机器人技术基础实验报告6(机器人技术基础实验报告9)

关于机器人的科技技术基础论文

随着科技的进步，智能机器人的性能不断地完善，因此也被越来越多的应用于军事、排险、农业、救援、海洋开发等方面。这是我为大家整理的关于机器人的科技论文，供大家参考!

机器人的科技论文篇一：《浅谈智能移动机器人》

摘　要：随着科技的进步，智能机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围也越来越广，广泛应用于军事、排险、农业、救援、海洋开发等。介绍了常见智能移动机器人的基本系统组成及其相关的一些技术，提出一种能够应用于智能移动机器人的越障机构，并简单阐述了其工作原理。在对智能机器人有一定了解的基础上，论述了智能移动机器人的研究现状及其发展动向。

关键词：智能移动机器人　越障　避障　伸展收缩

1 引言

上世纪60年代智能机器人的出现开辟了智能生产自动化的新时代。在工业机器人问世50多年后的今天，机器人已被人们看作是不可缺少的一种生产工具。由于传感器、控制、驱动及材料等领域的技术进步开辟了机器人应用的新领域。智能移动机器人是机器人学中的一个重要分支。

2 智能移动机器人的基本系统组成及其相关技术

由于智能移动机器人在危险与恶劣环境以及民用等各方面具有广阔的应用前景，使得世界各国非常关注它的发展。其共同的五大系统组成要素为：(1)机械机构单元是智能移动机器人的骨架，机器人所有的模块都依靠其支撑，机械机构单元的结构，性能，强度直接影响着整个机器人的稳定性。随着科技发展和新型材料的研制开发，使得智能机器人产品的结构性能有了很大提高，机械机构的各项工艺性及尺寸设计都向着更加合理高效，更加轻便美观，更加环保节能，更加安全可靠等方向发展。(2)动力与驱动单元为智能移动机器人提供动力来源。(3)环境感知单元相当于智能移动机器人的五官，机器人通过感知单元对周围的环境进行感知识别及各种参数的收集，然后通过转换成控制模块可以识别的光电信号，输入到控制单元进行数据处理。(4)执行机构单元为智能移动机器人执行部分，能根据控制中心的命令执行命令，完成任务。不同的机器人有着不同的执行机构，执行机构的设计影响着对要执行动作的效率，精度，稳定性，可靠性等。(5)信息处理与控制单元作为整个机械系统的核心部分，它如人的大脑一样，调控着整个系统，一切的活动都由它指挥。将来自传感器部分采集到的信息进行集中汇总，存储，对所有信息分析，规划决策，输出命令。使机器人有目的的运行。

智能移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合机电系统。它是传感器技术，控制技术，移动技术，信息处理、人工智能、电子工程、计算机工程等多学科的重要研究成果，从某种意义上讲是机器发展进化过程中的产物，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。

3 一种越障机器人

我们设计的移动机器人(图1)有很好的机动性能，前导轮、前轮和后轮可以实现独立升降运动。前导轮(如图1)由通过曲柄圆盘的转动角度控制摇杆的摆动角度，带动相关的平面连杆机构运动，从而实现前导向轮的伸展和收缩实现攀越。机器人两侧的侧边驱动机构为平面连杆-滑块越障机构，前后轮(如图1)分别通过导杆在槽中的移动，带动平面连杆机构的运动，实现前后轮的伸展和收缩，实现越障功能。本机器人通过尺寸的设计可以实现较大的越障高度，通过合理的控制轮摆动的角度还能实现多种类型障碍物的攀越。

4 智能移动机器人的应用概况

随着科技的进步，机器人的功能不断完善，智能移动机器人的应用范围也大大拓宽，不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在排险、海洋开发和宇宙探测领域等有害与危险场合(如辐射、灾区、有毒等)得到很好的应用。

4.1 陆地智能移动机器人

20世纪60年代后期，苏美为了完成对宇宙空间的占领，完成月球探测计划，各自研制开发并应用了移动机器人，通过移动机器人实现对外星土壤的样本采集和土壤分析等各种任务。陆地智能移动机器人的出现是为了帮助人类完成无法完成的任务。陆地移动机器人也广泛应用于军事，可以完成排除爆炸物，扫雷，侦查，清除障碍物等等，近年来智能移动机器人也开始渐渐融入人们的日常生活。

4.2 水下智能移动机器人

近年来，人们对资源的渴求加大，开始对原子能和海洋资源的开发，加之水下环境十分复杂(能见度差，定位困难，流体变化等)，水下智能移动机器人在海底资源探测上的优势使之受到关注。近年德国基尔大学的科学家研制出新型深水机器人“ROV Kiel 6000”，这架深水机器人能够下探到6000米深的海底，寻找神秘的深水生物和“白色黄金”可燃冰。

4.3 仿生智能移动机器人

近年来,全球许多机器人研究机构越来越多的关注仿生学与机构的研究工作.在某些情况下仿生机器人尤其独特优势，例如，蛇形机器人重心低，能够模仿蛇的动作，穿梭在能够穿梭在受灾现场和其他复杂的地形中能够帮助人类完成各种任务。除此之外还有仿生宠物狗、仿生鱼、仿生昆虫等。

5 智能移动机器人的发展方向及前景

影响移动机器人发展的因素主要有：导航与定位技术，多传感器信息的融合技术，多机器人协调与控制技术等因而移动机器人技术发展趋势主要包括：

(1)高智能情感机器人。随着科学技术的发展，人们对人机交互的技术的要求越来越高，具有人类智能的情感移动机器人是移动机器人未来发展趋势。目前的移动机器人只能说是具有部分的智能，人们渴望能够出现安全可靠的能够沟通交流的高智能的机器人。虽然现在要实现高智能情感机器人还非常的困难，但是终有一天，随着科学技术的突破，它将成为现实。

(2)高适应性多功能化的机器人。机器人的出现是为人类服务的，自然界中还有好多未知的世界等着我们开拓，各种危险的复杂多变的环境，人类无法涉足，因此人们也迫切希望有能够代替人类的机器人出现，高适应性多功能化的机器人也必将是机器人的发展方向之一。

(3)通用服务型的机器人。随着科学技术的发展，机器人也是应该越来越容易融入人们日常生活中的，在日常生活中为人们服务。例如在家庭中，机器人可以帮助人们做各种家务，和人们生活关系密切。

(4)特种智能移动机器人。根据不同应用领域，不同的目的，设计各种各样特种智能移动机器人是未来发展方向，如纳米机器人，宇宙探索机器人，深海探索机器人，娱乐机器人等等。

6 结束语

总之，智能移动机器人涉及到传感器技术，控制技术，移动技术，信息处理、人工智能、控制工程等多学科技术。未来智能移动机器人走向生活，安全可靠，操作简单是其趋势。尽管智能移动机器人以惊人的速度在发展着，但是实现高适应性，智能化，情感化，多功能化的移动机器人还有很长的路要走。

参考文献：

[1]　谢进,万朝燕,杜立杰.机械原理(第2版)[M].北京:高等 教育 出版社,2010.

