智能机器人是智能产品的典型代表。一个智能机器人至少要具备以下三个要素：一是感知要素，用于了解周围环境的状态；二是运动元素，对外界做出反应；什么样的动作。人们通常将机器人分为三代。第一代是可编程机器人，一般可以根据操作者编写的程序完成一些简单的重复性操作。这一代机器人从20世纪60年代后半叶开始投入使用，目前在工业上得到广泛应用。第二代是感知机器人，又称自适应机器人，是在第一代机器人的基础上发展起来的，具有不同程度的感知周围环境的能力。第三代机器人具有识别、推理、规划、学习等智能机制。它能智能地将感知和行动结合起来，因此可以在非特定环境中工作，被称为智能机器人。智能机器人与工业机器人的根本区别在于智能机器人具有感知、识别、判断和规划等功能，因此机器的智能可分为两个层次，一是具有感知、识别、理解和规划等功能。判断，另一个是总结经验和学习的功能。由于智能机器人的用途不同，其系统结构和功能也有很大差异。这里只介绍工业应用机器人的基本结构和智能特性。图2.3是智能机器人的基本构成。▲图2.3智能机器人的基本构成1.环境意识智能机器人最突出的智能特征是外部感知和内部感知。感知外部环境的能力是由外部感知系统实现的，外部感知系统通过一系列外部传感器（包括视觉、听觉、触觉、接近、力、红外、超声波和激光等）进行处理，实现控制和操作.这些传感器包括碰撞传感器、远红外传感器、光敏传感器、麦克风、光电编码器、热释电传感器、超声波传感器、连续测距红外传感器、数字罗盘、温度传感器等。内部感知系统由一系列传感器组成，用于检测机器人自身状态，可实时监测机器人各运动部位各坐标的位置、速度、加速度、压力和轨迹，监测各部位受力、平衡、温度等。智能感知系统由外部环境感知系统和内部感知系统获取的信息组成。系统中使用的传感器种类和数量越来越多。每个传感器都有一定的使用条件和感知范围，可以给出环境或物体部分或整个侧面的信息。为了有效地利用这些传感器信息，需要对传感器信息进行某种形式的综合或融合处理，不同类型信息的多形式处理系统就是传感器融合。传感器融合技术涉及神经网络、知识工程、模糊理论等信息、检测和控制领域的新理论和新方法。2、控制能力智能机器人的系统控制能力是通过智能控制系统来实现的。系统的任务是根据机器人的操作指令程序和通过知识库和专家系统从内部和外部传感器反馈的信号识别和应用不同的算法。并进行决策，然后发出控制指令，控制机器人完成规定的动作和功能。如果机器人不具备信息反馈功能，则机器人的控制系统为开环控制系统，否则为闭环控制系统。控制系统按控制原理可分为程序控制系统、自适应控制系统和人工智能控制系统，按控制运动形式可分为点控制系统和连续轨迹控制系统.如何对这些信息进行分析处理，做出正确的控制决策，需要专家系统的支持。专家系统解释从传感器收集的数据，推导机器人的状态描述，从给定的状态推导和预测可能的结果，并通过对运行状态的评估来诊断系统可能出现的故障。根据系统设计的目标和约束条件，规划设计一系列动作，监测得到的结果与计划的差异，并提出维护系统正确运行的方法。人工智能系统与传统控制方式相结合，形成了整个闭环控制过程，需要大量知识、规则、算法、模式识别等技术的支持。3.学习能力随着对智能机器人的要求不断提高，机器人所面临的环境通常是不可预测的，非结构化环境成为主流。在动态复杂的环境中，机器人要完成复杂的任务，其学习能力就显得尤为重要。在这种情况下，机器人要根据所面临的外部环境和任务，通过学习不断调整自己，在与环境交互的过程中提取有用的信息，使其逐渐理解和适应环境。通过学习，可以不断提高机器人的智能水平，使其能够应对一些突发情况，从而弥补设计者在设计过程中可能造成的不足。因此，学习能力是机器人应具备的重要能力之一。为机器人在复杂多变环境中的环境理解、规划和决策提供有效保障，从而提高整个机器人系统的运行效率。4、具备工业互联网接入能力。与所有智能产品一样，智能机器人未来将成为工业互联网的一个终端。因此，智能机器人必须具备接入工业互联网的能力。利用信息物理融合系统（CPS）原理构建通信模块，内部与智能控制系统集成，采集机器人的所有运行状态；外部通过标准现场总线和以太网卡连接到互联网，实现机器人到机器人、机器人和物流系统与其他应用系统的集成，以及物理世界和信息世界的融合。智能物联网系统打破了传统物理世界与信息系统的界限，将数据转化为及时有用的信息，让用户充分享受虚拟世界和现实世界的各种资源。本文节选自《智能制造：AI落地制造业之道》（ISBN：978-7-111-69931-6），经出版社授权。
