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机器人的发展历史:智能AI机器人的成长史简介

2019-02-11 16:0368机器人网编辑:南方发布人气:


机器人的发展历史也是人类自我进化的历史,技术的变革带来社会的变革,经波士顿机器人。济道德甚至法律都会因此而改变。机器人一个新物种,一个从无到有的物种,完全是一个人类创造的物种。
当代机器人的发展历史
通用汽车早期在 1959 年就部署了第一台机械臂机器人来操作其中一条装配流水线。从那时起,机器人就被应用用来执行许多制造任务,如焊接,铆接和喷漆。第一代机器人不灵活,不能简单地响应错误,并且需要针对他们设计执行的任务的特定编程。这些机器人受到逻辑的控制和启发 - 一系列编码到其操作系统中的程序。现在,下一波智能机器人正在利用不同类型的学习,以经验而不是逻辑指令为基础,学习如何以与孩子相同的方式执行任务。
 
将数据转化为经验
工业机器人具有极高的精度和速度,但通常需要仔细编程才能执行简单的功能,例如抓取物体。相比之下,对于人类来说,识别对象并与对象进行交互很简单,几乎不需要考虑,因为我们已经拥有了我们需要的数据并立即将其应用于这种情况。这是因为人类自己已经经历了大规模的数据收集过程:童年。
机器人的发展历史:智能AI机器人的成长史简介
对于机器人而言,类似的例行任务需要访问大量关于对象如何彼此区分以及如何最好地处理或与之交互的数据。需要收集,存储,分析和处理这些数据。 工业机器人分类
 
由高性能计算支持的现代深度学习方法使得新的训练方法能够使机器人能够生成他们自己的经验数据并在执行任务时将其考虑在内。
 
培训下一代机器人技术
一种称为强化学习的技术使认知机器人能够随着时间的推移训练自己完成新的任务。在一个示例中,机器人可以尝试拾取对象,同时捕获关于其进度和后续结果的视频镜头和传感器数据。每次机器人成功或失败时,它都会记录数据并使用它来改进深度学习模型或大型神经网络,以便为将来的行动提供信息。这种深度学习方法使机器人能够识别模式并执行响应操作。
 
通过消除人类专家编写的每个动作的需要,强化学习节省了大量时间。或者,工程师可以给机器人一个任务,例如从一个盒子中取出小部件并将它们放入另一个盒子中,它将花一夜时间来确定如何执行任务。早上,机器人已经掌握了这项工作,以及是否由专家编程。过去,该任务将通过将图像数据与准备好的 CAD 数据匹配并将目标位置返回到获取来完成。现在,任务完全由机器人自己完成,如果他们第一次未能拿起物体,他们会将图像及其深度数据保持为失败,并根据获得的数据更新其算法。
 
深度学习还使机器人能够在部署之前模拟真实世界的状况。使用这些技术,开发人员可以在最终将信息传输到真实世界的机器人之前,在几分钟内设置广泛的测试场景并进行模拟。
 
提供机器人技术的未来
除了减少训练时间外,强化学习方法的主要潜在好处之一是当几个机器人并行工作并分享他们自己学到的东西时,它可以指数地加速。Fanuc 是一家日本机器人公司,它使用神经网络训练机器人,专注于机器人团队如何协同工作。这些机器人不是将数据存储在集中位置,而是使用边缘繁重的计算来处理其传感器数据,同时彼此协作。加速的步伐与参与的机器人数量成正比。例如,八个机器人可以在一小时内学会一个机器人自己学习八个小时的时间。这种形式的分布式学习,有时称为“云机器人,
 
超级人工智能。更传统的机器人也受益于现代技术提供的优势。Sarcos Robotics 是设计用于不可预测或非结构化设置的灵巧,远程操作机器人的领导者,最近宣布推出一款移动物联网机器人,用于检查其他无法进入或危险的环境。Sarcos 机器人虽然是人工操作的,但它利用 Microsoft Azure 云计算平台和 Microsoft Azure IoT 来实现环境视频,音频和传感器数据的安全存储和检索。物联网传感器和 Microsoft Azure 服务的结合有助于这些机器人更好地评估放置它们的各种工业机器的性能,同时还分析云数据以更好地预测所需的维护。
(来源:未知)




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