智能機器人是智能產品的典型代表。智能機器人至少要具備以下三個要素：一是感知要素，用來認識周圍環境狀態；二是運動要素，對外界做出反應性動作；三是思考要素，根據感知要素所得到的信息，思考采用什么樣的動作。

人們通常把機器人劃分為三代。第一代是可編程機器人，這種機器人一般可以根據操作人員所編的程序，完成一些簡單的重復性操作。這一代機器人是從20世紀60年代后半葉開始投入使用的，目前在工業界已得到廣泛應用。

第二代是感知機器人，又叫作自適應機器人，它是在第一代機器人的基礎上發展起來的，具有不同程度的感知周圍環境的能力。

第三代機器人具有識別、推理、規劃和學習等智能機制，它可以把感知和行動智能化地結合起來，因此能在非特定的環境下作業，被稱為智能機器人。

智能機器人與工業機器人的根本區別在于，智能機器人具有感知、識別、判斷及規劃功能，因此機器的智能又可分為兩個層次，一是具有感知、識別、理解和判斷功能，二是具有總結經驗和學習的功能。

智能機器人由于用途不同，系統結構和功能也千差萬別，這里僅就工業應用的機器人的基本結構和智能特征做介紹。圖2.3是智能機器人的基本構成。

▲圖2.3 智能機器人的基本構成

1.環境感知能力

智能機器人最顯著的智能特征是對外和對內的感知能力。

外部環境感知能力由外部感知系統實現，該系統由一系列外部傳感器（包括視覺、聽覺、觸覺、接近覺、力覺和紅外、超聲及激光等）進行傳感信息處理、實現控制與操作。這些傳感器包括碰撞傳感器、遠紅外傳感器、光敏傳感器、麥克風、光電編碼器、熱釋電傳感器、超聲傳感器、連續測距紅外傳感器、數字指南針、溫度傳感器等。

內部感知系統由一系列用來檢測機器人本身狀態的傳感器構成，可實時監測機器人各運動部件的各個坐標的位置、速度、加速度、壓力和軌跡等，并監測各個部件的受力、平衡、溫度等。

由外部環境感知系統和內部感知系統獲得的信息組成智能感知系統。該系統中使用的傳感器種類和數量越來越多，每種傳感器都有一定的使用條件和感知范圍，并且又能給出環境或對象的部分或整個側面的信息，為了有效地利用這些傳感器信息，需要采用某種形式對傳感器信息進行綜合或融合處理，不同類型信息的多種形式的處理系統就是傳感器融合。

傳感器的融合技術涉及神經網絡、知識工程、模糊理論等在信息、檢測和控制領域的新理論和新方法。

2.控制能力

智能機器人的系統控制能力由智能控制系統實現，該系統的任務是根據機器人的作業指令程序以及從內外部傳感器反饋回來的信號，經過知識庫和專家系統辨識并應用不同的算法分析和決策，進而發出控制指令，支配機器人去完成規定的運動和功能。

如果機器人不具備信息反饋特征，則該機器人的控制系統為開環控制系統，反之則為閉環控制系統。根據控制原理，控制系統又可分為程序控制系統、適應性控制系統和人工智能控制系統，而根據控制運動的形式，控制系統可分為點位控制系統和連續軌跡控制系統。

如何分析處理這些信息并做出正確的控制決策，需要專家系統的支持。專家系統解釋從傳感器采集到的數據，推導出機器人狀態描述，從給定的狀態推導并預測可能出現的結果，通過運行狀態的評價，診斷出系統可能出現的故障。

按照系統設計的目標和約束條件，規劃設計出一系列的行動，監測所得的結果與計劃的差異，提出維護系統正確運行的方法。人工智能系統與傳統控制方法相結合，形成整個閉環控制過程，這需要大量的知識、規則、算法、模式識別等技術的支持。

3.學習能力

隨著對智能機器人的要求不斷提高，機器人所面臨的環境通常無法預知，非結構化環境成為主流。在動態多變的復雜環境中，機器人如果要完成復雜的任務，其學習能力就顯得極為重要了。

在這種情況下，機器人應當根據所面臨的外部環境和任務通過學習不斷地調節自身，在與環境交互的過程中抽取有用的信息，使之逐漸認識和適應環境。通過學習可以不斷提高機器人的智能水平，使其能夠應對一些意想不到的情況，從而彌補設計人員在設計過程中造成的可能存在的不足。

因此，學習能力是機器人應該具備的重要能力之一，它為處于復雜多變環境下的機器人在環境理解規劃與決策等方面提供了有效保障，從而改善整個機器人系統的運行效率。

4.接入工業互聯網的能力

智能機器人和所有智能產品一樣，未來都要成為工業互聯網的一個終端，因此智能機器人要具備接入工業互聯網的能力。

用信息物理融合系統（CPS）的原理構建通信模塊，對內與智能控制系統集成，采集機器人的所有運行狀態；對外通過標準現場總線和以太網卡接入互聯網，實現機器人之間，機器人與物流系統之間、其他應用系統之間的集成，實現物理世界與信息世界之間的集成。

智能物聯系統打破傳統物理世界和信息系統的界限，將數據變成及時而有用的信息，讓用戶充分享用虛擬和現實世界的各種資源。

本文摘編自《智能制造：AI落地制造業之道》（ISBN：978-7-111-69931-6），經出版方授權發布。