本文摘要：控制对于机械人系统的正常功效至关重要。这包罗三个关键阶段：感知控制、处置惩罚控制、行动控制。其中感知控制是通过种种传感器从周围情况收集信息并通过传感器融合将这些信息集成到一起；处置惩罚控制从感知历程中获取数据剔除无关信息使系统能够专注于情况的重要细节和信息；行动控制包罗执行须要任务所需的机械运动。 上述每个阶段均可使用人工智能和机械学习以确保机械人系统针对任务能够接纳最佳和最有效的解决方案。

控制对于机械人系统的正常功效至关重要。这包罗三个关键阶段：感知控制、处置惩罚控制、行动控制。其中感知控制是通过种种传感器从周围情况收集信息并通过传感器融合将这些信息集成到一起；处置惩罚控制从感知历程中获取数据剔除无关信息使系统能够专注于情况的重要细节和信息；行动控制包罗执行须要任务所需的机械运动。

上述每个阶段均可使用人工智能和机械学习以确保机械人系统针对任务能够接纳最佳和最有效的解决方案。（北方科技信息研究所 王桂芝 供稿）

人工智能与自主性观点：人工智能和自主性技术均是工业应用中有价值的工具。

这些技术可以单独使用也可以一起使用以到达预期效果。有一个简朴的方法可以辨析二者之间的差异：自主机械人技术=完成任务人工智能=解决问题。

自主系统事情原理

自主机械人系统事情原理：《美国国家科学院学报》2020年揭晓的一篇文章指出自主系统已经为人们完成了种种各样的任务。

未来这些系统将在医疗、工业、农业和制造业等领域获得更广泛的应用。

二是操控员辅助的机械人系统。该类机械人系统在执行某些高端任务或作为系统整体控制的一部门时需要操控员的辅助可以执行某些行动并做出某些选择但在大多数情况下需要人工监视和输入来选择任务或乐成完成任务；

耶鲁大学将人工智能界说为“能够构建以传统上需要人类智能的方式解决庞大任务的系统”（“building systems that can solve complex tasks in ways that would traditionally need human intelligence”）。

这通常涉及机械学习技术以及使用先进传感器来收集情况信息并使系统对外界刺激做出适当的反映。

【英国无人系统技术网11月12日】人工智能和自主性观点均与机械人系统有关这两个观点经常在媒体中交织使用可是这两个观点在实际应用中是完全差别的。正确明白人工智能与自主性的差异有助于相关研究公司做出最实际的选择以提高当前和未来的生产力。美国惯性感应公司（Inertial Sense）阐释了人工智能和自主性观点的区别。

该公司专注于集成人工智能、机械学习和自主系统为自主机械人系统开发提供正确的解决方案。现在该公司研发了LUNA自动导航软件平台适用于无人驾驶与自动化机械人。

自主系统可以凭据其运行所需的人机交互量举行分类：

三是全自主系统。该类机械人系统可以在没有操控员的辅助下长时间运行人工智能和机械学习技术对其乐成执行任务至关重要这些全自主系统很是适合在可能会延迟或无法举行直接羁系的偏远地域使用。

一是直接交互的机械人系统。该类机械人系统险些完全由操控员控制。

这一历程也称为遥控操作需要操控员的输入来改变位置、姿态和状态（好比挖掘机、起重机、无人机等）；

自主机械人系统设计用于可预测的情况在特定的、通常是预先计划好的情况中完成任务。传感器在为机械人提供其位置的详细和准确信息方面至关重要。

自主机械人系统必须依靠这些传感器在情况中导航并快速有效地执行任务。自主设备和系统可由传统软件某人工智能系统提供驱动力使其在操作历程中可以学习和适应任务需求。

通过将人工智能和机械学习技术作为实现机械人系统全自主或部门自主的工具工程师和工业治理团队可以在实际应用中使用这些系统。

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