智能机器人研究进展（通用8篇）
文章编号:1008-0570(2006)11-2-0244-03
中文核心期刊《微计算机信息》(嵌入式与SOC)2006年第22卷第11-2期
智能机器人路径规划及算法研究
ResearchonPathPlanningandAlgorithmsforIntelligentRobots
(西南科技大学)宋晖张华高小明
SONGHUIZHANGHUAGAOXIAOMING
摘要:路径规划技术是机器人控制技术研究中的一个重要问题,目前的研究主要分为全局规划方法和局部规划方法两大类。在
对一些较有代表性的研究思想及其相关算法分析的基础上,比较各种方法的优缺点,提出了机器人路径规划今后的研究重点。关键词:智能机器人;全局规划;局部规划;优化算法 中图分类号:TP242.6 文献标识码:A
技
1引言 术
自50年代世界上第一台机器人装置诞生以来, 创 机器人的发展经历了一个从低级到高级的发展过程。
第一代示教再现型机器人,可以根据人示教的结果再 新 现出动作,它对于外界的环境没有感知。在20世纪70
年代后期人们开始研究第二代机器人:带感觉的机器 人,这种机器人是类似人某种感觉的功能,如力觉、触 觉、滑觉、视觉、听觉。第三代机器人是智能机器人阶 段,机器人通过各种传感器获取环境信息,利用人工 智能进行识别、理解、推理并做出判断和决策来完成 一定的任务。这就要求智能机器人除了具有感知环境 和简单的适应环境能力外,还具有较强的识别理解功 能和决策规划功能。（智械科技）Abstract:Pathplanningtechnologyisoneoftheimportantprobleminintelligentrobot.Atpresent,thetworesearchways:oneis globalplanningandtheotherislocalplanning.Onthebasisoftheanalysisofsometypicalideas,methodsandrelatedalgorithms ofpathplanningforintelligentrobot,thispaperproposesthefutureresearchemphasisofrobotpathplanning.Keywords:intelligentrobot,globalplanning,localplanning,optimizationalgorithms
①复杂性:在复杂环境中,机器人路径规划非常 复杂,且需要很大的计算量。
②随机性:复杂环境的变化往往存在很多随机性 和不确定因素。
③多约束:机器人的形状、速度和加速度等对机 器人的运动存在约束。
3全局路径规划
全局规划方法主包括构型空间法、拓扑法、栅格 解耦法、自由空间法、神经网络法等。
3.1构型空间法
构型空间法的基本思想是将机器人缩小为一个 点,根据机器人形状和尺寸将障碍物进行拓展。其中 研究较成熟的有:可视图法和优化算法。
3.1.1可视图法
可视图法中的路径图由捕捉到的存在于机器人 一维网络曲线(称为路径图)自由空间中的节点组成。路径的初始状态和目标状态同路径图中的点相对应, 这样路径规划问题就演变为在这些点间搜索路径的 问题。要求机器人和障碍物各顶点之间、目标点和障碍 物各顶点之间以及各障碍物顶点与顶点之间的连线均 不能穿越障碍物,即直线是“可视的”,然后采用某种方 法搜索从起始点到目标点的最优路径,搜索最优路径 的问题就转化为从起始点到目标点经过这些可视直线 的最短距离问题。该法能够求得最短路径,但假设忽略 智能机器人的尺寸大小,使得机器人通过障碍物顶点 时离障碍物太近甚至接触,并且搜索时间长。
3.1.2优化算法 此法可删除一些不必要的连线以简化可视图、缩 短搜索时间,能够求得最短路径。但假设机器人的尺
《 现场总线技术应用200例》 2智能机器人的路径规划技术分类
智能机器人路径规划是指在有障碍物的工作环 境中,如何寻找一条从给定起点到终点适当的运动路 径,使机器人在运动过程中能安全、无碰地绕过所有 障碍物。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束 的优化问题,都要完成路径规划、定位和避障等任务。根据机器人对环境信息掌握的程度不同将智能机器 人路径规划分为基于模型的全局路径规划和基于传 感器的局部路径规划。前者是指作业环境的全部信息 已知,又称静态或离线路径规划;后者是指作业环境 信息全部未知或部分未知,又称动态或在线路径规 划。智能机器人路径规划存在以下特点: 宋晖:讲师硕士
基金项目:国家自然科学基金(60404014);
西南科技大学青年基金资助项目(ZK053033)
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在满足精度要求的情况下,用神经网络来表示环境则 可以取得较好的效果。神经网络在全局路径规划的应 用,将障碍约束转化为一个惩罚函数,从而使一个约 束优化问题转化为一个无约束最优化问题,然后以神 经网络来描述碰撞惩罚函数,进行全局路径规划。
虽然神经网络在路径规划中有学习能力强等优 点,但整体应用却不是非常成功,主要原因是智能机 器人所遇到的环境是千变万化的、随机的,并且很难 以数学的公式来描述。寸大小忽略不计,会使机器人通过障碍物顶点时离障 碍物太近甚至接触,并且搜索时间长。另外的缺点就 是此法缺乏灵活性,即一旦机器人的起点和目标点发 生改变,就要重新构造可视图,比较麻烦。这类算法包 括Dijkstra算法,A*算法等。（智械科技）
3.2拓扑法
拓扑法将规划空间分割成具有拓扑特征子空间, 根据彼此连通性建立拓扑网络,在网络上寻找起始点 到目标点的拓扑路径,最终由拓扑路径求出几何路 径。拓扑法基本思想是降维法,即将在高维几何空间 中求路径的问题转化为低维拓扑空间中判别连通性 的问题。优点在于利用拓扑特征大大缩小了搜索空 间。算法复杂性仅依赖于障碍物数目,理论上是完备 的。而且拓扑法通常不需要机器人的准确位置,对于 位置误差也就有了更好的鲁棒性;缺点是建立拓扑网 络的过程相当复杂,特别在增加障碍物时如何有效地 修正已经存在的拓扑网是有待解决的问题。
