1、人工智能在智能機器人領域中的運用探析摘要：得益于人工智能的快速開展，我國在智能機器人的研發和應用上不斷取得新的突破，標志著社會未來開展的必然方向。本文分別對人工智能和智能機器人做出簡要分析，著重探究人工智能在智能機器人領域的運用，以期快速將人工勞動力從復雜勞累的生產生活中解放出來，加快社會的高效運轉。關鍵詞：人工智能;智能機器人;運用;計算機;專家系統;深度學習;控制中圖分類號：G4 文獻標識碼：A 文章編號：2021-09-221引言人工智能是科技時代下的重要產物，通過模擬和延伸人類大腦的智慧，以計算機作為根本的技術支持，從而快速完成一系列復雜的指令。從某種意義上講，智能

2、機器人的研發水平能在很大程度上反映出一個國家的工業科技水平的上下，是人工智能開展實況的一種間接表現，其原因是這兩者關系密切而且在工業領域的結合應用應該要相當廣泛。但是就目前來看，我國關于人工智能在智能機器人領域的運用仍過于片面，這將會阻礙到兩者在當今社會的深入和融合開展，故而有必要對具體的實踐路徑和措施展開詳細的分析和探索，希望本文能對智能機器人領域的開展有所幫助。1人工智能的相關概述人工智能是指以計算機技術作為根底，展開對人類智慧的模擬，促使計算機代替人腦完成一系列復雜的任務。基于人工智能的持續開展，不同時期下人們對該技術的認識也大不相同。例如，在人工智能的開展初期，人們更多的將計算機所承擔

3、的任務理解為處理復雜的數據計算，但隨著國家科技水平的不斷提升，人們所需要解決問題的復雜程度逐漸攀升，這種處理問題的計算機運算模式也需要向更加高級的方向開展，即現在所稱的人工智能。目前，人工智能的涉及面更廣，心理學、哲學、生物學等都在其中有所表達，但是目前的人工智能仍為弱人工智能還無法廣泛地參與到人們日常工作生活中，研究內容雖也變得更加豐富且富有深度，如程序設計、問題求解、模式識別、機器視覺等等但是仍然遠遠不滿足人們想設計出與人相仿功能的機器人的需要，所以現今人們迫切需要人工智能方面更多技術的革新，同時這也標志著我國未來對人工智能的研究必然朝著更加多元化的方向開展。2智能機器人的開展近況世界上的

4、第一臺工業機器人出現于50年代，是一種外形近似于坦克炮架的大型設備，只能代替人工完成一些簡單的操作，如零件抓放。隨著社會的不斷開展，機器人的功能和結構日趨完善，各國家在機器人研發的質量與數量上均取得了不小的進展，根本實現多學科融合的目標。截止到目前，智能技術成了加快工業產業快步開展的核心力量，這在極大程度上推動了智能機器人的開展。在日常生活中，人們更多接觸到的是仿真機器人，這是一種集材料、電、控制技術于一體的現代機器人形式，能夠初步地模擬人類的外形和形態，并且具備快速適應人類生活環境的能力，代替較為簡單人工勞動力進行作業，同時也能完成對人類各項能力的拓展和延伸，在醫療、教育等多個領域都具有較大

5、的實用價值。但同時，目前各國智能機器人的開展處于幾乎停滯的狀態，即使是頂尖科技公司的許多智能機器人的工作效率尚且不如人工及其工作范圍較為局限，如何使智能機器人進一步開展已經成為瓶頸問題，除此之外智能機器人的出現也引發了很多的社會問題，如智能機器人代替人力勞動引起社會結構的變化是否會導致社會秩序變得紊亂？還有智能機器人的開展會不會增加貧富差距？就比方說有些人認為人工智能會替代人類從而使大多數人失業而擁有大量資本的資本家卻能夠壟斷智能機器人的生產過程，所以就這些關于智能機器人的開展問題，仍要求當代人持有理性和辯證的眼光去看待，并從科學角度進行對智能機器人的深入研究。3人工智能在智能機器人領域的實際

6、運用3.1專家系統在智能機器人領域的運用人工智能的不斷開展下，現代機器人的控制能力也在持續提升。就眼下來看，大局部機器人進行自我控制的主要路徑是通過建立數字模型，這種方式相對復雜，且在動力學角度還存在一定的時變性和耦合性，這將會大大增加數據模型的計算和分析的難度。為解決這一難題，越來越多的科研人員投入到實際探索之中，試圖借助于在線識別系統完成對人所在位置的精準定位，但由于整個過程涉及到相當規模的數據計算，故而這種方案的可行性并不理想。但同時，這一成果卻為現代機器人的開展指明了方向，即如何由大量的數據計算轉向對人類行為的模擬。假設單一采用專家系統，受到復雜的計算過程的影響，智能機器人的工作效率會

7、大大降低，但將其與機器人本身的常規控制體系相結合，智能機器人的控制方式會得到進一步的優化，從而提升綜合性能。3.2神經網絡在智能機器人領域的運用借助于人工智能技術，能實現對生物神經系統的模擬，從而快速并精準的處理好系統中的各類信息。當然，其中包括一些模型性、缺乏規那么性的系統，同時也能做出對非線性系統的描述，具有相當強悍的信息整合能力。目前來看，人工神經網絡更多的被運用于導航、定位等的效勞領域，通過融合各類神經網絡信息，利用傳感器完成信息的收集、分析和計算，最終得出機器人所處的精準位置，并且進行障礙物的位置計算，防止機器人在工作過程中遭到碰撞或強烈撞擊。除此之外，人工神經網絡在計算坐標位置、幾

