无人驾驶论文开题报告

无人驾驶论文开题报告

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当前，无人驾驶技术已成为汽车领城的发展趋势，障碍物探测是无人驾驶技术中的亚要环节。激光留达作为一种主到探测方法，具有测量速度快，精度高等优点，在障碍检测方面优势明显。本文以无人驾驶车障得探测为应用背最，针对扫描式多线徽光雷达成本较高、测距精度较低的不足，开展了激光香达测距技术研究，综合考应车载环境以及实际应用需求，设计了一种扫描式测距激光省达系统。论文主要工作如下：（1）对比分析了脉冲式和相位.式激光测距原理，根据无人驾驶车障碍探测的实时性要求，选择脉冲式测距方案，综合考忠影响脉冲式测量精度的关键因素，设计了一种改进型的时刻鉴别以及时间间隔测量方法，优化系统采测性能。(2)针对半导体激光器和光电探测器的具体特性，设计了发射端和接收端光学系统，在 zEMAx 软件中进行光线追迹仿真，验证了其对发射光束的准直压缩和对回波光束的有效聚焦，从而可以提高系统探测范围和精度。(3）设计并搭建了窄脉冲激光发射和信号接收电路系统，系统以 FPGA 器件和C8051F206 单片机作为主控制器，可实现重复频常为 1kHz，脉宽为 60ns 的窄脉冲激光发射：为提高接收系统的信噪比，选用高灵敏度的 APD 作为光电探测器，结合信号调理电路，从而实现微弱回波信号的有效提取：设计高精度时间差测量模块和机械旋转模块，验证扫描式激光雷达系统的测距性能。（4）为了验证测距激光雷达在无人驾驶车障碍探测中的性能，在 Visual Studio 2010平台下开发了基于 MFC 的数据重构界面，根据测量得到的距商数据实现障碍物信息重构。搭建实验平台，对近处目标物进行测量，测试并验证系统样机的探测性能，最终结果表明，所设计的脉冲式激光雷达系统基本满足预期的探测要求，并具有一定的实际应用价值。

1、研究背景：随着科技的发展，时代的进步，无人驾驶汽车逐渐兴起，然而对无人驾驶汽车周围的环境进行探测便成为了一项十分重要的问题。2、意义：通过检测目标物体的空间方位和距离，提供目标的激光反射强度信息，提供被检测目标的详细形状描述，在光照条件好的环境下表现优秀，而且在黑夜和雨天等极端情况下也有较好表现。

数字温度传感器测温显示系统毕业设计开题报告

(报告内容包括课题的意义、国内外发展状况、本课题的研究内容、研究方法、研究手段、研究步骤以及参考文献资料等。)

1)课题的研究意义

随着现代信息技术的飞速发展和传统工业改造的逐步实现，能够独立工作的温度检测和显示系统应用于诸多领域，使得温度控制在生产生活领域有着广泛的应用。

温度是日常生活、工业、医学、环境保护、化工、石油等领域最常用到的一个物理量。测量温度的基本方法是使用温度计直接读取温度。最常见到的测量温度的工具是各种各样的温度计，例如：水银 玻 璃温度计，酒精温度计。它们常常以刻度的形式表示温度的高低，人们必须通过读取刻度值的多少来测量温度。利用单片机和温度传感器构成的电子式智能温度计就可以直接测量温度，得到温度的数字值，既简单方便，有直观准确。本设计所介绍的数字温度计与传统的温度计相比，具有读数方便，测温范围广，测温准确，其输出温度采用数字显示，主要用于对测温比较准确的场所，或科研实验室使用，该设计控制器使用单片机AT89S51，测温传感器使用DS18B20，采用LCD1602液晶显示能准确达到以上要求。

2)国内外发展状况

目前温度计的发展很快，从原始的 玻 璃温度计管温度计发展到了现在的热电阻温度计、热电偶温度计、数字温度计、电子温度计等等。主要温度仪表，如热电偶、热电阻及辐射温度计等在技术上已经成熟，但是它们只能在传统的场合应用，尚不能满足简单、快速、准确测温的要求，尤其是高科技领域。因此，各国专家都在有针对性地竞相开发各种新型温度传感器及特殊与实用测温技术，如采用光纤、激光及遥感或存储等技术的新型温度计已经实用化。

2008年起中国数字温度计及恒温器市场发展迅速，产品产出持续扩张，国家产业政策鼓励电子温度计及恒温器产业向高技术产品方向发展，国内企业新增投资项目投资逐渐增多。投资者对电子温度计及恒温器行业的关注越来越密切，这使得电子温度计及恒温器行业的发展需求增大。本文研究一种基于单片机温度控制系统，以克服传统方法的不足。

3)研究内容和方法

采用数字式温度传感器为检测器件，进行单点温度检测。用LCD1602液晶直接显示温度值，单片机系统作为电子温度计的控制、显示系统。

本系统从以下三个方面来考虑：

(1)检测的温度范围：0℃～100℃，检测分辨率 ℃。

(2)用LCD1602来显示温度值。

(3)超过警戒值(自己定义)要报警提示。

主要采用DS18B20温度传感功能，检测当前的温度值，通过液晶将当前温度值显示出来，当检测的温度值超过所设定的温度范围时，报警提醒，达到精确检测的目的。

本系统主要由四部分组成：

1)传感器数据采集部分即温度检测模块，如果采用热敏电阻，可满足40摄氏度至90摄氏度的测量范围，但是热敏电阻精度、重复性，可靠性差，对于检测1摄氏度的信号是不适用，可以采用智能集成数字温度传感器DS18B20。DS18B20是DALLAS公司生产的一线式数字温度传感器，具有3引脚TO-92小体积封装形式;温度测量范围为-55℃～+125℃,可编程为9位～12位A/D转换精度，测温分辨率可达℃，被测温度用符号扩展的16位数字量方式串行输出;其工作电源既可在远端引入，也可采用寄生电源方式产生;多个DS18B20可以接在一根线上，CPU只需一根端口线就能与诸多 DS18B20通信，占用微处理器的端口较少，可节省大量的引线和逻辑电路。

2)温度显示部分可选用LED数码管显示，也可选用LCD液晶显示。此模块选用LCD1602。

3)上下限报警调整模块通过按键设置报警温度，采用蜂鸣器报警。

4)单片机主板部分智能模块主要指单片机部分，它主要完成传感器信号的接收以及处理工作，本模块的设计首先要做好单片机的选型，考虑到性能以及成本选用AT89S52。

整个系统是以AT89S52控制下工作的。其工作过程是：首先温度按键设定上下极限温度范围，然后温度传感器DS18B20采集当前温度信号，单片机接收此信号，通过处理在液晶LCD1602显示当前温度值。若测得温度超过所设定的范围时，蜂鸣器发出报警信号。

鉴于此，本毕业设计所要完成的任务目标是：

(1)设计电子温度计的信号检测部分

(2)设计电子温度计的信号处理部分

(3)设计电子温度计的主控制器部分

(4)设计电子温度计的显示部分及报警部分

(5)编写调试相关软件设计

(6)实验平台的搭建

(7)整机调试

4)全球传感器未来发展趋势及4大重要领域(转)

