在這篇文章中，小編將對機器人“ target=”_blank“>智能機器人的相關內容和情況加以介紹以幫助大家增進對智能機器人的了解程度，和小編一起來閱讀以下內容吧。

　　智能機器人，可以說是我們目前比較常見的一個人工智能產品。在以往對服務機器人的研究中，一個典型的目標應用是機器人可以做家務勞動，這就要求機器人可以用手臂去操作物體（抓放）。在這些方面的研究雖然較多，但從目前的技術進展看，在幾年內實現機器人做家務勞動，仍有諸多的挑戰。

　　目前的機器人，尤其是人形機器人的成本過高。舉例說，一條機器人的手臂可能需幾萬美元，而機器人的手部就需要1萬多美元，整個機器人的造價，更是普通家庭無法承受的。機械手的靈巧程度，仍然難以和人手相媲美。

　　那么，智能機器人中最主要的技術包括哪些呢？多傳感器信息融合技術，便是其一。

　　多傳感器信息融合技術是近年來非常熱門的研究課題，它結合控制理論、信號處理、人工智能、概率和統計，為機器人提供各種復雜、動態、不確定和未知環境中的任務提出了技術方案。

　　機器人使用的傳感器種類很多，根據用途不同分為內部測量傳感器和外部測量傳感器兩大類。內部測量傳感器用于檢測機器人部件的內部狀態，包括：特定位置、角度傳感器；任意位置、角度傳感器；速度、角度傳感器；加速度傳感器；傾斜角度傳感器；方位角傳感器等。外部傳感器包括：視覺、觸摸、力和角度傳感器。多傳感器信息融合是指將來自多個傳感器的傳感數據進行整合，以產生更可靠、準確或全面的信息。融合的多傳感器系統可以更加完善準確地反映被檢測物體的特性，消除信息的不確定性，提高信息的可靠性。融合的多傳感器信息技術的特點包括：冗余、互補、實時、低成本。

　　多傳感器信息融合技術是 1 個十分活躍的研究領域， 多傳感器信息融合技術的主要研究方向主要包括3個，一是多層次傳感器融合，二是微傳感器和智能傳感器，三是自適應多傳感器融合。下面，我們來一一了解下這幾個方面的內容。

　　1.多層次傳感器融合

　　由于單個傳感器存在不確定性、觀測誤差和不完整性等弱點，單層數據融合限制了系統的能力和魯棒性。 對于需要高魯棒性和靈活性的高級系統，可以使用多級傳感器融合方法。低級融合方法可以融合多傳感器數據； 中層融合方法可以融合數據和特征，得到融合的特征或決策； 高級融合方法可以將特征和決策融合到最終決策中。

　　2.微傳感器和智能傳感器

　　傳感器的性能、價格和可靠性是衡量傳感器質量的重要指標。 然而，許多性能良好的傳感器由于體積大而限制了應用市場。 微電子技術的飛速發展，使得制造小型和微型傳感器成為可能。智能傳感器集成了主處理、硬件和軟件。

　　3.自適應多傳感器融合

　　在現實世界中，很難獲得準確的環境信息，也無法保證傳感器始終正常工作。 因此，對于各種不確定的情況，需要一種魯棒的融合算法。目前，已經開發了一些自適應多傳感器融合算法來處理由不完美傳感器引起的不確定性。如 Hong通過革新技術提出 1 種擴展的聯合方法， 能夠估計單個測量 序列濾波的 最優卡爾曼增益 。 Pacini 和Kosko 也研究出 1 種可以在輕微環境噪聲下應用的自適應目標跟蹤模糊系統， 它在處理過程中結合了卡爾曼濾波算法 。

　　以上便是小編此次帶來的有關智能機器人的多傳感器融合信息技術的全部內容，十分感謝大家的耐心閱讀，想要了解更多相關內容，或者更多精彩內容，請一定關注我們網站哦。