3.3栅格解耦法
栅格解耦法是目前研究最广泛的路径规划方法。该方法将机器人的工作空间解耦为多个简单的区域, 一般称为栅格。由这些栅格构成了一个连通图,在这个 连通图上搜索一条从起始栅格到目标栅格的路径,这 条路径是用栅格的序号来表示的。整个图被分割成多 个较大的矩形,每个矩形之间都是连续的。如果大矩形 内部包含障碍物或者边界,则又被分割成4个小矩形, 对所有稍大的栅格都进行这种划分,然后在划分的最 后界限内形成的小栅格间重复执行程序,直到达到解 的界限为止。该法以栅格为单位记录环境信息,环境 被量化成具有一定分辨率的栅格,栅格的大小直接影 响着环境信息存储量的大小和规划时间的长短,栅格 划分大了,环境信息存储量小,规划时间短,分辨率下 降;栅格划分小了,环境分辨率高。
3.4自由空间法
自由空间法采用预先定义的如广义锥形和凸多 边形等基本形状构造自由空间,并将自由空间表示为 连通图,通过搜索连通图来进行路径规划。自由空间 的构造方法是:从障碍物的一个顶点开始,依次作其 它顶点的链接线,删除不必要的链接线,使得链接线 与障碍物边界所围成的每一个自由空间都是面积最 大的凸多边形;连接各链接线的中点形成的网络图即 为机器人可自由栅格法运动的路线。其优点是比较灵 活,起始点和目标点的改变不会造成连通图的重构, 缺点是复杂程度与障碍物的多少成正比,且有时无法 获得最短路径。
3.5神经网络法
人工神经网络是由大量神经元相互连接而形成 的自适应非线性动态系统,对于大范围的工作环境，《PLC技术应用200例》
4局部路径规划
局部路径规划的主要方法有:人工势场法、模糊 逻辑控制法、混合法、滚动窗口法等。
4.1人工势场法
人工势场法是由Khatib提出的一种虚拟力法。其 基本思想是将智能机器人在环境中的运动视为一种 虚拟人工受力场中的运动。把智能机器人在环境中的 运动视为一种在抽象的人造受力场中的运动,目标点 对智能机器人产生引力,障碍物对智能机器人产生斥 力,最后通过求合力来控制智能机器人的运动。该法结 构简单,便于低层的实时控制,在实时避障和平滑的 轨迹控制方面,得到了广泛应用,其不足在于存在局 部最优解,容易产生死锁现象,因而可能使智能机器 人在到达目标点之前就停留在局部最优点。
4.2模糊逻辑控制算法 模糊方法不需要建立完整的环境模型,不需要进 行复杂的计算和推理,尤其对传感器信息的精度要求 不高,对机器人周围环境和机器人的位姿信息的具有 不确定性、不敏感的特点,能使机器人的行为体现出 很好的一致性、稳定性和连续性,能比较圆满地解决 一些规划问题,对处理未知环境下的规划问题显示出 很大优越性,对于解决用通常的定量方法来说是很复 杂的问题或当外界只能提供定性近似的、不确定信息 数据时非常有效。但模糊规则往往是人们通过经验预 先制定的,所以存在着无法学习、灵活性差的缺点。
技 术 创 新
4.3遗传算法
遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机 制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法,它采 用群体搜索技术,通过选择、交叉和变异等一系列遗 传操作,使种群得以进化。避免了困难的理论推导,直 接获得问题的最优解。其基本思想是:将路径个体表 达为路径中一系列中途点,并转换为二进制串。首先 初始化路径群体,然后进行遗传操作,如选择、交叉、复制、变异。经过若干代进化以后,停止进化,输出当 前最优个体。
遗传算法存在运算时间长,实现路径的在线规划 困难,而且在机器人的路径规划问题中应用存在着个
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体编码不合理、效率低、进化效果不明显等问题。
4.4混合法 混合法是一种用于半自主智能机器人路径规划 的模糊神经网络方法。所谓半自主智能机器人就是具 有在人类示教基础上增加了学习功能的器件的机器 人。这种方法采用模糊描述来完成机器人行为编码,同 时重复使用神经网络自适应技术。由机器人上的传感 器提供局部的环境输入,由内部模糊神经网络进行环 境预测,进而可以在未知环境下规划机器人路径。此 外,也有人提出基于模糊神经网络和遗传算法的机器 人自适应控制方法。将规划过程分为离线学习和在线 学习两部分。该方法是一种混合的机器人自适应控制 方法,可以自适应调整机器人的行走路线,达到避障和 路径最短的双重优化。（智械科技）
(3)多传感器信息融合用于路径规划。单传感器难 以保证输入信息准确与可靠。多传感器所获得信息具 有冗余性,互补性,实时性和低代价性,且可以快速并 行分析现场环境。
(4)基于功能/行为的智能机器人路径规划。基于模 型自顶向下的感知-建模-规划-动作是一种典型慎思 结构,称为基于功能的控制体系结构。基于行为的方 法是一种自底向上的构建系统方法,并与环境交互作 用中最终达到目标。基于功能/行为的机器人控制结构 融合了两者优点,这是研究的新动向之一。
6结语
本文作者的创新点:深入研究了国内外关于机器 人路径规划算法的发展现状、最新进展和各种算法的 优缺点,并对未来机器人路径规划技术的发展趋势进 行了综合分析;指出机器人路径规划技术未来的研究 重点是“仿人、仿生”智能,并还将紧密的结合认知科 学、人工智能、与计算智能的研究成果,提升机器人行 为的智能度。
参考文献:
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Intelligentan-
dRoboticSystems,1997,19.(下转第252页)
《 现场总线技术应用200例》 技 整个控制既基于模型与优化的,又是基于反馈的。基
:首先进行场 术 于滚动窗口的路径规划算法的基本思路景预测,在滚动的每一步,机器人根据其探测到的局 创4.5滚动窗口法
滚动窗口借鉴了预测控制滚动优化原理,把控制 论中优化和反馈两种基本机制合理地融为一体,使得