近年来，传感器技术新原理、新材料和新技术的研究更加深入、广泛，新品种、新结构、新应用不断涌现。其中，“五化”成为其发展的.重要趋势。

一是智能化，两种发展轨迹齐头并进。一个方向是多种传感功能与数据处理、存储、双向通信等的集成，可全部或部分实现信号探测、变换处理、逻辑判断、功能计算、双向通讯，以及内部自检、自校、自补偿、自诊断等功能，具有低成本、高精度的信息采集、可数据存储和通信、编程自动化和功能多样化等特点。如美国凌力尔特(LinearTechnology)公司的智能传感器安装了ARM架构的32位处理器。另一个方向是软传感技术，即智能传感器与人工智能相结合，目前已出现各种基于模糊推理、人工神经网络、专家系统等人工智能技术的高度智能传感器，并已经在智能家居等方面得到利用。如NEC开发出了对大量的传感器监控实施简化的新方法“不变量分析技术”，并已于今年面向基础设施系统投入使用。

二是可移动化，无线传感网技术应用加快。无线传感网技术的关键是克服节点资源限制(能源供应、计算及通信能力、存储空间等)，并满足传感器网络扩展性、容错性等要求。该技术被美国麻省理工学院(MIT)的《技术评论》杂志评为对人类未来生活产生深远影响的十大新兴技术之首。目前研发重点主要在路由协议的设计、定位技术、时间同步技术、数据融合技术、嵌入式操作系统技术、网络安全技术、能量采集技术等方面。迄今，一些发达国家及城市在智能家居、精准农业、林业监测、军事、智能建筑、智能交通等领域对技术进行了应用。如，从 MIT独立出来的VoltreePowerLLC公司受美国农业部的委托，在加利福尼亚州的山林等处设置温度传感器，构建了传感器网络，旨在检测森林火情，减少火灾损失。

三是微型化，MEMS传感器研发异军突起。随着集成微电子机械加工技术的日趋成熟，MEMS传感器将半导体加工工艺(如氧化、光刻、扩散、沉积和蚀刻等)引入传感器的生产制造，实现了规模化生产，并为传感器微型化发展提供了重要的技术支撑。近年来，日本、美国、欧盟等在半导体器件、微系统及微观结构、速度测量、微系统加工方法/设备、麦克风/扬声器、水平/测距/陀螺仪、光刻制版工艺和材料性质的测定/分析等技术领域取得了重要进展。目前，MEMS传感器技术研发主要在以下几个方向：(1)微型化的同时降低功耗;(2)提高精度;(3)实现 MEMS传感器的集成化及智慧化;(4)开发与光学、生物学等技术领域交叉融合的新型传感器，如MOMES传感器(与微光学结合)、生物化学传感器(与生物技术、电化学结合)以及纳米传感器(与纳米技术结合)。

四是集成化，多功能一体化传感器受到广泛关注。传感器集成化包括两类：一种是同类型多个传感器的集成，即同一功能的多个传感元件用集成工艺在同一平面上排列，组成线性传感器(如CCD图像传感器)。另一种是多功能一体化，如几种不同的敏感元器件制作在同一硅片上，制成集成化多功能传感器，集成度高、体积小，容易实现补偿和校正，是当前传感器集成化发展的主要方向。如意法半导体提出把组合了多个传感器的模块作为传感器中枢来提高产品功能;东芝公司已开发出晶圆级别的组合传感器，并于今年3月发布能够同时检测脉搏、心电、体温及身体活动等4种生命体征信息，并将数据无线发送至智能手机或平板电脑等的传感器模块“Silmee”。

五是多样化，新材料技术的突破加快了多种新型传感器的涌现。新型敏感材料是传感器的技术基础，材料技术研发是提升性能、降低成本和技术升级的重要手段。除了传统的半导体材料、光导纤维等，有机敏感材料、陶瓷材料、超导、纳米和生物材料等成为研发热点，生物传感器、光纤传感器、气敏传感器、数字传感器等新型传感器加快涌现。如光纤传感器是利用光纤本身的敏感功能或利用光纤传输光波的传感器，有灵敏度高、抗电磁干扰能力强、耐腐蚀、绝缘性好、体积小、耗电少等特点，目前已应用的光纤传感器可测量的物理量达70多种，发展前景广阔;气敏传感器能将被测气体浓度转换为与其成一定关系的电量输出，具有稳定性好、重复性好、动态特性好、响应迅速、使用维护方便等特点，应用领域非常广泛。另据BCCResearch公司指出，生物传感器和化学传感器有望成为增长最快的传感器细分领域，预计2014至2019年的年均复合增长率可达。

未来值得关注的四大领域

随着材料科学、纳米技术、微电子等领域前沿技术的突破以及经济社会发展的需求，四大领域可能成为传感器技术未来发展的重点。

一是可穿戴式应用。据美国ABI调查公司预测，2017年可穿戴式传感器的数量将会达到亿。以谷歌眼镜为代表的可穿戴设备是最受关注的硬件创新。谷歌眼镜内置多达10余种的传感器，包括陀螺仪传感器、加速度传感器、磁力传感器、线性加速传感器等，实现了一些传统终端无法实现的功能，如使用者仅需眨一眨眼睛就可完成拍照。当前，可穿戴设备的应用领域正从外置的手表、眼镜、鞋子等向更广阔的领域扩展，如电子肌肤等。日前，东京大学已开发出一种可以贴在肌肤上的柔性可穿戴式传感器。该传感器为薄膜状，单位面积重量只有3g/m2，是普通纸张的1/27左右，厚度也只有2微米。

二是无人驾驶。美国 IHS公司指出，推进无人驾驶发展的传感器技术应用正在加快突破。在该领域，谷歌公司的无人驾驶车辆项目开发取得了重要成果，通过车内安装的照相机、雷达传感器和激光测距仪，以每秒20次的间隔，生成汽车周边区域的实时路况信息，并利用人工智能软件进行分析，预测相关路况未来动向，同时结合谷歌地图来进行道路导航。谷歌无人驾驶汽车已经在内华达、佛罗里达和加利福尼亚州获得上路行使权。奥迪、奔驰、宝马和福特等全球汽车巨头均已展开无人驾驶技术研发，有的车型已接近量产。

三是医护和健康监测。国内外众多医疗研究机构，包括国际著名的医疗行业巨头在传感器技术应用于医疗领域方面已取得重要进展。如罗姆公司目前正在开发一种使用近红外光(NIR)的图像传感器，其原理是照射近红外光LED后，使用专用摄像元件拍摄反射光，通过改变近红外光的波长获取图像，然后通过图像处理使血管等更加鲜明地呈现出来。一些研究机构在能够嵌入或吞入体内的材料制造传感器方面已取得进展。如美国佐治亚理工学院正在开发具备压力传感器和无线通信电路等的体内嵌入式传感器，该器件由导电金属和绝缘薄膜构成，能够根据构成的共振电路的频率变化检测出压力的变化，发挥完作用之后就会溶解于体液中。

四是工业控制。2012年，GE公司在《工业互联网：突破智慧与机器的界限》报告中提出，通过智能传感器将人机连接，并结合软件和大数据分析，可以突破物理和材料科学的限制，并将改变世界的运行方式。报告同时指出，美国通过部署工业互联网，各行业可实现1%的效率提升，15年内能源行业将节省1%的燃料(约660亿美元)。2013年1月，GE在纽约一家电池生产企业共安装了1万多个传感器，用于监测生产时的温度、能源消耗和气压等数据，而工厂的管理人员可以通过iPad获取这些数据，从而对生产进行监督。