[2]　陈国华.机械机构及应用[M].北京:机械工业出版社,2008.

[3]　徐国保,尹怡欣,周美娟.智能移动机器人技术现状及展望[J].机器人技术与应用,2007(2).

[4]　肖世德,唐猛,孟祥印,等.机电一体化系统监测与控制[M].四川:西南交通大学出版社,2011.

机器人的科技论文篇二：《浅谈机器人设计 方法 》

摘要：机器人是人类完成智能化中非常重要的工具，随着时代的发展，机器人已经在世界有了一定的发展，甚至很多国家机器人已经运用到实际的生活中去。而机器人的设计方法无疑是很多人非常感兴趣的问题，因此本文针对机器人的设计方法进行了详细的探索。

关键词机器人;设计;方法

1.前言

纵观人类的发展史，工具的进步才能带动人类的文明，如今设计朝着智能化的方向在发展，机器人就是人类在发展智能化过程洪重要的产物，因此机器人常用的设计方法是设计师们必备的工具。

2.控制系统的硬件设计

在现代科学技术不断发展的背景之下，工业现场所涉及到的重体力劳动量不断提升。当中部分劳动任务的实现单单依靠人力是很难实现的。而为了良好的完成工业现场的相关生产作业任务。就需要通过对机器人装置的研究与应用来实现机器人控制系统的硬件部分主要由5个模块组成：控制模块、循迹模块、避障模块、电机驱动模块、电源模块。

(1)控制系统模块。ATmega128为基于AVR RISC结构的8位低功耗CMOS微处理器，运算速度快，具有多路PWM输出，可将测速、避障等电路产生的输入信号进行处理，并输出控制信号给驱动放大电路，从而控制电机转速，此方式产生的PWM信号比用定时器中断产生的PWM信号实时性更好，而且不会占用系统的定时器资源。

(2)循迹模块。循迹是指小车在比赛场地上循白色引导线线行走，循迹模块的原理图如图2所示。循迹模块采用灰度传感器，发射管为普通LED灯，接收管为光敏三极管3DU33。工作原理为：不同颜色的物体对LED发射光反射不同的亮度，光敏三极管3DU33接收这些不同亮度的光线，就会呈现不同的电压Vx。Vx输入到比较器LM339的同相端，并与电位器设定的电压V0相比较，当VxV0时，比较器输出高电平，当Vx循迹机器人前后两端均是由7个灰度传感器组成的循迹模块。其中，中间三个灰度传感器起巡线的作用，两端的灰度传感器起探测弯道作用，剩下两个灰度传感器交替进行巡线和探测弯道。实验证明，这样的灰度传感器的布置图，机器人循迹的效果好，且“性价比”非常高。

(3)避障模块。避障模块主要使用的是红外发射接收传感器，当红外感应避障模块靠近物体时，输出低电平信号;当没有感应到物体时，输出高电平信号。将该信号线接入到单片机的控制端口，控制程序就能起到探测障碍物的作用，当在机器人行进的路径上就可以发现有障碍物并及时避开绕行。

(4)驱动模块。循迹避障机器人要求行走灵活、反应快速，因此要求驱动电机具有“转速快、制动及时”等特点。我们设计制作的循迹避障机器人采用中鸣公司的JMP-BE-3508I驱动板模块，其输入电压为11V到24V，最大输出电流为20A，满足快速前进、制动、转弯的要求。并且电机速度达到500rpm，堵转力矩为8KG.CM，具有很强的刹车功能。利用单片机的四路PWM输出信号，分别控制四个轮子的转速。并采用“四轮驱动”、“差速转弯”的方式实现机器人的前进、后退与转弯。

(5)电源模块。循迹机器人的电源模块主要实现以下三大功能：①稳定输出5V工作电压。故我们设计制作的电源模块以7805芯片为核心，把输入电压截止到5V。②提供足够的电流。7805芯片最大输出电流为1.5A，而循迹机器人需要较大电流，所以我们使用了两片7805芯片分别对控制系统和外部设备进行供电。③滤波。在7805芯片的输入、输出端分别并联104贴片电容和10μF的电解电容，过滤高频、低频信号。

3.软硬件模块开发流程和界面程序

(1)图像处理模块：照相机实时捕捉图像，处理转化后和初始图像进行处理比较，找出图像中差异的位置通过TCP传输。

(2)TCP通信模块：视觉系统通过以太网连接贝加莱控制器，控制器可以作客户机或服务器实时传输数据，：定义结构体用于视觉系统传输位姿给机器人和机器人实时反馈位姿和信号状态数据给视觉系统。

(3)位置转换模块：把视觉系统的位姿转换为机器人的位姿传输给机器人，控制机器人运行。

(4)轨迹规划模块：进行运动轨迹规划和速度规划，根据机器人当前的位置和目标位置，选择最优的运动轨迹(直线、圆弧、不规则曲线等运动轨迹)，然后对轨迹、速度进行插补，插补值调用机器人运动学算法计算轨迹的可靠性，再把实时插补的位置、速度传送给运动控制模块。

(5)运动控制模块：根据实时插补的值结合加速度、加加速度等控制参数给驱动器。

(6)伺服模块：根据控制器所发送数据，结合各伺服控制参数，驱动电机以最快响应和速度运行到各个位置。

4.机器人精度标定和视觉软件处理

4.1精度标定

精度的标定包括机器人精度标定 和机器人相对于视觉照相机位置标定 。机器人运动前，需要用激光跟踪仪标定准确各轴杆长、零点、减速比、耦合比等机械参数，给运动学、控制器系统，机器人才能按理论轨迹运行准确。行到指定点。 通过三点法、六点法标定机器人相对于视觉照相机的X、Y、Z方向距离给位置转化模块，确定机器人坐标系相对于照相机坐标系的转化关系。

4.2视觉处理软件

包括固定视觉系统标定模块和移动视觉系统标定模块 。视觉系统安装在固定位置相当于给机器人建立照相机一个用户坐标系，此模块用于运算机器人和固定视觉系统之间位姿转换关系。视觉系统安装在机器人末端法兰位姿相当于给机器人建立照相机一个工具坐标系，随着机器人运动而实时改变位置，此模块用于运算机器人和动态视觉系统之间位姿转换关系。 实时处理传输机器人、视觉系统和以太网的运行通信状态以及出错状态处理。

