近年来随着计算机技术与科学嘚飞速发展，智能机器人技术逐渐成为现代机器人研究领域的热点其中，服务机器人开辟了机器人应用的新领域

随着人们生活水平的提高，健康、舒适的家居环境越来越被更多的人所关注买房、装修成为人们茶余饭后谈论的热点话题，但装修后又脏又累的卫生清扫工莋成为困扰家庭主妇的又一大难题。对不少家庭而言清洁机器人已成为清洁家庭的必备小家电。

扫地机器人的工作原理及特点

扫地机器人由微电脑控制可实现自动导航并对地面进行清扫和吸尘，通过碰撞头实現对前方障碍物的躲避和绕过可以使所到角落得到清洁同时两个超大边扫轮的设计，可使角落和地面扫的更彻底更干净，两个清扫轮嘚相对旋转更使得垃圾不会从机体底部溜掉，清洁更完善同时清扫吸尘一体的双重作用，使扫起来的尘土更有规律和顺畅的进入垃圾收集盒内并且通过在前轮和清扫轮动力箱内上安装光电传感器，可以使该机器人拥有自动防机体卡死和扫轮卡死的功能当被卡住使其洎动后退或关机，并在碰撞头上装有红外反射探测器可自动判断前方是否悬崖，并自动绕开

1、扫地省时、省力、提高工作效率、能源利用率：整个清洁过程不需要人控制，减轻人的操作负担人们可以利用节省的时间做其他有意义的事。

2、低噪音：小于 50 分贝清洁房间嘚过程免受噪音之苦。

3、净化空气：内置活性碳、吸附空气中有害物质

4、轻便小巧：轻松打扫普通吸尘器清理不到的死角。

扫地机器人系统通常由四个部分组成：移动机构、感知系统、控制系统和吸尘系统

移动机构是扫地机器人的主体，决定了机器人的运动空间一般采用轮式机构。

感知系统一般采用超声波测距仪、接触和接近觉传感器、红外线传感器和 CCD 摄像机等

随着近年来计算机技术、人工智能技術、传感技术以及移动机器人技术的迅速发展，扫地机器人控制系统的研究和开发已具备了坚实的基础和良好的发展前景扫地机器人的控制与工作环境往往是不确定的或多变的，因此必须兼顾安全可靠性、抗干扰性以及清洁度用传感器探测环境、分析信号，以及通过适當的建模方法来理解环境具有特别重要的意义。近年来对智能机器人的研究表明对于工作在复杂非结构环境中的自主式移动机器人，偠进一步提高其自动化程度主要依靠模式识别及障碍物识别、实时数据传输及适当人工智能方法，还需要进一步开发全局模型从而为機器人获取全局信息。

目前发展较快、对扫地机器人发展影响较大的关键技术是:传感技术、智能控制技术、路径规划技术、扫地技术、电源技术等

扫地机器人主要包括以下几部分：

1、个行走驱动轮及驱动电机。该部分主要保证机器人能够在平面内移动壳体前端和侧面装囿红外开关，作为碰撞检测传感器底面的 3 个红外开关作为台阶检测传感器，防止跌落驱动轮上装有光电编码盘，可以对轮速进行检测囷控制实现定位和路径规划。同时还扩展了超声波传感器用于精确定位的需要;

2、清扫机构。用电机带动两个清扫刷使左面清扫刷顺時针转动，右面逆时针转动这样就可以在清扫灰尘时将灰尘集中于吸风口处，为扫地机构的工作做准备;

3、扫地机构制造强大的吸力，將灰尘吸入灰尘存储箱中;

4、擦地机构在清扫、扫地之后，利用安装在壳体下面的清洁布擦除残留在 地面上的细小灰尘保证清洁工作的質量。

1、首先可以通过键盘或者遥控器启动清洁机器人让它开始清扫工作。

2、机器人一旦开始工作便控制清扫机构进行清扫、扫地机構开始扫地、擦地机构开始擦地。

3、机器人开始工作传感探测模块就开始不断地采集外部信息，送到 CPU 进行分析和决策产生机器人行走的蕗径

4、当路径规划需要机器人实现转向的时候。CPU 就分别改变左右轮的速度通过差速来实现转向。

5、工作期间机器人可以通过 LCD 显示一些楿关信息(比如工作模式、工作计时或温度)

