《人工智能》学习报告
《人工智能》学习报告时间：2023.7.7深圳大学硕士研究生课程作业—人工智能
《人工智能》学习报告
深圳大学机电与控制工程学院彭建柳
学号：0943010210
1.引言
人工智能(ArtificialIntelligence，AI)，曾经有一部电影，著名导演斯蒂文?斯皮尔伯格的科幻片《人工智能》(A.I.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。
一直以来，关于人工智能的理论，我一直认为是科学的前沿，理解起来较为飘渺。但是，从本学期《人工智能》课程的学习中，本人较系统的接触到了关于人工智能的理论，从有限的课程中，通过老师的详细介绍和查阅人工智能方面的书籍，学习了关于人工智能几个主要方面的知识，如模糊控制、专家系统、神经网络等。下面是本人关于人工智能理论的一些基本认识。
2.人工智能的形成与发展
说到人工智能，首先先认识下自动控制理论，自动控制理论从形成到发展至今，已经经历了六十多年的历程，其主要分为三个阶段：
第一阶段是40年代兴起的以调节原理为标志，称为经典控制理论阶段；
第二阶段是以60年代兴起的以状态空间为标志，称为现代控制理论阶段；
第三阶段是80年代兴起的智能控制理论阶段
智能控制是在控制论人工智能系统论和信息论等多学科的高度综合与集成，是一门新兴的交叉前沿学科。智能控制技术，即是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。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
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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。19xx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。19xx年，在美国首次召开了智能控制学术讨论会。19xx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。
3.模糊控制
在传统的控制领域里，控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键，系统动态的信息越详细，则越能达到精确控制的目的。然而，对于复杂的系统，由于变量太多，往往难以正确的描述系统的动态，于是工程师便利用各种方法来简化系统动态，以达成控制的目的，但却不尽理想。换言之，传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力，但对于过于复杂或难以精确描述的系统，则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。通过课堂中，导师生动的讲解，以及引用到生活当中鲜活的例子，如冰箱温度的模糊控制，智能汽车的行驶路线控制等等，充分的认识到，模糊控制在当今社会的应用已经很广泛，只是理论知识的缺乏而感觉不到它们的存在。
一般控制架构包括：定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及反模糊化，详细如下：
(1)定义变量：也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作，例如在一般控制问题上，输入变量有输出误差E与输出误差之变化率CE，而控制变量
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则为下一个状态之输入U。其中E、CE、U统称为模糊变量。
(2)模糊化（fuzzify）：将输入值以适当的比例转换到论域的数值，利用口语化变量来描述测量物理量的过程，依适合的语言值（linguisitcvalue）求该值相对之隶属度，此口语化变量我们称之为模糊子集合（fuzzysubsets）。
(3)知识库：包括数据库（database）与规则库（rulebase）两部分，其中数据库是提供处理模糊数据之相关定义；而规则库则藉由一群语言控制规则描述控制目标和策略。
(4)逻辑判断：模仿人类下判断时的模糊概念，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，而得到模糊控制讯号。此部分是模糊控制器的精髓所在。
(5)解模糊化（defuzzify）：将推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，做为系统的输入值。
模糊控制很重要的一点就是模糊规则的制定，其规则制定的来源主要由专家的经验和知识、操作员的操作模式、自学习提供。模糊规则的形式则分为状态评估和目标评估两种。但都是以模糊控制为基础，达到自动控制的目的。
4.专家系统
专家系统(expertsystem)是人工智能应用研究最活跃和最广泛的课题之
一。运用特定领域的专门知识，通过推理来模拟通常由人类专家才能解决的各种复杂的、具体的问题，达到与专家具有同等解决问题能力的计算机智能程序系统。它能对决策的过程作出解释，并有学习功能，即能自动增长解决问题所需的知识。
专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和
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环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。
对专家系统可以按不同的方法分类。通常，可以按应用领域、知识表示方法、控制策略、任务类型等分类。如按任务类型来划分，常见的有解释型、预测型、诊断型、调试型、维护型、规划型、设计型、监督型、控制型、教育型等。
简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
5.神经网络
由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的见解。目前使用得最广泛的是T.Koholen的定义，即“神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。”
人工神经网络是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
6.小结
关于人工智能的学习，我现在所学习到的仅仅是皮毛。但对于一个刚刚接触人工智能学习的学生，了解如模糊控制、专家系统、神经网络等人工智能的知识入门尤为重要，为将来进一步学习人工智能的理论打下基础，并将理论应用于生活和工作当中，这才是学习的最终目的。
