机器人智能科技论文3000字Word格式.docx
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关键词:
机器人;
宿主“软件人;
知行模型;
“软件人系统;
合一系统0引言目前,机器人控制结构的开放化、模块化[1],机器人控制器的标准化、网络化以及PC(PersonalComputer)化已成为机器人领域的研究热点。
实际上,早在20世纪90年代初开始,美国三大汽车制造公司就已联合发表了它们对未来开放式模块化控制器的需求白皮书,提出了“开放式、模块化体系结构控制器(OpenModularArchitectureControllers,OMAC)的概念,并于1997年成立了OMAC用户组织[2]。
欧洲共同体的22家控制器开发商、机床生产商、控制系统集成商和科研机构于1990年联合发起“自动化系统中开放式体系结构(OpenSystemArchitectureforControlswithinAutomationSystem,OSACA)的研究和开发的倡议[3]。
近二十几年间,机器人系统的开放可重构研究更是受到了极大的重视。
White等[4]从物理运动学理论的角度证明了任意尺寸自重构机器人的存在性,并于2005年设计了Molecubes模块化机器人;
Ferenc等[5]提出了一种实时的基于公共对象请求代理体系结构(CommonObjectRequestBrokerArchitecture,CORBA)协议的分布式机器人控制系统;
麻省理工学院(MassachusettsInstituteofTechnology,MIT)的Gilpin等[6]于2006年设计了Miche晶格式模块化机器人,实现了机器人任意形状的组建。
国内对机器人的研究起步相对较晚,但在开放可重构机器人研究方面也取得了一定的成果。
刘明尧等[7]提出一种基于多智体(Agent)的机器人控制方法;
张玉华等[8]提出了一种新型模块化可重构机器人(HitModularSelfreconfigurableRobot,HitMSR)系统的硬件和软件系统实现方案;
谢峰等[9]以异构多Agent系统(MultiAgentSystem,MAS)理论为基础,提出了一种可在多个层次上动态重构的控制系统设计方案。
“软件人[10]是近年来在软计算、智能化领域提出并发展较快的一个课题方向。
它是将人工生命、人工社会研究方法与现有(多)智体(Agent)[11-12]的研究成果结合起来的、网络世界中的虚拟机器人,是“智体(Agent)和“对象的升华,比通常的Agent更富有“人工生命的特性和活性,具有感知、通信交互、任务分解、局部规划、任务分配、学习、控制与决策、进化(自适应)等功能,其中学习与进化特征是其区别于Agent的关键所在[13]。
作为人的“自然生命在软件世界里的模拟、延伸和扩展,“软件人能进入、迁移并驻留各种计算机信息网络中,完成计算、通信等各种信息处理工作,因此“软件人属于软件范畴,它需与类人机器人(humanoidrobot)有所区分。
类人机器人是外观和功能与人一样的智能机器人,通常是由传感器、微型处理器等组建搭建的机器人系统,它包含了硬件和软件两个范畴。
1.2.1宿主“软件人知识模型实现研究“软件人知识模型(SoftManKnowLedgebaseModel,SMKM)定义为一个三元组[14]:
SMKM=〈Data,Type,Relation〉。
1)Data为“软件人知识的数据部分,表述为一个三元组:
Data=〈DataType,DataContent,DataLen〉其中:
DataType表示数据类型,DataContent表示数据内容,DataLen表示数据长度。
2)Type为本“软件人知识节点的逻辑类型,即资源类型知识节点或属性类型知识节点。
3)Relation用于描述本知识节点与其子节点之间的模糊关联,表示为:
Relation=∪〈SubSKMi,tValuei,fValuei〉;
0≤i≤n其中:
tvaluei表示第i个子知识节点相对于本节点的隶属度,fvaluei表示第i个子知识节点相对于本节点的假隶属度[14]。
“软件人知识模型SMKM主要是由以下4个数据结构来构造和实现的。
1)枚举类型SMKMType表示“软件人知识Data部分的DataType,其成员包括:
无数据类型smkm_no_type,整数类型smkm_int_type,浮点类型smkm_float_type,字符串类型smkm_str_type,结构体类型smkm_struct_type,链表类型smkm_list_type。
2)枚举类型SMKMLogicType表示“软件人知识Type部分的逻辑类型,其成员包括:
