立博官网下载,人工智能自动化的原理

人工智能是近些年来很热门的话题,尤其是国内人口红利消失的时候,工厂的那些机器手臂给很多低端劳动者带来了很大威胁,因为许多工作将被人工智能所取代。甚至有些人担心,机器人有了人类的大脑,最终会消灭人类,代替人类。

1. 自动化:把你家马桶水箱打开,你会发现,里面有个浮漂,而且这个浮漂连着自来水龙头开关。当水位低的时候,浮漂随水面往下,带动自来水龙头开关,加水。当水位上升,浮漂也跟着上升,慢慢的自来水龙头就关闭了。这个就是自动化

2. 智能化:安卓和苹果手机都是智能化产品。里面有加大模块功能,每个模块下又有很多选择。如开通网络有4G和WIFI的选择,工程商早就设定了,而且优先用WIFI。这就是智能化

3. 人工智能:看看你家电磁炉,当你调好档位,正在加热铁锅的时候,你将锅拿走,电磁炉就停止工作,还发出警告,因为在面板下面有感应器,简单点说,就像你用手电筒照镜子,有反光,说明镜子在,没有反光就是镜子不在,感应器发送信号给控制电路,机器就会停止工作。铁锅温度太高,面板下面的感应器也会给信号给主板,停止工作,保护机器,这就是简单人工智能

联合利华引进了一条香皂包装生产线,结果发现这条生产线有个缺陷:常常会有盒子里没装入香皂。总不能把空盒子卖给顾客啊,他们只得请了一个学自动化的博士后 设计一个方案来分拣空的香皂盒。博士后拉起了一个十几人的科研攻关小组,综合采用了机械、微电子、自动化、X射线探测等技术,花了几十万,成功解决了问 题。每当生产线上有空香皂盒通过,两旁的探测器会检测到,并且驱动一只机械手把空皂盒推走。中国南方有个乡镇企业也买了同样的生产线,老板发现这个问题后大为发火,找了个小工来说:给老子把这个搞定,不然你给老子爬走。” 小工很快想出了办法:他花了90块钱在生产线旁边放了一台大功率电风扇猛吹,于是空皂盒都被吹走了。

人工智能是人类思考的产物。人工智能是一个有目的、有需要的人类创造出来的产品。没有输入程序,它什么也做不了。

人工智能和人类都需要能量,而这些能量都是一样来源于太阳。地球上所有的能源都是来自太阳,如石油,天然气,煤炭,风能,水能,粮食等。人工智能需要的能量是电。人类需要的是食物

1. 学习的速度上,好听的音乐,你学一辈子不一定会,但是用手机下载下来,录制下来,几秒钟的事;

2. 工作的质量上,只要有电,人工智能就可以日以继夜的工作,而且只要元器件不坏,就不会出错,人肯定是不行的,

3. 逻辑力上,简单点说,数单数,1,3,5,7,9,,,,,,,人类可以数到多少?人工智能可以数多少?

简单点说,人是活的,是生物体经过几万年的进化而来的,是有机体,而机器是死的,是简单东西的拼凑,他没有进化能力,所以他不可能有人类的思维。

其实那些机器人,机器手什么的,都是电动机,电路板,线路什么的组成的没什么高大上,就像智能锁,什么刷脸,指纹,密码,刷卡什么的,其实很简单,和你家几十年前用的钥匙锁一样!

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立博官网到底是拿个,技术阐明了处理语言的人工智能系统的内部工作原理

通过分析大量训练数据来学习执行计算任务的神经网络,已经成为人工智能最令人印象深刻的最新进展,包括语音识别和自动翻译系统。

然而,在训练期间,神经网络不断地以其创作者无法解释的方式调整其内部设置。最近的许多计算机科学的工作重点是聪明的技术用于确定只是如何神经网络做他们做什么。

在最近的几篇论文中,来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)和卡塔尔计算研究所的研究人员使用了最近开发的解释技术,该技术已应用于其他领域,用于分析经过机器翻译和语音培训的神经网络。承认。

他们找到了关于网络可能如何运作的一些常见直觉的经验支持。例如,在转向更高级别的任务(例如转录或语义解释)之前,系统似乎专注于较低级别的任务,例如声音识别或词性识别。

