ai智能自主导航控制系统算法（人工智能导航概述）
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AI智能识别与3D精准避障 米家扫拖机器人Pro 评测
扫地机器人现在已经成了很多家庭中必不可少的产品，对于消费者而言也已经不再陌生，作为现在家庭日常智能清洁中非常重要的组成部分，扫拖一体的机器人在技术上也是有着快速的迭代，使用体验和功能上提升非常明显。小米在近日发布了一款拥有3D避障+AI智能识别功能的扫拖一体机器人——米家扫拖机器人Pro，这款扫地机在上一代的基础上通过多维度的功能升级实现了在扫拖一体之上更加智能的清扫体验。
米家扫拖机器人Pro做到了AI智能识别与3D精准避障，避障精准度有了进一步提升；新一代LDS激光导航系统，定位精准；4000pa超大吸力，相比去年的1T更是有了进一步的升级，灰尘不留痕迹；保留了5200mAh大容量电池，提供持久长续航；550ml大容量尘盒以及300ml二合一尘盒，容纳更多垃圾；米家APP/小爱同学智能操控，扫拖操作更便捷。
3D ToF+视觉识别融合算法
智能逐渐无处不在，充斥着我们的生活，扫地机器人作为越来越多人喜爱的智能家具产品，关注度一直非常高。米家扫拖机器人Pro全新升级，使用了3D精准避障+AI智能导航系统，使之能够轻松感知家庭各种环境，真实还原家庭布局，清晰识别障碍物，实现多维立体避障。相比去年仅使用ToF镜头的1T来讲，增添了激光扫描辅助识别让整体的规避障碍物能力有了进一步提升。让用户开门归家时，物在原位，地面却已经打扫的非常干净。
不仅如此，米家扫拖机器人Pro还可识别家中各种物体、场景及地面材质等，根据不同场景定制专属清扫方案。加入了智能识场景识别细化打扫方式也让现在家中不同装修地面有了更适合的清洁方案。
多元AI智能识别还能做到自主学习，经常在家中使用的话，可以感知到家中各类复杂的场景，并通过自主学习将不同区域的场景和路线进行优化，让智能识别通过每次的清扫循序渐进，更智能的规避障碍，并对不同地面材质进行全面清洁。
增添LDS激光导航系统
现如今的人们在追求速度的同时，对品质也是有同样的关注。部分扫地机的识别度会受到昏暗光源环境的影响，躲避识别障碍物的能力较弱，米家扫拖机器人Pro采用了新一代LDS激光导航系统，360度整屋环境探测，不受光线影响，做到全屋精准定位与避障。
米家扫拖机器人Pro还搭载硬核CPU+NPU双处理器方案，它具备良好的自主学习能力，在智能识别物体类别及数量上会持续优化、循序渐进，不断的更新可识别避障的物体数据库。更快更准确的构建全屋地图，智能规划行走路线，清晰扫拖途径。
4000pa超大吸力
很多人其实还是会质疑扫地机器人的实用性，觉得扫不干净等等。对于日常生活清洁需求而言，百平米大户型，家有宠物和婴童，灰尘碎屑及毛发较多的环境总会有很多人有这种顾虑。米家扫拖机器人Pro它能扫会拖，配备4000pa超大吸力，搭配大口径悬浮吸口，紧贴地面，清洁力大幅度提升，对于一些进入不到的死角也可以依靠强大的吸力进行简单的清理。
此外米家扫地机器人还搭载了5200mAh大容量电池，大电量长续航，满足250平米超大户型的标准清扫模式和专业扫拖模式，清扫起来无压力。
内置550ml超大尘盒及300ml二合一尘盒，更大的垃圾存储容量以及储水量，减少因为容量过小而频繁清除垃圾的次数。对于家中常规地面以及木地板扫拖，能够按需出水，智能控制水量；更是可以轻巧上地毯，带走落在地毯上的碎屑及毛发，藏匿在地毯缝隙的灰尘。
米家扫拖机器人Pro在之前各代米家扫地机器人的基础上做出了更全面的提升，在扫地机器人最核心的规避障碍能力上有了很大的进步，激光导航的使用也进一步完善了更多场景下的使用，真正做到了解放用户双手，提升了生活品质，节约了时间，带来了更高的效率。米家扫拖机器人Pro已经于4月2日正式开售，新品到手价2699元。
智能控制原理
智能控制（intelligent controls）在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。 控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论”和“智能控制理论”阶段。
智能控制的基本概念
智能控制的定义一： 智能控制是由智能机器自主地实现其目标的过程。而 智能机器则定义为，在结构化或非结构化的，熟悉的或陌生的环境中，自主地或与人交互地执行人类规定的任务的一种机器。
定义二： K.J.奥斯托罗姆则认为，把人类具有的直觉推理和试凑法等智能加以形式化或机器模拟，并用于控制系统的分析与设计中，使之在一定程度上实现控制系统的智能化，这就是智能控制。他还认为自调节控制，自适应控制就是智能控制的低级体现。
定义三： 智能控制是一类无需人的干预就能够自主地驱动智能机器实现其目标的自动控制，也是用计算机模拟人类智能的一个重要领域。
定义四： 智能控制实际只是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律，研制具有仿人智能的工程控制与信息处理系统的一个新兴分支学科。
产生及发展
自1932年奈魁斯特（H.Nyquist）的有关反馈放大器稳定性论文发表以来，控制理论的发展已走过了60多年的历程。一般认为，前30年是 经典控制理论的发展和成熟阶段，后30年是 现代控制理论的形成和发展阶段。随着研究的对象和系统越来越复杂，借助于数学模型描述和分析的传统控制理论已难以解决复杂系统的控制问题。智能控制是针对控制对象及其环境、目标和任务的 不确定性和复杂性而产生和发展起来的。
从20世纪60年代起，计算机技术和人工智能技术迅速发展，为了提高控制系统的自学习能力，控制界学者开始将人工智能技术应用于控制系统。
1965年，美籍华裔科学家傅京孙教授首先把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统，1966年，Mendel进一步在空间飞行器的学习控制系统中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概念。1967年，Leondes和Mendel首先正式使用“智能控制”一词。
20世纪70年代初，傅京孙、Glofis0和Saridis等学者从控制论角度总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习控制的关系，提出了智能控制就是人工智能技术与控制理论的交叉的思想，并创立了人机交互式分级递阶智能控制的系统结构。