4.3人机界面设计及实现

当机器人出现故障，不能自动移动位置时，比如碰到硬件限位或出现碰撞现象时，此时可以进入手动页面，选择机器人操作，移动机器人到指定位置。对于新建码垛工艺线，需要配置系统参数、位置信息、以及产品参数，等必要的信息。码垛数据编辑与创建的功能，产品覆盖了袋子、箱子，以及可变数量抓取的功能。可以添加产品数量，改变产品方向，单步数量修改，产品位置移动以及旋转等设置。本页面中，示例生成了每层五包的袋装产品，编号从1到5，可以通过调整编号的顺序，达到改变产品的实际码垛顺序。

5.结束语

总之，在进行机器人的设计过程中，要根据设计的用途进行针对性的设计，对于设计过程中出现的问题要及时的采用上述的思维方法进行解决，随着机器智能化的推广，无疑机器人的设计在未来会有更广阔的天空。

参考文献：

[1]张海平，陈彦. Wincc在打包机人机界面中的设计与应用[J].HMI与工业软件，2012(3)：70-72.

[2]朱华栋，孔亚广.嵌入式人机界面的设计[J].中国水运，2008(11)：125-126.

[3]金长新，李伟.基于Windows CE的车载电脑系统人机界面的实现[J].微计算机信息，2005(21)：132-134.

机器人的科技论文篇三：《浅谈igm焊接机器人的故障处理》

[摘 要]机器人技术综合了计算机、控制理论、机构学、信息和传感技术、人工智能等多学科而形成的高新技术。本文通过介绍igm焊接机器人的工作原理，以及在实际工作中机器人的常见故障现象，对故障产生的原因进行分析，并提出了相应的维修方法。

[关键词]igm焊接机器人 工作原理 故障处理

0 前言

机器人技术是综合了计算机、控制理论、机构学、信息和传感技术、人工智能等多学科而形成的高新技术。这门新型技术的介入，对维修技术人员提出了更高要求。如何保证焊接机器人的可靠性、稳定性，发挥机器人的最大优势，针对机器人的故障维修及设备维护保养工作就尤显重要。

1 igm焊接机器人组成及工作原理

1.1 igm焊接机器人的组成

igm焊接机器人是从事焊接(包括切割与喷涂)的工业机器人，它加工精细、动作灵巧、焊接精度高、焊缝成形好。在机械行业中得到了广泛的应用。

1.2 igm焊接机器人工作原理

igm焊接机器人内部轴控制原理：通过数字伺服板DSE-IBS处理当前位置的校准、位置驱动、速度驱动等信息，处理后的信息送馈到伺服驱动器，由伺服驱动器内部的脉宽调制器调制，然后放大输出推动伺服电机。伺服电机运动的同时，编码器同步运行，并把采集的位置角度信息反馈给RDW控制板，通过RDW板的增量计算、数据整定后的位置信息回馈给DSE-IBS板，做下一个周期的计算处理，此过程反复进行从而实现了实时位置的更迭过程。

2 igm焊接机器人故障诊断及分析

2.1 焊接机器人故障类型

焊接机器人故障类型可分为软件故障和硬件故障，由机器软件造成的故障，如系统停机 死机 的现象;由机器硬件造成的故障，如驱动单元、电气元件各模块的故障。就故障现象可分为人为故障和自然故障、突发故障三大类。对于维修来说，自然故障和突发故障的排除就显得困难，因为这种维修不仅仅针对故障单元本身，还要对系统进行改进，这就需要周密分析，对故障诊断进行优化和改进，避免排除过的故障重复出现，使系统进一步稳定可靠。

2.2 igm焊接机器人常见故障处理

2.2.1 机器人开机后示教器无报警信息，但机械手无法正常引弧。首先检查系统是否送丝送气，发现送丝系统无法手动送丝，保护气瓶有压力，但是焊枪喷嘴处无保护气。再检查机械手焊接电缆、引弧板及送丝板，都没有发现故障。这说明机械手的功能是正常的，可能是焊接回路不通畅。可以通过测量焊接回路阻抗来判断焊接回路是否正常。

回路阻抗的测试步骤：

i把连接工件的地线接好，保证地线夹与工件接触部分干净良好;

ii接通机器人电柜电源，将福尼斯焊机电源开关拨至“I”位置;

iii在焊机二级菜单内选择“r”功能。

iv取下焊枪喷嘴，拧上导电嘴，将导电嘴贴紧工件表面。需要注意的是，测量过程中要确保导电嘴与工件接触处的洁净。测量进行时，送丝机和冷却系统不启动;

v轻按焊枪开关或点动送丝键。焊接回路阻抗值测算完成。测量过程中，右显示屏显示“run”;

vi焊接回路测算结束后显示屏显示测量值。测得的焊接回路阻抗是18 Ω(正常值以20Ω为佳)，说明焊接机器人的焊接回路的通畅的。再断电、通电调试，焊接机器人能正常引弧，应该是回路测试过程中通过连接接地夹、拆卸喷嘴、导电嘴等将回路未正常接触处接通了。

2.2.2 igm机器人在焊接过程中，引弧困难、焊接电流极不稳定，且经常断弧，反复出现“Arc fault”电弧故障。

i检查接地电缆，测量回路电阻值为9.7Ω，正常

值以20Ω为佳。

ii检查焊丝直径(Ф1.2)与送丝轮的公称直径相匹配。

iii焊丝材料(G2Si)与焊接方式及焊接母材相匹配。

iv后观察焊枪喷嘴处，存在大量粉尘的切粉，手动送出的焊丝不光滑平整，有小量弯曲及伤丝情况，说明送丝不畅。

v对送丝阻力进行检测。将送丝锁紧杆、压紧杆打开，手盘焊丝盘将焊丝收回，发现阻力很大。多为送丝软管堵塞或软管与机械手夹角过大造成。

vi检查送丝轮磨损情况，V型送丝槽不易过深过宽，以正好放置一根Ф1.2规格的焊丝为佳，间隙过大，将影响送丝的稳定性，焊接电流的稳定性。拆下送丝轮，发现送丝轮磨损严重，圆度误差较大，送丝槽过深。送丝机构一旦出现失控，就会高速送丝，焊接电源得不到正常的信号反馈(送丝速度的反馈采用光电测速)，不能提供稳定的电流、电压，造成不能正常焊接。更换送丝轮、送丝软管，并进行压力调整，故障解除，焊接正常。