8、何參數等方面同樣具有較大的優勢，機器人能通過系統進行學習，以智能化的方式來處理和記錄坐標的圖像，進一步提高位置判斷的精準性。由此可知，人工神經網絡在智能機器人領域所發揮的作用不容小覷，能大幅度提高機器人的信息處理能力和自動識別能力，完成對外界環境的智能化分析，促進整體功能的完善。假設單一采用神經網絡，智能機器人能夠精確實現信息處理和自動識別，但是卻不能更進一步地提升應變能力，因此還需要與其他算法來到達仿人的目的。3.3進化算法在智能機器人領域的運用就目前來說進化算法的根本功能為兩種，一是進行群體搜索、二是完成基于群體的個體信息的相互交互，其原理就是基于生物進化的思想，先任意選擇某一群體，然后根

9、據環境的需要進行自然選擇變異和重組，使計算機搜索到空間越來越好的區域。在現實情況下假設智能機器人在工作期間受到非規那么性的噪聲影響，進化算法會啟動群體搜索策略來尋找最優解，很好的輔助機器人進行路徑規劃。在此根底上，群體策略能與個體搜索進行融合使用，從而快速的處理海量的計算過程，促使機器人在某些約束條件下按照最優路徑并精確識別所需個體進行工作。遺傳算法、蟻群算法均是進化算法的主要表現形式，這兩者在人工智能機器人的路徑規劃中都能發揮顯著的成效，提高機器人的智能化水平，確保路徑規劃的效果良好。以遺傳算法為例，當機器人處于陌生環境下，該算法能通過某種動態化的方式實施對機器人路徑的設計和規劃，豐富地圖上

10、的信息資源，繼而科學的引用遺傳操操縱進程，實現對移動智能機器人路徑設計空間的進一步拓展。此外，通過近三十年的不斷研究應用已經清楚說明了進化算法通過模擬自然進化的探索過程可以自動產生非常復雜而有序的計算機算法，但和自然界生物內在本身的復雜程度比起來只是粗糙簡化，然而這卻為計算機實現在無人的情況下進一步實現自我開展、自我優化功能奠定了根底。3.4深度學習算法在智能機器人領域的應用Alpha系列中的深度學習是最近人工智能的一大突破，也是人工智能領域再受群眾廣泛關注的原因，其能力表現在深度學習的樣本數據內在規律和表示層次信息分析模仿的情況之下，對機器視覺所見圖像信息和所聞聲音數據進行深度解釋，使得智能

11、機器人具有像人一樣的學習分析的能力。深度學習區別于其他計算機技術是有其原因的，其原理是以大數據為根底，以多層自編碼神經網絡的方式進行預訓練，通過觀察大數據的“主要特征，從普遍規律中得出“重要結論后用該結論再來效勞于實踐活動中，就比方在圍棋中alphazero戰勝alphago，人工智能一周之內作曲五千，人工智能作詩，人工智能作畫等結果過程中深度學習算法所發揮的重要作用，再如星際爭霸具有深度學習算法的人工智能也打敗了最強人類，這同時也標志著深度學習算法在游戲方面的成熟運用，相信在不久的將來，人工智能將運用于智能機器人的模糊控制系統中，通過觀察大量人類行為或者用傳感器通過大量的試錯總結自行摸索出最

12、正確的行為軌跡，而這種軌跡正如人工智能在圍棋領域所表現出超越人類的能力一般超越人類的認知，從而使機器人做出比人更加靈活的動作甚至從而衍生出機器人思考情感的能力。在未來的開展中，深度學習算法甚至還可能衍生出更多更實用的仿人功能，因此深度學習開展潛力巨大，確實有必要加強相關方面的研究。結語綜上所述，人工智能是促進智能機器人的品質升級的一項核心技術，探究人工智能在機器人研發領域的深入十分有必要。從目前來看，專家系統、人工神經網絡、進化算法，深度學習算法都是支持智能機器人高效工作的科技手段，這在極大程度上提高了機器人的信息整合能力和控制能力，故障診斷的準確性也有了顯著提升，但是要想設計出接近于人類活動

13、能力和思考能力的智能機器人，那么需要將以上所有人工智能技術和自動化控制技術有機融合在一起，再加上未來新的技術革新才行，然而就目前來說，距離研發出這種高級智能機器人來說還為時尚早，但是其前景與潛力也是無窮的。故由此可知，人工智能與智能機器人的融合，不僅能全面優化機器人的性能，對加快國家科技的整體開展同樣有著十分重要的意義。參考文獻【1】陳海燕，徐翔，朱良.淺析人工智能在智能機器人領域中的研究與應用J.現代信息科技，2021，310：21-22.【2】薛元元.人工智能在智能機器人領域中的運用探析J.科技風，202110：60-61.猜你喜歡專家系統智能機器人深度學習兒童互動機器人的造型設計科技資訊(2021年31期)2021-01-09海參病害防治診斷專家系統的研究江蘇農業科學(2021年18期)2021-11-18高中智能機器人