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百亿“机器人”与产业互联网的新生态!
来源: | 作者:pmo89cafb | 发布时间: 2019-06-25 | 296 次浏览 | 分享到:

这些技术包括:

感知与学习(PerceptionandLearning)

“感知”是对周围动态环境的意识,机器人的感知通常需要借助各种传感器的帮助来代替人类的感觉,如视觉、触觉、听觉以及动感等。感知技术与智能机器人的地图构建、运动等功能实现都息息相关,通过感知技术最终达到机器人能够与人类友好共存。“学习”行为则是从感知向认知的跨越,机器人的学习将允许机器人通过学习算法获取新技能或适应其环境的技术,包括运动技能、交互技能以及语言技能等;

规划与决策(PlanningandDecision)

这两项要素是决定机器人在无人操控的状态下通过算法得出满足特定约束条件的最优决策能否成功的关键。最常见于无人驾驶汽车的导航、自主飞行器或航海探测器的线路规划等问题,同时,还可以应用在人形机器人、移动操作平台甚至多机器人系统等处,在数字动画角色模拟、人工智能电子游戏、建筑设计、机器人手术以及生物分子研究中都能够发挥作用。目前,实现规划与决策主要依靠应用算法,理论包括人工势场法等;

动力学与控制(DynamicsandControl)

机器人动力学是对机器人结构的力和运动之间关系与平衡进行的研究,主要通过分析机器人的动力学特性来建造模型、研究算法以决定机器人处理对物体的动态响应方式。而机器人控制技术,指的是为使机器人完成各种任务和动作所执行的各种控制手段,既包括各种硬件系统,又包括各种软件系统。随着计算机运算能力大大提高且成本不断下降,计算机实时控制方案/控制系统的设计已越来越重要,并成为提高机器人性能的关键因素;

人机交互(Interaction)

人机交互是开发合适的算法并指导机器人设计,以使人与机器人之间更自然、高效地共处。随着高速处理芯片、多媒体技术及互联网的飞速发展与普及,这一技术关注的重点也由计算机的反馈转向以人为中心。经过基本交互、图形式交互、语音式交互和感应式交互(体感交互)4个阶段,未来,交互方式将成为先前各种技术的结合,包括即时动态捕捉、图像识别、语音识别、VR等技术,最终衍生出多样化的交互形式,而机器人有望在未来成为体感交互的载体。

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机器人的应用落地

近年来,机器人行业发展迅速并已广泛应用于各个领域尤其是工业领域,据IFR(国际机器人联合会)的数据及预测,全球范围内工业机器人在未来3年将持续保持15%以上的增长,而中国的增速相对更高,平均增速在20-25%之间。