机器人技术

机器人技术是一个多学科领域，位于科学、工程和技术的交叉点，致力于机器人的设计、建造、操作和应用。这些机器的制造目的是为了自动化任务、协助人类或在人类无法进入或对人类危险的环境中执行动作。近年来，人工智能 (AI)和机器学习 (ML)的集成极大地扩展了机器人的能力，将它们从简单的程序化机器转变为可以感知、推理和自主行动的智能系统。

人工智能和计算机视觉在机器人技术中的作用

AI 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。ML 算法允许机器人从经验中学习，通过训练随着时间的推移提高其性能，并处理其任务和环境中的变化。这种智能的一个关键组成部分是 计算机视觉 (CV)，它使机器人能够“看到”并解释周围的环境。

机器人使用摄像头和其他传感器捕获视觉数据，然后通过 深度学习 模型处理这些数据，以执行各种感知任务。这些任务包括：

• 目标检测: 识别和定位机器人视野中的特定对象，这对于导航和交互至关重要。像 Ultralytics YOLOv8 这样的模型旨在以高速和准确性执行此任务，使其成为动态机器人应用的理想选择。
• 图像分割: 在像素级别区分对象与背景，这对于精确的操作和交互至关重要。这可能涉及 实例分割或 全景分割。
• 姿态估计（Pose Estimation）：确定物体或人类的位置和方向，这对于安全的人机协作和装配等任务至关重要。

这些 CV 功能通常由 PyTorch 和 TensorFlow 等框架提供支持，它们使机器人能够在杂乱的房间中导航、拾取特定物品，甚至监测农田。IEEE 机器人与自动化协会是推动该领域创新的领先组织。

实际应用

人工智能驱动的机器人的影响在众多行业中显而易见。两个突出的例子是制造业和自主系统。

1. 制造和工业自动化： 在智能制造中，机器人执行各种任务，从焊接和喷漆到组装和包装。具有视觉功能的机器人可以实时检查产品的缺陷，从而确保比手动检查更高的质量控制标准。这种类型的制造中的 AI通过自动化危险工作来提高效率、减少错误并提高工作场所的安全性。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。

2. 自动驾驶车辆和无人机： 自动驾驶车辆，例如 Waymo 等公司的自动驾驶汽车，本质上是复杂的机器人。它们使用一套传感器，包括摄像头、激光雷达和雷达，来构建其环境的综合模型。人工智能算法处理这些数据以做出关键的驾驶决策。同样，配备计算机视觉模型的无人机也用于各种应用，从农业监测和基础设施检查到搜索和救援行动。

机器人技术与机器人流程自动化 (RPA)

区分机器人技术和机器人流程自动化 (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”来自动化计算机系统上数字化的、通常是重复性的、基于规则的任务，如数据录入或事务处理，而没有任何物理体现或交互。虽然两者都旨在自动化流程，但机器人技术在物理领域运行，而 RPA 在数字领域运行。

挑战和未来方向

自从第一台工业机器人问世以来，尽管取得了显著进展，但仍然存在挑战。在非结构化和不可预测的环境中可靠运行、管理实时决策的计算需求（推理延迟）、确保AI安全和高效的数据收集是持续的研究领域。未来指向越来越自主、协作和智能的机器人，这些机器人由AI、传感器和边缘AI功能的进步提供支持，进一步模糊了数字世界和物理世界之间的界限，波士顿动力等公司正在突破界限。在联邦学习和强化学习等领域取得持续进展将是释放下一代机器人能力的关键。