此外，荷兰壳牌、富士电机等跨国公司也都在该领域采取了行动。

传感器产业化发展的重要趋势

近年来，随着技术研发的持续深入，成本的下降，性能和可靠性的提升，在物联网、移动互联网和高端装备制造快速发展的推动下，传感器的典型应用市场发展迅速。据BCCResearch公司分析指出，2014年全球传感器市场规模预计达到795亿美元，2019年则有望达到1161亿美元，复合年增长率可达 。

亚太地区将成为最有潜力的市场。目前，美国、日本、欧洲各国的传感器技术先进、上下游产业配套成熟，是中高端传感器产品的主要生产者和最大的应用市场。同时，亚太地区成为最有潜力的未来市场。英泰诺咨询公司指出，未来几年亚太地区市场份额将持续增长，预计2016年将提高至，北美和西欧市场份额将略有下降。

交通、信息通信成为市场增长最快的领域。据英泰诺咨询公司预测，2016年全球汽车传感器规模可达亿欧元，占全球市场的;信息通信行业至2016年也可达亿欧元，占全球市场的，且有可能成为最大的单一应用市场。而医疗、环境监测、油气管道、智能电网等领域的创新应用将成为新热点，有望在未来创造更多的市场需求。

企业并购日趋活跃。美国、德国和日本等国的传感器大型企业技术研发基础雄厚，各企业均形成了各自的技术优势，整体市场的竞争格局已初步确立(附表)。需要指出的是，大公司通过兼并重组，掌控技术标准和专利，在 “高、精、尖”传感器和新型传感器市场上逐步形成垄断地位。在大企业的竞争压力下，中小企业则向“小(中)而精、小而专”的方向发展，开发专有技术，产品定位特定细分市场。据统计，2010年7月至2011年9月，传感器行业中大规模并购交易多达20多次。如美国私募股权公司 VeritasCapitalIII以5亿美元现金收购珀金埃尔默公司的照明和检测解决方案(IDS)业务;英国思百吉公司以亿美元收购美国欧米茄工程公司的温度、测量设备制造业务。目前，越来越多的并购交易在新兴市场国家出现。

5)参考文献

[1]胡烨， 姚鹏翼. Protel 99 SE 电路设计与仿真教程.北京：机械工业出版社， 2005

[2]强锡富.传感器[M].北京：机械工业出版社，2004

[3]康华光.电子技术基础模拟部分.北京：高等教育出版社，1998

[4]康华光.电子技术基础数字部分.北京：高等教育出版社，1998

[5]刘守义.单片机应用技术[M].西安：西安电子科技大学出版社，2002.

[6]李广弟.单片机基础.北京航空航天大学出版社，1994年

[7]孙焕铭. 51单片机C语言程序应用实例详解.北京：北京航空航天大学出版社，2011

设计题目

摘要：(内容为宋体四号字)

随着现代信息技术的飞速发展和传统工业改造的逐步实现，温度自动检测和显示系统在很多领域得到广泛应用。人们在温度检测的准确度、便捷、快速等方面有着越来越高的要求。而传统的温度传感器已经不能满足人们的需求，其渐渐被新型的温度传感器所代替。

本文设计并制作了一个简易温度计。本设计采用了单片机AT89S52和温度传感器DS18B20组成了温度自动测控系统，可根据实际需要任意设定温度值，并进行自动控制。在此设计中利用了AT89S52单片机作为主控制器件，DS18B20作为测温传感器通过LCD数码管串口传送数据，实现温度显示。通过DS18B20直接读取被测温度值，进行数据转换，能够设置温度上下限来设置报警温度。并且在到达报警温度后，系统会自动报警。

本文设计是从测温电路、主控电路、报警电路等几个方面来分析说明的。该器件可直接向单片机传输数字信号，便于单片机处理及控制。另外，该温度计还能直接采用测温器件测量温度。从而简化数据传输与处理过程。此设计的优点主要体现在可操作性强，结构基础简单，拥有很大的扩展空间等。

关键词：单片机;温度传感器;温度计;报警

无人驾驶汽车论文

现在很多品牌的汽车都可以实现自动驾驶，未来的汽车一定是无人驾驶的。特斯拉、宝马、奔驰等品牌的汽车已经能够实现无人驾驶，这主要依靠摄像头、传感器、gps定位系统和电子控制系统。许多汽车带着l2级自动驾驶离开工厂。在一些特殊情况下，汽车可以自动行驶，而无需车主控制汽车。还有很多车有自动泊车功能，类似于无人驾驶功能。停车时，车主只需换挡。现在也有很多公司涉足无人驾驶技术领域。随着工程师们突破一个又一个难关，无人驾驶的时代总有一天会到来。无人驾驶可以避免人为的不正确操作，响应速度和准确率都比人高，因此无人驾驶技术可以避免交通事故的发生概率。虽然目前的无人驾驶技术偶尔会引发事故，但随着科技的发展，无人驾驶技术也在不断进步。未来，无人驾驶技术肯定可以避免事故，甚至在关键时刻挽救车内成员的生命。

