自從工業革命以來，機器開始工作前，都需要人先動手。在整個20世紀50年代和60年代，工程師們嚐試用機器人作為工業發展的一種手段。1969年開發成功的Stanford Armshiyigeliuzhoujiqiren
，takeyilianxumoshizhongfuyidonghezuzhuanglingbujian。zhegefamingrangjiqirenkaishizaizhuangpeixianshangshijiyingyong，bingsuizhifazhanchenglewomenjintiankandaodejiqirenjishu。

工(gong)業(ye)機(ji)器(qi)人(ren)是(shi)在(zai)製(zhi)造(zao)業(ye)中(zhong)使(shi)用(yong)的(de)可(ke)編(bian)程(cheng)自(zi)動(dong)化(hua)係(xi)統(tong)，通(tong)常(chang)能(neng)夠(gou)在(zai)兩(liang)個(ge)或(huo)多(duo)個(ge)軸(zhou)上(shang)移(yi)動(dong)。這(zhe)類(lei)機(ji)器(qi)人(ren)大(da)多(duo)屬(shu)於(yu)機(ji)械(xie)臂(bi)，並(bing)具(ju)有(you)一(yi)定(ding)程(cheng)度(du)的(de)自(zi)主(zhu)性(xing)，這(zhe)意(yi)味(wei)著(zhe)不(bu)需(xu)要(yao)人(ren)的(de)控(kong)製(zhi)，他(ta)們(men)就(jiu)能(neng)執(zhi)行(xing)某(mou)些(xie)任(ren)務(wu)，例(li)如(ru)焊接、噴塗、提升、包裝以及檢測等。

工業機器人在汽車製造中最為常見。在汽車行業中
，機器人通常承擔一些精細控製的工作，比如提升重物、噴(pen)塗(tu)和(he)焊(han)接(jie)。而(er)人(ren)手(shou)則(ze)完(wan)成(cheng)一(yi)些(xie)更(geng)複(fu)雜(za)的(de)工(gong)作(zuo)
，比(bi)如(ru)微(wei)小(xiao)零(ling)部(bu)件(jian)或(huo)引(yin)導(dao)布(bu)線(xian)。這(zhe)些(xie)機(ji)械(xie)臂(bi)通(tong)常(chang)很(hen)大(da)
，因(yin)此(ci)很(hen)難(nan)在(zai)工(gong)廠(chang)裏(li)四(si)處(chu)移(yi)動(dong)。然(ran)而(er)，現(xian)在(zai)的(de)機(ji)器(qi)人(ren)較(jiao)之(zhi)以(yi)前(qian)更(geng)靈(ling)巧(qiao)，他(ta)們(men)可(ke)以(yi)挑(tiao)戰(zhan)人(ren)類(lei)才(cai)能(neng)完(wan)成(cheng)的(de)更(geng)複(fu)雜(za)工(gong)作(zuo)。比(bi)如(ru)丹(dan)麥(mai)Universal Robots公(gong)司(si)生(sheng)產(chan)的(de)協(xie)作(zuo)機(ji)器(qi)人(ren)
，目(mu)前(qian)正(zheng)在(zai)法(fa)國(guo)克(ke)裏(li)昂(ang)的(de)雷(lei)諾(nuo)工(gong)廠(chang)裏(li)給(gei)發(fa)動(dong)機(ji)擰(ning)螺(luo)絲(si)，以(yi)前(qian)這(zhe)項(xiang)精(jing)細(xi)的(de)任(ren)務(wu)隻(zhi)能(neng)由(you)人(ren)工(gong)來(lai)完(wan)成(cheng)。此(ci)外(wai)，在(zai)雷(lei)諾(nuo)使(shi)用(yong)的(de)機(ji)器(qi)人(ren)重(zhong)約(yue)30公斤
，很容易在工作場所周圍移動。這樣
，製造商就可以不用花費大量的時間和金錢重新配置工廠，縮短定製產品的製造時間。


協作機器人

對(dui)於(yu)傳(chuan)統(tong)工(gong)業(ye)機(ji)器(qi)人(ren)而(er)言(yan)，由(you)於(yu)其(qi)運(yun)行(xing)時(shi)的(de)危(wei)險(xian)性(xing)
，通(tong)常(chang)需(xu)要(yao)安(an)裝(zhuang)防(fang)護(hu)圍(wei)欄(lan)，跟(gen)工(gong)人(ren)隔(ge)離(li)。而(er)協(xie)作(zuo)機(ji)器(qi)人(ren)則(ze)完(wan)全(quan)不(bu)同(tong)，通(tong)過(guo)設(she)計(ji)
，它(ta)們(men)可(ke)與(yu)工(gong)人(ren)在(zai)同(tong)一(yi)工(gong)作(zuo)站(zhan)中(zhong)安(an)全(quan)協(xie)同(tong)工(gong)作(zuo)。這(zhe)是(shi)因(yin)為(wei)他(ta)們(men)具(ju)備(bei)以(yi)下(xia)特(te)性(xing)：

