无人机是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。下面是我为大家精心推荐的无人机应用技术论文，希望能够对您有所帮助。
无人机航测技术的应用分析
【摘 要】以生产项目为例，以无人机航测的技术流程为主线，介绍了无人机航测技术方面的应用分析。
【关键词】无人机、航测技术
【Abstract】Production project as an example, the unmanned aerial technology process, introduced the UAV aerial application analysis.
【Key woerds】UAV、aerial surveying technology
中图分类号：V279+.2文献标识码：A 文章编号：
0 引言
无人机航测遥感技术是继卫星遥感、飞机遥感之后发展起来的一项新型航空遥感技术，在应急测绘保障、国土资源监测、重大工程建设等方面得到广泛应用。它是一种机动灵活、可以实现快速响应的一种航测技术。但也存在影像重叠度不规则、像幅小、影像倾角大、旋偏角大，影像有明显畸变等问题，这些情况都对现有无人机航测技术提出了挑战。
本文从生产案例出发，以无人机航测技术为主线，对生产过程中无人机航测出现的一些问题进行了分析探讨。
1 生产实践
1.1主要技术依据
《无人机航摄系统技术要求》(CH/Z3002-2010);
《低空数字航空摄影规范》(CH/Z3005-2010);
《低空数字航空摄影测量内业规范》(CH/Z 3003-2010);
《低空数字航空摄影外业规范》(CH/Z 3004-2010) ... ...
1.2 数据源及预处理
1.2.1 数据源
本测区选用无人机航空摄影获取的真彩色影像，航摄面积为10平方公里。航摄仪采用Canon EOS 5DMarkⅡ，焦距为：35mm，相幅大小为：5616×3744，像元分辨率为6.41um。影像地面分辨率为0.2米。
1.2.2遥感影像预处理
无人机航空摄影采用的相机为非量测型相机，因此，在进行空中三角测量恢复影像空中姿态时，需要对相机进行像片畸变差改正。(相机畸变改正在四维公司检校完成)
1.3 无人机航测总体作业流程
1.4无人机航空摄影
本次无人机航摄分两个架次进行，由GPS领航数据计算相对飞行高度。飞行质量和影像良好，影像清晰度高、色彩均匀、饱和度良好，能够表达真实的地物信息，可以满足1:2000成图要求。
像片航向重叠度为75%，旁向重叠一般为35%-45%，旋偏角一般控制在12度以下。
1.5 像片控制测量
1.5.1 像控点精度要求
像控点对最近基础控制点的平面位置中误差不大于0.2米，高程中误差不大于0.2米。
1.5.2 像控点布点方案
项目布点方案确定为双模型布点，全部布设为平高点。
1.5.3 像控点测量
在像控测量之前，首先对测区内收集到的已知控制点进行联测，检核控制点情况;为满足后续像控测量，联测已知点的同时加密了2个控制点。联测采用GPS静态相对定位方式施测，采用边连式的布网形式。全网共联测已有已知点4个，新设控制点2个，观测时具体技术参数依据规范，像控点采用GPS实时动态定位(RTK)的方法进行测量，满足要求。
1.6 空中三角测量
本项目采用Virtuozo工作站进行空三加密，根据航飞及影像分布情况，将空三区域分为两个加密区域网采用自动与手动相结合的方式进行空三加密，即采用自动匹配进行像点量测，剔除粗差。人工调整直至连接点符合规范要求，检查点平面中误差为0.3米，高程中误差为0.17米，最终加密成果符合1:2000数据采集要求。
1.7 数据采集
在空三完成后，利用空三成果进行单模型定向时我们发现有模型无法定向的情况，第一架次无法建立的模型有29个，占总模型数的4%。第二架次有67个无法建立的模型占总模型数的9%。主要原因为无人机航摄姿态不稳定导致的飞行倾角、旋偏角过大，航线弯曲、像片比例不一致等现象都是导致单模型定向精度差的原因。考虑到1:2000地形图精度要求，我们提出了如下解决方案：在测图定向超限点的周围进行野外实测用来检核分析数据并进行必要的修正。
1.8 项目精度报告
根据1:2000精度要求对测绘产品检进行了精度的统计，统计了3幅地形图，其中高程精度中误差最大为0.36米，最小为0.27米，从统计的结果看，粗差率比较高，有的达到了5%，平面精度中误差为0.75米。
2 结 论
(1)无人机航空摄影测量技术应用于地形图的生产存在不确定性，比如，区域网整体加密精度评定良好，但单模型定向精度存在超限情况，在测图过程中表现为测图定向点和立体模型套合差大、接边误差大等，可以通过外业实测进行补充测量、验证。
(2)利用无人机航测进行航空摄影测量时，应采用试验区的作业方法，即在确定布点方案前选取一定面积的试验区进行布点方案试验，分析精度指标后确定作业方案。
(3)目前，无人机航测技术主要应用于载人飞机航测技术的补充方面，如多块小面积、危险场所、远离机场或没有可供其起降场地的区域，在载人机不便或无法完成的情况下，由无人机来完成。
参考文献：
[1] 范承啸，韩俊，熊志军，赵毅。 无人机遥感技术现状与应用[J] 测绘科学 2009，34(5)：214-215;
[2] 崔红霞，李杰，林宗坚，储美华。非量测数码相机的畸变差检测研究[J] 测绘科学2005，30(1)：105-107;
[3] 连镇华。无人机航摄相片倾角对立体高程扭曲的影响分析[J] 地理空间信息2010，8(1)：20-22;
作者简介：徐锦前(1982-)，男，辽宁铁岭人，工程师，主要从事摄影测量和地理信息系统建库等测绘工作。
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工程测绘中无人机遥感技术的优势和运用论文
无论是在学校还是在社会中，大家一定都接触过论文吧，通过论文写作可以提高我们综合运用所学知识的能力。写起论文来就毫无头绪？下面是我精心整理的工程测绘中无人机遥感技术的优势和运用论文，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
摘要：
文章主要就无人机遥感测绘技术相关内容进行分析，其中着重探究工程测绘中无人机遥感测绘技术的应用。无人遥感测绘技术的应用，不仅有利于提升测绘行业发展的科学性、创新性，同时也有利于提高工程测绘的水平和质量。
关键词：
工程测绘；无人机烟感测绘技术；数据分析；
引言：
近年来，无人机在很多领域都得到了广泛应用，并发挥着越来越重要的作用。在工程测量领域对无人机技术的应用，能够为复杂环境下地面测量提供便利，获取相应地区的图像、影像等数据资料，有效提升测量工作的严谨性和科学性。
1、无人机遥感测绘技术的优势
1.1、提升数据的准确性
在工程测绘中全面应用无人机遥感技术，能够对数据准确性有效提升，保证收集数据的安全性，为工程建设提供依据。无人机遥感技术的复杂性相对较高，借助不同类型的技术，特别是对数码传感技术、卫星定位技术以及无人技术的应用，能够全面提升数据收集的质量及效率，大大降低测绘误差，从而保证对数据快速收集的同时，利用高科技全面提升数据的准确性。在对无人机技术不断应用的过程中，其设计也在不断改善，应用的成熟性越来越高。无人机有较小的体积、较高的灵活性，能够很好地推动工程测绘，尤其针对复杂地区，借助无人机遥控测绘技术，能够开展详细的勘察工作，借助软件的应用，能够对数据失误、丢失情况有效避免。
1.2、提升效率
无人机遥感测绘技术的应用，能够减少人工操作程序，有效提高工作效率，在一定程度上降低误差，短时间内对数据快速处理，不仅能够保证效率，还能够保证质量。应用无人机外部作业过程中，能够突破恶劣天气影响，同时也有较长的续航时间，从而保障测绘进度。
1.3、降低成本
测绘作业的复杂性相对较高，应用无人机遥控测绘技术能够有效减少其成本，在一定程度上转变传统测绘方式，提升测绘工作的准确性、科学性。借助地面信息收集工作，能够为其他工作的数据来源奠定基础。在传统测绘过程中，借助载人飞机或卫星对收集数据，会产生较高的成本，且存在安全问题，很容易被恶劣天气影响。应用无人机遥感测绘技术，能够有效地降低成本。
2、无人机遥感技术在工程测绘中的具体应用
2.1、采集数据
在建设工程中，需要始终以数据为基础，因此需要保证数据的精度，但保证数据的精度就需要保证测绘的精度，从而保证建设项目的建筑质量。可见工程测绘收集数据工作十分重要，是工程决策的重要依据，在此基础上分析数据，有利于全面优化工程的谋划、设计。在不同工程测绘过程中，无人机遥感技术的应用也更加广泛，工作人员能够对不同类型数据有效收集，同时也能够借助相关技术，对数据进行分析汇总，对数据收集的精度、速度有效提升。在具体操作过程中，工作人员可以应用计算机输入指令，划分相应的测绘区域，对无人机航线有效设计，并在相应的环境下，引导无人机执行相应的命令，在无人机测绘飞行的过程中，能够明确相应的数据信息，从而结束工程测绘工作。现阶段，技术创新性不断提升，应用定位系统，能够保证定位的精准性，结合坐标系统，能够保证相应区域内的测绘作业能力。对无人机取得的资料，相关工作人员要优化监测、复核工作，对数据的精确性有效保证，并补充其他数据。
2.2、采集图像
应用无人机遥感测绘技术开展工程测绘，除了收集数据，还要收集整理不同图像，对制图的要求有效满足。借助无人机技术，能够收集测绘范围内不同方面的信息，进一步形成影像拍摄。同时，在此基础上，还能够对三维建模有效应用，深加工上一阶段拍摄的画面，为制图工作奠定良好的基础。无人机测绘有较高的智能化，针对不符合需求的图像会进行自动处理，如应用重叠影像数码相机进行自动变焦，对图像参数快速调整有效实现，保证图像收集的清晰性。
2.3、开展低空作业
应用无人机遥感测绘技术，能够对安全性有效保障，尤其一些对图像要求较高的工程测绘项目，无人机测绘能够对上述要求有效满足。在一些恶劣环境之中，应用无人机开展低空作业，因其有更强的灵活性，能够避免受外部条件影响，高效快捷地完成任务。无人机遥感测绘技术也在不断升级，能够很好地提高无人机快速应对能力，有效提升测绘质量。
3、无人机遥感测绘技术应用注意事项
3.1、对相关设备定期检查