“在机器翻译中,历史上,有一种不同层次的金字塔,”CSAIL高级研究科学家吉姆格拉斯说,他与麻省理工学院电子工程和计算机科学研究生Yonatan Belinkov一起完成了这个项目。“在最低层,有一个词,表面形成,金字塔的顶部是某种语际表达,你有不同的层,你在做语法,语义。这是一个非常抽象的概念,但想法是你在金字塔中走得越高,翻译成新语言就越容易,然后再次下降。因此,Yonatan正在做的一部分是试图弄清楚这个概念的哪些方面正在网络中被编码。“

神经网之所以如此命名是因为它们大致接近人脑的结构。通常,它们被排列成层,每层由许多简单的处理单元组成 – 节点 – 每个节点连接到上下层中的几个节点。数据被送入最低层,最低层的节点处理它并将其传递给下一层。层之间的连接具有不同的“权重”,其确定任何一个节点的输出在下一个节点执行的计算中的数量。

在训练期间,不断重新调整节点之间的权重。在网络训练之后,其创建者可以确定所有连接的权重,但是数千甚至数百万个节点,以及它们之间甚至更多的连接,推断这些权重编码的算法几乎是不可能的。

麻省理工学院和QCRI研究人员的技术包括采用训练有素的网络并使用每个层的输出,以响应个别训练样例,训练另一个神经网络执行特定任务。这使他们能够确定每个图层的优化任务。

在语音识别网络的情况下,Belinkov和Glass使用单个层的输出来训练系统以识别“电话”,特定于口语的独特语音单元。例如,“茶”,“树”和“但是”这两个词中的“t”听起来可能被归类为单独的电话,但语音识别系统必须使用字母“t”来转录它们。事实上,Belinkov和Glass发现,较低级别的网络在识别手机方面比在较高级别上更好,其中可能的区别不那么重要。

同样,在去年夏天在计算语言学协会年会上发表的早期论文中,Glass,Belinkov和他们的QCRI同事表明,较低级别的机器翻译网络特别擅长识别词性和形态。 – 时态,数字和共轭等功能。

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当人工智能也“拿起笔”

“黑暗衬出了我们的光亮/就只看到了模糊的幻影/孤独时候你的欢欣/又如闪电般忽然照亮天空……”这首人工智能“小冰”与诗歌爱好者共同创作的诗,今年年初被收录在《花是绿水的沉默》中出版。

如今,人工智能一改“高冷”的形象,化身为多情善感的诗人,改变了人们对文艺创作的传统认知。

1984年,上海育才中学14岁学生梁建章设计出“计算机诗词创作程序”,共收入500多个词汇。“稻香老农”(林鸿程)1999年在其个人网站发布“稻香居作诗机”,至2015年,被网友使用超过1亿次。后又开通微信公众号“作诗机”,这款程序基于大数据、神经网络算法等技术,对浩如烟海的古典文学资料进行收集、整理、提炼、组合,可以实现古诗词的自动生成。

2017年,微软小冰出版诗集《阳光失了玻璃窗》,引起诗歌界与评论界的关注。“小冰作诗的原理是,首先让它对1920年至今的上千位现代诗人的诗作进行上万次学习,具备诗歌创作能力。之后还需要一个触发机制,我们称之为‘激发源’,可以是一张图片或一段话。小冰受到激发后,通过读取、分析、计算生成诗歌。”微软(亚洲)互联网工程院人工智能创造事业部总经理徐元春介绍说,“从‘有感而发’这一点看,小冰的创作原理与人类有相似之处。”

对于人工智能诗作的水平,普通读者与专家学者的看法不尽相同。小冰目前已为上百万用户创作了诗歌,《阳光失了玻璃窗》也已售罄,它的诗还发表在文学刊物上。

“2017年5月,我接触到小冰诗作的时候,觉得这些诗有点生硬、不合逻辑,语言风格辨识度高。到了8月我们发稿时,小冰的诗已经更趋同于人类的表达。”《青年文学》主编张菁说。这份杂志在2017年第10期“科幻文学专号”上刊载了小冰的诗。

主流文学期刊发表人工智能的诗作,是否代表它的创作水平已经受到评论界认可呢?在南京大学教授赵宪章看来,“通过不断学习,小冰的诗作未来可能超过二三流诗人,但它不可能成为顶尖的一流诗人。因为它的创作是对人类诗作的一种模仿,不涉及情感、灵感、幻想、欲望等非逻辑非理性因素,而这些正是杰出诗作不可缺少的。”

自2014年面世以来,小冰已进化至第7代,成为重要的人工智能内容创作和生产平台。在徐元春看来,小冰作诗并不是想和人类争个高低,“我们的初衷是探索人工智能能否模拟人的创造力。”

