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研究機(jī)器人和人工智能的技術(shù)已有多年了，想來(lái)想去，覺(jué)得還是有必要對(duì)過(guò)往的技術(shù)做一些凝練和總結(jié)。在此過(guò)程中，除了能夠?qū)⒅R(shí)系統(tǒng)化，構(gòu)建自己的知識(shí)體系框架，還可以以寫(xiě)促學(xué)，查漏補(bǔ)缺，形成知識(shí)武裝的堅(jiān)強(qiáng)壁壘。
第一章 從生活中認(rèn)識(shí)人工智能，從網(wǎng)上和生活中找了一些這方面的典型實(shí)例。
1.1 無(wú)處不在的人工智能
1.2 人工智能在機(jī)器人技術(shù)中的應(yīng)用
1.2.1 人工智能技術(shù)和機(jī)器人自動(dòng)駕駛汽車(chē)
1.2.2 人工智能技術(shù)和機(jī)器人在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用
1.2.3 醫(yī)療保健
1.2.4 倉(cāng)庫(kù)
1.3 須知和挑戰(zhàn)
1.1 無(wú)處不在的人工智能
當(dāng)前的全球情況數(shù)據(jù)顯示，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人技術(shù)等創(chuàng)新產(chǎn)品幾乎每個(gè)領(lǐng)域都普遍流行，無(wú)論是農(nóng)業(yè)、醫(yī)療保健、教育、還是傳統(tǒng)汽車(chē)、工業(yè)，而且這個(gè)領(lǐng)域可能很難說(shuō)完全。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器人技術(shù)的人才正在大量涌入。人工智能不再“蜀道難”，而會(huì)在未來(lái)幾十年普遍被使用。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的機(jī)器人技術(shù)將顛覆從圓珠筆到導(dǎo)彈的各個(gè)領(lǐng)域。
但這種方法需要大量數(shù)據(jù)來(lái)解決即使是簡(jiǎn)單的任務(wù)。我們希望機(jī)器人做的大部分事情實(shí)際上都由許多較小的任務(wù)組成——例如，遞送包裹涉及學(xué)習(xí)如何拾取物體、如何行走、如何導(dǎo)航以及如何將物體傳遞給其他人，等等。
很快，智能機(jī)器人技術(shù)將對(duì)可持續(xù)性、健康甚至我們未來(lái)的戰(zhàn)爭(zhēng)方式產(chǎn)生重大影響。未來(lái)，每個(gè)家庭備有一臺(tái)中的智能管家將成為現(xiàn)實(shí)。
人工智能幾乎在各個(gè)方面都使社會(huì)受益， 醫(yī)療保健、教育、交通、決策、網(wǎng)絡(luò)安全、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人、智能家居和智能工場(chǎng)。
在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，經(jīng)常見(jiàn)到的人臉檢測(cè)屬于人工智能的范疇，我們?cè)谀囊?jiàn)過(guò)人臉識(shí)別呢?手機(jī)上APP進(jìn)行驗(yàn)證的時(shí)候，閘機(jī)進(jìn)行人臉驗(yàn)證，門(mén)禁卡人臉驗(yàn)證。有的人工智能在邊緣終端就可以推理結(jié)果，有的僅是一個(gè)采集功能，最后還需要將圖片上傳至后臺(tái)服務(wù)器進(jìn)行推理驗(yàn)證，在邊緣計(jì)算的CV領(lǐng)域一般用GPU、TPU、NPU、BPU等嵌入式處理器較多,以及RISCV的SOC上。運(yùn)行人工智能的系統(tǒng)可以為windos也可以是Linux。
眨眼—特征
微笑------特征
側(cè)面------特征 –訓(xùn)練—》模型
人–【模型】-----張三
