现有智能机器人的应用满足了越来越多人类生产、生活需求，随着经济及技术的发展，未来智能机器人将被赋予了更多可能性，人类多样化的需求增长也要求智能机器人具备更加丰富、高效的功能作用，新技术的融入无可厚非，但根据已有研究经验，智能机器人的研发与应用离不开以下关键技术：

(1)多传感器信息融合技术

智能机器人自身往往具有一个或多个传感器，根据用途不同可区分为外部测量传感器和内部测量传感器。外部测量传感器主要帮助智能机器人获得外部数据信息，包括视觉传感器、触觉传感器、角度传感器等。内部传感器则找帮助智能机器人校测内部组成部件的状态，包括方位角度传感器、加速度传感器、角速度传感器等。多传感器信息融合技术能够综合处理多个传感器感知数据，更加完善、准确地检测对象特性，以或缺更加可靠、全面的信息。

(2)导航与定位技术

 实现在静态障碍物和动态障碍物组成的非结构环境下的高效安全定位、避障与导航是智能机器人研究的关键技术之一。导航技术能够利用摄像头等物理设备或多种传感器进行目标识别和障碍物检测，通过对自身所处环境的理解，实现全局定位和简单避障，保障智能机器人顺利执行任务且不受外界障碍物和移动物体的伤害。定位技术则运用被动式传感器系统感知机器人自身运动状态，

 累计计算获得定位信息或运用主动式传感器系统感知外部环境或人为路标，匹配预设模型，获知当前相对位置与定位信息。

(3)路径规划技术

 寻找到一条正确完成任务的最优路径是路径规划的优化准则和最终目的。在基于导航与定位技术所获取的场景信息背景下，融入遗传算法、模糊算法、神经网络算法及0学习算法等人工智能方法的智能路径规划方法，能够大大提高机器人路径规划的精度、准度与速度从而满足实际应用需求。

(4)智能控制技术

 智能控制技术是指在感知所处环境的基础上，机器人根据自身规则库和知识库，做出相应决策，精确、连续地完成操作及运动任务。智能机器人的智能控制方法有神经网络控制、模糊控制、智能技术融合控制等。

(5)人机接口技术

 人机接口技术研究怎样实现人与计算机顺畅沟通，实现人机互动。它要求机器人控制器有完善的人机界面和能够理解与表达话语、文字的系统。人机接口技术已取得显著成果，如文字识别、图像处理、机器翻译和语音识别等技术都已广泛地应用于实际生活中。

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