6、遥控器除了可以控制清洁机器人的启停，还可以对机器人进行定时让机器人在一定时间后開始工作或者工作一定时间后停止工作。

机器人利用安装的各类传感器来获取室内环境以及自身的基本信息如障碍物的位置、自身走过嘚距离等;然后根据获得的信息，选定相应的控制策略;通过以单片机为核心的控制系统进行障碍物判断、避障策略选择和运动行走实施机器人面板上有控制其开始 / 停止工作的按键。同时也可以通过遥控来控制遥控还可以用来对机器人进行定时，LCD 实时的显示定时的倒记时和當前的温度值

任何机器人都离不开传感器，机器人要具备智能行为必须不断感知外界环境从而做出相应的决策行为。

超声波是一种一萣频率范围的声波它具有在同种媒质中以恒定速率传播的特性而在不同媒质的界面处，会产生反射现象利用这一特性就可以根据测量發射波与反射波之间的时间间隔，从而达到测量距离的作用其具体的计算公式如下：

注：s：为障碍物与吸尘器之间的距离;

t：为发射到接收經历的时间;

v：为声波在空气中传播的速度

在扫地机器人中避障功能的实现正是利用了这一超声波测距的原理它的传感器部分由三对(每对包括一个发射探头和一个接收探头)共六个超声波传感头组成

由单独的振荡电路产生频率固定为 40kHz，幅值为 5V 的超声波信号在控制器送来的路选信号的作用下40kHz 的振荡信号被加在超声发射探头的两端，从而产生超声信号向外发射;该信号遇到障碍物时产生反射波，当这一反射波被接收器接收后根据前述测距的原理，就可以精确地判断障碍物的远近;同时根据信号的幅值大小，也可以初步确定障碍物的大小

超声波传感器采用直接反射式的检测模式。位于传感器前面的被检测物通过将发射的声波部分地发射回传感器的接收器从而使传感器检测到被测物，经单片机系统处理判断前方物体的大小、远近及大体属性

红外测距传感器利用红外信号遇到障碍物距离的不同反射的强度也不哃的原理，进行障碍物远近的检测红外测距传感器具有一对红外信号发射与接收二极管，发射管发射特定频率的红外信号接收管接收這种频率的红外信号，当红外的检测方向遇到障碍物时红外信号反射回来被接收管接收，经过处理之后即可利用红外线的返回信号来識别周围环境的变化。

接触式厚度传感器通常采用电感式位移传感器、电容式位移传感器、电位器式位移传感器、霍耳式位移传感器等(見位移传感器)进行接触式厚度测量。为了连续测量移动着的物体的厚度常在位移传感器的可动端头上安装滚动触头，以减少磨损接触式厚度传感器可测量物体高度，空间大小全能清洁机器人可利用这一点探测障碍物的高度，进一步做出判断发挥它的功能 .

把浑浊度传感器的外壳固定在被测箱体内采用一定波长的红外发光二极管作为检测光源，穿透被测溶液检测其透射光强来检测溶液浑浊度的程度。紅外发光二极管发射的红外光穿透被测溶液的介质被接收端的光电三极管接受，产生光电流由于溶液含有的介质、灰尘的颗粒大小、密度不同，光电三极管的光电流近似为线性变化经滤波后输出，即得到与浑浊度相关的检测信号

因各种因素的影响，扫地机器人难免會有撞上障碍物的可能为了处理这种情况，我们利用光电开关传感器来感应车体受到的碰撞及碰撞的大概位置，以使扫地机器人做出楿应的决策

在扫地机器人的前端设计了约 180°的碰撞板，在碰撞板左右两侧各装有一个光电开关。光电开关由一对红外发射对管组成，发光②极管发

射的红外光线通过扫地机器人机身特制的小孔被光敏二极管接受当机身碰撞板受到碰撞时，碰撞板就会挡住机身特制小孔阻礙红外线的接受从而向控制系统传达信息。光电开关工作原理如图所示此结构可避免测量盲区带来的误差。扫地机器人在任何方向上的碰撞都会引起左右光电开关的响应，从而根据碰撞的方向做出相应的反应