姓名：陈心语  学号：21009102266 书院：海棠1号书院 转自： 人工智能在自动驾驶技术中的应用 - 云+社区 - 腾讯云 () 【嵌牛导读】本文介绍了人工智能在无人驾驶方面的应用。 【嵌牛鼻子】人工智能运用于无人驾驶。 【嵌牛提问】人工智能在无人驾驶方面中有什么运用呢？ 【嵌牛正文】 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。 本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。 1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。 五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破，使得许多曾是天方夜谭的应用成为可能，无人驾驶汽车就是其中之一。作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。目前，人工智能在汽车自动驾驶技术中也有了广泛应用。 自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，它是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统， 它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术, 是典型的高新技术综合体。 这种汽车能和人一样会“思考” 、“判断”、“行走” ，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆 。 按照 SAE （美国汽车工程师协会）的分级，共分为：驾驶员辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶五个层级。 第一阶段：驾驶员辅助 目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。现阶段大部分ADAS主动安全辅助系统，让车辆能够实现感知和干预操作。例如防抱死制动系统（ABS）、电子稳定性控制（ESC）、车道偏离警告系统、正面碰撞警告系统、盲点信息系统等等，此时车辆是能够通过摄像头、雷达传感器获知周围交通状况，进而做出警示和干预。 第二阶段：部分自动驾驶 车辆通过摄像头、雷达传感器、激光传感器等等设备获取道路以及周边交通信息，车辆会自行对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援，在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预，其他操作交由驾驶员，实现人机共驾，但车辆不允许驾驶员的双手脱离方向盘。例如自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助系统（LKA）、自动紧急制动（AEB）系统、车道偏离预警（LDW）等。 第三阶段：有条件自动驾驶 由自动驾驶系统完成驾驶操作，根据路况条件所限，必要时发出系统请求，必须交由驾驶员驾驶。 第四阶段：高度自动驾驶 由自动驾驶系统完成所有驾驶操作，根据系统请求，驾驶员可以不接管车辆。车辆已经可以完成自动驾驶，一旦出现自动驾驶系统无法招架的情形，车辆也可以自行调整完成自动驾驶，驾驶员不需要干涉。 第五阶段：完全自动驾驶 自动驾驶的理想形态，乘客只需提供目的地，无论任何路况，任何天气，车辆均能够实现自动驾驶。这种自动化水平允许乘客从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动，在任何时候都不需要对车辆进行监控。 自动驾驶的实现 车辆实现自动驾驶，必须经由三大环节： 第一，感知。 也就是让车辆获取，不同的系统需要由不同类型的车用感测器，包含毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、雷射雷达、CCD \CMOS影像感测器及轮速感测器等来收集整车的工作状态及其参数变化情形。 第二，处理。 也就是大脑将感测器所收集到的资讯进行分析处理，然后再向控制的装置输出控制讯号。 第三，执行。 依据ECU输出的讯号，让汽车完成动作执行。其中每一个环节都离不开人工智能技术的基础。 人工智能在自动驾驶定位技术中的应用 定位技术是自动驾驶车辆行驶的基础。目前常用的技术包括 线导航、磁导航、无线导航、视觉导航、导航、激光导航等。 其中磁导航是目前最成熟可靠的方案,现有大多数应用均采用这种导航技术。磁导航技术通过在车道上埋设磁性标志来给车辆提供车道的边界信息,磁性材料具有好的环境适应性,它对雨天,冰雪覆盖,光照不足甚至无光照的情况都可适应,不足之处是需要对现行的道路设施作出较大的改动,成本较高。同时磁性导航技术无法预知车道前方的障碍,因而不可能单独使用。 视觉导航对基础设施的要求较低,被认为是最有前景的导航方法。在高速路和城市环境中视觉方法受到了较大的关注。 人工智能在自动驾驶图像识别与感知中的应用 无人驾驶汽车感知依靠传感器。目前传感器性能越来越高、体积越来越小、功耗越来越低，其飞速发展是无人驾驶热潮的重要推手。反过来，无人驾驶又对车载传感器提出了更高的要求，又促进了其发展。 用于无人驾驶的传感器可以分为四类： 雷达传感器 主要用来探测一定范围内障碍物（比如车辆、行人、路肩等）的方位、距离及移动速度，常用车载雷达种类有激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。激光雷达精度高、探测范围广，但成本高，比如Google无人车顶上的64线激光雷达成本高达70多万元人民币；毫米波雷达成本相对较低，探测距离较远，被车企广泛使用，但与激光雷达比精度稍低、可视角度偏小；超声波雷达成本最低，但探测距离近、精度低，可用于低速下碰撞预警。 视觉传感器 主要用来识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。常用的有单目摄像头、双目摄像头、红外摄像头。视觉传感器成本低，相关研究与产品非常多，但视觉算法易受光照、阴影、污损、遮挡影响，准确性、鲁棒性有待提高。所以，作为人工智能技术广泛应用的领域之一的图像识别，也是无人驾驶汽车领域的一个研究热点。 定位及位姿传感器 主要用来实时高精度定位以及位姿感知，比如获取经纬度坐标、速度、加速度、航向角等，一般包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性设备、轮速计、里程计等。现在国内常用的高精度定位方法是使用差分定位设备，如RTK-GPS，但需要额外架设固定差分基站，应用距离受限，而且易受建筑物、树木遮挡影响。近年来很多省市的测绘部门都架设了相当于固定差分基站的连续运行参考站系统（CORS），比如辽宁、湖北、上海等，实现了定位信号的大范围覆盖，这种基础设施建设为智能驾驶提供了有力的技术支撑。定位技术是无人驾驶的核心技术，因为有了位置信息就可以利用丰富的地理、地图等先验知识，可以使用基于位置的服务。 车身传感器 来自车辆本身，通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等车辆本身的信息。 人工智能在自动驾驶深度学习中的应用 驾驶员认知靠大脑，无人驾驶汽车的“大脑”则是计算机。无人车里的计算机与我们常用的台式机、笔记本略有不同，因为车辆在行驶的时候会遇到颠簸、震动、粉尘甚至高温的情况，一般计算机无法长时间运行在这些环境中。所以无人车一般选用工业环境下的计算机——工控机。 工控机上运行着操作系统，操作系统中运行着无人驾驶软件。如图1所示为某无人驾驶车软件系统架构。操作系统之上是支撑模块（这里模块指的是计算机程序），对上层软件模块提供基础服务。 支撑模块包括：虚拟交换模块，用于模块间通信；日志管理模块，用于日志记录、检索以及回放；进程监控模块，负责监视整个系统的运行状态，如果某个模块运行不正常则提示操作人员并自动采取相应措施；交互调试模块，负责开发人员与无人驾驶系统交互。 图：某无人驾驶车软件系统架构 除了对外界进行认知之外，机器还必须要能够进行学习。深度学习是无人驾驶技术成功地基础，深度学习是源于人工神经网络的一种高效的机器学习方法。深度学习可以提高汽车识别道路、行人、障碍物等的时间效率，并保障了识别的正确率。通过大量数据的训练之后，汽车可以将收集到的图形，电磁波等信息转换为可用的数据，利用深度学习算法实现无人驾驶。 在无人驾驶汽车通过雷达等收集到数据时，对于原始的训练数据要首先进行数据的预处理化。计算均值并对数据的均值做均值标准化、对原始数据做主成分分析、使用PCA白化或ZCA白化。例如：将激光传感器收集到的时间数据转换为车与物体之间的距离；将车载摄像头拍摄到的照片信息转换为对路障的判断，对红绿灯的判断，对行人的判断等；雷达探测到的数据转换为各个物体之间的距离。 将深度学习应用于无人驾驶汽车中， 主要包含以下步骤： 1. 准备数据，对数据进行预处理再选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组； 2. 输入大量数据对第一层进行无监督学习； 3. 通过第一层对数据进行聚类，将相近的数据划分为同一类，随机进行判断； 4. 运用监督学习调整第二层中各个节点的阀值，提高第二层数据输入的正确性； 5. 用大量的数据对每一层网络进行无监督学习，并且每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其更高一层的输入。 6. 输入之后用监督学习去调整所有层。 人工智能在自动驾驶信息共享中的应用 首先， 利用无线网络进行车与车之间的信息共享。通过专用通道，一辆汽车可以把自己的位置、路况实时分享给队里的其它汽车，以便其它车辆的自动驾驶系统，在收到信息后做出相应调整。 其次， 是3D路况感应，车辆将结合超声波传感器、摄像机、雷达和激光测距等技术，检测出汽车前方约5米内地形地貌，判断前方是柏油路还是碎石、草地、沙滩等路面，根据地形自动改变汽车设置。 另外， 汽车还将能进行自动变速，一旦探测到地形发生改变，可以自动减速，路面恢复正常后，再回到原先状态。 汽车信息共享所收集到的交通信息量将非常巨大，如果不对这些数据进行有效处理和利用，就会迅速被信息所湮没。因此需要采用数据挖掘、人工智能等方式提取有效信息，同时过滤掉无用信息。考虑到车辆行驶过程中需要依赖的信息具有很大的时间和空间关联性，因此有些信息的处理需要非常及时。 人工智能应用于自动驾驶技术中的优势 人工智能算法更侧重于学习功能，其他算法更侧重于计算功能。 学习是智能的重要体现，学习功能是人工智能的重要特征，现阶段大多人工智能技术还处在学的阶段。如前文所说，无人驾驶实际上是类人驾驶，是智能车向人类驾驶员学习如何感知交通环境，如何利用已有的知识和驾驶经验进行决策和规划，如何熟练地控制方向盘、油门和刹车。 从感知、认知、行为三个方面看， 感知部分难度最大， 人工智能技术应用最多。感知技术依赖于传感器，比如摄像头，由于其成本低，在产业界倍受青睐。以色列一家名叫Mobileye的公司在交通图像识别领域做得非常好，它通过一个摄像头可以完成交通标线识别、交通信号灯识别、行人检测，甚至可以区别前方是自行车、汽车还是卡车。 人工智能技术在图像识别领域的成功应用莫过于深度学习，近几年研究人员通过卷积神经网络和其它深度学习模型对图像样本进行训练，大大提高了识别准确率。Mobileye目前取得的成果，正是得益于该公司很早就将深度学习当作一项核心技术进行研究。 认知与控制方面，主要使用人工智能领域中的传统机器学习技术，通过学习人类驾驶员的驾驶行为建立驾驶员模型，学习人的方式驾驶汽车。 无人驾驶技术所面临的挑战和展望 在目前交通出行状况越来越恶劣的背景下，“无人驾驶”汽车的商业化前景，还受很多因素制约。 主要有： 1. 法规障碍 2. 不同品牌车型间建立共同协议，行业缺少规范和标准 3. 基础道路状况，标识和信息准确性，信息网络的安全性 4. 难以承受的高昂成本 此外，“无人驾驶”汽车的一个最大特点，就是 车辆网络化、信息化程度极高 ，而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战。一旦遇到电脑程序错乱或者信息网络被入侵的情况，如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶安全，这同样是未来急需解决的问题。 虽然无人驾驶技术还存在着很多挑战，但是无人驾驶难在感知，重在“学习”，无人驾驶的技术水平迟早会超过人类，因为稳、准、快是机器的先天优势，人类无法与之比拟。