新 部窗口范围内的环境信息,用启发式方法生成局部子 目标,并对动态障碍物的运动进行预测,判断机器人 行进是否可能与动态障碍物相碰撞。其次机器人根据 窗口内的环境信息及预测结果,选择局部规划算法, 确定向子目标行进的局部路径,并依所规划的局部路 径行进一步,窗口相应向前滚动。然后在新的滚动窗 口产生后,根据传感器所获取的最新信息,对窗口内 的环境及障碍物运动状况进行更新。该方法放弃了对 全局最有目标的过于理想的要求,利用机器人实时测 得的局部环境信息,以滚动方式进行在线规划,具有 良好的避碰能力。但存在着规划的路径是非最优的问 题,即存在局部极值问题。
5智能机器人路径规划技术的展望
随着计算机、传感器及控制技术的发展,特别是 各种新算法不断涌现,智能机器人路径规划技术已经 取得了丰硕研究成果。特别是周围环境已知的全局路 径规划,其理论研究已比较完善,目前比较活跃的领 域是研究在环境未知情况下的局部规划。从研究成果 看,有以下趋势:
(1)智能化的算法将会不断涌现。模糊控制、神经网 络、遗传算法以及它们的相互结合也是研究热点之一。(2)多智能机器人系统的路径规划。随着智能机器 人工作环境复杂度和任务的加重,对其要求不再局限 于单台智能机器人,在动态环境中多智能机器人的合 作与单个机器人路径规划要很好地统一。
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实验,插值A*规划的路径代价大约是A*算法的
0.94,其计算时间是大约A*算法的1.35倍。图11中 展示了在125×75地图,障碍物密度是33.3%,用A*
算法和插值A*算法规划在的路径。图中黑线表示A* 算法规划的路径,红线表示插值A*算法规划的路径。从图中可以看出红线规划的路径不一定从节点的中 间通过,故路径明显的比黑线规划的路径代价少。表1 显示了两种算法比较的结果。
pages3310-3317.[3]K.Konolige.Agradientmethodforrealtimerobotcontrol.In ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonIntelligent RobotsandSystems(IROS),2000.[4]R.PhilippsenandR.Siegwart.AnInterpolatedDynamic NavigationFunction.InProceedingsoftheIEEEInternational ConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA),2005.[5]D.FergusonandA.Stentz.FieldD*:AnInterpolation-basedPath PlannerandReplanner.TechnicalReportCMURI-TR-7-16, CarnegieMellonSchoolofComputerScience,2005.[6]王俭,肖金球,王林芳.一种改进的机器人路径规划蚂蚁算法[J].微计算机信息,2005,5:53
[7]邢军,王杰.神经网络在移动机器人路径规划中的应用研究[J].微计算机信息,2005,11-2:110
作者简介:吕太之,男,1979-10,硕士研究生,高工,研究 方向人工智能与模式识别.E-mail:lvtaizhi@163.com;赵 春霞,女,1964-05,教授(博导),研究方向计算机应用、模式识别与智能系统。
Biography:LvTaiZhi,Male,1979-10,graduatestudent,senior engineer.ThestudydirectionisPatternrecognitionandAI.技 图5用A*算法和插值A*算法在125×75的栅格上规划路径，且每个节点的路径代价不一样。术 表1两种算法的比较结果 创 新
在实际的应用中,可以将实际的环境设置为不 同的路径代价。比如可以将公路设置为1,草地设置 为5,不平坦的路面设置为15,障碍物设置为31。实 验结果显示在此算法尤其适用与地形环境复杂的室 外环境中。（智械科技）
(211170江苏海事职业技术学院信息工程系)吕太之(210094江苏南京南京理工大学计算机学院)赵春霞 通讯地址:(211170江苏省南京市江宁区格致路309 号江苏海事职业技术学院信息工程系)吕太之
(收稿日期:2006.3.28)(修稿日期:2006.4.28)
(上接第246页)
[17]王超.王志良.基于个性和OCC的机器人情感建模研究[J].微 计算机信息，2005,3:180-181
5综述
插值A*算法是在A*算法基础上提出的一种启 发式路径搜索算法。虽然插值A*算法可以节省路径, 但是其计算时间也多与A*算法,当计算资源有限时, 这个算法的优越性就无法体现出来,所以每个算法都 有自己的优缺点,有各自的适用环境。
现在路径规划的算法很多,但是还没有那一个算 法可以处于绝对的地位,可以适用与所有环境。如何 将各种算法结合起来,发挥各个算法的优点,屏蔽各 个算法的缺点,在这个方面还是有很多的理论和实践 值得深入研究。
本文创新点:创造性地将插值算法加入到路径搜 索算法中,使得生成的路径更加平滑,路径代价更小。
参考文献:
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作者简介:宋晖(1974-),男,陕西周至人,西南科技大学 计算机学院讲师,硕士,主要研究方向:机器人控制技术 和嵌入式系统.E-mail:songh717@163.com;张华:(1969-),男,四川绵阳人,西南科技大学工程技术中心教授, 博士,主要研究方向:模式识别与智能系统、图像处理 与虚拟现实技术。
(621010四川绵阳西南科技大学计算机学院)宋晖 高小明
(621010四川绵阳西南科技大学工程技术中心)张华
(CollegeofComputer,ScienceSouthwestUniversityofScience &Technology,MianyangSichuan621010,China)SongHui GaoXiaoming