为了全面发挥无人机的优势，有效保证测绘结果，并对无人机使用效率有效提高，需要对设备监测的精准性不断优化，保证设备始终处于最佳状态。监测调试工作在应用无人机遥感测绘技术中十分重要，在正式应用设备前，相关工作人员要做好设备性能检测工作，对设备的性能优化，再开展飞行试验，针对不稳定的'设备，相关的工作人员要强化相应的调试工作，对设备性能的稳定性有效保证。此外，相关工作人员还要优化日常保养工作，对通讯设备、电源系统、地面电台等方面进行定期检查，对设备安全性有效保证。
3.2、对像控电测量流程优化
对无人机技术应用，要优化相应的流程，保证无人机遥感测绘技术的应用效果有效提升。工作人员要注意强化拍摄像控点布设工作，对其安全性、高效性有效保证，并完善优化升级工作。具体从以下3个方面入手：
1）要注意监测在可控范围内，与拍摄范围的具体情况有效结合，进行相应地分析，对拍摄区域自由网效果明确，同时还要检查快速生成自由网快拼图的情况，明确是否存在偏差。
2）要对像控点测量方案布设流程优化。要以目标测量范围的具体情况为基础，如地势、地形，优化控制像控点相片质量，提升收集数据的严谨性，避免对影响、数据处理的随意性，还要注意保留原始数据，从而为后续调整制图奠定良好的基础，有效保证数据的真实性。
3）相关工作人员要加强数据存储工作。对于无人机拍摄而言，会出现大量数据，设备中会对相应的数据储存，需要对其中没有价值的信息有效去除，避免无用数据对新数据的影响，保证色彩效果和清晰度。
3.3、对飞行、摄影质量有效控制
为了对无人机拍摄的水平、效率有效保证，相关工作人员需要在实际应用过程中，对无人机的飞行、摄影质量进行严格控制。在具体应用过程中，相关工作人员需要注意：
1）结合规定的时间，带无人机进场，并对无人机不同方面的信息明确，如无人机的降落、起飞方式等，同时还要对飞行速度有效控制，保证测绘影像的清晰性。
2）要注意对无人机飞行高度的设计、控制工作优化，对拍摄区域的设计航高于飞行航高之间的高度差明确，并控制在合理的范围之内。随后还要注意对无人机的飞行状态有效控制，避免其他信号影响无人机拍摄的准确性。此外，在无人机飞行过程中，相关工作人员还需要注意对无人机的上升、下降飞行速率有效控制，并制定相应的安全保护方案。
4、总结
综上所述，应用传统测绘技术，已经不能满足现阶段的市场需要，需将无人机遥感测绘技术应用其中。但为了保证工程测绘结果的科学性和准确性，相关工作人员需要结合实际情况，优化无人机遥感测绘技术，从而有效提升工程测绘的质量和效率。
参考文献
[1]周李乾.工程测绘中无人机遥感测绘技术的应用[J].智能城市,2020,6(12):73-74.
[2]易应军.工程测绘中无人机遥感测绘技术的应用研究[J].建筑工程技术与设计,2020(8):4376.
[3]郑义,董晓亮.论无人机遥感测绘技术在工程测绘中的应用[J].建筑工程技术与设计,2019(36):4055.
浅谈多旋翼无人机任务系统的优秀论文
前言： 随着无人机产品的不断增加，市场之间的竞争力，也逐渐的提升，对此本项目研究出了更适合于工业控制、自动化装备等领域产品的多旋翼无人机，产品不仅定位合理，同时与其他产品存在一定的差异，该任务系统，是指先进智能装备数据链的无人多旋翼任务，存在较高的能量利用效率、载荷运输性能，是其它无人机产品，在技术方面不能相比的;制定合理的市场规划，会给企业带来一定的经济效益。
1 多旋翼无人机定义概述
我们常称无人飞行载具，为无人飞机系统，主要是利用无线电智能遥控设备，以及自带的控制程序装置，对于不载人的飞机进行操控。其中广义的无人机，包括狭义无人机以及航模。
多旋翼飞行器，主要由动力系统、主体、控制系统组成，动力系统包括电机、动力、电子调速器、桨;主体部分包括机架、脚架、云台;控制系统包括由遥控接收器、遥控组成的手动控制;地面站，以及由主控、GPS、IMU、电子陀螺、LED显示屏组成的飞行控制器。其中四旋翼，是一种4输入6输出的欠驱动系统;通过PID、，鲁棒、模糊、非线性、自适应神经网络控制。近年来，对于系统的控制功能的研究趋势，为大荷载、自主飞行、智能传感器技术、自主控制技术、多机编队协同控制技术、微小型化等方向。其中一些关键技术为，数学模型的建立、能源供给系统、飞行控制算法、自主导航智能飞行。
2 控制系统改进发展阶段
多旋翼无人飞行器的控制系统，最初是由惯性导航系统，借助了微机电系统技术，形成了EMES惯性导航系统;经过对于EMES去噪声的研究，有效的降低了其传感器数据噪音的问题，最后经过等速度单片机、非线性系统结构的研究、应用，最终在2005年，制作出了性能相对稳定的多旋翼无人机自动控制飞行器。对其飞行器的评价，可从安全性、负载、灵活性、维护、扩展性、稳定性几方面要素进行分析。具有体积小、重量轻、噪音小、隐蔽性强、多空间平台使用、垂直起降，以及飞行高度不高、机动强、执行任务能力强的特点;在结构方面，不仅安全性高、易于拆卸维护、螺旋桨小、成本低、灵活控制的特点。
3 技术原理
3.1系统组成
无人多旋翼任务系统，总体技术方案框图如图1所示;如图所示，无人多旋翼任务系统，由无人机、地面工作站构成。无人机，由多旋翼无人机、任务载荷组成;地面工作站，由数据链通信单元、工业控制电脑、飞行控制摇杆等组成。
3.2系统技术原理
3.2.1多旋翼无人机，通过对于螺旋桨微调的推力，实现稳定的飞行姿态控制、维持。经过上述，对于多旋翼无人机、常规直升机、固定翼飞机的对比，可以明显的看出，多旋翼无人机，在任务飞行方面，具有多能量的优势，从而更好的执行完成飞行任务，改善了飞行姿态维持，消耗大量能量的缺陷，从而更好的保证了其能量利用率，直接产生续航时间、载荷运输性能的提升;在结构方面，做了大量的简化，省去了传动机构，使其运行噪音、故障概率、维护成本大大的降低。
3.2.2无人机，与地面工作站之间的通信，通过设备数据链实现连接，起到通信中介的作用，同好也是无人机、地面工作站之间，实现地空信息交换的重要桥梁环节。以往无人机，对于地空信息的转换连接，只是普通的点对点通信，收到信号传输距离的影响，性能发挥受到严重的影响，只能实现一些简单遥控数据信号的传输。
但是本项目，对于无人多旋翼任务系统的研究，是通过数据链协议MAVLink的研究后，将其合理的嵌入到控制核心、地面数据链的ARM平台中，有效的改善了以往低空信息传输环节存在的问题，将其遥测、遥信、遥控、遥调、遥视这五遥很好的进行了统一，保证了通信之间的无障碍，从根本上解决了无人机和地面工作站的数据通信问题。其中涉及到的.五遥;其中遥测，是指对于远方的电压、电流、功率、压力、温度等模拟量进行测量;其中遥信，是指对于远方的电气开关、设备，以及机械设备的工作、运行等状态进行监视;遥控，是指对于远方电气设备、电气机械化装置工作状态的控制、保护;遥调，是指对于远方所控设备的工作参数、标准流程等进行设定、调整;遥视，是指对于远方设备的安全运行状态的监视、记录。
3.2.3传统的无人机，在飞行时需要通过人工对于遥控器的操作，对其飞行姿态进行的控制，体现出其自动程序的不完善，功能单调等缺陷。但是本项目对于无人机的研究，在地面工作站，通过飞行任务规划软件的配套，有效的改善了以往功能单一的缺点，直接增加了其功能性。其中飞行任务规划软件，具备GoogleMap高速API接口，实现对于无人机飞行航线，在三维地图上的简易规划，同时也能对其航线进行启动，使其实现自动巡航、执行飞行任务、返航等操作。
4 技术关键点及创新点
4.1技术关键点：
4.1.1地空信息的的数据通信。
先进智能装备数据链协议MAVLink的应用，能够对其所有数据进行有效的整合，并全部归纳在数据链路中，整合五遥操作，有效的降低了多种通信制式、通信模块存在等方面的问题，提高了通信效率，保证了通讯功能得以有效发挥。
4.1.2解决飞行姿态操控问题
嵌入式操作系统，在ARM处理器平台上的应用，加上陀螺仪等传感器、卡尔曼滤波等先进算法，从而更好的保证了控制系统的功能增加，除此之外，不仅实现了无人操作飞行，在飞行操纵方面，也有效的降低了能耗，增加了能量利用率。
4.1.3在工业控制领域应用的扩展
本项目以同一载具+多种载荷的建设、研究思路，针对于型号相同的多旋翼飞行器，设计一样的数据、电气、机械接口的任务载荷，实现快速更换载荷，使其飞行任务之间，能够良好、稳定的切换、衔接，保证该系统的实用性，同时也减少了任务执行的成本。
4.1.4增强地面工作站功能
通过C/S架构、C#语言、.net平台、三维GoogleMap、SQL数据库，以及地面任务规划软件、分析数据分析软件，从而更好的增强地面工作站的功能，以及自动化、智能化的程度,更好的为用户操作，带来更多的便利。
4.2项目的技术创新性
4.2.1在无人机、地面站，在植入数据链MAVLink的同时，加强整体系统功能的改进，有效的实现了五遥的综合统一。
4.2.2卡尔曼滤波、四元数算法，加上嵌入式ARM平台，对其飞行姿态实现有效控制。
4.2.3同一载具+多种载荷思路的研究，实现了无人机，对任务执行模式的有效转换。
4.2.4同时地面任务规划软件、分析数据分析软件的应用，提高了系统的控制功能，以及系统智能化程度。
5 总结
综上所述，通过对于无人多旋翼任务系统的分析，发现我国针对于此方面的研究，仍存在很多不完善的地方，该项目通过C/S架构、C#语言、先进智能装备数据链、分析数据分析软件等，照比以往的无人机飞行器，在系统功能改进方面，实现了遥测、遥信、遥控、遥调、遥视的统一;在任务执行模式方面，实现了灵活转换;在飞行姿态方面，实现了智能操控;是在已有多旋翼飞控技术的基础上，有效的规避了其以往的缺陷，同时自主飞行控制软件编程，这种飞控任务的提供，有效的实现了飞行中，自主导航智能飞行。
无人机是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。下面是我为大家精心推荐的无人机应用技术论文，希望能够对您有所帮助。
无人机航测技术的应用分析
【摘 要】以生产项目为例，以无人机航测的技术流程为主线，介绍了无人机航测技术方面的应用分析。
【关键词】无人机、航测技术
【Abstract】Production project as an example, the unmanned aerial technology process, introduced the UAV aerial application analysis.