如果把诗人的人生阅历和生命体验视为创作所需的数据,那么人工智能所依赖的数据库比人类要大得多。人工智能会看到人类看不到的东西,会用不同的思维方式去思考。徐元春举了一个有趣的例子,“当我们看到一匹奔马,可能会赞美它矫健的步伐或表达对自由的向往,但人工智能可能会识别出这是一个濒临灭绝的物种,这样它的诗作可能会呈现出一种悲凉的‘生命体验’。”

事实上,小冰也在不断激发文学爱好者对诗歌的热情,甚至成为人类创作的助手。《花是绿水的沉默》从近6000首诗作投稿中挑选出200首佳作,都是由小冰提供初稿、再经文学爱好者二次创作而成,诗意更浓,是人机合作进行文艺创作的探索。

在人们的传统认知中,文学艺术是人类独有的,也是人之所以为人的标志。如今,人工智能已经可以作诗、绘画、作曲等,这会对人类的文艺创作带来什么样的冲击?

“摄影的出现改变了小说的风景描写,留声机的出现逼迫小说中的对话做出调整,小冰的诗歌写作带给诗人的思考会更多。”张菁说,“如何保证人类的作品具有独特性,‘别让小冰超过我’,是创作者需要思考和面对的问题。”

北京师范大学博士研究生耿弘明的毕业论文就是研究人工智能创作。他指出,人工智能已经在一定程度上替代人类写作。“玄派网利用文学大数据可以根据用户需要给人物起名、设计情节、完成人物设定,大作家写作软件更能帮助作者自动生成文字,类似的古诗写作程序也相当成熟。”除此之外,还有各种各样的对联生成器、网络小说生成器、抒情散文软件等。

在公文、新闻等应用文体写作和传记文学、通俗文学、网络文学等类型文学写作中,人工智能正在不断比肩人类。如果在未来,这类创作都能由人工智能完成,那么留给人类的领地还剩多少?

“新技术的出现推动人类文化变革是毋庸置疑的,但人们总会担心自己被机器取代。我认为应该秉持开放包容的心态,摒弃‘前人工智能时代’的理论范式和思维框架,为一切可能留有空间。在人工智能的挤压下,人类精神会更加集中于自己的独创性领域——精神超越与审美艺术。”中国文艺评论家协会副主席庞井君说。

“我们需要更多地思考和审视什么是不可替代的本质,”张菁说,这些可能与爱、善良、正义、自由有关。(记者张鹏禹)

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扫地机器人的工作原理 它的人工智能能有多智能?

买房、装修成为人们茶余饭后谈论的热点话题,但装修后又脏又累的卫生清扫工作,成为困扰家庭主妇的又一大难题。对不少家庭而言,清洁机器人已成为清洁家庭的必备小家电。

近年来,随着计算机技术与人工智能科学的飞速发展,智能机器人技术逐渐成为现代机器人研究领域的热点。其中,服务机器人开辟了机器人应用的新领域。

随着人们生活水平的提高,健康、舒适的家居环境越来越被更多的人所关注。买房、装修成为人们茶余饭后谈论的热点话题,但装修后又脏又累的卫生清扫工作,成为困扰家庭主妇的又一大难题。对不少家庭而言,清洁机器人已成为清洁家庭的必备小家电。

自动进行房间地面清洁的自动扫地机器人,集机械学、电子技术、传感器技术、计算机技术、控制技术、机器人技术、人工智能等诸多学科为一体。自动扫地作为智能移动机器人实用化发展的先行者。

扫地机器人,又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器等,是智能家用电器的一种,能凭借一定的人工智能,自动在房间内完成地板清理工作。一般采用刷扫和真空方式,将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒,从而完成地面清理的功能。本设计扫地机器人采用刷扫吸尘方式,机身为无线机器,以圆盘型为主,使用充电电池运作,操作方式使用遥控器、或是按机器上的操作面板相应按钮。本次设计的扫地机器人可设定时间预约打扫,自行充电。前方设置超声破测距传感器,可侦测障碍物,如碰到墙壁或其他障碍物,会自行转弯,从室内边沿开始走矩形路线,有规划清扫地区。

