人工智能应用系统示例.ppt
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1、人工智能课程改革与建设 第八讲 人工智能应用系统示例 Application Examples of AI Systems 中南大学 蔡自兴,2011,讲授内容,概述人工智能系统的广泛应用情况和在各个领域的应用例子,了解人工智能的超强能力和诱人魅力。结合本课程教学团队的部分科研项目,介绍智能移动机器人的研究成果,说明人工智能的一个引人注目的研究与应用领域,了解具体人工智能技术的应用,也体现科研与教学的相辅相成与互相促进的关系。,8.1 人工智能应用系统概述,传统计算机的应用领域,都有智能计算机的用武之地。传统计算机无法解决的应用问题,也能够用智能计算机来处理。人工智能的应用领域十分广泛,涉及各
2、行各业,如科技、工业、农业、交通运输业、建筑业、国防安全、航空航天、服务业等。具体的应用例子更是不胜枚举。例如,宇航服的人工生命系统、太空探测飞行器和深海探测器的智能控制系统、战场军事打击的精确制导系统和其他先进武器系统、各种专家系统、智能决策支持系统、智能机器人系统、自然语言处理系统、图像识别系统、符号计算与定理证明、机器学习、机器翻译、机器博弈、自动程序设计、机器学习系统等。,问题?,你了解过哪些人工智能应用系统?是否把有些系统引入教学?,人工智能应用系统示例,人工智能在炼钢、轧制中的应用微小型无人系统和无人地面作战系统智能家用医疗系统智能家用报警系统人工智能在精确制导中的应用各种专家系统
3、脸谱识别智能系统电费自动收费系统各种工业机器人和服务机器人人工智能的其他应用,人工智能在炼钢、轧制中的应用首钢的高炉、转炉和轧钢系统,已综合利用神经网络、专家系统、模糊逻辑来模拟人脑,实现智能控制。,微小型无人系统 应用微机电、人工智能、机器人控制等技术,集成为光机电和人工智能一体化技术。,智能家用医疗系统,人工智能在精确制导中的应用,将人工智能技术与军用光电子技术、卫星制导和全球定位相结合,实现对导弹、鱼雷等进行精确智能制导。美国的“黄蜂”空对地导弹,各种专家系统,专家系统已获得极其广泛的应用,产生重大的经济效益和社会效益。其中,医疗专家系统起到带头作用,如传染性疾病鉴别诊断专家系统 MYC
4、IN等。,智能家用报警系统,脸谱识别智能系统,电费自动收费系统,无人地面作战系统,人工智能、机器自学习能力的发展使作战机器人更加人性化,能适应战场上的千变万化。军事强国对无人作战系统,从陆基平台到空基和海基平台,乃至到太空平台,从联合作战体系到联合保障体系,均稳步推进各自的发展计划。,工业机器人,工业机器人,行走机器人,服务机器人,服务机器人,服务机器人,服务机器人,贵校在人工智能教学中是否向学生介绍自己团队的科研成果?,问题?,8.2 本团队部分移动机器人研究简介,3个国家级移动机器人科研项目包括:单移动机器人多移动机器人智能驾驶车辆 具体科研项目如下:未知环境中移动机器人导航控制的理论和方
5、法研究,国家自然科学基金重点项目,20032006异质多移动体的协同工作与重构技术的基础研究,国家国防基础研究项目,20062008高速公路车辆智能驾驶的关键科学问题研究,国家自然科学基金重大专项重点项目,20092012,未知环境中移动机器人 导航控制的理论和方法研究,Research on Theories and Methods for Navigation Control of Mobile Robotsunder Unknown Environment本成果由中南大学、国防科大和吉林大学共同完成,8.2 本团队部分移动机器人研究简介,中南大学、国防科技大学、吉林大学2003-2006