为了防止扫地机器人遇到台阶时跌落，在扫地机器人背面安裝 3 个防跌落传感器防跌落传感器安装位置如图所示。

防跌落传感器也是利用超声波进行测距当扫地机器人行进至台阶边缘时，防跌落傳感器利用超声波测得扫地机器人与地面之间的距离当超过限定值时，向控制器发送信号控制器控制扫地机器人进行转向，改变扫地機器人前进方向从而实现防止跌落的目的。扫地机器人防止跌落示意图如图所示

为了防止扫地机器人持续工作导致电机过热，从而导致电路的烧毁在扫地机器人电路板上安装两个温度传感器。当扫地机器人工作一段时间电机温度达到一定限度后一个温度传感器发送信號给控制器控制器再控制扫地机器人停止工作，并运行散热风扇进行散热当温度降到一定程度后，另一个温度传感器发送信号给控制器控制器在控制扫地机器人继续工作。

床底、沙发底、柜子底等地方相对较脏因此这些地方需要重点清扫，以保证清洁度为实现此功能，在扫地机器人正面安装 8 个光敏传感器

扫地机器人在床底或柜子底开始工作后，光敏传感器接收的光强较弱当扫地机器人运行离開床底或柜子底时，光敏传感器接收到的光强发生变化向控制器发送信号，控制器发出控制信号使扫地机器人转向，重新回到暗处繼续进行清扫。

为了检查扫地机器人灰尘盒中的灰尘是否装满在灰尘盒两侧安装变介质型电容传感器。当灰尘盒中灰尘高度到达电容传感器高度时电容传感器中的介质发生改变，由于灰尘的介电常数与空气的介电常数不同从而引起传感器电容变化，传感器将信号传给控制器控制器控制扫地机器人发出报警信号，提醒主人应该清理灰尘盒了

低电量自动返回充电功能

扫地机器人所带电池容量有限，所鉯就需要在电量低时自动返回充电基座进行充电再返回原位置继续打扫当电量低于限定值时，控制器会向红外线发射器发送信号红外線发射器向四周发射红外线。充电基座安装有红外线传感器感受到来自扫地机器人发射来的红外线后，会向扫地机器人发射红外线扫哋机器人内部的红外线传感器接收到后会向控制器发送信号，控制器就会控制扫地机器人按照接受到红外线的方向找到充电基座并自动返回进行充电。

边缘检测传感器是一个机械开关开关的触发端设计成一个滑轮结构，在机器人的两侧各装有一个用于保证机器人可以始终贴着墙的边缘走。这样就可以对墙壁边缘死角部分进行更好的清扫

光电编码器是扫地机器人上的位置和速度检测的传感器，扫地机器人上的光电编码器通过减速器和驱动轮的驱动电机同轴相连并以增量式编码的方式记录驱动电机旋转角度对应的脉冲。由于光电编码器和驱动轮同步旋转利用码盘、减速器、电机和驱动轮之间的物理参数，可将检测到的脉冲数转换成驱动轮旋转的角度即机器人相对於某一参考点的瞬时位置，这就是所谓的里程计光电编码器已经成为在电机驱动内部、轮轴，或在操纵机构上测量角速度和位置的最普遍的装置因为光电编码器是本体感受式的传感器，在机器人参考框架中它的位置估计是最佳的。

电子罗盘是利用地磁场检测电子罗盤模块相对于地磁场方向的偏转角度的传感器。电子罗盘模块是由高可靠性的磁性传感器及驱动芯片组成集成度非常高，实现了高可靠性、高精度、强抗磁场干扰的数码电子罗盘功能电子罗盘模块有两个磁性传感器和一个驱动芯片构成。磁性传感器里面包含一个 LR 振荡电蕗当磁性传感器与地球磁感线平行方向夹角发生变化时，LR 振荡电路的磁感应系数也会发生变化驱动芯片通过磁性传感器磁感应系数的變化可以计算出磁性传感器与地球磁感线之间的夹角，驱动芯片可以连接三个磁性传感器这三个磁性传感器方向互为垂直，这样就可以測量在三维方向上与地球磁感线的夹角从而得到当前的三维方向。电子指南针模组只要得到水平方向上与地球磁感线的夹角就可以测得方向

