智能机器人是未来10年的趋势吗?2019年智能机器人排行

时间:2021-09-08来源:栏目:新媒体

智能机器人是未来10年的趋势吗?是未来的趋势,2013年德国发布工业4.0战略开始,美国推出了先进制造业概念,以及美国GE的工业互联网概念,日本推出的就是智能机器人概念,中国同时推出的是中国智能制造战略...

智能机器人是未来10年的趋势吗?

是未来的趋势,2013年德国发布工业4.0战略开始,美国推出了先进制造业概念,以及美国GE的工业互联网概念,日本推出的就是智能机器人概念,中国同时推出的是中国智能制造战略。

智能机器人是未来10年的趋势吗?2019年智能机器人排行

现在智能机器人的情况:

智能机器人是未来10年的趋势吗?2019年智能机器人排行

1、工业机器人——强调人机协作工业机器人,从2017年开始进入协作机器人爆发期,包括国内和国外很多企业都在协作机器人领域投入大量的资金和技术研发。主要聚焦点包括,协作机器人的伺服电机,力觉传感器等等。

智能机器人是未来10年的趋势吗?2019年智能机器人排行

目前中国市场协作机器人的销量已经达到了1.5万台。

协作机器人算是工业类机器人,向智能机器人的再一次迈进,让机器人的整体安全性得到很大提高。

fanuc协作机器人,弹钢琴。

2、服务机器人——多场景应用当前的服务机器人,或者说你见到的服务类机器人:巡检机器人,巡逻机器人,扫地机器人,政务引导机器人,送餐机器人,都算不上是真正的智能化机器人。

这类机器人的核心:图像智能,语音智能还有待提高。然后对于这类机器人可以做的工作,或者说能够处理的动作。其实就是简单的舵机,或者空心杯电机控制的。因此,在2019年最新一轮的美国实体限制的名单中:科大讯飞,商汤科技,依图科技,云从科技都在其中,这几家都是图像智能,和语音智能的国内翘楚。

这类机器人,不用等到十年了。

现在就已经大范围使用了,我们乘坐高铁的闸机口,现在都是使用的智能安检,其核心就是图像智能,只是看着略微低端一些。

另外,我们熟知的中国的天网监控系统,也是图像智能的主要应用场景。

3、人工智能:AI新一代的人工智能,在人工智能领域,目前落地的智能项目:无人价值。当前的无人驾驶已经进入到实测阶段,国内无人驾驶领域的储备比较深厚。

大量的朋友,并不认可无人驾驶,或者说觉得目前这么多企业研究无人驾驶是不是太早了?

其实一点都不早。按照5G的商用阶段推算,在2030年无人驾驶,一定会落地,2030年整个5G的基础建设已经趋于完成。届时在通信超高速,低延时的状态下,无人驾驶必然会落地。

现在的企业为什么,这么着急着测试无人驾驶?因为要先拿到未来进入这个行业的门票。不是所有的无人驾驶公司都可以进入这个行业。

所有的无人驾驶企业,都必须要取得一个高精度测绘地图的纸质。目前国内拥有这个资质的只有20家,且大部分都是国有企业。这也就是为什么很多企业要挤进来的原因。太晚就没有资格了。

高精地图是导航电子地图的种类之一,一般用于自动驾驶地图场景。国家测绘地理信息局2016年下发《关于加强自动驾驶地图生产测试与应用管理的通知》规定,高精地图的数据采集、编辑加工和生产制作必须由具有导航电子地图制作测绘资质的单位承担。20家单位获得了高精地图甲级测绘资质,主要包括四维图新、高德、灵图、长地万方、凯立德、易图通、国家基础地理信息中心、立得空间、腾讯大地通途、江苏省测绘工程院、浙江省第一测绘院、江苏省基础地理信息中心、武汉光庭、滴图科技、武汉中海庭、宽凳科技、初速度科技、晶众地图、江苏智途和华为。

强AI的发展和应用,目前来说强AI,或者说类似人类大脑的AI还没有出现,但是目前包括谷歌,百度,阿里都在训练自己的强AI。

这个所谓的训练,其实就是不断的优化算法,同时让机器人自己不断的深化学习。

下一个10年,强AI落地的项目会更多。

未来10年,智能机器人时代会渗透在工业,服务业各个角落。但仍然无法取代人的位置。

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

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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%。

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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。

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