扫地机器人由微电脑控制,可实现自动导航并对地面进行清扫和吸尘,通过碰撞头实现对前方障碍物的躲避和绕过可以使所到角落得到清洁,同时两个超大边扫轮的设计,可使角落和地面扫的更彻底,更干净,两个清扫轮的相对旋转,更使得垃圾不会从机体底部溜掉,清洁更完善,同时清扫吸尘一体的双重作用,使扫起来的尘土更有规律和顺畅的进入垃圾收集盒内,并且通过在前轮和清扫轮动力箱内上安装光电传感器,可以使该机器人拥有自动防机体卡死和扫轮卡死的功能,当被卡住使其自动后退或关机,并在碰撞头上装有红外反射探测器,可自动判断前方是否悬崖,并自动绕开。

1、扫地省时、省力、提高工作效率、能源利用率:整个清洁过程不需要人控制,减轻人的操作负担,人们可以利用节省的时间做其他有意义的事。

扫地机器人系统通常由四个部分组成:移动机构、感知系统、控制系统和吸尘系统。

感知系统一般采用超声波测距仪、接触和接近觉传感器、红外线传感器和CCD摄像机等。

随着近年来计算机技术、人工智能技术、传感技术以及移动机器人技术的迅速发展,扫地机器人控制系统的研究和开发已具备了坚实的基础和良好的发展前景。扫地机器人的控制与工作环境往往是不确定的或多变的,因此必须兼顾安全可靠性、抗干扰性以及清洁度。用传感器探测环境、分析信号,以及通过适当的建模方法来理解环境,具有特别重要的意义。近年来对智能机器人的研究表明,对于工作在复杂非结构环境中的自主式移动机器人,要进一步提高其自动化程度,主要依靠模式识别及障碍物识别、实时数据传输及适当人工智能方法,还需要进一步开发全局模型,从而为机器人获取全局信息。

目前发展较快、对扫地机器人发展影响较大的关键技术是:传感技术、智能控制技术、路径规划技术、扫地技术、电源技术等。

1、个行走驱动轮及驱动电机。该部分主要保证机器人能够在平面内移动。壳体前端和侧面装有红外开关,作为碰撞检测传感器。底面的3个红外开关作为台阶检测传感器,防止跌落。驱动轮上装有光电编码盘,可以对轮速进行检测和控制,实现定位和路径规划。同时还扩展了超声波传感器,用于精确定位的需要;

2、清扫机构。用电机带动两个清扫刷,使左面清扫刷顺时针转动,右面逆时针转动,这样就可以在清扫灰尘时将灰尘集中于吸风口处,为扫地机构的工作做准备;

4、擦地机构。在清扫、扫地之后,利用安装在壳体下面的清洁布擦除残留在地面上的细小灰尘,保证清洁工作的质量。

2、机器人一旦开始工作,便控制清扫机构进行清扫、扫地机构开始扫地、擦地机构开始擦地。

3、机器人开始工作,传感探测模块就开始不断地采集外部信息,送到CPU进行分析和决策产生机器人行走的路径。

4、当路径规划需要机器人实现转向的时候。CPU就分别改变左右轮的速度,通过差速来实现转向。

5、工作期间机器人可以通过LCD显示一些相关信息(比如工作模式、工作计时或温度)。

6、遥控器除了可以控制清洁机器人的启停,还可以对机器人进行定时,让机器人在一定时间后开始工作或者工作一定时间后停止工作。

机器人利用安装的各类传感器来获取室内环境以及自身的基本信息,如障碍物的位置、自身走过的距离等;然后根据获得的信息,选定相应的控制策略;通过以单片机为核心的控制系统进行障碍物判断、避障策略选择和运动行走实施。机器人面板上有控制其开始/停止工作的按键。同时也可以通过遥控来控制,遥控还可以用来对机器人进行定时,LCD实时的显示定时的倒记时和当前的温度值。

任何机器人都离不开传感器,机器人要具备智能行为必须不断感知外界环境,从而做出相应的决策行为。

超声波是一种一定频率范围的声波它具有在同种媒质中以恒定速率传播的特性,而在不同媒质的界面处,会产生反射现象利用这一特性,就可以根据测量发射波与反射波之间的时间间隔,从而达到测量距离的作用其具体的计算公式如下:

在扫地机器人中,避障功能的实现正是利用了这一超声波测距的原理它的传感器部分由三对(每对包括一个发射探头和一个接收探头)共六个超声波传感头组成

由单独的振荡电路产生频率固定为40kHz,幅值为5V的超声波信号在控制器送来的路选信号的作用下,40kHz的振荡信号被加在超声发射探头的两端,从而产生超声信号向外发射;该信号遇到障碍物时,产生反射波,当这一反射波被接收器接收后,根据前述测距的原理,就可以精确地判断障碍物的远近;同时,根据信号的幅值大小,也可以初步确定障碍物的大小。