Nobody drive is a bad habit. So we shouldn't do this

大家肯定都知道，现代科技方便了我们的生活，汽车当然也是不容忽视的。120年前出现了第一辆以石油为燃料的汽车。从此，汽车便极大地方便了我们的生活。由于现代社会的快速发展，几乎每家都有了自己的爱车，据统计全国超过百分之六十的家庭拥有自己的汽车。出门就可看见许多辆汽车在公路上呼啸而过。汽车的出现给人类带来了许多的方便：自家驾车出去旅游，不用跟着旅游团东转西转，自己驾车想去哪里就去哪里。有了汽车，人类的生活方式和生活质量发生了极大的改变。然而，凡事都要一分为二的来看待，汽车的出现给人类的生存环境带来了一定的危害，汽车所排放的尾气给环境造成了污染，使我们的空气质量急剧下降。由于汽车数量急剧增多，也给人类带来了很多的麻烦。大量的汽车流量造成了交通阻塞，交通事故的频繁发生，有多少人丧命于此。虽然说汽车也是为了方便我们，可是地球上的可用资源也是有限的，每年有不计其数的汽车走出生产线，而这些汽车用了多少地球上的资源啊。有了汽车，全世界多个地方都在闹“能源危机”，人类还不就此收手，还要继续生产。就说说我们的小区吧，每天晚上大约7点多钟时，车位就已经满了，许多人买了汽车而没有地方停，这是多么可悲啊。所以，只要人类合理运用汽车，环保出行，我们的生活会变得更加美好！

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1.局限性高

无人驾驶汽车在其“视觉能力”方面无法达到人脑的高度，其传感器通过红外摄像和普通摄像两种技术完成道路环境的收集。当车辆在人口密集的楼房建筑区、事故区域或者其他有人通过通用手势信号来指挥车辆在此区域通行时，无人汽车将遇到判断难题。另外，道路存在信号标志老旧变形等情况出现，无人汽车可能产生误识或者漏识，造成不必要的事故。

2.人文接受程度问题

社会对无人驾驶汽车依然存在诸多疑问，如当无人驾驶汽车行驶在这个人口稠密的世界时，发现已经无法避免事故的发生时，智能计算机应该选择冲向马路的行人还是直接撞击迎面而来的车辆？在受到外部虚拟网络攻击后是否还可以维持完全驾驶？未被Google或GPS完全测绘的道路如何行使等。无人驾驶汽车在法律法规方面同样存在极大的挑战。如产品责任，立法和多重管辖权等。无人汽车与有人汽车发生事故责任判定和无人汽车之间发生事故责任判定等。

3.安全防御性低

软件安全公司SecurityInnovation首席科学家乔纳桑·佩蒂特(JonathanPetit)表示，大部分无人驾驶汽车探测障碍物的激光雷达系统只需一个成本不到60美元的装置即可破解。佩蒂特表示，通过这一装置，黑客可以在任何位置设置实际并不存在的汽车、行人，或是墙壁，导致无人驾驶汽车的行驶速度放慢，甚至寸步难行。其相关论文已在欧洲黑帽安全大会上发表 。

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当前，无人驾驶技术已成为汽车领城的发展趋势，障碍物探测是无人驾驶技术中的亚要环节。激光留达作为一种主到探测方法，具有测量速度快，精度高等优点，在障碍检测方面优势明显。本文以无人驾驶车障得探测为应用背最，针对扫描式多线徽光雷达成本较高、测距精度较低的不足，开展了激光香达测距技术研究，综合考应车载环境以及实际应用需求，设计了一种扫描式测距激光省达系统。论文主要工作如下：（1）对比分析了脉冲式和相位.式激光测距原理，根据无人驾驶车障碍探测的实时性要求，选择脉冲式测距方案，综合考忠影响脉冲式测量精度的关键因素，设计了一种改进型的时刻鉴别以及时间间隔测量方法，优化系统采测性能。(2)针对半导体激光器和光电探测器的具体特性，设计了发射端和接收端光学系统，在 zEMAx 软件中进行光线追迹仿真，验证了其对发射光束的准直压缩和对回波光束的有效聚焦，从而可以提高系统探测范围和精度。(3）设计并搭建了窄脉冲激光发射和信号接收电路系统，系统以 FPGA 器件和C8051F206 单片机作为主控制器，可实现重复频常为 1kHz，脉宽为 60ns 的窄脉冲激光发射：为提高接收系统的信噪比，选用高灵敏度的 APD 作为光电探测器，结合信号调理电路，从而实现微弱回波信号的有效提取：设计高精度时间差测量模块和机械旋转模块，验证扫描式激光雷达系统的测距性能。（4）为了验证测距激光雷达在无人驾驶车障碍探测中的性能，在 Visual Studio 2010平台下开发了基于 MFC 的数据重构界面，根据测量得到的距商数据实现障碍物信息重构。搭建实验平台，对近处目标物进行测量，测试并验证系统样机的探测性能，最终结果表明，所设计的脉冲式激光雷达系统基本满足预期的探测要求，并具有一定的实际应用价值。

您好Unmanned vehicle is a kind of intelligent vehicle, also known as the wheeled mobile robot, mainly rely on the car to computer system based intelligent autopilot to achieve unmanned. It is commonly perceived around the vehicle using the vehicle sensor environment, and according to the perception of the obtained Road, vehicle position and the obstacle information, control the steering and speed of the vehicle, so the vehicle can safely and reliably running driverless cars on the road in the automatic control system of many technology, architecture, artificial intelligence, visual computing in one, is the product of computer science, pattern recognition and intelligent control of high technology development,希望对您的学习有帮助【满意请采纳】O(∩_∩)O谢谢欢迎追问O(∩_∩)O~祝学习进步~

