施努卡机器视觉 2020-12-16 10892
物理机器人已经存在有一百年了，但还是有它的局限性。在1990年代，协作机器人的概念应运而生，以帮助找到使机器人更接近人类的方法，但是只有通过包含AI，机器人技术才能继续发展。 机器人一词使人联想到执行各种任务的硬件机器的愿景，而机器人一词现在用于描述可以执行任务的任何类型的基于软件或基于硬件的自动化。
但是，这些软件机器人技术中的许多系统功能有限，并且无法与其他系统或机器人通信以执行这些任务。通过增加机器学习功能，机器人和协作机器人可以改善交流并处理更复杂的任务，而不会遇到与简单机器人相关的正常风险。
合作机器人是物理机器人，旨在与人类近距离互动。他们发现在各种不同的场合中越来越多地使用它们，进行分拣和包装仓库活动，货物交付以及各种辅助角色。越来越多的合作机器人出现在零售商店，博物馆，酒店，医院甚至家庭内部的各种地方。
在这种情况下，机器人流程自动化（RPA）是指那些执行重复的基于用户界面的任务的软件自动化，这些任务替代人类执行，例如键入，单击，滑动，复制和粘贴以及一系列UI-基于交互。
使机器人强大的是一种能够独立思考的能力。这是人工智能和机器人技术可以融合在一起的地方。公司越来越多地希望机器人超越自动化，并解决更复杂和更高级的任务。人工智能可以帮助机器人完成很多任务，从成功地导航周围环境到识别机器人周围的物体或协助人类完成各种任务，例如砌砖，安装干式墙或机器人辅助手术。
机器人可以通过不同方式从AI和机器学习中受益，这些支持AI的功能包括：
人工智能和计算机视觉技术可以帮助机器人识别和识别它们遇到的物体，帮助挑选物体中的细节，并帮助进行导航和回避。支持AI的操纵和掌握。长期以来，人工智能一直被认为是机器人的一项艰巨任务，它被用来帮助机器人抓取物品。在AI的帮助下，机器人可以伸出并抓住物体，而无需人工控制。
AI增强的导航和运动控制。通过增强的机器学习功能，机器人可以获得更大的自主权，从而减少了人类规划和管理导航路径以及流程的需求。机器学习和AI帮助机器人分析其周围环境并帮助指导其运动，这使机器人能够避免障碍，或者在软件流程的情况下，可以自动处理流程异常或流程瓶颈。
真实世界的感知和自然语言处理。为了使机器人具有一定程度的自主权，他们通常需要能够了解周围的世界。这种理解来自支持AI的识别和自然语言处理。机器学习已显示出极大的能力，可以帮助机器理解数据并识别模式，从而使其能够按需运行。
过去，研究人员长期以来一直在思考如何将人工智能应用于机器人技术，但遇到了计算能力，数据约束和资金方面的局限性。这些限制中的许多不再存在，因此，我们现在可能正在进入机器人技术的黄金时代。在机器学习的帮助下，机器人变得越来越敏感，更协作，并集成到其他系统中。
同样，许多RPA供应商正在为其机器人添加智能流程自动化，以帮助提高其实用性。因此，他们正在研究诸如NLP或计算机视觉之类的AI技术，以帮助使这些机器人更加智能。充分利用机器学习并适应新信息和数据的机器人可以被认为是智能工具，它们不仅可以影响机器人，而且可以显着影响并增加所执行的任务。
在许多行业中，机器人的使用正变得越来越普遍。这些机器人可以是物理机器人也可以是软件机器人。预计到2020年，将有300万台工业机器人投入使用。因此，对各种机器人的需求和欲望似乎只会增加。
人工智能驱动的机器人的例子包括：能够协助外科医生的机器人手术工具，能够导航到危险地形以最大程度地减少人身伤害和人员伤亡的执法炸弹机器人，以及能够感应不同材料和食物的食品和包装分拣机器人。正确地挑选和排序对象。
由于涉及多个领域，因此仍然有很多创新，并且机器人行业不会很快消失。许多公司正在通过将机器人用于各种操作来发现价值，效率和准确性的提高。这源于行业中ROI的证明，随着人们对使用机器人的感觉不断提高，公司将继续投资该技术。将人工智能添加到机器人技术中，使其比以往任何时候都更加有用。
