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机器学习如何改善机器人导航
对于机器人来说，在工作空间中导航比乍一看要困难得多。但随着人工智能和机器学习的发展，机器人的移动性在多个方面得到了改善。以下是机器学习如何增强机器人导航的具体内容。
来源:RobotShop博客与科幻小说中的机器人不同，许多现实世界中的机器人是静止的。然而，移动机器人已经存在了一段时间，而且它们变得越来越普遍。机器学习的改进是这一趋势背后的一个重要因素。
对于机器人来说，在工作空间中导航比最初看起来要困难得多。随着机器学习技术的进步，这一障碍正在逐渐消失。不久之后，机器人将能够很好地移动，使自动驾驶汽车等应用最终成为成熟的现实。
机器人如何导航？
自 20 世纪 40 年代以来，研究人员一直在研究移动机器人，尽管它们在大部分时间里都相当基础。最简单的机器人不会严格地导航其环境，而是遵循既定的路径。有些机器人沿着地板上的一条可见线移动，像火车在轨道上行驶一样沿着它移动，而另一些机器人则按照基于距离的预编程路径移动。
自 20 世纪 40 年代以来较新的移动机器人可能会使用放置在其环境中的接近传感器进行导航。虽然这比预编程路线提供了更大的灵活性，但在整个工作场所设置传感器可能会很昂贵。通信错误也可能导致崩溃或误导。
其他机器人连接到数字地图和 GPS 等定位技术，以确定它们相对于其他物体或区域的位置。然而，这些系统并不擅长帮助机器人绕过障碍物或考虑环境变化。
机器学习如何改善机器人导航？
人工智能和机器学习更进一步。随着越来越多的移动机器人具有机器学习功能，它们的导航在几个方面得到了改进。
1. 减少手动输入
最直接的区别是，机器学习驱动的机器人需要更少的手动输入来移动。机器视觉算法让这些机器人能够识别周围环境，因此它们无需地图或预编程路径即可导航。它们也不需要工人设置传感器网络或铺设要遵循的物理路径。