危险驾驶罪论文开题报告

危险驾驶罪犯罪情形研究内容应该从危险驾驶的相关法律规定，危险驾驶的人员犯罪心理分析以及形成的后果等几方面进行研究，并形成研究报告。

危险驾驶罪犯罪行研究内容应该是从三个方面来写。首先一点危险驾驶罪犯是否是酗酒了。再则是老是疲劳驾驶，这两点至关重要，不可忽视。

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现如今，随着社会经济发展，机器人开始被广泛应用于各行各业中，替工人进行一些复杂、繁重的体力劳动，能减轻人们的工作负担。下面是由我整理的工业机器人技术论文 范文 ，希望能对大家有所帮助！工业机器人技术论文范文篇一：《浅谈工业机器人在工业生产中的应用》 工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人。工业机器人是自动执行工作的机器装置，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。就工业机器人在工业生产中的应用进行探讨。 关键词：工业机器人 应用 工业 1 引言 工业机器人最早应用于汽车制造工业，常用于焊接，喷漆，上、下料和搬运。工业机器人延伸和扩大了人的手、足和大脑功能，它可代替人从事危险、有害、有毒、低温和高热等恶劣环境中的工作;代替人完成繁重、单调的重复劳动，提高劳动生产率，保证产品质量。工业机器人与数控加工中心、自动搬运小车以及自动检测系统可组成柔性制造系统和计算机集成制造系统，实现生产自动化。 2 工业机器人的主要运用 (1)恶劣工作环境及危险工作军事领域及核工业领域有些作业是有害于人体健康并危及生命，或不安全因素很大而不宜由人去做的作业，用工业机器人去做最合适。例如核工厂设备的检验和维修机器人，核工业上沸腾水式反应堆燃料自动交换机。 (2)特殊作业场合和极限作业火山探险、深海探密和空间探索等领域对于人类来说是力所不能及的，只有机器人才能进行作业。如航天飞机上用来回收卫星的操作臂;用于海底采矿和打捞的遥控海洋作业机器人。 (3)自动化生产领域早期的工业机器人在生产上主要用于机床上、下料，点焊和喷漆。用得最多的制造工业包括电机制造、汽车制造、塑料成形、通用机械制造和金属加工等工业。随着柔性自动化的出现，机器人在自动化生产领域扮演了更重要的角色。下面主要针对工业机器人在自动化生产领域的应用进行简单介绍。 焊接机器人 点焊机器人工业机器人首先应用于汽车的点焊作业，点焊机器人广泛应用于焊接车体薄板件。装焊一台汽车车体一般大约需要完成3000～4000个焊点，其中60%是由点焊机器人来完成的。在有些大批量汽车生产线上，服役的点焊机器人数量甚至高达150多台。 点焊机器人主要性能要求：安装面积小，工件空间大;快速完成小节距的多点定位;定位精度高(土0 .25 mm )，以确保焊接质量;持重大(490～980N ) ，以便携带内装变压器的焊钳;示教简单，节省工时。 弧焊机器人 弧焊机器人应用于焊接金属连续结合的焊缝工艺，绝大多数可以完成自动送丝、熔化电极和气体保护下进行焊接工作。弧焊机器人应用范围很广，除汽车行业外，在通用机械、金属结构等许多行业中都有应用。弧焊机器人应是包括各种焊接附属装置在内的焊接系统，而不只是一台以规划的速度和姿态携带焊枪移动的单机。如图1所示为弧焊机器人的基本组成。适合机器人应用的弧焊 方法 主要有惰性握体保护焊、混合所体保护焊、埋弧焊和等离子弧焊接。 1-机器人控制柜2-焊接电源3-气瓶4-气体流量计5-气路6-焊丝轮7-柔性导管8-弧焊机器人9-送丝机器人10-焊枪11-工件电缆12-焊接电缆13-控制电缆 图1 弧焊机器人系统的基本组成 弧焊机器人的主要性能要求：在弧焊作业中，要求焊枪跟踪工件的焊道运动，并不断填充金属形成焊道。因此，运动过程中速度的稳定性和轨迹是两项重要指标，一般情况下，焊接速度约取5～50 mm/s ，轨迹精度约为.2 ～ ) mm;由于焊枪的姿态对焊缝质量也有一定影响，因此希望在跟踪焊道的同时，焊枪姿态的可调范围尽量大。此外，还有一些其他性能要求，这些要求包括：设定焊接条件(电流、电压、速度等)、抖动功能、坡口填充功能、焊接异常检测功能(断弧、工件熔化)及焊接传感器(起始焊点检测，焊道跟踪)的接口功能。 喷漆机器人 喷漆机器人广泛应用于汽车车体、家电产品和各种塑料制品的喷漆作业。喷漆机器人在使用环境和动作要求上有如下特点： (1)工作环境空气中含有易爆的喷漆剂蒸气; (2)沿轨迹高速运动，途经各点均为作业点; (3)多数被喷漆部件都搭载在传送带上，边移动边喷漆。如图2所示为关节式喷漆机器人。 搬运机器人 随着计算机集成制造技术、物流技术、自动仓储技术的发展，搬运机器人在现代制造业中的应用也越来越广泛。机器人可用于零件的加工过程中，物料、工辅量具的装卸和储运，可用来将零件从一个输送装置送到另一个输送装置，或从一台机床上将加工完的零件取下再安装到另一台机床上去。 装配机器人 装配在现代工业生产中占有十分重要的地位。有关资料统计表明，装配劳动量占产品生产劳动量的50%～60%，在有些场合，这一比例甚至更高。例如，在电子器件厂的芯片装配、电路板的生产中，装配劳动量占产品生产劳动量的70 %～80%。因此，用机器人来实现自动化装配作业是十分重要的。 机器人柔性装配系统 机器人正式进入装配作业领域是在“机器人普及元年”的1980年前后，引人装配作业的机器人在早期主要用来代替装配线上手工作业的工序，随后很快出现了以机器人为主体的装配线。装配机器人的应用极大地推动了装配生产自动化的进展。装配机器人建立的柔性自动装配系统能自动装配中小型、中等复杂程度的产品，如电机、水泵齿轮箱等，特别适应于中小批量生产的装配，可实现自动装卸、传送、检测、装配、监控、判断、决策等机能。 机器人柔性装配系统通常以机器人为中心，并有诸多周边设备，如零件供给装置、工件输送装置、夹具、涂抹器等与之配合，此外还常备有可换手等。但是如果零件的种类过多，整个系统将过于庞大，效率降低，这是不可取的。在机器人柔性装配系统中，机器人的数量可根据产量选定，而零件供给装置等周边设备则视零件和作业的种类而定。因此，和装配线比较，产量越少，机器人柔性装配系统的投资越大。 3 结束语 工业机器人是以机械、电子、电子计算机和自动控制等学科领域的技术为基础，融合而成的一种系统技术;也可说是一门知识、技术密集的，多学科交叉的综合化的高新技术。随着这些相关学科技术的进步和发展，工业机器人技术也一定会到迅速发展和提高。 工业机器人技术论文范文篇二：《探讨工业机器人的发展趋势》 摘 要 随着社会经济发展，机器人开始被广泛应用于各行各业中，替工人进行一些复杂、繁重的体力劳动。目前，机器人是一种制造业与自动化设备中的典型代表，这将会是人造机器的“终极”版。它的应用已经涉及信息化、自动化、智能化、传感器与知识化等多个学科和领域，这是目前，是我国乃至世界高新技术成果的最佳集成，因此，它的发展是与许多学科的发展有着密切的联系。以现在的发展趋势来看，工业机器人的应用范围越来越广泛，同时在技术操作中，他也变得越来越标准化、规范化，提高工业机器人的安全性。另一方面，工业机器人发展越来越微型化、智能化，在人类生活中应用越来越广泛。 关键词 工业机器人 智能化 应用领域 安全性 随着社会复杂的需求，工业机器人在应用领域中越来越广泛。一方面，工业机器人被广泛应用于工业生产中，代替工人危险、复杂、单调的长时间的作业，例如在机械加工、压力铸造、塑料制品成形及金属制品业等各种工序上，同时还应用于原子能工业等高危险的部门，这已经在发达国家中应用比较广泛。另一方面，工业机器人在其他的领域应用也比较多，随着科学技术的飞速发展，提高了工业机器人的使用性能和安全性能，其应用的范围越来越广泛，应用的范围已经突破了工业，尤其在医疗业中应用比较好。 一、工业机器人的发展历程 第一代机器人，一般指工业上大量使用的可编程机器人及遥控操作机。可编程机器人可根据操作人员所编程序完成一些简单重复性作业。遥控操作机制每一步动作都要靠操作人员发出。1982年，美国通用汽车公司在装配线上为机器人装备了视觉系统，从而宣告了第二代机器人―感知机器人的问世。这代机器人，带有外部传感器，可进行离线编程。能在传感系统支持下，具有不同程度感知环境并自行修正程序的功能。第三代机器人为自治机器人，正在各国研制和发展。它不但具有感知功能，还具有一定决策和规划能力。能根据人的命令或按照所处环境自行做出决策规划动作即按任务编程。 我国机器人研究工作起步较晚，从“七五”开始国家投入资金，对工业机器及其零部件进行攻关，完成了示教再现式工业机器人成套技术的开发和研制。1986 年国家高技术研究发展计划开始实施，智能机器人主题跟踪世界机器人技术的前沿，经过几年的研究，取得了一大批科研成果，成功地研制出了一批特种机器人。 我国工业机器人起步于70年代初期，经过30多年的发展，大致经历了3个阶段：70年代的萌芽期，80年代的开发期和90年代的适用化期。 上世纪70年代是世界科技发展的一个里程碑：人类登上了月球，实现了金星、火星的软着陆。我国也发射了人造卫星。世界上工业机器人应用掀起一个高潮，尤其在日本发展更为迅猛，它补充了日益短缺的劳动力。