(Thecenterofengineerandtechnology,SouthwestUniversity ofScience&Technology,MianyangSichuan621010,China)ZhangHua
通讯地址:(621010四川绵阳四川省绵阳市西南科技 大学计算机学院)宋晖
(收稿日期:2006.3.28)(修稿日期:2006.4.25)
近年来,管道机器人技术的研究在国内得到发展和不断完善,管道机器人需要到地下管道进行探测、检测管道内部的破损情况,并且实时将管道信息传回到地面,为地面管道维护人员提供信息。这就要求管道机器人与地面控制系统保持良好的通信,因此需要一种可靠的传输通信方式,而无线传输技术在管道内由于吸收和屏蔽等原因可实现的传输距离比较短,并且无线传输也不能为爬行器提供持续稳定的电源,因此采用电缆式机器人进行管道探测工作,现设计了电缆式管道检测机器人的自动收线装置。该装置的自动收线技术在国内尚属技术引进阶段。为提高管道检测的便捷性,故设计一个应用于管道机器人的自动收线绞盘是十分必要的。该自动收线装置能够实现电缆的自动收放线功能,在机器人前进后退运动时保证电缆一直处于绷紧状态,以保障管道检测机器人能够顺利的在管道内自由移动。
1 电缆式管道机器人结构
如图1所示,该电缆式管道机器人,包括有爬行器4、绞盘2、控制箱1,三部分组成。爬行器上带有两自由度探测头5,两自由度探测头驱动摄像头实现对管道的全方位检测。爬行器4的轮组包括六小轮组成的小轮组与四大轮组成的大轮组,使其能够适应工作于不同内径的管道,绞盘2可以实现电缆的自动收线功能,使得在机器人前进后退运动时一直保证电缆处于绷紧状态。控制箱1(上位机)的作用是向整个系统发送控制命令,包括绞盘收放线(绞盘自动控制模式下);爬行器的前进、后退、转向、停止运动;摄像头的变/对焦,摄像头的转动,摄像头两侧灯光的控制等。控制箱还可外接显示设备,如笔记本、MP4等,用于整个系统运行过程中实时信息的显示。
1.1 绞盘收线装置系统设计
根据实际工程需要,本管道机器人安装电缆线长度为200m,利用绞盘收线装置自动将电缆线收起,收线装置机构如图2所示。
图2所示绞盘的工作包括收线和排线两部分。收线时电动机提供动力,通过一系列机械传动使卷线轴以一定速度带动绞盘转动,收线速度可以通过控制电动机的转速来改变。排线时,卷线盘转动1圈,排线器正好行走1个线径的距离,保证了卷线盘上电缆之间没有间隙,排线整齐,否则,将会造成排线紊乱。
当直流伺服电动机14接收到上位机发送的信号后开始旋转,伺服电动机轴端装有小链轮8,传动动力通过小链轮8上的链条7传递到大链轮2,进而带动卷线盘1的旋转,在卷线盘的轴端装有小齿轮3,小齿轮3与大齿轮10啮合,大齿轮10的轴端装有同步小带轮9,同步带轮通过同步带6将动力传递到同步大带轮5,同步大带轮5进而带动双向丝杠13转动,丝杠上带有排线器12,每当卷线盘旋转一周,通过传动链保证双向丝杠转一圈,双向丝杠带动排线器向前移动一个电缆线径的距离,当电缆在收线过程中到了卷线盘的边缘时,由双向丝杠自身结构实现自动换向,使排线器向反方向移动进行分层收线。并通过排线器上的张紧装置对电缆有一定的张紧力,进而保证在卷线时能够紧凑有序的缠绕在卷线盘上。
1.2 卷线盘与双向丝杠同步转速的实现
假设卷线盘的收线时电缆速度为v,卷线盘外径为D,小齿轮、大齿轮的分度圆直径分别为d1,d2同步大带轮、同步小带轮节圆直径分别为d3,d4,则卷线盘转速为:n1=v/πD,小齿轮的转速为n1,小齿轮与大齿轮之间的传动比为:
在本实验装置中,具体数据如下:同步小带轮的节圆直径d3为50mm,同步大带轮的节圆直径d4为80mm,小齿轮的齿数为z1=56、其分度圆直径为d1=mz1=2×56=112mm。大齿轮的齿数为z2=35,则其分度圆直径分别为d2=mz2=2×35=70,即d1d3=d2d4=112×50=70×80=5600,在实验过程中,可以实现当卷线盘转动一周,双向丝缸也转动一周,实现同步转动。实验装置中所用丝杠的螺距为10mm,电缆线的直径也为10mm。当双向丝杠转动一周,排线器移动一个线径距离10mm,从而当卷线盘绕线一周时,排线器向前移动一个线径的距离,卷线盘上的同一层电缆线之间没有间隙,排线整齐,不同层面高低电缆线排列有序,实现了预期收线效果。
2 智能电缆绞盘控制系统软件组成
管道机器人检测系统的控制箱和电缆线收放机构的整个控制部分由上位机和下位机二级控制组成。上位机由单片机系统构成,主要完成运动速度以及启停控制等控制参数的设置,以及实现友好的人机控制界面。下位机以Atmega128微型单片机为核心,配合其余一些通信和控制芯片,完成对执行机构的操作控制。图3是控制系统的整体框图。
本系统中电机采用的是瑞士maxon大功率电动机,该电机具有恒转矩输出的能力,只需用串口为其发送不同的电流值I即可设定不同的转矩,当绞盘电机堵转时驱动器可以向上位机反馈堵转电流。在该系统中排线器结构中还有以光电编码器,用于记录电缆线放线长度即爬行器在管道里的具体距离信息,并用数码管实时显示距离信息。
收放线的实现:当爬行器前进时,离合器脱开,靠爬行器的牵引力带动收线盘转动,每转动一周排线器移动一个线径,实现绞盘的均匀放线,当收线时,离合器吸合,绞盘以爬行器后退的速度进行均匀收线。
3 智能电缆绞盘软件实现
本文利用C开发平台,开发了绞盘下位机控制管理程序。如图4所示为该绞盘的软件控制流程图。当绞盘下位机初始化之后,控制离合器处于闭合状态,保证电动机抱死卷线盘防止意外放线。判断绞盘处于自动或手动收线状态,若为绞盘处于手动收线状态,当按下收线按键绞盘电机以电位器设定的电流值进行转动,卷线盘开始收线,当按下放线按键,离合器脱开,人工拉出电缆线,实现绞盘的放线功能。若为绞盘处于自动收线状态,当收到前进指令,离合器脱开,爬行器拖拽卷线盘放线。当收到后退指令,绞盘电动机以初始设定电流值Imin转动,绞盘下位机定时查询绞盘电动机驱动器反馈的电流I,当电动机正常运转时,反馈电流值I小于初始设定电流值Imin,即电缆线还未绷紧,绞盘电动机继续转动,卷线盘继续收线。当电缆线绷紧时,绞盘电动机发生堵转,反馈电流值I大于初始设定电流值Imin,则绞盘下位机给控制箱上位机反馈堵转信号,控制箱上位机再给爬行器发送倒退的指令,绞盘电动机则以电位器设定电流值转动,实现绞盘同步收线。
