以下內容中，小編將對智能機器人的相關內容進行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進對智能機器人的了解，和小編一起來看看吧。

一、智能機器人研究重點

科學家們認為，智能機器人的研發(fā)方向是，給機器人裝上“大腦芯片”，從而使其智能性更強，在認知學習、自動組織、對模糊信息的綜合處理等方面將會前進一大步。

雖然有人表示擔憂：這種裝有“大腦芯片”的智能機器人將來是否會在智能上超越人類，甚至會對人類造成威脅?但不少科學家認為，這類擔心是完全沒有必要的。就智能而言，機器人的智商相當于4歲兒童的智商，而機器人的“常識”比起正常成年人就差得更遠了。

人工智能專家指出：計算機不僅應該去做人類指定它做的事，還應該獨自以最佳方式去解決許多事情。比如說，核算電費或從事銀行業(yè)務的普通計算機的全部程序就是準確無誤地完成指令表，而某些科研中心的計算機卻會“思考”問題。前者運轉迅速，但絕無智能;后者儲存了比較復雜的程序，計算機里塞滿了信息，能模仿人類的許多能力(在某些情況下甚至超過我們人的能力)。

二、智能機器人如何實現(xiàn)規(guī)模化應用

從國家頒布的一系列政策文件導向來看，智能制造正成為工業(yè)4.0時代的核心，機器人作為其中重要組成部分，對推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級，加快制造強國建設有著重要意義。但中國機器人行業(yè)與國外相比發(fā)展較晚，核心零部件技術薄弱，很多核心零部件對進口的依賴性較高，因而成本居高不下。

綜合來講無法商業(yè)化落地的主要痛點，一方面，技術突破和融合會使商用機器人低成本化。另一方面，機器人市場正處在轉換時期，傳統(tǒng)市場到新興市場的迭代會產(chǎn)生新的機遇。

中國作為全球最大的機器人市場之一，以2017年商用機器人市場規(guī)模10.5億為起點，在國內政策、技術、市場需求等多重刺激下快速發(fā)展，智能機器人市場規(guī)模年均增速保持穩(wěn)定，將整體市場規(guī)模變化與增速波動考慮在內，十年之內，中國會實現(xiàn)大規(guī)模商用。

三、智能機器人路徑規(guī)劃

通過上面的介紹，大家對智能機器人研究重點和如何實現(xiàn)規(guī)模化應用已經(jīng)具備了一定的認識。在這部分，我們來看下智能機器人的路徑規(guī)劃問題。

路徑規(guī)劃技術是機器人研究領域的1 個重要分支 。最優(yōu)路徑規(guī)劃就是依據(jù)某個或某些優(yōu)化準則( 如工作代價最小、行走路線最短、行走時間最短等),在機器人工作空間中找到 1 條從起始狀態(tài)到目標狀態(tài)、可以避開障礙物的最優(yōu)路徑。

路徑規(guī)劃方法大致可以分為傳統(tǒng)方法和智能方法2 種 。傳統(tǒng)路徑規(guī)劃方法主要有以下幾種 : 自由空間法、圖搜索法 、柵格解耦法、人工勢場法。大部分機器人路徑規(guī)劃中的全局規(guī)劃都是基于上述幾種方法進行的,但這些方法在路徑搜索效率及路徑優(yōu)化方面有待于進一步改善。人工勢場法是傳統(tǒng)算法中較成熟且高效的規(guī)劃方法 ,它通過環(huán)境勢場模型進行路徑規(guī)劃 ,但是沒有考察路徑是否最優(yōu)。

智能路徑規(guī)劃方法是將遺傳算法 、模糊邏輯以及神經(jīng)網(wǎng)絡等人工智能方法應用到路徑規(guī)劃中, 來提高機器人路徑規(guī)劃的避障精度 ,加快規(guī)劃速度, 滿足實際應用的需要。其中應用較多的算法主要有模糊方法、神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法、Q 學習及混合算法等 ,這些方法在障礙物環(huán)境已知或未知情況下均已取得一定的研究成果。

以上就是小編這次想要和大家分享的有關智能機器人研究重點、智能機器人如何實現(xiàn)規(guī)?；瘧靡约?a href="/tags/智能機器人" target="_blank">智能機器人路徑規(guī)劃的內容，希望大家對本次分享的內容已經(jīng)具有一定的了解。如果您想要看不同類別的文章，可以在網(wǎng)頁頂部選擇相應的頻道哦。