在这种背景下，我国于1972年开始研制自己的工业机器人。 进入80年代后，在高技术浪潮的冲击下，随着改革开放的不断深入，我国机器人技术的开发与研究得到了政府的重视与支持。“七五”期间，国家投入资金，对工业机器人及其零部件进行攻关，完成了示教再现式工业机器人成套技术的开发，研制出了喷涂、点焊、弧焊和搬运机器人。1986年国家高技术研究发展计划(863计划)开始实施，智能机器人主题跟踪世界机器人技术的前沿，经过几年的研究，取得了一大批科研成果，成功地研制出了一批特种机器人。 从90年代初期起，中国的国民经济进入实现两个根本转变时期，掀起了新一轮的经济体制改革和技术进步热潮，我国的工业机器人又在实践中迈进一大步，先后研制出了点焊、弧焊、装配、喷漆、切割、搬运、包装码垛等各种用途的工业机器人，并实施了一批机器人应用工程，形成了一批机器人产业化基地，为我国机器人产业的腾飞奠定了基础。 我国工业机器人经过“七五”攻关计划、“九五”攻关计划和863计划的支持已经取得了较大进展，工业机器人市场也已经成熟，应用上已经遍及各行各业。 我国未来工业机器人技术发展的重点有：第一，危险、恶劣环境作业机器人：主要有防暴、高压带电清扫、星球检测、油汽管道等机器人;第二，医用机器人：主要有脑外科手术辅助机器人，遥控操作辅助正骨等;第三，仿生机器人：主要有移动机器人，网络遥控操作机器人等。其发展趋势是智能化、低成本、高可靠性和易于集成。 二、工业机器人的发展趋势 机器人是先进制造技术和自动化装备的典型代表，是人造机器的“终极”形式。它涉及到机械、电子、自动控制、计算机、人工智能、传感器、通讯与网络等多个学科和领域，是多种高新技术发展成果的综合集成，因此它的发展与众多学科发展密切相关。当今工业机器人的发展趋势主要有：一是工业机器人性能不断提高(高速度、高精度、高可靠性、便于操作和维修)，而单机价格不断下降。二是机械结构向模块化可重构化发展。例如关节模块中的伺服电机、减速机、检测系统三位一体化;有关节模块、连杆模块用重组方式构造机器人。三是工业机器人控制系统向基于 PC机的开放型控制器方向发展，便于标准化，网络化;器件集成度提高，控制柜日渐小巧，采用模块化结构，大大提高了系统的可靠性、易操作性和可维修性。四是机器人中的传感器作用日益重要，除采用传统的位置、速度、加速度等传感器外，视觉、力觉、声觉、触觉等多传感器的融合技术在产品化系统中已有成熟应用。五是机器人化机械开始兴起。从94年美国开发出“虚拟轴机床”以来这种新型装置已成为国际研究的 热点 之一，纷纷探索开拓其实际应用的领域。 总体趋势是，从狭义的机器人概念向广义的机器人技术概念转移，从工业机器人产业向解决方案业务的机器人技术产业发展。机器人技术的内涵已变为 灵活应用机器人技术的、具有实际动作功能的智能化系统。机器人结构越来越灵巧，控制系统愈来愈小，其智能也越来越高，并正朝着一体化方向发展。 三、我国工业机器人发展面临的挑战与前景 我国工业底子薄，工业机器人发展一直处于一个初步发展阶段，虽然我国从上个世纪70年代开始研发工业机器人，但是技术力量不足与西方国家的技术封锁，对此，在发展过程中，存在着比较多的问题。细分起来，有如下几点： 首先，我国基础零部件制造能力差。虽然我国在相关零部件方面有了一定的基础，但是无论从质量、产品系列全面，还是批量化供给方面都与国外存在较大的差距。特别是在高性能交流伺服电机和精密减速器方面的差距尤其明显，因此造成关键零部件的进口，影响了我国机器人的价格竞争力。 第二，我国的机器人还没有形成自己的品牌。虽然已经拥有一批企业从事机器人的开发，但是都没有形成较大的规模，缺乏市场的品牌认知度，在机器人市场方面一直面临国外机器人品牌的打压。国外机器人作为成熟的产业采用整机降价，吸引国内企业购买，而在后续的维护备件费用很高的策略，逐步占领中国市场。 第三，认识不到位，在鼓励工业机器人产品方面的政策少。工业机器人的制造及应用水平，代表了一个国家的制造业水平，我们必须从国家高度认识发展中国工业机器人产业的重要性，这是我国从制造大国向制造强国转变的重要手段和途径。□ 参考文献： [1]任俊.面向熔射快速制模的机器人辅助曲面自动抛光系统的研究.华中科技大学，2006年. [2]钟新华，蔡自兴，邹小兵.移动机器人运动控制系统设计及控制算法研究.华中科技大学学报(自然科学版)，2004年S1期. [3]张中英.基于遗传算法的机器人神经网络控制系统.太原理工大学，2005年. [4]李磊，叶涛，谭民，陈细军.移动机器人技术研究现状与未来.机器人，2002年05期. [5]杜玉红，李修仁.生产线组装单元气动搬运机械手的设计.液压与气动，2006年05期. [6]徐晓峰.基于串行通信技术的机器人实时控制研究.南京林业大学，2005年. 工业机器人技术论文范文篇三：《试论工业机器人机电一体化》 1机电一体化技术的应用现状 工业机器人。 工业机器人的出现在一定程度上可替代人的劳动，对于高辐射、高噪声污染、高浓度有害气体的工作场合来说，工业机器人是一个理想的选择。工业机器人的发展经历了三个阶段，第一代工业机器人智能化程度较低，只能通过预设的程序进行简单的重复动作，无法应对多变的工作环境和工作岗位。随着科技的发展，在第一代机器人的基础上通过各种传感器的应用使其可通过对环境信息的获取、分析、处理并反馈给动作单元，从而进行一些适应性的工作，这种机器人虽然智能化程度较低，但已经在一些特定的领域得以成功应用。在机电一体化技术相对成熟的今天，第三代机器人的智能化水平已经得到了较大的提升，其可以通过强大的传感原件收集信息数据，并根据实际情况作出类似于人脑的判断，因此可以在多种环境下进行独立作业，但成本较高，在一定程度上限制了实际应用。 分布式控制系统。 分布式控制系统是相对于集中式控制系统而言的，是通过一台中央计算机对负责现场测控的多台计算机进行控制和指挥，由于其强大的功能和安全性，使其成为当前大型机电一体化系统的主流技术。根据实际情况分布式控制系统的层级可分为两级、三级或更多级，通过中央计算机完成对现场生产过程的实时监控、管理和操作控制等，同时，随着测控技术的不断发展与创新，分布式控制系统还可以对生产过程实现实时调度、在线最优化、生产计划统计管理等功能，成为一种集测、控、管于一体的综合系统，具有功能丰富、可靠性高、操作方便、低故障率、便于维护和可扩展等优点，因此使系统的可靠性大幅提高。 2机电一体化技术的发展趋势 人工智能化。 人工智能就是使工业机器人或数控机床模拟人脑的智力，使其在生产过程中具备一定的推理判断、 逻辑思维 和自主决策的能力，可大幅提升工业生产过程的自动化程度，甚至实现真正的无人值守，对于降低人力成本，提高加工精度和工作效率具有十分重要的意义。目前，人工智能已经不只是停留在概念上，因此可预见机电一体化技术将向着人工智能化的方向发展。虽然以当前的科学技术水平不可能使机器人或数控机床完全具备人类的思维模式和智力特点，但在工业生产中，使这些机电一体化设备具备部分人类的职能是完全可以通过先进的技术达到的。 网络化。 网络技术 的发展给机电一体化设备远程监视和远程控制提供了便利条件，因此，将网络技术与机电一体化技术结合起来将是机电一体化技术发展的重点。在生产过程中，操作人员需要在车间内来回走动，对设备的状态进行掌握，并对机床的操作面板进行操作，通过在机电一体化设备与控制终端之间建立通信协议，并通过光纤等介质实现信息数据的传递，即可实现远程监视和操作，降低工人的劳动量，并且各种控制系统功能的实现，理论上来说都是建立在网络技术基础上的。 环保化。 在人类社会发展的最近几十年里，虽然经济得到了迅猛的发展，人们生活水平得到了显著的提高，然而以牺牲资源和环境为代价的发展模式使得人类赖以生存的环境遭到严重的污染，因此，在可持续发展战略提出的今天，发展任何技术都应当以对环境友好作为前提，否则就是没有前途的，故环保化是机电一体化技术发展的必然趋势。在机电一体化应用过程中，通过对资源的高效利用，并在制造过程中做到达标排放甚至零排放，产品在使用过程中对生态环境不造成影响，即便报废后也可对其进行有效回收利用，这就是机电一体化技术环保化的具体表现形式，符合可持续发展的要求。 模块化。 由于机电一体化装置的制造商较多，为降低系统升级改造的成本，并为维修提供便利，模块化将是一个非常有前途的研究方向。通过对功能单元进行模块化改造，可在需要增加或改变功能时直接将对应的功能模块进行组装或更换，即便出现故障，只需将损害的模块进行更换即可，工作效率极高，通用性的增强为企业节约了大量的成本。 自带能源化。 机电一体化对电力的要求较高，如果没有充足的电能供应就会影响生产效率，甚至由于停电造成数据的丢失等，因此通过设备自带动力能源系统可始终保持充足的电力供应，使系统运行更流畅。 3结语 综上所述，机电一体化技术的应用可使产品的生产效率和精度大幅提高，在当前工业生产中具有较大的技术优势，相信随着科技的发展，机电一体化技术水平也会不断提高，为工业生产做出更大贡献。 猜你喜欢： 1. 初三机器人科学论文2000字 2. 工业智能技术论文 3. 传感器技术论文范文 4. 机器人科技论文3000字 5. 初三智能机器人科技论文2000字 6. 人工智能机器人的相关论文