但是，看另一種人工智能，就是我們?yōu)g覽器的內(nèi)容推薦功能，電商平臺(tái)的推薦功能，視頻軟件推薦愛(ài)看的內(nèi)容，這也用到了人工智能推薦技術(shù)，系統(tǒng)將經(jīng)常瀏覽的內(nèi)容打上標(biāo)簽并提取這些內(nèi)容的特征，然后通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后給出模型，再通過(guò)模型篩選出想看的。這些就依賴大數(shù)據(jù)，從各個(gè)方面收集興趣愛(ài)好和點(diǎn)擊動(dòng)作，這些數(shù)據(jù)等儲(chǔ)存在數(shù)據(jù)庫(kù)中，然后對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練。如果設(shè)計(jì)一套人工智能推薦系統(tǒng)，就會(huì)用到前端（jsp）、后臺(tái)(java\c#\net\python)、大數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)(mysql)等。
練—模型
其他
模型–推薦
1.2 人工智能在機(jī)器人技術(shù)中的應(yīng)用
1.2.1 人工智能技術(shù)和機(jī)器人
自動(dòng)駕駛汽車(chē)
自動(dòng)駕駛汽車(chē)場(chǎng)景中用到規(guī)劃和導(dǎo)航使汽車(chē)能夠從 A 點(diǎn)到達(dá) B 點(diǎn)的過(guò)程。谷歌的自動(dòng)駕駛豐田普銳斯 就是一個(gè)典型的例子。
谷歌的無(wú)人駕駛汽車(chē)和特斯拉的 Autopilot 功能都是將人工智能引入汽車(chē)領(lǐng)域。特斯拉汽車(chē)公司首席執(zhí)行官埃隆馬斯克在推特上表示，特斯拉將有能力通過(guò)人工智能學(xué)習(xí)他們的模式或行為來(lái)預(yù)測(cè)他們的車(chē)主想要去的目的地。
另外傳統(tǒng)的汽車(chē)制造公司也將使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)訓(xùn)練計(jì)算機(jī)在任何復(fù)雜環(huán)境中自動(dòng)駕駛和物體檢測(cè)的能力以避免事故，同時(shí)還要規(guī)劃和人類(lèi)一樣思考和進(jìn)化的能力。
自動(dòng)駕駛中人工智能系統(tǒng)可以與車(chē)輛的攝像頭、雷達(dá)、云服務(wù)、GPS 和控制信號(hào)一起使用來(lái)操作車(chē)輛。人工智能可以改善車(chē)載體驗(yàn)，并提供緊急制動(dòng)、盲點(diǎn)監(jiān)控和駕駛員輔助轉(zhuǎn)向等附加系統(tǒng)。
根據(jù)麻省理工學(xué)院的研究，GPS 技術(shù)可以為用戶提供準(zhǔn)確、及時(shí)和詳細(xì)的信息，如果結(jié)合使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)自動(dòng)檢測(cè)道路障礙物后面的車(chē)道數(shù)量和道路類(lèi)型，會(huì)讓駕車(chē)出行更輕松。
機(jī)器人和人工智能結(jié)合的應(yīng)用是當(dāng)前非?；馃岬囊粋€(gè)領(lǐng)域。由人工智能驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人使用實(shí)時(shí)更新來(lái)感知 路徑中的障礙物是一項(xiàng)非常大的挑戰(zhàn) 。幾百年前從第一臺(tái)蒸汽機(jī)到100年前第一臺(tái)四缸發(fā)動(dòng)機(jī)，100年后的今天，人工智能的驅(qū)動(dòng)將會(huì)帶來(lái)劇烈的變化。機(jī)器人技術(shù)在汽車(chē)中的優(yōu)勢(shì)將普遍被認(rèn)可——
具體的：文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-440968.html
機(jī)器人技術(shù)和人工智能為定位所需物品提供了準(zhǔn)確的視覺(jué)。
機(jī)器人技術(shù)和人工智能提供了避障功能。
機(jī)器人技術(shù)和人工智能提供最優(yōu)的路徑規(guī)劃。
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到了這里，關(guān)于AI人工智能與機(jī)器人的探索和應(yīng)用1.1的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