【Key woerds】UAV、aerial surveying technology
中图分类号：V279+.2文献标识码：A 文章编号：
0 引言
无人机航测遥感技术是继卫星遥感、飞机遥感之后发展起来的一项新型航空遥感技术，在应急测绘保障、国土资源监测、重大工程建设等方面得到广泛应用。它是一种机动灵活、可以实现快速响应的一种航测技术。但也存在影像重叠度不规则、像幅小、影像倾角大、旋偏角大，影像有明显畸变等问题，这些情况都对现有无人机航测技术提出了挑战。
本文从生产案例出发，以无人机航测技术为主线，对生产过程中无人机航测出现的一些问题进行了分析探讨。
1 生产实践
1.1主要技术依据
《无人机航摄系统技术要求》(CH/Z3002-2010);
《低空数字航空摄影规范》(CH/Z3005-2010);
《低空数字航空摄影测量内业规范》(CH/Z 3003-2010);
《低空数字航空摄影外业规范》(CH/Z 3004-2010) ... ...
1.2 数据源及预处理
1.2.1 数据源
本测区选用无人机航空摄影获取的真彩色影像，航摄面积为10平方公里。航摄仪采用Canon EOS 5DMarkⅡ，焦距为：35mm，相幅大小为：5616×3744，像元分辨率为6.41um。影像地面分辨率为0.2米。
1.2.2遥感影像预处理
无人机航空摄影采用的相机为非量测型相机，因此，在进行空中三角测量恢复影像空中姿态时，需要对相机进行像片畸变差改正。(相机畸变改正在四维公司检校完成)
1.3 无人机航测总体作业流程
1.4无人机航空摄影
本次无人机航摄分两个架次进行，由GPS领航数据计算相对飞行高度。飞行质量和影像良好，影像清晰度高、色彩均匀、饱和度良好，能够表达真实的地物信息，可以满足1:2000成图要求。
像片航向重叠度为75%，旁向重叠一般为35%-45%，旋偏角一般控制在12度以下。
1.5 像片控制测量
1.5.1 像控点精度要求
像控点对最近基础控制点的平面位置中误差不大于0.2米，高程中误差不大于0.2米。
1.5.2 像控点布点方案
项目布点方案确定为双模型布点，全部布设为平高点。
1.5.3 像控点测量
在像控测量之前，首先对测区内收集到的已知控制点进行联测，检核控制点情况;为满足后续像控测量，联测已知点的同时加密了2个控制点。联测采用GPS静态相对定位方式施测，采用边连式的布网形式。全网共联测已有已知点4个，新设控制点2个，观测时具体技术参数依据规范，像控点采用GPS实时动态定位(RTK)的方法进行测量，满足要求。
1.6 空中三角测量
本项目采用Virtuozo工作站进行空三加密，根据航飞及影像分布情况，将空三区域分为两个加密区域网采用自动与手动相结合的方式进行空三加密，即采用自动匹配进行像点量测，剔除粗差。人工调整直至连接点符合规范要求，检查点平面中误差为0.3米，高程中误差为0.17米，最终加密成果符合1:2000数据采集要求。
1.7 数据采集
在空三完成后，利用空三成果进行单模型定向时我们发现有模型无法定向的情况，第一架次无法建立的模型有29个，占总模型数的4%。第二架次有67个无法建立的模型占总模型数的9%。主要原因为无人机航摄姿态不稳定导致的飞行倾角、旋偏角过大，航线弯曲、像片比例不一致等现象都是导致单模型定向精度差的原因。考虑到1:2000地形图精度要求，我们提出了如下解决方案：在测图定向超限点的周围进行野外实测用来检核分析数据并进行必要的修正。
1.8 项目精度报告
根据1:2000精度要求对测绘产品检进行了精度的统计，统计了3幅地形图，其中高程精度中误差最大为0.36米，最小为0.27米，从统计的结果看，粗差率比较高，有的达到了5%，平面精度中误差为0.75米。
2 结 论
(1)无人机航空摄影测量技术应用于地形图的生产存在不确定性，比如，区域网整体加密精度评定良好，但单模型定向精度存在超限情况，在测图过程中表现为测图定向点和立体模型套合差大、接边误差大等，可以通过外业实测进行补充测量、验证。
(2)利用无人机航测进行航空摄影测量时，应采用试验区的作业方法，即在确定布点方案前选取一定面积的试验区进行布点方案试验，分析精度指标后确定作业方案。
(3)目前，无人机航测技术主要应用于载人飞机航测技术的补充方面，如多块小面积、危险场所、远离机场或没有可供其起降场地的区域，在载人机不便或无法完成的情况下，由无人机来完成。
参考文献：
[1] 范承啸，韩俊，熊志军，赵毅。 无人机遥感技术现状与应用[J] 测绘科学 2009，34(5)：214-215;
[2] 崔红霞，李杰，林宗坚，储美华。非量测数码相机的畸变差检测研究[J] 测绘科学2005，30(1)：105-107;
[3] 连镇华。无人机航摄相片倾角对立体高程扭曲的影响分析[J] 地理空间信息2010，8(1)：20-22;
作者简介：徐锦前(1982-)，男，辽宁铁岭人，工程师，主要从事摄影测量和地理信息系统建库等测绘工作。
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《人工智能与机器人研究》是一本关于人工智能的期刊，该期刊杂志上发表的文章包含这些领域：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人工智能其他学科等等。另外，这本期刊就是一本开源期刊，与传统期刊相比，采用了同行评审的方法审稿，具体开源期刊的特点可以百度了解更多；而且发表了的文章传播范围更广，受众更多，文章的影响力也更大。
机器人和自动化领域国际权威杂志IEEE机器人与自动化(IEEE Transactions on Robotics and Automation)Machine LearningJournal of Machine learning researchData Mining and Knowledge DiscoveryIEEE-KDEIEEE-PAMIPattern RecognitionArtificial IntelligenceJournal of Artificial Intelligence ResearchComputational IntelligenceNeural ComputationIEEE-NN在线阅读
智能化战争：“强者胜”的三个维度
杨耀辉 张三虎 周正
引言
战争制胜机理从来都是在 科技 进步的推动下悄然发生变化。从热兵器时代的火力制胜，到机械化时代的机动力制胜，再到信息化时代的信息力制胜，实际上都是在开辟战斗力生成新维度的过程中，对原有战斗力因子形成“降维”打击。智能化战争建立在火药化、机械化、信息化充分发展的基础之上，作战双方的火力、机动力、信息力迟早都会达到或接近同一个水平，连接力、计算力、认知力等新的战斗力因子，则成为左右战争胜负的新变量。
连接力强者胜
连接产生智能。最令人惊叹的莫过于人类脑细胞，数百亿个神经元并不存储信息，但在连接过程中不断传递信息并激发出新的信息。当前，军事领域正在利用连接来寻求智能化的延展。
连接力强者胜，反映的是群体智能的胜利。“蜂群”式作战平台、碎片状战力群组、分布式武器部署，将是智能化战争的作战景象，战场胜负的砝码在经历了“从数量到质量”的转换之后，又回到了“从质量到数量”上来。近年来，中东战场上出现的几千美元一架的低端无人机，在战场上的表现却并不是“凑数”的样子，集群式出现令一些大国军队极为头疼。这种规模化群体与传统战场上的个体叠加不同，它们依托泛在网络，用连接的方式形成一种群体智能效应，对传统中的高价值平台产生巨大冲击。2021年5月，美国国防部发布的《联合全域作战战略》中明确，联合全域指挥控制就是“连接一切、无处不在”。而美军先进战斗管理系统则试图把U-2、F-16、F-35、F-22、XQ-58、MQ-4C等有人、无人作战平台连接到一起。连接力强者胜，已经成为智能化战争的制胜关键。