Along with the development of science and technology, intelligent and automation technology is more and more popular, all kinds of hi-tech also widely used in intelligent robot toy car and manufacturing field, make intelligent robot more and more diverse. Intelligent car is a variety of high-paying technology integration body, it incorporates mechanical, electronic, sensors, computer hardware, software, artificial intelligence and many other subject knowledge, can involves many of today's current areas of technology. This car design mainly by the single chip microcomputer control system module, manostat module, motor driver module, infrared inspection module and to the wireless digital module composition, system to C8051F340 microcontroller as the core, set to foreign control, use linear regulator chip to voltage stability of control for single chip microcomputer and other peripherals for the reliable power supply, using infrared to the module black and white signal detection, use L298N motor driver module to the dc speed-down motor stability control, use light coupling strength chips for electrical isolation of control, eliminate interference, the use of wireless digital module CC1101 for two car communication. The intelligent design two cars are from the start to car, overtaking alternately lead, lead a circle overtaking about 27 seconds. Key words: C8051F340 infrared to the dc speed-down wireless digital overtaking lead

Along with the development of science and technology, intelligent and automation technology is more and more popular, all kinds of hi-tech also widely used in intelligent robot toy car and manufacturing field, make intelligent robot more and more diverse. Intelligent car is a variety of high-paying technology integration body, it incorporates mechanical, electronic, sensors, computer hardware, software, artificial intelligence and many other subject knowledge, can involves many of today's current areas of technology. This car design mainly by the single chip microcomputer control system module, manostat module, motor driver module, infrared inspection module and to the wireless digital module composition, system to C8051F340 microcontroller as the core, set to foreign control, use linear regulator chip to voltage stability of control for single chip microcomputer and other peripherals for the reliable power supply, using infrared to the module black and white signal detection, use L298N motor driver module to the dc speed-down motor stability control, use light coupling strength chips for electrical isolation of control, disappear