参考文献：
《人工智能控制》作者：蔡自兴，出版社：化学工业出版社，2005-7-1
第二篇：人工智能学习人工智能学习-知识要点总结[Nirvana发表于2005-1-213:32:24]
人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，是一门综合性边缘学科，延伸人脑的功能，实现了脑力劳动的自动化。
1、认知科学认为智能的核心是思维，知识阙值理论认为智能行为取决于知识的数量及其一般化程度，智能就是在巨大搜索空间中迅速找到一个满意解的能力；进化理论的核心是用控制取代表示，取消概念、模型及显示表示知识，否定抽象对于智能及智能模拟的必要性，强调分结构对于智能进化的可能性与必要性。综合上述观点，认为智能是知识与智力的总和，具有如下特征：
（1）记忆与思维能力，（2）学习能力及自适应能力，（3）行为能力。
人工智能是人造智能，是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通过图灵测试可以判断一个系统是否具有智能和智能的水平。
人工智能研究内容：
（1）机器感知（2）机器思维（3）机器学习（4）机器行为（5）智能系统构造技术
人工智能研究途径：
（1）符号处理（2）网络连接机制（3）系统集成
2、知识是智能的基础，对人工智能的研究必须以知识为中心来进行，由于对知识的表示、利用、获取等的研究取得较大进展，特别是不确定性知识表示与推理取得的突破，建立了主观Bayes理论、确定性理论、证据理论、可能性理论，对人工智能其他领域（如模式识别，自然语言理解等）的发展提供了支持。数据是信息的载体和表示，信息是数据在特定场合的具体含义，信息是数据的语义；把有关信息关联在一起所形成的信息结构叫知识。具有：相对正确性，不确定性，可表示性，可利用性等特征；按作用范围分为常识性知识，领域性知识；按作用及表示分为事实性知识，过程性知识，控制性知识。按确定性分为确定性知识，不确定性知识；按结构及表现形式分为逻辑性知识，形象性知识；从抽象的，整体的观点来划分可分为零级知识，一级知识，二级知识。知识表示方法总体上分为符号表示法，连接机制表示法；目前用得较多的知识表示方法主要有：一阶谓词逻辑表示，产生式，框架，语义网络，脚本，过程，Petrio网，面向对象表示法。选择知识表示法时，要注意以下几个方面：
（1）充分表示领域知识（2）有利于对知识的利用（3）便于对知识的组织、维护与管理（4）便于理解和实现
3、产生式系统构成：规则库，控制系统，综合数据库。综合数据库中已知事实表示：（特性对象值可信度因子）控制系统的求解过程是一个不断地从规则库中选取可用规则与综合数据库中已知事实进行匹配的过程。产生式系统分类：按推理方向分为前向、后向和双向产生式系统；按表示知识的确定性可分为确定性及不确定性产生式系统；按数据库性质及结构特征进行分类为可交换的产生式系统，可分解的产生式系统，可恢复的产生式系统。框架是一种描述所论对象属性的数据结构，由槽结构组成，槽分为若干侧面。问题求解主要通过匹配和填槽实现的；产生式表示法主要用于描述事物间的因果关系，框架表示法主要用于描述事物内部结构及事物间的类属关系。语义网络是通过概念及其语义关系来表达知识的一种网络图。一个过程规则包括激发条件，演绎操作，状态转换及返回四个部分。
4、推理就是按某种策略由已知判断推出另一判断的思维过程。按从新判断推出的途径来划分，推理可分为演绎推理、归纳推理和默认推理；按所用知识确定性分为确定性推理，不确定性推理；按推出的结论是否单调地增加来划分为单调推理，非单调推理；按是否运用与问题有关的启发性知识分为启发式推理，非启发式推理；按基于方法的分为基于知识的推理，统计推理，直觉推理。推理的控制策略：推理方向，搜索策略，冲突消解策略，求解策略和限制策略。推理方向可确定推理的驱动方式：正向推理，逆向推理，混合推理及双向推理。
从一组已知为真的事实出发，直接运用经典逻辑的推理规则推出结论的过程称为自然演绎推理，基本推理规则是P规则，T规则，假言推理，拒绝式推理等：
P规则：任何步骤可引入前提A
T规则：前面步骤有一个或多个公式永真蕴涵公式S，可引入S
假言推理：P，P—>Q=>Q
拒绝式推理：P—>Q,非Q=>非P
归结演绎推理中，空字句是不满足的，因此归结的目标是通过归结使字句集中包含空字句，从而证明原命题的不可满足性。归结式是亲本字句的逻辑结论。
不确定性推理是从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的理论的思维过程。
不确定推理的基本问题：推理方向，推理方法，控制策略，不确定性的表示和度量，不确定性匹配，不确定性传递算法，不确定性的合成。
知识的不确定性称为知识的静态强度；证据的不确定性称为动态强度
5、组合证据的不确定性算法：
最大最小方法
概率方法
有界方法
不确定性传递算法：
结论不确定性的合成：
6、主观Bayes方法：
（1）知识不确定性表示（产生式规则）：
（2）证据不确定性表示：
（3）组合证据不确定性的算法：
（4）不确定性传递算法：
（5）结论不确定性的合成算法：
7、可信度方法：（C-F模型是基于可信度表示的不确定性推理的基本方法）
在可信度推理方法中的Ｃ-F模型里，可信度CF(H,E)的含义是：CF(H,E)>0表示Ｅ的出现增加了Ｈ的可信度；CF(H,E)=0表示Ｅ的出现与Ｈ可信度无关；CF(H,E)=Bel(A),Bel(A)表示对A为真的信任程度，Pl(A)表示对A为非假的信任程度。Pl(A)-Bel(A)表示对Ａ不知道的程度，即既非对Ａ信任又不信任的那部分。
知识的不确定表示：IFETHENH={h1,h2,…,hn}CF={c1,c2,…,cn}ＣＦ是可信度因子
含有模糊概念、模糊数据或带有确信程度的语句称为模糊命题。一般表示形式为：
xisA(CF)x是论域上的变量，Ａ是模糊数，ＣＦ是该模糊命题的确信程度或
相应事件发生的可能性程度。
10、人工智能解决的问题：结构不良，非结构化；盲目搜索按预定的控制策略进行搜索，在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略；启发式搜索加入了与问题有关的启发性信息，用以指导搜索朝着最有希望的方向前进，加速问题的求解过程并找到最优解。
状态空间表示法：（Ｓ，Ｆ，Ｇ）
11、专家系统就是一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验与专门知识，模拟人类专家的思维过程，求解需要专家才能解决的困难问题。
特征：专家知识，有效推理，获取知识能力，灵活性，透明性，交互性，复杂性
专家系统与常规计算机程序比较：＊
(1)常规程序＝数据结构＋算法，专家系统＝知识＋推理
