人工智能在機器人領域的研究與應用

1 研究背景

人工智能的研究領域分支較多，從研究角度來分有三大分支：知識工程、模式識別與機器人學。當今社會，許多以機器人為題材的電影受到人們的喜愛，如《異形》，《終結者》，《銀翼殺手》等。這些電影也表現出人們對機器人領域的重視。“機器人”一詞起源於捷克語，意為強迫勞動力或奴隸。這個詞是由劇作家 Karel Capek 引入的，他虛構創作的機器人很像Frankenstein 博士的怪物-化學和生物學方法而不是機械方法創造的生物。但現在流行文化中的機械機器人和這些虛構的生物創作物沒多大區別。基本上，一個機器人包括：機械設備，如可以與周圍環境進行交互的車輪平台、手臂或其它構造；設備上或周圍的傳感器，可以感知周圍環境並向設備提供有用的反饋；根據設備當前的情況處理傳感輸入，並按照情況指示系統執行相應動作的系統。在製造業領域，機器人的開發集中在執行製造過程的工程機器人手臂上。在航天工業中，機器人技術集中在高度專業的一種行星漫步者上。不同於一台高度自動化的製造業設備，行星漫步者在月亮黑暗的那一面工作－沒有無線電通訊，可能碰到意外的情況。至少，一個行星漫步者必須具備某種傳感輸入源、某種解釋該輸入的方法和修改它的行動以響應改變着的世界的方法。此外，對感知和適應一個部分未知的環境的需求需要智能（換句話説就是人工智能）。從軍事科技和空間探索到健康產業和商業，使用機器人的優勢已經被認識到了這種程度 － 它們正在成為我們集體經驗和日常生活的一部分。它們能把我們從危險和枯燥中解脱出來。智能機器人本身能夠認識工作環境、工作對象及其狀態，根據人給予的指令和自身的知識，獨立決定工作方式，由操作機構和移動機構實現任務，並能適 應工作環境的變化。智能機器人只要告訴它做什麼，而不用告訴怎麼做。它共有四種基本功能，分別是：(1)運動功能，類似於人的手、臂和腿的基本功能，對外界環境施加作用。(2)感知功能，獲取外界信息的功能。(3)思維功能，求解問題的認識、判斷、推理的功能。 (4)人機通信功能，理解指示，輸出內部狀態，與人進行信息交流的功能。智能機器人是以一種“認知——適應”方式進行操作的。著名的機器人和人工智能專家布拉迪(Brady)曾總結了機器人學當前面臨的30個難題，包括傳感器、視覺、機動性、設計、控制、典型操作、推理和系統等幾個方面，指出了機器人學當 前急需解決的難題。只有在這些方面有所突破，機器人應用和機器人學才能更適應社會的要求，成為開發人類智力的幫手。今天，在仿真人各種外在功能的各個方面，機器人的設計都有很大的進展。現在有一些科學家在研究如何從生物工程的角度去研製高逼真度的仿真機器人。目前的機器人離人們心目中的能夠做各種家務活，任勞任怨，並會揣摩主人心思的所謂“機器僕人”的目標還相去甚遠。因為機器人所表現的智能行為都是由人預先編好的程序決定的，機器人只會做人要他做的事。人的創造性、意念、聯想、隨機應變乃至當機立斷等都難以在機器人身上體現出來。要想使機器人融入人類的生活，看來還是比較遙遠的事情。

2 相關理論研究現狀

2.1 理論1  機器學習

2.1.1 描述

機器學習在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一個不具有學習能力的智能系統難以稱得上是一個真正的智能系統，但是以往的智能系統都普遍缺少學習的能力。例如，它們遇到錯誤時不能自我校正；不會通過經驗改善自身的性能；不會自動獲取和發現所需要的知識。它們的推理僅限於演繹而缺少歸納，因此至多隻能夠證明已存在事實、定理，而不能發現新的定理、定律和規則等。隨着人工智能的深入發展，這些侷限性表現得愈加突出。正是在這種情形下，機器學習逐漸成為人工智能研究的核心之一。它的應用已遍及人工智能的各個分支，如專家系統、自動推理、自然語言理解、模式識別、計算機視覺、智能機器人等領域。其中尤其典型的是專家系統中的知識獲取瓶頸問題，人們一直在努力試圖採用機器學習的方法加以克服。 目前，已有許多不同的機器學習方法。可將這些學習方法中體現的基本學習策略總結為機械式學習、指導式學習、類比學習、歸納學習、解釋學習五種。