4 智能电缆绞盘实验
将上述系统应用于本实验室开发的CCTV管道检测机器人中,并在实际的污水管道中做了测试试验。爬行器前行150m进行绞盘的收放线实验。实验表明:当爬行器以最高速度1.5m/s前进、后退,绞盘能够及时完成卷线放线工作,收线时,电缆线的张力稳定,且彻底消除了因张力忽大忽小导致爬行器被拉动的状况,排线器工作顺利,排线整齐,避免了因为排线紊乱,导致卷线盘收放线被卡死的现象。本文所叙述的收放线系统,同样可以适用于其他需要恒张力排线整齐的工作场合。
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关键词 机器人 人工智能 实时系统 挑战 展望
中图分类号：TP242 文献标识码：A
人工智能（Artificial Intelligence），英文简写是AI。它主要研究、发掘应用在延伸、模拟和扩展人的智能理论、技术、方法，以及应用系统的一门新科技。“人工智能”一词刚开始，由1956年美国计算机协会组织的达特莫学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。
1机器人、人工智能概述
人工智能学科的出现与发展不是偶然的、孤立的，它是与整个科学体系的演化和发展进程密切相关的。人工智能是自然智能（特别是人的智能）的模拟、延伸和扩展，即研究“机器智能”，也开发“智能机器”。如果把计算机看作是宝剑，那么人工智能就是高明灵巧的剑法。
1956年夏季，在美国达特摩斯大学，由麦卡赛、明斯基、香农等发起，由西蒙、塞缪尔、纽厄尔等参加，举行了关于“如何用机器模拟人的智能”的学术研讨会，第一次正式采用“人工智能”的术语。这次具有历史意义的、为期两个月之久的学术会议，标志着“人工智能”新学科的诞生。
人工智能在电子技术方面的应用可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。
2学科交叉带来的挑战
实时人工智能是实时系统和人工智能技术相互结合的一个新的研究领域。实时人工智能系统是一种在动态的环境中，能够利用有限的资源来可靠地完成关键性任务的系统。目前大多数人工智能规划和问题求解系统都试图产生一个完全的精确解，但是在资源限制的状态下， 快速地产生一个近似解将更有效。Anytime算法能够折衷解的质量和计算时间，是人工智能技术应用在实时环境中的有效技术。由基本的Anytime算法构成实时人工智能系统的关键之一是如何给基本算法分配时间， 从而可以获得系统的性能描述，实施有效的实时监控。时间分配算法，爬山算法仅能找到局部最优解，如果组织问题满足局部组织问题的条件，它能够找到最优解。对于不满足局部组织问题的条件的大型组织结构，爬山算法不能保证找到全局最优解。遗传算法适合于寻找全局解，但搜索效率取决于一些关键参数的确定和算子的操作机制选取。
智能主体是智能互联网中的生灵，它是一种智能的软件实体，能够在智能互联网中自由遨游，为用户提供各种智能服务。所谓网络智能软件是面向智能主体的研究方法所设计、开发的软件。网络智能软件技术是网络技术、人工智能技术、软件工程技术的结合。
3机器人、人工智能及实时系统的前景展望
人工智能的研究目标是认识与模拟人类智能行为。传统人工智能研究往往将研究重点集中于对人类单个智能品质如计算能力、推理能力、记忆能力、搜索能力、直觉能力等的研究与模拟。然而，由于人类智能行为是各种单个智能品质的综合体现，因此传统研究方法往往无法充分刻画或恰当模拟人类的智能行为。把人看成多种智能品质构成的有机整体——智能体（agent），综合考察智能体的各种智能行为与特征，是当前人工智能研究者共同的愿望。
人工智能作为一个整体的研究才刚刚开始，离我们的目标还很遥远。但人工智能在某些方面将会有较大的突破。
半个世纪以来，人工智能发展极其迅速，专家系统、智能控制在短短的10余年里就发展成熟。目前的焦点，如分布式和协同式多专家系统、机器学习（知识挖掘和知识发现）方法、硬软件一体化技术以及并行分布处理技术还有MAS的研究，也有望在下一个5年内也会成熟。根据AI目前的发展态势，以及现有的规划，将AI未来的发展必将越来越广泛，越来越深入，越来越快地，向着人类智能的方向逼近。
4总结
人工智能这门科目的出现、发展并非偶然，它和整个科学体系进化和发展进程有着紧密关联。21世纪会变成智能革命的时期，信息時代的特征分为三个方面：联结、符号和行为主义，在信息论启发下，达到统一和谐，在每个领域交互研究与发展中，一定会发生一场智能革命，真正意义达到人和机器一起协调思考的新时期。
参考文献
[1] 姜传贤.案例教学法在“软件工程”课程教学中的应用[J].成功（教育）.2011，（11）：20-21.
苹果公司总裁库克认为，我不担心人工智能会让机器人像人类一样思考，我更担心人类想计算机一样思考，失去了价值观和同情心，罔顾后果。我认为这句话在理，人工智能终究是人类所创造出来的，而它本身也是只不过由“几根电线，和多少铁铜块”所发明出来的，它永远不会像人类一样思考，它只会按照人类的指示去做，但有时候的确远比人类做的好得多。但请别忘了，这一切的一切都是人类所给予机器的，如果没有人类先天的思考，那么哪来人工智能后天的“天赋”呢?
科技虽取得了卓越的进步，可我所说的遗失又在哪里呢?没错，是人性。随着科技的不断发达，我们从以前写信传递信息变为了用手机短信甚至微信的传递方式，从以前那些传统的运动：打篮球、翻花绳，变为如今所谓的电子运动游戏。
在这些方面，我们虽取得了便利，但有没有发现，在取得便利的同时，我们缺少了人情冷暖与价值观以至于连短短的一声亲切的问候都要用短信来实现行，不知道你们知不知道，当你写信给人家的时候，别人能从你字的模样来判断你写信时候的喜怒哀乐，从而增进彼此之间的感情，可你一旦用了短信之后，字的确变的端端正正了，整体也非常干净，可收到短信的人会理解有一丝你所想表达的情感吗?
