人工智能概论.docx

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人工智能概论

人工神经网络简介

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理算法的数学模型。

这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果。

人工神经网络的发展历史

人工神经元的研究起源于脑神经元学说。

19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。

人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。

大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动。

人工神经网络早期的研究工作可以追溯至本世纪40年代。

　　1943年，心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts在分析、总结神经元基本特性的基础上首先提出神经元的数学模型。

此模型沿用至今，并且直接影响着这一领域研究的进展。

因而，他们两人可称为人工神经网络研究的先驱。

　　1945年冯·诺依曼领导的设计小组试制成功存储程序式电子计算机，标志着电子计算机时代的开始。

1948年，他在研究工作中比较了人脑结构与存储程序式计算机的根本区别，提出了以简单神经元构成的再生自动机网络结构。

但是，由于指令存储式计算机技术的发展非常迅速，迫使他放弃了神经网络研究的新途径，继续投身于指令存储式计算机技术的研究，并在此领域作出了巨大贡献。

虽然冯·诺依曼的名字是与普通计算机联系在一起的，但他也是人工神经网络研究的先驱之一。

　　50年代末，F·Rosenblatt设计制作了“感知机”，它是一种多层的神经网络。

这项工作首次把人工神经网络的研究从理论探讨付诸工程实践。

当时，世界上许多实验室仿效制作感知机，分别应用于文字识别、声音识别、声纳信号识别以及学习记忆问题的研究。

然而，这次人工神经网络的研究高潮未能持续很久，许多人陆续放弃了这方面的研究工作，这是因为当时数字计算机的发展处于全盛时期，许多人误以为数字计算机可以解决人工智能、模式识别、专家系统等方面的问题，使感知机的工作得不到重视；其次，当时的电子技术工艺水平比较落后，主要的元件是电子管或晶体管，利用它们制作的神经网络体积庞大，价格昂贵，要制作在规模上与真实的神经网络相似是完全不可能的；另外，在1968年一本名为《感知机》的著作中指出线性感知机功能是有限的，它不能解决如异或这样的基本问题，而且多层网络还不能找到有效的计算方法，这些论点促使大批研究人员对于人工神经网络的前景失去信心。

60年代末期，人工神经网络的研究进入了低潮。

　　另外，在60年代初期，Widrow提出了自适应线性元件网络，这是一种连续取值的线性加权求和阈值网络。

后来，在此基础上发展了非线性多层自适应网络。

当时，这些工作虽未标出神经网络的名称，而实际上就是一种人工神经网络模型。

　　随着人们对感知机兴趣的衰退，神经网络的研究沉寂了相当长的时间。

80年代初期，模拟与数字混合的超大规模集成电路制作技术提高到新的水平，完全付诸实用化，此外，数字计算机的发展在若干应用领域遇到困难。

这一背景预示，向人工神经网络寻求出路的时机已经成熟。

美国的物理学家Hopfield于1982年和1984年在美国科学院院刊上发表了两篇关于人工神经网络研究的论文，引起了巨大的反响。

人们重新认识到神经网络的威力以及付诸应用的现实性。

随即，一大批学者和研究人员围绕着Hopfield提出的方法展开了进一步的工作，形成了80年代中期以来人工神经网络的研究热潮。

人工神经网络研究内容的分类

人工神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。

目前，主要的研究工作集中在以下几个方面：

（1）生物原型研究。

从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。

（2）建立理论模型。

根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。

其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。

　　（3）网络模型与算法研究。

在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机馍拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。

这方面的工作也称为技术模型研究。

　　（4）人工神经网络应用系统。

在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。

纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。

我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。

生物特征识别简介

生物识别技术（BiometricIdentificationTechnology）是指利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。

更具体一点，生物特征识别技术就是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。

　　生物识别系统对生物特征进行取样，提取其唯一的特征并且转化成数字代码，并进一步将这些代码组合成特征模板。

人们同识别系统交互进行身份认证时，识别系统获取其特征并与数据中的特征模板进行比对，以确定是否匹配，从而决定接受或拒绝该人。

在目前的研究与应用领域中，生物特征识别主要关系到计算机视觉、图象处理与模式识别、计算机听觉、语音处理、多传感器技术、虚拟现实、计算机图形学、可视化技术、计算机辅助设计、智能机器人感知系统等其他相关领域的研究。

已被用于生物识别的生物特征有手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等，行为特征有签字、声音、按键力度等。

