機(jī)器人遇到意外情況怎么辦
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物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通常用于處理特定任務(wù)。機(jī)器人需要對(duì)開(kāi)發(fā)人員可能沒(méi)有預(yù)料到的意外情況做出反應(yīng)。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)幫助機(jī)器人處理這種情況。
機(jī)器人和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的相似之處在于,它們都依靠傳感器來(lái)了解其環(huán)境,快速處理大量數(shù)據(jù)并決定如何響應(yīng)。大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序處理定義明確的任務(wù),而機(jī)器人則自動(dòng)處理預(yù)期的情況。讓我們考慮六種不同的向量:
1.傳感器
物聯(lián)網(wǎng) :固定傳感器的二進(jìn)制輸出?!伴T(mén)是打開(kāi)還是關(guān)閉?”
機(jī)器人:來(lái)自多個(gè)傳感器的復(fù)雜輸出?!霸谖颐媲笆鞘裁??我該如何瀏覽它呢?“
2.處理
物聯(lián)網(wǎng) :使用眾所周知的編程方法處理的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)信號(hào)流。
機(jī)器人:由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算處理的大型復(fù)雜數(shù)據(jù)流。
3.流動(dòng)性
物聯(lián)網(wǎng):傳感器是靜止的,信號(hào)處理在云端完成。
機(jī)器人:載有傳感器的機(jī)器人是移動(dòng)的,信號(hào)處理是在本地和自動(dòng)完成的。
4.回應(yīng)
物聯(lián)網(wǎng) :針對(duì)情況采取的行動(dòng)已明確界定。
機(jī)器人:可以采取多種行動(dòng)來(lái)應(yīng)對(duì)這種情況。
5.學(xué)習(xí)
物聯(lián)網(wǎng) :應(yīng)用程序通常不會(huì)自行“發(fā)展”并開(kāi)發(fā)新功能。
機(jī)器人 :機(jī)器學(xué)習(xí)和其他技術(shù)用于讓機(jī)器人“學(xué)習(xí)”并提高他們應(yīng)對(duì)新情況的能力。例如,隨著更多情況的處理,自動(dòng)駕駛汽車(chē)會(huì)變得更加智能。
6.設(shè)計(jì)
物聯(lián)網(wǎng):固定式傳感器。集中處理,電力隨時(shí)可用。需要傳感器和云之間的通信通道。
機(jī)器人: 重量,尺寸和功率需求是重要的設(shè)計(jì)考慮因素。溝通能力不太重要。
拓?fù)?物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序主要集中在邊緣設(shè)備上,自身的智能很少。低成本傳感器將信號(hào)傳輸?shù)皆浦械目刂浦行?,該控制中心分析?shù)據(jù)流并決定要采取的行動(dòng)。中央集線器的成本可以通過(guò)數(shù)千個(gè)基于傳感器的應(yīng)用程序進(jìn)行攤銷(xiāo),使物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序更加經(jīng)濟(jì)實(shí)惠。網(wǎng)絡(luò)連接和延遲限制了物聯(lián)網(wǎng)可以滿足的應(yīng)用范圍。
機(jī)器人和無(wú)人機(jī)以分散模式運(yùn)行。他們擁有自己的高度決策能力,即使斷開(kāi)連接也可以自行運(yùn)作。機(jī)器人通常只會(huì)分享他們遇到的意外情況的詳細(xì)信息。這允許通過(guò)將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于收集的反饋來(lái)改進(jìn)其算法。
思考很難對(duì)機(jī)器人進(jìn)行編程以執(zhí)行相同的任務(wù)需要視覺(jué)傳感器(攝像機(jī))來(lái)提供連續(xù)的視覺(jué)輸入,圖形處理單元(GPU)用于處理視覺(jué)信號(hào)流,中央處理單元(CPU)用于控制電機(jī)功能。
機(jī)器人依靠多個(gè)高分辨率傳感器來(lái)生成復(fù)雜的數(shù)據(jù)流。這需要更多的處理能力和多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)并行處理它們。
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備則通常用于處理特定任務(wù)。這可以像檢測(cè)門(mén)是否打開(kāi)的傳感器一樣簡(jiǎn)單,并且中央集線器發(fā)送警報(bào)以通知所有者門(mén)是打開(kāi)的。機(jī)器人需要對(duì)開(kāi)發(fā)人員可能沒(méi)有預(yù)料到的意外情況做出反應(yīng)。這可能是如何繞過(guò)他們路徑中的障礙物。
人工智能(AI)平臺(tái)和機(jī)器學(xué)習(xí)幫助機(jī)器人處理這種情況。隨著更多機(jī)器人的部署和分享他們遇到的意外情況,他們會(huì)越來(lái)越“聰明”。