这还不是最坏的.，当你如果真的像机器人一样思考过后，也许你本性已丢失，取而代之的是计算机麻木的思想，只会听命于他人，别人说什么你就做什么，不去想甚至没有自己主观的思考，这样下来的结果就只有一种：导致自己没有了思想，重复去完成一件事，这甚至还不如计算机
上天创造了热烈，并赋予个无名思想，我们应该珍惜它，而不该随意丢弃它，思想是灵活变通的，而不应是死板的，我们虽没有人工智能那样超高的计算能力，但我们拥有更强大的一种“武器”―思想。这是计算器不曾具备的，也是不可能所拥有的，假如我们没有了思想，只会麻木的听从于他人实行一件事，那这个世界就真的离毁灭不远了……
教学目标：
1.运用多媒体手段，激发学生学习机器人的兴趣。2.了解生活中机器人。
3.让学生体验教学机器人的实际应用。
教学重点：
体验教学机器人的实际应用
教学准备：
多媒体课件、相关教学资源。
教学时间：
1课时
教学过程：
一、导入：
同学们，喜欢像变形金刚那样的机器人吗?(喜欢)现在，老师想给你们播放一群可爱的机器人跳舞的画面。想看不?(想)看之前我有个要求请你们看完之后告诉我这场舞蹈有什么不同的地方吗? 机器人已经开发研制出智能型、清洁型等等，随着信息技术飞速的发展，一种可以替代人类工作的特殊机器在20世纪诞生了，它不但可以在恶劣的环境下完成特殊工作，还具有类似人的一些智能，它就是我们未来生活中最亲密的朋友——机器人。今天，我们就一起走进机器人世界，初步认识和了解一种适合中小学学生学习用的智能机器人，共同探索机器人世界的奥秘。板书：智能机器人
二、新课
看了刚才的录像，你想进一步的了解机器人吗? 好，出示图片“生活中的机器人”。
要想知道这些东西对于我们现在的人类来说不是什么难事了，因为我们有了神奇的网络.就让这神奇的网络为我们推开了一扇通往机器人国度的窗户。那么我们怎样在网上搜索你想知道的机器人的相关内容呢？能根据你以往的知识和日常生活中积累的微机的知识来给大家说说吗? 生：（点击“e”图标，进入百度搜索首页，在搜索栏输入机器人内容，然后再点击“百度搜索”就可以了。）
师：你说的很明白，愿意为大家演示一下吗？ 生演示。
师：同学们，你们看明白了吗？
师：你现在是不是有点迫不及待了？别急，走进自选超市，读读我们的单元要求吧。（指名读）
现在就让我们走进网络，走进网络中的机器人世界！学生搜索资料并保存。(学生活动)现在我们知道机器人是一种通过编写好的程序来控制的机器，它是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。
你愿意把你搜集到的资料展示给大家看看吗？学生展示。(生边说教师边总结其中要有老师的鼓励行的语言,例如:你真了不起,能收集到这些看 ,你多厉害,真是现代的比尔.盖茨;你让我想竖起大拇指;真棒！!等等)。
师：看着同学们收集这么多的内容，老师也按耐不住自己的急迫心情，播放老师搜索的图片。播放机器人图片
师：这些机器人都是那么的可爱，今天我要把我们的机器人展现出来，让我们同学也来认识它，你们想看到它吗？ 出示课件
师：那么我们怎样才用我们的双手赋于它们人类的智慧呢！？ 出示课件 师：让我们看看这些小朋友是怎么把自己手中的小伙伴变成一个个能走、会看的机器人的吧！
三、拓展。
放暑假了，许多小朋友都到外地去玩了。只有我们一家没有去。我一个人很不开心，弟弟妹妹又不会玩。
妈妈买了科学家发明的机器人，妈妈走过来，对我说：“秋蝶，别不高兴！机器人能和你一起玩哦！”“真的吗？”我说。在一旁的机器人听到了对我友好地说：“一起玩游戏吧！”我和它一起玩了老鹰捉小鸡，我们玩得可高兴了。
这种机器人可真好！只要放暑假时，它就会和我玩，我也不会因为没同伴不高兴了！
我国高压输电网覆盖面积大、联网程度高,同时随着国民经济的发展,对电力系统可靠性的要求越来越高,特别是用户要求输电线路安全可靠地保证不间断供电,因此必须采取措施确保线路的连续供电。“超大规模输配电和电网安全保障”是列入国家中长期科技发展规划纲要的优先主题之一。电力输电线路和它的杆塔附件会受到材料老化、持续的张力、电气闪络等因素的影响,而导致磨损、断股、腐蚀。如果不能及时进行修复,原来很小的损伤和缺陷可能带来破坏性的事故,导致电网的大面积停电,给社会带来巨大经济损失。
输电线路的巡检目前主要有人工沿线巡检和直升机巡检两种作业方式。人工沿线巡检的方法即由巡线工人采用目测或通过望远镜、测距仪及红外热像仪等方法沿线路逐塔巡检,地面巡视与登塔检查相结合,是目前国内绝大部分输电线路巡视的主要方法。这种巡检作业方式,劳动强度大、巡检质量低、运行维护费用高且危险性较高。对于跨越山区、草地及原始森林等路段的巡检而言,由于环境恶劣,难以保证巡检到位率,而且巡线周期长。直升机巡检的方法又称航测法,是指由直升机携带红外热像仪及可见光摄像机等设备进行巡检。采用直升机巡检的优点是巡线效率高,可应用于高海拔、高寒地区及原始森林等环境恶劣,人迹罕至的路段巡检。其缺点是巡线费用昂贵,巡检质量受到气候、地理环境及检测设备等因素的影响。由于上述巡检作业方式存在的诸多不足,国内外的专家学者提出采用机器人巡线的作业方式,用于替代或辅助人力进行线路的巡检与维护。
1 国内外研究现状
日本、美国和加拿大等国家于20世纪80年代末,先后开展了电力巡线机器人的研究工作。日本东京电力公司Sawada教授于1988年研制了架空地线巡线机器人[1]。该巡线机器人由一对夹持轮和一对行走轮组成运动主体机构,它能够跨越螺旋减震器、防震锤等障碍物。当巡线机器人遇到杆塔时,根据仿人攀援动作的机理,展开其弧形机械臂,用机械臂勾住两侧的地线,行成一个导轨。主箱体通过导轨滑到杆塔的另外一侧。等巡线机器人的夹持轮夹紧地线后,将弧形的导轨机械臂收起,完成越障动作。
1989年,美国公司TRC研发了一台自主巡线机器人样机[2]。该巡线机器人能沿架空输电线路行走,通过视觉设备检测绝缘子、电晕损耗以及压接头、结合点等等。当巡线机器人探测到线路故障后,先自己进行预处理,再将数据传送给地面工作人员;当遇到障碍物时,巡线机器人采用仿人攀援动作从侧面跨越障碍。
1990年,日本法政大学的Hideo Nakamura教授等人研制了新型的电力巡线机器人[3]。该巡线机器人采用多关节仿生体系设计方式和头部首先进行决策,尾部跟随头部运行的控制方法,以10cm/s的速度沿导线行走,并能够跨越障碍物,如绝缘子、分支线等。