基于这些特征，生物特征识别技术已经在过去的几年中取得了长足的进展。

生物特征识别技术的发展历程

人类利用生物特征识别的历史可追溯到古代埃及人通过测量人体各部位的尺寸来进行身份鉴别，现代生物识别技术始于70年代中期，由于早期的识别设备比较昂贵，因而仅限于安全级别要求较高的原子能实验、生产基地、犯罪甄别等。

现在由于微处理器及各种电子元器件成本不断下降，精度逐渐提高，生物识别系统逐渐应用于商业上的授权控制等领域。

目前人们已经发展了指纹识别、掌纹与掌形识别、虹膜识别、人脸识别、手指静脉识别、声音识别、签字识别、步态识别、键盘敲击习惯识别，甚至DNA识别等多种生物识别技术。

但相关市场上占有率最高的仍是指纹机和手形机，并且这两种识别方式也是目前技术发展中最成熟的。

生物特征识别技术的应用及方向

目前，生物识别技术在生活方面主要有三大应用方向：

1、作为刑侦鉴定的重要手段；2、满足企业安全、管理上的需求（例如物理门禁、逻辑门禁、考勤、巡更等系统，已经全面引入生物识别技术）；3、自助式政府服务、出入境管理，金融服务、电子商务，信息安全（个人隐私保护）方面。

生物识别应用之发展潜力和背景，在现阶段的中国，主要体现在以下几个方面：

首先，巨大的人口基数，以及越来越频繁的流动性。

这其中不论静态管理还是动态控制，身份识别当然是首要因素。

其次，经济全球化背景下，中国产生的数量庞大、规模超凡的世界工厂的安全和管理，亦是生物识别的用武之地。

另外，经济全球化带来更直接的影响，是频繁的个人身份认证的需求。

再次，电子商务和电子政务的演变和普及中生物识别，是现阶段及可预见的将来最佳的解决方案。

几个生物识别技术中的热点技术

1、指纹识别

　　指纹识别已被全球大部分国家政府接受与认可，已广泛地应用到政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务和安全防卫等领域。

在我国，北大高科等对指纹识别技术的研究开发已达到可与国际先进技术抗衡，中科院的汉王科技公司在一对多指纹识别算法上取得重大进展，达到的性能指标中拒识率小于0.1％，误识率小于0.0001％，居国际先进水平；指纹识别技术在我国已经得到较广泛的应用，随着网络化的更加普及，指纹识别的应用将更加广泛。

2、脸像识别

　　人脸识别的实现包括面部识别（多采用"多重对照人脸识别法"，即先从拍摄到的人像中找到人脸，从人脸中找出对比最明显的眼睛，最终判断包括两眼在内的领域是不是想要识别的面孔）和面部认证（为提高认证性能已开发了“摄动空间法”，即利用三维技术对人脸侧面及灯光发生变化时的人脸进行准确预测。

以及“适应领域混合对照法”，使得对部分伪装的人脸也能进行识别）两方面，基本实现了快速而高精度的身份认证。

由于其属于是非接触型认证，仅仅要看到脸部就可以实现很多应用，因而可被应用在：

证件中的身份认证；重要场所中的安全检测和监控；智能卡中的身份认证；计算机登录等网络安全控制等多种不同的安全领域。

随着网络技术和桌上视频的广泛采用、电子商务等网络资源的利用对身份验证提出的新的要求，依托于图像理解、模式识别、计算机视觉和神经网络等技术的脸像识别技术在一定应用范围内已获得了成功。

目前国内该项识别技术在警用等安全领域用得比较多。

这项技术亦被用在现在的一些中高档相机的辅助拍摄方面（如人脸识别拍摄）。

3、皮肤芯片

　　这种方法通过把红外光照进一小块皮肤并通过测定的反射光波长来确认人的身份。

其理论基础是每个具有不同皮肤厚度和皮下层的人类皮肤，都有其特有的标记。

由于皮肤、皮层和不同结构具有个性和专一特性，这些都会影响光的不同波长，目前Lumidigm公司开发了一种包含银币大小的两种电子芯片的系统。

第一个芯片用光反射二极管照明皮肤的一片斑块，然后收集反射回来的射线，第二个芯片处理由照射产生的“光印”（lightprint）标识信号。

相对于指纹（Fingerprinting）和面认（Facerecognition）所采用的采集原始形象并仔细处理大量数据来从中抽提出需要特征的生物统计学方法（See“FaceRecognition”/TRNov2001），光印不依赖于形象处理，使得设备只需较少的计算能力。

