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人工智能哪一个方向比较好写的话，我觉得应该是说它的应用方面比较好写吧，因为对于专业知识可能不太了解，但是它的使用的话应该比较简单。
数字化家庭是未来智能小区系统的基本单元。所谓“数字化家庭”就是基于家庭内部提供覆盖整个家庭的智能化服务，包括数据通信、家庭娱乐和信息家电控制功能。数字化家庭设计的一项主要内容是通信功能的实现，包括家庭与外界的通信及家庭内部相关设施之间的通信。从现在的发展来看，外部的通信主要通过宽带接入。intenet，而家庭内部的通信，笔者采用目前比较具有竞争力的蓝牙(bluetootlh)无线接入技术。传统的数字化家庭采用pc进行总体控制，缺乏人性化。笔者根据人工情感的思想设计一种配备多种外部传感器的智能机器人，将此智能机器人视作家庭成员，通过它实现对数字化家庭的控制。本文主要就智能机器人在数字化家庭医疗保健方面的应用进行模型设计，在智能机器人与医疗仪器和控制pc的通信采用蓝牙技术。整个系统的成本较低，功能较为全面，扩展应用非常广阔，具有极大的市场潜力。2 智能机器人的总体设计2．1 智能机器人的多传感器系统机器人智能技术中最为重要的相关领域是机器人的多感觉系统和多传感信息的集成与融合[1]，统称为智能系统的硬件和软件部分。视觉、听觉、力觉、触觉等外部传感器和机器人各关节的内部传感器信息融合使用，可使机器人完成实时图像传输、语音识别、景物辨别、定位、自动避障、目标物探测等重要功能；给机器人加上相关的医疗模块(ccd、camera、立体麦克风、图像采集卡等)和专用医疗传感器部件，再加上医疗专家系统就可以实现医疗保健和远程医疗监护功能。智能机器人的多传感器系统框图如图1所示。2．2 智能机器人控制系统机器人控制系统包含2部分：一是上位机，一般采用pc，它完成机器人的运动轨迹规划、传感器信息融合控制算法、视觉处理、人机接口及远程处理等任务；二是下位机，一般采用多单片机系统或dsp等作为控制器的核心部件，完成电机伺服控制、反馈处理、图像处理、语音识别和通信接口等功能。如果采用多单片机系统作为下位机，每个处理器完成单一任务，通过信息交换和相互协调完成总体系统功能，但其在信号处理能力上明显有所欠缺。由于dsp擅长对信号的处理，而且对此智能机器人来说经常需要信号处理、图像处理和语音识别，所以采用dsp作为智能机器人控制系统的控制器[2]。控制系统以dsp(tms320c54x)为核心部件，由蓝牙无线通信、gsm无线通信(支持gprs)、电机驱动、数字罗盘、感觉功能传感器(视觉和听觉等)、医疗传感器和多选一串口通信(rs-232)模块等组成，控制系统框图如图2所示。 (1)系统通过驱动电机和转向电机控制机器人的运动，转向电机利用数字罗盘的信息作为反馈量进行pid控制。(2)采用爱立信(ericsson)公司的rokl01007型电路作为蓝牙无线通信模块，实现智能机器人与上位机pc的通信和与其他基于蓝牙模块的医疗保健仪器的通信。(3)支持gprs的gsm无线通信模块支持数据、语音、短信息和传真服务，采用手机通信方式与远端医疗监控中心通信。(4)由于tms320c54x只有1个串行口，而蓝牙模块、gsm无线模块、数字罗盘和视觉听觉等感觉功能传感器模块都是采用rs一232异步串行通信，所以必须设计1个多选一串口通信模块进行转换处理。当tms320c54x需要蓝牙无线通信模块的数据时通过电路选通；当t~ms320c54x需要某个传感器模块的数据时，关断上次无线通信模块的选通，同时选通该次传感器模块。这样，各个模块就完成了与1~ms320c54x的串口通信。3 主要医疗保健功能的实现智能机器人对于数字化家庭的医疗保健可以提供如下的服务：(1)医疗监护通过集成有蓝牙模块的医疗传感器对家庭成员的主要生理参数如心电、血压、体温、呼吸和血氧饱和度等进行实时检测，通过机器人的处理系统提供本地结果。(2)远程诊断和会诊通过机器人的视觉和听觉等感觉功能，将采集的视频、音频等数据结合各项生理参数数据传给远程医疗中心，由医疗中心的专家进行远程监控，结合医疗专家系统对家庭成员的健康状况进行会诊，即提供望(视频)、闻、问(音频)、切(各项生理参数)的服务[3]。3．1机器人视觉与视频信号的传输机器人采集的视频信号有2种作用：提供机器人视觉；将采集到的家庭成员的静态图像和动态画面传给远程医疗中心。机器人视觉的作用是从3维环境图像中获得所需的信息并构造出环境对象的明确而有意义的描述。视觉包括3个过程：(1)图像获取。通过视觉传感器(立体影像的ccd camera)将3维环境图像转换为电信号。(2)图像处理。图像到图像的变换，如特征提取。(3)图像理解。在处理的基础上给出环境描述。通过视频信号的传输，远程医疗中心的医生可以实时了解家庭成员的身体状况和精神状态。智能机器人根据医生的需要捕捉适合医疗保健和诊断需求的图像，有选择地传输高分辨率和低分辨率的图像。在医疗保健的过程中，对于图像传送有2种不同条件的需求：(1)医生观察家庭成员的皮肤、嘴唇、舌面、指甲和面部表情的颜色时，需要传送静态高清晰度彩色图像；采用的方法是间隔一段时间(例如5分钟)传送1幅高清晰度静态图像。(2)医生借助动态画面查看家庭成员的身体移动能力时，可以传送分辨率较低和尺寸较小的图像，采用的方法是进行合理的压缩和恢复以保证实时性。3．