2.2.3 igm机器人回零参数自动丢失。igm机器人在下一次开机时，回零参数自动丢失，重新校零、输入参数，保存参数反复丢失。检查示教电缆、接口、程序、轴卡、RDW板指示灯全部正常，检查后备电池(缓冲电瓶，用于关机或意外掉电情况下，为系统提供短时间供电，进行信息的存储)测量电压值，一个为8.9V，一个为12 V，总电压为21 V，正常值为24V，更换一组电池后一切正常，再未出现数据丢失现象。

2.3 突发故障的分析及处理

该故障无可预见性，事发突然。实际工作中出现最多。多为受环境影响的系统故障，如焊接机器人控制部分电路板故障、稳压 电源故障 、通讯故障等，反映在机器人在工作时突然报警且无法消除报警。重新启动又恢复正常，但不久又出现报警，这类故障造成整个系统不稳定。

为了进一步判断驱动器的好坏，缩小故障范围，

对编码器进行检查，RCI系列的机器人各轴所使用的编码器是绝对编码器，它是一种电磁部件，可以传递旋转角度的信息，由两个固定绕组(sin绕组和cos绕组)及一个参考绕组组成，原理基本上同旋转变压器相似。将X12插头拔下，分别测量11-12、13-5、14-4端子阻值，结果没有一项有阻值，说明编码器出现异常。

找到12轴伺服电机，检查发现编码器插头锁紧并帽已退出，插头连接松动。将插头重新安插，锁紧到位，再次测量11-12端子阻值为94Ω，13-5端子阻值为65Ω，14-4端子阻值为65Ω，9-10端子阻值为600Ω，说明各绕组正常。上电后，驱动可正常打开，故障解除。

3 结束语

维修工作是理论指导实践，实践促进理论的一个反复过程，理论实践的有机结合才会使维修人员更加深入，更加准确的判断处理各种故障。工作中维修人员必须具有独立思考分析判断的能力，操作中一定要注意观察，不可盲目更改焊接机器人设定、跳线等状态，要养成做工作记录的好习惯，归纳 总结 各类故障现象以及处理过程，积累故障诊断和维修方面的 经验 ，以提高维修水平。

参考文献

[1] 戴光平.《焊接机器人故障诊断及维修技术》. 重庆：中国嘉陵工业股份有限公司，2003.

[2] 中国焊接协会成套设备与专业机具分会. 《焊接机器人实用手册》.机械工业出版社，2014.

[3] 李德民.《焊接机器人的故障维修》. 长春：长客股份制造中心，2011.

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1、工业机器人物料形状视觉分拣实验报告，包括目的、实验所需工具与材料、实验步骤、物料形状测量与识别原理、图像处理流程、实验结果、实验分析与结论及推广应用。

2、如果需要的话，还可以增加算法优化方案等内容。

吴瑞祥的《机器人技术

《机器人技术》

Theory of Machines and Mechanisms

课程编号：20L311Q 适用专业：机电大类专业

课程层次与学位课否： 专业特色课程，否 学 时 数：6

学分数： 课内实验学时数：6

执 笔 者：房海蓉 编写时间： 2005.5.30

一、 教学任务和目标

实验课是机器人技术课程中重要的实践环节，通过机器人实验可以加强学生对机器人的感性认识和形象思维能力，了解机器人机械本体的组成及机械结构设计的重点内容，了解传感检测技术与控制技术在机器人技术中的应用，掌握机器人语言及编程的特点，从而提高学生对高新技术的兴趣、掌握机器人技术的基本理论和基础知识，提高学生的实际动手能力、计算机应用能力和工程意识。机器人实验内容有认知型实验和设计型实验。实验项目为可根据专业需要和实际情况在实验室所列项目中选择。课内实验学时为6学时。

二、实验内容及基本要求

机器人集中了机械工程、电子工程、计算机工程、自动控制工程及人工智能等多种学科的最新研究成果，代表了机电一体化最高成就，是当代科学技术发展最活跃的领域之一。

机器人应用于实际生产之中，学生很难有机会看到实物。专门用于教学、研究的小型教学用机器人把机电一体化的相关技术贯穿在一台小型实验设备上，打破了以往单科学习、分项实验的旧模式，将机械、电子、数控、气动、计算机控制及软件工程有机的联系起来，形成一个具有代表性的系统工程。选用的机器人有各种小型可组装型教学机器人、UP6型工业机器人系统、工业机器人集成系统等，实验内容涉及了机器人的机械本体、机器人的传感技术及机械人的控制控制等实践内容。

实验一：机器人组成与分析实验（2学时）

实验的基本要求：

1. 分析各种机器人的基本组成，了解机器人的各种应用技术。

2. 能够绘制各种机器人机械本体的机构运动简图。

3. 能够根据机器人的功能要求设计简单的机器人机械结构。

实验二：机器人传感检测技术实验（2学时）

实验的基本要求：

1． 了解机器人常用各种传感器的功能。

2． 了解机器人常用各种传感器的应用场合。

3． 结合教学机器人掌握常见机器人传感器的工作过程及特点。

实验三：机器人示教控制及运用实验（2学时）

实验的基本要求：

1. 熟悉了解工业机器人控制器的硬件组成、结构、功能及连线方法。

2. 了解工业机器人常用的控制方法和示教控制的特点。

3．自主设计机器人机械手的动作，进行路径规划，编制示教控制程序，实现预期的功能。

三、考核与成绩评定

根据实验表现和实验报告给成绩。

课堂表现：30%

实验报告：70%

四、与理论课程的联系

各实验的安排要在《机器人技术》课程大纲规定的相关章节学完后安排，以利于学生理解和掌握机器人技术的基本理论和基本方法。

五、建议教材及参考材料

1.吴瑞祥. 机器人技术及应用.北京：北京航空航天大学出版社,2001

2.白井良明.机器人工程. 北京：科学出版社,2002

3.北京交通大学编，机器人技术实验指导书。

急求人工智能课程结课报告！！

人工智能课程报告

摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。

概述

自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。

人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。

学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具有以下特点：学习行为一般具有明显的目的性，其结果是获取知识；学习系统中结构的变化是定向的，要么由学习算法决定，要么由环境决定；学习系统是构造智能系统的中心骨架，它是全面组织与保存系统知识的场所。因此，人工智能学习研究的一个主要目的是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但是，不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

一.人工智能学习的历史性基础和发展步伐

人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。

一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的"通用语言"设想。这一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。

计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父”，他着重研究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的”。1950年他提出了著名的“图灵实验”：让一个人和一台计算机分别处于两个房间里，与外界的联系仅仅通过键盘和打印机。由人类裁判员向房间里的人和计算机提问，并通过人和计算机的回答来判断哪个房间里是人、哪个房间里是计算机。图灵认为，如果“中等程度”的裁判员不能正确地区分，则这样的计算机可以称为是有智能的。“图灵实验”是关于智能标准的一个明确定义。有趣的是，尽管后来有些计算机已经通过了图灵实验，但人们并不承认这些计算机是有智能的。这反映出人们对智能标准的认识更深入、对人工智能的要求更高了。　