(2)常规程序分为数据级＋程序级，专家系统数据级＋知识库级＋控制级
(3)常规程序面向数值计算和数据处理，专家系统本质上是面向符号处理的
(4)常规程序处理的数据多是精确的，专家系统处理不精确，模糊知识
(5)解释功能
(6)都是程序系统
12、机器学习是要使计算机能模拟人的学习行为，自动地通过学习获取知识和技能，不断改善性能，实现自我完善：
三个方面的研究内容：（１）学习机理研究（２）学习方法研究（３）面向任务研究
学习系统是指能够在一定程度上实现机器学习的系统，能够从某个过程或环境的未知特征中学到有关信息，并且能把学到的信息用于未来的估计、分类、决策或控制，以便改进系统的性能。在结构上主要包括：学习环境，学习机构，执行与评估机构和知识库四个部分；各种符号学习方法中推理能力最强的学习方法是机械式学习，推理能力最弱的方法是观察和发现，神经网络学习获得的知识被存储在神经元之间的连接中。
学习系统具有的条件能力：
(1)具有适当的学习环境
(2)具有一定学习能力
(3)能应用学到的知识求解问题
(4)能提高系统的性能
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人工智能学习心得（5篇）
课程设计心得体会（优秀9篇）
我们有一些启发后，可以记录在心得体会中，这样就可以通过不断总结，丰富我们的思想。你想好怎么写心得体会了吗？下面是牛牛范文整理的9篇课程设计心得体会，如果能帮助到您，牛牛范文将不胜荣幸。
课程设计心得体会篇一经过近一个月的设计与制作，我们组的《20xx世界杯观战指南》终于完成了，现将过程中遇到的问题、获得的体会记录如下。
这次数据库课程设计中我主要负责用户登录、注册及数据库维护方面的设计。
1.Delphi是一款功能很强大的软件，其控件之多超出了我的想象，因此在运用时要借助很多资料。要学会查找和利用现有资料来解决问题
2、在设计中用到了很多SQL语句，因此对SQL及程序语句地掌握也是必不可少的。
3、后期的软件制作都是以前期的工作为基础的，因此在前期的需求分析及数据库设计阶段要认真、细致。
4、我们是三个人的小组，在设计过程要互相协调，合作。这样才能充分发挥每个人的作用。
课程设计心得体会篇二通过此次课程设计，使我更加扎实的掌握了有关PADS方面的知识，在设计过程中虽然遇到了一些问题，但经过一次又一次的思考，一遍又一遍的检查终于找出了原因所在，也暴露出了前期我在这方面的知识欠缺和经验不足。实践出真知，通过亲自动手制作，使我们掌握的知识不再是纸上谈兵。
过而能改，善莫大焉。在课程设计过程中，我们不断发现错误，不断改正，不断领悟，不断获取。最终的检测调试环节，本身就是在践行“过而能改，善莫大焉”的知行观。这次课程设计终于顺利完成了，在设计中遇到了很多问题，最后在老师的指导下，终于游逆而解。在今后社会的发展和学习实践过程中，一定要不懈努力，不能遇到问题就想到要退缩，一定要不厌其烦的发现问题所在，然后一一进行解决，只有这样，才能成功的做成想做的事，才能在今后的道路上劈荆斩棘，而不是知难而退，那样永远不可能收获成功，收获喜悦，也永远不可能得到社会及他人对你的认可！
课程设计诚然是一门专业课，给我很多专业知识以及专业技能上的提升，同时又是一门讲道课，一门辩思课，给了我许多道，给了我很多思，给了我莫大的空间。同时，设计让我感触很深。使我对抽象的理论有了具体的认识。通过这次课程设计，我掌握了常用元件的识别和测试；熟悉了常用仪器、仪表；了解了电路的连线方法；以及如何提高电路的性能等等，掌握了焊接的方法和技术，通过查询资料，也了解了电路板生产的过程。
我认为，在这学期的实验中，不仅培养了独立思考、动手操作的能力，在各种其它能力上也都有了提高。更重要的是，在实验课上，我们学会了很多学习的方法。而这是日后最实用的，真的是受益匪浅。要面对社会的挑战，只有不断的学习、实践，再学习、再实践。这对于我们的将来也有很大的帮助。以后，不管有多苦，我想我们都能变苦为乐，找寻有趣的事情，发现其中珍贵的事情。就像中国提倡的艰苦奋斗一样，我们都可以在实验结束之后变的更加成熟，会面对需要面对的事情。
回顾起此课程设计，至今我仍感慨颇多，从理论到实践，在这段日子里，可以说得是苦多于甜，但是可以学到很多很多的东西，同时不仅可以巩固了以前所学过的知识，而且学到了很多在书本上所没有学到过的知识。通过这次课程设计使我懂得了理论与实际相结合是很重要的，只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相结合起来，从理论中得出结论，才能真正为社会服务，从而提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。在设计的过程中遇到问题，可以说得是困难重重，但可喜的是最终都得到了解决。
实验过程中，也对团队精神的进行了考察，让我们在合作起来更加默契，在成功后一起体会喜悦的心情。果然是团结就是力量，只有互相之间默契融洽的配合才能换来最终完美的结果。
此次设计也让我明白了思路即出路，有什么不懂不明白的地方要及时请教或上网查询，只要认真钻研，动脑思考，动手实践，就没有弄不懂的知识，收获颇丰。
致谢
我认为，在这学期的实验中，在收获知识的同时，还收获了阅历，收获了成熟，在此过程中，我们通过查找大量资料，请教老师和同学。使我再专业知识和动手实践方面都得了到很好的提升，在此，要对给过我帮助的所有同学和各位指导老师再次表示忠心的感谢！课设的成功，少不了老师的耐心指导和同学的热心帮助，以及小组中其他成员的大力配合。没有大家的默契，也收获不了今日的成功，在课设的过程中每一个人都努力查找资料，仔细检查，认真核对，都付出了自己的努力和艰辛，在此，谢谢所有人的努力和帮助，才使实验能够得以顺利地完成。
课程设计心得体会篇三在我看来，数据库课程设计主要的目标是利用课程中学到的数据库知识和技术较好的开发设计出数据库应用系统，去解决各行各业信息化处理的要求。通过这次的课程设计，可以巩固我们对数据库基本原理和基础理论的理解，掌握数据库应用系统设计开发的基本方法，进一步提高我们综合运用所学知识的能力。
当我们这组决定做大学生就业咨询系统时，我们并没有着手写程序。而是大家一起商量这个系统概述、系统目标、系统需求、业务流程分析、数据流程分析和数据词典。当这些都准备好了之后，我们进行模块的分工。每个人都有自己的模块设计，而且写出来的代码要求可以实现相应模块的功能，得到理想的效果。当每个人都把自己的分工做好了，最后会由一个人把这些全部组合搭建在一起。我们使用的是Html和php相互嵌套使用，当一个系统做好了之后，我会好好地把程序都看一遍，理会其中的奥秘。