资源类型smkm_logic_res_type,属性类型smkm_logic_attr_type。
3)结构体smkmTerm表示“软件人知识的基本构造元素,其成员包括:
smkmType表示“软件人知识Data部分的DataType,*p表示“软件人知识Data部分的DataContent,len表示“软件人知识Data部分的DataLen,logicType标明“软件人知识的逻辑类型Type,wMs和wUnMs表示本知识节点与其父节点的模糊关联。
4)结构体smkmStructType为软件人知识基本构造元素提供了一种灵活的组装方式。
根据以上对“软件人知识模型与其数据结构的定义与说明,对图3左边宿主“软件人的知识库KnowledgeBase部分进行实现,其实现示意图如图4所示。
行为集Behaviors的实现逻辑与此类似,不再详细赘述。
图4顶层方框表示要描述的是知识Data部分的DataType为结构体类型smkm_struct_type的知识节点“HostSoftMan。
第二层左分支方框描述的是“软件人名称,名称的数据类型为字符串类型smkm_str_type;
LogicType=smkm_logic_res_type表明该“软件人知识的逻辑类型为资源类型;
*p表示名称的数据内容为“HostSoftMan;
len=11表明名称的数据长度为11个字符;
wMs=1、wUnMs是否应为wUnMs,图中表述为wUnMs将wUnM改为wUnMs=0表明与其父节点隶属度为1、假隶属度为0。
第二层右分支方框枚举了图3宿主“软件人知识库KnowledgeBase的下层组成要素名称及个数。
由*p可看出组成知识库要素的数据名称分别为NodeData、MessageBuffer、HostAbstract和InitROT,枚举类型SMKMType的数据类型为字符串类型smkm_str_type;
len=4表明组成要素数据个数为4;
wMs=1、wUnMs=0表明与其父节点隶属度为1、假隶属度为0。
对图4中第三层与第四层的理解可分别参照对顶层和第二层的解释,不再赘述。
1.2.2宿主“软件人行为规范及算法实现服务类行为集SrvBehs是与宿主“软件人的职能所对应的,因篇幅有限,本节选取其服务类行为集SrvBehs中典型的信道建立行为CreateChannelBeh和节点容错行为FaultToleranceBeh进行相关设计规范及算法的参考实现。
1)信道建立行为CreateChannelBeh。
“软件人之间通过消息传递进行交互[21],因此,在机器人平台中担当守护、信息处理角色的宿主“软件人需先创建通信信道。
在嵌入式Linux系统中,支持多种进程间通信(InterProcessCommunication,IPC),常用的IPC方式有:
共享内存、信号量、管道、消息队列、socket等。
本文选取socket作为进程间通信的方式,建立机器人平台上的通信信道。
信道建立后,宿主“软件人可为机器人端提供消息守护功能。
节点内部的附体“软件人能通过信道与宿主“软件人进行通信,同时,“软件人平台上的消息节点也能通过连接该信道与机器人平台上的“软件人进行通信。
宿主“软件人消息守护流程如图5所示。
2)节点容错行为FaultToleranceBeh。
容错机制是系统可靠性的一种保证。
宿主“软件人作为机器人系统的守卫者和管理者,关键是要保障机器人节点的正常运行。
因此,需讨论宿主“软件人为使系统可靠运行而提供的容错行为。
对于宿主“软件人的容错行为,首先需要能为异常结束的附体“软件人提供重新启动的功能。
宿主“软件人处理附体“软件人进程退出信号过程如图6所示。
在宿主“软件人监听到附体“软件人退出时,通过查看“软件人状态来判断是否有异常。
若已申请退出,则宿主“软件人释放维护的相关信息;
否则认为该“软件人进程为异常退出,重新启动附体“软件人。
当宿主“软件人接收到操作系统内核传来的信号时,附体“软件人进程已经结束,且尚未处理的输入消息也将丢失。
若采用直接重新启动从初始化状态开始工作,虽然避免了附体“软件人异常退出,但并未能保证其对外服务的连续性。
因此,为了避免附体“软件人服务的中断,宿主“软件人采取了检查点容错机制。
即宿主“软件人定期的保存运行期附体“软件人的相关信息(检查点),当附体“软件人因意外终止而重启时,利用保存的信息初始化附体“软件人,使得“软件人能从检查点继续执行,以此保持“软件人对外服务的持续性。
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.Kahme
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