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機(jī)器人工學(xué)16先進(jìn)機(jī)器人.ppt

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機(jī)器人工學(xué)16先進(jìn)機(jī)器人.ppt

第 10章 先進(jìn) 機(jī)器人專題 (下 ) 機(jī)器人的智能化 機(jī)器人安全性問題與解決方案 機(jī)器人智能 機(jī)器人的感知和信息識別系統(tǒng)是為機(jī)器人智能服 務(wù)的。 感知、思維、動作 是機(jī)器人具有智能的三要素。 智能機(jī)器人應(yīng)該具備感知環(huán)境的能力、執(zhí)行某種 任務(wù)而對環(huán)境施加影響的能力,以及將感知與行 為聯(lián)系起來進(jìn)行思維的能力。 機(jī)器人要模仿人的智能,就必須具備相對健全的 傳感器,認(rèn)知環(huán)境,并對環(huán)境變化作出反應(yīng)。 機(jī)器人的自治與工作環(huán)境 第 3 代 農(nóng)業(yè)機(jī)器人 家用機(jī)器人 醫(yī)療機(jī)器人 維修機(jī)器人 縫紉機(jī)器人 軍事機(jī)器人 宇宙機(jī)器人 體內(nèi)手術(shù)機(jī)器 人 第 2 代 收集機(jī)器人 建筑機(jī)器人 清掃機(jī)器人 向?qū)C(jī)器人 保養(yǎng)機(jī)器人 適應(yīng)作業(yè)機(jī)器 人 核電機(jī)器人 海洋機(jī)器人 消防機(jī)器人 排雷機(jī)器人 太空用機(jī)械手 點(diǎn)檢機(jī)器人 第 1 代 植苗機(jī)器人 教育用機(jī)器 人 競賽機(jī)器人 工業(yè)機(jī)器人 遙操作機(jī)械手 微型工廠 真空環(huán)境機(jī)器 人 潔凈環(huán)境機(jī)器 人 自然環(huán)境 人居環(huán)境 工廠環(huán)境 危險(xiǎn) or惡劣環(huán) 境 非生存環(huán)境 智 能 高 低 多傳感器信息融合 能通過對來自多個不同形態(tài)的傳感器信息進(jìn)行 綜合處理,而實(shí)現(xiàn)單一傳感器所不能得到的新 認(rèn)識功能的技術(shù),就稱之為多傳感器信息融合。 它研究如何充分發(fā)揮各個傳感器的特點(diǎn),利用 其互補(bǔ)性、冗余性,提高檢測信息的精度和可 靠性,從而實(shí)現(xiàn)識別、判斷和決策。 智能機(jī)器人與多傳感器信息融合 智能機(jī)器人要在不確定環(huán)境中成功地完成某種使命,其 先決條件就是它們的感知系統(tǒng)必須能正確、動態(tài)地描述 周圍環(huán)境。 在以往的研究過程中,人們幾乎把精力都集中在使用單 一傳感器的問題上,盡管有些智能機(jī)器人使用了多個不 同類型的傳感器,但并沒有把這些傳感器看作一個整體 加以分析,這無疑對提高智能機(jī)器人的性能帶來了不利 的影響。 多傳感器集成和信息融合技術(shù)就是為了更有效地處理多 傳感器系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與分析而提出和發(fā)展起來的一個研究 方向。 多傳感器信息融合 因?yàn)樗@的信息種類很多,且不同的信息源提供 的信息種類和形式也各不相同,所以為了實(shí)現(xiàn)各 信息之間的集成與融合,首先要在各種信息之間 進(jìn)行比較,并使它們進(jìn)行有效的通信。 