2机器人听觉与音频信号的传输机器人采集的音频信号也有2种作用：一是提供机器人听觉；二是借助于音频信号，家庭成员可以和医生进行沟通，医生可以了解家庭成员的健康状况和心态。音频信号的传输为医生对家庭成员进行医疗保健提供了语言交流的途径。机器人听觉是语音识别技术，医疗保健智能机器人带有各种声交互系统，能够按照家庭成员的命令进行医疗测试和监护，还可以按照家庭成员的命令做家务、控制数字化家电和照看病人等。声音的获取采用多个立体麦克风。由于声音的频率范围大约是300hz一3400hz，过高或过低频率的声音在一般情况下是不需要传输的，所以只用传送频率范围在1000hz-3000hz的声音，医生和家庭成员就可以进行正常的交流，从而可以降低传输音频信号所占用的带宽，再采用合适的通信音频压缩协议即可满足实时音频的要求。智能机器人的听觉系统如图3所示。3．3各项生理信息的采集与传输传统检测设备通过有线方式连到人体上进行生理信息的采集，各种连线容易使病人心情紧张，从而导致检测到的数据不准确。使用蓝牙技术可以很好地解决这个问题，带有蓝牙模块的医疗微型传感器安置在家庭成员身上，尽量使其不对人体正常活动产生干扰，再通过蓝牙技术将采集的数据传输到接收设备并对其进行处理。在智能机器人上安装1个带有蓝牙模块的探测器作为接收设备，各种医疗传感器将采集到的生理信息数据通过蓝牙模块传输到探测器，探测器有2种工作方式：一是将数据交给智能机器人处理，提供本地结果；二是与internet连接(也可以通过gsm无线模块直接发回)，通过将数据传输到远程医疗中心，达到医疗保健与远程监护的目的。视频和音频数据的传输也采用这种方式。智能机器人的数据传输系统如图4所示。4 蓝牙模块的应用4．1蓝牙技术概况蓝牙技术[4]是用于替代电缆或连线的短距离无线通信技术。它的载波选用全球公用的2．4ghz(实际射频通道为f=2402 k×1mhz，k=0，1，2，…，78)ism频带，并采用跳频方式来扩展频带，跳频速率为1600跳/s。可得到79个1mhz带宽的信道。蓝牙设备采用gfsk调制技术，通信速率为1mbit/s，实际有效速率最高可达721kbit/s，通信距离为10m，发射功率为1mw；当发射功率为100mw时，通信距离可达100m，可以满足数字化家庭的需要。4．2蓝牙模块rokl01007型蓝牙模块[5]是爱立信公司推出的适合于短距离通信的无线基带模块。它的集成度高、功耗小(射频功率为1mw)，支持所有的蓝牙协议，可嵌入任何需要蓝牙功能的设备中。该模块包括基带控制器、无线收发器、闪存、电源管理模块和时钟5个功能模块，可提供高至hci(主机控制接口)层的功能。单个蓝牙模块的结构如图5所示。4．3主，从设备硬件组成蓝牙技术支持点到点ppp(point-t0-point pro-tocol)和点对多点的通信，用无线方式将若干蓝牙设备连接成1个微微网[6]。每个微微网由1个主设备(master)和若干个从设备(slave)组成，从设备最多为7台。主设备负责通信协议的动作，mac地址用3位来表示，即在1个微微网内可寻址8个设备(互联的设备数量实际是没有限制的，只不过在同一时刻只能激活8个，其中1个为主，7个为从)。从设备受控于主设备。所有设备单元均采用同一跳频序列。将带有蓝牙模块的微型医疗传感器作为从设备，将智能机器人上的带有蓝牙模块的探测器作为主设备。主从设备的硬件主要包括天线单元、功率放大模块、蓝牙模块、嵌入式微处理器系统、接口电路及一些辅助电路。主设备是整个蓝牙的核心部分，要完成各种不同通信协议之间的转换和信息共享，以及同外部通信之间的数据交换功能，同时还负责对各个从设备的管理和控制。5 结束语随着社会的进步，经济的发展和人民生活水平的提高，越来越多的人需要家庭医疗保健服务。文中提出的应用于数字化家庭医疗保健服务的智能机器人系统的功能较为全面，且在家用智能机器人、基于蓝牙技术的智能家居和数字化医院等方面的拓展应用非常广阔，具有极大的市场潜力。
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工智能论文要抓住现在智能的特点。例如是语音操控还是 是手机操控。现在比较流行懒人模式，都是语音操控的比较多。
有本人工智能与机器人研究
比较有名的有以下杂志：1. ADVANCED ROBOTICS《先进机器人学》荷兰 2006 IF 0.318 2007年IF0.504 BimonthlyISSN: 0169-1864VSP BV, BRILL ACADEMIC PUBLISHERS, PO BOX 9000, LEIDEN, NETHERLANDS, 2300 PA2. AUTONOMOUS ROBOTS 《自主式机器人》荷兰 2006 IF1.578 2007IF1.413 BimonthlyISSN: 0929-5593SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ3. BIOINSPIRATION & BIOMIMETICS《生物灵感与仿生学》英国 Quarterly （注：2008年开始被SCI收录） ISSN: 1748-3182IOP PUBLISHING LTD, DIRAC HOUSE, TEMPLE BACK, BRISTOL, ENGLAND, BS1 6BE4. IEEE ROBOTICS & AUTOMATION MAGAZINE《IEEE机器人学与自动化杂志》美国 2006 IF0.652 2007年IF0.892 QuarterlyISSN: 