4、步态识别

　　步态识别技术现还处在初期阶段，其发展还面临许多艰难的挑战。

这项技术的最新进展在由美国国防先进研究项目代表设立基金研究通过人体语言确认人的身份的美国科研机构中。

其理论是每个人以相同的方式生活，都有自己专一的信号或指纹，每个人也有自己专一的走路步伐。

其技巧是收集人体语言并把它转化为计算机能识别的数字。

　　一种方法每个人建立“运动信号”来识别。

他们从拍摄人走路或跑步的方法开始研究每个人的运动信号，再利用计算机上的模拟照相机捕捉和储存这一运动行为（用软件工具除去冗余最终只以数字形象储存物体的一系列轮廓）。

之后只要一个人把他的整个走路过程拍摄下来，指令计算机就能根据储存的形象确定这个人的身份。

通过系统很好地归纳所有不同的步伐后，据称现已经获得90%~95%的正确匹配。

”

　　另一种方法则是使用结构分析方法去测定一个人的跨步和腿伸展特性。

　　这两种技术迄今所有的数据库形象是两维的，并很大程度上取决于照相机的角度。

当一个系统企图采用不同的角度去比较同一个人两个镜头时，就会出现问题。

很大程度上直接限制了它的发展！

5、虹膜识别

　　个体的虹膜结构独一无二、不具遗传性（使即使是同卵双胞胎虹膜也各不相同），并且自童年以后，便基本不再变化，使得其非常适合应用于生物识别。

有统计表明，到目前为止，虹膜识别的错误率是各种生物特征识别中最低的。

目前，国际上掌握虹膜识别核心技术的仅有我国中科模识科技有限公司和另一家美国公司。

并且我国已经获得了“虹膜图像采集装置”和“基于虹膜识别的身份鉴定方法与装置”等多项专利。

此外应用广泛的还有笔迹识别、语音识别、红外温谱图等其他特征识别方式。

遗传算法的发展历程

遗传算法的产生背景

  19的世纪世界四大学说之一是达尔文的自然选择学说。

其主要内容有四点：

过度繁殖，生存斗争（也叫生存竞争），遗传和变异，适者生存。

达尔文认为一切生物都具有产生变异的特性。

引起变异的根本原因是环境条件的改变。

在生物产生的各种变异中，有的可以遗传，有的不能够遗传。

在生存斗争中，具有有利变异的个体，容易在生存斗争中获胜而生存下去。

反之，具有不利变异的个体，则容易在生存斗争中失败而死亡。

这就是说，凡是生存下来的生物都是适应环境的，而被淘汰的生物都是对环境不适应的，这就是适者生存。

达尔文把在生存斗争中，适者生存、不适者被淘汰的过程叫做自然选择。

自然选择过程是一个长期的、缓慢的、连续的过程。

由于生存斗争不断地进行，因而自然选择也是不断地进行，通过一代代的生存环境的选择作用，物种变异被定向地向着一个方向积累，于是性状逐渐和原来的祖先不同了，可以说物种也因此得到优化了。

遗传算法的起源与发展

遗传算法就是根据自然界这个“物竞天择，适者生存”现象而提出来的一种随机搜索算法。

遗传算法起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。

早在本世纪40年代．就有学者开始研究如何利用计算机进行生物模拟的技术，他们从生物学的角度进行了生物的进化过程模拟、遴传过程棋拟等研究工作。

进入60年代后，美国密执安大学的Holland教授及其学生们受到这种生物模拟技术的启发．创造出了一种基于生物遗传和进化机制的适合子复杂系统优化计算的自适应概率优化技术一遗传算法。

1967年，Holland的学生J.D.Bagley在博士论文中首次提出“遗传算法（GeneticAlgorithms）”一词。

此后，Holland指导学生完成了多篇有关遗传算法研究的论文。

1971年，R.B.Hollstien在他的博士论文中首次把遗传算法用于函数优化。

1975年是遗传算法研究历史上十分重要的一年。

这一年Holland出版了他的著名专著《自然系统和人工系统的自适应》，这是第一本系统论述遗传算法的专著，因此有人把1975年作为遗传算法的诞生年。

Holland在该书中系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法，并提出了对遗传算法的理论研究和发展极其重要的模式理论。

