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机器人智能的发展 智能机器人的发展需要传感器加持

日期:2019-10-04 来源:机器人智能的发展 评论:

[摘要]随着全球各种智能技术的进步与完善,以及人口红利的爆发,智能机器人在产业的应用取得了良好的进展与成果。机器人产品遍地开花机器人技术机器人如果想要跟人一样,拥有相对灵活的身姿、灵敏智能的行动以及交互能力,这一切都离不开传感器的加持。传感器作为机...……

随着全球各种智能技术的进步与完善,以及人口红利的爆发,智能机器人在产业的应用取得了良好的进展与成果。

机器人产品遍地开花

机器人技术

机器人如果想要跟人一样,拥有相对灵活的身姿、灵敏智能的行动以及交互能力,这一切都离不开传感器的加持。传感器作为机器人认识外界的媒介,赋予了机器人感知外界的能力。

那在传感器赋能机器人智能这件事上,国内的传感器厂商都是怎么做的呢?

但是,仅有一双“眼睛”,对于机器人想要拥有灵敏的触觉,智能的行动能力来说是完全不够的。

多传感器融合方案

该技术的核心在于可以对多传感器收集到的信息进行有效处理和融合,提高机器人对不确定信息的‘抵抗’能力,确保有更多可靠的信息被利用,有助于更为直观地判断出周围的环境,做出更智能,更类人的判断。

具体来说就是 :

当机器人在复杂多变,环境不受控制的应用场所(如商场、写字楼等人流量大场所)行走时,防碰撞传感器可以让机器人不惧怕任何“挑衅”,实时动态识别环境中的人或者移动障碍物 。

当机器人遇到玻璃、镜面等高透材质障碍物时,超声波传感器会让机器人不会像无头苍蝇一头撞上,及时识别、避让此类障碍物,继续行走。

当“眼睛”—雷达扫描区域上方出现障碍物时,机器人此时将使用融合导航技术,通过深度摄像头、超声波、雷达等传感器全面感观周围环境,规避障碍物并重新规划路线。

机器人智能的发展 智能机器人的发展需要传感器加持

1970年,世界第一个拟人机器人WABOT-1在日本早稻田大学诞生。

同年,深度学习"三巨头"辛顿(Geoffrey Hinton)、本吉奥(Yoshua Bengio)和杨立昆(Yann LeCun)发表反向传播算法论文,开启深度学习潮流。

1997年,IBM的深蓝超级电脑击败世界象棋冠军卡斯帕洛夫,西蒙1958年的预言算是实现了,尽管晚了近40年。

1961年,世界第一款工业机器人Unimate在美国新泽西的通用电气工厂上岗试用。1966年,第一台能移动的机器人Shakey问世,就是那个会抽烟的机器人。跟Shakey同年出生的还有伊莉莎。

不管是腾讯在游戏娱乐、医疗等领域的探索,阿里、京东在智能仓储领域的落地,还是百度对无人驾驶和商业化应用的期望,智能机器人都已经成为未来布局的重中之重。未来,随着更多企业的介入,我国的智能机器人很可能成为下一代的流量入口,其价值有着巨大的想象空间。

在光线部份,以看得清楚及舒适为原则。并需注意灯光、日光灯、阳光、反光表面及亮体等造成反光的光源,同时应注意荧幕位置,以看不到任何光线反射为准。

3.人工智能可以处理图片的类型更加丰富。由于病症的种类繁多,从心血管疾病到癌症等均会涉及到成像与识别,一名人类医生很可能只擅长其中的一两种的图像识别,而不是全部精通。相反,计算机的高效性与大数据容量使其能够学习识别不同的病症图像,处理不同的图像种类。这样一个人工智能就可以取代多名不同科室的医生。

2. 人工智能可以大批量快速地处理图像数据。只要计算能力充足,人工智能便可以一次性处理大量图像数据。更重要的是,人工智能并不会感到疲劳,可以24小时工作。相对的,人类医生在一天的工作中可能因为疲劳而产生错误。