图灵和冯·诺依曼的上述工作，以及麦克考洛和匹茨对神经元网的数学模型的研究，构成了人工智能的初创阶段，这其实也是人工智能学习的开始。　

人工智能早期研究给人的深刻印象是博羿，与自动定理证明的研究意义不限于数学一样，搜索的研究意义也不限于博弈。根据认知心理学的信息处理学派的观点，人类思维过程的很大一部分可以抽象为从问题的初始状态经中间状态到达终止状态的过程，因此可以转化为一个搜索问题，由机器自动地完成。例如“规划”问题。设想一台机器人被要求完成一项复杂任务，该任务包含很多不同的子任务，其中某些子任务只有在另一些子任务完成之后才能进行。这时，机器人需要事先“设想”一个可行的行动方案，使得依照该方案采取行动可以顺利完成任务。“规划”即找出一个可行的行动案，可以通过以其子任务为状态、以其子任务间依赖关系为直接后继关系的状态空间中的搜索来实现。　

人工智能的早期研究还包括自然语言理解、计算机视觉和机器人等等。通过大量研究发现，仅仅依靠自动推理的搜索等通用问题求解手段是远远不够的。Newell和Simon等人的认知心理学研究表明，各个领域的专家之所以在其专业领域内表现出非凡的能力，主要是因为专家拥有丰富的专门知识(领域知识和经验)。70年代中期，Feigenbaum提出知识工程概念，标志着人工智能进入第二个发展时期。知识工程强调知识在问题求解中的作用；相应地，研究内容也划分为三个方面：知识获取，知识表示和知识利用。知识获取研究怎样有效地获得专家知识；知识表示研究怎样将专家知识表示成在计算机内易于存储、易于使用的形式；知识利用研究怎样利用已得到恰当表示的专家知识去解决具体领域内的问题。知识工程的主要技术手段是在早期成果的基础上发展起来的，特别是知识利用，主要依靠自动推理和搜索的技术成果。在知识表示方面，除使用早期工作中出现的逻辑表示法和过程表示法之外，还发展了在联想记忆和自然语言理解研究中提出的语义网表示法，进而引入了框架表示法，概念依赖和脚本表示法以及产生式表示法等等各种不同方法。与早期研究不同，知识工程强调实际应用。主要的应用成果是各种专家系统。专家系统的核心部件包括：

(a)表达包括专家知识和其他知识的知识库。

(b)利用知识解决问题的推理机。　

大型专家系统的开发周期往往长达10余年，其主要原因在于知识获取。领域专家虽然能够很好地解决问题，却往往说不清自己是怎么解决的，使用了哪些知识。这使得负责收集专家知识的知识工程师很难有效地完成知识获取任务。这种状况极大的激发了自动知识获取----机器学习研究的深入发展。已经得到较多研究的机器学习方法包括：归纳学习、类比学习、解释学习、强化学习和进化学习等等。机器学习的研究目标是：让机器从自己或“别人”的问题求解经验中获取相关的知识和技能，从而提高解决问题的能力。

80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。这促使人工智能进入第三个发展时期。

在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。

首先是需要提供强有力的技术手段，以支持分布式协同工作方式，现代生产是一种社会化大生产，来自不同专业的工作者在不同或相同的时间、地点从事着同一任务的不同子任务。这要求计算机不仅为每一项子任务提供辅助和支持，更需要为子任务之间的协调提供辅助和支持。由于各个子任务在很大程度上可以独立地进行，子任务之间的关系必然呈现出动态变化和难以预测的特点。于是，子任务之间的协调（即对分布协同工作的支持）向人工智能乃至整个信息技术以及基础理论提出了巨大的挑战。

其次，网络化推进了信息化，使原本分散孤立的数据库形成一个互连的整体，即一个共同的信息空间。尽管现有的浏览器和搜索引擎为用户在网上查找信息提供了必要的帮助，这种帮助是远远不够的，以至于“信息过载”与“信息迷失”状况日益严重。更强大的智能型信息服务工具已成为广大用户的迫切需要。另一方面，信息空间对人类的价值不仅在于单独的信息条目（比如某厂家生产出了某一新产品的信息），还远在于一大类信息中隐藏着的普遍性知识（比如某个行业供求关系的变化趋势）。于是，数据中的知识发现也成为一项迫切的研究课题。机器人始终是现代工业的迫切需求。随着机器人技术的发展，研究重点已经转向能在动态、不可预测环境中独立工作的自主机器人，以及能与其他机器人（包括人）协作的机器人。显然，这种机器人之间的合作可以看成是物理世界中的分布式协同工作，因而包括相同的理论和技术问题。

由此可见，人工智能第三发展时期的突出特点是研究能够在动态、不可预测环境中自主、协调工作的计算机系统，这种系统被称为Agent 。目前，正围绕着Agent的理论、Agent的体系结构和Agent语言三个方面展开研究，并已产生一系列重要的新思想、新理论、新方法和新技术。在这一研究中，人工智能呈现一种与软件工程、分布式计算以及通讯技术相互融合的趋势。Agent研究的应用不限于生产和工作，还深入到人们的学习和娱乐等各个方面。例如，Agent与虚拟现实相结合而产生的虚拟训练系统，可以使学生在不实际操纵飞机的情况下学飞行的基本技能；类似地，也可使顾客“享受”实战的“滋味”。

我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体，开展这方面的学术交流。此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展作出贡献。

综观人工智能学习的发展历程，可以看出它始终遵循的基本思路。首先是强调人类智能的人工实现而不是单纯的模拟，以便尽可能地为人类的实际需要服务。其次是强调多学科的交叉结合，数学、信息科学、生物学、心理学、生理学、生态学以及非线性科学等等越来越多的新生学科被融入到人工智能学习的研究之中。

二.人工智能学习的主要技术及其发展趋势　

目前人工智能学习研究的3个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。

智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。

主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择和承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。

新一代的智能技术是指80年代以来迅速发展起来的以神经网络（ANN）、进化计算、模糊逻辑、Agent为主要代表的计算只能技术，其中主要具有学习进化与自组织的能力。

神经网络也就是模拟人脑中神经元的功能，希望通过模拟人脑最基本的单位神经元功能来模拟人脑的功能。它通过一定的范例训练构成的神经网络，就象教一个小孩子一样，在训练结束后，这个神经网络就可以完成特定的功能了。它是通过范例的学习，修改了知识库和推理机的结构，达到实现人工智能的目的。

