人工智能在机器人中的应用研究

人工智能在机器人中的应用研究

作者：石家澍

来源：《科技传播》2018年第23期

摘 要 随着社会经济的迅速发展和科学技术的全面进步，以人工智能技术为基础的智能机器人产业正处于蓬勃发展的时期。具备感觉要素、反应要素和思考要素的机器人称为智能机器人，与传统机器人相比，其更加类似于人类，拥有自我学习和独立工作能力，在某些领域能完成人类无法完成的任务，在医疗、家居、消防乃至银行服务等领域，其功能逐渐丰富，具有至关重要的作用。文章从智能机器人的概念讲起，归纳了其主要应用领域及存在的缺陷，最后对智能机器人的发展趋势做出了展望。 关键词 人工智能；机器人；语音识别

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）224-0101-02 1 智能机器人的相关概念

广义上，机器人是一种有计算机控制的机电一体化产品，模仿人的各种运动能力，用来取代人完成复杂和重复性工作。控制装置、传感装置、驱动装置及电源装置是机器人的基本构成要素（如表1所示）。从能力上来看，普通机器人只是增加自动控制功能的普通机电设备，其只能按照预先设计的程序完成既定的任务，智能化程度不高。而智能机器人则在普通机器人的基础上增加了传感检测、模式识别、深度学习和自主决策功能，使其能够产生类似人类的智能大脑，在各种复杂环境中可以通过智能行为完成各种任务。

简单来说，智能机器人就是“传统机器人+人工智能”，人工智能是指利用计算机等机器模拟人类智能能力的技术，涉及到数学、统计学、计算机学、运筹学等多个学科，其研究领域在机器人界包括智能机器人、语音识别和人脸识别等，人工智能赋予了机器人无限的想象力[ 1 ]。

2 智能机器人的应用 2.1 医疗机器人

现阶段，随着医疗领域对机器人的逐渐认可和各诊疗阶段应用的普及，医疗机器人在未来可能成为机器人领域的刚性需求产品。医疗机器人一般以机械臂为主，通过智能控制和实时跟踪功能使其可以完成各种临床手术操作[ 2 ]。其中，远程医疗机器人因为可以解决医疗资源分布不均衡，缓解偏远地区居民看病难问题而备受期待。

同时，具备扩展性功能的机器人还可以与医护人员和病人通话，检查心跳及脉搏，甚至进行X射线透视，病人也可以通过机器人向医生咨询病情，增加医患之间的沟通交流。另外，

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机器人也可集成多种疾病的治疗方案，通过实时的诊断，智能调取特定疾病的解决方案，并自动化地生成治疗流程，高精度地执行各种手术操作。 2.2 家居机器人

智能家居机器人是为人类提供服务的特种机器人，主要从事家庭服务、维护、运输工作，包括智能音箱、扫地机器人、智能插座等设备。智能家居领域运用语音识别、图像识别、智能控制、路径规划等诸多人工智能技术。以智能家居机器人为例，其最关键的技术是语音识别（如图1所示）。利用声波转换和词义转换技术可以将人类说的话转化为特定的文字。在确定语音特征处理等规则之后，接下来的任务就是教会机器听懂“人话”，这个教学过程就是语音识别系统的模型训练阶段了，模型训练一般又分为声学模型训练和语言模型训练。在完成后台的模型训练和输入语音的前端处理以后，将相关信息送入语音识别系统的解码引擎进行处理。解码引擎在一个巨大的网络里边进行搜索，网络由数亿节点及弧组成，并且里边已经糅合了之前所描述的声学模型以及语言模型信息，搜索出来的最优路径上所携带的信息就是对应的语音识别结果，此过程也称为基于深度神经网络的自然语言处理（NLP）过程，AI可以根据与人类交流的反馈结果调整网络权值，从而不断完善自身，变得更加“聪明”。 2.3 消防机器人

消防机器人作为特种机器人的一种，对减少国家财产损失和灭火救援人员的伤亡有着重要作用。目前，消防部队和部分石化企业中投入使用的消防机器人有100多台，其中主要是灭火机器人和排烟机器人。2003年，“9·15”湖北利川天然气井喷事故中，消防灭火机器人首次投入实战，并初战告捷，取得了显著的社会和经济效益[ 3 ]。消防机器人主要用于扑救地铁隧道、地下建筑、石油化工等大面积火灾及水域救援。