这本身是一个哲学命题,缸中靠营养液存活、通过电脑接收各种刺激而产生感知的大脑,实际上就是虚拟现实。这个假想为人工智能提供了启示,也引发了对人工智能的哲学思考,也催生了许多科幻作品,比如《盗梦空间》、《源代码》和《阿凡达》。

2.偏差性。如果获取图像的来源过于单一,可能会导致模型的预测结果有偏差。这是因为不同医院使用机器不同,放射剂量不同,因此面对相同的病灶所得的图像可能也有不同。所以用某一医院图像数据训练出来的模型去分析另一医院的图像,准确率可能会大幅下降。解决这一问题的办法就是尽可能使数据来源多样化,避免内在的偏差。

回收一吨废玻璃,可再造2500个普通1斤装酒瓶,节电400度,并能减少空气污染。

当机器人遇到边界、台阶等存在高度落差的情况时,防跌落传感器不会让机器人“一脚踩空”,可帮助TA及时识别并刹住“脚”,避免跌落;

虽然目前我国传感器的产业生态看似日趋完备,但由于行业起步晚、竞争压力大,部分传感器的使用还是依赖国外进口。

这个局面,我们势必要尝试改变!

关键技术的突破主要在于激光雷达参数性能上的一些提升,目前,国内的激光雷达厂商都在技术升级的道路上越走越远。后续,还将带给市场和用户更多的惊喜与可能。

在产能生产方面,激光雷达面临着来自工艺与工人技术上的极大挑战,这类产品在组装的过程、顺序、使用材料上都有很严格的要求。在调校上,工人对于行业以及产品的了解较少,实际操作中会面临比较大的困难,而初创公司又很难仿效大公司雇佣有多年经验的技工。

因此,国内有些激光雷达厂商通过计算机进行辅助,利用自动化的方式进行激光的调校,以此降低对工人个人能力的要求,控制成本的同时也能保证品质。

最后,就是在资源上积极寻找共性,实现资源互通。

如:有些机器人使用超声波测距而有些则使用深度摄像头,可以根据某些内在规律开发了一套模型,只要客户的传感器能够按照模型的接口定义来设置,就可以使用思岚的产品实现自主定位导航。

未来,也将在高端人才问题上去做一些改善。人才是企业发展的最大动力,人才研发技术,技术赋能产业。总之,中国的传感器事业会越来越好!

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AI研发史上经历过两次“寒冬”,2018年人们又开始谈论第三个AI寒冬将至的可能性。

回收一吨废塑料,可回炼600公斤无铅汽油和柴油;也可造800公斤塑料粒子,节约增塑剂200—300公斤,节电5000度。

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但对于这个奇点究竟是否存在目前仍有不同看法。

AI被分为两类,这些执行具体任务的AI属于“弱人工智能”;另一类“强人工智能”,又称“通用人工智能”(AGI) ,能够模仿人类思维、决策,有自我意识,自主行动。这一类目前主要出现在科幻作品中,还没有成为科学现实。

AI的另一块基石是加拿大神经心理学家赫布(Donald Hebb)1949年提出“赫布规则”,简单说就是两个细胞如果总是同时被激活,那么它们之间就有某种关联,关联度与同时激活概率成正比关系。这个规则今天用在机器自动学习算法中。

如今,智能机器人的发展已成大势所趋,国内智能机器人的发展也是如火如荼,从众多企业的布局和进程来看,腾讯、百度、阿里、京东等互联网巨头,一定程度上代表了我国智能机器人的发展水平,他们依靠技术创新和应用探索,给行业的发展指明了一定方向。

库布里克的《2001太空漫游》1968年上映

李飞飞现为美国斯坦福大学教授、斯坦福大学人工智能实验室与视觉实验室负责人、谷歌云人工智能和机器学习首席科学家,斯坦福以人为本人工智能研究院共同院长。

专家系统利用一流专家的知识来再现他们的思维过程;从1980年代早期开始在医疗诊断和其他一些领域广泛应用。

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