最后还有一个应用领域，就是模型识别，我想它应该在知识挖掘中应用不小，因为现在工程中的获得的数据越来越多，要想人为地从这些数据中确定某一规律都不容易，更不要说在这些数据中发现新规律了，因此有必要进行数据挖掘，它的应用对于决策支持系统将有着巨大的意义。

人可以思考，人工智能也需要思考，这就是推理；人可以学习，人工智能也就需要学习；人可以拥有知识，那么人工智能也就需要拥有知识。

人工智能是为了模拟人类大脑的活动的，人类已经可以用许多新技术新材料代替人体的许多功能，只要模拟了人的大脑，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。

学习是指系统适应环境而产生的适应性变化，它使得系统在完成类似任务时更加有效。80年代以来，ANN的学习机制再次得到人们的重视，基于连接机制的亚符号学习又一次成为的当今学习机制研究的热点，提出了竞争学习，进化学习、加强学习等各种新的学习机制。

机械式学习。它的另一个名称死记式学习能够直接体现它的特点，这是一种最简单的，最原始的学习方法，也是机器的强项，人的弱项。

指导式学习。这种学习方式是由外部环境向系统提供一般性的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识并送入知识库中，在学习过程中要对反复对知识进行评价，使其不断完善。

归纳学习。我们看到，机器所善长的不是归纳，而是演绎，它适用于从特殊到一般，而不太适应从一般到特殊，从特殊到一般的归纳是人类所特有的，是智慧的标志。具体的归纳学习方法有许多，但它们的本质就是让计算机学会从一般中得出规律。

类比学习。类比也就是通过对相似事物进行比较所进行的一种学习。它的基础是类比推理，也就是把新事物和记忆中的老事物进行比较，如果发现它们之间有些属性是相同的，那么可以（假定地）推断出它们的另外一些属性也是相同的。

基于解释的学习。这是近年来兴起的一种新的学习方法。它不是通过归纳或类比进行学习，而是通过运用相关的领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习，并最终生成这个目标概念的一般描述，这个一般描述是一个可形式化表示的一般性知识。

增强式学习（ReinforcementLearning）是一种基于行为方法的半监督学习。一般的学习方法分两类，一类是上文提到的基于模型的，在这种方法，智能体需要环境确切的模型，具有较高的智能，但不适合于不确定的动态环境；另一种是基于行为的方法，在这种方法中，不需要环境的确切模型，采用分层结构，高层行为可以调整和抑制低层的行为能力，但每层中都具有其自主的确定权，如[3]中的Holonic智能制造系统。增强式具有这些优点，故常用于机器人足球赛[4]、狩猎问题、甚至战争指挥中[5]，但是这些都只是理论上的研究，因为机器人足球赛的本身目的也是为了测试人工智能的可用性，且更不可能去让战争去由电脑而不是人去指挥了。

使用强化学习的Agent最早是出现与遗传算法中，使用“Ethogenetics（行为遗传）”的思想，突破了人们长期以来关于一个编码串对应于组合优化问题所有策略变量的一个组合方式的传统、静态的认识，而将一个编码串看成某个智能主体(Agent)主动进行的一系列决策行为的结果。

人工智能学习可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。

通过以上的学习方法就是为了得到知识，通过一种方便的方法得到知识。前面已经说过了，因为机器的思考方式和人类的思考方式大有不同之处，因此让机器通过自己学习生成自己便于理解和使用的知识，也不失为机器学习的目标之一。

人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。

由于计算机芯片的微型化已接近极限。人们越来越寄希望于全新的计算机技术能够带动人工智能的发展。目前至少有三种技术有可能引发全新的革命，它们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。

结束语

许多科学家断言，机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和斯蒂芬·霍金的智慧之和。著名物理学家斯蒂芬·霍金认为，就像人类可以凭借其高超的捣弄数字的能力来设计计算机一样，智能机器将创造出性能更好的计算机。最迟到本世纪中叶而且很可能还要快得多，计算机的智能也许就会超出人类的智能。

本文对学习中的一些方法进行基本的叙述并阐述了其发展的趋势，但是在一般的学习中，使用基于行为的方法仍旧是最受人关注的；文中介绍了几种强化学习方法的变形，并对他们的运用进行了一定的叙述。在一定程度上，他们实现仿真的可行行。但是这些仿真大多都是验证性的，真正的人工智能在实际生产中的运用仍旧是一个需要研究的课题。最后，我们来总结一下，人工智能学习的各个研究领域。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能学习研究的领域。人工智能学习就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能学习研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

但随着技术及技术的发展，人工智能学习的方法还会有所变化也更加会引起我们的关注。

参考文献

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[2] 蔡自兴徐光佑《人工智能及其应用》清华大学出版社 2002年1月

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[4] 王东浩;;道德机器人:人类责任存在与缺失之间的矛盾[J];理论月刊;2013年11期

[5] 机器学习理论为什么实现不了强人工智能

[6] 王东浩;;人工智能体的道德确立与伦理困境[J];华南农业大学学报(社会科学版);2014年01期

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[13] 潘伟航;;浅析电气自动化在日常生活中的作用和未来发展趋势[J];科技创新与应用;2013年12期

[14] 虞峥;;浅谈人工智能技术在电气自动化中的运用[J];电子制作;2013年05期

[15] 赵纲;刘刚;;有关电气控制线路设计的研究[J];电子制作;2013年02期

[16] 李俊平;人工智能技术的伦理问题及其对策研究[D];武汉理工大学;2013年

[17] 赵艳军;锰粉制备输送控制系统设计与研究[D];兰州理工大学;2012年

机器人教育详细资料大全

机器人教育是指通过设计、组装、编程、运行机器人，激发学生学习兴趣、培养学生综合能力。技术融合了机械原理、电子感测器、计算机软硬体及人工智慧等众多先进技术，为学生能力、素质的培养承载着新的使命。

机器人技术综合了多学科的发展成果，代表了高技术的发展前沿，机器人涉及到信息技术的多个领域，它融合了多种先进技术，引入教育机器人的教学将给中国小的信息技术课程增添新的活力，成为培养中小学生综合能力、信息素养的优秀平台。