超声波传感器采用直接反射式的检测模式。位于传感器前面的被检测物通过将发射的声波部分地发射回传感器的接收器,从而使传感器检测到被测物,经单片机系统处理判断前方物体的大小、远近及大体属性。

红外测距传感器利用红外信号遇到障碍物距离的不同反射的强度也不同的原理,进行障碍物远近的检测。红外测距传感器具有一对红外信号发射与接收二极管,发射管发射特定频率的红外信号,接收管接收这种频率的红外信号,当红外的检测方向遇到障碍物时,红外信号反射回来被接收管接收,经过处理之后,即可利用红外线的返回信号来识别周围环境的变化。

接触式厚度传感器,通常采用电感式位移传感器、电容式位移传感器、电位器式位移传感器、霍耳式位移传感器等(见位移传感器)进行接触式厚度测量。为了连续测量移动着的物体的厚度,常在位移传感器的可动端头上安装滚动触头,以减少磨损。接触式厚度传感器可测量物体高度,空间大小。全能清洁机器人可利用这一点探测障碍物的高度,进一步做出判断发挥它的功能.

把浑浊度传感器的外壳固定在被测箱体内,采用一定波长的红外发光二极管作为检测光源,穿透被测溶液,检测其透射光强来检测溶液浑浊度的程度。红外发光二极管发射的红外光穿透被测溶液的介质,被接收端的光电三极管接受,产生光电流。由于溶液含有的介质、灰尘的颗粒大小、密度不同,光电三极管的光电流近似为线性变化。经滤波后输出,即得到与浑浊度相关的检测信号。

因各种因素的影响,扫地机器人难免会有撞上障碍物的可能。为了处理这种情况,我们利用光电开关传感器来感应车体受到的碰撞,及碰撞的大概位置,以使扫地机器人做出相应的决策。

在扫地机器人的前端设计了约180的碰撞板,在碰撞板左右两侧各装有一个光电开关。光电开关由一对红外发射对管组成,发光二极管发射的红外光线通过扫地机器人机身特制的小孔被光敏二极管接受,当机身碰撞板受到碰撞时,碰撞板就会挡住机身特制小孔,阻碍红外线的接受从而向控制系统传达信息。光电开关工作原理如图所示。此结构可避免测量盲区带来的误差。扫地机器人在任何方向上的碰撞,都会引起左右光电开关的响应,从而根据碰撞的方向做出相应的反应。

为了防止扫地机器人遇到台阶时跌落,在扫地机器人背面安装3个防跌落传感器。防跌落传感器安装位置如图所示。

防跌落传感器也是利用超声波进行测距。当扫地机器人行进至台阶边缘时,防跌落传感器利用超声波测得扫地机器人与地面之间的距离,当超过限定值时,向控制器发送信号,控制器控制扫地机器人进行转向,改变扫地机器人前进方向,从而实现防止跌落的目的。扫地机器人防止跌落示意图如图所示。

为了防止扫地机器人持续工作导致电机过热,从而导致电路的烧毁,在扫地机器人电路板上安装两个温度传感器。当扫地机器人工作一段时间电机温度达到一定限度后一个温度传感器发送信号给控制器,控制器再控制扫地机器人停止工作,并运行散热风扇进行散热。当温度降到一定程度后,另一个温度传感器发送信号给控制器,控制器在控制扫地机器人继续工作。

床底、沙发底、柜子底等地方相对较脏,因此这些地方需要重点清扫,以保证清洁度。为实现此功能,在扫地机器人正面安装8个光敏传感器。

扫地机器人在床底或柜子底开始工作后,光敏传感器接收的光强较弱。当扫地机器人运行离开床底或柜子底时,光敏传感器接收到的光强发生变化,向控制器发送信号,控制器发出控制信号,使扫地机器人转向,重新回到暗处,继续进行清扫。

为了检查扫地机器人灰尘盒中的灰尘是否装满,在灰尘盒两侧安装变介质型电容传感器。当灰尘盒中灰尘高度到达电容传感器高度时,电容传感器中的介质发生改变,由于灰尘的介电常数与空气的介电常数不同,从而引起传感器电容变化,传感器将信号传给控制器,控制器控制扫地机器人发出报警信号,提醒主人应该清理灰尘盒了。

