智能机器人的研究重点是什么?如何实现智能机器人规模化应用?

以下内容中，小编将对智能机器人的相关内容进行着重介绍和阐述，希望本文能帮您增进对智能机器人的了解，和小编一起来看看吧。

一、智能机器人研究重点

科学家们认为，智能机器人的研发方向是，给机器人装上“大脑芯片”，从而使其智能性更强，在认知学习、自动组织、对模糊信息的综合处理等方面将会前进一大步。

虽然有人表示担忧：这种装有“大脑芯片”的智能机器人将来是否会在智能上超越人类，甚至会对人类造成威胁?但不少科学家认为，这类担心是完全没有必要的。就智能而言，机器人的智商相当于4岁儿童的智商，而机器人的“常识”比起正常成年人就差得更远了。

人工智能专家指出：计算机不仅应该去做人类指定它做的事，还应该独自以最佳方式去解决许多事情。比如说，核算电费或从事银行业务的普通计算机的全部程序就是准确无误地完成指令表，而某些科研中心的计算机却会“思考”问题。前者运转迅速，但绝无智能;后者储存了比较复杂的程序，计算机里塞满了信息，能模仿人类的许多能力(在某些情况下甚至超过我们人的能力)。

二、智能机器人如何实现规模化应用

从国家颁布的一系列政策文件导向来看，智能制造正成为工业4.0时代的核心，机器人作为其中重要组成部分，对推动传统产业升级，加快制造强国建设有着重要意义。但中国机器人行业与国外相比发展较晚，核心零部件技术薄弱，很多核心零部件对进口的依赖性较高，因而成本居高不下。

综合来讲无法商业化落地的主要痛点，一方面，技术突破和融合会使商用机器人低成本化。另一方面，机器人市场正处在转换时期，传统市场到新兴市场的迭代会产生新的机遇。

中国作为全球最大的机器人市场之一，以2017年商用机器人市场规模10.5亿为起点，在国内政策、技术、市场需求等多重刺激下快速发展，智能机器人市场规模年均增速保持稳定，将整体市场规模变化与增速波动考虑在内，十年之内，中国会实现大规模商用。

三、智能机器人路径规划

通过上面的介绍，大家对智能机器人研究重点和如何实现规模化应用已经具备了一定的认识。在这部分，我们来看下智能机器人的路径规划问题。

路径规划技术是机器人研究领域的1 个重要分支 。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则( 如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在机器人工作空间中找到 1 条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。

路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法2 种 。传统路径规划方法主要有以下几种 : 自由空间法、图搜索法 、栅格解耦法、人工势场法。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的,但这些方法在路径搜索效率及路径优化方面有待于进一步改善。人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法 ,它通过环境势场模型进行路径规划 ,但是没有考察路径是否最优。

智能路径规划方法是将遗传算法 、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中, 来提高机器人路径规划的避障精度 ,加快规划速度, 满足实际应用的需要。其中应用较多的算法主要有模糊方法、神经网络、遗传算法、Q 学习及混合算法等 ,这些方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果。

以上就是小编这次想要和大家分享的有关智能机器人研究重点、智能机器人如何实现规模化应用以及智能机器人路径规划的内容，希望大家对本次分享的内容已经具有一定的了解。如果您想要看不同类别的文章，可以在网页顶部选择相应的频道哦。