2.2 理論2  模式識別

2.2.1 描述

在模式識別方面，主要研究方向有:①數據挖掘；②醫學圖像聚類分析；③視頻圖像的目標檢測與跟蹤；④視頻事件語義分析；⑤人臉識別；⑥小波理論在圖像信號處理中的應用。
　　目前，在國家自然科學基金及多個省部級基金項目的支持下，深化研究這些智能技術和模式識別技術，並將其應用到智能交通系統、基於內容的視頻/圖像檢索系統、虛擬現實環境等問題中。特別是，近年來與鎮江江濱醫院合作採集了近兩年來的CT圖像和MIR圖像，並按照人體部位分類構建了由頭部、四肢等九部分組成的圖像總數達20餘萬幅規模的分佈式醫學圖像數據庫。基於該數據庫，開展了基於內容檢索技術、基於醫學圖像感興趣區域特徵提取以及數據壓縮等方面的研究，並開發了一個基於內容的腹部醫學圖像數據庫管理系統。同時，研製開發了疲勞駕駛檢測軟件系統、電子病歷書寫器與嵌入式電子病歷系統。這些系統可獲得實際應用，有望產生較大的經濟效益和社會效益。

2.3 理論3  語音識別

2.3.1 描述

 提起語音識別，最容易想到的例子可能是不會講笑話的Siri，而像Siri這類語音助手是科技巨頭們竟相爭奪的領域，Google有Assistant，亞馬遜有Alexa，微軟有Cortana，Facebook有Jarvis，它們當中已經與應用場深度結合的當屬亞馬遜配備智能助理Alexa的Echo音響。除了智能家居領域外，未來語音技術在很多應用場景都有很好的機會。在智能車載場景中，用語音代替手勢來控制汽車中的功能（比如控制 GPS 導航、信息收發、電話接打、社交網絡更新等），將可避免司機過度分散注意力，保證行車安全；教育領域，語音識別輔助英語教學和中英文同聲翻譯，你只需對着手機説出想要翻譯的句子，即可得到中英文雙重語音播讀結果和可視的文本結果。

2.4 理論4  人臉識別

2.4.1 描述

在人工智能中，人臉識別是其中發展較為成熟的應用領域。同時，人臉識別是符合國家政策趨勢、惠及民生的領域，國家863計劃、國家科技支撐計劃、自然科學基金都會拔出了專款資助人臉識別的相關研究。在國家政策的支持和完善下，人臉識別技術將會被推向更廣闊的日常領域。

如今，“刷臉”已經成了人們生活中的日常事務，從移動支付、解鎖手機到學校、公司、小區門禁等，都運用到了人臉識別技術。人臉識別技術產品已廣泛應用於金融、司法、軍隊、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫療及眾多企事業單位等領域。

人臉識別在手機端行業中，掀起了人臉識別解鎖技術熱潮，各大手機廠商也蜂擁擠入，其中最有影響力的便是iPhone X的Face ID。面對日益激烈的行業競爭，如何在強敵林立之下找到自身的立足之地，創新、突破技術顯得尤為重要，在這一點上，曠視科技Face++憑藉其核心的人臉識別技術 ，成為行業中的“佼佼者”。

2.5 理論5  機器視覺技術

2.5.1 描述

我們所説的機器視覺技術，就是用機器代替人眼來做測量和判斷，其最大的特點是速度快、信息量大、功能多。機器視覺作為全球智能的“慧眼”,很大程度上影響着人工智能的進步，無人駕駛、無人機、智能機器人等近期熱點中的熱點也以機器視覺的發展為前提。作為人功能智能發展前提的機器視覺技術，其主要有五大典型應用：

(1) 圖像識別應用：圖像識別，是利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象。圖像識別在機器視覺工業領域中最典型的應用就是二維碼的識別。將大量的數據信息存儲在二維碼中，通過條碼對產品進行跟蹤管理，通過機器視覺系統，可以方便的對各種材質表面的條碼進行識別讀取，大大提高了現代化生產的效率。

(2) 圖像檢測應用：檢測是機器視覺工業領域最主要的應用之一。幾乎所有產品都需要檢測，而人工檢測存在着較多的弊端，因此，具有諸多優點的機器視覺在圖像檢測的應用方面也非常的廣泛，例如：2000年10月新發行的第五套人民幣中，壹圓硬幣的側邊增強了防偽功能，鑑於生產過程的嚴格控制要求，在造幣的最後一道工序上安裝了視覺檢測系統。

