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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
11、波器估计效率与精度之间的矛盾提供了一种可行的解决途径。,实验平台,国家自然科学基金重点项目,越野车视频,中南移动-1视频,月球车视频,8.2.2 异质多移动体的协同工作 与重构技术的基础研究,Research on Basis of Synergetic Tech for Heterogeneous Multi-mobile Agents,8.2 本团队部分移动机器人研究简介,本成果由中南大学完成,引言,本研究属于多移动机器人领域的基础问题，其研究成果可供指挥自动化、现代化和信息化建设借鉴。可为城市环境的反恐、交通、工业和服务业等的异质多移动体的协作提供设计理论和技术，并可用于星球探索机器人、
12、矿山探测机器人以及水下机器人等。,主要研究内容,异质多移动体硬件实验平台和软件控制平台异质多移动体协同机制异质多移动体协作环境感知与目标跟踪异质移动体团队组织及通信链重构技术异质移动体协同工作原型仿真平台,关键词异质，多移动体，协同技术，重构技术（1）异质多移动体硬件实验平台 和软件控制平台,8.2 本团队部分移动机器人研究简介,异质多移动体的体系结构,提出采用分布式与集中式混合的四层递阶式智能控制系统。通过异质移动体间的协作，实现规划决策、三维建模、视觉信息处理、运动控制、制导信息融合等功能。,异质多移动体体系结构,异质多移动体的硬件实验平台,项目研制了三种机器人硬件平台：MORCS-1机器
13、人共4个子系统，分别为决策支持系统、运动控制系统、激光雷达视觉系统和摄像机视觉系统。,MORCS-1及其室内运行实验,在成功设计出MORCS-1智能机器人原型控制系统及MORCS-2顺利改造的基础上，自主研发了MORCS-3机器人原型控制系统。,异质多移动体的硬件实验平台（续）,在项目中期还购买了AS-R机器人，同时加入人在内的异质平台，增强了多移动体实验平台的异质性。,异质多移动体的硬件实验平台（续）,AS-R移动机器人 人作为异质成员,控制台端的功能结构图,移动体的功能结构图,异质多移动体的软件控制平台,（2）异质多移动体的协同机制,多移动机器人任务规划与分配基于单项拍卖构造最小代价任务树
14、的任务分配算法基于正交遗传分簇分配的任务规划方法均分点蚁群算法的任务规划 基于免疫的协同进化路径规划 运动协调机制,多移动机器人任务规划与分配基于单项拍卖构造最小代价任务树的任务分配算法,基于拍卖机制的任务分配,任务分配算法计算时间,基于分簇的任务规划方法,多移动机器人任务规划与分配基于分簇的任务规划法,101个任务点时三个机器人EDPACA最佳任务规划结果,多移动机器人任务规划与分配均分点蚁群算法的任务规划（EDPACA）,基于免疫的协同路径规划改进的免疫进化算法 PCLONALG借助粒群优化的进化方程指导抗体的变异方向，利用克隆选择变异增加抗体的多样性。提出基于免疫和粒群优化的协同进化路径
15、规划算法,各机器人初始位置及分配点情况 各机器人到达停驻点后的状态,多机器人停驻多机器人停驻是指在已知地图和目标物位置的情况下，多个机器人协商决定对目标物的观测点，以实现从各自位置出发，对目标进行包围。,多移动体协作环境感知与定位的理论及方法 基于粒子滤波器的异质多移动体合作定位 多机器人协作地图构建 基于粒子群优化的同时定位与建图技术 基于时空关联属性的动静态信息实时检测及动态环境中地图的实时构建,（3）异质多移动体协作环境感知 与目标跟踪,多移动体协作目标检测与跟踪基于最大后验概率的运动目标检测 适合于快速运动目标的跟踪方法基于有限状态自动机的多Agent动态多目标协作跟踪方法,（3）异质