1070-9932IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC, 445 HOES LANE, PISCATAWAY, USA, NJ, 088555. IEEE TRANSACTIONS ON ROBOTICS《IEEE机器人学汇刊》美国2006IF 1.292 2007年IF0.813 BimonthlyISSN: 1552-3098IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC, 445 HOES LANE, PISCATAWAY, USA, NJ, 088556. INDUSTRIAL ROBOT-AN INTERNATIONAL JOURNAL《工业机器人》英国 2006IF0.278 2007年IF0.400 BimonthlyISSN: 0143-991XEMERALD GROUP PUBLISHING LIMITED, HOWARD HOUSE, WAGON LANE, BINGLEY, ENGLAND, W YORKSHIRE, BD16 1WA7. INTERNATIONAL JOURNAL OF HUMANOID ROBOTICS《国际人性机器人杂志》新加坡 Quarterly 2004年创刊（注：2007年开始被SCI收录） ISSN: 0219-8436WORLD SCIENTIFIC PUBL CO PTE LTD, 5 TOH TUCK LINK, SINGAPORE, SINGAPORE, 5962248. INTERNATIONAL JOURNAL OF ROBOTICS & AUTOMATION《国际机器人学与自动化杂志》加拿大 2006IF 0.404 2007年IF0.203 QuarterlyISSN: 0826-8185ACTA PRESS/I A S T E D, 4500-16TH AVE NW, STE 80, CALGARY, CANADA, AB, T3B 0M69. INTERNATIONAL JOURNAL OF ROBOTICS RESEARCH《国际机器人研究杂志》美国 2006 IF1.591 2007年IF1.318 BimonthlyISSN: 0278-3649SAGE PUBLICATIONS LTD, 1 OLIVERS YARD, 55 CITY ROAD, LONDON, ENGLAND, EC1Y 1SP10. JOURNAL OF BIONIC ENGINEERING《仿生工程学报》中国 Quarterly （注：2008年开始被SCI收录） ISSN: 1672-6529SCIENCE CHINA PRESS, 16 DONGHUANGCHENGGEN NORTH ST, BEIJING, PEOPLES R CHINA, 10071711. JOURNAL OF FIELD ROBOTICS《野外机器人杂志》美国 2007年IF0.960 MonthlyISSN: 1556-4959JOHN WILEY & SONS INC, 111 RIVER ST, HOBOKEN, USA, NJ, 0703012. JOURNAL OF INTELLIGENT & ROBOTIC SYSTEMS《智能和机器人系统杂志》荷兰 2006 IF0.265 2007年IF0.633 MonthlyISSN: 0921-0296SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ13. REVISTA IBEROAMERICANA DE AUTOMATICA E INFORMATICA INDUSTRIAL《拉丁美洲工业自动化杂志》西班牙 Quarterly （注：2008年开始被SCI收录，西班牙语） ISSN: 1697-7912COMITE ESPANOL AUTOMATICA CEA, C VERA 14, APDO 22012, VALENCIA, SPAIN, E-4607114. ROBOTICA《机器人学》英国 2006IF0.483 2007年IF0.410 BimonthlyISSN: 0263-5747CAMBRIDGE UNIV PRESS, 32 AVENUE OF THE AMERICAS, NEW YORK, USA, NY, 10013-247315. ROBOTICS AND AUTONOMOUS SYSTEMS 《机器人学和自控系统》荷兰 2006IF0.832 2007年IF0.633 MonthlyISSN: 0921-8890ELSEVIER SCIENCE BV, PO BOX 211, AMSTERDAM, NETHERLANDS, 1000 AE16. ROBOTICS AND COMPUTER-INTEGRATED MANUFACTURING《机器人学与计算机集成制造》英国 2006IF0.810 2007年IF0804
计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别是人工智能的五大核心技术,它们均会成为独立的子产业。
计算机视觉
计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
