现了普通棱镜的长距离的自动识别与精确照准，使测量机器人 迅速从室内的工业测量走向了野外工程测量。 20 世纪 90 年代以来则是测量机器人全面应用与发展的年代。测量机器 人配套了测量软件系统，并可提供全面的二次开发工具和方法，基于测量机 器人的各种应用与开发在世界范围内得到了迅速的发展和推广。 3 测量机器人的特点 测量机器人具有无人值守，全自动(定时或连续)长期监测，监测精度高， 时处理，可靠性高等特点。测量机器人主要计算机与全站仪的通讯模块、学 习测量模块、自动测量模块和成果输出模块等几部分构成。计算机与全站仪 的通讯模块是实现测量自动化的一个最基本的功能模块，它的主要功能是解 决计算机与全站仪之间的双向数据通讯，人工操作计算机来向仪器发出指令， 仪器执行相应的操作后返回给计算机一些相应的信息，从而来完成整个通讯 过程。学习测量模块使测量机器人根据已有的数据，使其具有记忆的功能， 将测量原始数据存储，并在以后的自动测量中调用数据来进行自动化的重复 观测，得到不同时刻观测点的三维坐标信息，该模块为以后的自动测量模块 提供了基础数据。自动测量模块功能主要是根据用户的设定，根据学习测量 的数据，定时对特定点位进行自动观测，自动存储测量成果，包括原始数据 和经过差分改正后的数据，从而得到不同变形点位的变形数据，经过多期观 测值的累积同首期观测值之间的比较差值就可以得到不同点在不同周期下的 变形趋势。成果输出模块可以提供变形量报表、不同周期的变形量趋势图等 资料，使得变形成果资料更加生动和能够满足不同用户的需求。 4 测量机器人的应用 利用测量机器人自动跟踪目标、时时测量的特点，在测绘工程和工业测 量中等均有重要应用。 边坡(包括自然边坡和人工边坡)因受地质产状、岩性、地质构造、水、 人工扰动和地震等因素的综合影响，造成边坡失稳，从而产生滑坡、崩坍、 变形失稳、泥石流、塌陷等地质灾害，这些地质灾害是目前安全生产的最大 隐患，目前广东、四川等一些雨水较多的省份已经利用测量机器人成功对边 坡进行有效和精确的变形监测。 在道路路基施工和路面施工中，利用测量机器人时时跟踪测量的优势， 可以随时得到施工点的平面位置和施工标高，而知道该点的设计标高，就可 以得到该点处的填挖高度，从而使道路施工的动态控制成为可能。大大提高 施工效率和精度，减轻测�咳嗽钡睦投慷龋� 实现了道路测量与施工的自慷龋� 实现了道路测量与施工的自慷龋� 实现了道路测量与施工的自 动化、一体化、程序化。 测量机器人己经成为大跨度桥梁施工过程中进行施工监测和控制的主要 工具。在大跨度桥梁结构施工过程中，由于桥梁结构的空间位置随施工进展 不断发生变化，要经历一个漫长和多次的体系转换过程，若同时考虑到施工 过程中结构自重、施工荷载以及混凝土材料的收缩、徐变、材质特性的不稳 定性和周围环境温度变换等因素的影响，使得施工过程中桥梁结构各个施工 阶段的变形不断发生变化，这些因素均将在不同程度上影响成桥目标的实现， 并可能导致桥梁合拢困难、成桥线形与设计要求不符等问题。所以在其施工 阶段就需要对桥梁施工过程进行监控，除保证施工质量和安全外，同时也为 桥梁的长期健康监测与运营阶段的维护管理留下宝贵的参数资料。 在地铁隧道变形监测中，通过自动化测量机器人监测设备系统，把在外 力作用下地铁隧道变化数据传送至控制器或仪器内，通过处理软件，计算断 面收敛量，再通过互联网及远程通讯系统，使有关各方随时掌握地铁隧道收 敛情况和规律，可有效保障地铁的安全运行。 跨断层连续变形监测，断层形变与地震的孕育过程直接相管，用本系统 作跨断层高精度测距和变形监测可望作为短临地震预报的一种新的研究和预 报手段，为防震减灾作出贡献。测量机器人的多目标、高精度、、全自动、 实时数据处理、自动报警等全部优异性能, 在这里可以得到充分的发挥，再 与其他短临预报手段配合，有可能取得积极成果。 测量机器人系统也可广泛应用于航空、航天、汽车、造船等部门的工业 测量和变形观测。如在容量计量领域，可用于船舶液舱或其它大容量量器的 内部三维坐标点的自动测量与数据处理。 5、国内测量机器人应用现状 我国国内测量机器人的引进方面与国际几乎同步，但由于经济和缺乏前 期研究等方面的原因，其工程应用略落后于国外，随着国内经济的飞速发展 以及大规模工程建设的需要，国内购买测量机器人的单位日益增多，但其应 用状况和使用效果有待改善。主要表现在以下两个方面： 1、测量机器人国外配套软件价格较高，且不符合中国国家规范或行业 作业标准，很多单位仅购买测量机器人，没有购买相应软件，测量机器人不