6、,国家自然科学基金重点项目,未知环境中移动机器人导航控制的理论与方法研究,研究具有良好可扩展性的移动机器人体系结构研究未知环境中基于概率和多传感器融合的移动机器人地图建模和定位方法移动机器人导航的机器学习方法及其应用研究研究考虑动力学特性的局部轨迹规划及路径跟踪理论和方法研究移动机器人故障诊断及容错控制方法研制一个验证上述理论和方法的移动机器人原型实验系统及其软件平台,研究要点,(1)四层递阶式智能导航控制体系结构,提出一种移动机器人自主导航系统四层智能递阶结构。具有时间和空间上的多分辨率特点,从而使得控制系统的实时性和控制精度能够同时得到满足。,四层模块化的移动机器人自主导航体系结构,(1)
7、四层递阶式智能导航控制体系结构,HQ3无人驾驶系统在高速公路正常交通情况下的稳定自主驾驶速度达到130km/h,最高速度达160km/h;该车将参加2007年举办的俄罗斯“中国年”展览。“丰越4500”无人越野车在中等起伏的地形中进行了实时绕障等行驶试验。,HQ3无人驾驶汽车以及“丰越4500”无人越野车,(1)四层递阶式智能导航控制体系结构,月球车,中南移动1号(MORCS-1),月球车以及中南移动1号,(2)导航控制的自学习自优化理论与方法,在基于核的策略迭代增强学习、多目标进化学习等机器学习理论方面取得了重要研究进展,提高了机器学习求解复杂优化决策问题的效率。提出了基于学习的控制器设计与
8、自优化框架,并应用于汽车倒车与侧向控制、移动机器人六轮协调控制。为解决未知环境中移动机器人控制器性能自优化问题提供了新方法。,具有自学习功能的控制器设计框架,(2)导航控制的自学习自优化理论与方法,提出了一种结合统计学习和增强学习的控制器设计与自优化框架,综合采用了如下两种自优化机制:利用SVM技术实现了数据驱动的控制器优化利用增强学习算法实现了模型驱动的控制器优化,(3)近似Voronoi边界网络拓扑建模方法,提出一种针对复杂环境的近似Voronoi边界网络(AVBN)拓扑建模方法。通过检测“闭包栅格”并在“闭包栅格”处增加虚拟障碍物,实现非凸集障碍环境中网络的互连。特点:为非凸集障碍环境下
9、网络的连通性难题提供了有效的解决方案。与经典的广义Voronoi图(GVG)方法相比,AVBN方法构建的拓扑图的节点数目明显减少。,(3)近似Voronoi边界网络拓扑建模方法,节点规模比较:图8说明:GVG方法生成的拓扑图节点数为83个;AVBN方法产生拓扑图节点数为28个。,(a)实际环境,(b)GVG方法生成拓扑网络(83节点),(c)AVBN方法生成的拓扑网络(28节点),GVG方法与AVBN方法的比较,(4)滚动时域跟踪控制策略,滚动时域跟踪控制策略针对存在外部干扰、控制约束以及模型不确定性的轮式移动机器人系统;应用预测控制的滚动优化原理,在线重复求解约束H跟踪问题;使得闭环系统能够
10、实时协调提高干扰抑制性能与满足控制量约束之间的矛盾;在理论上证明了闭环系统的稳定性、H抗干扰性能和满足控制约束。,(4)滚动时域跟踪控制策略,图9 跟踪8字期望轨迹。大干扰作用时,自动降低性能指标以便满足约束;大干扰消失后,自动提高性能指标。,(5)软故障补偿的自适应粒子滤波技术,针对轮式移动机器人软故障补偿问题(软故障包括航迹推算传感器故障/车轮受阻、打滑等),提出了一种自适应粒子滤波框架,将领域依赖的建议分布自适应和领域独立的粒子数目自适应两种机制有机结合起来。其主要创新包括:根据领域相关的残差特征自适应调整建议分布。根据两个粒子集表示的近似分布之间KL距离自适应调整粒子数目。为解决粒子滤
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