基本介绍

中文名 ：机器人教育 外文名 ：STEAM Education 目的 ：培养学生综合能力 类型 ：科技类综合学科教育 重要性 ：提高学生分析问题解决问题的能力 教育类型,重要性,局限性,教育机器人,教育状况,国内机器人,国外机器人,竞赛,国内机器人,国际机器人, 教育类型 机器人的发明、研究及套用实践是以科学研究和社会生产为需求的，进入到教育是其领域的扩大与发展。但是，由于它所涉及知识的广泛性和涉及技术的综合性，这都使得机器人对教育而言具有更多的价值。根据有关机器人教育专家的研究与实践，机器人教育的套用可以分为五种类型。 第一种方式 机器人学科教学（RobotSubjectInstruction，简称RSI） 机器人学科教学，是指把机器人学看成是一门科学，在各级各类教育中，以专门课程的方式，使所有学生普遍掌握关于机器人学的基本知识与基本技能。其教学目标如下。 （1）知识目标：了解机器人软体工程、硬体结构、功能与套用等方面的基本知识。 （2）技能目标：能进行机器人程式设计与编写，能拼装多种具有实用功能的机器人，能进行机器人及智慧型家电的使用维护，能自主开发软体控制机器人。 （3）情感目标：培养对人工智慧技术的兴趣，真正认识到智慧型机器人对社会进步与经济发展的作用。 机器人教育成为学科课程，尤其对中国小而言师资、器材、场地及活动经费、教学经验等都具有很大的挑战。 第二种方式 机器人辅助教学（Robot-AssistedInstruction，简称RAI） 机器人辅助教学是指师生以机器人为主要教学媒体和工具所进行的教与学活动。与机器人辅助教学概念相近的还有机器人辅助学习（Robot-AssistedLearning，简称RAL），机器人辅助训练（Robot-AssistedTraining，简称RAT），机器人辅助教育（Robot-AssistedEducation，简称RAE），以及基于机器人的教育（Robot-BasedEducation，简称RBE）。与机器人课程比较起来，机器人辅助于教学的特点是它不是教学的主体，是一种辅助。即充当助手、学伴、环境或者智慧型化的器材，起到一个普通的教具所不能有的智慧型性作用。 第三种方式 机器人管理教学（Robot-ManagedInstruction，简称RMI） 机器人管理教学是指机器人在课堂教学、教务、财务、人事、设备等教学管理活动中所发挥的计画、组织、协调、指挥与控制作用。机器人管理是从组织形式、组织效率等进行发挥其自动化、智慧型性的特点，即属于一种辅助管理的功能。 第四种方式 机器人代理（师生）事务（Robot-RepresentedRoutine，简称RRR） 机器人具有人的智慧和人的部分功能，完全能代替师生处理一些课堂教学之外的其他事务。比如机器人代为借书，代为作笔记，或者代为订餐、打饭等。利用机器人的代理事务功能，目的是提高与学习相关的，能够促进学习效率、质量的提高。 第五种方式 机器人主持教学（Robot-DirectedInstruction，简称RDI） 机器人主持教学（RDI）是机器人在教育中套用的最高层次。在这一层次中，机器人在许多方面不再是配角，而是成为教学组织、实施与管理的主人。机器人成为我们学习的对象，这好像是遥不可及的事，但是人工智慧结合虚拟现实技术、多媒体技术等让它成为实现并非太难，只是如何要越来越符合教育的发展才是更重要的。 纵观机器人进入教育的五大方式，很多功能也是相互辅助、相互关联、相互融合的，我们不易完全的把它们割裂开来。 重要性 技术融合了机械原理、电子感测器、计算机软硬体及人工智慧等众多先进技术，为学生能力、素质的培养承载着新的使命。机器人教育在教学中体现了以下几个方面的作用： 1、让学生了解机器人的发展和套用现状，理解机器人的概念和工作方式，为进一步学习机器人技术的有关知识打下基础。 2、让学生了解机器人各个感测器的功能，学习编写简单的机器人控制程式，提高学生分析问题和解决问题的能力。 3、通过机器人竞赛和完成各项任务，使学生在搭建机器人和编制程序的过程中培养动手能力、协作能力和创造能力。 4、充分体现了学生的主体地位和老师的主导作用，有目的的培养学生的科学素养。 5、实现与国际接轨的需要。日本、美国等一些已开发国家高度重视机器人学科教育对高科技社会的作用和影响，已在信息技术课与课外科技活动开设了有关机器人的课程内容。我国要赶超世界教育先进水平，必须大力加强机器人教育。 6、迎接机器人时代的需要。机器人的广泛套用将极大促进社会生产力的发展与产业结构的调整。开展机器人教育，有助于使我们在机器人时代走向世界前列 局限性 机器人已经成为呼声很高的创新教育平台，并且正在大踏步地走向基础教育。教育机器人在国内处在起步阶段，随着各地中国小机器人实验室的迅速建设，它作为课程，一些不成熟的表现也越发明显，并且遇到了诸多方面的制约： 1、教育机器人产品缺乏规范性。国内外机器人制造商开发的教育机器人品牌十分繁杂，且自成体系，互不兼容，开放度较低。 2、资金严重缺乏，配套组件及设施不够，给普及增加了难度。 3、机器人教育缺乏科学规划。机器人教学所使用的“教材”质量不高，大多属于“产品说明书”或“用户指南”等，缺少课程与教学专家的参与和指导，且每个学校要独立开发各自的校本教材，难度较高。 4、竞赛活动商业化严重，教育发展方向偏移。机器人竞赛的组织形式，大部分是由某些机器人制造商独立或联合举办，教育行政部门的监管力度不够，在竞赛规则、裁判确定、奖励办法等方面存在较大差异。 5、教育行政部门不够重视，缺少从教育视角进行的研究。当前中国小机器人教育 的开展，在一定程度上是由教育机器人企业在推动。虽然企业在初期所为此作出的贡献应当予以肯定，但是随着机器人教育的逐渐深入与普及，亟需教育行政部门、教学研究机构给以充分的关注、协调与引导。 6、师资队伍的良莠不齐。在机器人教育产业化的发展过程中，只有不断培养大量懂得多学科知识的优秀人才，才能跟上机器人时代的发展步伐。 教育机器人 机器人技术综合了多学科的发展成果，代表了高技术的发展前沿，机器人涉及到信息技术的多个领域，它融合了多种先进技术，没有一种技术平台会比机器人具有更为强大的综合性。引入教育机器人的教学将给中国小的信息技术课程增添新的活力，成为培养中小学生综合能力、信息素养的优秀平台。 有专家认为，“智慧型技术是信息技术领域的一个学术前沿，智慧型机器人的开发与套用全面涉及感测技术、通信技术、智慧型技术和控制技术，是进行信息技术教育的最佳载体，也是全面培养学生信息素质提高其创新精神和综合实践能力的良好平台。” 