為此需要選擇適當(dāng)?shù)谋磉_(dá)方式以表示融合過程中 的各種信息,并且可在這種表示形式下有效地實(shí) 現(xiàn)各信息源之間的信息比較與通信,即實(shí)現(xiàn)多傳 感器信息的表示與轉(zhuǎn)換問題。 信息表示方法的質(zhì)量最終將影響信息融合系統(tǒng)的 各項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)。 多傳感器集成和信息融合的主要優(yōu)點(diǎn) ( 1)與只使用一種傳感器相比,多傳感器集 成和融合處理后可以獲得有關(guān)周圍環(huán)境的更準(zhǔn) 確、更全面的信息。比如: 2D3D,通過平 均和概率計(jì)算提高精度。 ( 2)一組相似的傳感器采集的信息存在冗余 性,而這種冗余信息的適當(dāng)融合可以在總體上 降低信息的不準(zhǔn)確性。這是因?yàn)槊總€傳感器的 噪聲是不相關(guān)的,融合處理后可明顯地抑制噪 聲,降低不確定性。 ( 3)不同類型傳感器采集的信息具有明顯的互 補(bǔ)性,某些傳感器提供密集的信息,另一些傳感 器給出的是稀疏信息。這種互補(bǔ)性經(jīng)過適當(dāng)處理 后可以補(bǔ)償單一傳感器的不準(zhǔn)確性和測量范圍的 局限性。 ( 4)多傳感器集成可增加系統(tǒng)的可靠性,某個 或某幾個傳感器失效時,系統(tǒng)仍能正常運(yùn)行。 ( 5)與單個使用各種傳感器相比,多傳感器集 成和信息融合技術(shù)可以更迅速、更經(jīng)濟(jì)地獲取有 關(guān)環(huán)境的多種信息。 多傳感器融合的方法 傳 感 器 1 傳 感 器 模 型 傳 感 器 登 陸 處 理 個 別 操 作 引 導(dǎo) 或 隊(duì) 列 系 統(tǒng) 控 制 器 原 始 層 像 素 層 特 征 層 決 策 層 傳 感 器 模 型 傳 感 器 模 型 傳 感 器 1 傳 感 器 1 傳 感 器 選 擇 傳 感 器 控 制 器 整 體 模 型 多 傳 感 器 集 成 傳 感 器 信 號 處 理 多 傳 感 器 融 合 信息融合的層次和處理形態(tài) 多傳感器信息融合實(shí)質(zhì)上是傳感器信息處理的 一種方法,而信息的融合可以在傳感器信息處 理的不同層次上進(jìn)行。按照在處理層次中的信 息抽象程度不同,可以把融合層次大致分為三 層: ( 1)原始 /觀察信息層 ( 2)特征層 ( 3)決策層 信息融合的層次和處理形態(tài) 原始 /觀察信息層 該層次的信息融合是最低層的融合,是在對原始傳感信 息未經(jīng)或經(jīng)過很少的處理基礎(chǔ)上進(jìn)行的。 在傳感器信息具有配準(zhǔn)性的情況下(即傳感器所測的物 理量相同,比如都是測量視覺或都是測量聲覺的),原 始的傳感器信息能夠進(jìn)行直接綜合。否則,信息融合就 必須在特征層或決策層中才能進(jìn)行。 該層次的信息融合優(yōu)點(diǎn)是能夠提供比其它層次更詳細(xì)的 信息,但是該層對信息的處理量較其它層次大,而且對 融合所使用的信息配準(zhǔn)性要求很高,融合的方法較大程 度上依賴于傳感器及傳感信息的特點(diǎn),不易提出融合的 一般性方法。 信息融合的層次和處理形態(tài) 特征層 特征層的融合是指從傳感器的原始信息中提取 一組典型的特征信息。 在該層中,對多個傳感器的觀察值進(jìn)行特征提 取,并綜合為一組特征向量進(jìn)行融合。 該層次的融合兼?zhèn)湓夹畔雍蜎Q策層的優(yōu)缺 點(diǎn),具有較大的應(yīng)用范圍。 信息融合的層次和處理形態(tài) 決策層 決策層的融合是在每個傳感器對某一目標(biāo)屬性作出初步 決策后,對多傳感器信息進(jìn)行融合,以得到整體一致的 決策結(jié)果,是融合中的最高層次。 