机器人论文6篇

智能机器人是人类智慧的结晶, 它在一定程度上使人们从繁忙的工作中解脱出来。以下是本站为大家整理的关于机器人论文6篇范文，一起开看看吧！ 机器人论文篇1

　　一、人工智能的定义解读

　　人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。

　　人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。

　　二、人工智能的发展历程

　　事物的发展都是曲折的，人工智能的发展也是如此

　　第一阶段:20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。

　　第二阶段:60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议(International Joint Conferences onArtificial Intelligence 即IJCAI)。

　　第三阶段:80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

　　第四阶段:80年代末，神经网络飞速发展,。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

　　第五阶段:90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。

　　三、人工智能的多元应用

　　1、人工智能在管理系统中的应用

　　人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。也就是说，将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子，这些正体现了人工智能在企业管理中的巨大价值。

　　2、人工智能在工程领域中的应用

　　人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年，美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工程领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。

　　3、人工智能在技术研究中的应用

　　人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全已经成了人们关心的重点,因此必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级的AI通用与专用语言和应用环境以及开发专用机器,而人工智能技术则为其提供了一定的可能。

　　四、人工智能的未来思考

　　人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标，人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然，人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机(automata)模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今，人工智能已经进入了21世纪，其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。但是，从人工智能目前的发展现状来看，其研究也存在一定的问题，这些主要表现在以下三个方面：

　　1、宏观与微观隔离

　　一方面是 哲学、认知科学、思维科学和 心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象;另一方面是人工智能逻辑符号、神经 网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次尚待研究，目前还无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。

　　2、全局与局部割裂

　　人工智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性;连接主义只模仿人的形象思维特性;行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。这就导致了三者之间存在着明显的局限性。因此，必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究人工智能，才能克服上述局限。

　　3、理论与实际脱节

　　大脑的实际 工作，在宏观上已知道不少;但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂的难以理出头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制知之甚少，似是而非，这也使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只 是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出“智能”就已经算是相当的成功。

　　五、结语

　　人工智能一直处于 计算机技术的前沿，其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的 发展方向。人工智能研究与 应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。因此，要想从根本上了解人脑的结构和功能，完成人工智能的研究任务，就必须去寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，进而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信在不久的将来，人工智能技术的应用与发展必将会给人们的生活、工作和 教育等带来更大的影响。

机器人论文篇2

　　【摘要】文章介绍了机器人的定义，阐述了智能机器人研究领域的关键技术，最后展望了智能机器人今后的发展趋势。

　　【关键词】智能机器人;信息融合;智能控制

　　一、机器人的定义

　　自机器人问世以来，人们就很难对机器人下一个准确的定义，欧美国家认为机器人应该是“由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械”;日本学者认为“机器人就是任何高级的自动机械”，我国科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。”目前国际上对机器人的概念已经渐趋一致，联合国标准化组织采纳了美国机器人协会(RIA：RobotInstituteofAmerica)于1979年给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机;或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”概括说来，机器人是靠自身动和控制能力来实现各种功能的一种机器。

　　二、智能机器人关键技术

　　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。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的，在研究这类机器人的过程中，主要涉及到以下关键技术：

　　(1)多传感器信息融合。多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合，为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种，根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态，包括：特定位置、角度传感器;任意位置、角度传感器;速度、角度传感器;加速度传感器;倾斜角传感器;方位角传感器等。外部传感器包括：视觉(测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉、滑动觉传感器)、力觉(力、力矩传感器)、接近觉(接近觉、距离传感器)以及角度传感器(倾斜、方向、姿式传感器)。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、更准确或更全面的信息。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。目前多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。

　　(2)导航与定位。在机器人系统中，自主导航是一项核心技术，是机器人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有3点：一是基于环境理解的全局定位：通过环境中景物的理解，识别人为路标或具体的实物，以完成对机器人的定位，为路径规划提供素材;二是目标识别和障碍物检测：实时对障碍物或特定目标进行检测和识别，提高控制系统的稳定性;三是安全保护：能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤。机器人有多种导航方式，根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同，可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。根据导航采用的硬件的不同，可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识，以获取场景中绝大部分信息。目前视觉导航信息处理的内容主要包括：视觉信息的压缩和滤波、路面检测和障碍物检测、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作，如探针式、电容式、电感式、力学传感器、雷达传感器、光电传感器等，用来探测环境，对机器人的位置、姿态、速度和系统内部状态等进行监控，感知机器人所处工作环境的静态和动态信息，使得机器人相应的工作顺序和操作内容能自然地适应工作环境的变化，有效地获取内外部信息。

　　(3)路径规划。路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等)，在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法两种。传统路径规划方法主要有以下几种：自由空间法、图搜索法、栅格解耦法、人工势场法。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的，但这些方法在路径搜索效率及路径优化方面有待于进一步改善。人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法，它通过环境势场模型进行路径规划，但是没有考察路径是否最优。智能路径规划方法是将遗传算法、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中，来提高机器人路径规划的避障精度，加快规划速度，满足实际应用的需要。其中应用较多的算法主要有模糊方法、神经网络、遗传算法、Q学习及混合算法等，这些方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果。

　　(4)机器人视觉。视觉系统是自主机器人的重要组成部分，一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示，核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识。而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题。目前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最重要、也是最困难的过程。机器人视觉是其智能化最重要的标志之一，对机器人智能及控制都具有非常重要的意义。目前国内外都在大力研究，并且已经有一些系统投入使用。

　　(5)智能控制。随着机器人技术的发展，对于无法精确解析建模的物理对象以及信息不足的病态过程，传统控制理论暴露出缺点，近年来许多学者提出了各种不同的机器人智能控制系统。机器人的智能控制方法有模糊控制、神经网络控制、智能控制技术的融合(模糊控制和变结构控制的融合;神经网络和变结构控制的融合;模糊控制和神经网络控制的融合;智能融合技术还包括基于遗传算法的模糊控制方法)等。近几年，机器人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展。在模糊控制方面，J.J.Buckley等人论证了模糊系统的逼近特性，E.H.Mamdan首次将模糊理论用于一台实际机器人。模糊系统在机器人的建模控制、对柔性臂的控制、模糊补偿控制以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。在机器人神经网络控制方面，CMCA(Cere-bellaModelControllerArticulation)应用较早的一种控制方法，其最大特点是实时性强，尤其适用于多自由度操作臂的控制。