2006年,加拿大魁北克水电研究院(IREQ)继TheHQ Line ROVer之后新开发了一种在315k V及以上带电导线上巡检的机器人Line Scout[4]。它能够跨越常见的线路金具,如绝缘子串、间隔棒、防振锤等,不但可以进行可见光和红外视频检测,而且安装有机械臂,能够从事压接管电阻测量、断股修补、防振锤拖回等带电作业任务。
2008年,Hi Bot公司和日本东京工业大学等开发了一种在具有双线结构的500k V及以上输电导线上巡检并跨越障碍的遥操作机器人Expliner[5]。机器人由两个行走驱动单元,两个垂直回转关节和一个两自由度的操作臂,及电气箱体组成。Expliner机器人能够直接压过间隔棒,并能够跨越至有转角的线路上,但不能跨越引流线。
2008年,美国电力研究院(EPRI)开始设计了一种巡检机器人“TI”[6],EPRI从设计之初就是面向实际应用。TI采用了轮臂复合式机构,两臂前后对称布置,主要的创新点在轮爪机构设计,采用自适应机构,使机器人能够快速通过多种障碍物,机器人搭载了可见光摄像头和红外成像仪进行故障检测。
Sky Sweepr是由加州大学圣地亚哥分校机械和航空航天工程系教授Tom Bewley手下的"Coordinated RoboticsLab"工作的Morozovsky打造的[7]。采用了V型的设计,扶手中间有一个驱动电机。夹在两端的电机,可以沿着电缆交替地抓紧或松开。Morozovsky正在想办法增加夹钳的强度,以使其能够荡过端到端的电缆支撑点。
国内的研究始于20世纪90年代,中国科学院沈阳自动化研究所、武汉大学和中国科学院自动化研究所等单位率先开展了巡检机器人的研究工作,取得了一系列技术成果,突破了一些关键技术,证明了机器人巡检的可行性,为后续深入研究打下了良好的基础。
中国科学院沈阳自动化研究所面向电力部门的实际需求,在国家科技部“十五”、“十一五”863计划、国家电网和南方电网等重点项目支持下,研制开发了“AApe”系列电力检测与作业机器人系统;解决了500k V超高压环境下机器人机构、自主控制、数据和图像传输、电磁兼容等多项关键技术;在东北电力电器产品质量检测站完成了产品性能测试;开展了百余次野外现场带电检测与作业试验;研发出的“AApe”系列电力检测与作业机器人已经在锦州、沈阳、长春、哈尔滨、齐齐哈尔、厦门、贵阳超高压局及四川省电力公司等用户单位进行了推广应用[8,9]。
中科院沈阳自动化所研制的500k V超高压输电线路巡线机器人[10]系统由巡检机器人本体和地面基站组成,采用遥控加局部自主相结合的控制方式。巡检机器人能够在500k V输电线路上沿线自主行走并跨越防震锤、悬垂金具、压接管等障碍物,其上携带摄像设备可实现对输电线路、杆塔、线路通道及交叉跨越等设施带电巡检。
武汉大学研制的两臂巡线机器人[11]可以在输电导线上行走,并跨越防振锤、线夹、压接管等障碍物。
2 巡检机器人的一些关键技术
由于具有巨大的应用潜力和价值,巡检机器人已经成为特种机器人领域的研究热点。从目前的研究现状来看,还存在许多关键技术有待进一步突破。
2.1 巡检机器人机构研究
移动机器人机构是巡线机器人系统中关键的核心技术。目前,巡检机器人多采用仿生机构,机构关节较多,结构复杂、体积大、笨重,适应能力较差,负载能力有限。由于机器人关节较多,机构运动学逆解的解耦控制难度较高,运动控制的精度有待进一步的提升。同时由于机器人动态特性较差,不符合输电线作业的要求,工业实用化水平较低。从应用角度来看,要求巡检机器人机构具有小巧紧凑、轻质的机械结构,且容易上下线作业和便于携带等,目前的巡检机器人机构还不能完全满足巡检任务的需求。
近几年,一些科研单位将轻质材料应用在机器人本体设计上,减轻了机器人重量,同时采用欠驱动机构减少机器人驱动机构,提高了机器人负载能力。采用自适应机构减少机器人驱动数量,提高了机器人的负载能力。
2.2 智能控制系统研究
巡检机器人工作在野外环境,对控制系统有着极高的要求。机器人自主跨越输电线上的障碍物是巡检机器人控制研究中的关键内容,机器人在越障过程中,一只手臂悬挂于线上,另一只臂脱线跨越障碍后完成上线动作,上线过程中需要对输电线位姿定位,并根据定位结果控制机器人完成上线动作。此外,悬挂在导线上的机器人,由于风力作用和自身姿态调整时重心的偏移会产生摆动。因此,寻求一种可靠、简洁的定位方法是实现机器人完成越障的关键。输电线巡检机器人需自主跨越的障碍物种类较多,机器人可通过对典型障碍物越障过程的运动规划,离线形成规划知识库,实际越障时自动调用规划知识库完成动作。机器人手臂在上线时,按照规划知识库动作时应与在线检测的信号相结合进行调整,以保证机器人动作的准确。
2.3 在线供电系统方法研究
由于缺乏能源在线补给装置,目前高压输电线上的仪器和带电作业设备一般都采用电池供电。电池工作时间短,需要频繁更换,影响仪器和设备的工作效率,因而在线感应取电电源装置的开发就显得非常必要。目前部分研究机构采用小型汽油发电机供电,但汽油发电机需携带油箱,工作时受环境影响大,可靠性差。由于巡线机器人一般沿大工作电流的电力线爬行,因此,最好能直接从电力线上获取能源,即耦合供电。目前各研究机构大多处于理论研究阶段,感应取电电源的输出功率较小,且设备较笨重,还不能满足巡检机器人对能源的要求。所以开发设计重量轻,效率高的感应取电装置,提高巡检机器人的作业续航能力必将成为巡检机器人研究的热点和难点之一。
2.4 导航与定位技术研究
由于巡检机器人工作在野外环境中,其行驶路径高压输电线路周围分布有强电场与强磁场,使其对自动导航传感器的选用十分苛刻。目前,巡检机器人使用视觉导航的较多,视觉导航具有很高的空间和灰度分辨力,探测范围广、精度高,能够获取场景中绝大部分信息。另外,悬挂在导线上的机器人,由于风力作用和自身姿态调整时重心的偏移会产生摆动,加大了跨越障碍时的控制难度,软件算法复杂。采用电磁传感器沿高压输电线路的相线进行导航的方法,可以避免强电场、强磁场的干扰,具有小巧、重量轻、软件处理方便、造价低廉的特点,但为了满足导航精度和灵敏度的要求,需要安装传感器的数目较多,对传感器匝数和磁心导磁率等也有较高的要求。
综合以上分析,现在研发的巡检机器人都没有实现全自主控制能力,机器人还需在人的辅助下完成局部自主作业,还没有适应巡检机器人作业环境的导航与定位方法,所以开展导航与定位技术研究是极其必要的。
2.5 巡检机器人在线检测方法与作业技术研究
