智能机器人系统分层递阶智能控制结构的分析与综合

智能机器人是分层递阶智能控制结构开放的复杂巨系统。本文根据神经科学、人脑智能的三个重要特性,对智能机器人系统分屋递阶智能控制结构、功能和各个层级的基本理论做了简要的论述和分析,采用从定性到定量的综合集成技术,用概率模型表达组织级的推理、规划、决策的不确定性,分配协调级的任务,和执行级的控制作用,用熵作为系统分层递阶各级性能的集成测度,建立智能控制的数学模型。智能机器人系统综合可以以下述数学问题为出发点,即寻求适当的决策与控制序列,随智能递降而精度递增的原则,构成系统的总体熵最小,即可获得最优决策、最优控制和最优设计;用在核电站中自动检修的移动式智能机器人系统求熵最小值改善系统性能有效性的事例做了简要说明,进而提出实现的基本途径和应用前景。