我所负责的是数据库的备份和还原还有一些界面的实现。还记得自己刚接触html的时候，觉得很感兴趣，所以有一段时间几乎到了痴迷的程度。然而Php是我刚接触不久的一种编程语言。不过觉得它的功能真的很强大，可以开发出很多大型的系统。但是在做备份和还原的时候，要考虑的东西还是很多的。当我遇到错误的时候，感到很受打击。值得欣慰的是，在同学的帮助和大量参考书的查阅下，我把自己的模块做好了。这就是我收获最大的地方。而且，我明白了遇到困难永不放弃的重要性，我知道了团队合作的重要性，我领悟了只有坚持不懈才会取得胜利。
知识的获得是无止境的，只要你想学，只要你行动，没有什么会难倒我们的。回首这一个多星期的课程设计，我很欣慰。因为我有了动力，有了勇气。谢谢老师对我们的不懈帮助，谢谢学校给了我们这一次实践的机会，也谢谢组员们的关怀。这些美好的回忆美好＜www.niubb.net＞的东西将永远伴随着我。
课程设计心得体会篇四电子课程设计，不仅仅让我们的知识更加牢固，还让我意识到我们所学的知识能够与生活紧密的联系起来。这让我对自我有了更多的信心，因为我们在大学里面不是混日子，而是在学习真正对我们的生活有帮忙的知识和潜力。一个小小的课程设计，却让我有了大大的期望。我会更加珍惜此刻这么好的学习环境，努力学习知识，让自我在激烈的社会竞争中立足，也把自我所学的知识运用到生活实际中来回报社会。
课程设计心得体会篇五经过一个星期的上机实践学习，使我对c语言有了更进一步的认识和了解，要想学好它要重在实践，要通过不断的上机操作才能更好地学习它，通过实践，我也发现我的好多不足之处，首先是自己在指法上还不行，经常按错字母，通过学习也有所改进；再有对c语言的一些标准库函数不太了解，还有对函数调用的正确使用不够熟悉，还有对c语言中经常出现的错误也不了解，通过实践，使我在这几个方面的认识有所提高。
通过实践的学习，我认到学好计算机要重视实践操作，不仅仅是学习c语言，还是其它的语言，以及其它的计算机方面的知识都要重在实践，所以后在学习过程中，我会更加注视实践操作，使自己便好地学好计算机。
C语言常用符号中文解释
1、#include格式：引用标准库头文件，编译器从标准库目录开始搜索；
2、#include""格式：引用非标准库的头文件，编译器从用户的工作目录开始搜索；
3、C语言中“^”符号是位运算、异或；
4、c语言中符号&是&表示与操作例如：a&b表示的就是a、b进行与操作；
5、c语言中->符号是什么意思？比如c=a->b
a为结构体或联合体的指针，->表示调用其成员
6、C语言中，符号“！=”和“==”是什么意思？比如a!=b，a==0
！=是逻辑不等于号而==是判断是否相等：
比如：
inta=3,b=4
a!=b，a的值就不是等于b的值，所以a!=b是正确的
a==0是判断a是否等于0，显然不等于0，那么就是假的
c++c语言入门基础教程教程11：堆内存(一)
十一、堆内存、
堆内存可以动态分配所需的内存空间大小，而数组必须要在程序运行前指定空间大小，下面我们来看一个练习；
1、启动Geany
1）点菜单“应用程序－编程－Geany”启动Geany，新建一个c++源程序；
2）点菜单“文件－另存为”命令，以“heap”为文件名，保存文件到自己的文件夹；
2、分配堆内存
1）使用new操作符来获得需要的内存大小，它返回指定类型的内存空间指针，
接着输入下面的代码，准备要用到的变量，第三个是指针变量，存放将来内存地址：
inti=0;
inta=0;
int*score=NULL;
2）接下来输入一个数给a，指定要申请的内存空间大小；
cout
cin>>a;
3）接下来按整型int申请内存大小，如果成功了，就把地址给score指针变量，否则给它的是“空”NULL；
score=newint[a]；
4）如果score不为空，就给它的各个单元赋值i，内存一般是连续的，可以当数组来使用；
for(inti=0;i
score[i]=i;
5）赋值完毕以后，再显示一下各个单元的值；
coutfor(inti=0;i
cout
6）使用完毕后，归还申请的内存，释放内存后，score指针也应该让指向空NULL；
free(score)；
score=NULL;
7）编译、生成、运行后，显示分配的内存单元和值；
#include
usingnamespacestd;
intmain(intargc,char**argv)
inta=0;
int*score=NULL;
cout
cin>>a;
score=newint[a]；
if(score！=NULL)
for(inti=0;i
score[i]=i;
coutfor(inti=0;i
cout
[]score;
score=NULL;
return0;
课程设计心得体会篇六我认为，在这学期的实验中，不仅培养了独立思考、动手操作的能力，在各种其它能力上也都有了提高。更重要的是，在实验课上，我们学会了很多学习的方法。而这是日后最实用的，真的是受益匪浅。要面对社会的挑战，只有不断的学习、实践，再学习、再实践。这对于我们的将来也有很大的帮助。以后，不管有多苦，我想我们都能变苦为乐，找寻有趣的事情，发现其中珍贵的事情。就像中国提倡的艰苦奋斗一样，我们都可以在实验结束之后变的更加成熟，会面对需要面对的事情。回顾起此课程设计，至今我仍感慨颇多，从理论到实践，在这段日子里，可以说得是苦多于甜，但是可以学到很多很多的东西，同时不仅可以巩固了以前所学过的知识，而且学到了很多在书本上所没有学到过的知识。
通过这次课程设计使我懂得了理论与实际相结合是很重要的，只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相结合起来，从理论中得，才能真正为社会服务，从而提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。在设计的过程中遇到问题，可以说得是困难重重，但可喜的是最终都得到了解决。实验过程中，也对团队精神的进行了考察，让我们在合作起来更加默契，在成功后一起体会喜悦的心情。果然是团结就是力量，只有互相之间默契融洽的配合才能换来最终完美的结果。
课程设计心得体会篇七设计中运用了科学工程计算软件，翻阅了学过的各种关于力学，制图，公差方面的书籍，综合运用了这些知识，感觉提高许多，当然尤其是在计算机软件CAD方面的运用，深切感到计算机辅助设计给设计人员带来的方便，各种设计，计算，制图全套完成。
由于没有经验，第一次做整个设计工作，在设计过程中出现了一些错误比如线形，制图规格，零件设计中的微小计算错误等都没有更正，设计说明书的排版也比较混乱等等。对图层，线形不熟悉甚至就不确定自己画出的线，在出图到图纸上时实际上是什么样子都不知道，对于各种线宽度，没有实际的概念。再比如标注较混乱，还是因为第一次做整个设计工作，没有经验，不熟悉。
