如何設(shè)計(jì)智能避障機(jī)器人基礎(chǔ)知識說明

　　文章研究在未知工作環(huán)境中多移動機(jī)器人的探測規(guī)劃問題，將原來比較復(fù)雜的整體探測系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為相對簡單的部分探測，由各智能機(jī)器人依據(jù)各自任務(wù)要求和環(huán)境變化，獨(dú)立調(diào)整自身運(yùn)動決策，完成任務(wù)的分布式智能決策體系結(jié)構(gòu)，并給出相應(yīng)的模型和算法。

　　將人的自然智能通過人工智能的模仿和擴(kuò)展，完成社會生產(chǎn)的自動化和智能化，促進(jìn)知識密集型經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，是長久以來人們追求的目標(biāo)。機(jī)器人的發(fā)展已經(jīng)歷了3代：可編程的示教再現(xiàn)型機(jī)器人、基于傳感器控制具有一定自主能力的機(jī)器人、智能機(jī)器人。

　　以往對機(jī)器人的研究大多是在已知、結(jié)構(gòu)化環(huán)境中進(jìn)行的，也就是說研究人員對于機(jī)器人的自身以及機(jī)器人的工作環(huán)境都有精確的先驗(yàn)知識。而在實(shí)際情況中這又是很難做到的甚至不可能做到。

　　從九十年代開始，隨著對機(jī)器人學(xué)、D （分布智能）和分布式系統(tǒng)研究的深入與發(fā)展，機(jī)器人已朝著分布式、智能化和系統(tǒng)化的方向發(fā)展。尤其是智能化機(jī)器人問題正受到越來越多的關(guān)注。而組織和控制多個機(jī)器人，使之能夠協(xié)作完成單個機(jī)器人無法完成的復(fù)雜任務(wù)是機(jī)器人學(xué)研究領(lǐng)域的新課題，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。目前國外著名的研究有：A Ess、CE．BOT、SWARM 等系統(tǒng)。從目前國外的成果看。一些發(fā)達(dá)國家和地區(qū)已經(jīng)取得了較多的經(jīng)驗(yàn)。如臺灣輔仁大學(xué)的自動駕駛機(jī)器人（98年，采用四片Inter 486芯片）、韓國金星工業(yè)系統(tǒng)公司（Goldstar industry sys／em Co．95年）開發(fā)的電梯群控系統(tǒng)等，這些無一不與人工智能和機(jī)器人技術(shù)有關(guān)。本文主要對人工智能如何在機(jī)器人控制領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)與完善進(jìn)行初步研究。