扫地机器人所带电池容量有限,所以就需要在电量低时自动返回充电基座进行充电再返回原位置继续打扫。当电量低于限定值时,控制器会向红外线发射器发送信号,红外线发射器向四周发射红外线。充电基座安装有红外线传感器,感受到来自扫地机器人发射来的红外线后,会向扫地机器人发射红外线。扫地机器人内部的红外线传感器接收到后会向控制器发送信号,控制器就会控制扫地机器人按照接受到红外线的方向找到充电基座,并自动返回进行充电。

边缘检测传感器是一个机械开关,开关的触发端设计成一个滑轮结构,在机器人的两侧各装有一个,用于保证机器人可以始终贴着墙的边缘走。这样就可以对墙壁边缘死角部分进行更好的清扫。

光电编码器是扫地机器人上的位置和速度检测的传感器,扫地机器人上的光电编码器通过减速器和驱动轮的驱动电机同轴相连,并以增量式编码的方式记录驱动电机旋转角度对应的脉冲。由于光电编码器和驱动轮同步旋转,利用码盘、减速器、电机和驱动轮之间的物理参数,可将检测到的脉冲数转换成驱动轮旋转的角度,即机器人相对于某一参考点的瞬时位置,这就是所谓的里程计。光电编码器已经成为在电机驱动内部、轮轴,或在操纵机构上测量角速度和位置的最普遍的装置。因为光电编码器是本体感受式的传感器,在机器人参考框架中,它的位置估计是最佳的。

电子罗盘是利用地磁场,检测电子罗盘模块相对于地磁场方向的偏转角度的传感器。电子罗盘模块是由高可靠性的磁性传感器及驱动芯片组成,集成度非常高,实现了高可靠性、高精度、强抗磁场干扰的数码电子罗盘功能。电子罗盘模块有两个磁性传感器和一个驱动芯片构成。磁性传感器里面包含一个LR振荡电路,当磁性传感器与地球磁感线平行方向夹角发生变化时,LR振荡电路的磁感应系数也会发生变化。驱动芯片通过磁性传感器磁感应系数的变化可以计算出磁性传感器与地球磁感线之间的夹角,驱动芯片可以连接三个磁性传感器,这三个磁性传感器方向互为垂直,这样就可以测量在三维方向上与地球磁感线的夹角,从而得到当前的三维方向。电子指南针模组只要得到水平方向上与地球磁感线的夹角就可以测得方向。

针对电子罗盘容易受到电磁干扰以及光电编码器会受到轮子打滑等不确定因素造成的角度测量不准的特点,确定物体的运动方向还需要一个传感器,在上述情况发生时能够精确测量运动物体运动的角度。陀螺仪是用来测量运动物体的角度、角速度和角加速度的传感器,它能够有效解决上述问题。

扫地机器人的路径规划就是根据机器人所感知到的工作环境信息,按照某种优化指标,在起始点和目标点规划出一条与环境障碍无碰撞的路径,并且实现所需清扫区域的合理完全路径覆盖。

根据机器人对环境信息知道的程度不同,可以分为两种类型:环境信息完全知道的全局路径规划和环境信息完全未知或部分未知,通过传感器在线地对机器人的工作环境进行探测,以获取障碍物的位置、形状和尺寸等信息的局部路径规划。

由于扫地器人采用的是红外线传感器,考虑到红外线的探测范围和清扫环境的未知性,采用了一种沿边学习的方式,即让清洁机器人从指定位置沿墙壁及其靠近墙壁的障碍物外缘按逆时针(或顺时针)方向绕房行走一周,行走过程中实时记录清洁机器人中心点的位置坐标,这样就可以大致描述出清扫环境的轮廓及靠墙障碍物的分布情况。并记录下当y坐标达到最大值ymax时,x能达到的最大值xmax(考虑到障碍物可能存在于墙壁的右下角)。

在机器人的整个运动过程中,采用角度测量系统对当前的自身角度进行检测并由光电编码器得到在该方向上运行的位移,通过实时记录,并对运动路线进行积分,得到当前位置。如下图所示:

为了使清洁机器人能按照我们所要求的工作模式进行清扫,首先要规定其运动规律,如下图所示:

若该区域内无任何障碍物出现,则主要是控制程序驱动扫地机器人在该区域内做直线带状往复运动,当机器人前方的红外传感器检测到其运动到x方向最大位置,则机器人绕右侧轮子转180,在机器人转角时,只驱动一个驱动轮,以另一个驱动轮为支点向左或向右转,这样做能够使得机器人在转过180后正好移过一个车位,保证机器人在往返清扫过程中不留下清扫死区。