计算机视觉有着广泛的应用，其中包括：医疗成像分析被用来提高疾病预测、诊断和治疗；人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物；在安防及监控领域被用来指认嫌疑人；在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。
机器视觉作为相关学科，泛指在工业自动化领域的视觉应用。在这些应用里，计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体，因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。计算机视觉是一个正在进行中的研究，而机器视觉则是“已经解决的问题”，是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。因为应用范围的持续扩大，某些计算机视觉领域的初创公司自2011年起已经吸引了数亿美元的风投资本。
机器学习
机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令，而只依靠数据来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于预测。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多，预测就会越准确。
机器学习的应用范围非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外，这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探，以及公共卫生等。机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色，比如计算机视觉，它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型来提高其识别对象的能力。
现如今，机器学习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一，在2011~2014年这段时间内就已吸引了近10亿美元的风险投资。谷歌也在2014年斥资4亿美元收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。
资4亿美元收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。
自然语言处理
自然语言处理是指计算机拥有的人类般的文本处理的能力。比如，从文本中提取意义，甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。一个自然语言处理系统并不了解人类处理文本的方式，但是它却可以用非常复杂与成熟的手段巧妙处理文本。例如，自动识别一份文档中所有被提及的人与地点；识别文档的核心议题；在一堆仅人类可读的合同中，将各种条款与条件提取出来并制作成表。以上这些任务通过传统的文本处理软件根本不可能完成，后者仅针对简单的文本匹配与模式就能进行操作。
自然语言处理像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合。建立语言模型来预测语言表达的概率分布，举例来说，就是某一串给定字符或单词表达某一特定语义的最大可能性。选定的特征可以和文中的某些元素结合来识别一段文字，通过识别这些元素可以把某类文字同其他文字区别开来，比如垃圾邮件同正常邮件。以机器学习为驱动的分类方法将成为筛选的标准，用来决定一封邮件是否属于垃圾邮件。
因为语境对于理解“timeflies”（时光飞逝）和“fruitflies”（果蝇）的区别是如此重要，所以自然语言处理技术的实际应用领域相对较窄，这些领域包括分析顾客对某项特定产品和服务的反馈，自动发现民事诉讼或政府调查中的某些含义，自动书写诸如企业营收和体育运动的公式化范文，等等。
机器人
将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的机器人，它有能力与人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如，无人机、可以在车间为人类分担工作的“cobots”等。
语音识别
语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题，在不同口音的处理、背景噪声、区分同音异形/异义词（“buy”和“by”听起来是一样的）方面存在一些困难，同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术，再辅以其他技术，比如描述声音和其出现在特定序列与语言中概率的声学模型等。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。比如Domino抯Pizza，最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。
上述5项技术的产业化，是人工智能产业化的要素。人工智能将是一个万亿级的市场，甚至是10万亿级的市场，将会为我们带来一些全新且容量巨大的子产业，比如机器人、智能传感器、可穿戴设备等，其中最令人期待的是机器人子产业。
