世界杯正激烈着开展着，虽然中国没能参加大力神杯，世界杯还是很值得我们期待的。现在机器人越来越智能化，说不定以后机器人会替代者我们人类参加比赛！这也不是不可能的，这不，本田就研发出来了一个可以踢足球的机器人，而且可以帮忙干活的机器人！
下面就是有这么一款机器人就很适合踢足球，它就是本田机器人：ASIMO。高1.3米，体重48公斤。它的行走速度是0-9km/h。它可以行走自如，进行诸如“8”字形行走、下台阶、弯腰等各项“复杂”动作。此外，ASIMO还可以握手、挥手，甚至可以随着音乐翩翩起舞。除具备了行走功能与各种人类肢体动作之外，更具备了人工智能，可以预先设定动作，还能依据人类的声音、手势等指令，来从事相应动作，此外，他还具备了基本的记忆与辨识能力。
既然它有那多的功能，那我们就来介绍一下它身上引用那些技术与功能。
1. 视觉识别系统：
ASIMO装载的大量传感器，既包括传统人类的传感器，也拥有一些超越人类的特殊感应器，能够迅速地了解周围情况，在复杂的环境下也能快速顺畅地移动，能使机器人识别人脸和物体，并追踪人的移动；其中主要的以下种传感器：视觉感应器、水平感应器、超音波感应器组成。
视觉感应器：其眼部摄影机通过连续拍摄图片，再与数据库内容作比较，以轮廓的特征识别人类及辨别来者身份；
水平感应器：由红外线感应器和CCD摄像机构成的sensymg系统共同工作，可避开障碍物。
超音波感应器：以音波测量3m范围内的物体，即使在毫无灯光的黑暗中行走也完全无碍
地面传感器：通过地面传感器获得的周围环境信息和预先录入的地图信息等，ASIMO能够在步行的同时修正路线偏差，途中无需停歇地直接移动到目的地。通过地面传感器和头部视觉传感器发现障碍物时，ASIMO可以自身判断，迂回选择其他路线。
2. 行走与动作系统。
这个是ASIMO最重要的部分。和人类一样，有髋关节，膝关节和足关节。机器人中的关节一般用“自由度”来表示。一个自由度表示一个运动可以或者向上，或者向下，或者向右，或者向左。ASIMO拥有26个自由度，分散在身体的不同部位。其中脖子有2个自由度，每条手臂有6个自由度，每条腿也有6个自由度。腿上自由度的数量是根据人类行走，上下楼梯所需要的关节数研究出来的。
1）正常行走
为了能使它行走在凹凸不平的路和坡道上，更为了加快行走速度，本田后来又提出了活动步行方式，机器人会不停地改变重心，以应付各种复杂的路面情况SIMO除了能像人类一样正常的步行之外，它还能对行走过程中遇到的情况进行自我调节。比如：爬楼梯。在有一定斜度的平面上行走，甚至有可能在行走过程中被人推了一下，ASIMO都能快速对这些情况进行及时地处理，并进行相应的姿态调节，以确保能够正常的行走。并通过地面传感器获得的周围环境信息和预先录入的地图信息等，ASIMO能够在步行的同时修正路线偏差，途中无需停歇地直接移动到目的地。通过地面传感器和头部视觉传感器发现障碍物时，ASIMO可以自身判断，迂回选择其他路线。
2）上下楼梯与跑步
上下楼梯的动作如果只是靠事先的程序输入的话绝对不可能实现。即使是输入了阶梯的高度及前后的距离，如果多达29层的话，也会因误差累积而无法正常走下来。为此，Honda在ASIMO的每只脚上，都装了一个6轴力传感器，用来监测每一步的稳定程度。再结合陀螺仪和加速度传感器，ASIMO使用了独特的数学算法来让他上下楼梯，并能够上下斜坡而如履平地。Honda的工程通过使其脚内侧不紧贴地面、脚趾比台阶边缘向前探出少许这样的站立方式来探测出台阶的边缘。在这一状态下，如果通过脚底的压力传感器进行压力分布测量的话，可以预先测出边缘的位置。下楼梯时的着地点也可以同样进行预测。虽然操作人员向ASIMO输入了楼梯大致的高度，但是最终则是通过 ASIMO足底的传感器来确认楼梯位置的。不只是下楼梯，ASIMO还能够在斜坡上转弯。这是由于ASIMO的每一步都要变换姿势，并改变与ZMP的关系，较下楼梯难度更大。下楼梯与在斜坡转弯使用了相同的算法，因此不需要改变模式。
3）与人类握手并帮人类开饮料。
通过头部视觉传感器、手腕部位新增加的腕力传感器等检测人的动作，可以进行物品交接，或配合人的动作而握手，而且能够朝着手被牵引的方向迈步等，实现了与人相配合的动作。
4）踢足球
全新控制技术，让腿部力量加大，并能自动的变换着位置。
5）与人共舞
3. 语言系统
语音识别系统的核心是声学模型和模式分类。首先通过学习算法，训练语音声学模型的特点是通过学习过程来生成声学模型，为了模仿自然连续的协同发音和识别不同的发音，通常需要使用复杂的声学模型。声学模型和语言的发音特点的设计是密切相关的。。大词汇量语音识别系统，通常采用较小的单元和少量的计算，该模型只有较小的存储容量，减少训练数据的数量，但相应的声音定位和分割问题就显得更加困难，规则识别模型变得越来越复杂。通常大型模型中识别单元包括协同发音，这有利于提高系统的识别率，但训练数据也相对增加。必须根据不同语言的特点来识别词汇，词汇量大小决定单位大小
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