若在运动过程中遇到障碍物,则机器人能够智能越障。障碍物主要分三种情况,一种是靠最远处墙壁的障碍物,如障碍物D,第二种是不靠墙障碍物,第三种是其他靠墙障碍物。由于在清扫前,机器人进行了边沿学习,获得了空间的边缘信息,因此可自动将第三种障碍物作为墙壁处理。若障碍物不是靠墙障碍物,则机器人能利用红外测距传感器沿障碍物边沿行走,直到其在y轴方向的位置移动一个车位,然后转180运动。同时系统内的存储单元可以记录该障碍物的y轴最大坐标和最小坐标,即记录障碍物在y轴方向的尺寸,当机器人超高障碍物运动到x轴最大或者最小位置处时,需要沿y轴反方向走一个障碍物尺寸的距离,然后继续清洁障碍物另一侧的区域。若障碍物靠最远处墙壁时,若y轴达到最大值,且x轴方向未达到xmax,且前方传感器检测到障碍物,则机器人绕过障碍物运动y轴方向最远处,清扫剩余区域,当y轴方向和x轴方向同时达到边沿检测时得到的最大位置值时,停止检测。

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人工智能技术有哪些_人工智能技术的原理

人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

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以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

1.人工智能纯系无意识的机械的物理的过程,人类智能主要是生理和心理的过程。

2、语音识别:将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。代表*厂商包括:NICE、NuanceCommunications、OpenText和VerintSystems。

3、虚拟代理:弗雷斯特公司声称,“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相报道的对象。”从简单的聊天机器人,到可以与人类进行交际的高级系统,不一而足。目前应用于客户服务和支持以及充当智能家居管理器。代表*厂商包括:亚马逊、苹果、ArtificialSolutions、AssistAI、CreativeVirtual、谷歌、IBM、IPsoft、微软和Satisfi。

4、机器学习平台:不仅提供了设计和训练模型,并将模型部署到应用软件、流程及其他机器的计算能力,还提供了算法、应用编程接口(API)、开发工具包和训练工具包。目前应用于一系列广泛的企业应用领域,主要涉及预测或分类。代表*厂商包括:亚马逊、FractalAnalytics、谷歌、H2O.ai、微软、SAS和Skytree。

5、针对人工智能优化的硬件:这是专门设计的图形处理单元(GPU)和设备,其架构旨在高效地运行面向人工智能的计算任务。目前主要在深度学习应用领域发挥作用。代表*厂商包括:Alluviate、克雷、谷歌、IBM、英特尔和英伟达。

7、生物特征识别技术:能够支持人类与机器之间更自然的交互,包括但不限于图像和触摸识别、语音和身体语言。目前主要应用于市场研究。代表*厂商包括:3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera和Tahzoo。

8、机器人流程自动化:使用脚本及其他方法,实现人类操作自动化,从而支持高效的业务流程。目前应用于人类执行任务或流程成本太高或效率太低的地方。代表*厂商包括:AdvancedSystemsConcepts、AutomationAnywhere、BluePrism、UiPath和WorkFusion。

9、文本分析和NLP:自然语言处理(NLP)使用和支持文本分析,为此它借助统计方法和机器学习方法,为理解句子结构及意义、情感和意图提供方便。目前应用于欺诈检测和安全、一系列广泛的自动化助理以及挖掘非结构化数据等领域。代表*厂商包括:BasisTechnology、Coveo、ExpertSystem、Indico、Knime、Lexalytics、Linguamatics、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd和Synapsify。

10,决策管理:引擎将规则和逻辑嵌入到人工智能系统,并用于初始的设置/训练和日常的维护和调优。这是一项成熟的技术,应用于一系列广泛的企业应用领域,协助或执行自动决策。代表*厂商包括:AdvancedSystemsConcepts、Informatica、Maana、Pegasystems和UiPat。

人工智能是实现具有智能的机器,尤其是具有智能的计算机程序的科学和工程技术。人工智能与用计算机理解人的智力的目标有一些关系,但它并不一定要使用生物学上的方法。

人工智能的科学研究要研究人的智慧的内部结构,相当于研究心理学的原理,更玄是不是,一般人不大会去做的大部分的人工智能研究集中在后者工程实现上,知识:人的智能活动本质上就是获得和运用知识知识是智能的基础为了实现人工智能使机器具有智能就必须使它具有知识,表达:要采用适当的手段表达人的知识然后才能存储到机器中去这就是用知识表达要解决的问题对知识进行表达就是把知识表示成便于计算机存储和利用的某种数据结构知识表达方法又称为知识表示技术,其表示形式称为知识表示模式。