(3) 視覺定位應用：視覺定位要求機器視覺系統能夠快速準確的找到被測零件並確認其位置。在半導體封裝領域，設備需要根據機器視覺取得的芯片位置信息調整拾取頭，準確拾取芯片並進行綁定，這就是視覺定位在機器視覺工業領域最基本的應用。

(4) 物體測量應用：機器視覺工業應用最大的特點就是其非接觸測量技術，同樣具有高精度和高速度的性能，但非接觸無磨損，消除了接觸測量可能造成的二次損傷隱患。常見的測量應用包括齒輪、接插件、汽車零部件、IC元件管腳、麻花鑽、羅定螺紋檢測等。

(5) 物體分揀應用：實際上，物體分揀應用是建立在識別、檢測之後一個環節，通過機器視覺系統將圖像進行處理，實現分揀。在機器視覺工業應用中常用於食品分揀、零件表面瑕疵自動分揀、棉花纖維分揀等。

表2-1  機器視覺技術

圖像識別應用

圖像檢測應用

視覺定位應用

物體測量應用

物體分揀應用

3 研究發展及應用

1 工業機器人 

所謂工業機器人就是面向工業領域的多關節機械手或多自由度機器人。如：機械手。能模仿人體某些器官的功能（主要是動作功能）、有獨立的控制系統、可以改變工作程序和編程的多用途自動操作裝置。工業機器人在工業生產中能代替人做某些單調，頻繁和重複的長時間作業，或是危險、惡劣環境下的作業，例如在衝壓、壓力鑄造、熱處理、焊接、塗裝、塑料製品成形、機械加工和簡單裝配等工序上，以及在原子能工業等部門中，完成對人體有害物料的搬運或工藝操作。

2“先行者”類人型機器人 

經過十年攻關，國防科技大學研製成功我國第一台仿人型機器人——“先行者”，實現了機器人技術的重大突破。“先行者”有人一樣的身軀、頭顱、眼睛、雙臂和雙足，有一定的語言功能，可以動態步行。

人類與動物相比，除了擁有理性的思維能力、準確的語言表達能力外，擁有一雙靈巧的手也是人類的驕傲。正因如此，讓機器人也擁有一雙靈巧的手成了許多科研人員的目標。

在張啟先院士的主持下，北京航空航天大學機器人研究所於80年代末開始靈巧手的研究與開發，最初研究出來的BH－1型靈巧手功能相對簡單，但填補了當時國內空白。在隨後的幾年中又不斷改進，現在的靈巧手已能靈巧地抓持和操作不同材質、不同形狀的物體。它配在機器人手臂上充當靈巧末端執行器可擴大機器人的作業範圍，完成複雜的裝配、搬運等操作。比如它可以用來抓取雞蛋，既不會使雞蛋掉下，也不會捏碎雞蛋。靈巧手在航空航天、醫療護理等方面有應用前景。

3 探索機器人

機器人對於探索的應用，即在惡劣或不適於人類工作的環境中執行任務。主要有2種探索機器人：自主機器人和遙控機器人。自主機器一直是人類的研究難題，很多專家都在盡最大可能的使機器人自主化。最為出名的是水下機器人和空間機器人。隨着海洋事業的發展，水下機器人可以代替人類在深海中進行探索，發現了好多不為人知的深海生物。空間機器人主要任務分為兩大方面：1.在月球、火星及其他星球等非人居住條件完成勘探；2.在宇宙代替宇航員做衞星的服務（主要是捕捉、修理和補給能量），空間站上的服務及空間環境的應用試驗。

4 總結

機器人技術領域已經創造了很多種具有基本的物理和導航功能的機器人。同時，社會發展的趨勢也開始成為將機器人結合到從娛樂到衞生保健的日常生活中。而且，機器人可以將很多人從危險的情況中解脱出來，本質上就是讓機器人作為人類的替代品來使用。AI機器人技術研究人員所研究的很多應用程序已經開始實現這種可能了。另外，機器人還可以用於更普通的工作，如看門工作。然而機器人最初是開發用於骯髒、枯燥和危險的應用程序，現在它們已經被看作是人類的助手了。不管是什麼應用程序，隨着未來科技發展到一個新的境界，機器人將會需要更多而不是更少的智慧，從而會對我們的社會形成巨大的影響。

參考文獻

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