20世纪70年代中期，以模糊集合论为基础，智能控制在规则控制研究上取得了重要进展。1974年，Mamdani提出了基于 模糊语言描述控制规则的模糊控制器，将模糊集和模糊语言逻辑用于 工业过程控制，之后又成功地研制出自组织模糊控制器，使得模糊控制器的智能化水平有了较大提高。模糊控制的形成和发展，以及与人工智能的相互渗透，对智能控制理论的形成起了十分重要的推动作用。
20世纪80年代，专家系统技术的逐渐成熟及计算机技术的迅速发展，使得智能控制和决策的研究也取得了较大进展。1986年，K.J.Astrom发表的著名论文《专家控制》中，将人工智能中的专家系统技术引入控制系统，组成了另一种类型的智能控制系统——专家控制。目前，专家控制方法已有许多成功应用的实例。
详解
对许多复杂的系统，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式。定量方法与定性方法相结合的目的是，要由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程。因此，在研究和设计智能系统时，主要注意力不放在数学公式的表达、计算和处理方面，而是放在对任务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上，即智能控制的关键问题不是设计常规控制器，而是研制 智能机器的模型。此外，智能控制的核心在高层控制，即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划，以实现问题求解。为了完成这些任务，需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性，即具有一定程度的“智能”。
随着人工智能和计算机技术的发展，已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支（如系统工程、 系统学、 运筹学、 信息论）结合起来，建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是 自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1985年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议，标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。
一个系统如果具有感知环境、不断获得信息以减小不确定性和计划、产生以及执行控制行为的能力，即称为 智能控制系统. 智能控制技术是在向人脑学习的过程中不断发展起来的，人脑是一个超级智能控制系统，具有实时推理、决策、学习和记忆等功能，能适应各种复杂的控制环境.
智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系，不是相互排斥的. 常规控制往往包含在智能控制之中，智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题，力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题.
1. 传统的自动控制是建立在确定的模型基础上的，而智能控制的研究对象则存在模型严重的不确定性，即模型未知或知之甚少者模型的结构和参数在很大的范围内变动，比如工业过程的病态结构问题、某些干扰的无法预测，致使无法建立其模型，这些问题对基于模型的传统自动控制来说很难解决。
2. 传统的自动控制系统的输入或输出设备与人及外界环境的信息交换很不方便，希望制造出能接受印刷体、图形甚至手写体和口头命令等形式的信息输入装置，能够更加深入而灵活地和系统进行信息交流，同时还要扩大输出装置的能力，能够用文字、图纸、立体形象、语言等形式输出信息。另外，通常的自动装置不能接受、分析和感知各种看得见、听得着的形象、声音的组合以及外界其它的情况。 为扩大信息通道，就必须给自动装置安上能够以机械方式模拟各种感觉的精确的送音器，即文字、声音、物体识别装置。 可喜的是，近几年计算机及多媒体技术的迅速发展，为智能控制在这一方面的发展提供了物质上的准备,使智能控制变成了多方位“立体”的控制系统。
3. 传统的自动控制系统对控制任务的要求要么使输出量为定值（调节系统），要么使输出量跟随期望的运动轨迹（跟随系统），因此具有控制任务单一性的特点，而智能控制系统的控制任务可比较复杂，例如在 智能机器人系统中，它要求系统对一个复杂的任务具有自动规划和决策的能力，有自动躲避障碍物运动到某一预期目标位置的能力等.。对于这些具有复杂的任务要求的系统，采用智能控制的方式便可以满足。
4. 传统的控制理论对线性问题有较成熟的理论，而对高度非线性的控制对象虽然有一些非线性方法可以利用，但不尽人意。 而智能控制为解决这类复杂的非线性问题找到了一个出路，成为解决这类问题行之有效的途径。 工业过程智能控制系统除具有上述几个特点外，又有另外一些特点，如被控对象往往是动态的，而且控制系统在线运动，一般要求有较高的实时响应速度等，恰恰是这些特点又决定了它与其它智能控制系统如智能机器人系统、航空航天控制系统、交通运输控制系统等的区别，决定了它的控制方法以及形式的独特之处。
ai技术是什么？
AI技术是什么意思？
AI技术简单来说就是人工智能，人工智能，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科，主要实现技术的平台就是计算机，除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
AI技术包括哪些技术？
(1)系统全面纵览人工智能(AI)的 23 个分支技术。
(2)明晰人工智能(AI)下各分支技术的历史发展路径，解读现有瓶颈及未来发展趋势。
(3)分析人工智能(AI)下各分支技术在产业中的实际应用情况，评估其在「研究」、「工程」、「应用」、「社会影响」这四个阶段中所处位置，为计划使用人工智能技术的决策者提供决策参考。
(4)为 AI 从业者提供技术趋势参考；为产业方、初学者等提供系统性的技术学习资料。
总的来说，AI技术包括器学习和知识获取、指纹识别、人脸识别、智能搜索计算机视觉、智能机器人、自动程序设计、逻辑推理，信息感应与辨证处理等方面。