连接力强者胜，推动的是“杀伤网”的构建。传统的杀伤链路，其连接呈“线性”，是顺序的、递进的、单行的，极易出现断链。智能化战争，在“连接一切”的背景下，全域空间内的作战资源进入同一作战体系，杀伤链条上的各个执行单元被分散在小型化、无人化、在线化作战平台上，形成此断彼通的“杀伤网”。连接力越强，进入作战体系的可选择资源就越多，杀伤链路上可选择的节点就越多，体系的韧性、弹性、应激性就越强。从杀伤链到“杀伤网”的升级，推动不同时间节点进入作战链路的平台灵活搭配，给对手呈现出一种随机网络式的复杂景象，而自身却能按作战任务需求，采取类似“网络打车服务”一样的资源高效动态连接方式，达成各类作战资源的快速建链，完成自我分配、自我组织、自我控制下的目标打击行动，在作战过程中呈现出能判断、有选择、会变通的智能化样子。
连接力强者胜，突显的是自适应作战体系。网络时代，每一次成功连接的背后都有一系列用户和用户之间的自适应交互，连接平台只是提供一个“桥梁”，并没有过多地介入到谁和谁的连接上。“连接一切”条件下的智能化作战平台构成的作战体系，其敏捷适应性将比网络时代更进一步。这种敏捷适应基于物理实体的数字化模型和运行状态的数字化表征，在特定系统的支持下，各类作战资源“在用”“饱和”“空闲”等状态即时感知，并完整映射到“基础网+作战云+数字孪生体”的虚拟空间，形成“全息”对照的战场态势，每一个作战平台都可以“全维”抽取关键信息，“全域”拼接作战场景、“全程”推演打击行动，并实时感知友邻平台的运行状态。在这样的全透明战场空间，任何个体要想避免被其他成员抛弃，必须主动向体系贡献自己的能力，从而自然地产生出一种自适应调整的体系能力。
计算力强者胜
很长一段时间里，计算多是粗略概算并服务于指挥员谋略，计算力一直是战斗力的配角。智能化战争中，智能机器的计算能力大大超越人类，人类的决策、行为和意识都受到机器计算的影响，计算力强者胜成为战争制胜的重要一面。
计算力强者胜，反映的是“算料”从“DB”到“BD”的质变。数据即“算料”，其实一直存在。早期的像会计账本之类，电算化时代是机读穿孔卡带，信息化时代升级成为诸如Database之类的数据库，即“DB”。到了智能化时代，万物互联加快了数据产生的速度，运用大数据Big data方法挖掘信息宝藏成为适应时代的必然选择，即“BD”。从“DB”到“BD”，两个字母位置的简单调换，反映的却是数据从量变到质变的重大跃迁。“DB”是对客观事实的记录、抽样和再现，“BD”则是对数据的关联关系分析并推理预测客观事实，已经接近甚至超出人类在因果关系分析上的技能。比如，谷歌公司曾运用大数据技术，分析了5000万条美国人检索最频繁的词汇，成功预测出美国冬季流感的传播。智能化战争中，数以万计的智能机器，必将产生数不胜数的数据，如何利用大数据手段提升“算料”处理能力，对敌方作战企图、战场走势等做出准确预测和判断，将是决定对抗胜负的重要一极。
计算力强者胜，推动的是算力的云边端供给模式。传统的中军帐、参谋部、指挥所都是“中心计算模式”，其弊端是计算结果滞后甚至偏离战场态势，问题的根源是算力不足。智能化战争中，每一个机器在做出行动时都要进行一系列的计算处理，仅一个“大脑”的中心计算模式已显得力不从心，“云+边+端”的新计算模式则应运而生。谁的云中心能够通过策略测算，从复杂场景中“窥出”真正的战场走势；谁的边缘计算中心能够快速将计算能力推送到作战前沿侧，为前端平台提供中等强度的近实时场景模拟推演；谁的智能作战平台能够在对抗活动中，快速规划出武器选择、打击窗口、攻击路线等，将成为左右战局发展走势的关键所在。近年来，美军大力发展类似F-22战机充当“战斗云”，提高无人系统的人工智能技术含量，推动自主作战平台的自协同能力提升等，都是对“云+边+端”计算模式的尝试。
计算力强者胜，突显的是算法的机器升级迭代。2019年，星际争霸Ⅱ人机对抗赛中两位人类顶尖选手以1 10的比分惨败，使人们对机器“只会计算、不会算计”的印象发生颠覆性改变。显然，在神经网络、深度学习等技术的推动下，智能机器具备了超越人类的用大量数据拟合出新算法的能力。当智能武器代替人类成为战场上的主角，支撑它们观察战场、分析战场、适应战场能力的关键——算法，将左右战场胜负的走向。算法战，已经从人类大脑层面转换到机器类脑层面，谁的机器学习能力越强，谁的算法迭代升级就越快，谁的决策就越符合对抗态势，谁就将在智能化战争中占据算法战的顶端。
认知力强者胜
形成对战场的统一认知，是作战体系中各个参战单元形成合力的关键。信息化战争主要解决信息“从信号到数据再到知识”的价值转换过程，智能化战争则更注重在“知识到智慧”的过程中提质增效。
认知力强者胜，反映的是作战环节从“OODA”到“OD”的进阶。从本质上讲，平台中心战、网络中心战、决策中心战，“OODA”环路上观察、判断、决策、行动等链条没有变，但不同阶段的行动特点发生了很大变化。机械化战争时代，“OODA”环路按部就班，环环相扣，一步慢、步步慢，一招领先、步步主动；信息化战争时代，发现即摧毁，观察“O”和行动“A”融为一体；智能化战争时代，作战双方的观察能力达到同一水平，战场趋于双向全时透明，谁也不能从“OODA”的第一个“O”即观察上占有多少优势，只有在第二个“O”即判断上一决高下，作战对抗从“OODA”四个环节进阶到“OD”两个环节上。在智能化战争的对抗过程中，信息驱动是源头，统一认知是关键。有了统一的认知，各参战平台才能建立起指向同一作战企图下的任务分析、规划和安排，群体性决策、自适应编组、分布式行动等具有智能化特征的活动，才能真正被激发出来并最终涌现出体系作战能力。
认知力强者胜，推动的是作战指挥从艺术到智慧的转进。智能化战争中，“AI军师”“智能参谋”进入作战指挥活动，带来的变化是指挥艺术里面添加了机器计算的成分。智能机器在算速和算法上的优长，使它们能通过海量数据关联分析，对战场态势进行呈现、分析和预测，辅助指挥员预判敌方企图、动向和威胁，从而促使作战指挥由基于“经验”的艺术流，向基于“经验+算法”的智慧型转进，把认知对抗从人类大脑领域拓展到了“人脑+机器脑”的新空间。美军2020年8月组织的“阿尔法空战”实验中，AI战机5 0击败人类飞行员，其背后的基础是40亿次仿真训练。智能化战争中，纯人脑的认知能力水平必将受到来自机器脑认知的强力挑战，而机器脑失去人脑的介入也会失去战争灵魂，“人脑+机器脑”协作融合形成智慧型认知才是制胜之道。
认知力强者胜，突显的是作战策略从近忧到远虑的延展。智能化战争时代，极易产生“机器信赖症”，任由机器对战场上的作战行动进行控制。但战争的复杂性告诫我们，机器的判断永远代替不了人类。“阿尔法狗”智能围棋虽然设定了四个策略来赢得棋局，但它仍有无法逾越的短视局限，其从繁就简的策略设计中，会对非关键因子进行“剪枝”处理，而被“剪枝”的恰恰可能是战争偶然的诱因。智能化战争中，发挥智能机器的优势，要在建立起“‘人机’交互、有人监督”的条件下，运用复杂系统中各分层之间相对独立的原理，对战局进行分层分域拆解，制定全局、局部和战术行动策略，形成一整套多级关联的规则库，让智能机器在指挥人员的监督下能够顺利地计算下去，在时间约束条件下快速得到一个基本满意的方案。一方面，避免机器陷入无休止的运算；另一方面，让机器在人类指引下对战局进行“远虑”，走向“谋全局而不是求一隅”的高度。
（作者单位：国防 科技 大学信息通信学院）
“智胜”机理：一个亟待研究的课题
刘光明
编者按 现代战争发生了深刻变化，最根本的是制胜机理变了,要想赢得战争必须把现代战争制胜机理搞透。当前，战争形态加速向信息化战争演变，智能化战争初现端倪。智能化战争的制胜机理是什么，有什么新变化，表现为哪些新特点？为把这些问题解答清楚，本刊特推出“聚焦智能化战争制胜机理”系列文章，欢迎广大读者献计献策、积极争鸣，共同推动智能化战争制胜机理研究走向深入。
当前，由人工智能引领的新一轮 科技 革命和产业变革方兴未艾，“人工智能就像先前的导弹、卫星一样，无论你是否有所准备都将登上人类战争的 历史 舞台”，智能化战争已经大步走来。打赢未来可能发生的智能化战争，核心是厘清智能化战争制胜机理。
厘清智能化战争制胜机理独特内涵
