本文摘要：市场研究机构统计资料表明，2015年中国工业机器人市场价值约13亿美元，并将维持20%的年填充茁壮(CAGR)，到2020年超过33亿美元。

市场研究机构统计资料表明，2015年中国工业机器人市场价值约13亿美元，并将维持20%的年填充茁壮(CAGR)，到2020年超过33亿美元。　　2015年，中国的工业机器人销售收入占到全球13%，到2020年将超过25%。美的花上重金并购库克，大约也是看上工业机器人较好的发展势头。

　　工业机器人归属于智能机器人的一种，智能机器人发展很快，下面追随小编一起，理解一下智能机器人中中用的三大关键技术吧。　　一、多传感器信息融合　　多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题，它与掌控理论、信号处理、人工智能、概率和统计资料结合，为机器人在各种简单、动态、不确认和不得而知的环境中继续执行任务获取了一种技术解决问题途径。　　数据融合的关键问题是模型设计和融合算法，数据融合模型主要还包括功能模型、结构模型和数学模型。功能模型从融合过程抵达，叙述数据融合还包括哪些主要功能和数据库，以及展开数据融合时系统各组成部分之间的相互作用过程；结构模型从数据融合的构成抵达，解释数据融合系统的软、硬件构成，涉及数据流、系统与外部环境的人机界面；数学模型是数据融合的算法和综合逻辑，算法主要还包括产于检测、空间融合、属性融合、态势评估和威胁估算算法等，下面从3个方面分别展开讲解。

　　1.信息融合的功能模型　　目前有数很多学者从有所不同角度明确提出了信息融合系统的一般功能模型，最有权威性的是DFS（美国三军政府的组织-实验室理事联席会（JDL）下面的C3I技术委员会（TPC3）数据融合专家组）明确提出的功能模型。　　该模型把数据融合分成3级。第1级是单源或多源处置，主要是数字处置、追踪涉及和关联；第2级是评估目标估算的子集，及它们彼此和背景的关系来评估整个情况；第3级用一个系统的先验目标子集来检验评估的情况。

　　2.信息融合的结构模型　　数据融合的结构模有多种不同的分类方法，其中一种分类标准是根据传感器数据在送来人融合处置中心之前早已处置的程度来展开分类。在这种分类标准下，融合结构被分成传感器级数据融合，中央级数据融合及混合式融合，还可以根据数据处理过程的分辨率来对融合结构展开分类。在这种情况下，融合结构为像素级、特征级和决策级融合。

　　3.多传感器信息融合构建的数学模型　　信息融合的方法牵涉到到多方面的理论和技术，如信号处理、估算理论、不确定性理论、模式识别、线性规划技术、模糊数学和神经网络等这方面国外早已做到了大量的研究。　　目前，这些方法大体分成两类：随机类方法和人工智能方法。

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