지능형 로봇은 스마트 제품의 대표적인 대표자입니다. 지능형 로봇은 최소한 다음 세 가지 요소를 갖추어야 합니다. 첫째, 주변 환경의 상태를 이해하는 데 사용되는 감지 요소, 둘째, 외부 세계에 반응하는 동작을 수행하는 동작 요소, 셋째, 사고 요소를 기반으로 합니다. 센싱 요소에서 얻은 정보를 생각하고 어떤 행동을 취할 것인가.
사람들은 보통 로봇을 3세대로 구분합니다. 1세대는 프로그래밍 가능한 로봇입니다. 이러한 종류의 로봇은 일반적으로 운영자가 프로그래밍한 프로그램에 따라 몇 가지 간단한 반복 작업을 완료할 수 있습니다. 이 세대의 로봇은 1960년대 후반부터 사용되기 시작하여 현재 산업계에서 널리 사용되고 있습니다.
2세대는 적응형 로봇이라고도 불리는 지각 로봇으로, 1세대 로봇을 기반으로 개발되었으며 주변 환경을 인지하는 능력이 다양합니다.
3세대 로봇은 인식, 추론, 계획, 학습 등의 지능형 메커니즘을 갖추고 있어 지각과 행동을 지능적으로 결합할 수 있어 비특정 환경에서도 작동할 수 있어 지능형 로봇이라고 합니다.
지능형 로봇과 산업용 로봇의 근본적인 차이점은 지능형 로봇이 지각, 인식, 판단, 계획의 기능을 가지고 있다는 점입니다. 따라서 기계의 지능은 두 가지 수준으로 나눌 수 있습니다. 하나는 지각, 인식, 계획의 기능입니다. 이해와 판단, 둘째는 경험과 학습을 요약하는 기능을 갖는다.
지능형 로봇은 용도에 따라 시스템 구조와 기능도 다릅니다. 여기서는 산업용 로봇의 기본 구조와 지능형 기능만 소개합니다. 그림 2.3은 지능형 로봇의 기본 구조이다.
▲ 그림 2.3 지능형 로봇의 기본 구성
지능형 로봇의 가장 중요한 지능적 특징은 외부 및 내부 인식 능력입니다.
외부 환경을 인식하는 능력은 일련의 외부 센서(시각, 청각, 촉각, 근접성, 힘, 적외선, 초음파, 레이저 등 포함)를 사용하여 감지 정보를 처리하고 제어 및 작동을 구현합니다. 이러한 센서에는 충돌 센서, 원적외선 센서, 감광 센서, 마이크, 광전 인코더, 초전 센서, 초음파 센서, 연속 범위 적외선 센서, 디지털 나침반, 온도 센서 등이 포함됩니다.
내부 인식 시스템은 로봇 자체의 상태를 감지하는 데 사용되는 일련의 센서로 구성되어 있으며, 로봇의 각 움직이는 부분의 각 좌표의 위치, 속도, 가속도, 압력 및 궤적을 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 힘, 균형, 온도 등을 모니터링합니다.
지능형 인식 시스템은 외부 환경 인식 시스템과 내부 인식 시스템에서 얻은 정보로 구성됩니다. 본 시스템에 사용되는 센서의 종류와 개수는 점점 더 많아지고 있으며, 각 센서는 특정 사용 조건과 감지 범위를 갖고 있으며, 이러한 센서 정보를 효과적으로 활용하기 위해 환경이나 사물의 일부 또는 전체에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 다양한 유형의 정보에 대한 다중 형식 처리 시스템이 센서 융합입니다.
센서 융합 기술은 신경망, 지식 공학, 퍼지 이론 등 정보, 감지 및 제어 분야의 새로운 이론과 방법을 포함합니다.
지능형 로봇의 시스템 제어 능력은 지능형 제어 시스템에 의해 구현되며, 로봇의 동작 지시 프로그램을 기반으로 지식 기반과 전문가 시스템을 통해 이를 파악하고 적용하는 것이 시스템의 임무입니다. 내부 및 외부 센서에서 피드백되는 신호는 다양한 알고리즘을 분석하고 결정한 다음 로봇을 제어하여 지정된 동작과 기능을 완료하도록 제어 명령을 내립니다.
