探索机器人技术、人工智能和机器学习的协同作用,用自动化、精确性和智能决策彻底改变各行各业。
机器人学是科学、工程和技术交叉的多学科领域,致力于机器人的设计、制造、操作和应用。制造这些机器是为了实现任务自动化、协助人类或在人类无法进入或危险的环境中执行任务。近年来,人工智能(AI)和机器学习(ML)的融合极大地扩展了机器人的能力,使它们从简单的编程机器转变为能够感知、推理和自主行动的智能系统。
人工智能与机器人技术的融合使机器能够以以前无法达到的智能和适应性水平执行任务。人工智能算法使机器人能够从经验中学习,通过训练不断提高性能,并处理任务和环境中的各种变化。这种智能的一个关键组成部分是计算机视觉(CV),它赋予了机器人 "看 "和解释周围环境的能力。
机器人利用摄像头和其他传感器捕捉视觉数据,然后通过深度学习模型进行处理,从而执行各种感知任务。这些任务包括
这些 CV 功能通常由PyTorch和TensorFlow 等框架提供支持,使机器人能够在杂乱无章的房间中导航、拾取特定物品,甚至监控农田。IEEE 机器人与自动化学会是推动该领域创新的领先组织。
人工智能驱动的机器人技术对众多行业的影响显而易见。制造业和自主系统就是两个突出的例子。
制造和工业自动化:在智能制造领域,机器人可以执行从焊接、喷漆到组装和包装等各种任务。具有视觉功能的机器人可以实时检测产品缺陷,确保达到比人工检测更高的质量控制标准。这种人工智能在制造业中的应用提高了效率,减少了错误,并通过自动化危险工作提高了工作场所的安全性。国际机器人联合会 (IFR)提供有关全球工业机器人市场的统计数据和分析。
自动驾驶汽车和无人机: 自动驾驶汽车,如Waymo 等公司的自动驾驶汽车,本质上是一种复杂的机器人。它们使用一整套传感器,包括摄像头、激光雷达和雷达,来建立一个全面的环境模型。人工智能算法处理这些数据,做出关键的驾驶决策。同样,配备 CV 模型的无人机可用于从农业监测、基础设施检测到搜救行动等各种应用。
区分机器人技术与机器人流程自动化(RPA)至关重要。机器人技术涉及物理机器人--与物理世界交互的硬件。相反,RPA 利用软件 "机器人 "来自动执行计算机系统上的数字任务,通常是重复性的、基于规则的任务,如数据录入或交易处理,没有任何物理体现或交互。虽然两者都旨在实现流程自动化,但机器人技术在物理领域运行,而 RPA 在数字领域运行。