该理论首次确认了结构重组遗传操作对于获得隐并行性的重要性。

同年，K.A.DeJong完成了他的博士论文《一类遗传自适应系统的行为分析》。

该论文所做的研究工作，可看作是遗传算法发展进程中的一个里程碑，这是因为，他把Holland的模式理论与他的计算实验结合起来。

尽管DeJong和Hollstien一样主要侧重于函数优化的应用研究，但他将选择、交叉和变异操作进一步完善和系统化，同时又提出了诸如代沟等新的遗传操作技术。

可以认为，DeJong的研究工作为遗传算法及其应用打下了坚实的基础，他所得出的许多结论，迄今仍具有普遍的指导意义。

  八十年代遗传算法迎来了兴盛发展时期，1985年，在美国召开了第一届遗传算法国际会议，并且成立国际遗传算法学会，以后每两年举行一次。

1989年，Holland的学生D.E.Goldberg出版了专著《搜索、优化和机器学习中的遗传算法》。

该书总结了遗传算法研究的主要成果，对遗传算法及其应用作了全面而系统的论述。

同年，美国斯坦福大学的Koza基于自然选择原则创造性地提出了用层次化的计算机程序来表达问题的遗传程序设计方法，成功地解决了许多问题。

目前，关于遗传算法研究的热潮仍在持续，越来越多的从事不同领域的研究人员已经或正在置身于有关遗传算法的研究或应用之中。

遗传算法的应用

      遗传算法提供了一种求解复杂系统优化间题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于很多学科。

下面是遗传算法的一些主要应用领域：

（1） 函数优化

          函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是对遗传算法进行性能评价的常用算例。

对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题，用其他优化方法较难求解，用遗传算法可以方便地得到较好的结果。

（2） 组合优化

          随着问题规模的增大，组合优化问题的搜索空间也急剧扩大，有时在目前的计算机上用枚举法很难或甚至不可能求出其精确最优解。

对这类复杂问题，人们己意识到应把主要精力放在寻求其满意解上，而遗传算法是寻求这种满意解的最佳工具之一。

实践证明，遗传算法对于组合优化中的NP完全问题非常有效。

          例如，遗传算法已经在求解旅行商问题、背包问题、装箱问题、图形划分问题等方面得到成功的应用。

蚁群算法

关于蚁群算法

蚁群算法（antcolonyoptimization,ACO），又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。