　　(6)人机接口技术。智能机器人的研究目标并不是完全取代人，复杂的智能机器人系统仅仅依靠计算机来控制目前是有一定困难的，即使可以做到，也由于缺乏对环境的适应能力而并不实用。智能机器人系统还不能完全排斥人的作用，而是需要借助人机协调来实现系统控制。因此，设计良好的人机接口就成为智能机器人研究的重点问题之一。人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，除了最基本的要求机器人控制器有1个友好的、灵活方便的人机界面之外，还要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，研究人机接口技术既有巨大的应用价值，又有基础理论意义。目前，人机接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音合成与识别、图像识别与处理、机器翻译等技术已经开始实用化。另外，人机接口装置和交互技术、监控技术、远程操作技术、通讯技术等也是人机接口技术的重要组成部分，其中远程操作技术是一个重要的研究方向。

　　三、总结与展望

　　机器人是自动化领域的主题之一，人们几十年来对机器人的开发和研究，使机器人技术取得了巨大的进步。随着人工智能、智能控制和计算机技术的发展，机器人的应用领域必将不断扩大，性能不断提高，在未来的生产、生活、科研当中会发挥更重要的作用。

　　参考文献

　　[1]孙华，陈俊风，吴林.多传感器信息融合技术及其在机器人中的应用[J].传感器技术.2003，22(9)：1～4

　　[2]王灏，毛宗源.机器人的智能控制方法[M].北京：国防工业出版社，2002

　　[3]金周英.关于我国智能机器人发展的几点思考[J].机器人技术与应用.2001(4)：5～7

机器人论文篇3

　　摘要：本文首先概括了测量机器人的发展历史和特点，结合实际工程实践，对测量机器人实际应用进行了较深入详细的论述，最后测量机器人的发展方向进行了展望。

　　关键字：测量机器人;发展现状;发展趋势

　　1引言

　　随着我国各项建设的快速发展，各种大型工程项目的建设和大型工程建筑物越来越多,因此，对大型工程建筑物进行变形和稳定性监测就愈加重要，有关变形监测的方法随着新仪器、新技术的出现而不断发展。测量机器人(Measurementrobot，或称测地机器人，Georobot)就是一种能代替人进行自动搜索、跟踪、辨识和精确照准目标并获取角度、距离、三维坐标以及影像等信息的智能型电子全站仪，它可以连续跟踪目标测量，或按照已经设定的程序自动重复测量多个目标可以实现测量的全自动化、智能化。尤其在小尺度局部坐标测量当中，测量精度高、灵活机动、快速便捷、无接触等方面，有着其它测量技术不可比拟的优势。本文概要介绍测量机器人发展和应用。

　　2测量机器人发展

　　测量机器人是在电子经纬仪和红外测距仪的基础上发展而来的，其研究与发展大致可以分为三个阶段：

　　20世纪70年代中期到80年代中期，电子经纬仪和红外测距仪已走向成熟，并得到迅速推广和应用，但存在生产成本高、劳动强度大、非自动化等缺点。为提高生产效率，一些研究机构和厂家进行了大量的研究和实验，1983年，H.Kahmen教授领导的课题组成功研制出由视觉经纬仪改制而成的组合式测量机器人，用于煤矿的边坡监测，可同时自动检测几百个变形目标点，但其集成度不高，精度较低。

　　20世纪80年代中期到90年代中期是测量机器人的逐步发展期，Leica公司推出了多种系列测量机器人，它除集成了电子经纬仪、步进马达、红外测距仪、CCD传感器、微处理器和存储器以外，最主要的是采用了自动目标识别技术，实现了普通棱镜的长距离的自动识别与精确照准，使测量机器人迅速从室内的工业测量走向了野外工程测量。

　　20世纪90年代以来则是测量机器人全面应用与发展的年代。测量机器人配套了测量软件系统，并可提供全面的二次开发工具和方法，基于测量机器人的各种应用与开发在世界范围内得到了迅速的发展和推广。

　　3测量机器人的特点

　　测量机器人具有无人值守，全自动(定时或连续)长期监测，监测精度高，时处理，可靠性高等特点。测量机器人主要计算机与全站仪的通讯模块、学习测量模块、自动测量模块和成果输出模块等几部分构成。计算机与全站仪的通讯模块是实现测量自动化的一个最基本的功能模块，它的主要功能是解决计算机与全站仪之间的双向数据通讯，人工操作计算机来向仪器发出指令，仪器执行相应的操作后返回给计算机一些相应的信息，从而来完成整个通讯过程。学习测量模块使测量机器人根据已有的数据，使其具有记忆的功能，将测量原始数据存储，并在以后的自动测量中调用数据来进行自动化的重复观测，得到不同时刻观测点的三维坐标信息，该模块为以后的自动测量模块提供了基础数据。自动测量模块功能主要是根据用户的设定，根据学习测量的数据，定时对特定点位进行自动观测，自动存储测量成果，包括原始数据和经过差分改正后的数据，从而得到不同变形点位的变形数据，经过多期观测值的累积同首期观测值之间的比较差值就可以得到不同点在不同周期下的变形趋势。成果输出模块可以提供变形量报表、不同周期的变形量趋势图等资料，使得变形成果资料更加生动和能够满足不同用户的需求。

　　4测量机器人的应用

　　利用测量机器人自动跟踪目标、时时测量的特点，在测绘工程和工业测量中等均有重要应用。

　　边坡(包括自然边坡和人工边坡)因受地质产状、岩性、地质构造、水、人工扰动和地震等因素的综合影响，造成边坡失稳，从而产生滑坡、崩坍、变形失稳、泥石流、塌陷等地质灾害，这些地质灾害是目前安全生产的最大隐患，目前广东、四川等一些雨水较多的省份已经利用测量机器人成功对边坡进行有效和精确的变形监测。

　　在道路路基施工和路面施工中，利用测量机器人时时跟踪测量的优势，可以随时得到施工点的平面位置和施工标高，而知道该点的设计标高，就可以得到该点处的填挖高度，从而使道路施工的动态控制成为可能。大大提高施工效率和精度，减轻测�咳嗽钡睦投慷龋�实现了道路测量与施工的自动化、一体化、程序化。

　　测量机器人己经成为大跨度桥梁施工过程中进行施工监测和控制的主要工具。在大跨度桥梁结构施工过程中，由于桥梁结构的空间位置随施工进展不断发生变化，要经历一个漫长和多次的体系转换过程，若同时考虑到施工过程中结构自重、施工荷载以及混凝土材料的收缩、徐变、材质特性的不稳定性和周围环境温度变换等因素的影响，使得施工过程中桥梁结构各个施工阶段的变形不断发生变化，这些因素均将在不同程度上影响成桥目标的实现，并可能导致桥梁合拢困难、成桥线形与设计要求不符等问题。所以在其施工阶段就需要对桥梁施工过程进行监控，除保证施工质量和安全外，同时也为桥梁的长期健康监测与运营阶段的维护管理留下宝贵的参数资料。