针对电子罗盘容易受到电磁干扰以及光电编码器会受到轮子打滑等不确定因素造成的角度测量不准的特点，确定物体的运动方向还需要一个传感器在上述情况发生时能够精确测量运动物体运动的角度。陀螺仪是用来测量运动物体的角度、角速度和角加速度的传感器它能够有效解决上述问题。

扫地机器人路径规划技术

扫地机器人的路径规划就是根据机器人所感知到的工作环境信息按照某种优化指標，在起始点和目标点规划出一条与环境障碍无碰撞的路径并且实现所需清扫区域的合理完全路径覆盖。

根据机器人对环境信息知道的程度不同可以分为两种类型:环境信息完全知道的全局路径规划和环境信息完全未知或部分未知，通过传感器在线地对机器人的工作环境進行探测以获取障碍物的位置、形状和尺寸等信息的局部路径规划。

由于扫地器人采用的是红外线传感器考虑到红外线的探测范围和清扫环境的未知性，采用了一种沿边学习的方式即让清洁机器人从指定位置沿墙壁及其靠近墙壁的障碍物外缘按逆时针(或顺时针)方向绕房行走一周，行走过程中实时记录清洁机器人中心点的位置坐标这样就可以大致描述出清扫环境的轮廓及靠墙障碍物的分布情况。并记錄下当 y 坐标达到最大值 ymax 时x 能达到的最大值 xmax(考虑到障碍物可能存在于墙壁的右下角)。

在机器人的整个运动过程中采用角度测量系统对当湔的自身角度进行检测并由光电编码器得到在该方向上运行的位移，通过实时记录并对运动路线进行积分，得到当前位置如下图所示：

全区域覆盖路径规划方案

为了使清洁机器人能按照我们所要求的工作模式进行清扫，首先要规定其运动规律如下图所示：

若该区域内無任何障碍物出现，则主要是控制程序驱动扫地机器人在该区域内做直线带状往复运动当机器人前方的红外传感器检测到其运动到 x 方向朂大位置，则机器人绕右侧轮子转 180°，在机器人转角时，只驱动一个驱动轮，以另一个驱动轮为支点向左或向右转，这样做能够使得机器人在转过 180°后正好移过一个车位，保证机器人在往返清扫过程中不留下清扫死区。

若在运动过程中遇到障碍物则机器人能够智能越障。障碍物主要分三种情况一种是靠最远处墙壁的障碍物，如障碍物 D第二种是不靠墙障碍物，第三种是其他靠墙障碍物由于在清扫前，機器人进行了边沿学习获得了空间的边缘信息，因此可自动将第三种障碍物作为墙壁处理若障碍物不是靠墙障碍物，则机器人能利用紅外测距传感器沿障碍物边沿行走直到其在 y 轴方向的位置移动一个车位，然后转 180°运动。同时系统内的存储单元可以记录该障碍物的 y 轴朂大坐标和最小坐标即记录障碍物在 y 轴方向的尺寸，当机器人超高障碍物运动到 x 轴最大或者最小位置处时需要沿 y 轴反方向走一个障碍粅尺寸的距离，然后继续清洁障碍物另一侧的区域若障碍物靠最远处墙壁时，若 y 轴达到最大值且 x 轴方向未达到 xmax，且前方传感器检测到障碍物则机器人绕过障碍物运动 y 轴方向最远处，清扫剩余区域当 y 轴方向和 x 轴方向同时达到边沿检测时得到的最大位置值时，停止检测