机器人应用的分法有很多种，从应用层面可以粗略地分为以下几个类别。第一个类别是工业级机器人，像富士康这种公司已经运用得很好了，因为劳工成本越来越高，用工风险越来越高，而机器人则可以解决这些问题。第二个类别是监护级机器人，它可以在家里和医院里作为病人、老人或孩子的护理，帮助他们做一定复杂程度的事情。中国对监护级机器人需求其实更迫切一些，因为中国人口红利在下降，同时老龄化又不断地上升，这两个矛盾，机器人都可以帮助解决。因此，这个领域的需求在民用市场占比很大。第三个类别就是探险级机器人，用来采矿或者探险等，大大避免了人所要经历的危险。此外还有用来打仗的军事机器人等。
网络媒体Business Insider预测，机器人将在许多岗位上取替人类：电话营销员、校对员、手工裁缝师、数学家、保险核保人、钟表修理师、货运代理商、报税员、图像处理人员、银行开户员、图书馆员、打字员等。因为它们的价格竞争力惊人。麦肯锡全球研究院的研究表明，当中国制造业工资每年增长10%~20%时，全球机器人的价格每年下调10%，一台最便宜的低阶机器人只需花费美国人年平均工资的一半。国际研究机构顾能预测：2020年机器人将导致全球新一波失业潮。
同时，人工智能技术的发展还将让许多旧产业获得改头换面式的新生，其中最典型的是汽车产业。汽车产业已存在上百年了，其间的变革也是非常大的，但驾驶汽车的始终是人，可最近几年，随着谷歌等公司的大力投入，机器或者说某种自动化的系统已经有望取代人来驾驶汽车，从而形成一个市场容量巨大的新产业，即无人驾驶汽车产业。这个产业的规模也将是万亿级甚至是10万亿级的。而且，这个产业还将与新能源产业叠加、融合在一起，形成“车联网＋能联网＋互联网＋电动汽车”的复合产业——未来，我们会把插电式汽车和氢燃料汽车作为发电厂使用，从而使新能源汽车成为电网的一部分，成为新能源的供给者，与现在一些装有太阳能发电系统的房屋是太阳能的供给者一样。
毫无疑问，与互联网一样，智能技术会向几乎所有旧产业渗透。华泰证券在一份人工智能产业的研究报告中提及了九大行业：生活服务O2O、医疗、零售业、金融业、数字营销业、农业、工业、商业和在线教育。实际上，将获得新生的旧产业还有许多，如军事、传媒、家居、医疗健康业、生命科学、能源、公共部门……甚至包括受VR/AR（虚拟现实与增强现实）技术发展影响而产生的虚拟产业。（内容来自机器人家）
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英国金斯顿大学（Kingston University）的专家将探讨如何将受到人眼启发的人工视觉系统用于未来的机器人——这为在森林深处、战区甚至遥远的行星获取固定镜头带来了新的可能。
《每日科学》网刊登了来自英国金斯顿大学的文章，称科学家将为机器人装配人工智能视觉技术。
英国金斯顿大学（Kingston University）的专家将探讨如何将受到人眼启发的人工视觉系统用于未来的机器人——这为在森林深处、战区甚至遥远的行星获取固定镜头带来了新的可能。
这项为期三年的研究项目与伦敦国王学院（King's College London）和伦敦大学学院（University College London）合作，研究如何采集、压缩这些最先进的摄像头所提供的数据，并以远低于现在的能源消耗在机器之间进行数据传输。
该项目得到了英国工程和自然科学研究委员会（Engineering and Physical Sciences Research Council）130万英镑的资助，将致力于利用新开发的动态视觉传感器进行学术研究。这种传感器只更新图像中产生移动的部分，大大降低了对计算能力和数据存储的要求。
这些神经形态传感器模仿哺乳动物的眼睛处理信息的方式，能够快速有效地检测其视野中的光线变化，一位研究人员指出。在该项目中，她领导团队寻找创新的方法来处理和传播通过传感器获得的信息。
“传统的摄像头技术可以在一系列单独的帧或图像中采集视频。如果其中的某些区域比另一些区域变动更多，就可能导致资源浪费。”该研究人员指出，“在一个真正的动态场景中，例如爆炸，由于帧率和处理能力的限制，且使用了太多的数据来表示静态区域，导致最终不能准确采集快速移动的部分。”“但这些传感器是由一家正与我们就该项目进行合作的公司生产，它们会按照不同的速度对现场的不同部分进行采样，且仅在光线条件发生变化时才获取信息。”
这大大降低了摄像头的能源和处理需求。在项目进行期间，研究团队将研究如何从动态视觉传感器中高效地获取高质量的镜头，然后在机器之间共享或上传到云端服务器。
据该研究人员介绍，该研究还可能对这种传感器在医学领域的应用产生广泛的影响。“这种节能措施为机器人、无人机和下一代视网膜植入物等打开了新世界，极大地扩展了这些设备的监视作用和其他用途。”她说，“它们可以用于人类无法进入且无法为电池充电的小型设备中。”
“有时传感器被从飞机上扔到森林里，并停留多年。这样做的目的是让配备了这些传感器的不同设备能够相互高效地共享高质量的数据，而不需要人的干预。”
作为项目的一部分，该团队将探讨这些传感器如何作为物联网（IoT）的一部分协同发挥作用。物联网是通过互联网连接的可以远程操作的设备。
随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大，人们对智能机器人的要求也越来越高。下面是我整理的机器人智能技术论文，希望你能从中得到感悟!
