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关于机器人、深度学习和人工智能的常见问题解答
机器人技术与深度学习的融合正在通过创造能够处理复杂任务的更智能、更具适应性的机器来彻底改变行业。利用机器学习等技术与机器人技术，机器人现在可以从数据中学习、适应新环境并随着时间的推移增强其功能。在本文中，我们解答了有关人工智能 (AI) 及其在机器人技术中的应用的常见问题。从了解机器人技术中使用的 AI 类型到探索深度机器人学习的作用，这份全面的指南将帮助您掌握这些技术的变革性影响。
来源:RoboticsTomorrow News1. 机器人技术中使用哪种类型的人工智能？
机器人技术采用各种针对特定任务的人工智能技术，例如：
🔺深度神经网络：用于计算机视觉任务，如对象识别和图像分割。
🔺强化学习：一种允许机器人通过反复试验进行学习的方法。
🔺大数据和规划算法：这些算法可帮助机器人处理传感数据以进行实时决策。
通过结合这些人工智能方法，机器人技术中的机器学习应用可以创建能够有效导航、分析和与动态环境交互的系统。
2. 人工智能在机器人决策中扮演什么角色？
人工智能使机器人能够处理来自传感器的数据、分析周围环境并做出自主决策。这对于必须在动态室内和室外环境中导航的自主移动机器人 (AMR) 尤为重要。
例如，AI 使机器人能够：
🔺规划最佳路线。
🔺避开障碍物。
🔺适应实时变化，例如人类存在或电池电量不足。
通过整合强化学习和概率模型，机器人实现了实时适应性和更安全的操作。
3. 如何保证配备 AI 的机器人的安全性？
通过以下方式确保 AI 驱动的机器人的安全性：
🔺广泛测试：AI 算法在虚拟和现实环境中进行模拟以验证性能。
🔺冗余系统：备份机制可防止操作期间发生严重故障。
🔺人工监督：关键任务仍处于人工监督之下，以增加可靠性。
这些做法可确保人工智能驱动的机器人安全运行，并最大限度地降低与自动化相关的风险。
4. 人工智能如何改进 Robotnik 的移动机器人？
人工智能通过改进显著增强了 Robotnik 的机器人：
🔺感知：人工智能驱动的摄像头可以检测和理解环境中的物体，区分托盘、车辆或发热电气面板。
Robotnik 在人工智能方面的目标包括：