在这篇文章中，小编将对机器人“ target=”_blank“>智能机器人的相关内容和情况加以介绍以帮助大家增进对智能机器人的了解程度，和小编一起来阅读以下内容吧。

　　智能机器人，可以说是我们目前比较常见的一个人工智能产品。在以往对服务机器人的研究中，一个典型的目标应用是机器人可以做家务劳动，这就要求机器人可以用手臂去操作物体（抓放）。在这些方面的研究虽然较多，但从目前的技术进展看，在几年内实现机器人做家务劳动，仍有诸多的挑战。

　　目前的机器人，尤其是人形机器人的成本过高。举例说，一条机器人的手臂可能需几万美元，而机器人的手部就需要1万多美元，整个机器人的造价，更是普通家庭无法承受的。机械手的灵巧程度，仍然难以和人手相媲美。

　　那么，智能机器人中最主要的技术包括哪些呢？多传感器信息融合技术，便是其一。

　　多传感器信息融合技术是近年来非常热门的研究课题，它结合控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计，为机器人提供各种复杂、动态、不确定和未知环境中的任务提出了技术方案。

　　机器人使用的传感器种类很多，根据用途不同分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用于检测机器人部件的内部状态，包括：特定位置、角度传感器；任意位置、角度传感器；速度、角度传感器；加速度传感器；倾斜角度传感器；方位角传感器等。外部传感器包括：视觉、触摸、力和角度传感器。多传感器信息融合是指将来自多个传感器的传感数据进行整合，以产生更可靠、准确或全面的信息。融合的多传感器系统可以更加完善准确地反映被检测物体的特性，消除信息的不确定性，提高信息的可靠性。融合的多传感器信息技术的特点包括：冗余、互补、实时、低成本。

　　多传感器信息融合技术是 1 个十分活跃的研究领域， 多传感器信息融合技术的主要研究方向主要包括3个，一是多层次传感器融合，二是微传感器和智能传感器，三是自适应多传感器融合。下面，我们来一一了解下这几个方面的内容。

　　1.多层次传感器融合

　　由于单个传感器存在不确定性、观测误差和不完整性等弱点，单层数据融合限制了系统的能力和鲁棒性。 对于需要高鲁棒性和灵活性的高级系统，可以使用多级传感器融合方法。低级融合方法可以融合多传感器数据； 中层融合方法可以融合数据和特征，得到融合的特征或决策； 高级融合方法可以将特征和决策融合到最终决策中。

　　2.微传感器和智能传感器

　　传感器的性能、价格和可靠性是衡量传感器质量的重要指标。 然而，许多性能良好的传感器由于体积大而限制了应用市场。 微电子技术的飞速发展，使得制造小型和微型传感器成为可能。智能传感器集成了主处理、硬件和软件。

　　3.自适应多传感器融合

　　在现实世界中，很难获得准确的环境信息，也无法保证传感器始终正常工作。 因此，对于各种不确定的情况，需要一种鲁棒的融合算法。目前，已经开发了一些自适应多传感器融合算法来处理由不完美传感器引起的不确定性。如 Hong通过革新技术提出 1 种扩展的联合方法， 能够估计单个测量 序列滤波的 最优卡尔曼增益 。 Pacini 和Kosko 也研究出 1 种可以在轻微环境噪声下应用的自适应目标跟踪模糊系统， 它在处理过程中结合了卡尔曼滤波算法 。

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