目前对于输电线路故障监测的方法大多采用的是离线监测,通过机器人搭载的摄像头远程巡视线路故障,机器人尚不具备可靠地实时检测能力,所以开发设计一种切实可行的输电线损伤、断股故障在线检测方法成了急需解决的问题。由于巡检机器人作业环境的特殊性,对在线监测工具的性能要求较高,检测设备必须质量轻,检测精度高,抗干扰能力强。机器人可用多种传感器同时扫描线路,运用传感器信息融合技术以更高的分别率和可靠性发现各种类型的早期故障并加以评估,为维护人员实时提供架空电力线设施的工作状态报告。
由于输电线巡检与作业任务的需求,机器人必须具备线路维护的能力。所以机器人必须能够搭载模块化的作业工具,对发现的线路故障快速及时的维护,保障输电线的稳定工作。线路修补工具与作业技术将成为继检测之后的又一研究热点。
3 发展趋势
巡检机器人已经成为特种机器人领域的研究热点,其技术发展有三个值得关注的趋势:
(1)基于多传感器融合的输电线巡检机器人
随着自主巡检机器人技术的逐渐完善和线路故障探测方法的成熟,一个巡检机器人一定会集成多种传感器,运用多种传感器进行机器人行走越障的导航与定位,对线路故障的精确诊断,并完成故障的及时维护,真正实现机器人代替人员对架空输电线的巡检与维护工作。
(2)基于组合作业模式的巡检机器人
一个多任务的机器人必定体积大而且笨重,在电网中使用是不可能的。由于巡线任务的复杂性,可以将目前的几种作业方式,包括机器人巡检、直升机巡检和在线监控等进行合理的组合,构建一种全新的涵盖多种巡线作业模式的巡检平台,实现相互间的信息交互与共享。
(3)基于智能电网的输电线巡检机器人
智能电网系统的快速发展,新一代电网设备互联标准逐渐使用,巡检机器人应具备与智能电网信息网络互通的能力,发挥巡检机器人快速反应的优势,完成输电线的及时准确的维护工作。
摘要：本文阐述了国内外输电线路巡检机器人的研究现状。在输电线检测与维护机器人的理论与实验方面已经开展了很多研究,巡检机器人能够大幅提高作业效率、降低劳动成本、减少维护人员的风险。分析了国内外几种具有代表性的巡检机器人的结构特点及存在的问题,探讨了巡检机器人机械本体、智能控制系统、在线电源供应、导航与定位技术及在线故障诊断方法与作业技术等关键技术。最后,展望了输电线路巡检机器人的发展趋势与应用前景。
Smart-WAR的理论基础是电力混成控制论。将整个电力大系统控制得如同一台智能机器人，是一异常宏伟的目标。由于电力系统是一个需要采用强非线性的高维微分方程组来描述的具有分块和多层动态特征的大系统，这样复杂的问题不能指望用纯数学的方法来解决，需要的是创新的思路。解决这一问题的新途径就是电力混成控制论，其主导思想是：将一切不满足要求和不满意的状态都分类地定义为事件，通过控制使得系统回归至无事件运行状态，则系统的各项指标(电能质量、稳定性和经济性)一定是足够满意的。这就是说，该方法所得的效果在工程上是足够满意的，可以在实践上解决大电网的多重目标趋优控制问题。
电力混成控制论使得“将整个电力大系统控制得如同一台智能机器人”成为了可能。但要真正实现Smart-WAR，在一些关键技术上还需有较大突破，主要包括：
1）智能电网基础量测设施与动态SCADA系统建立
实际运行中的电力系统是一个连续的动态系统，系统的状态每时每刻都在发生变化。但由于SCADA等数据采集工具的限制，目前的技术只能做到每隔4～8s获得一次RTU等设备的动态数据，我们称之为系统断面；而PMU等量测设施虽然可以做到0.02s获得一次系统动态数据，但其目前安装数量较少，且其获得的信息与SCADA系统所获得信息分属于两个不同的系统，两者难以融合，使得难于获得系统可信的全状态。要实现Smart-WAR，需要研发新型智能电网基础量测设施，并在此基础上建立动态SCADA系统，以快速获得系统可信的全状态。
2）新型状态估计系统
传统的状态估计系统的算法，大多建立在残差概念基础上，但是，使测点残差最小，并不等同于使测点误差最小，其残差最小只能说明该测点估计值与量测值较为接近，并不能说明该测点估计值与真值较为接近。因而，以测点残差加权平方和最小作为状态估计的准则，或基于残差分布某些规律来对不良数据进行识别，未必是最恰当的。针对这一问题，需要提出新型状态估计理论，解决系统真值未知情况下状态估计结果评价问题，这是以往研究中空白点，也是进行状态估计研究首先而且必须要解决的问题。在此基础上，方可提出可使状态估计结果评价指标达到最高、且收敛性好、维护简单的新型状态估计方法。
3）标准化建模与接口
智能调度中心的控制对象是现代电力系统，其结构和组成非常复杂；同时电力设备来自于不同的厂商，在分布式发电和用户参与的情况下就更为复杂；另外Smart-WAR本身也是一个极为复杂的系统，其实施有赖于不同软硬件厂商的有效合作。因此，Smart-WAR建设必须采用标准化的模型和接口，这样可尽量减少不同厂商与开发者之间的沟通成本，提高运行效率，保证不同设备之间、调度中心和电力设备之间、不同应用之间、电网和发电设备以及用户之间的无缝连接。要达到这一点，可采用目前国际上已有的一些标准如IEC61850、IEC61968、IEC61970、IEC62056、IEEE1547等，尚有一些标准仍在草稿阶段或尚未制定，在智能调度中心设计和开发阶段也必需考虑到这些情况，并采用灵活的方式加以处理，以便在相应国际标准编制完成之后可方便的支持该标准。
4）电力系统运行评估指标体系
随着电力系统规模的不断扩大和市场化改革的不断深入，电力系统运行情况也愈加复杂。对于电网运行和管理人员来讲，需要随时直观了解所负责管理的电力系统运行状况，并进行相应的调整和控制。由于电力系统运行时所产生的数据量极为巨大，加重了调度人员了解电力系统整体运行情况的困难程度。至今调度人员在对电网进行控制时依然是通过一些孤立的指标（如电网频率、关键节点电压等）对电网运行情况进行判断，至于这些指标之间的内在联系尚未得到应有的关注。电力系统是一个统一的整体，对于其运行和控制需要考虑到频率、电压等诸多方面，因此，上述看似孤立的各项指标之间不可避免的存在着内在联系。也就是说，孤立和单一的指标难于反映电力系统运行的整体情况，有必要建立起一整套能反映电力系统运行总体及各个方面情况的运行指标体系。这一指标体系应是一个多维度、能够反映系统实时及未来一段时间内运行趋势的综合指标体系，可用于对电力系统运行情况进行评估，辨识系统运行的薄弱环节和区域，以达到预警的目的。
5）机器智能与人的智能结合
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