这次设计的目的是掌握机械设计规律，综合运用学过的知识，通过设计计算，绘图以及运用技术标准，规范设计手册等有关设计资料进行全面的机械设计技能训练。目的已经达到，有许多要求、标准心中虽然明确理解掌握但是要全力，全面的应用在实际中，还有待于提高水平。
虽然它可能不是良好、优秀，但是既然教学环节、课程设计目的已经达到，那么这次设计做的就是完全合格的。当然还受软件的熟悉，运用程度的影响，所有这些必须得参加实践，接触实际工程设计中才能提高。带轮，齿轮，轴，轴承这些关键的设计计算都达到合格。通过这次课程设计，感到机械设计综合了力学，公差，材料，制图等学科的知识，要好了这些功课，才能做好机械设计。
课程设计心得体会篇八经过紧张而辛苦的四周的课程设计结束了，看着自己的设计。即高兴又担忧，高兴的是自己的设计终于完成啦，担忧的是自己的设计存在很多的不足。
课程设计是我们专业课程知识综合应用的实践训练，着是我们迈向社会，从事职业工作前一个必不少的过程。”千里之行始于足下”，通过这次课程设计，我深深体会到这句千古名言的真正含义。我今天认真的进行课程设计，学会脚踏实地迈开这一步，就是为明天能稳健地在社会大潮中奔跑打下坚实的基础。
我们的课程设计题目是：设计胶带输送机的传动
工作年限是10年工作环境多飞尘滚筒圆周力F是1500牛带速v是1。6米每秒滚筒直径D是250毫米滚筒长度L是600毫米
在这次课程设计中我们共分为了8个阶段：
1、设计准备工作2、总体设计3、传动件的设计计算4、装配图草图的绘制5、装配图的绘制6、零件工作图的绘制7、编写设计说明书8、答辩
在前几周的计算过程中我遇到了很大的麻烦，首先是在电机的选择过程中，在把一些该算的数据算完后，在选择什么电机类型时不知道该怎么选择，虽然课本后面附带有表格及各种电机的一些参数我还是选错了，不得不重新选择。在电机的选择中我们应该考虑电机的价格、功率及在设计时所要用到的传动比来进行选择，特别要注意方案的可行性经济成本。在传动比分配的过程中，我一开始分配的很不合理，把减速机的传动比分成了4，最后导致在计算齿轮时遇到了很大的麻烦。不得不从头开始，重新分配。我们再分配传动比的时候应该考虑到以后的齿轮计算，使齿轮的分度圆直径合理。
在把电机的选择、传动比选定后就开始进入我们这次课程设计的重点了：传动设计计算。在一开始的时候我都不知道从哪儿下手，在杨老师和张老师的热心讲解和指导下，明白了传动设计中齿轮的算法和选择。在选定齿轮类型、精度等级、材料及齿数时，我们一定得按照书上的计算思路逐步细心地完成，特别一些数据的选择和计算一定要合理。当齿轮类型、精度等级、材料及齿数选择完成时，在分别按齿面接触强度设计和按齿根弯曲强度计算，最后通过这两个计算的对比确定分度圆直径、齿轮齿数。
这次设计中最后一个难点就是轴的设计了，在两位老师的细心指导下，我采取了边画边算的方法，确定了低速和高速轴后又分别进行了校核，在这个环节中我觉得轴的校核是个难点，由于材料力学没怎么学好导致计算遇到了麻烦，这也充分的体现了知识的连贯性和综合性。在平时的学习中任何一个环节出了问题都将会给以后的学习带来很大的麻烦。
在计算结束后就开始了画图工作，由于大一的时候就把制图学了，又学了电脑制图导致很自己手工画起来很吃力，许多的画图知识都忘记啦，自己还得拿着制图书复习回顾，导致耽误了许多时间，通过这次的课程设计我更加明白我们所学的每一科都非常重要，要学好学的学硬。在画图过程中，我们应该心细，特别注意不要多线少线同时也要注意图纸的整洁，只有这样才能做出好的图。
说实话，课程设计真的有点累。然而，当我一着手清理自己的设计成果，漫漫回味这3周的心路历程，一种少有的成功喜悦即刻使倦意顿消。虽然这是我刚学会走完的第一步，也是人生的一点小小的胜利，然而它令我感到自己成熟的许多，另我有了一中”春眠不知晓”的感悟。通过课程设计，使我深深体会到，干任何事都必须耐心，细致。课程设计过程中，许多计算有时不免令我感到有些心烦意乱：有2次因为不小心我计算出错，只能毫不情意地重来。但一想起周伟平教授，黄焊伟总检平时对我们耐心的教导，想到今后自己应当承担的社会责任，想到世界上因为某些细小失误而出现的令世人无比震惊的事故，我不禁时刻提示自己，一定呀养成一种高度负责，认真对待的良好习惯。这次课程设计使我在工作作风上得到了一次难得的磨练。短短三周是课程设计，使我发现了自己所掌握的知识是真正如此的缺乏，自己综合应用所学的专业知识能力是如此的不足，几年来的学习了那么多的课程，今天才知道自己并不会
用。想到这里，我真的心急了，老师却对我说，这说明课程设计确实使我你有收获了。老师的亲切鼓励了我的信心，使我更加自信。
最后，我要感谢我的老师们，是您严厉批评唤醒了我，是您的敬业精神感动了我，是您的教诲启发了我，是您的期望鼓励了我，我感谢老师您今天又为我增添了一幅坚硬的翅膀。今天我为你们而骄傲，明天你们为我而自豪
课程设计心得体会篇九一周的课程设计结束了。这次课程设计不仅巩固了上个学期的旧知识，而且让我们了解了更多这门学科的知识。在这次的课程设计中培养了我如何去把握一件事情，如何去做一件事情，又如何完成一件事情。在设计过程中，与同学分工设计，和同学们相互探讨，相互学习，相互监督。学会了合作，学会了运筹帷幄，学会了宽容，学会了理解，也学会了做人与处世。更重要的是让我学到了很多课堂上没有学到的知识。所有伟大的建筑工程都离不开每张图纸的每一个细节。我们还要经常巩固学过的知识。为以后做充分的准备。课程设计不仅巩固了知识而且让我学到了很多，我将珍惜每一次这样的机会。，课程设计是我们专业课程知识综合应用的实践训练，这是我们迈向社会，从事职业工作前一个必不少的过程。“千里之行始于足下”，通过这次课程设计，我深深体会到这句千古名言的真正含义。我今天认真的进行课程设计，学会脚踏实地迈开这一步，就是为明天能稳健地在社会大潮中奔跑打下坚实的基础。通过这次安装工程课程设计，综合运用本专业所学课程的理论培养和提高我们独立工作能力，巩固与扩充了课程所学的内容，提高了计算能力，熟悉了规则，同时各科相关的课程都有了全面的复习，独立思考的能力也有了提高。这次设计过程中，我体会了学以致用、看到劳动成果的喜悦心情，从中发现自己平时学习的不足和薄弱环节，从而加以弥补。在此感谢我们的孙玉梅老师。，老师严谨细致、一丝不苟的作风一直是我们学习的榜样；老师循循善诱的教导给予我无尽的启迪；当然了在此次课程设计中我也遇到很多棘手的问题，但是当我遇到这些问题时我大多是请教周围懂得的同学，这样让我认识到与他们的差距当然也不忘不短提升自己。在这次课程设计中，首先为了能更明白的了解设计者的设计原理，我对图纸进行了深入的研究，争取把每处不明白的地方都弄明白。看不懂图就不能做出合理的造价，所以看图的确非常重要。在做课程设计期间，我学会了独立看图、识图，只有仔仔细细的把图看清楚才能在后续计算中明白算那里。
