智能机器人（英文：Intelligent Robot）是一种集成多种先进技术的机械设备，具备感知、决策和执行能力，能够模仿或执行人类的行为和任务 [10] [12]，是将体力劳动和智力劳动高度结合的产物，构建能“思维”的人造机器。 [12]智能机器人是集机械学、力学、电子学、生物学、控制论、计算机、人工智能和系统工程等多学科知识于一身的高新技术综合体 [13]。其研究始于20世纪60年代初 [10]。1968年，美国斯坦福研究所研发成功世界***台智能机器人Shakey [11]。20世纪90年代，计算机技术和人工智能技术的初步发展，让机器人模仿人进行逻辑推理的第三代智能机器人研究逐步开展。2016年，Google的人工智能机器人AlphaGo战胜围棋世界***李世石，引起了***关注 [10]。截至2024年12月底，中国共有45.17万家智能机器人产业企业。 [14]随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大,人们对智能机器人的要求也越来越高?；茨现柿恐悄芑魅丝⑺饺硕ㄗ?/p>

随着人们对机器人技术智能化本质认识的加深，机器人技术开始源源不断地向人类活动的各个领域渗透。结合这些领域的应用特点，人们发展了各式各样的具有感知、决策、行动和交互能力的特种机器人和各种智能机器人?；魅耸亲远葱泄ぷ鞯幕髯爸?。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则**行动。它的任务是协助或取代人类的工作。它是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物，在工业、医学、农业、服务业、建筑业甚至***等领域中均有重要用途。 [3]蜀山区品牌智能机器人开发私人定做就智能而言，机器人的智商相当于4岁儿童的智商，而机器人的“常识”比起正常成年人就差得更远了。

视觉信息处理逐步细化,包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中环境和障碍物检测是视觉信息处理中**重要、也是**困难的过程。边沿抽取是视觉信息处理中常用的1种方法。对于一般的图像边沿抽取,如采用局部数据的梯度法和二阶微分法等,对于需要在运动中处理图像的移动机器人而言,难以满足实时性的要求。为此人们提出1种基于计算智能的图像边沿抽取方法,如基于神经网络的方法、利用模糊推理规则的方法,特别是BezdekJ.C教授近期***的论述了利用模糊逻辑推理进行图像边沿抽取的意义。这种方法具体到视觉导航,就是将机器人在室外运动时所需要的道路知识,如公路白线和道路边沿信息等,集成到模糊规则库中来提高道路识别效率和鲁棒性?；褂腥颂岢鼋糯惴ㄓ肽：呒嘟岷蟍1]。

1多层次传感器融合 由于单个传感器具有不确定性、观测失误和不完整性的弱点 , 因此单层数据融合限制了系统的能力和鲁棒性。对于要求高鲁棒性和灵活性的先进系统 , 可以采用多层次传感器融合的方法。低层次融合方法可以融合多传感器数据; 中间层次融合方法可以融合数据和特征, 得到融合的特征或决策 ; 高层次融合方法可以融合特征和决策, 到**终的决策 [1]。2 微传感器和智能传感器 传感器的性能、价格和可靠性是衡量传感器优劣与否的重要标志, 然而许多性能优良的传感器由于体积大而限制了应用市场。微电子技术的迅速发展使小型和微型传感器的制造成为可能。智能传感器将主处理、硬件和软件集成在一起 。如 Par Scientific 公司研制的 1000 系列数字式石英智能传感器 ,日本日立研究所研制的可以识别 4种气体的嗅觉传感器, 美国 Honeywell 研制的DSTJ23000 智能压差压力传感器等 , 都具备了一定的智能 [1] 。其研究始于20世纪60年代初 [10]。1968年，美国斯坦福研究所研发成功世界智能机器人Shakey [11]。

多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据, 以产生更可靠 、更准确或更***的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性, 消除信息的不确定性 ,提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性 : 冗余性、互补性、实时性和低成本性。多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、Dempster-Shafer 理论、卡尔曼滤波 、神经网络 、小波变换等 [1]。多传感器信息融合技术是 1 个十分活跃的研究领域, 主要研究方向有 :所以它的智能高出初级智能机器人?；茨现柿恐悄芑魅丝⑺饺硕ㄗ?/p>

在世界范围内还没有一个统一的智能机器人定义?；茨现柿恐悄芑魅丝⑺饺硕ㄗ?/p>

适应性是指它可以实时识别和测量周围的物体，根据环境的变化，调节自身的参数，调整动作策略以及处理紧急情况。交互性也是自主机器人的一个重要特点，机器人可以与人、与外部环境以及与其他机器人之间进行信息的交流。由于全自主移动机器人涉及诸如驱动器控制、传感器数据融合、图像处理、模式识别、神经网络等许多方面的研究，所以能够综合反映一个国家在制造业和人工智能等方面的水平。因此，许多国家都非常重视全自主移动机器人的研究。智能机器人的研究从60年代初开始，经过几十年的发展，基于感觉控制的智能机器人(又称第二代机器人)已达到实际应用阶段，基于知识控制的智能机器人(又称自主机器人或下一代机器人)也取得较大进展，已研制出多种样机?；茨现柿恐悄芑魅丝⑺饺硕ㄗ?/p>

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