　　在地铁隧道变形监测中，通过自动化测量机器人监测设备系统，把在外力作用下地铁隧道变化数据传送至控制器或仪器内，通过处理软件，计算断面收敛量，再通过互联网及远程通讯系统，使有关各方随时掌握地铁隧道收敛情况和规律，可有效保障地铁的安全运行。

　　跨断层连续变形监测，断层形变与地震的孕育过程直接相管，用本系统作跨断层高精度测距和变形监测可望作为短临地震预报的一种新的研究和预报手段，为防震减灾作出贡献。测量机器人的多目标、高精度、、全自动、实时数据处理、自动报警等全部优异性能,在这里可以得到充分的发挥，再与其他短临预报手段配合，有可能取得积极成果。

　　测量机器人系统也可广泛应用于航空、航天、汽车、造船等部门的工业测量和变形观测。如在容量计量领域，可用于船舶液舱或其它大容量量器的内部三维坐标点的自动测量与数据处理。

　　5、国内测量机器人应用现状

　　我国国内测量机器人的引进方面与国际几乎同步，但由于经济和缺乏前期研究等方面的原因，其工程应用略落后于国外，随着国内经济的飞速发展以及大规模工程建设的需要，国内购买测量机器人的单位日益增多，但其应用状况和使用效果有待改善。主要表现在以下两个方面：

　　1、测量机器人国外配套软件价格较高，且不符合中国国家规范或行业作业标准，很多单位仅购买测量机器人，没有购买相应软件，测量机器人不能发挥最大优势。因此研究开发符合中国国情的测量机器人通用系列化自主软件是目前国内的迫切需要，有较广阔的应用前景和发展空间。

　　2、虽然测量机器人工程应用日益广泛，应用领域也在不断扩展，但由于测量机器人的出现时间较短，我国现行的国家规范或行业标准中相关测量机器人应用的参照条款较少或比较落后。因此对测量机器人自动化测量的作业方法、流程、质量控制、成果管理、精度分析等方面要进行系统性的研究，并得出有益的结论，设立规范或标准，对工程生产有重要的指导意义。

　　6、测量机器人发展趋势

　　测量机器人自进入全面应用与发展期以来，其应用研究已比较深入和成熟，但各科研机构和厂家对测量机器人的基础研究并没有停止，生产厂家对测量机器人产品也在不断进行革新和改进。展望21世纪，测量机器人将在以下方面得到显著发展。

　　测量机器人将作为多传感器集成系统在人工智能方面得到进一步发展，其应用范围将进一步扩大，影像、图形和数据处理方面的能力进一步增强。未来的测量机器人不需要合作目标，将可根据物体的特征点、纹理、轮廓线，用影像处理的方法进行自动识别、匹配和照准目标，采用空间前方交汇的原理获取物体的三维坐标及形状。测量机器人将与GPS、GIS技术集成，成为快速获取被测物体信息的重要仪器。多传感器集成系统及混合测量系统的应用范围将进一步扩大，可望在大区域范围内进行无控制网的各种测量工作。

　　7结束语

　　测量机器人技术是近年来发展起来的自动化测量技术,在各种工程监测、地震、地灾等方面具有高效、快速、省时省力等诸多优势,是测绘行业发展的一个热点方向。再加之具有完备的数据处理软件功能,经实践证明,测量机器人的发展和应用前景是非常广阔的。

　　参考文献：

　　[1]梅文胜,张正禄,黄全义.测量机器人在变形监测中的应用研究.2002(5).

　　[2]张正禄.测量机器人介绍.2005(5).

　　[3]张正禄.工程测量学的研究发展方向.2003(6).

机器人论文篇4

　　[摘要]经济全球化形势下，英语教学需求增长，尤其对于高校教育机构而言，传统英语教学模式的局限性弊端已逐渐显露，新型教学技术的引入与应用成为大势所趋。人工智能技术作为现代科技的重要产物，于近年来开始被尝试应用于教学工作当中，在语言类教学课堂中发挥着尤为重要的辅助作用。基于高校英语教学的现实需求，如何构建有益于提升教学实效性的教学模式，并由此实现人工智能技术在英语教学课堂中的有效利用，成为亟待解决的关键问题。现由人工智能视野出发，尝试在高校英语教学中拟建混合式课堂，以期实现教学效率及质量的优化。

　　[关键词]人工智能;高校英语;混合式教学;构建策略

　　从高校教育阶段的英语教学目的来看，其核心主要在于语言应用能力的培养，要达成这一目标，仅仅依靠单一的课堂内教学远远不够，在缺乏课外训练的情况下容易导致学生出现语义理解、口语表达方面的短板，不利于全面应用能力的构建。因此，以“线上+线下”为特征的混合式教学模式在高校英语课堂逐渐兴起，在很大程度上弥补了以往单一性教学模式的不足，也更有利于为人工智能等现代教学技术的引入与应用扩大空间。但由于长期受传统教学模式影响，人工智能与混合式教学模式在高校英语课堂中的融合构建容易受阻，需要以科学合理的策略加以推进，现提出相应方案。

　　一、人工智能与混合式教学模式的相关理论概述

　　(一)人工智能的概念及主要功能人工智能技术是建立在计算机信息处理基础上的一种智能化技术，能够对人类行为逻辑、方式及习惯做出相应的解析与模仿，使机器的运作能够在智能程序的驱使下更贴合人类的交互需求[1]。基于这一应用方向，人工智能技术主要由理论研究与工程研究两个方面共同推进完整体系的构建，其中，理论研究工作旨在为后续工程研究的实践奠定基础，重点一般放在对现有技术经验的总结探索、对相关理论体系的整合提炼等方向;工程研究工作则旨在利用现有人工智能技术独立完成产品的开发与设计，重点一般放在人工智能系统与设备的应用、新产品的研发实验与调整改进等。从人工智能目前的主要功能来看，大致可分为以下三类：一是通过智能系统完成信息的存储、提取及内部处理;二是通过智能化能力完成信息的符号化处理;三是建立与人类行为逻辑相近的程序逻辑，并利用这一能力对人类提出的问题予以解答或处理[2]。从语言学习的视角来看，人工智能的功能呈现更为具体，如语言解析技术、语言识别技术、语言翻译技术等均较为常见，随着人工智能普及率的增长，这些技术在语言教学课堂中的利用也更为广泛，且目前仍处于不断升级的进程当中，为语言教育方式的革新转变带来了巨大的契机。