教育机器人则是一类套用于教育领域的机器人，它一般具备以下特点：首先是教学适用性，符合教学使用的相关需求；其次是具有良好的性能价格比，特定的教学用户群决定了其价位不能过高；再次就是它的开放性和可扩展性，可以根据需要方便地增、减功能模组，进行自主创新；此外，它还应当有友好的人机互动界面。 教育状况 国内机器人 为了适应未来科技社会对技术型人才的需要，2003年颁布的普通高中新课程标准将“人工智慧初步”与“简易机器人制作”分别列入“信息技术课程”、“通用技术课程”选修内容。教育部新制定的《普通高中物理课程标准(实验)》也提到“收集资料，了解机器人在生产、生活中的套用”的要求。由此可见国家对机器人教育的重视。机器人作为增强学生的动手能力，促进学生思维发展，创新能力训练的有效工具，在教育界逐渐得到认同。 机器人教育进入中国小的主要表现在于竞赛，通过竞赛体现机器人对学生的设计能力、创新能力进行拉动，以模范的力量推动它全面地进入课程设定。观察各地中国小机器人教育的方式大体区分以为下四种： 第一，通过学校、少年宫、少科站等单位吸入机器人爱好的部分学生，组成智慧型机器人学习小组，以学员制进行活动，并可代表地区参加各类竞赛活动。这种形式是机器人进入中小学生视野最初、最多，也是最有效的方法。 第二，把智慧型机器人技术学习放入综合实践活动课中普及，在大中型的城市中非常的普遍，开设情况相对与经济欠发达地区较成熟。 第三，把智慧型机器人作为信息技术课的内容之一进入中国小信息技术教育课程，这种形式正在形成期，教材的编写、课程的常规性开设正在起步。但是，这无疑会会为信息技术学科带来新的活力，对今天信息技术教育重软体套用轻编程开发的局面会有所改善。 第四，智慧型机器人教育作为研究性课程的形式进入中学，由于研究性学习课程越来越受到重视，由于机器人教育的长期性、个性化决定了如果通过研究性学习形式推广会更有利于对学生创新能力的培养。但是由于研究性课程的地位决定的课时不足，以及班额过大决定的组织难度，这都会影响机器人教育的整体推进。 早在上世纪70年代，中国学术界便开始对机器人教育开始研究。笔者对中国学术界所发表的相关文献做了统计，以“机器人教育”、“机器人教学”、“机器人竞赛”为关键字和索引，在“中国全数据期刊网、中国学术会议全文资料库、中国优秀硕士学位论文全文资料库”进行搜寻检索，时间为1979年到20l2年3月15日，通过筛选，剔除无关的条目，统计以“机器人教育”和“机器人教学”为关键字的文献共有651篇，“机器人比赛或者机器人竞赛”共有905篇。 通过上述数据对比可看出，研究人员从不同的角度对机器人教育进行了研究，但在各个研究内容的投入的力量明显不均衡，并且中国小机器人教学在中国小开展的活跃度与研究人员在此方面的研究力度明显不对称。研究人员把注意力都集中在了机器人比赛上面，直接造成了机器人教育理论研究上的匮乏，最终导致机器人教学缺乏有效的理论指导，难以深入到课堂。可以说，当前“机器人教育”的发展状况明显滞后于“机器人比赛”的发展。 同时，笔者针对有关机器人教育有关的文献做了内容分析研究，按文献的内容主旨将其分类：机器人教育的价值或意义、机器人教育中存在的问题(或者说阻碍机器人教育发展的因素)、机器人教学的开发设计、机器人教育的套用现状、机器人教学方法、机器人教育课程开发研究、国外机器人教育研究几个方面。其中以研究“套用状况”和“教育问题”的内容最多。而最为重要的课程设计方面的相关文献仅有1篇。 国外机器人 在国外，机器人教育一直是个热点：早在1994年麻省理工学院（MIT）就设立了 “设计和建造LEGO机器人”课程(Martin)，目的是提高工程设计专业学生的设计和创造能力，尝试机器人教育与理科实验的整合；麻省理工学院媒体实验室“终身幼稚园”项目小组开发了各种教学工具，通过与著名积木玩具商乐高公司的紧密合作，该项目组开发出可程式的乐高玩具，帮孩子们学会在数字时代怎样进行设计活动。同时，国外的一些智慧型机器人实验室也有相应的机器人教育研究的内容。 日本,美国等一些已开发国家高度重视机器人学科教育对高科技社会的作用和影响,已在信息技术课与课外科技活动开设了有关机器人的课程内容。 自1992年开始,美国 *** 有关部门在全国高中生中推行“感知和认知移动机器人”计画,高中生可免费获得70公斤重的一套零件,自行组装成遥控机器人,然后可参加有关的比赛。 日本发展机器人起步比号称“现代机器人故乡”的美国晚了十年,但是在机器人产业化发展道路上,已经走在了欧美国家的前面。这跟日本高度重视机器人教育和机器人文化的普及是分不开的。在日本,每所大学都有高水平的机器人研究和教学内容,每年定期举行各种不同层次的机器人设计和制作大赛,既有国际性高水平比赛,也有社区性中小学生参加的比赛。 新加坡国立教育学院(NIE)和乐高教育部于2006年6月在新加坡举办了第一届亚太ROBOLAB国际教育研讨会，通过专题报告、论文交流和动手制作等方式，就机器人教育及其在科技、数学课程里的套用进行交流，以提高教师们开展机器人教育的科技水平与套用能力。 竞赛 国内机器人 国际水中机器人大赛 WRC世界机器人大赛 Robotex世界机器人大赛 中国教育机器人大赛（ERCC） NOC机器人越野赛 VEX机器人中国公开赛 FLL机器人世锦赛 2016年江苏省Power Tech 仿生机器人创意大赛 APRC亚太青少年机器人竞赛中国公开赛 中国青少年机器人竞赛 青少年机器人世界杯 TRCC太敬杯全国机器人创意设计大赛 全国青少年电子信息与智慧型控制大赛 全国中国小电脑制作活动 全国中国小信息技术创新与实践活动（NOC） 中国城际家庭机器人挑战赛 未来伙伴杯中国智慧型机器人大赛 全国迈型体教机器人联赛（M.E.S.E） k'bot创意搭建机器人世界大赛全国选拔赛 国际机器人 IYRC国际青少年机器人竞赛 APRC亚太青少年机器人竞赛国际赛 IHRO国际仿人机器人奥林匹克大赛 k'bot创意搭建机器人世界大赛，亚太区（香港），世界大赛（美国拉斯维加斯） VEX机器人工程挑战赛 IROC国际机器人奥林匹克大赛 FIRA机器人足球赛 机器人足球世界杯赛 机器人灭火比赛 FLL机器人世界锦标赛 机器人走迷宫 WER（World Educational Robot Contest） 每年都有来自加拿大、中国、丹麦、以色列、新加坡和美国等的100多支代表队参加。