未来，具有智能分析判断功能的消防机器人将代替灭火救援人员进入易燃易爆、有毒、缺氧、浓烟等危险灾害事故现场进行数据采集、处理、反馈，救助遇险人员，喷火冷却作业以及其他处置措施。 2.4 银行机器人

银行机器人不仅可以担任迎送宾客、引导分流、信息查询、打印取号等简单职能，还可以展开信用卡推介、理财产品推介等主动营销工作。在中国首家“无人银行”中，银行机器人担负

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起了网点大堂经理的角色，通过人脸识别技术进行客户身份识别，实现网点设备的智慧联动，引导客户进入不同服务区域完成所需交易。

人脸识别的主要流程课分为人脸检测、图像预处理、特征提取和匹配识别等四个环节，每个环节互相衔接，必不可少（如图2所示）。人脸检测主要是在整幅画面中分割出可以参与识别的人脸，此过程通过要用到模式识别的方案，通过人脸图像的分割、二值化、锐化等过程提取中特定的人脸。特征提取是人脸识别各环节中最关键的一步，人脸的瞳距，眉毛大小，嘴唇大小，鼻子长度和宽度都是若干特征，除非是双胞胎，世界上任何两个人的以上特征都存在一定的差异，计算机通过一定的算法提取这些差异，将其转化为特定的数字量储存起来；最后便是匹配识别了，人脸识别的后台有专用的数据库，通过将前一环节中得到的若干特征参数与数据库对比，得出最终的匹配结果，从而完成了整个人脸识别，如果在数据库中均没有该类特征出现，则认定无法识别或不明身份对象。 3 智能机器人的缺陷和未来

据世界机器人大会各国达成的共识，机器人的研发和制造不得超过若干规则，其中最重要的规则便是不能对人类本身产生任何安全性的威胁。因此在设计智能机器人时必须确保使用人

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员拥有充分控制权，将使用人员的人身安全放在首位，开发的各类功能要严格遵守法律条文，智能机器人不能保留或披露机密信息。目前还不能完美地让机器人的行为符合人类伦理道德。 在赋予智能机器人某些权利的同时，我们更应该对智能机器的权利进行限制，在算法的设计上，设立道德准绳，使其行为更加适合人类社会的伦理道德体系。另外，目前的智能机器人还需要在智能度上进一步提升，此领域必须基于AI的发展，通过AI的深度应用，使得机器人能够具有超过人类思维能力的智能大脑。

伴随AlphaGo、无人驾驶、机器翻译以及智能机器人在工业、制造业以及服务业的大规模应用，各种智能机器人的实践落地都大大开拓了人类的视野，更深刻促进了各行业的发展。对于智能机器人的发展趋势，概括性地分析如下。

一是视觉系统更强大。视觉系统应该增加景深和对比度，缩短图像处理时间，强化机器人的观测能力，使其能够“眼观六路”。

二是听觉系统更灵敏。从简单的声波存在检测到复杂的声波频率分析，直到对连续自然语言的辨别，听觉是智能机器人重要的信息获取途径。未来听觉系统能够实现声源精准定位、中文方言的识别、音量高低区分等功能，真正做到“耳听八方”。

三是多传感信息耦合技术再升级。智能机器人不仅应该具有单一传感器的解析能力，还需要将各种传感器信息综合起来，通过智能的算法减小各种传感器之间的偶然误差，从而提高智能机器人的环境测量精度，使其智能决策的错误率不断降低[ 4 ]。 参考文献

[1]韩晔彤.人工智能技术发展及应用研究综述[J].电子制作，2016（12）：95.

[2]青黛.2017互联网医疗人工智能应用企业TOP50[J].互联网周刊，2017，20（12）：62-63.

[3]方戌，董非.消防机器人“喜”与“忧”[J].现代职业安全，2016，16（4）：20-23. [4]金耀青，姜永权，谭炳元.智能机器人现状与发展趋势[J].电脑与电信，2017（5）：27-28，34.