　　(二)混合式教学模式的应用价值结合混合式教学模式在高校英语教学中的应用现状来看，其教学价值大致体现在以下两个方面：一是优势整合价值。语言学习中，传统课堂与网络信息课堂所能够提供的支持效果各不相同，且各有优势与短板。通过应用混合式教学模式能够有效提取并整合两种教学状态下的主要优势，使其相互补充、相互作用，进而发挥“1+1>2”的更优教学效果。二是范围拓展价值。语言类科目不仅对基础知识体系具有较高要求，同时也有着明显的实践需求，而单一的课堂教学模式很难将教学范围进行有效拓展[3]。在混合式教学模式支持下，这一问题得以解决，通过利用庞大的线上资源来突破线下教学范围的局限性，能够达到开辟新渠道、巩固认知结构的教学目的，有助于为学生跨文化交际能力的提升奠定基础。三是推进教学改革。混合式教学模式的深入开展，有助于实现教学方式的多元化和丰富性。充分借助于线上教学与线下教学的优势，综合运用多样化的教学手段，根据不同教学内容的要求来选择合适的混合式教学手法，这不仅可以为学生的学习活动提供良好的支持，同时还有助于调节课堂教学氛围，让教学实效性得以大大增强。

　　二、人工智能视野下高校英语混合式教学模式的应用路径

　　(一)听力训练———应用语料库完成自动化资源匹配及交互听力训练属于英语教学中的基础性部分，对于学生英语应用能力的构建有着决定性影响，且听力资源的广度及与学习需求的匹配度在很大程度上决定着学习效果。因此，在构建高校英语混合式教学模式时，可将人工智能技术作为打开听力训练资源广度的关键渠道，借助其特有的语料库储备来完成自动化匹配、交互，使学生能够快速在庞大的英语听力素材中获取与自身学习需求相符的听力资料，并根据资料内容，与人工智能设备展开具有针对性的自动化练习[4]。首先，学生可在线上人工智能系统中录入自己的年龄、学段、英语听力基础、重点训练方向等基本资料，由系统根据数据资料自动筛选、匹配相应的听力材料，从而省略手动搜集资料的繁琐工序。另外，为进一步增强线下课堂学习与情境的交互性，还可进一步利用人工智能的自动识别功能，由学生根据学习需求，随机选取某物体进行扫描，再由系统根据识别出的物品类别筛选出相关的听力练习资料，使学生能够在自动且随机的语言场景中获得更良好的学习体验。例如，当学生选择“手机”这一物品进行识别后，语料库便可自动筛选出与“手机”有关的听力材料，整理出类似主题：Therelevanceofmobilephonesandmodernlife，学生再根据听力内容展开自主练习，从而规避千篇一律的重复训练。

　　(二)写作指导———应用自动批改功能完成查漏补缺英语教学中，写作是用于锻炼学生词句表述水平、语法运用水平的重要环节，但传统英语写作教学课堂常受困于题材范围狭窄、批改过于主观等因素，既不利于学生创造能力的发挥，也容易导致学生对于自身英语写作的优缺点难以客观把握[5]。因此，在利用人工智能技术展开英语写作指导时，同样可由线上、线下两个不同角度出发，分别借助框架搭建功能与自动批改功能完成的自我审视与查漏补缺，进一步夯实英语书面表述能力

　　(三)翻译练习———应用云平台技术实现重难点突破英语翻译是以足够的词句积累、听力练习为基础的语言转换过程，对于学习者的语法运用水平、实时解析能力、组织表达能力都具有较高要求，因此学习过程中的重、难点也相对更多，如何提高翻译精准性成为教学过程中的重要问题[6]。人工智能支持下的云平台应用能够为英语翻译教学带来新的渠道，一方面可通过创设翻译情境来使学生快速投入到语言环境当中，另一方面也可透过知识模块拆分功能来理顺语句间的联系，从而使得翻译精确性提升。首先，可在线下课堂当中借助人工智能技术来营造身临其境的语言氛围，如通过追踪文本内容，自动化匹配并呈现与之相关的场景，给人以身临其境之感，如在进行“Foratime，theweatherchangedsud-denly，heavyrainandthunder，pedestriansontheroadwerelookingforeavestoavoid.”一句的翻译时，系统可自动提取“Thunderstorm”这一关键词，并在设备中播放关于“暴雨雷鸣”的音像，将学生引入语言情境当中[7]。在情景背景下完成翻译练习后，学生可各自将翻译成果上传至线上云平台，由云平台根据翻译内容，出具动态的评价链条，对翻译结果进行量化评定，使学生更快地从中厘清重点、难点，并结合不同的知识模块展开针对性补充练习。

　　(四)口语对话———应用人工智能机器人展开一对一对话高校教育阶段，英语教学的最终诉求在于实际语言应用能力的构建，因此，口语对话练习成为贯穿教学始终的必要环节，关系着学生最终能否将课堂学习成果转化为语言应用基础。人工智能技术的出现，在很大程度上打破了以往英语课堂中对话组织困难的僵局，学生可通过与人工智能机器人建立起一对一的对话关系，来解决师资有限而同学指导能力不足的问题，同时取得训练成效与查漏补缺成效。学生在进行线上自主练习时，可根据想要练习的方向设置关键词或主题，再将人工智能机器人作为对话对象，围绕主题展开聊天式对话，从而达到口语训练目的，同时还可避免与真人对话时羞于启齿的情况，有助于在放松状态下激发出更良好的表达水平[8]。线下课堂教学中，同样可利用人工智能机器人来催化练习效果，例如，在组织小组口语练习时，为避免话题匮乏、接话困难的情况，可利用智能机器人来提供一些固定的框架或句式搭配，并根据不同成员的薄弱点，对对话的层级与难度进行适当智能化调整，从而实现对话练习效果的提升。

　　三、人工智能视野下完善高校英语混合式教学模式的主要策略

　　(一)完善教学管理系统，拓宽混合式教学范围无论是人工智能技术还是混合式教学模式的利用，都需要以完善的教学管理系统作为依托，才能够最大限度发挥其价值与成效，真正在教育工作中起到支持作用。因此，在构建高校英语混合式教学模式的同时，还需要紧密结合内部教学需求与教学现状，组织校内各部门共同参与到教学管理工作中来，积极发挥监督与合作职能，在寻求改革发展契机的同时进一步拓宽混合式教学的应用范围[9]。一方面，打造以融入人工智能技术为核心的混合式教学方案，将其应用于英语教学工作当中，动态化观察各阶段教学成果，并用作后期修改教学管理方向的依据，同时积极举办教学比赛及教学研讨会议，以便及时发现方案中的问题所在;另一方面，将混合教学范围逐步扩大，如尝试通过校外拓展实践来探索人工智能的新应用渠道，同时建立综合线上、线下两个教学环节评价指标的教学反馈体系，以便于及时由反馈体系当中获取新的教学动向，并由此探索更利于发展的新模式。可以说，人工智能背景下的英语混合式教学，是以完善的教学管理系统为先导的，必须要不断地对教学管理系统进行完善，有效地拓展并延伸混合教学范围，才能够最大化地提升混合式英语教学的实际意义，真正促进教学质量的提升，为学生的成长和发展奠定坚实的基础。