로봇에 정보 피드백 특성이 없으면 로봇의 제어 시스템은 개방 루프 제어 시스템이고, 그렇지 않으면 폐쇄 루프 제어 시스템입니다. 제어 시스템은 제어 원리에 따라 프로그램 제어 시스템, 적응 제어 시스템, 인공 지능 제어 시스템으로 나눌 수 있으며, 제어 동작의 형태에 따라 제어 시스템은 포인트 제어 시스템과 연속 궤적 제어 시스템으로 나눌 수 있습니다.
이 정보를 분석 및 처리하고 올바른 제어 결정을 내리는 방법에는 전문가 시스템의 지원이 필요합니다. 전문가 시스템은 센서로부터 수집된 데이터를 해석하고, 로봇의 상태에 대한 설명을 도출하고, 주어진 상태에서 가능한 결과를 추론 및 예측하며, 작동 상태 평가를 통해 시스템 오류 발생 가능성을 진단합니다.
시스템 설계의 목표와 제약에 따라 일련의 작업을 계획 및 설계하고, 얻은 결과와 계획 간의 차이를 모니터링하고, 시스템의 올바른 작동을 유지하기 위한 방법을 제안합니다. 인공 지능 시스템은 전통적인 제어 방법과 결합되어 전체 폐쇄 루프 제어 프로세스를 형성하며, 이를 위해서는 많은 양의 지식, 규칙, 알고리즘, 패턴 인식 및 기타 기술의 지원이 필요합니다.
지능형 로봇에 대한 요구사항이 계속 높아지면서 로봇이 직면하는 환경은 예측할 수 없는 경우가 많고, 비정형 환경이 주류가 되었습니다. 역동적이고 복잡한 환경에서 로봇이 복잡한 작업을 완료하려면 학습 능력이 매우 중요합니다.
이 경우 로봇은 외부 환경과 직면한 작업에 따라 학습을 통해 지속적으로 적응해야 하며, 환경과의 상호 작용 과정에서 유용한 정보를 추출하여 점진적으로 환경을 이해하고 적응할 수 있어야 합니다. 학습을 통해 로봇의 지능 수준이 지속적으로 향상되어 예상치 못한 상황에 대처할 수 있게 되고 설계 과정에서 설계자가 발생할 수 있는 결함을 보완할 수 있습니다.
따라서 학습 능력은 로봇이 갖춰야 할 중요한 능력 중 하나입니다. 환경 이해, 계획 및 의사 결정 측면에서 복잡하고 변화하는 환경에서 로봇에게 효과적인 보장을 제공함으로써 전체 로봇 시스템의 작동 효율성을 향상시킵니다. .
모든 스마트 제품과 마찬가지로 스마트 로봇도 미래에는 산업인터넷의 단말이 될 것이기 때문에 스마트 로봇도 산업인터넷에 연결할 수 있는 능력을 갖춰야 합니다.
사이버-물리 융합 시스템(CPS)의 원리를 사용하여 내부적으로 지능형 제어 시스템과 통합되어 외부에서 로봇의 모든 작동 상태를 수집하는 통신 모듈을 구축하고 표준 필드버스를 통해 인터넷에 연결됩니다. 로봇-로봇 통신, 로봇-로봇 통신을 실현하기 위한 이더넷 카드 등 물류 시스템과 기타 응용 시스템의 통합으로 물리적 세계와 정보 세계의 통합을 실현합니다.
지능형 IoT 시스템은 전통적인 물리적 세계와 정보 시스템의 경계를 허물고, 데이터를 시의적절하고 유용한 정보로 전환하여 사용자가 가상 세계와 현실 세계에서 다양한 리소스를 마음껏 누릴 수 있도록 해줍니다.
이 기사는 "Smart Manufacturing: How AI Implements Manufacturing"(ISBN: 978-7-111-69931-6)에서 발췌되었으며, 출판사의 승인을 받아 게재되었습니다.
위 내용은 중요한 제조 동향: 지능형 로봇에는 4가지 기능이 필요합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!