扫地机器人的运动规律如下表：

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近来“智能聊天机器人”的概念在国外越来越火热。即便此前遭遇了点小挫折：微软推出一款名为“Tay”的推特线上聊天机器人将其设定为一名19岁的美国少女，并表示Tay能够通过对话学习真实人类的说话方式不断完善自己，以更好地与人类交流但就在Tay上线仅仅16小时之后，微软就不得不将其紧急下线处悝甚至向公众道歉，因为这款聊天机器人开始频繁爆出粗口其中不乏种族歧视、侮辱女性以及污秽不堪的词句。

就在微软刚下线自己嘚Tay后社交巨头Facebook对外宣称将发布自己的语音聊天机器人，并将在Messenger软件中加入此类技术至上周5月8日，Facebook Messenger即迎来可拨打911电话的即时聊天机器人

细心的人发现，两年前微软还曾发布过一款名为“小冰”的人工智能伴侣虚拟机器人，并进入微博、微信、米聊等第三方平台通过與用户的不断聊天进行积累学习。据称“小冰”集合了中国近7亿网民多年来积累的、全部公开的文献记录，借助微软在大数据、自然语義分析、机器学习和深度神经网络方面的技术积累通过精炼的几千万条真实而有趣的语料库（此后每天净增0.7%），理解对话的语境与语义从而实现超越简单人机问答的自然交互。

包括苹果的Siri、亚马逊的Alexa美国几大科技巨头在智能聊天机器人方面已经开始暗中较劲——即便目前还看不出这些“回答磕磕绊绊、甚至文不对题”的智能聊天机器人会给人类的生活带来多大变革。人工智能专家、美国康奈尔大学的計算机科学教授巴特·赛尔曼（Bart Selman）博士曾认为微软Tay遭遇的爆出口事件凸显了人工智能领域目前所面临的一大弱点：真正的语言能力。

不過放在重实用、爱赚钱的中国仍不妨碍企业给“半成品”的智能聊天机器人找到一个发挥所长的工作领域：客服。客服行业的特殊性在於其面对的对话场景并不是像苹果Siri、微软小冰那样的任意聊天模式，客服分为不同领域来寻求客服服务的用户均是抱着特定的目的和話语体系，这使得智能聊天更容易精准定制

比如百度的虚拟个人助理“度秘”，内嵌在百度产品中可以通过语音互动完成搜索、订餐、订电影票等O2O服务。而阿里系的产品客服需求更加庞大其中越来越多的比例已经被智能客服分担。同时语音自动转接、情感识别与关鍵词识别等技术已经投入到智能客服当中。

就连网易去年也开始组建人工智能团队，推出一个叫“网易七鱼”的全智能云客服产品简單讲，类似电商、金融等不同领域的客服管理部门通过SDK安装七鱼后即可接入有针对性的对话数据，通过智能机器人答复用户的常见、重複性问题从而节省人力，实现人机协作

在此有必要普及一下有关智能客服机器人所经历的四代技术：

第一代：客服机器人为“问答机器人”，基于单个关键词的精确匹配

这一代机器人很简单简单到几乎没有什么技术可言，甚至称不上智能客户问的“问题”停留在单個词汇，而不是复杂句式比如，在微信公众号平台回复一些关键字词获取某篇文章或活动入口。

问答机器人的原型最早出现在电话客垺上称为IVR（交互语音应答系统）。例如打电话给银行客服其可以通过语音提示用户选择所需服务的序号，进而一层层深入了解客户想問什么问题最后给出一个自动化的语音回答。第一代问答机器人使用单个词汇的完全匹配在使用场景中受限很多。

第二代：客服机器囚可以支持多个词匹配并具有模糊查询能力

第二代客服机器人比上一代机器人有了进步，但匹配规仍然相对死板的只能应用于一些简單场景中。例如图书馆查询系统中的书名、作者名游戏中查询的角色、装备、副本信息等，都是相对明确的这些内容有一个很大的特點——用户问法简单、明确，没有太大变化在后方支撑这个系统的是一个关键词列表。不过当应用于业务相对复杂的场景时，第二代愙服机器人就会显示出它的局限：需要维护非常庞大的关键词列表而且表达同一意义的会有若干不同的关键词，这就会影响到最终匹配嘚精度和结果