　　(二)优化课件制作体系，突出合作互动功能除混合式教学方法的应用外，英语教学课件的制作也直接影响着最终教学成效。为突出人工智能技术的教学优势，在后期英语混合式教学课件的制作中，可进一步强调学习过程中的合作与互动，通过留置更大的交互空间来激发个体的主观能动性，从而达到强化训练效果的目的。一方面，高校可组建精于网课制作的教师队伍，在分析人工智能教学数据、总结以往经验的基础上，尽可能地丰富素材、去粗取精，使学生在线上学习中获得更优体验;积极打造线上精品网课，带给学生专业化的网络课程内容，使之可以从中收获知识的积累和能力的提升，此外还可以将精品网课作为范本在其他高校进行推广，这既可以进行课程推广还能够实现学术交流，以此来更好地强化课件制作效果;另一方面，在线下课件的制作中，更多地增加由学生作为主导的实践板块，如互动对话环节、实时翻译环节等，从根源上提高学生在混合式课堂中的参与度[10]。总而言之，在人工智能背景下，积极开展英语混合式教学，必须要以优质课件制作体系为先导，以课件优势来促进学生对于知识的吸收，这样有助于最大化发挥混合式英语教学的意义，强化教学实效性。

　　(三)重建教学评价制度，设置多元考核指标在混合式教学模式践行基础上，可通过重建教学评价制度、设置多元化考核指标来进一步倒逼教学质量的提升。例如，除了平时表现，期末考试成绩作为基础考核以外，可另外增加线上教学评价板块，即将学生在线资源学习情况、线上线下课堂活跃度以及师生互动情况等都纳入评价考核范围。借助人工智能技术及网络平台，将学生的学习情况细化为多个考核内容，如听、说、读、写能力的构建情况等，从而保证考核结果更加公正、有效，能够真实反映学生的学习情况以及英语应用水平，并帮助学生完成针对性改进。此外，为了进一步延伸教学评价效果，可以通过线上师生互评、学生互评、小组评价、学生自我评价等方式来实施多元化评价，这样通过多维度、多元化的混合式评价，有助于实现最真实、最客观、最全面的教学评价，能够全面衡量教学质量和教学效果，以便于为后续的教学改进创造基础。

　　参考文献：

　　[1]刘凡.高校英语教学线上+线下混合式模式的构建研究[J].吉林广播电视大学学报，2019(9)：62-63.

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　　[3]郭玺平.混合式教学模式下的高校英语演讲课程设计与实践———以内蒙古师范大学为例[J].内蒙古师范大学学报(教育科学版)，2018，31(3)：87-90.

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　　[6]毛为慧,余庆泽.基于AI语音识别平台的英语混合式教学模式探讨[J].河南教育(职成教),2020(3):28-30.

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　　[8]阚常娟.多模态视域下的英语教学云平台建设研究[J].江西电力职业技术学院学报,2020,33(3):37-38.

　　[9]王璐.浅议人工智能背景下的大学英语口语教学与评价[C].外语教育与翻译发展创新研究(第九卷).四川西部文献编译研究中心,2020:44-46.

　　[10]季燕.5G+人工智能视角下的英语教学创新探索[J].创新创业理论研究与实践,2020,3(7):67-68.

　　作者：王欣 单位：陕西警官职业学院

机器人论文篇5

　　[摘要]随着机器人产业的发展,世界各国都认识到,培养机器人设计与操作人才的重要性。因此,纷纷出台政策加强对中小学生的机器人教育。科技馆作为重要的校外教育机构,也有必要在此领域发挥自己的作用。通过分析认为,科技馆的机器人教育应定位于中小学机器人校内教育的补充与提高,提出在建构主义教育理论的指导下,以项目学习的模式,开展机器人俱乐部、夏令营及机器人比赛等形式的中小学生机器人教育。

　　[关键词]科技馆中小学机器人教育建构主义项目学习

　　自上世纪50年代以来,随着人工智能技术的迅速发展,机器人产业也发生了日新月异的变化。虽然其初衷是为工业、农业、国防等领域服务,但随着技术的进步及社会需求的发展,它已对普通公众的生活产生了潜移默化的影响,在医疗、教育、娱乐、交通等领域都能看到机器人“身影”,这也使人们愈来愈认识到,培养机器人设计与操作人才对机器人产业发展的重要性。因此,目前很多中小学校和校外机构都开设了机器人教育及培训课程,这对机器人人才储备而言具有重大意义。而作为校外教育不可或缺的一个环节,科技馆在中小学机器人教育体系中理应占据一席之地,发挥出自己的作用。那么,如何发挥呢?笔者认为,应在明确机器人教育的概念、厘清其发展现状的基础上,结合科学教育理论,确定合适的教育模式并加以实施。

　　一、机器人教育的概念

　　1920年,当捷克斯洛伐克作家卡雷尔•恰佩克在他的科幻小说《罗萨姆的机器人万能公司》中创造出“机器人(Robot)”这个词的时候,他肯定没料到在近一个世纪之后,其小说中让机器人代替人类劳动的情节已经变成了现实,并且它们还对公众生活产生了巨大的影响。

　　伴随着“机器人”这个词的诞生,社会各界一直对它的定义争论不已,但是一般说来,人们都可以接受这种说法,即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义:“一种可编程和多功能的,用来搬运材料、零件、工具的操作机;或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”

　　那么,什么是“机器人教育”呢?根据目前被广泛采用的彭绍东教授的定义,“机器人教育”就是学习、利用机器人,优化教育效果及师生劳动方式的理论与实践。

　　彭教授根据机器人在教学中扮演的角色,把机器人教育分为五大类:

　　(1)机器人学科教学(RobotSubjectInstruction,简称RSI);

　　(2)机器人辅助教学(Robot―AssistedInstruction,简称RAI);

　　(3)机器人管理教学(Robot――ManagedInstruction,简称RMI);