刍议智能机器人及其关键技术
【摘 要】文章介绍了机器人的定义，阐述了智能机器人研究领域的关键技术，最后展望了智能机器人今后的发展趋势。
【关键词】智能机器人;信息融合;智能控制
一、机器人的定义
自机器人问世以来，人们就很难对机器人下一个准确的定义，欧美国家认为机器人应该是“由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械”;日本学者认为“机器人就是任何高级的自动机械”，我国科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。”目前国际上对机器人的概念已经渐趋一致，联合国标准化组织采纳了美国机器人协会(RIA：Robot Institute of America)于1979 年给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机;或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”概括说来，机器人是靠自身动和控制能力来实现各种功能的一种机器。
二、智能机器人关键技术
随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大，人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的，在研究这类机器人的过程中，主要涉及到以下关键技术：
(1)多传感器信息融合。多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合，为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种，根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态，包括：特定位置、角度传感器;任意位置、角度传感器;速度、角度传感器;加速度传感器;倾斜角传感器;方位角传感器等。外部传感器包括：视觉(测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉、滑动觉传感器)、力觉(力、力矩传感器)、接近觉(接近觉、距离传感器)以及角度传感器(倾斜、方向、姿式传感器)。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据，以产生更可靠、更准确或更全面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性，消除信息的不确定性，提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性：冗余性、互补性、实时性和低成本性。目前多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。
(2)导航与定位。在机器人系统中，自主导航是一项核心技术，是机器人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有3点：一是基于环境理解的全局定位：通过环境中景物的理解，识别人为路标或具体的实物，以完成对机器人的定位，为路径规划提供素材;二是目标识别和障碍物检测：实时对障碍物或特定目标进行检测和识别，提高控制系统的稳定性;三是安全保护：能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤。机器人有多种导航方式，根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同，可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。根据导航采用的硬件的不同，可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识，以获取场景中绝大部分信息。目前视觉导航信息处理的内容主要包括：视觉信息的压缩和滤波、路面检测和障碍物检测、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作，如探针式、电容式、电感式、力学传感器、雷达传感器、光电传感器等，用来探测环境，对机器人的位置、姿态、速度和系统内部状态等进行监控，感知机器人所处工作环境的静态和动态信息，使得机器人相应的工作顺序和操作内容能自然地适应工作环境的变化，有效地获取内外部信息。
(3)路径规划。路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等)，在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法两种。传统路径规划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。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的，但这些方法在路径搜索效率及路径优化方面有待于进一步改善。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。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精度，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、神经网络、遗传算法、Q学习及混合算法等，这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。
(4)机器人视觉。视觉系统是自主机器人的重要组成部分，一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示，核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识。而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题。目前视觉信息处理逐步细化，包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中环境和障碍物检测是视觉信息处理中最重要、也是最困难的过程。机器人视觉是其智能化最重要的标志之一，对机器人智能及控制都具有非常重要的意义。目前国内外都在大力研究，并且已经有一些系统投入使用。
(5)智能控制。随着机器人技术的发展，对于无法精确解析建模的物理对象以及信息不足的病态过程，传统控制理论暴露出缺点，近年来许多学者提出了各种不同的机器人智能控制系统。机器人的智能控制方法有模糊控制、神经网络控制、智能控制技术的融合(模糊控制和变结构控制的融合;神经网络和变结构控制的融合;模糊控制和神经网络控制的融合;智能融合技术还包括基于遗传算法的模糊控制方法)等。近几年，机器人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展。在模糊控制方面，J.J.Buckley等人论证了模糊系统的逼近特性，E.H.Mamdan首次将模糊理论用于一台实际机器人。模糊系统在机器人的建模控制、对柔性臂的控制、模糊补偿控制以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。在机器人神经网络控制方面，CMCA(Cere-bella Model Controller Articulation)应用较早的一种控制方法，其最大特点是实时性强，尤其适用于多自由度操作臂的控制。
