3、机器人与人工智能基础全解析

机器人与人工智能基础全解析

1. 机器人设计前期考量

在设计机器人及其软件的具体细节之前，我们需要确保机器人的能力与它所处的环境以及要解决的问题相匹配。为了实现这一目标，我们可以借助系统工程学科中的用例和故事板这两个工具，并且尽可能简化这个过程。像美国国家航空航天局（NASA）、航空航天和汽车公司在设计火箭、汽车和飞机时，会运用更高级的系统工程方法，这让我们对结构化流程有了初步的认识。

2. 应用于机器人问题的 AI 技术

以下是将 AI 技术应用于机器人问题的详细步骤示例：
- 物体识别 ：我们需要机器人识别物体，并将其分类为需要捡起的玩具或无需处理的非玩具。为此，我们将使用经过训练的人工神经网络（ANN），结合迁移学习的方法，扩展现有的物体识别系统 YOLOv8，使其能够在不同角度和光照条件下，快速且可靠地识别玩具。
- 物体抓取 ：识别出玩具后，下一步是让机器人捡起它。编写一个通用的机器人手臂抓取程序是一项复杂的任务，涉及大量高等数学知识。我们可以采用遗传算法，让机器人自主探索行为，并学会使用手臂。然后，运用深度强化学习（DRL），使机器人通过末端执行器（类似于机器人的手）自学如何抓取各种物体。
- 指令理解 ：机器人需要理解主人的命令和指示。我们使用自然语言处理（NLP）技术，不仅识别语音，还能理解我们的意图，使机器人制定与我们期望相符的目标。这里采用一种名为“填空法”的技巧，让机器人从命令的上下文中进行推理，这对许多机器人规划任务都非常有用。
- 房间导航 ：机器人在房间中移动