　　(4)机器人代理(师生)事务(Robot―RepresentedRoutine,简称RRR);

　　(5)机器人主持教学(Robot――DirectedInstruction,简称RDI)。

　　国内外目前所开展的主要是前两个类型,即机器人学科教学(RSI)和机器人辅助教学(RAI)。前者是指以机器人为对象进行学习,学习的内容是“机器人学科”;而后者指的是以机器人为工具进行学习,学习的内容是“自然科学的各个学科”。由于国内外情况的差异,我国中小学目前所开展的机器人教育以“机器人学科教学”为主,而国外则两种教育类型发展较为平均,并无特殊偏重。

　　二、国内外中小学机器人教育的现状

　　在一些发达国家,机器人教育已经成为中小学教育的热点。在美国,一般通过机器人技术课程、机器人辅助教学课程、课外活动及机器人主题夏令营等定期活动来对中小学生进行机器人教育。比如,美国加利福尼亚州高中工程与技术联盟在为高中生开设的工程与技术选修课程中,提供了ROBOTICS课程,主要介绍机器人技术历史,基础,术语,微控制,传感器,程序控制等方面的知识;美国国家自然基金支持的项目“K―12教育中的机器人技术”,目的是帮助K―12教师以及其他教育者开发或改进以机器人作为一种工具,来教授STEM的课程和开发机器人技术课程;印地安那州的Purdue大学与LAFAYETTE学校合作,在5至8年级学生课外活动中开展的ROBOTICS项目;CarnegieMellon大学提供的针对高中生的ROBOCAMP暑期机器人计划,通过八星期的课程,使学生懂得一些基本的与机器人有关的电子,机械和计算机科学知识。

　　在日本,其机器人产业的发展已经超过了欧美各国,这与他们对机器人教育的高度重视密不可分。他们不光在各个大学设立了机器人研究专业,并且在中小学的教学大纲中也加进了机器人课程。每年定期举办针对不同层次学生的机器人设计和制作大赛,各个学校也会在假期举办机器人研习营,从而形成了一个多角度、全覆盖的机器人教育体系。

　　此外,英国、俄罗斯、巴西、新加坡等国也早已出台了多项措施推进本国的中小学机器人教育发展。

　　而我国的中小学机器人教育则起步较晚,且覆盖面较小。2000年,北京景山学校以科研课题的形式将机器人普及教育纳入到信息技术课程中,在国内率先开展了中小学机器人课程教学。2001年,上海市西南位育中学、卢湾高级中学等学校开始以“校本课程”的形式进行机器人活动进课堂的探索和尝试。2005年,哈尔滨市正式将机器人引入课堂教学,在哈尔滨师大附小、60中、省实验中学等41所学校开设了“人工智能与机器人”课程,用必修课形式对中小学生进行机器人科学方面的教育。

　　除了这些进行正规课堂教学的学校外,有些中小学则采用兴趣班、培训班的形式开展机器人教育。

　　庆幸的是,我国政府已经意识到中小学机器人教育的重要性,并在“课标”中有所体现。如教育部在2003年4月正式颁布的《普通高中技术课程(实验)标准》中,首次在“通用技术”科目中设立了“简易机器人制作”模块,它是基于计算机技术的学习的平台、将机械传动与单片机的应用有机组合的一个选修课程模块。现在,新的高中课程标准在“信息技术”科目中也已设立了“人工智能初步”选修模块,这是我国高中阶段开展人工智能教育迈出的第一步。

　　不过值得注意的是,在我国中小学机器人教育体系中,科技馆所占比例几可忽略。我们认为作为青少年科普的重要阵地,科技馆理应在中小学机器人教育中发挥更大的作用。

　　三、科技馆与中小学机器人教育

　　1.科技馆在中小学机器人教育中的定位

　　作为校外科普机构,科技馆不可能将完成“课标”为己任,而是应定位于中小学机器人校内教育的补充与提高。就中国的情况而言,我们认为,补充的内容应该是校内教育极少涉及的机器人辅助教学(RAI),而提高的内容是校内教育已有一定基础的机器人学科教学(RSI)。

　　2.科技馆在中小学机器人教育中可采用的指导理论

　　在杜威“做中学”、皮亚杰的“发生认识论”以及维果斯基“心理发展的文化历史学说”基础上发展起来的建构主义教育理论(本文的讨论范围不包括激进的建构主义〈radicalconstructionism〉),近年来已经在科学教育领域中产生了巨大影响。

　　建构主义认为,世界是客观存在的,但世界的意义却是由人建构的。它强调知识的动态发展性,并认为知识不是通过教师传授得到的,而是学习者在一定的情境(即社会文化背景下),借助其他人(包括教师和学习伙伴)的帮助,利用必要的学习资料,通过意义建构的方式而获得。由于学习是在一定的情境(即社会文化背景下),借助其他人的帮助(即通过人际间的协作活动)而实现的意义建构过程,因此建构主义学习理论认为“情境”、“协作”、“交流”和“意义建构”是学习环境中的四大要素。

　　在学习过程中,学习者处于中心地位,是信息加工的主体,要主动对意义进行建构;而教师则是意义建构的帮助者,而非知识的灌输者。故在此理念下,整个学习过程中,学生要充分发挥自己的主动性,使用探究的方式,以自己已有的知识和经验为基础,努力构建属于自己的新知识;他们需要主动搜集、分析相关信息、资料,并对要学习的问题提出假设并加以验证。而教师的任务则是激发学生的学习兴趣,创设符合学习内容的情境,提示新旧知识之间联系,引导学生之间的协作、对话,从而帮助学生完成新知识的构建。

　　建构主义教育理论与科技馆教育的教育特点非常契合。因为“科技馆教育的本质特点在于它模拟再现了科研和生产活动的实践过程,并且不是简单地模拟再现,而是以学习为目的、经过改造的模拟再现,创造了引导观众进入探索与发现科学过程的条件。科技馆提供的‘从实践中学习’的途径不仅成为它与其他教育、传播机构及传统博物馆的最大区别,而且是科技馆生存与发展的价值所在。”也就是说,科技馆的教育需要创设学习情境,引导观众自己进行意义建构,并且在此过程中,可能伴有观众与科技馆员工或观众之间的交流,这恰恰正是一个完整的建构主义者所提倡的教育过程。