课程设计最有趣也是最让人头疼的地方就是，理论知识在实际中的运用。对于知识不能很好运用的我们，经常会将知识弄混，从而导致在计量中的各种错误。而每一个错误都并非独立的，往往一个问题的出现导致后续连环的错误，这时我们就不得不重头开始一步一步检查错误，修正错误。例如在数截止阀的时候，给水管与太阳能连接的地方的截止阀没有数，导致数量变小，在套价时价格相对偏低。卫生间大样图在量取管道长度时，没有仔细阅读定额规则，将属于卫生器具部分的管道长度算进去，后来经过老师讲解，才得以重新修订。还有如立管算至那里，太阳能部分是否计算等许多问题。套价是一个有趣的过程，当一点一点将自己计算的工程量输进广联达计价软件，看着我们的工程造价，一种自豪感在心底升起，这是身为造价专业的学生独有的乐趣。但是同样，套价过程同样有风险，需谨慎对待，我们就曾在套价过程中忘记了管件，导致总价偏差极大。还有未计价材料的价格，在查询资料时，我们对比了许多网上报价信息，最后得出我们心中的理想价格。在本次课程设计中，我主要负责套价环节，这次安装计价的套价，不仅让我巩固了之前在土建计价套价中的知识，同时让我学习到许多新的技能与方法，为日后的学习工作打下基础。同时我也在计算中得到了一些教训：在计算中要想做万无一失那是不可能的。但我在课程设计中认识到，在套价中，要避免重大事故出现，必须在套价中认真仔细，反复核对。只有这样才能在套价中尽量避免出现错误。
俗语说：“纸上得来终觉浅”。在书本上学过的理论知识，似乎通俗易懂，但从未付诸实践过，当自己亲自计算工程量、计算工程造价时，才会体会到难度有多大；也许亲临其境或亲自上阵才能意识到自己能力的欠缺和知识的匮乏。刚开始的时候，我的进度很慢，但是随着对专业知识越来越熟悉，我的速度渐渐的加快了很多。通过这次课程设计期间，我验证和巩固充实所学的理论知识，加深了对相关内容的理解，接触课堂以外的实践知识，加深了解了对本专业的需要。培养了独立进行资料收集和解决问题的能力，拓宽了视野，增长了见识，体验到进行工程造价的不易，而且更多的是希望自己在课程设计中积累各方面的经验，为将来自己参加工作做准备。这次的安装计价带给我不仅仅是一种实训经验更是我人生的一笔财富。
尽管一周的时间我们奔波于建工楼与寝室之间，但是我们却是开心与充实的，不仅仅在于我们学到的知识，更多的是团队合作带来的友谊，这让我感到如沐春风，心旷神怡。
课程设计虽然已经结束，但是对我来说这才是一个开始，一个我运用实践的开始，一个为以后工作打下坚实基础的开始。
人工智能学习心得
人工智能学习心得时间：2023.7.7人工智能学习心得
对人工智能的理解
通过这学期的学习，我对人工智能有了一定的感性认识，个人觉得人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。
人工智能的发展历史大致可以分为这几个阶段：
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落
人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。
第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，19xx年成立了国际人工智能联合会议
第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本19xx年开始了”第五代计算机研制计划”，即”知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。
第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。
19xx年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。
第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮
由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。
对人工智能对世界的影响的感受及未来畅想
最近看了电影《黑客帝国》一系列，对其中的科幻生活有了很大的兴趣，不觉有了疑问：现在的世界是否会如电影中一样呢？人工智能的神话是否会发生
在当前社会中的呢？
在黑客帝国的世界里，程序员成为了耶稣，控制着整个世界，黑客帝国之所以成为经典，我认为，不是因为飞来飞去的超级人物，而是因为她暗自揭示了一个人与计算机世界的关系，一个发展趋势。谁知道200年以后会不会是智能机器统治了世界？
人类正向信息化的时代迈进，信息化是当前时代的主旋律。信息抽象结晶为知识，知识构成智能的基础。因此，信息化到知识化再到智能化，必将成为人类社会发展的趋势。人工智能已经并且广泛而有深入的结合到科学技术的各门学科和社会的各个领域中，她的概念，方法和技术正在各行各业广泛渗透。而在我们的身边，智能化的例子也屡见不鲜。在军事、工业和医学等领域中人工智能的应用已经显示出了它具有明显的经济效益潜力，和提升人们生活水平的最大便利性和先进性。
智能是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。然而，对于什么是人类智能（或者说智力），科学界至今还没有给出令人满意的定义。有人从生物学角度定义为“中枢神经系统的功能”，有人从心理学角度定义为“进行抽象思维的能力”，甚至有人同义反复地把它定义为“获得能力的能力”，或者不求甚解地说它“就是智力测验所测量的那种东西”。这些都不能准确的说明人工智能的确切内涵。
虽然难于下定义，但人工智能的发展已经是当前信息化社会的迫切要求，同时研究人工智能也对探索人类自身智能的奥秘提供有益的帮助。所以每一次人工智能技术的进步都将带动计算机科学的大跨步前进。如果将现有的计算机技术、人工智能技术及自然科学的某些相关领域结合，并有一定的理论实践依据，计算机将拥有一个新的发展方向。
个人觉得研究人工智能的目的，一方面是要创造出具有智能的机器，另一方面是要弄清人类智能的本质，因此，人工智能既属于工程的范畴，又属于科学的范畴。通过研究和开发人工智能，可以辅助，部分替代甚至拓宽人类的智能，使计算机更好的造福人类。
人工智能研究的近期目标；是使现有的计算机不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。按照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式识别系统、机器学习系统、机器人等。随着社会的发展，技术的进步，人工智能的发展是任何人都无法想象的。通过对人工智能的学习，以及与所听所见所闻的结合，我大胆的对未来人工智能的发展做出了以下拙劣的猜想：
一，融合阶段（2010—20xx年）：
1、在某些城市，立法机关将主要采用人工智能专家系统来制定新的法律。
