人工智能推动协作移动机器人的进步【白皮书】.pdf

人工智能推动协作移动

机器人的进步

MiR白皮书

人工智能推动协作移动机器人的进步

自主移动机器人(AMR)能与人协同工作，通过自动执行了当今很多汽车中常用、可取的功能。机器人能够使用

重复且易使人受伤的材料运输工作，创建出高效的工作最佳路线进行动态导航并拥有环境意识，这使其能够避

环境。虽然机器人可以使用传感器和算法在动态环境中开路线中的障碍物或人员，还可在需要时自动充电。然

安全导航，却仍无法将此传感器输入信息应用于高级决而，如果没有人工智能，机器人对所有障碍物的反应方

策之中。AMR发展的下一步是加入人工智能(AI)以提式都会相同，即在人或物体周围减速并设法导航。如果

高智能移动机器人的能力。AI将使这些机器人变得更加无法安全地绕过障碍物，机器人会停止或后退。AMR的

高效，执行更大范围的任务，并且可以减少其对工作环标准方法几乎适用于所有情况，就像AI为自动驾驶汽车

境适应性的需要。和智能无人机提供新功能一样，其也有望为机器人技术

带来翻天覆地的改变。

向人工智能的过渡

现如今，移动机器人使用传感器和软件进行控制（确定

机器人的位置和移动方式）和感知（允许机器人掌握周

围环境并做出反应）。其数据则由集成激光扫描仪、3D

相机、加速度计、陀螺仪和车轮编码器等装置提供，可

为各种情况制定最有效的决策。这些技术为AMR提供

深度学习

机器学习

监督

(ML)

无监督

内容提取

分类

机器翻译自然语言处理(NLP)

问题回答

文字生成专家系统人工智能

(AI)

图像识别

视觉

机器视觉

语音转文本

语音

文本转语音

规划

人工智能包括几个分支。在此阶段用于自主移动机器人的AI主要侧重于机器学习和视觉系统。

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MiR白皮书I人工智能推动协作移动机器人的进步

策略性放置的MiRAICamera静态相机使MiR机器人能够预知路线上的障碍物，从而能够预先重新调整路线以优化导航效果。

用于协作机器人的AI主要侧重于当今的机器学习(ML)AMR中的人工智能改善了路线规划和环境互动

和视觉系统，借此极大地扩展早期基于传感器的功能。MobileIndustrialRobots(MiR)不断推动AI在移动机

多个关键领域的技术进步和市场成熟使以下创新成为可器人领域的发展并制定新的业界标准。创新的AI功能支

能：持机器人的安全协议，可提高路线规划和环境互动的效

率。

•通过各种小型、低成本和高能效的传感器，移动和远

程设备能够捕获和传输有关机器人即时、扩展、预期通过机器人软件中的高级学习算法，以及可安装在交通

环境以及内部条