　　3.科技馆在中小学机器人教育中可采用的模式

　　1918年,著名教育学家克伯屈(WilliamHeardKilpatrick)在他名为《项目(设计)教学法:在教育过程中有目的活动的应用》的文章中,首次提出了“项目学习(Project-basedLearning)”的概念,用以说明有目的的设计行为对教育的重要性及其在教育过程中的应用。它让“学生自己计划、运用已有的知识经验,通过自己的操作,在具体的情境中解决实际问题”。它是“一套能使教师指导儿童对真实世界进行深入研究的课程活动,它在真实世界中让学生借助多种资源开展探究活动,并在一定时间内解决一系列相互关联着的问题的一种新型的探究性的学习,具体表现为构想、验证、完善、制造出某种东西,它可以是有形的由学生制作的物体,如书、剧本或一项发明等。”20世纪二三十年代,项目教学法已经在美国一些学校的低年级中得到了运用,到20世纪八九十年代,则在广大中小学中得到了普遍推广。

　　我们认为,项目学习法正是在科技馆中进行机器人教育所可以采用的模式。不论是机器人学科教学(RSI),还是机器人辅助教学(RAI),都可以项目学习的模式开展。而可采用的活动形式有机器人俱乐部、夏令营、机器人比赛等。

　　选定项目后,就需要组织学生对主题的探究活动。这一阶段一般都以学习小组或团队的形式进行。学生首先要对项目的主题进行调查、讨论,提出解决问题的假设;然后收集相关信息,对它们进行处理和分析,再验证或推翻之前的假设,最终得出问题的解决方案。在整个探究过程中,为有利于学生自我知识的建构,应对他们的一切探索和决定都持鼓励态度,而毋须规定出唯一正确的答案。

　　四、结论

　　科技馆作为重要的校外教育机构,也有必要在此领域发挥自己的作用。本文通过分析认为,科技馆的机器人教育应定位于中小学机器人校内教育的补充与提高,补充的内容应该是校内教育极少涉及的机器人辅助教学(RAI),而提高的内容是校内教育已有一定基础的机器人学科教学(RSI)。具体应在建构主义教育理论的指导下,以项目学习的模式,开展机器人俱乐部、夏令营及机器人比赛等形式的中小学生机器人教育。

　　参考文献:

　　[1]彭绍东.论机器人教育(上)[J].电化教育研究,2002,(6):4.

　　[2]王益,张剑平.美国机器人教育的特点及其启示[J].现代教育技术,2007,(11):109.

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　　[4]刘文利.学校科学教育需要科技馆积极支持[J].中国教育学刊,2008,(3):45.

　　[5]杨洁.多元智能理论视野下的项目学习[D].2004.5.

机器人论文篇6

　　摘要：随着社会的飞速发展, 科学技术不断进步, 工业领域生产模式发生变化, 人工智能时代势不可挡, 尤其是机器人得到更大范围的推广与应用。工业机器人的突出优势是精准度较高, 工作效率高, 能够承受较大工作强度, 为整个工业领域产量的提升以及质量的提高创造更加优质的条件。由此可见, 工业机器人已成为现代工业发展的趋势与方向。文章基于行业发展, 详细阐述了工业机器人的特征, 探讨其未来发展趋势与方向, 以期为整个工业行业的持续性发展提供更大的技术支撑。

　　关键词：人工智能时代; 工业机器人; 趋势;

　　Abstract：

　　With the rapid development of society, the continuous progress of science and technology, industrial production mode changes, the era of artificial intelligence is unstoppable, especially the robot has been more widely promoted and applied. The outstanding advantages of industrial robots are high accuracy, high work efficiency, able to withstand a greater intensity of work, for the entire industrial field of production and quality improvement to create more high-quality conditions. Thus it can be seen that industrial robot has become the trend and direction of modern industrial development. Based on the development of the industry, this paper expounds the characteristics of the industrial robot in detail, and discusses its future development trend and direction, in order to provide greater technical support for the sustainable development of the entire industrial industry.

　　Keyword：

　　era of artificial intelligence; industrial robot; trend;

　　随着人工智能时代的到来, 互联网技术取得巨大突破, 大数据技术成为核心, 为工业机器人产品性能的提升提供更加先进的技术支持。在工业机器人发展进程中, 其操作趋于简易化, 精准度更高, 能够广泛应用在诸多领域, 投入成本呈现不断降低的趋势。立足工业领域, 机器人应用于产品检测、焊接以及搬运等环节。工业机器人的出现强化对人力应用的缓解, 在优势上主要体现为较高的生产效率与较高品质的操作, 同时, 操作持久性更加突出。

　　1 工业机器人的构成以及类型

　　从构成上分析, 工业机器人主要包含三个部分, 即本体、驱动以及控制三个系统。从功能上分析, 一种机器人的作用体现在对人类手、手臂的模仿。另外一种更具智能化, 有效发挥仿生学的特征, 能力更显多样化, 自由度更高。在当前的工业领域, 之所以选择工业机器人, 主要源于其较低的单机价格, 便于维修, 应用效率较高。

　　2 人工智能时代工业机器人核心技术分析

　　2.1 工业机器人以高精度减速机为核心构成, 涉及多种技术类型, 要求较高

　　在工业机器人中, 关键性结构组成为高精度减速机, 涉及多种技术类型。首先, 材料成型控制技术十分关键, 尤其对减速机减速齿轮的耐磨性与刚性提出更高要求, 目的是保证运行的高精度标准。在材料构成方面, 要强化对金相组织、材料化学元素以及含量的科学控制。其次, 加工技术不容忽视。在减速器中, 非标特殊轴承是必不可少的组成部分, 结构极具特殊性, 需要减速器零件加工尺寸来确认间隙标准, 工人技术要求更高。

　　2.2 以电机与高精度伺服驱动器为核心, 实现对工业机器人的全方位控制

　　对于工业机器人的控制, 电机与高精度伺服驱动器作用突出, 强化对控制系统的管理, 尤其是在瞬间力、功率输出方面面临更高的标准。首先, 快响应伺服控制技术能实现对位置环、电流环以及速度的有序控制, 合理运用干扰观测以及前馈补偿算法。具体讲, 要采用指标预测法来构建内部预测模型, 达到闭环优化的目的。其次, 为了保证工业机器人能够有效发挥识别功能, 要依托在线参数自整定技术, 强化转动惯量以及PID参数的在线优化, 达到参数的精准判定。另外, 在线惯量辨识算法明确伺服驱动器的实际工况, 强化参数的智能化控制, 以现场实际为要求, 合理进行参数的调整。

　　2.3 以实时性为要求, 强化控制操作系统的稳定性与精确性

　　在工业机器人中, 运动学控制系统对实时性要求较高。目前, 机器人运动控制卡以定制方式为主, 同时, 强调与操作系统的密切配合, 强化数据传输、数据精确性以及稳定性的实现, 尤其是对于操作系统的消息处理机制, 更要关注稳定性与快速响应的需要, 增强实时性, 为机器人产业化道路的发展创造条件。