厘清智能化战争制胜机理，首先要把“机理”一词的内涵界定准确。笔者认为，“机”可理解为奥秘、门道，“理”可解读为道理、理由。所谓智能化战争制胜机理，即打赢智能化战争的门道（路径）和道理。为进一步厘清这一内涵，需要准确把握三对概念的区别与联系。
从机理与规律的关系把握独特内涵。规律是事物内在的本质的必然的联系，战争制胜规律是与战争制胜有关各种因素的本质联系和发展的必然趋势。战争作为复杂巨系统，制胜也具有复杂性，众多的制胜规律往往在战场上同时起作用。如果对具体战例作具体分析会发现，每一次胜负较量必定有某个规律起决定性作用，其他规律则起着辅助的但也是不可缺少的作用。战争制胜机理则是战争制胜因素在一定条件下触发制胜规律、发挥制胜作用的链路及其道理。制胜机理依赖制胜规律，体现了制胜规律发挥作用时的途径和依据，但单凭制胜规律本身不能成为制胜机理。用相对简单的话来概括，即制胜规律是制胜机理的基础，制胜机理是制胜规律的应用之道。
从机理与机制的关系把握独特内涵。机制是事物内部的构造、功能和相互关系，作战制胜机制是作战体系各要素互动形成合力、实现制胜的内在机制，如集效聚优、并行联动都是机制，是对有关制胜机理的运用方法和实现方式，且这些方式方法体现一定的规则，带有某种制度化的特征。在信息化战争中，对情报侦察、指挥控制、火力打击和综合保障等作战要素进行综合集成，对陆、海、空等作战单元进行优化重组，会形成多种多样的制胜机制。这些制胜机制大都包含这样的制胜机理，即：事件转化为信息、信息转化为态势、态势转化为认知、认知转化为决策、决策转化为行动的信息制胜链路，等等。由此可见，制胜机理是内在的“道”，更为抽象，而制胜机制是运用道的“术”，更为具体。
从机理与理论的关系把握独特内涵。认识、把握和灵活运用战争制胜规律和机理，需要从理论和战略策略上作出正确的指导。睿智的军事理论家，总是在发现新的制胜规律和机理后，作出理论上的加工和创造，由此形成新的军事指导理论。可见，军事理论创新的核心在于揭示和厘清新的战争制胜规律和机理，进而概括出新的战争指导。世界军事史上，马汉的“海权”理论、杜黑的“制空权”理论、富勒的“机械化战争”理论、图哈切夫斯基的“大纵深作战”理论、格雷厄姆的“高边疆”理论等，都揭示了相应的战争制胜规律和机理，引领了军事潮流，改变了战争面貌。可以说，战争制胜机理是军事理论创新的基础和源泉，军事指导理论是战争制胜机理的灵动运用和理论升华。
辩证把握智能化战争制胜机理多重意蕴
智能化战争的制胜机理包括战争制胜的一般机理，同时又体现着算法博弈的鲜明特点；在战略、战役、战术等层面都有相应的制胜机理，同时也都与算法博弈紧密联系。由于受多种因素制约，每一场战争具体的制胜机理都可能有所不同。这里，仅列举几类带有一定普遍性的制胜机理。
以“强”打“弱”的“智胜”机理。“强胜弱败”是带有一定普遍性的战争制胜规律。即使是那些以弱胜强的战例，往往也须在局部和特定时段形成对敌的力量优势才能真正取胜。依据“强胜弱败”规律，以强打弱便成为带有通用性的战争制胜机理。这里的“强”，是整体战斗力的强。在机械化战争时代，整体战斗力的强大主要体现为兵力和火力优势。在信息化战争时代，军队能打胜仗有赖于信息力优势。而在智能化战争时代，智力优势对战斗力的贡献率远高于其他要素。在智能化战争对抗中，人的智能广泛渗透到作战领域、移植到武器系统，智能水平更高更强的一方，能够更好地开发和运用以强打弱的“智胜”机理，甚至据此设计战争、主导战局发展，取得最终胜利。
以“高”打“低”的“智胜”机理。这里的“高”“低”，主要指“代差”“维度差”。通常情况下，运用更高级战争形态和作战样式的一方能够打赢尚在运用较低维度战争形态和作战样式的一方。比如，普遍使用火枪的部队几乎都能胜过使用大刀长矛的部队。如果说“高”胜“低”败是制胜规律，那么以“高”打“低”的那些门道及理由便成为制胜机理。在智能化战争进程中，针对对方作战体系的弱点进行打击，使其“智能”降低或失效，实施“降维打击”，便是以“高”打“低”“智胜”机理的具体运用。还要看到，智能化战争时代很可能存在由低到高的多个发展阶段，尽可能让自己处于高级阶段，攻击对手使其处于低维度的阶段，也是以“高”打“低”“智胜”机理的运用。
以“快”打“慢”的“智胜”机理。随着科学技术的强劲推动，战争中“快”的内涵在不断刷新。在第一次世界大战期间，坦克机动速度每小时只能达到4 8英里，到二战期间装甲集群已能实施闪击战。近些年我们认为超级计算机已经很快了，但量子计算机处理“高斯玻色取样”的速度比最快的超级计算机快一百万亿倍，量子算法比经典算法实现了指数级的加速，人工智能将实现质的飞跃。未来智能化战争在算法的支撑下，预警时间提前，决策时间缩短，作战行动向前延伸，“观察-判断-决策-行动”周期大幅压缩，“瞬时摧毁”升级为“即时摧毁”，真正进入发现即摧毁的“秒杀”时代。
以“巧”打“拙”的“智胜”机理。在一些经典战例中，我们往往能够看到指挥员运用灵活机动的战略战术，变被动为主动，化劣势为优势，体现了“巧”能胜“拙”的制胜规律和以“巧”打“拙”的制胜机理。智能化战争中的“巧”，依托算法优势，开始从指挥员的大脑中走出来，被赋予拥有“智能”的武器系统。当智能化战争发展到一定阶段，全域多维、各种类型的智能化作战平台能够快速耦合作战力量，根据任务需求构建作战体系，自主实施协同作战，任务结束迅速回归待战状态，呈现智能自主趋势。未来智能化战争将向极地、深海、太空等领域拓展，以“巧”打“拙”的“智胜”机理也会相应拓展，开发出更多更新的“智胜”路径。
前瞻 探索 和开发智能化战争制胜机理
当今世界， 科技 革命和军事革命相互影响，战争形态在加速演变，战争制胜机理也在不断更新。在智能化战争大幕缓缓开启的背景下，必须紧盯智能化战争制胜机理的发展趋势，变被动为主动，变跟进为引领，前瞻 探索 和开发智能化战争制胜机理，牢牢掌控打赢智能化战争的主动权。
开发新的制胜机理。 历史 和现实表明，先进的科学技术一旦被运用于军事，将使战争制胜机理发生深刻变化，从而使现有的作战指导、条令法规和部队编制随之改变。在人工智能飞速进步的今天，军事智能的发展不可限量，未来智能化战争具体的制胜机理也必然超出现有的预料。应积极 探索 现有先进技术可能运用于智能化战争的潜能， 探索 其可能的制胜机理。全面分析对手无人化作战体系的薄弱节点和我之优势，从目标靶点反推制胜机理，提出军事创新需求，精准研发战略性、前沿性、颠覆性技术，推动战争“ 游戏 规则”向于我有利的方向转变。
验证新的制胜机理。智能化战争制胜机理的研究成果究竟管不管用，需要用实践来检验。在相对和平时期，应加强实战化军事训练和针对性作战实验的检验，在检验中发现问题、修正认识，使新的制胜机理尽可能科学、周密。在时机和条件成熟时，推动新的智能化战争制胜机理成为军事训练全方位变革、整体性提升的依据，坚持以战领训、以训促战，做到按智能化战争实战要求训练，实现作战和训练一体化。要以我为主，适度借鉴外军，破除定性分析多、定量分析少的局限，大力构建完善智能化战争实验室，打通从制胜机理到作战概念再到实验平台的创新链路，推动去粗取精、去伪存真，提高智能化战争制胜机理研究成果的科学性、权威性。
升华新的制胜机理。新的战争制胜机理是推进军事理论创新的深层依据。当我们发现了新的以“强”打“弱”、以“高”打“低”、以“快”打“慢”、以“巧”打“拙”等具体的“智胜”机理后，就可以契合这一机理提出核心作战概念、作战原则和战争指导等，经过系统加工形成关于智能化战争的新的军事理论。有人说，“丰富的想象力和深刻的洞察力，远比百分之百的准确性更为重要”。要适度鼓励战争设计上的“异想天开”，引导有创见的研究人员在深刻理解军事智能“技术创意”及其衍生而来的制胜机理的基础上，提出新的“战争创意”。要基于智能化战争制胜机理的研究，深化军事理论创新，加快形成具有时代性、引领性、独特性的军事理论体系。
（作者单位：国防大学国家安全学院）
它是Iw公司于2006年推出的一款第一人称射击游戏，造就了fps游戏的传奇，续作现代战争2更是横扫游戏界，创造了单机游戏战网对战的热销记录。不幸的是IW已经解散，现代战争3的未来不可预知