該層次的融合具有較好的容錯性,即當(dāng)某個傳感器出錯 時,通過適當(dāng)?shù)娜诤戏椒?,系統(tǒng)仍能獲得正確的決策結(jié) 果。而且,隨著融合信息的抽象層次增高,對原始的傳 感器信息沒有特殊的要求。 但由于該方法需要對原始的傳感器信息進(jìn)行預(yù)處理以獲 得初步的決策結(jié)果,因此融合信息的處理量較大。 分散自律控制 Autonomous Decentralized Control 分散自律的分布智能系統(tǒng)是一種由多個具有自 律性的單體智能系統(tǒng)組成,沒有對整個群體統(tǒng) 一管理的上層機(jī)構(gòu),各單體智能系統(tǒng)根據(jù)各自 本身的狀態(tài)、環(huán)境以及其他有關(guān)單體智能系統(tǒng) 的動作,通過相互通訊協(xié)調(diào),自律地決定自己 的動作,以完成整個群體系統(tǒng)大范圍的有秩序 的行為。 自律,即 “ 遵循法紀(jì),自我約束 ” 分散自律機(jī)器人系統(tǒng) 每個機(jī)器人都具有自律性,能夠自己判斷并采 取最佳行動。全體機(jī)器人構(gòu)成高效率行動系統(tǒng)。 這個思想來自于對蟻群和蜂群的仿生。 蟻群:工蟻的行為規(guī)范是 搜索食物、運(yùn)食 物回巢、逃避敵人、徘徊。這些都是極簡單的 行動。個體間信息交換的量很少,但把一群個 體整合在一起,就形成非常統(tǒng)一的行動體系。 自律分散控制的特點(diǎn) 分散性 系統(tǒng)的資源分布在各單體系統(tǒng)上,很 容易擴(kuò)充和刪減。整個大系統(tǒng)可靠性增強(qiáng)。 自律性 各單體系統(tǒng)可遵循一定約束自主采取 行動。整體行動策略可以豐富多變,可以進(jìn)化。 協(xié)調(diào)性 各單體系統(tǒng)可通過相互間信息交換隨 時了解大環(huán)境的變化,利用協(xié)調(diào)作用,統(tǒng)一采 取對策。 自組織性 各單體智能系統(tǒng)之間的相互作用 不是預(yù)先設(shè)定好的,而是隨時隨地根據(jù)周圍 狀況決定不同的組織形態(tài)。 自適應(yīng)性 當(dāng)目的任務(wù),或所處環(huán)境有變化 時,單體系統(tǒng)能作相應(yīng)調(diào)整,以適應(yīng)所發(fā)生 的變化。 缺點(diǎn)是效率相對較差,系統(tǒng)容易陷入不穩(wěn)定。 自律分散控制的特點(diǎn) 機(jī)器人中使用的最新技術(shù) 使用釹鐵硼永磁鐵,電機(jī)性能提高; 減速器、軸承、齒形帶等機(jī)械部件體積減小、 剛度增大; 通過三維 CAD,配合錳合金的使用,使結(jié)構(gòu)部 件重量減輕、剛度增大; 加速度傳感器、陀螺儀傳感器等小型化、高性 能化; 根據(jù)摩爾原理,計(jì)算機(jī)速度 15年中提高了 1000倍。 半導(dǎo)體集成度提高,出現(xiàn)大電流高速切換的開 關(guān)元件; 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)達(dá); 電池高密度化、輕量化。 機(jī)器人中使用的最新技術(shù) 關(guān)于機(jī)器人安全性問題 首先,制造企業(yè)必須保證其機(jī)器人產(chǎn)品的使用 安全性。 客觀評價(jià)和確認(rèn) “ 安全 ” 的典型標(biāo)準(zhǔn)是 ISO和 IEC等標(biāo)準(zhǔn)。機(jī)器人安全性也是如此。 