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智能机器人按智能程度分类

工业机器人

只能死板地按照人给它规定的程序工作，不管外界条件有何变化，自己都不能对程序也就是对所做的工作作相应的调整。如果要改变机器人所做的工作，必须由人对程序作相应的改变，因此它是---智能的。

初级智能机器人

具有象人那样的感受，识别，推理和判断能力。可以根据外界条件的变化，在一定范围内自行修改程序，也就是它能适应外界条件变化对自己怎样作相应调整。不过，修改程序的原则由人预先给以规定，这种初级智能机器人已拥有一定的智能。

---级智能机器人

具有感觉，识别，推理和判断能力，同样可以根据外界条件的变化，机器人解决方案技术推广，在一定范围内自行修改程序。所不同的是，修改程序的原则不是由人规定的，而是机器人自己通过学习，并总结经验来获得修改程序的原则。所以它的智能高出初能智能机器人。这种机器人已拥有一定的自动规划能力，机器人解决方案技术咨询，能够自己安排自己的工作。这种机器人可以不要人的照料，完全独立的工作，机器人解决方案，故称为---级自律机器人。这种机器人也开始走向实用。

智能机器人的关键技术

随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大，人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的 ，在研究这类机器人的过程中， 主要涉及到以下关键技术 :多传感器信息融合多传感器信息融合技术是近年来十分---的研究课题， 它与控制理论、信号处理、---、概率和统计相结合 ， 为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了 1 种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种 ， 根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态 ，机器人解决方案技术交流， 包括: 特定位置 、角度传感器 ; 任意位置 、角度传感器; 速度、角度传感器 ; 加速度传感器; 倾斜角传感器; 方位角传感器等 。外部传感器包括: 视觉( 测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉 、滑动觉传感器)、力觉( 力、力矩传感器)、接近觉( 接近觉、距离传感器)以及角度传感器( 倾斜、方向、姿式传感器)。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据， 以产生--- 、准确或更全方面的信息。经过融合的多传感器系统能够完善、准确地反映检测对象的特性， 消除信息的不确定性 ，提高信息的---性。融合后的多传感器信息具有以下特性 : 冗余性、互补性、实时性和低成本性。多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、dempster-shafer 理论、卡尔曼滤波 、神经网络 、小波变换等。