(6)人机接口技术。智能机器人的研究目标并不是完全取代人，复杂的智能机器人系统仅仅依靠计算机来控制目前是有一定困难的，即使可以做到，也由于缺乏对环境的适应能力而并不实用。智能机器人系统还不能完全排斥人的作用，而是需要借助人机协调来实现系统控制。因此，设计良好的人机接口就成为智能机器人研究的重点问题之一。人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，除了最基本的要求机器人控制器有1个友好的、灵活方便的人机界面之外，还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，研究人机接口技术既有巨大的应用价值，又有基础理论意义。目前，人机接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音合成与识别、图像识别与处理、机器翻译等技术已经开始实用化。另外，人机接口装置和交互技术、监控技术、远程操作技术、通讯技术等也是人机接口技术的重要组成部分，其中远程操作技术是一个重要的研究方向。
三、总结与展望
机器人是自动化领域的主题之一，人们几十年来对机器人的开发和研究，使机器人技术取得了巨大的进步。随着人工智能、智能控制和计算机技术的发展，机器人的应用领域必将不断扩大，性能不断提高，在未来的生产、生活、科研当中会发挥更重要的作用。
参 考 文 献
[1]孙华，陈俊风，吴林.多传感器信息融合技术及其在机器人中的应用[J].传感器技术.2003，22(9)：1～4
[2]王灏，毛宗源.机器人的智能控制方法[M].北京：国防工业出版社，2002
[3]金周英.关于我国智能机器人发展的几点思考[J].机器人技术与应用.2001(4)：5～7
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比较有名的有以下杂志：1. ADVANCED ROBOTICS《先进机器人学》荷兰 2006 IF 0.318 2007年IF0.504 BimonthlyISSN: 0169-1864VSP BV, BRILL ACADEMIC PUBLISHERS, PO BOX 9000, LEIDEN, NETHERLANDS, 2300 PA2. AUTONOMOUS ROBOTS 《自主式机器人》荷兰 2006 IF1.578 2007IF1.413 BimonthlyISSN: 0929-5593SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ3. BIOINSPIRATION & BIOMIMETICS《生物灵感与仿生学》英国 Quarterly （注：2008年开始被SCI收录） ISSN: 1748-3182IOP PUBLISHING LTD, DIRAC HOUSE, TEMPLE BACK, BRISTOL, ENGLAND, BS1 6BE4. IEEE ROBOTICS & AUTOMATION MAGAZINE《IEEE机器人学与自动化杂志》美国 2006 IF0.652 2007年IF0.892 QuarterlyISSN: 1070-9932IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC, 445 HOES LANE, PISCATAWAY, USA, NJ, 088555. IEEE TRANSACTIONS ON ROBOTICS《IEEE机器人学汇刊》美国2006IF 1.292 2007年IF0.813 BimonthlyISSN: 1552-3098IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC, 445 HOES LANE, PISCATAWAY, USA, NJ, 088556. INDUSTRIAL ROBOT-AN INTERNATIONAL JOURNAL《工业机器人》英国 2006IF0.278 2007年IF0.400 BimonthlyISSN: 0143-991XEMERALD GROUP PUBLISHING LIMITED, HOWARD HOUSE, WAGON LANE, BINGLEY, ENGLAND, W YORKSHIRE, BD16 1WA7. INTERNATIONAL JOURNAL OF HUMANOID ROBOTICS《国际人性机器人杂志》新加坡 Quarterly 2004年创刊（注：2007年开始被SCI收录） ISSN: 0219-8436WORLD SCIENTIFIC PUBL CO PTE LTD, 5 TOH TUCK LINK, SINGAPORE, SINGAPORE, 5962248. INTERNATIONAL JOURNAL OF ROBOTICS & AUTOMATION《国际机器人学与自动化杂志》加拿大 2006IF 0.404 2007年IF0.203 QuarterlyISSN: 0826-8185ACTA PRESS/I A S T E D, 4500-16TH AVE NW, STE 80, CALGARY, CANADA, AB, T3B 0M69. INTERNATIONAL JOURNAL OF ROBOTICS RESEARCH《国际机器人研究杂志》美国 2006 IF1.591 2007年IF1.318 BimonthlyISSN: 0278-3649SAGE PUBLICATIONS LTD, 1 OLIVERS YARD, 55 CITY ROAD, LONDON, ENGLAND, EC1Y 1SP10. JOURNAL OF BIONIC ENGINEERING《仿生工程学报》中国 Quarterly （注：2008年开始被SCI收录） ISSN: 1672-6529SCIENCE CHINA PRESS, 16 DONGHUANGCHENGGEN NORTH ST, BEIJING, PEOPLES R CHINA, 10071711. JOURNAL OF FIELD ROBOTICS《野外机器人杂志》美国 2007年IF0.960 MonthlyISSN: 1556-4959JOHN WILEY & SONS INC, 111 RIVER ST, HOBOKEN, USA, NJ, 0703012. JOURNAL OF INTELLIGENT & ROBOTIC SYSTEMS《智能和机器人系统杂志》荷兰 2006 IF0.265 2007年IF0.633 MonthlyISSN: 0921-0296SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, DORDRECHT, NETHERLANDS, 3311 GZ13. REVISTA IBEROAMERICANA DE AUTOMATICA E INFORMATICA INDUSTRIAL《拉丁美洲工业自动化杂志》西班牙 Quarterly （注：2008年开始被SCI收录，西班牙语） ISSN: 1697-7912COMITE ESPANOL AUTOMATICA CEA, C VERA 14, APDO 22012, VALENCIA, SPAIN, E-4607114. ROBOTICA《机器人学》英国 2006IF0.483 2007年IF0.410 BimonthlyISSN: 0263-5747CAMBRIDGE UNIV PRESS, 32 AVENUE OF THE AMERICAS, NEW YORK, USA, NY, 10013-247315. ROBOTICS AND AUTONOMOUS SYSTEMS 《机器人学和自控系统》荷兰 2006IF0.832 2007年IF0.633 MonthlyISSN: 0921-8890ELSEVIER SCIENCE BV, PO BOX 211, AMSTERDAM, NETHERLANDS, 1000 AE16. ROBOTICS AND COMPUTER-INTEGRATED MANUFACTURING《机器人学与计算机集成制造》英国 2006IF0.810 2007年IF0804
计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别是人工智能的五大核心技术,它们均会成为独立的子产业。
计算机视觉
