AI/5G如何賦能機器人解決機器理解世界的問題

發布時間:2020-01-21 14:00    來源:金融界
 

關鍵詞:AI 機器人 5G

摘要:SLAM,全稱叫做Simultaneous LocalizationAnd Mapping,中文叫做同時定位與建圖。在SLAM理論中,第一個問題稱為定位(Localization),第二個稱為建圖(Mapping),第三個則是隨后的路徑規劃。通過機器視覺的映射,機器人可以通過復雜的算法同時定位并繪制出位置環境的地圖,通過SLAM技術可以有效解決規劃不合理,路徑規劃無法覆蓋所有地區,導致清潔效果一般的問題。

  一、AI機器感知解決機器理解世界的問題。

  1.機器視覺硬件可采集周圍環境信息

  目前常用的視覺傳感器主要有:攝像頭、ToF鏡頭和激光雷達技術。

  2.AI視覺技術算法幫助機器人識別周圍環境

  視覺技術包括:人臉技術、物體檢測、視覺問答、圖像描述、視覺嵌入式技術等。

  3.SLAM技術賦予機器人更好的規劃移動的能力

  SLAM,全稱叫做Simultaneous LocalizationAnd Mapping,中文叫做同時定位與建圖。在SLAM理論中,第一個問題稱為定位(Localization),第二個稱為建圖(Mapping),第三個則是隨后的路徑規劃。通過機器視覺的映射,機器人可以通過復雜的算法同時定位并繪制出位置環境的地圖,通過SLAM技術可以有效解決規劃不合理,路徑規劃無法覆蓋所有地區,導致清潔效果一般的問題。

  4. 基于ToF機器視覺的超寬帶定位技術

  機器人中,基于ToF技術,主要可用來進行高精度測距與定位,目前常用的就是超寬帶定位技術。

  UWB(超寬帶)是一種無線通信技術,可用于高精度測距與定位。UWB 傳感器精簡設備分為標簽和基站兩種。其基本工作方式是采用TOF(Time oFflight)的方式來進行無線測距,根據測距值快速準確計算出位置。

  二、AI自然語言處理是人機交互的重要技術

  人類獲取信息的手段中90%依靠視覺,但表達自己的方式90%依靠語言。語言是人機交互中最自然的方式。但是自然語言處理NLP 的難度很大,在語法、語義、文化中均存在差異,還有方言等非標準的語言產生。隨著NLP 的成熟,人類與機器的語音交互越來越便捷,也將推動機器人向更“智能化”發展。

  1. 語言技術的硬件主要依靠麥克風和揚聲器實現

  2.AI自然語言處理NLP 算法仍是人類未來尚需攻克的一大方向

  三、AI深度學習算法幫助機器人向產生自我意識中進化

  1. 硬件:AI芯片技術的發展,使機器人擁有更高算力

  2. 算法:AI深度學習算法是機器人的未來

  四、AI+5G拓展機器人的活動邊界,提供更大算力和更多存儲空間,形成知識共享

  1.4G時代,移動機器人的四大痛點

  2.5G對于移動機器人的賦能:

  1)拓展機器人的工作范圍

  2)為機器人提供更大算力和更多存儲空間,形成知識共享

(責編:)

李保明:加快推進畜牧業機械化 提高畜禽產品保供能力

黨中央國務院高度重視畜牧業機械化發展,《國務院關于加快推進農業機械化和農機裝備產業轉型升級的指導意見》(國發〔2018〕42號)明確提出,到2025年畜牧養殖機械化率達到50%左右。今年初,農業農村部印發了《關于加快畜牧業機械化發展的意見》,明確了當前和今后一個時期推進畜牧養殖機械化發展的思路、目標和主要任務,這是加快推進畜牧業機械化,提高畜禽產品保供能力的重要舉措和工作指南,我們要深刻領會,準確把握,抓好落實。

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