机器感知在现代智能机器人中的重要作用

现代机器人比它们的早期前辈更加智能和适应性强。历史上将人类与机器人区分开来的因素之一是人类能够从过去的经验和环境中学习。这种情况正在迅速改变，因为新一代机器人能够从相同的输入中学习并调整其行为作为响应。

这是一个不断发展的领域，被称为“智能机器人”。机器感知在这个新领域发挥着重要作用。

机器感知将大大提高机器人的功能

为了学习和进化，机器人必须能够处理新的输入。它们的大部分生存都依赖于感觉系统。然而，直到最近，他们将这些数据概念化的能力还相当原始。

机器感知是这些自动机的人工智能 (AI) 算法的下一阶段。与更复杂的机器学习系统结合使用，它使机器人更能适应不断发展的环境。

许多智能机器人已经在它们所使用的行业中留下了印记。几年前，加州大学圣地亚哥分校发表了一篇关于依赖机器感知的机器人的帖子，该机器人刚满一岁。根据作者的说法，这个机器人是机器人行业的奇迹。作者指出，机器人已经取得了许多进步，但仍难以复制人脑的复杂性。完全达到这个标准需要时间，但这个机器人是一个巨大的突破。

许多公司将依赖这些新编程的自动机。Kohli Ventures的创始人 Ted Kohli预计他们将在无数行业的尖端技术中发挥至关重要的作用。

现代机器人的机器感知面临哪些挑战？

机器感知的好处越来越明显。然而，数据科学家和人工智能工程师必须克服许多挑战才能改善机器人技术的未来。Rewired分享了他们改善机器感知以支持智能机器人的一些方法。

修改机器感知算法以获得更主动的学习模型

程序员使用早期机器感知算法犯的最大错误是将它们视为被动系统。他们依赖于对他们所依据的生物系统的深思熟虑的假设。更现代的机器感知算法认识到学习是一个更活跃的、多感官的过程。考虑到这一点，它们正在开发中。

开发新的感官系统来处理输入

大多数早期的智能机器人系统都依赖于更陈旧的感觉系统。随着新传感器的开发，这种情况将会改变。较新的传感器更有能力收集可以为机械系统解释的输入。

为智能机器人传感器开发最佳观察位置

输入的质量很大程度上取决于传感器的位置。找到正确的视图位置是该过程中非常重要的一部分。许多智能机器人系统很难正确处理这部分过程。CoSMoS 实验室的 Russell Graves写了一篇关于一种新的启发式模型的文章，该模型显着改善了机器感知所需的定位和数据质量。

“这项工作提出了一种启发式方法，用于描述探索未知环境的自主代理的下一个最佳视图位置。该方法将每个机器人视为一个点质量，具有全向和不受限制的环境视觉和在可能包含孔的多边形环境中运行的视线通信。团队中的机器人数量始终足以对空间进行全面的视觉覆盖。该算法成功地将代理部署到可能包含孔的多边形中。将部署方法的效率与随机部署方法进行比较，以确定所提出策略的性能指标。结果表明，这项工作中提出的启发式方法在其他测试策略中表现更好。”

机器学习能力取决于最薄弱的环节

机器感知是机器学习过程的第一阶段。如果智能机器人无法收集准确和信息丰富的数据，它们将无法进化以应对环境挑战。这既需要用于解释输入的复杂系统，也需要用于收集数据的有效感官系统。

随着机器感知解决方案变得更加先进，智能机器人将以更快的速度发展。对于迷人的智能机器人领域来说，这将是一个奇妙的发展。

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