美国《防务系统》网站近日披露，成立半年的美军算法战跨职能小组已经开发出首批4套智能算法。这些算法目前正在接受测试，预计很快将投入实战应用。算法战跨职能小组由今年7月卸任美国国防部常务副部长的罗伯特·沃克督建，是美国国防部为加快推进军事智能化建设设立的一个跨部门机构。首批算法的成功开发，不仅意味着该小组的工作已经走上正轨，更预示着美军智能化建设将从军种各自为战的无序状态向国防部“自上而下”有序引导的局面转变，标志着美军智能化建设逐步进入“快进”模式。——编 者
算法战概念，因何而生
算法战概念由罗伯特·沃克在今年4月首次提出。罗伯特·沃克是美国“第三次抵消战略”的“设计师”，以富有远见和善于创新闻名，因此该概念一经提出便备受关注。
事实上，算法在军事领域并非新事物。制导武器出现以来，算法一直发挥着关键性赋能作用。从坦克装甲车辆的主动防护系统到军用飞机的自主控制系统，再到“爱国者”防空导弹的防空反导系统，算法如今已成为大国主战装备的标配。严格地讲，算法本身的使用价值有限，只有与超算能力和大数据技术相结合才能产生魔力。事实上，算法、数据和计算能力是当前主流人工智能的三大要素，其中算法是人工智能的“大脑”。因此，算法战的实质是基于人工智能的“智能+”战争。
据了解，算法战跨职能小组当前的任务是使用计算机视觉算法从巨量视频信息中自动识别和分类可疑物体并发出预警。实际上，以算法为核心的人工智能具有广泛的军事用途。与人脑相比，它至少具有四大优势。
更快的速度。在冷兵器和机械化战争时代，战场制胜的法则通常是“大吃小”；在信息时代，战场制胜的法则是“快吃慢”。在超算能力的支撑下，人工智能的反应速度是人类的成百上千倍。2016年，美国辛辛那提大学研发的“阿尔法”智能软件，在模拟空战中操控三代机击败了由退役空军上校驾驶的四代机，主要原因是该软件的反应速度比人类快250倍。
更高的效率。人工智能运算速度快，可昼夜不停地运行，学习和工作效率远超人类，可大大节省时间和人力成本。摩根大通去年开发的一款智能金融合同解析软件，可在几秒钟内完成律师和贷款人员需要36万小时才能完成的工作。此外，与人类认知模式不同，人工智能软件掌握的知识可在不同系统间迅速复制转移。
更好的结果。在海量数据和超算能力支持下，人工智能的诊断和预测结果更加准确。埃森哲咨询公司的研究显示，机器学习能够更准确地预测库存水平，可使交货时间提高4.25倍，供应链效率提高2.6倍。伦敦帝国理工学院开发的医疗智能软件，诊断肺动脉高压的准确率为80%，比心脏病学家的平均水平高出20%。
更好的耐力。人工智能不受生理机能限制，可连续执行重复性、机械性任务。2016年9月，一架F-16战机在训练中达到8倍重力过载，导致飞行员失去知觉，幸亏机载“自动防撞地面系统”发现这一情况，在飞机撞击地面前自动将飞机拉起，避免了悲剧的发生。
俄罗斯总统普京曾说：“谁能成为人工智能领域的领导者，谁就将成为世界的统治者。”然而，当前的人工智能就像二战前的坦克，各国都明白它很重要，却不知道如何有效运用。2016年6月，美国国防科学委员会在《智能化夏季研究报告》中强调，智能化能够带来巨大的行动优势，五角大楼必须强化对智能化的作战牵引。算法战概念正是在这一背景下产生的，作用是牵引智能化技术从实验室走向战场，加快推进人工智能的军事化应用，拉大与对手的技术代差。
智能化建设，雄心多大
当前，美军情报信息收集能力与分析能力严重失衡，“数据信息多、可用情报少”的问题凸显。美国国家地理空间情报局局长罗伯特·卡蒂罗曾说，如果该局继续依靠手工方式筛选数据，未来20年需要雇佣800万名分析师！为此，算法战跨职能小组开发的首批智能算法将首先用于国防情报领域，以便将海量数据及时转化成可行动情报，从而更好地支持军事决策。
事实上，美军智能化建设的雄心远不止于此。根据美国国防部的规划，算法战跨职能小组主要扮演“探路者”角色，负责演示验证人工智能的军事效用，为后续大规模研发和应用奠定基础。当前，人工智能已经成为五角大楼的最优先投资领域。据沃克披露，在2017财年国防预算中，约有120亿至150亿美元用于人工智能和自动武器的研发。目前，在负责人工智能研发的5家美国联邦机构中，3家带有军方背景。据悉，美国国防部还将设立一个“机器学习中心”，负责将智能算法引入国家安全领域。
纵观美军各军种出台的智能化发展战略以及国防高级研究项目局等研发机构的人工智能开发项目，未来5到10年内美军智能化建设将聚焦于四大领域。
战场空间感知领域的智能化。重点是研发可识别网络攻击征候并发出告警的智能化代理人、具备感知功能的机载（车载、舰载）智能化系统，以及能够从缴获媒体中捕捉时间敏感型情报的智能化工具，用于解决战场感知面临的数据量大、复杂度高等难题，使指挥官实时掌握战场空间态势。
力量运用领域的智能化。美军认为，智能化能够提高力量运用的速度和精度，尤其适合在反介入/区域拒止环境中使用。例如，研发级联式无人水下运载工具，执行进攻性布雷、海上扫雷、诱饵投送等任务；开发异构化小型无人机集群，执行态势感知、通信干扰、认知电子战和目标打击任务，支援小规模战术部队行动。
防护领域的智能化。这方面主要涉及开发智能算法，用于在复杂电磁环境中自主协调和控制不同系统使用的频谱；研发无人水下运载工具，自主执行海上扫雷任务；开发自动化网络响应系统，控制网络武器的快速防御和交战。
后勤保障领域的智能化。重点是装备保障和物流配送两方面。装备保障方面，运用智能软件和云计算能力分析和预测装备维修保养需求，辅以3D打印技术，使保障模式从当前的“拉动式保障”向“推送式保障”转变。物流配送方面，发展预测性物流和自适应规划技术，开发自适应物流决策支持系统，提高物流行动的弹性和效率。
人机协同，“智能+”战争的最优解
2010年以来，在先进算法、超算能力和大数据技术的共同推动下，人工智能迎来了第三次发展浪潮。特别是2016年3月“阿尔法狗”击败前世界围棋冠军李世石后，人们惊叹人类智慧“最后的堡垒”已被攻破，人工智能将主宰世界。
诚然，人工智能可以显著增强人类的智力和感知力，但人工智能并非万能，不能也不应该取代人类决策。例如，人工智能的表现受到算法和数据的双重制约，一旦存在“脏数据”或算法遭到攻击，结果可能适得其反。此外，在复杂多变的动态环境中，人工智能的认知能力依然逊于人类，而且易遭敌电子哄和电磁网络攻击。
事实上，人机互动并非零和关系。实践证明，人机协同形成的“半人马模式”，能够产生1+1>2的效果，是打赢“智能+”战争的最佳选择。例如，使用智能软件判断淋巴结细胞是否含癌细胞的错误率是7.5%，人类病理学家的判断错误率是3.5%，而人机协同的错误率只有0.5%。正因为如此，美军把人机协同视为“第三次抵消战略”的技术支柱。
当前，美军各军种正竞相发展人机协同技术和作战概念。例如，陆军正加紧研发侦察机器人、货运机器人、排爆机器人等战术智能化装备，以此引导或伴随士兵行动。空军正重点推进“忠诚僚机”项目，通过运用智能化技术，让数架无人机配合F-35战机执行任务，自主伴飞的无人机扮演“千里眼”、“武器库”等角色，F-35战机飞行员使用数字助手控制无人机群。海军陆战队在新版作战构想中提出，要加快完善“有人-无人”协同概念，在未来登陆作战中让智能作战系统充当前锋和诱饵，陆战队员扮演“猎人”，实现智能作战系统与有人平台和陆战队员的高效协同。
在可预见的未来，人依然是整条作战链的“开关”，拥有最终开火权。与此同时，随着人工智能和人机融合技术的不断进步，人类战士主要扮演监督者角色，密切观察智能作战系统自主开展行动，必要时进入作战链进行干预。
当然，美军智能化建设并非一帆风顺，目前正面临技术、信任、法律、道德等一系列问题，但必须看到，美军在智能化建设方面已经抢占了先机，过去几年一直在进行技术和理论准备，一旦统一认识后集中发力，美军智能化建设将全面提速，整体作战能力将大幅跃升。
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]。麻烦采纳，谢谢!