它由MarcoDorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。

蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。

蚁群算法的由来：

蚂蚁是地球上最常见、数量最多的昆虫种类之一，常常成群结队地出现在人类的日常生活环境中。

这些昆虫的群体生物智能特征，引起了一些学者的注意。

意大利学者M.Dorigo，V.Maniezzo等人在观察蚂蚁的觅食习性时发现，蚂蚁总能找到巢穴与食物源之间的最短路径。

经研究发现，蚂蚁的这种群体协作功能是通过一种遗留在其来往路径上的叫做信息素（Pheromone）的挥发性化学物质来进行通信和协调的。

化学通信是蚂蚁采取的基本信息交流方式之一，在蚂蚁的生活习性中起着重要的作用。

通过对蚂蚁觅食行为的研究，他们发现，整个蚁群就是通过这种信息素进行相互协作，形成正反馈，从而使多个路径上的蚂蚁都逐渐聚集到最短的那条路径上。

　　这样，M.Dorigo等人于1991年首先提出了蚁群算法。

其主要特点就是：

通过正反馈、分布式协作来寻找最优路径。

这是一种基于种群寻优的启发式搜索算法。

它充分利用了生物蚁群能通过个体间简单的信息传递，搜索从蚁巢至食物间最短路径的集体寻优特征，以及该过程与旅行商问题求解之间的相似性。

得到了具有NP难度的旅行商问题的最优解答。

同时，该算法还被用于求解Job-Shop调度问题、二次指派问题以及多维背包问题等，显示了其适用于组合优化类问题求解的优越特征。

　　多年来世界各地研究工作者对蚁群算法进行了精心研究和应用开发，该算法现己被大量应用于数据分析、机器人协作问题求解、电力、通信、水利、采矿、化工、建筑、交通等领域。

　　蚁群算法之所以能引起相关领域研究者的注意，是因为这种求解模式能将问题求解的快速性、全局优化特征以及有限时间内答案的合理性结合起来。

其中，寻优的快速性是通过正反馈式的信息传递和积累来保证的。

而算法的早熟性收敛又可以通过其分布式计算特征加以避免，同时，具有贪婪启发式搜索特征的蚁群系统又能在搜索过程的早期找到可以接受的问题解答。

这种优越的问题分布式求解模式经过相关领域研究者的关注和努力，已经在最初的算法模型基础上得到了很大的改进和拓展。

蚁群算法中的相关规则

1、觅食规则：

　　在每只蚂蚁能感知的范围内寻找是否有食物，如果有就直接过去。

否则看是否有信息素，并且比较在能感知的范围内哪一点的信息素最多，这样，它就朝信息素多的地方走，并且每只蚂蚁都会以小概率犯错误，从而并不是往信息素最多的点移动。

蚂蚁找窝的规则和上面一样，只不过它对窝的信息素做出反应，而对食物信息素没反应。

2、移动规则：

　　每只蚂蚁都朝向信息素最多的方向移，并且，当周围没有信息素指引的时候，蚂蚁会按照自己原来运动的方向惯性的运动下去，并且，在运动的方向有一个随机的小的扰动。

为了防止蚂蚁原地转圈，它会记住最近刚走过了哪些点，如果发现要走的下一点已经在最近走过了，它就会尽量避开。

3、避障规则：

　　如果蚂蚁要移动的方向有障碍物挡住，它会随机的选择另一个方向，并且有信息素指引的话，它会按照觅食的规则行为。

4、播撒信息素规则：

每只蚂蚁在刚找到食物或者窝的时候撒发的信息素最多，并随着它走远的距离，播撒的信息素越来越少。

智能机器人简介

智能机器人之所以叫智能机器人，这是因为它有相当发达的“大脑”。

在脑中起作用的是中央计算机，这种计算机跟操作它的人有直接的联系。

最主要的是，这样的计算机可以进行按目的安排的动作。

正因为这样，我们才说这种机器人才是真正的机器人，尽管它们的外表可能有所不同。

我国的机器人专家从应用环境出发，将机器人分为两大类，即工业机器人和特种机器人。

所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。

而特种机器人则是除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人，包括：

服务机器人、水下机器人、娱乐机器人、军用机器人、农业机器人、机器人化机器等。

在特种机器人中，有些分支发展很快，有独立成体系的趋势，如服务机器人、水下机器人、军用机器人、微操作机器人等。

目前，国际上的机器人学者，从应用环境出发将机器人也分为两类：

制造环境下的工业机器人和非制造环境下的服务与仿人型机器人，这和我国的分类是一致的。

到目前为止，在世界范围内还没有一个统一的智能机器人定义。

大多数专家认为智能机器人至少要具备以下三个要素：

一是感觉要素，用来认识周围环境状态；二是运动要素，对外界做出反应性动作；三是思考要素，根据感觉要素所得到的信息，思考出采用什么样的动作。

感觉要素包括能感知视觉、接近、距离等的非接触型传感器和能感知力、压觉、触觉等的接触型传感器。

这些要素实质上就是相当于人的眼、鼻、耳等五官，它们的功能可以利用诸如摄像机、图像传感器、超声波传成器、激光器、导电橡胶、压电元件、气动元件、行程开关等机电元器件来实现。

对运动要素来说，智能机器人需要有一个无轨道型的移动机构，以适应诸如平地、台阶、墙壁、楼梯、坡道等不同的地理环境。

它们的功能可以借助轮子、履带、支脚、吸盘、气垫等移动机构来完成。

在运动过程中要对移动机构进行实时控制，这种控制不仅要包括有位置控制，而且还要有力度控制、位置与力度混合控制、伸缩率控制等。

智能机器人的思考要素是三个要素中的关键，也是人们要赋予机器人必备的要素。

思考要素包括有判断、逻辑分析、理解等方面的智力活动。

这些智力活动实质上是一个信息处理过程，而计算机则是完成这个处理过程的主要手段。

按智能程度分：

传感型机器人

　　又称外部受控机器人。

机器人的本体上没有智能单元只有执行机构和感应机构，它具有利用传感信息（包括视觉、听觉、触觉、接近觉、力觉和红外、超声及激光等）进行传感信息处理、实现控制与操作的能力。

受控于外部计算机，在外部计算机上具有智能处理单元，处理由受控机器人采集的各种信息以及机器人本身的各种姿态和轨迹等信息，然后发出控制指令指挥机器人的动作。

目前机器人世界杯的小型组比赛使用的机器人就属于这样的类型。

交互型机器人

　　机器人通过计算机系统与操作员或程序员进行人－机对话，实现对机器人的控制与操作。

虽然具有了部分处理和决策功能，能够独立地实现一些诸如轨迹规划、简单的避障等功能，但是还要受到外部的控制。

自主型机器人

制造出来的自主型机器人无需人的干预，能够在各种环境下自动完成各项拟人任务。

自主型机器人的本体上具有感知、处理、决策、执行等模块，可以就像一个自主的人一样独立地活动和处理问题。

机器人世界杯的中型组比赛中使用的机器人就属于这一类型。

全自主移动机器人的最重要的特点在于它的自主性和适应性，自主性是指它可以在一定的环境中，不依赖任何外部控制，完全自主地执行一定的任务。

适应性是指它可以实时识别和测量周围的物体，根据环境的变化，调节自身的参数，调整动作策略以及处理紧急情况。

交互性也是自主机器人的一个重要特点