机器人技术

机器人学是工程、科学和技术交叉的一个跨学科领域，致力于 机器人是工程、科学和技术的交叉学科，致力于设计、制造、操作和应用被称为机器人的可编程机器。传统的机器人学 的重点是预先编程的机械任务，而现代机器人的发展则因人工智能（AI）的集成而发生了革命性的变化。 人工智能（AI）和 机器学习 (ML)。这种协同作用使 机器能够感知环境、自主决策并从经验中学习，从而从僵化的工具转变为能够驾驭复杂环境的智能代理。 僵化的工具转变为能够驾驭复杂、非结构化环境的智能代理。

人工智能与机器人技术的交汇点

人工智能与物理硬件的融合使机器人能够执行需要认知处理的任务，如物体识别和路径规划。 物体识别和路径规划。这种智能的一个重要组成部分是 计算机视觉 (CV)，它是机器的 "眼睛"。 机器的 "眼睛"。通过处理来自摄像头和激光雷达传感器的视觉数据，机器人可以实时解读周围环境。 实时解读周围环境。这些技术包括 Ultralytics YOLO11等技术在此发挥着关键作用，可为机器人提供 高速物体检测功能 对动态变化做出即时反应，例如人踏入机器人的路径。

要让机器人与世界进行有意义的互动，它需要依靠几种核心的 ML 能力：

• 感知：使用 深度学习 (DL)模型来识别物体、 通过 光学字符识别 (OCR) 阅读文本，或检查表面缺陷。
• 定位和绘图：等算法 同步定位与绘图（SLAM） 等算法可让机器人绘制未知环境的地图，同时track 其在该环境中的位置。
• 操纵：高级 姿势估计确定物体的精确方位 物体的方位，使机械臂能够安全地抓取物品。
• 决策：通过 强化学习 通过与环境互动和接收反馈来学习最佳行为。 Google DeepMind 等团队正在大力研究这一技术。

实际应用

智能机器人技术的应用几乎遍及各个领域，提高了效率和安全性。

工业自动化与制造

在工业 4.0 时代，传统制造业正在向智能工厂转变。 正在向智能工厂转变。协作机器人（或称 "cobots"）与人类并肩工作，执行装配和质量控制任务。 装配和质量控制任务。通过将 在制造业中利用人工智能，这些机器人可以detect 生产线上的 生产线上的微小缺陷，而这些缺陷可能会被人类检验员遗漏。像 国际机器人联合会（IFR）等组织track 这些自动化系统在全球范围内不断增长的密度。 系统的全球密度。

物流与自主移动机器人 (AMR)

仓库利用 AMR 高效地运输货物。与老式的自动导引车（AGV）不同，AMR 不同，自动导引车使用 边缘人工智能 边缘人工智能驱动的自主导航，绕过障碍物自由移动。它们利用 图像分割技术来区分地面 空间、货架和人类员工，确保在熙熙攘攘的设施中顺利运行。这一应用是 现代人工智能在物流领域的核心应用。

机器人技术与机器人流程自动化 (RPA)

必须将机器人技术与 机器人流程自动化 (RPA)，因为这两个术语 这两个术语经常被混淆。

• 机器人技术涉及与物理世界交互的物理硬件（例如，焊接汽车的机械臂或检查桥梁的无人机）。 焊接汽车或无人机检查桥梁）。
• RPA指的是将数字化、重复性业务流程（如数据录入或发票处理）自动化的软件机器人。 虽然两者都旨在提高效率，但机器人技术涉及原子和物理，而 RPA 处理的是比特和数据。

在机器人上实现视觉功能

在机器人上部署模型通常需要优化 推理延迟进行优化。 能力。机器人操作系统（ROS）等框架是协调硬件和软件的标准配置。 协调硬件和软件的标准。

下面举例说明机器人的视觉系统如何使用Python 来detect 实时摄像机画面中的物体，从而为其导航逻辑提供信息 导航逻辑：

from ultralytics import YOLO

# Load a lightweight model optimized for edge hardware
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Predict on the robot's primary camera (source=0)
# stream=True reduces memory usage for continuous robotic loops
results = model.predict(source=0, stream=True)

for result in results:
    # If a person is detected with high confidence, the robot can stop
    if result.boxes.conf.numel() > 0 and result.boxes.conf[0] > 0.8:
        print("Obstacle detected! Initiating stop sequence.")
        # robot.stop()  # Hypothetical hardware control method

未来发展方向

该领域正朝着能够执行多项任务的通用机器人方向发展 而不是专门的单一任务机器。基础模型的创新 基础模型的创新使机器人能够 理解自然语言指令，使非技术用户更容易使用它们。此外，即将推出的 像YOLO26这样的先进技术旨在提供更快的端到端视觉能力，进一步降低在低功耗嵌入式设备上部署复杂感知技术的门槛。 在低功耗嵌入式设备（如英伟达 Jetson）上部署复杂感知能力的障碍。 NVIDIA ™Jetson。