基于深度學習的機器人應用研究

虞澤凡

摘要：為了改變傳統機器人動作固定，應變能力欠缺等問題，深度學習已經被逐漸引入到智能機器人技術當中。深度學習技術與機器人的有機結合能設計出具有高工作效率、高實時性、高精確度的智能機器人。本文簡單介紹了傳統機器人技術特點、深度學習技術的模型與算法。重點介紹了深度學習在機器人聊天、機器人場景識別、機器人運動控制等方面的應用。并對機器人的發展提出了一些建議。

關鍵詞：深度學習;聊天機器人;場景識別;運動控制

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）05-0053-02

0 引言

無論是美國的制造業復興計劃，還是德國的工業4.0戰略以及《中國制造2025》，機器人技術作為信息化社會的新興產業和先進制造業的支撐技術，將對未來服務制造業和社會發展起著越來越重要的作用。隨著計算機運算能力的提高以及算法的進化，深度學習技術在機器人視覺和語音識別、人機交互和動作控制等方面取得了許多突破性的進展，廣泛地引入深度學習技術將是未來機器人發展的必然趨勢。

1 傳統現代機器人的特點

傳統機器人以工業機器人為主，最初的工業機器人是結合機械結構學與電工電子技術的產物，工業機器人由主體機械結構、電子控制器、調控系統和監測反饋傳感器組成的。傳統的工業機器人按事先編好的程序對機器人進行操作流程控制，使其自動重復完成某種特定的操作[1]。在現有的已然投放到企業或家庭里的機器人設備中，絕大多數的機器人設備幾乎都沒有思維能力和學習能力，它們只能按照事先編寫好的代碼執行一些既定的動作指令，按照動作序列次序完成一些單調重復性的工作?！?br>