随着科技的进步，智能机器人的性能不断地完善，因此也被越来越多的应用于军事、排险、农业、救援、海洋开发等方面。这是我为大家整理的关于机器人的科技论文，供大家参考!机器人的科技论文篇一：《浅谈智能移动机器人》 摘要：随着科技的进步，智能机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围也越来越广，广泛应用于军事、排险、农业、救援、海洋开发等。介绍了常见智能移动机器人的基本系统组成及其相关的一些技术，提出一种能够应用于智能移动机器人的越障机构，并简单阐述了其工作原理。在对智能机器人有一定了解的基础上，论述了智能移动机器人的研究现状及其发展动向。 关键词：智能移动机器人越障避障伸展收缩 1 引言 上世纪60年代智能机器人的出现开辟了智能生产自动化的新时代。在工业机器人问世50多年后的今天，机器人已被人们看作是不可缺少的一种生产工具。由于传感器、控制、驱动及材料等领域的技术进步开辟了机器人应用的新领域。智能移动机器人是机器人学中的一个重要分支。 2 智能移动机器人的基本系统组成及其相关技术 由于智能移动机器人在危险与恶劣环境以及民用等各方面具有广阔的应用前景，使得世界各国非常关注它的发展。其共同的五大系统组成要素为：(1)机械机构单元是智能移动机器人的骨架，机器人所有的模块都依靠其支撑，机械机构单元的结构，性能，强度直接影响着整个机器人的稳定性。随着科技发展和新型材料的研制开发，使得智能机器人产品的结构性能有了很大提高，机械机构的各项工艺性及尺寸设计都向着更加合理高效，更加轻便美观，更加环保节能，更加安全可靠等方向发展。(2)动力与驱动单元为智能移动机器人提供动力来源。(3)环境感知单元相当于智能移动机器人的五官，机器人通过感知单元对周围的环境进行感知识别及各种参数的收集，然后通过转换成控制模块可以识别的光电信号，输入到控制单元进行数据处理。(4)执行机构单元为智能移动机器人执行部分，能根据控制中心的命令执行命令，完成任务。不同的机器人有着不同的执行机构，执行机构的设计影响着对要执行动作的效率，精度，稳定性，可靠性等。(5)信息处理与控制单元作为整个机械系统的核心部分，它如人的大脑一样，调控着整个系统，一切的活动都由它指挥。将来自传感器部分采集到的信息进行集中汇总，存储，对所有信息分析，规划决策，输出命令。使机器人有目的的运行。 智能移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合机电系统。它是传感器技术，控制技术，移动技术，信息处理、人工智能、电子工程、计算机工程等多学科的重要研究成果，从某种意义上讲是机器发展进化过程中的产物，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。 3 一种越障机器人 我们设计的移动机器人(图1)有很好的机动性能，前导轮、前轮和后轮可以实现独立升降运动。前导轮(如图1)由通过曲柄圆盘的转动角度控制摇杆的摆动角度，带动相关的平面连杆机构运动，从而实现前导向轮的伸展和收缩实现攀越。机器人两侧的侧边驱动机构为平面连杆-滑块越障机构，前后轮(如图1)分别通过导杆在槽中的移动，带动平面连杆机构的运动，实现前后轮的伸展和收缩，实现越障功能。本机器人通过尺寸的设计可以实现较大的越障高度，通过合理的控制轮摆动的角度还能实现多种类型障碍物的攀越。 4 智能移动机器人的应用概况 随着科技的进步，机器人的功能不断完善，智能移动机器人的应用范围也大大拓宽，不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在排险、海洋开发和宇宙探测领域等有害与危险场合(如辐射、灾区、有毒等)得到很好的应用。 4.1 陆地智能移动机器人 20世纪60年代后期，苏美为了完成对宇宙空间的占领，完成月球探测计划，各自研制开发并应用了移动机器人，通过移动机器人实现对外星土壤的样本采集和土壤分析等各种任务。陆地智能移动机器人的出现是为了帮助人类完成无法完成的任务。陆地移动机器人也广泛应用于军事，可以完成排除爆炸物，扫雷，侦查，清除障碍物等等，近年来智能移动机器人也开始渐渐融入人们的日常生活。 4.2 水下智能移动机器人 近年来，人们对资源的渴求加大，开始对原子能和海洋资源的开发，加之水下环境十分复杂(能见度差，定位困难，流体变化等)，水下智能移动机器人在海底资源探测上的优势使之受到关注。近年德国基尔大学的科学家研制出新型深水机器人“ROV Kiel 6000”，这架深水机器人能够下探到6000米深的海底，寻找神秘的深水生物和“白色黄金”可燃冰。 4.3 仿生智能移动机器人 近年来,全球许多机器人研究机构越来越多的关注仿生学与机构的研究工作.在某些情况下仿生机器人尤其独特优势，例如，蛇形机器人重心低，能够模仿蛇的动作，穿梭在能够穿梭在受灾现场和其他复杂的地形中能够帮助人类完成各种任务。除此之外还有仿生宠物狗、仿生鱼、仿生昆虫等。 5 智能移动机器人的发展方向及前景 影响移动机器人发展的因素主要有：导航与定位技术，多传感器信息的融合技术，多机器人协调与控制技术等因而移动机器人技术发展趋势主要包括： (1)高智能情感机器人。随着科学技术的发展，人们对人机交互的技术的要求越来越高，具有人类智能的情感移动机器人是移动机器人未来发展趋势。目前的移动机器人只能说是具有部分的智能，人们渴望能够出现安全可靠的能够沟通交流的高智能的机器人。虽然现在要实现高智能情感机器人还非常的困难，但是终有一天，随着科学技术的突破，它将成为现实。 (2)高适应性多功能化的机器人。机器人的出现是为人类服务的，自然界中还有好多未知的世界等着我们开拓，各种危险的复杂多变的环境，人类无法涉足，因此人们也迫切希望有能够代替人类的机器人出现，高适应性多功能化的机器人也必将是机器人的发展方向之一。 (3)通用服务型的机器人。随着科学技术的发展，机器人也是应该越来越容易融入人们日常生活中的，在日常生活中为人们服务。例如在家庭中，机器人可以帮助人们做各种家务，和人们生活关系密切。 (4)特种智能移动机器人。根据不同应用领域，不同的目的，设计各种各样特种智能移动机器人是未来发展方向，如纳米机器人，宇宙探索机器人，深海探索机器人，娱乐机器人等等。 6 结束语 总之，智能移动机器人涉及到传感器技术，控制技术，移动技术，信息处理、人工智能、控制工程等多学科技术。未来智能移动机器人走向生活，安全可靠，操作简单是其趋势。尽管智能移动机器人以惊人的速度在发展着，但是实现高适应性，智能化，情感化，多功能化的移动机器人还有很长的路要走。 参考文献： [1]谢进,万朝燕,杜立杰.机械原理(第2版)[M].北京:高等 教育 出版社,2010. [2]陈国华.机械机构及应用[M].北京:机械工业出版社,2008. [3]徐国保,尹怡欣,周美娟.智能移动机器人技术现状及展望[J].机器人技术与应用,2007(2). [4]肖世德,唐猛,孟祥印,等.机电一体化系统监测与控制[M].四川:西南交通大学出版社,2011. 机器人的科技论文篇二：《浅谈机器人设计 方法 》 摘要：机器人是人类完成智能化中非常重要的工具，随着时代的发展，机器人已经在世界有了一定的发展，甚至很多国家机器人已经运用到实际的生活中去。而机器人的设计方法无疑是很多人非常感兴趣的问题，因此本文针对机器人的设计方法进行了详细的探索。 关键词机器人;设计;方法 1.前言 纵观人类的发展史，工具的进步才能带动人类的文明，如今设计朝着智能化的方向在发展，机器人就是人类在发展智能化过程洪重要的产物，因此机器人常用的设计方法是设计师们必备的工具。 2.控制系统的硬件设计 在现代科学技术不断发展的背景之下，工业现场所涉及到的重体力劳动量不断提升。当中部分劳动任务的实现单单依靠人力是很难实现的。而为了良好的完成工业现场的相关生产作业任务。就需要通过对机器人装置的研究与应用来实现机器人控制系统的硬件部分主要由5个模块组成：控制模块、循迹模块、避障模块、电机驱动模块、电源模块。 (1)控制系统模块。ATmega128为基于AVR RISC结构的8位低功耗CMOS微处理器，运算速度快，具有多路PWM输出，可将测速、避障等电路产生的输入信号进行处理，并输出控制信号给驱动放大电路，从而控制电机转速，此方式产生的PWM信号比用定时器中断产生的PWM信号实时性更好，而且不会占用系统的定时器资源。 (2)循迹模块。循迹是指小车在比赛场地上循白色引导线线行走，循迹模块的原理图如图2所示。循迹模块采用灰度传感器，发射管为普通LED灯，接收管为光敏三极管3DU33。工作原理为：不同颜色的物体对LED发射光反射不同的亮度，光敏三极管3DU33接收这些不同亮度的光线，就会呈现不同的电压Vx。Vx输入到比较器LM339的同相端，并与电位器设定的电压V0相比较，当Vx>V0时，比较器输出高电平，当Vx循迹机器人前后两端均是由7个灰度传感器组成的循迹模块。其中，中间三个灰度传感器起巡线的作用，两端的灰度传感器起探测弯道作用，剩下两个灰度传感器交替进行巡线和探测弯道。实验证明，这样的灰度传感器的布置图，机器人循迹的效果好，且“性价比”非常高。 (3)避障模块。避障模块主要使用的是红外发射接收传感器，当红外感应避障模块靠近物体时，输出低电平信号;当没有感应到物体时，输出高电平信号。将该信号线接入到单片机的控制端口，控制程序就能起到探测障碍物的作用，当在机器人行进的路径上就可以发现有障碍物并及时避开绕行。 (4)驱动模块。循迹避障机器人要求行走灵活、反应快速，因此要求驱动电机具有“转速快、制动及时”等特点。我们设计制作的循迹避障机器人采用中鸣公司的JMP-BE-3508I驱动板模块，其输入电压为11V到24V，最大输出电流为20A，满足快速前进、制动、转弯的要求。并且电机速度达到500rpm，堵转力矩为8KG.CM，具有很强的刹车功能。利用单片机的四路PWM输出信号，分别控制四个轮子的转速。并采用“四轮驱动”、“差速转弯”的方式实现机器人的前进、后退与转弯。 (5)电源模块。循迹机器人的电源模块主要实现以下三大功能：①稳定输出5V工作电压。故我们设计制作的电源模块以7805芯片为核心，把输入电压截止到5V。②提供足够的电流。