2、人们可以用语言来操纵和控制智能化计算机、互联网、收音机、电视机和移动电话，远程医疗和远程保健等远程服务变得更为完善。
3、智能化计算机和互联网在教育中扮演了重要角色，远程教育十分普及。
4、随着信息技术、生物技术和纳米技术的发展，人工智能科学逐渐完善。
5、许多植入了芯片的人体组成了人体通信网络（以后甚至可以不用植入任何芯片）。比如，将微型超级计算机植入人脑，人们就可通过植入的芯片直接进行通信。
6、抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。
7、随着人工智能的加速发展，新制定的法律不仅可以用来更好地保护人类健康，而且能大幅度提高全社会的文明水准。比如，法律可以保护人们免受电磁烟雾的侵害，可以规范家用机器人的使用，可以更加有效地保护数据，可以禁止计算机合成技术在一些文化和艺术方面的应用（比如禁止合成电视名人），可以禁止编写具有自我保护意识的计算机程序。
三、自我发展阶段（2020—20xx年）：
1、智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行科学研究，还能自己生产产品。
2、一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。
3、用可植入芯片实现人类、计算机和鲸目动物之间的直接通信，在以后的发展中甚至不用植入芯片也可实现此项功能。
4、制定“机器人法”等新的法律来约束机器人的行为，使人们不受机器人的侵害。
5、高水准的智能化技术可以使火星表面环境适合人类居住和发展。
四、升华阶段（2030—20xx年）：
1、信息化的世界进一步发展成全息模式的世界。
2、人工智能系统可从环境中采集全息信息，身处某地的人们可以更容易地了解和知晓其他地方的情况。
3、人们对一些目前无法解释的自然现象会有更清楚的认识和更完善的解释，并将这些全新的知识应用在医疗、保健和安全等领域。
4、人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。人工智能一但拥有长足的进步，必将带动其他计算机技术的发展。网络化将虚拟的世界变得无限大，届时，足不出户将成为一种习惯。人工智能必将带动人类的发展，起到决定性作用。
虽然不知道其中有多少在未来会得到实现，但也算是我通过对人工智能的学习所收获的总结。人工智能的繁荣景象和光明前景已展示出其诱人的魅力，让我们一起期待未来的世界吧，一个全新的人工智能世界。
第二篇：20xx学习心得20xx年专业技术人员知识更新培训
机械制造专业学习心得
为了提高专业技术人员的创新能力、专业水平和科学素质，我学习了《机器人创新设计-轮式移动机器人创新设计基础》专业课程。通过学习专业课程，让我懂得专业技术人员继续教育知识更新培训的目的是使专业技术人员的综合素质有较大提高，成为具有创新理念，掌握先进技术，懂得市场经济、管理知识，并熟悉有关国际通则的新一代专业技术人员。
现将我这阶段的主要学习内容、学习体会、学习感受、学习思考总结如下：学习内容：
（一）轮式移动机器人的特点：同腿式不行机器人相比，加速快，以一定速
度跑起来的话一般只需较小的驱动力，省能。
（二）轮的配置与方向操纵：
1、汽车一般不能横向移动，但是，与汽车不同，有可以朝着任一行进方
向移动的移动机器人，它是通过全方位移动机构来实现的。
2、方向操纵机构与轮配置的关系，车轮分为主动轮和被动轮—驱动轮、
从动轮、操纵轮。
（三）车轮安装与动力传动
1、制作小型移动机器人常用原动机为直流电机较多。通常电机轴直接与
驱动轮相连不现实。因此，通常在电机与驱动轮之间加减速器传动装置。
2、直接够入电机轴上装有齿轮头的电机的情况下，可再加一对齿轮传动。
3、电机轴上加同步带轮、经同步齿形带将运动和动力传递给大同步齿形
带轮，可在通过第二级同步齿形带传动传递给驱动轮。
（四）机器人如何知道自己所在的位置
1、移动机器人一边移动一边知道自己所处的位置是非常重要的而且也是
必须的。
2、移动机器人是用计算机控制来工作的，计算机对所有的信息进行数字
处理，移动机器人的位置和姿态是用数字表示的。即在地面上建立2维坐标系，将移动的机器人坐标位置与方向数值表示即可以了。
3、机器人的移动环境地图可以描述在同一坐标系中，从当前的位置姿态
来看立即就能明白移动机器人在地图上位于何处。
（五）如何选择、使用电机
1、电机有各种类型的，如何选择合适的电机用于驱动移动机器人。
2、首先估算移动机器人行走时所需要的力有多大。不估算好则无法选用电机。相应于移动机器人行走所需要的力，电机能够产生的驱动力不足则得不到期望的移动速度，如果电机产生的驱动力过大，则对于移动机器人而言，电机驱动能力浪费了！
3、由估算过程可知，移动机器人走行时速度是由该速度下移动机器人所受摩擦力与电机产生的力之间的平衡关系确定的。
（六）行走（轮式移动）如何控制
1、前一节讨论了由电机出力产生的车轮蹭路面的力，自然而然地考虑控制电机输出转矩的方法。
2.同时考虑为使按速走行，期望进行移动机器人走行速度控制。
3.为了使之沿直线走行，期望进行沿着直线走行的移动机器人控制。
4.相应地进行在世界范围内被移动机器人制造商们称为‘力控制’.‘速度控制’.‘轨迹追踪控制’等。想要真正地讲述有关证明及深入论述控制理论的知
识教科书中都有所写。本节将尽可能通俗易懂地讲述关于移动机器人的控制。
5.本节将就移动机器人沿直线走行的模型化问题进行论述。
(七)操作臂型机器人、步行机器人
机器人中最具代表性的尚有操作臂型机器人和步行机器人。实际上这三种机器人都有各自的特点和适用场合，可以互相拟补各自的不足，互相取长补短，可以进行联合创新设计以满足多种工况环境下的实际需要，扩大机器人作业范围、作业类型。
（八）机器人创新设计的工学基础
1、基础知识概述：1）机械制图与电路图设计、2）机构与自由度、3）反馈控制的概念与方法、4）解析几何和矢量分析与矩阵和行例式等数学基础、5）力矩与转动惯量和惯性矩等物理概念、6）减速器等。
2、驱动器与传感器：1）气动元件一气缸、阀、2）光电编码器、3）电位计、4）应变片与电信号测量、5）力传感器原理、6）加速度传感器原理、7）倾斜计、
8）电机使用方法、9）DD（直接驱动又称力矩形）电机、10）步进电机、11）光传感器、12）光电管、13）超声波传感器、14）激光测距传感器、15）陀螺仪等。
3、机械传动系统基础知识概述：1）同步齿形带传动、2）齿形链传动3）钢丝绳与绳轮、4）滚珠丝杠、5）直线轴承、6）直线导轨、7）齿轮、8）齿轮回差的消除、9）蜗轮蜗杆传动、10）齿轮齿条、11）行星齿轮头、12）谐波齿轮传动、13）消除传动系统回差的双电机驱动、14）差动减速器等。
4、滚动轴承
5、零件与材料：1）连接固定类零件及工具、2）弹簧、3）RCC（远心柔顺）机构、4）常用材料、5）形状记忆合金等。