16、多移动体协作环境感知 与目标跟踪,多机器人协作地图构建 各机器人独立探索环境时采用了独立探索和集中建图方式分别建立局部地图，并将其融合为全局地图。,基于区域的跟踪实验演示,基于遮挡的跟踪实验演示,实现了AODV协议在Windows XP平台上用VC6.0+实现了AODV路由协议，并在此基础上搭建基于MANET的多移动体团队无线通讯平台。复杂环境下AODV 和CBRP分簇路由协议性能分析,随速度增长两协议有效发送量对比,随速度增长两协议平均时延对比,随速度增长两协议平均时延对比,（4）异质移动体团队组织 及通信链重构技术,设计并开发了CBRP分簇路由协议仿真系统CBRP分级路由协议在大规模网络中
17、，可以有效的减少路由发现过程中节点负载，并使路由发现的速度加快。仿真CBRP分簇协议是为了开展通信链可重构模型的研究。,基于簇的按需路由通信方式(CBODRP)结合AODV和CBRP，提出了一种新的通信方式CBODRP，并利用这种通信方式实现了通信链重构。,基于簇的按需路由通信方式示意图,破损链路局部重构示意图,多移动机器人仿真平台是一类典型的多任务并发的软件系统，采用了基于线程的总体结构。可以实现多机器人任务分配、运动避障和网络通讯的过程，以及机器人传感器检测障碍物的过程的仿真。,(5)异质移动体协同工作仿真平台,异质移动体协同工作平台仿真实验,多机器人系统小结,本项目集多机器人系统体系结构
18、、任务分配及协作、协作定位与建图、协作目标检测与跟踪、多机器人通信等多个子方向的研究于一体，形成一个比较完善的多机器人协作系统。其中的每一个方面均是当前多机器人研究的热点问题和困难问题，也是目前人工智能研究的重要领域。我们的研究也只是做了一部分多机器人研究的基础工作。多机器人的研究理论体系和技术突破还需要更多的单位和更多的人继续努力才能形成和实现。,8.2.3 高速公路车辆智能驾驶 的关键科学问题研究,Research on Key Scientific Issues of Intelligent Vehicle Driving in Highway,8.2 本团队部分移动机器人研究简介,本成
19、果由国防科大、中南大学和吉林大学共同完成,高速公路车辆智能驾驶中的关键科学问题研究,国家自然科学基金重大研究计划“视听觉信息的认知计算”重点支持项目,8.2.3 高速公路车辆智能驾驶 的关键科学问题研究,围绕高速公路车辆智能驾驶的三个核心科学问题面向高速公路行车环境的实时感知与识别、不确定条件下驾驶行为的规划与决策、动态环境中车辆的状态估计与优化控制，建立车辆智能驾驶的理论体系，并在强时间约束下的感知计算新机制、求解多目标随机优化决策问题的高效增强学习算法、车辆行驶状态的分布式模块化估计策略及非线性估计与容错估计等方面做出创新性成果。,在车辆智能驾驶系统的工程化方面,为我国车辆智能驾驶技术的发
20、展和新一代汽车主动安全系统提供理论基础和技术创新平台。结合理论与应用技术创新，研制一辆高速公路自主驾驶汽车。该自主驾驶车能够在正常天气与路况条件下，以遵守交通法规为前提，在有多个高架桥路口的高速公路环境实现2000公里以上的长距离自主驾驶(部分复杂路段采用人工驾驶)，人工干预里程小于3，能够有效地超车并汇入车流；能够准确识别高速公路上的常见交通标志，并做出安全驾驶的动作。,8.2.3 高速公路车辆智能驾驶 的关键科学问题研究,红旗HQ自主车,最近一次无人驾驶试验,国防科大自主研制的红旗车HQ3实现自主驾驶。时间：2011年7月9日上午，历时3小时22分。路程：长沙-武汉,总长286km。实测全程自主驾驶平均时速87km。最高时速可达170km。自主超车67次，成功超车116辆，被其他车辆超越148次。实现了在密集车流中长距离安全驾驶。人工干预率：小于1%。创造了我国自主研制的无人车自主驾驶的新纪录，标志着我国无人车在复杂环境识别、智能行为决策和控制等方面实现了新的技术突破，达到世界先进水平。,欢迎批评指正,