　　3 结合工业机器人应用实际准确掌握发展趋势与方向

　　3.1 工业机器人的发展更显系统性特征, 整体性能增强, 适用范围更广

　　立足新时期的发展, 工业领域的机器人更显多样性, 如焊接机器人、清洁机器人等逐渐投入使用, 工程自动化程度显著增强。随着技术水平的不断提升, 机器人的造价呈现下降的趋势, 但是, 性能却不断增强。例如, 对于工业领域的机械手, 其主要原理是进行人手及手臂的模仿, 实现灵活抓取以及搬运的功能, 满足自动化操作的目标。纵观当前, 机械手应用最为广泛的领域是工业制造业、包装业等。机械手能够在既定的时间内较为准确与高效地完成操作动作, 这也成为工业机器人发展的主要方向。目前, 信息技术发展迅速, 尤其是人工智能技术影响力不断扩大, 加之互联网技术的支持, 工业机器人发展更显系统性特征, 强化在控制系统、诊断系统以及维护系统功能的提升。同时, 依托仿真模拟化程序设计, 切实增强智能化与自动化水平, 整体性能不断提升, 在应用方面更显可靠性, 适用范围更广。

　　3.2 以工业发展需求为基础, 更显生物性与仿生性特点, 强化不良工作环境生产效率的提升

　　立足工业生产, 很多环节与环境保护相矛盾, 对从业者身心健康产生不利影响, 有些操作人类很难完成, 这也成为工业机器人得以推广应用的重要因素。例如, 对于真空机器人, 其之所以在工业中应用, 主要原因是半导体工业中, 真空传输晶圆这一环节人类无法完成, 而真空机器人的引进实现这一问题的解决。另外, 在一些恶劣环境中, 如适应无阻运动的蛇形机器人, 满足水下作业的仿生鱼机器人等, 都处于不断研发之中, 备受瞩目。也就是说, 在工业机器人的发展进程中, 更加关注其仿生性与生物性的特征, 能够有效实现对人类行为的模仿与替代, 成为新时期工业机器人研发的新动向。

　　3.3 基于不断升级与更新的计算机信息技术, 工业机器人控制系统更加完善, 加快统一化与标准化的实现

　　在机器人内部, 核心构成为控制系统, 是发挥功能的重要保障, 强化对记忆、示教、通信连接以及坐标设置功能的支持。当前, 计算机技术不断升级更新, 为工业机器人控制系统的优化与完善提供强大动力, 整体控制水平显著提升。具体讲, 在控制器方面, 由专用封闭式发展为开放式。也就是说, 计算机水平的提升使得工业机器人的控制系统突破专供的束缚, 更显统一化与标准化的趋势, 网络化特征明显。基于此, 工业机器人的操作更显便捷性, 具备简单的操作常识即可, 无需投入人力物力进行培训, 在很短的时间内就可以对机器人进行模块功能调整, 在根本上使机器人的使用更加方便与快捷, 维护管理工作也易于进行。

　　3.4 综合传感器融合配置技术日趋成熟与完善, 实现对人类思维与神经的多功能仿生

　　立足信息时代, 人工智能的发展势不可挡, 智能化成为工业机器人在未来的发展方向。智能化的机器人, 即强调机器人对人类模仿的更高层次, 需要具备更高层级的仿生, 既要能够模仿人类的动作行为, 同时, 还需要具有人类的思维与神经。基于此, 传感器成为智能工业机器人的重要构成部分, 尤其是视觉、力觉、触觉传感器的出现, 加快工业机器人智能化的发展速度。例如, 对于从事电弧焊接的机器人, 采用多传感器融合配置, 融电弧传感器、视觉传感器以及机器传感器于一体。在视觉传感器的支持下, 机器人能够凭借激光视觉扫描功能, 获取焊接过程中所需要的焊炬等数据信息, 保证电弧焊接的精准性。另外, 远距离遥控机器人的出现代表了综合性传感器融合配置技术上了新的台阶。这种技术在机器人未来发展中将得到更大范围的推广与应用, 处于不断完善与成熟中。

　　4 我国工业机器人发展存在的不足与凸显的问题

　　首先, 我国工业机器人起步较晚, 发展时间较短, 资金投入方面彰显不足, 在技术与经验方面彰显无力性, 处于不断摸索与提升阶段, 研发力度亟待增强。其次, 对于我国机器人的发展, 在生产技术与可靠性方面相对薄弱, 尤其是机器人很多关键部件需要进口, 生产成本大幅增加, 机器人市场仍需不断扩大, 尤其是过高的成本支出, 使得工业机器人在生产研发方面缺乏较高的积极性。再次, 工业机器人标准化生产的实现需要以规模优势为前提, 但是, 我国在生产与研发方面的投入尚未达标, 给推广与应用造成巨大阻力。

　　5 如何推动人工智能时代工业机器人的快速发展

　　随着时代的不断进步, 智能机器人技术处于不断创新升级中, 因此, 工业智能机器人在未来的发展要集中做好如下几个方面的工作。首先, 从理论研究方面分析, 要重视加强指挥制造技术的探究, 尤其是针对机器人中相关零部件的生产, 要切实提升产品生产质量, 有效应对生产难题, 借助新型制造技术与制造模式, 缩短机器人生产与推广时间。其次, 要结合社会需求, 合理增加智能机器人科研项目资金投入, 设置专项资金, 尤其是面对工业转型发展的新阶段, 要扩大对机器人及相关产业的投资量, 在根本上为工业智能机器人技术的进步创造条件。再次, 立足新时期, 要对工业机器人相关条例、规则等进行完善, 加快核心技术研发速度, 同时, 做好研发技术与成功经验的总结分析, 推动智能机器人工业化发展进程的加快, 构建更加完善的标准体系, 强化对人机交互准则的合理优化。

　　6 结束语

　　综上, 工业机器人是多学科相互融合与发展的产物, 对工业行业的发展意义巨大。因此, 要立足信息时代, 在人工智能技术的支撑下, 准确掌握工业机器人发展趋势, 明确技术特征, 促使工业机器人生产制造成本的不断降低, 性能逐步增强。同时, 要重视仿生学在工业机器人领域的研究与应用, 强化控制系统功能的不断升级改造, 加快多传感器融合配置技术的发展, 大幅提升工业机器人的智能化水平, 推动整个行业标准化与统一化建设, 拓展机器人应用领域, 以便更好发挥工业机器人在人工智能时代的价值。

　　参考文献

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