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[導(dǎo)讀]以下內(nèi)容中,小編將對智能機(jī)器人的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行著重介紹和闡述,希望本文能幫您增進(jìn)對智能機(jī)器人的了解,和小編一起來看看吧。

以下內(nèi)容中,小編將對智能機(jī)器人的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行著重介紹和闡述,希望本文能幫您增進(jìn)對智能機(jī)器人的了解,和小編一起來看看吧。

一、智能機(jī)器人研究重點(diǎn)

科學(xué)家們認(rèn)為,智能機(jī)器人的研發(fā)方向是,給機(jī)器人裝上“大腦芯片”,從而使其智能性更強(qiáng),在認(rèn)知學(xué)習(xí)、自動(dòng)組織、對模糊信息的綜合處理等方面將會前進(jìn)一大步。

雖然有人表示擔(dān)憂:這種裝有“大腦芯片”的智能機(jī)器人將來是否會在智能上超越人類,甚至?xí)θ祟愒斐赏{?但不少科學(xué)家認(rèn)為,這類擔(dān)心是完全沒有必要的。就智能而言,機(jī)器人的智商相當(dāng)于4歲兒童的智商,而機(jī)器人的“常識”比起正常成年人就差得更遠(yuǎn)了。

人工智能專家指出:計(jì)算機(jī)不僅應(yīng)該去做人類指定它做的事,還應(yīng)該獨(dú)自以最佳方式去解決許多事情。比如說,核算電費(fèi)或從事銀行業(yè)務(wù)的普通計(jì)算機(jī)的全部程序就是準(zhǔn)確無誤地完成指令表,而某些科研中心的計(jì)算機(jī)卻會“思考”問題。前者運(yùn)轉(zhuǎn)迅速,但絕無智能;后者儲存了比較復(fù)雜的程序,計(jì)算機(jī)里塞滿了信息,能模仿人類的許多能力(在某些情況下甚至超過我們?nèi)说哪芰?。

二、智能機(jī)器人如何實(shí)現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用

從國家頒布的一系列政策文件導(dǎo)向來看,智能制造正成為工業(yè)4.0時(shí)代的核心,機(jī)器人作為其中重要組成部分,對推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級,加快制造強(qiáng)國建設(shè)有著重要意義。但中國機(jī)器人行業(yè)與國外相比發(fā)展較晚,核心零部件技術(shù)薄弱,很多核心零部件對進(jìn)口的依賴性較高,因而成本居高不下。

綜合來講無法商業(yè)化落地的主要痛點(diǎn),一方面,技術(shù)突破和融合會使商用機(jī)器人低成本化。另一方面,機(jī)器人市場正處在轉(zhuǎn)換時(shí)期,傳統(tǒng)市場到新興市場的迭代會產(chǎn)生新的機(jī)遇。

中國作為全球最大的機(jī)器人市場之一,以2017年商用機(jī)器人市場規(guī)模10.5億為起點(diǎn),在國內(nèi)政策、技術(shù)、市場需求等多重刺激下快速發(fā)展,智能機(jī)器人市場規(guī)模年均增速保持穩(wěn)定,將整體市場規(guī)模變化與增速波動(dòng)考慮在內(nèi),十年之內(nèi),中國會實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用。

三、智能機(jī)器人路徑規(guī)劃

通過上面的介紹,大家對智能機(jī)器人研究重點(diǎn)和如何實(shí)現(xiàn)規(guī)?;瘧?yīng)用已經(jīng)具備了一定的認(rèn)識。在這部分,我們來看下智能機(jī)器人的路徑規(guī)劃問題。

路徑規(guī)劃技術(shù)是機(jī)器人研究領(lǐng)域的1 個(gè)重要分支 。最優(yōu)路徑規(guī)劃就是依據(jù)某個(gè)或某些優(yōu)化準(zhǔn)則( 如工作代價(jià)最小、行走路線最短、行走時(shí)間最短等),在機(jī)器人工作空間中找到 1 條從起始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)、可以避開障礙物的最優(yōu)路徑。

路徑規(guī)劃方法大致可以分為傳統(tǒng)方法和智能方法2 種 。傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法主要有以下幾種 : 自由空間法、圖搜索法 、柵格解耦法、人工勢場法。大部分機(jī)器人路徑規(guī)劃中的全局規(guī)劃都是基于上述幾種方法進(jìn)行的,但這些方法在路徑搜索效率及路徑優(yōu)化方面有待于進(jìn)一步改善。人工勢場法是傳統(tǒng)算法中較成熟且高效的規(guī)劃方法 ,它通過環(huán)境勢場模型進(jìn)行路徑規(guī)劃 ,但是沒有考察路徑是否最優(yōu)。

智能路徑規(guī)劃方法是將遺傳算法 、模糊邏輯以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能方法應(yīng)用到路徑規(guī)劃中, 來提高機(jī)器人路徑規(guī)劃的避障精度 ,加快規(guī)劃速度, 滿足實(shí)際應(yīng)用的需要。其中應(yīng)用較多的算法主要有模糊方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、Q 學(xué)習(xí)及混合算法等 ,這些方法在障礙物環(huán)境已知或未知情況下均已取得一定的研究成果。

以上就是小編這次想要和大家分享的有關(guān)智能機(jī)器人研究重點(diǎn)、智能機(jī)器人如何實(shí)現(xiàn)規(guī)?;瘧?yīng)用以及智能機(jī)器人路徑規(guī)劃的內(nèi)容,希望大家對本次分享的內(nèi)容已經(jīng)具有一定的了解。如果您想要看不同類別的文章,可以在網(wǎng)頁頂部選擇相應(yīng)的頻道哦。

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