•特別的設計讓他們可以在工人旁邊安全工作

，一是限製力量大小避免人類受傷
，二是通過傳感器避免機器人跟工人相接觸。

•輕量化設計
，允許機器人根據需要可以從這邊移動到那邊。

•不需要太多的專業知識，讓大部分工人可以通過平板電腦或智能手機對機器人進行控製。

川崎機器人最近發布了他們第一款協作機器人duAro
，它采用低功率電機、柔軟的外表、disuduyijigongxianggongzuoqujiankong，rangtamenkeyigenrenleibingjianxiezuo。ruguobuxingfashengpengzhuang
，pengzhuangjiancegongnenghuirangjiqirenmashangtingxialai。keyitongguorenshouyindaojixiebijinxingshijiao，2公斤負載的機械臂可以完成諸如物料搬運、組裝、機器調整和分配等任務。duAro的安裝很簡單，基座上帶有輪子，一個工人就能輕鬆地將機器人移動到任何需要的地方。

人工智能

人工智能是機器人領域中發展最快的研究領域之一。AI允yun許xu通tong過guo學xue習xi來lai完wan成cheng需xu要yao靈ling巧qiao性xing和he特te殊shu意yi識shi的de任ren務wu，這zhe意yi味wei著zhe機ji器qi人ren可ke以yi被bei引yin入ru新xin的de場chang景jing並bing且qie無wu需xu預yu編bian程cheng就jiu能neng做zuo出chu正zheng確que地di反fan應ying。加jia州zhou大da學xue伯bo克ke利li分fen校xiao的de研yan究jiu人ren員yuan已yi經jing開kai發fa出chu算suan法fa，“使機器人能通過試驗以及犯錯等更接近人類的學習方式來新的任務，這是人工智能領域的一個重要裏程碑。”這項技術已經成功應用於多種場合，例如組裝玩具飛機，將瓶蓋擰在水瓶上
，把衣架掛在架子上，這些任務往往都無法進行預編程。

深度學習是人工智能的另一個新分支，它的另一個名字叫人工神經網絡（ANNs），rengongshenjingwangluoshiyizhongshoushengwushenjingwangluoqifadekongzhimoshi
，yongyugujiqujueyuduogeshurudeweizhihanshu。rengongshenjingwangluotongchangbeishejichengnenghuxiangjiaohuanxinxide“神經元”連接組成的係統。這種連接有不同的數字權重，可以根據經驗進行調整，使神經網絡能夠適應輸入，從而能夠學習。“深度學習”之所以成為深度，是因為人工神經網絡的結構，神經元的層互相堆疊在一起。最底層收集一些原始數據，例如圖像、文wen本ben和he聲sheng音yin，每mei個ge神shen經jing元yuan都dou存cun儲chu他ta們men遇yu到dao的de相xiang關guan信xin息xi。層ceng中zhong的de每mei個ge神shen經jing元yuan將jiang信xin息xi發fa送song到dao下xia一yi層ceng神shen經jing元yuan，並bing學xue習xi比bi低di一yi層ceng神shen經jing元yuan更geng抽chou象xiang的de信xin息xi。

此技術已經成功應用在蘋果Siri和穀歌Street View進行語音和視覺識別。此外，這些應用還可以利用標記方向去解決更多問題，比如利用現有語音存儲數據。在非結構化3D環境中移動沒有這些方向
，因此是更大的挑戰。目前在UC Berkley的de實shi驗yan中zhong使shi用yong的de機ji器qi人ren采cai用yong具ju有you獎jiang勵li函han數shu的de算suan法fa，該gai算suan法fa基ji於yu機ji器qi人ren做zuo設she置zhi任ren務wu的de程cheng度du提ti供gong得de分fen。攝she像xiang機ji追zhui蹤zong機ji器qi人ren手shou臂bi和he腿tui的de位wei置zhi並bing分fen析xi周zhou圍wei環huan境jing，將jiang實shi時shi得de分fen反fan饋kui給gei機ji器qi人ren以yi便bian進jin行xing相xiang應ying的de動dong作zuo。相xiang對dui於yu目mu標biao的de最zui佳jia移yi動dong可ke以yi通tong過guo自zi己ji重zhong複fu學xue習xi，然ran而er

，它ta目mu前qian隻zhi能neng計ji算suan大da約yue92000個參數的“好”值
，其優化時間受數據處理硬件的限製。目前
，沒有關於對象位置的先前數據，學習過程需要花費大約3xiaoshi。zhezhongjishuzaishengchanxianshangshangyongzhiqian，haiyouhenchangdeluyaozou，danshigaijishuzaiweilaidegemingxingxiaoguojiangshidejiqirennenggoucongtoukaishixuexifuzaderenwu。

本文來源於機器人網。



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