6、电子部件：电阻、电容、二极管、三极管、A/D、D/A转换器、计数器、运算放大器、单片机（CPU）、电机驱动H桥路等。
学习体会、感受：
我通过《机器人创新设计-轮式移动机器人创新设计基础》的学习，让我对机器人设计有了新的基础和看法，通过这么长时间的学习，我将课程所讲和实际学习归为几个词语“定义、构成、分类、控制、机构、应用”。
定义：随着社会发展和科技进步，机器人在生产生活中得到越来越多的应用，其中，工业机器人大多都是机械臂使固定机器人。而还有很多机器人可以根据人们的需要按照预订路径进行移动，这类机器人即为移动机器人其移动机构又分为轮式、履带式、腿式、跳跃式和复合式。每种机器人都有其特定的制造方式和功能。其中，轮式机器人，既以驱动轮子来带动机器人进行移动和工作的机器人。虽然其运动稳定性与路面的路况有很大关系，但是由于其具有自重轻、承载大、机构简单、驱动和控制相对方便、行走速度快、工作效率高等特点，从而被广泛应用。
轮式机器人的分类：由于轮子的多少，直接关系到机器人设计的技术和难度，以及其功用。所以轮式机器人的分类一般都是根据其轮子多少进行分类。按照已经出现的机器人，可以分为如下几类：单轮滚动机器人（如球形机器人）、两轮移动机器人在（如自行车机器人）、三、四轮机器人（如智能车）、六轮机器人和复合机器人。一般而言，三轮机器人简单实用，四轮机器人稳定性好，承载能力大，而相比之下，六轮机器人比四轮机器人更为优越。
轮式机器人研究的几个重要方面：机器人是一种高自动化的高科技产品，它的诞生，是各个学科交叉应用的结果。如今，研制一种机器人就需要从各个科学领域对其进行研究和创新。一般而言，机器人的主要技术如下：机器人机构、
导航和定位、路径规划、传感器技术、控制技术、移动机器人传感器技术、屏蔽技术等。
1.机器人机构
轮式机器人的机构设计属于机械领域，在设计过程中不仅要考虑自身重量的影响，还要考虑到工作环境的影响，而且不能对数据的采集和分析产生干扰。在轮式机器人的机构设计中，最为重要的是转向机构的设计，如今，转向机构主要分为如下几种：艾克曼转向（前轮转向前轮驱动或者前轮转向后轮驱动）；滑动转向（两侧车轮独立驱动）；全向转动（基于全方位移动轮构建，如麦克纳姆轮）；轴－关节转向；（车轮转动幅度较大）；车体－关节转向（转弯半径小，转向灵活，但是轨迹难以控制）。再轮式机器人的设计中应根据具体需要来选择转向机构的设计。
2.导航和定位
导航和定位是确定机器人在多维工作环境中相对于全局坐标的位置，是移动机器人最基本的环节。导航方式有惯性导航，磁导航，视觉导航，卫星导航等，定位方式有惯性定位，陆标定位，声音定位等，在机器人设计中，需要对轮式机器人的模型进行分析，才能得出合理有效地导航方式和定位方式。
3.路径规划
路径规划，既让轮式机器人按照某一性能指标搜索一条起始状态到目标状态的最优路径。在设计过程中路径规划要考虑全局路径和局部路径两个方面。其中全局路径是机器人运行的总路径，而局部路径可以使机器人在运动过程中避免碰撞。在分析运动过程中，可以考虑D-H参数法对其进行分析。
4.传感器
在轮式机器人中，传感器就相当于人的感官。它收集外界和自己发生的信息，从而为后续处理积累了前提的数据。轮式机器人中一般会用到的传感器一般有如下几种：内部有测量机器人行进速度的，如线加速度计；测量转角的，如陀螺仪，外部的传感器主要是用来检测外部环境，防止碰撞，如超声波传感器，视觉传感器等等。传感器将采集来的数据传送给控制器，再加以处理，才能使得轮式机器人按照预订路径进行移动。
5.控制
常见的控制有PID控制，但是这些年一般对机器人所用的都是模糊控制，因为模糊控制不需要建立数学模型，可以语言化的表达复杂的非线性系统。另外，由于工作环境的要求，很多轮式机器人都用上了遥控技术，这样，可以扩大机器人的工作空间和工作能力，但是遥控通常会产生更大的误差，因此，如何更好地控制误差，使其达到预定的工作效果，是遥控技术不可不考虑的一个问题。
6.屏蔽
由于在机器人工作工程中，会产生这样那样的干扰，如何去除这些干扰，让机器人更为可靠，就需要更好的屏蔽技术来为其服务。屏蔽设计时要考虑到可靠性，适应性以及经济性，尽量为其找到适合的屏蔽技术。一般的屏蔽技术有：隔离技术，滤波技术，接地抑制反电势干扰技术等。
通过学习让我感受到机器人的创新迫在眉睫，机器人现在已被广泛地用于生产和生活的许多领域,按其拥有智能的水平可以分为三个层次.
一是工业机器人,它只能死板地按照人给它规定的程序工作,不管外界条件有何变化,自己都不能对程序也就是对所做的工作作相应的调整.如果要改变机器人所做的工作,必须由人对程序作相应的改变,因此它是毫无智能的.
二是初级智能机器人.它和工业机器人不一样,具有象人那样的感受,识别,推理和判断能力.可以根据外界条件的变化,在一定范围内自行修改程序,也就是它能适应外界条件变化对自己怎样作相应调整.不过,修改程序的原则由人预先给以规定.这种初级智能机器人已拥有一定的智能,虽然还没有自动规划能力,但这种初级智能机器人也开始走向成熟,达到实用水平.
三是高级智能机器人.它和初级智能机器人一样,具有感觉,识别,推理和判断能力,同样可以根据外界条件的变化,在一定范围内自行修改程序.所不同的是,修改程序的原则不是由人规定的,面是机器人自己通过学习,总结经验来获得修改程序的原则.所以它的智能高出初能智能机器人.
智能机器人可以说是最先进智能的了，已拥有一定的自动规划能力,能够自己安排自己的工作.这种机器人可以不要人的照料,完全独立的工作,故称为高级自律机器人.这种机器人也开始走向实用.
对于这三种机器人尽管机器人人工智能取得了显著的成绩，控制论专家们认为它可以具备的智能水平的极限并未达到。问题不光在于计算机的运算速度不够和感觉传感器种类少，而且在于其他方面，如缺乏编制机器人理智行为程序的设计思想。你想，现在甚至连人在解决最普通的问题时的思维过程都没有破译，人类的智能会如何呢——这种认识过程进展十分缓慢，又怎能掌握规律让计算机“思维”速度快点呢？因此，没有认识人类自己这个问题成了机器人发展道路上的绊脚石。
学习总结：
机器人是一种仿生的高科技产物。轮式机器人的出现，为人们的生活和科学发展做出了十分接触的贡献。在工业、农业、反恐、防爆、空间探测等各个领域，轮式机器人都可以代替人类完成一些危险或者不可完成的任务。如何控
制轮式机器人按照我们需要的方式进行移动和精准的动作是十分重要的一个环节。另外，如今，机器人已经向着更为宏观和微观的方向发展，相信，在不久的将来，在更为精准的设计和控制下，轮式机器人将会为我们带来更为美好的生活！
姓名：赵利敏
报名编号：
工作单位：西林钢铁集团阿城钢铁有限公司
101142012441
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