7805芯片最大输出电流为1.5A，而循迹机器人需要较大电流，所以我们使用了两片7805芯片分别对控制系统和外部设备进行供电。③滤波。在7805芯片的输入、输出端分别并联104贴片电容和10μF的电解电容，过滤高频、低频信号。 3.软硬件模块开发流程和界面程序 (1)图像处理模块：照相机实时捕捉图像，处理转化后和初始图像进行处理比较，找出图像中差异的位置通过TCP传输。 (2)TCP通信模块：视觉系统通过以太网连接贝加莱控制器，控制器可以作客户机或服务器实时传输数据，：定义结构体用于视觉系统传输位姿给机器人和机器人实时反馈位姿和信号状态数据给视觉系统。 (3)位置转换模块：把视觉系统的位姿转换为机器人的位姿传输给机器人，控制机器人运行。 (4)轨迹规划模块：进行运动轨迹规划和速度规划，根据机器人当前的位置和目标位置，选择最优的运动轨迹(直线、圆弧、不规则曲线等运动轨迹)，然后对轨迹、速度进行插补，插补值调用机器人运动学算法计算轨迹的可靠性，再把实时插补的位置、速度传送给运动控制模块。 (5)运动控制模块：根据实时插补的值结合加速度、加加速度等控制参数给驱动器。 (6)伺服模块：根据控制器所发送数据，结合各伺服控制参数，驱动电机以最快响应和速度运行到各个位置。 4.机器人精度标定和视觉软件处理 4.1精度标定 精度的标定包括机器人精度标定 和机器人相对于视觉照相机位置标定 。机器人运动前，需要用激光跟踪仪标定准确各轴杆长、零点、减速比、耦合比等机械参数，给运动学、控制器系统，机器人才能按理论轨迹运行准确。行到指定点。 通过三点法、六点法标定机器人相对于视觉照相机的X、Y、Z方向距离给位置转化模块，确定机器人坐标系相对于照相机坐标系的转化关系。 4.2视觉处理软件 包括固定视觉系统标定模块和移动视觉系统标定模块 。视觉系统安装在固定位置相当于给机器人建立照相机一个用户坐标系，此模块用于运算机器人和固定视觉系统之间位姿转换关系。视觉系统安装在机器人末端法兰位姿相当于给机器人建立照相机一个工具坐标系，随着机器人运动而实时改变位置，此模块用于运算机器人和动态视觉系统之间位姿转换关系。 实时处理传输机器人、视觉系统和以太网的运行通信状态以及出错状态处理。 4.3人机界面设计及实现 当机器人出现故障，不能自动移动位置时，比如碰到硬件限位或出现碰撞现象时，此时可以进入手动页面，选择机器人操作，移动机器人到指定位置。对于新建码垛工艺线，需要配置系统参数、位置信息、以及产品参数，等必要的信息。码垛数据编辑与创建的功能，产品覆盖了袋子、箱子，以及可变数量抓取的功能。可以添加产品数量，改变产品方向，单步数量修改，产品位置移动以及旋转等设置。本页面中，示例生成了每层五包的袋装产品，编号从1到5，可以通过调整编号的顺序，达到改变产品的实际码垛顺序。 5.结束语 总之，在进行机器人的设计过程中，要根据设计的用途进行针对性的设计，对于设计过程中出现的问题要及时的采用上述的思维方法进行解决，随着机器智能化的推广，无疑机器人的设计在未来会有更广阔的天空。 参考文献： [1]张海平，陈彦. Wincc在打包机人机界面中的设计与应用[J].HMI与工业软件，2012(3)：70-72. [2]朱华栋，孔亚广.嵌入式人机界面的设计[J].中国水运，2008(11)：125-126. [3]金长新，李伟.基于Windows CE的车载电脑系统人机界面的实现[J].微计算机信息，2005(21)：132-134. 机器人的科技论文篇三：《浅谈igm焊接机器人的故障处理》 [摘 要]机器人技术综合了计算机、控制理论、机构学、信息和传感技术、人工智能等多学科而形成的高新技术。本文通过介绍igm焊接机器人的工作原理，以及在实际工作中机器人的常见故障现象，对故障产生的原因进行分析，并提出了相应的维修方法。 [关键词]igm焊接机器人 工作原理 故障处理 0 前言 机器人技术是综合了计算机、控制理论、机构学、信息和传感技术、人工智能等多学科而形成的高新技术。这门新型技术的介入，对维修技术人员提出了更高要求。如何保证焊接机器人的可靠性、稳定性，发挥机器人的最大优势，针对机器人的故障维修及设备维护保养工作就尤显重要。 1 igm焊接机器人组成及工作原理 1.1 igm焊接机器人的组成 igm焊接机器人是从事焊接(包括切割与喷涂)的工业机器人，它加工精细、动作灵巧、焊接精度高、焊缝成形好。在机械行业中得到了广泛的应用。 1.2 igm焊接机器人工作原理 igm焊接机器人内部轴控制原理：通过数字伺服板DSE-IBS处理当前位置的校准、位置驱动、速度驱动等信息，处理后的信息送馈到伺服驱动器，由伺服驱动器内部的脉宽调制器调制，然后放大输出推动伺服电机。伺服电机运动的同时，编码器同步运行，并把采集的位置角度信息反馈给RDW控制板，通过RDW板的增量计算、数据整定后的位置信息回馈给DSE-IBS板，做下一个周期的计算处理，此过程反复进行从而实现了实时位置的更迭过程。 2 igm焊接机器人故障诊断及分析 2.1 焊接机器人故障类型 焊接机器人故障类型可分为软件故障和硬件故障，由机器软件造成的故障，如系统停机 死机 的现象;由机器硬件造成的故障，如驱动单元、电气元件各模块的故障。就故障现象可分为人为故障和自然故障、突发故障三大类。对于维修来说，自然故障和突发故障的排除就显得困难，因为这种维修不仅仅针对故障单元本身，还要对系统进行改进，这就需要周密分析，对故障诊断进行优化和改进，避免排除过的故障重复出现，使系统进一步稳定可靠。 2.2 igm焊接机器人常见故障处理 2.2.1 机器人开机后示教器无报警信息，但机械手无法正常引弧。首先检查系统是否送丝送气，发现送丝系统无法手动送丝，保护气瓶有压力，但是焊枪喷嘴处无保护气。再检查机械手焊接电缆、引弧板及送丝板，都没有发现故障。这说明机械手的功能是正常的，可能是焊接回路不通畅。可以通过测量焊接回路阻抗来判断焊接回路是否正常。 回路阻抗的测试步骤： i把连接工件的地线接好，保证地线夹与工件接触部分干净良好; ii接通机器人电柜电源，将福尼斯焊机电源开关拨至“I”位置; iii在焊机二级菜单内选择“r”功能。 iv取下焊枪喷嘴，拧上导电嘴，将导电嘴贴紧工件表面。需要注意的是，测量过程中要确保导电嘴与工件接触处的洁净。测量进行时，送丝机和冷却系统不启动; v轻按焊枪开关或点动送丝键。焊接回路阻抗值测算完成。测量过程中，右显示屏显示“run”; vi焊接回路测算结束后显示屏显示测量值。测得的焊接回路阻抗是18 Ω(正常值以<20Ω为佳)，说明焊接机器人的焊接回路的通畅的。再断电、通电调试，焊接机器人能正常引弧，应该是回路测试过程中通过连接接地夹、拆卸喷嘴、导电嘴等将回路未正常接触处接通了。 2.2.2 igm机器人在焊接过程中，引弧困难、焊接电流极不稳定，且经常断弧，反复出现“Arc fault”电弧故障。 i检查接地电缆，测量回路电阻值为9.7Ω，正常 值以<20Ω为佳。 ii检查焊丝直径(Ф1.2)与送丝轮的公称直径相匹配。 iii焊丝材料(G2Si)与焊接方式及焊接母材相匹配。 iv后观察焊枪喷嘴处，存在大量粉尘的切粉，手动送出的焊丝不光滑平整，有小量弯曲及伤丝情况，说明送丝不畅。 v对送丝阻力进行检测。将送丝锁紧杆、压紧杆打开，手盘焊丝盘将焊丝收回，发现阻力很大。多为送丝软管堵塞或软管与机械手夹角过大造成。 vi检查送丝轮磨损情况，V型送丝槽不易过深过宽，以正好放置一根Ф1.2规格的焊丝为佳，间隙过大，将影响送丝的稳定性，焊接电流的稳定性。拆下送丝轮，发现送丝轮磨损严重，圆度误差较大，送丝槽过深。送丝机构一旦出现失控，就会高速送丝，焊接电源得不到正常的信号反馈(送丝速度的反馈采用光电测速)，不能提供稳定的电流、电压，造成不能正常焊接。更换送丝轮、送丝软管，并进行压力调整，故障解除，焊接正常。 2.2.3 igm机器人回零参数自动丢失。igm机器人在下一次开机时，回零参数自动丢失，重新校零、输入参数，保存参数反复丢失。检查示教电缆、接口、程序、轴卡、RDW板指示灯全部正常，检查后备电池(缓冲电瓶，用于关机或意外掉电情况下，为系统提供短时间供电，进行信息的存储)测量电压值，一个为8.9V，一个为12 V，总电压为21 V，正常值为24V，更换一组电池后一切正常，再未出现数据丢失现象。 2.3 突发故障的分析及处理 该故障无可预见性，事发突然。实际工作中出现最多。多为受环境影响的系统故障，如焊接机器人控制部分电路板故障、稳压 电源故障 、通讯故障等，反映在机器人在工作时突然报警且无法消除报警。重新启动又恢复正常，但不久又出现报警，这类故障造成整个系统不稳定。 为了进一步判断驱动器的好坏，缩小故障范围， 对编码器进行检查，RCI系列的机器人各轴所使用的编码器是绝对编码器，它是一种电磁部件，可以传递旋转角度的信息，由两个固定绕组(sin绕组和cos绕组)及一个参考绕组组成，原理基本上同旋转变压器相似。将X12插头拔下，分别测量11-12、13-5、14-4端子阻值，结果没有一项有阻值，说明编码器出现异常。 找到12轴伺服电机，检查发现编码器插头锁紧并帽已退出，插头连接松动。将插头重新安插，锁紧到位，再次测量11-12端子阻值为94Ω，13-5端子阻值为65Ω，14-4端子阻值为65Ω，9-10端子阻值为600Ω，说明各绕组正常。上电后，驱动可正常打开，故障解除。 3 结束语 维修工作是理论指导实践，实践促进理论的一个反复过程，理论实践的有机结合才会使维修人员更加深入，更加准确的判断处理各种故障。工作中维修人员必须具有独立思考分析判断的能力，操作中一定要注意观察，不可盲目更改焊接机器人设定、跳线等状态，要养成做工作记录的好习惯，归纳 总结 各类故障现象以及处理过程，积累故障诊断和维修方面的 经验 ，以提高维修水平。 参考文献 [1] 戴光平.《焊接机器人故障诊断及维修技术》. 重庆：中国嘉陵工业股份有限公司，2003. [2] 中国焊接协会成套设备与专业机具分会. 《焊接机器人实用手册》.机械工业出版社，2014. [3] 李德民.《焊接机器人的故障维修》. 长春：长客股份制造中心，2011. 猜你喜欢： 1. 关于科技论文的范文 2. 关于计算机的科技论文3000字 3. 数学科技论文800字 4. 自动化科技论文题目与范文