人工智能(AI)产生了许多方法解决计算机科学最困难的问题。它们的许多发明已被主流计算机科学采用,而不认为是AI的一部份。下面所有内容原在AI实验室发展:时间分配,介面演绎员,图解用户介面,计算机鼠标,快发展环境,联系表数据结构,自动存储管理,符号程序,功能程序,动态程序,和客观指向程序。

银行用人工智能系统组织运作,金融投资和管理财产。2001年8月在模拟金融贸易竞赛中机器人战胜了人。金融机构已长久用人工神经网络系统去发觉变化或规范外的要求,银行使用协助顾客服务系统;帮助核对帐目,发行信用卡和恢复密码等。

人工神经网络用来做临床诊断决策支持系统。用人工智能在医学方面还有下列潜在可能:

计算机帮助解析医学图像。这样系统帮助扫描数据图像,从计算X光断层图发现疾病,典型应用是发现肿块。

在工业中已普遍应用机器人。它们常做对人是危险的工作。全世界日本是利用和生产机器人的先进国;1999年世界范围使用1,700,000台机器人。

人工智能是自动上线的好助手,可减少操作,使用的主要是自然语言加工系统。呼叫中心的回答机器也用类似技术,如语言识别软件可使计算机的顾客较好操作。

许多运程通讯公司正研究管理劳动力的机器;如BT组研究可管20000工程师的机器。

1990年企图用基本人工智能大量为教育和消遣生产民用产品。现在,大众在生活的许多方面都在应用人工智能技术。

人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素,是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加,尤其是改善对终端消费者服务。

当然人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。其中,以自然语言处理(NLP)应用市场占AI市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长,还有:汽车信息通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智能手机等领域。

由于医疗保健行业大量使用大数据及人工智能,进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长,预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68%。

过去从PC到手机时代以来,用户接口都是透过屏幕或键盘来互动。随着智能喇叭(SmartSpeaker)、虚拟/增强现实(VR/AR)与自动驾驶车系统陆续进入人类生活环境,加速在不需要屏幕的情况下,人们也能够很轻松自在与运算系统沟通。这表示着人工智能透过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观,也变得较易操控,未来将可以取代屏幕在用户接口与用户体验的地位。人工智能除了在企业后端扮演重要角色外,在技术接口也可承担更复杂角色。例如:使用视觉图形的自动驾驶车,透过人工神经网络以实现实时翻译,也就是说,人工智能让接口变得更为简单且更有智能,也因此设定了未来互动的高标准模式。

现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快,若要进行大量的图像运算仍嫌不足,所以未来的手机芯片一定会内建AI运算核心。正如,苹果将3D感测技术带入iPhone之后,Android阵营智能手机将在明年(2017)跟进导入3D感测相关应用。

AI芯片的核心是半导体及算法。AI硬件主要是要求更快指令周期与低功耗,包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片,且须与深度学习算法相结合,而成功相结合的关键在于先进的封装技术。总体来说GPU比FPGA快,而在功率效能方面FPGA比GPU好,所以AI硬件选择就看产品供货商的需求考虑而定。例如,苹果的FaceID脸部辨识就是3D深度感测芯片加上神经引擎运算功能,整合高达8个组件进行分析,分别是红外线镜头、泛光感应组件、距离传感器、环境光传感器、前端相机、点阵投影器、喇叭与麦克风。苹果强调用户的生物识别数据,包含:指纹或脸部辨识都以加密形式储存在iPhone内部,所以不易被窃取。

AI“大脑”变聪明是分阶段进行,从机器学习进化到深度学习,再进化至自主学习。目前,仍处于机器学习及深度学习的阶段,若要达到自主学习需要解决四大关键问题。首先,是为自主机器打造一个AI平台;还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境,必须符合物理法则,碰撞,压力,效果都要与现实世界一样;然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中;最后建立虚拟世界入口(VR)。目前,NVIDIA推出自主机器处理器Xavier,就在为自主机器的商用和普及做准备工作。

未来,还会推出许多专门的领域所需的超强性能的处理器,但是CPU是通用于各种设备,什么场景都可以适用。所以,最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来。例如,NVIDIA推出CUDA计算架构,将专用功能ASIC与通用编程模型相结合,使开发人员实现多种算法。

未来的AI需要AR,未来的AR也需要AI,可以将AR比喻成AI的眼睛。为了机器人学习而创造的在虚拟世界,本身就是虚拟现实。还有,如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练,还需要更多其它的技术。

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