传统机器人应用
传统机器人主要应用在电子电气作业,汽车领域制造业、安防行业等工业行业,通过预先设定的流程,进行流水线作业,机械臂技术交流,代替人工操作,从而节省人力资源。
与传统机器人相比,人工智能机器人在软件升级、规模效益以及可适用性上都得到了大幅的提升。传统机器人无法进行软件算法在线升级,机械臂,而智能化机器人能够通过软件算法的迭代持续提升性能;人工智能机器人应用规模越大,收集数据越多,算法迭代就越完善,相应的功能也更完备;同时,随着机器人智慧程度的线性增加,可适用的场景及价值也在不断增加。
智能机器人的关键技术
整体来看,机器人是一个闭环的反馈控制系统。开发智能机器人主要涉及关键技术。
关键技术是机器人感知技术。这其中包括了对环境的感知,对自身的感知。现阶段研究更多的,机械臂技术转让,就是机器人双目视觉传感器。过去用大量数学的运算,图像处理,现在则使用深度学习来搭建架构,架构好学习模型后,就可以将很多复杂的背景、场景目标收集起来,为机器人提供三维环境感知。
智能机器人技术要求
1.识别过程,外界输入的信息向概念逻辑信息转译,机械臂技术咨询,将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化(大脑中的信息存储形式)的概念逻辑信息。
2.智能运算过程,输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策,并产生相应反应。
3.控制过程,将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。实用机器人在第三个方面做得比较多,而识别和智能运算是很弱的,尤其是概念知识的存储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果,这正是人工智能要重点解决的问题。
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