服务机器人的关键技术服务机器人技术在本质上与所有其它类型的机器人是相似的，其主要技术包括：

环境感知传感器和信号处理方法

商用服务机器人多传感器信息独合技术的基本原理像人脑综合处理信息的过程一样，它充分地利用多个传感资源，通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与使用，将各种传感器在空间和问上的互补与元金信息依据某种优化准则组合起来，产生对观测环境的致性解释和描述，多传感器信息融合技术按照数据的抽象层次分类可分为数据层融合、特征层融合和决策层融合三种22智能控制智能控制主要包括模糊控制、神经网络、进化计算等，且逐渐成为成熟的控制思想。模糊控制源于模糊数学，或称弗晰数学，是研究如何表现和处理模糊性现象的个数学分支，模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制。人工神经树络控制，

从生物学的观点来看，商用服务机器人神经网络的功能为信息处理和推理、联想和思维等高级的思想活动)，而人工神经网络控制是利用工程技术手段模拟人脑神经网络的结构和功能的种技术系统，它是一种大规模并行的非线性动力学系统。

商用服务机器人路径规划

路径规划就是指在商用服务机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的路径。路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法：①传统路径规方法主要有以下几种：自由空间法、图搜索法、栅格解耦法、人工势场法，在这几种方法中，人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法，它通过环境势场模型进行路径规划，但是没有考察路径是否最优。②智能路径规划方法是将遗传算法、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中，来提高机器人路径规划的避障释度，加快规划速度，满足实际应用的需要。

其中应用较多的算法主要有模糊方法、神丝网终、贵步法、0学习及混合法车，文些方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果(。把模糊控制和人工神经网络控制相融合，形成的模糊神经网络控制用于商用服务机器人的避障，以BP网络作为机体，以基于模糊规则的模糊神经网络，采用CCD摄像机和多个超声波测距传感器，对商用服务机器人能够避障进行控制。

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