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人工智能在工业机器人方面有哪些应用

时间:2024-03-29 21:11:07 浏览量:57052

机械专业如何参与人工智能

人工智能在工业机器人方面有哪些应用?

一、机器人的市场规模

报告数据显示,全球机器人市场规模持续扩大,工业、特种机器人市场增速稳定,服务机器人增速突出。2018 年,全球机器人市场规模将达到298.2 亿美元,2013-2018 年的平均增长率约为15.1%。其中,工业机器人168.2 亿美元,服务机器人92.5 亿美元,特种机器人37.5 亿美元,占比分别为56%、31%、13%。

二、探测机器人中的智能技术

深度强化学习:使用深度强化学习是在复杂度可以接受的情况下,让机器人通过试错来学习,能 控制机器人在复杂环境中完成避开障碍,收集物品并到达指定地点等任务。深度强化学习的应用较好的解决了传统算法中存在容易陷入局部最优、在相近的障碍物群中震荡且不能识别 路径、在狭窄通道中摆动以及障碍物附近目标不可达等问题,并且大大提高了机器人轨迹跟踪和动态避障的实时性和适应性.

深度模仿学习:经过多年的发展,模仿学习已经能够很好的解决多步决策问题,其训练目标是使模型生成的状态-动作轨迹分布和输入的轨迹分布相匹配。

激光SLAM: 激光SLAM 系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对,计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变,也就完成了对机器人自身的定位。激光雷达距离测量比较准确,误差模型简单,在强光直射以外的环境中运行稳定,点云的处理也比较容易。

视觉SLAM技术:视觉SLAM 可以帮助机器人获取三维空间环境信息,使其具备自主移动、路径规划、场景理解等功能。视觉SLAM 的优点是它所利用的丰富纹理信息。例如两块尺寸相同内容却不同的广告牌,基于点云的激光SLAM 算法无法区别他们,而视觉则可以轻易分辨。

无线5G 技术 :得益于5G 的1ms 的延迟时间, 5G 的速度提高将简化数据收集。5G 无线连接技术将给机器人带来极大的灵活性并更快的传回数据, 5G 的云化统一架构也将使能未来的云端实现实时控制。

三维物体识别:三维数据由传感器直接获得,可以表示为深度图、点云、网格、CAD 等不同形式。其中点云数据获取便捷,易于存储,具有离散和稀疏特性,方便扩展为高维的特征信息。另外,大部分立体视觉传感器具有主动发光单元,因此在不同的光照环境下 仍然可以得到相似的结果。这就使得三维视觉相对于传统的二维视觉受环境和观测条件影响较小。除了稳定性外,三维点云相对于二维图像具有更加丰富的信息,这为后续处理提供了更多的可能性和便利性。

人工智能技术在行业里有什么具体的应用?

谢邀。

前段时间刚好看到麦肯锡发布的一个关于《人工智能:下一个数字前沿?》的报告,里面介绍了人工智能技术在5个行业的具体应用,摘取出来供你参考。希望对你有帮助。

1.零售:连接消费者,改善购物体验

  • 图像识别、机器学习和自然语言处理等技术等发展使得智能服务机器人能够轻松与顾客打招呼、交流,可以预测订单,提供引导;
  • 通过机器学习,可以根据消费者到个人资料进行个性化促销 在顾客浏览店铺商品时,店内的信标(Beacon)也可以通过手机向他们发送优惠信息
  • 基于深度学习的计算机视觉技术,可以识别购物者打包的商品 加上传感器所获取的数据,AI使得自动结帐和付款成为可能
  • 使用深度学习技术的无人机快递完成了零售业务链最后一英里的交付,能够实现避障并处理收货人不在的状况
  • 具有计算机视觉和深度学习功能的互动屏幕和桌面可以识别商品并推荐适合消费者的相关产品
  • 自动购物车会在商店中跟随顾客,并运送商品到顾客的上车点,或通过机器人、无人机送货上门
  • 利用机器学习,商店开业根据竞争对手的价格、天气情况、库存情况等数据信息实时调整和优化商品价格,从而最大限度地提高收入
  • 通过人工智能强化的机器人可以持续跟踪仓储信息,识别空货架并补货,同时,其他机器人也可以在仓库中进行打包

2.电力:更少的电站,更智能的电网