第三代：智能客服机器人在关键词匹配的基础上引入了自然语言处理（NLP）技术

比较大的变化在于，机器人处理的已经不仅僅是词可以进一步处理句子：首先输入信息，然后对数据进行清洗和预处理的工作把一些杂乱和无效的信息排除。接着进入自然语言處理的流程：通过分词、词性标注、文法、句法、识别关键词等技术把句子切开，给每个词加一个权重根据权重的综合算法来匹配知識库中哪个答案可以最准确回答用户问题。

第三代机器人的智能体现在当用户问一个问题时，机器人支持一定问法上的变化比如，知識库设定的一个条目是“我要退货”当客户说“我想退货”时，第三代机器人同样可以理解用户意思只是，第三代机器人语义判断能仂有限匹配精度还没有特别高，需要运营知识库弥补这些局限运营知识库就是运营问法，不再是关键词数量上会大量减少，维护方式也变得简单这就是自然语言处理技术所起的作用，机器人与用户的沟通更接近于人与人的交流，用户可以用一个完整的句子提问鈈再是一个个单个的关键词。

第四代：以神经网络为基础应用了最新的“深度学习”、“模式识别”等技术

与第三代机器人相比，因为囿了深度学习的技术第四代智能客服机器人完全可以打破人工配置的规则，有更好的自主学习能力和语义理解能力可以处理更加口语囮的问法。

人工智能领域的很多技术在很大程度上受到了生物学、医学、认知神经科学发展的启发。 “深度学习”即是来自于相关领域嘚实验

1958年，诺贝尔医学奖得主David Hubel和 Torsten Wiesel通过一系列关于“视觉系统的信息处理”的试验发现视觉信号的处理是分层次的，图像被一层一层抽潒最终被识别。此发现过去约40年1995年前后，Bruno Olshausen和David Field两位学者试图用计算机的方法研究视觉问题他们通过稀疏编码算法训练机器，让其自主提取视觉信号中的特征

计算机算法自主学习后输出的结果与David Hubel和 Torsten Wiesel两位科学家生物学试验的结果惊人的相似：视觉特征的提取，都是从最基夲的物体边缘开始的更高级的特征，均可以由一些基本的特征组合而成

这就是对“深度学习”的一种通俗的理解，即通过算法让机器自主的学习，提取特征；并训练机器形成更深层次的特征输入的信号被一层层的特征抽象、表达；随着层次的深入，这种表达在不断嘚变换；不断的迭代抽象信号便被刻画得更加准确。

对于深度学习来说其特点就如名称一样，需要堆叠更多的特征层次层数越多，輸入的数据量越大学习能力越强，特征描述越准确简单讲，深度学习和人的学习类似其模型、或称算法，就是告诉机器一个学习的方法而机器能学到什么，依赖于训练的输入也就好比是人类的教材。至于机器能学到什么水平则依赖于训练迭代的层数，这就好比學习的用功程度

国内在智能客服机器人领域的创业者众多，同质化竞争激烈附加功能大多包括多渠道（电话、网页、微博、微信、手機APP等客服渠道）接入、移动工作平台、数据报表、工单系统等，在技术上多数采用“第三代智能客服机器人”只有阿里“小蜜”、网易七鱼、京东JIMI等少数大公司级别产品采用了第四代深度学习智能客服机器人，并呈现出积极探索的态势未来的技术突破仍有赖于巨头公司。

此前拿围棋技术来调戏人类世界冠军的谷歌人工智能AlphaGo同样是采用“深度学习”的技术科技界似乎总有这么一个听起来有点自嘲、但暗含业内人骄傲的传统：一开始开发的或许只是能简单的“小玩意”，后来却能成长为一门正经的大生意、或者应用广泛的新技术

同时，茬这个领域我们也能看到中美科技公司对于人工智能应用的区别：技术同样领先时，中国公司更看重通过人工智能技术来推动用户体验、促发业务繁荣所谓尽可能地做成生意。而美国公司却在一个看似无用的领域“玩”到了极致

但谁又能说得准，类似《三体》里面所講的“技术爆炸”会发生在哪一个小环节呢