计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
计算机视觉有着广泛的应用，其中包括：医疗成像分析被用来提高疾病预测、诊断和治疗；人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物；在安防及监控领域被用来指认嫌疑人；在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。
机器视觉作为相关学科，泛指在工业自动化领域的视觉应用。在这些应用里，计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体，因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。计算机视觉是一个正在进行中的研究，而机器视觉则是“已经解决的问题”，是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。因为应用范围的持续扩大，某些计算机视觉领域的初创公司自2011年起已经吸引了数亿美元的风投资本。
机器学习
机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令，而只依靠数据来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于预测。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多，预测就会越准确。
机器学习的应用范围非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外，这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探，以及公共卫生等。机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色，比如计算机视觉，它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型来提高其识别对象的能力。
现如今，机器学习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一，在2011~2014年这段时间内就已吸引了近10亿美元的风险投资。谷歌也在2014年斥资4亿美元收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。
资4亿美元收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。
自然语言处理
自然语言处理是指计算机拥有的人类般的文本处理的能力。比如，从文本中提取意义，甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。一个自然语言处理系统并不了解人类处理文本的方式，但是它却可以用非常复杂与成熟的手段巧妙处理文本。例如，自动识别一份文档中所有被提及的人与地点；识别文档的核心议题；在一堆仅人类可读的合同中，将各种条款与条件提取出来并制作成表。以上这些任务通过传统的文本处理软件根本不可能完成，后者仅针对简单的文本匹配与模式就能进行操作。
自然语言处理像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合。建立语言模型来预测语言表达的概率分布，举例来说，就是某一串给定字符或单词表达某一特定语义的最大可能性。选定的特征可以和文中的某些元素结合来识别一段文字，通过识别这些元素可以把某类文字同其他文字区别开来，比如垃圾邮件同正常邮件。以机器学习为驱动的分类方法将成为筛选的标准，用来决定一封邮件是否属于垃圾邮件。
因为语境对于理解“timeflies”（时光飞逝）和“fruitflies”（果蝇）的区别是如此重要，所以自然语言处理技术的实际应用领域相对较窄，这些领域包括分析顾客对某项特定产品和服务的反馈，自动发现民事诉讼或政府调查中的某些含义，自动书写诸如企业营收和体育运动的公式化范文，等等。
机器人
将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的机器人，它有能力与人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如，无人机、可以在车间为人类分担工作的“cobots”等。
语音识别
语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题，在不同口音的处理、背景噪声、区分同音异形/异义词（“buy”和“by”听起来是一样的）方面存在一些困难，同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术，再辅以其他技术，比如描述声音和其出现在特定序列与语言中概率的声学模型等。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。比如Domino抯Pizza，最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。
上述5项技术的产业化，是人工智能产业化的要素。人工智能将是一个万亿级的市场，甚至是10万亿级的市场，将会为我们带来一些全新且容量巨大的子产业，比如机器人、智能传感器、可穿戴设备等，其中最令人期待的是机器人子产业。
机器人应用的分法有很多种，从应用层面可以粗略地分为以下几个类别。第一个类别是工业级机器人，像富士康这种公司已经运用得很好了，因为劳工成本越来越高，用工风险越来越高，而机器人则可以解决这些问题。第二个类别是监护级机器人，它可以在家里和医院里作为病人、老人或孩子的护理，帮助他们做一定复杂程度的事情。中国对监护级机器人需求其实更迫切一些，因为中国人口红利在下降，同时老龄化又不断地上升，这两个矛盾，机器人都可以帮助解决。因此，这个领域的需求在民用市场占比很大。第三个类别就是探险级机器人，用来采矿或者探险等，大大避免了人所要经历的危险。此外还有用来打仗的军事机器人等。
网络媒体Business Insider预测，机器人将在许多岗位上取替人类：电话营销员、校对员、手工裁缝师、数学家、保险核保人、钟表修理师、货运代理商、报税员、图像处理人员、银行开户员、图书馆员、打字员等。因为它们的价格竞争力惊人。麦肯锡全球研究院的研究表明，当中国制造业工资每年增长10%~20%时，全球机器人的价格每年下调10%，一台最便宜的低阶机器人只需花费美国人年平均工资的一半。国际研究机构顾能预测：2020年机器人将导致全球新一波失业潮。
同时，人工智能技术的发展还将让许多旧产业获得改头换面式的新生，其中最典型的是汽车产业。汽车产业已存在上百年了，其间的变革也是非常大的，但驾驶汽车的始终是人，可最近几年，随着谷歌等公司的大力投入，机器或者说某种自动化的系统已经有望取代人来驾驶汽车，从而形成一个市场容量巨大的新产业，即无人驾驶汽车产业。这个产业的规模也将是万亿级甚至是10万亿级的。而且，这个产业还将与新能源产业叠加、融合在一起，形成“车联网＋能联网＋互联网＋电动汽车”的复合产业——未来，我们会把插电式汽车和氢燃料汽车作为发电厂使用，从而使新能源汽车成为电网的一部分，成为新能源的供给者，与现在一些装有太阳能发电系统的房屋是太阳能的供给者一样。
毫无疑问，与互联网一样，智能技术会向几乎所有旧产业渗透。华泰证券在一份人工智能产业的研究报告中提及了九大行业：生活服务O2O、医疗、零售业、金融业、数字营销业、农业、工业、商业和在线教育。实际上，将获得新生的旧产业还有许多，如军事、传媒、家居、医疗健康业、生命科学、能源、公共部门……甚至包括受VR/AR（虚拟现实与增强现实）技术发展影响而产生的虚拟产业。（内容来自机器人家）
望采纳，谢谢
它就是一普通刊物，连知网都还没有收录。
有本人工智能与机器人研究
工智能论文要抓住现在智能的特点。例如是语音操控还是 是手机操控。现在比较流行懒人模式，都是语音操控的比较多。