推薦的標(biāo)準(zhǔn)是: ISO13849-1(機(jī)械類的安全 性)中規(guī)定的安全規(guī)范。 除了正確的設(shè)計(jì)以外,安全性的考慮還必須通 過對機(jī)器人、乃至機(jī)器人系統(tǒng)的既發(fā)事故案例 進(jìn)行詳細(xì)調(diào)查和分析,顧及到各種可能發(fā)生的 情況。 關(guān)于機(jī)器人安全性問題 其次,在機(jī)器人安全性中,人為錯誤不可忽視。 對于機(jī)器人這樣有一定自主性的高級機(jī)械系統(tǒng), 機(jī)械的高級功能和操作這些功能的人的認(rèn)知功 能構(gòu)成 “ 聯(lián)合認(rèn)知系統(tǒng) ” 。 人為錯誤形態(tài)有三種模式: 在監(jiān)視中的技能基礎(chǔ)過錯 應(yīng)對異常的規(guī)則基礎(chǔ)過錯 知識基礎(chǔ)過錯 關(guān)于機(jī)器人安全性問題 應(yīng)對機(jī)器人安全性的防護(hù)策略有以下四個級別。 物理防護(hù)墻(墻,圍欄,安全帶,安全帽等) 功能防護(hù)墻(制動,互鎖,密碼,拉開距離的 隔離帶等) 圖符防護(hù)墻(信號,警報(bào),標(biāo)簽,命令,提示 說明,許可證等) 抽象防護(hù)墻(操作規(guī)程,禁止事項(xiàng),法律等) 關(guān)于機(jī)器人安全性問題 人和機(jī)器人共存協(xié)同工作時的安全性問題 按如下步驟順序展開降低風(fēng)險(xiǎn)的活動 活動 1 條件(環(huán)境)的完善 活動 2 危險(xiǎn)源的確認(rèn) 活動 3 危險(xiǎn)源的排除 活動 4 風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)、評價(jià) 活動 5 基于設(shè)計(jì)降低風(fēng)險(xiǎn) 活動 6 基于安全防護(hù)設(shè)施降低風(fēng)險(xiǎn)(如急停按鈕 等) 活動 7 參與風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確描述和提示 關(guān)于機(jī)器人安全性問題 人和機(jī)器人共存協(xié)同工作的三種形態(tài) 形態(tài) 1 H-R-O型 形態(tài) 2 R-H-O型 形態(tài) 3 H-O-R型 基于力輸出限制的本質(zhì)安全化 機(jī)器人輸出力控制的一個重要概念 動柔度控制 (控制機(jī)械阻抗) 關(guān)于機(jī)器人安全性問題 人和機(jī)器人共存協(xié)同工作時的作業(yè)意圖推斷功 能 “ 作業(yè)意圖推斷 ” 是人與機(jī)器人共存系統(tǒng)中保 障安全和實(shí)現(xiàn)正確協(xié)調(diào)作業(yè)的關(guān)鍵 考慮到很多機(jī)器人的誤動作是由人為錯誤造成 的,所以讓人和機(jī)器人持有互相表達(dá)作業(yè)意圖 的功能,或者建立一種事先推測對方意圖,彼 此意見一致后在采取共同行動的控制模式是非 常重要的。 理解度 Check 未來機(jī)器人的研究和應(yīng)用領(lǐng)域 機(jī)器人的未來技術(shù)及現(xiàn)存的關(guān) 鍵問題 多傳感器信息融合的基本方法 對機(jī)器人安全性問題的認(rèn)識和 對機(jī)器人智能的一般了解 請發(fā) E-mail到 ,發(fā)表你的理 解、感悟、隨想或疑惑,這會增加你的 平時積分 。

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