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机器人技术中使用的AI技术
如今，机器人技术已经不同于工业时代的流水线机器人，因为人工智能正在影响机器人技术的许多领域。
具体来说，人工智能正在两个关键领域改变机器人技术
机器人正变得自治，
机器人正在意识到情境，尤其是在与人的互动中
在AI实验室，我们一直在使用伦敦的Dobot Magician机械臂探索其中一些区域。
我们的工作最初是受到Google这篇帖子的启发，该帖子使用了Dobot Magician（使用TensorFlow ...构建自己的机器学习驱动的机器人手臂）。本质上，该演示允许您使用语音命令来使机械臂拾取特定对象（例如红色多米诺骨牌）。该演示使用了多种AI技术。
在本文中，基于我们在Dobot Robotic手臂上的工作，我们将更广泛地列出适用于Robotics的许多AI技术
这篇文章是由Ajit Jaokar和Saed Hussain博士创建的，是伦敦AI实验室工作的一部分。我们下面探讨的技术是：  计算机视觉，自然语言处理（NLP），边缘计算，复杂事件处理，转移学习，用于AI的硬件加速，强化学习，GAN，混合现实，情感研究–情感计算。
机器人技术使我们有机会一起探索多种AI技术
机器人技术中使用的AI技术
计算机视觉
计算机视觉是机器人技术中的关键技术，并使用卷积神经网络和OpenCV。在计算机视觉和机器人技术方面已经进行了大量工作
自然语言处理（NLP）
NLP可用于向机器人发出语音命令。NLP和机器人技术是重要的研究领域，例如自然语言对人机交互的理解
边缘计算
云是当今的主导架构。相反，边缘计算涉及从集中节点向数据源方向实施分析。
Cloud和Edge的AI是免费的。因此，在Edge计算中，数据处理发生在源附近，即在原始点-而不是将数据传输到Cloud。通常，这意味着设备可能无法连续连接。我们可以看到AI和Edge被用于机器人技术的复杂应用中，例如自动驾驶汽车无人机。
复杂的事件流程
复杂事件处理（CEP）组合来自多个流源的数据以推断出更复杂的事件，目的是尽快响应该事件。事件被描述为状态改变。一个或多个事件组合以定义复杂事件。例如，基于来自多个传感器的实时数据，在汽车中展开安全气囊是一个复杂的事件。这个想法用于  自主机器人编程中的事件处理
转移学习和AI
转移学习是一种重用从解决一个问题中获得的知识并将其重新应用于解决相关问题的技术，例如，用于识别苹果的模型可以用于识别橙子。转移学习将对另一个（相关）问题使用预先训练的模型进行图像识别。仅培训了新模型的最后几层-相对便宜且耗时较少。
转移学习适用于在边缘进行推理的移动设备，即模型在云中训练并部署在边缘上。在Tensorflow Lite / Tensorflow Mobile中最好地看到了这个想法（注意–以下是一个大型pdf文件–使用
TensorFlow Lite和转移学习。机器人原理相同，即可以在云中训练模型并在设备上部署模型。在许多情况下，您可能无法访问云（例如，机器人处于脱机状态）时，转移学习很有用。此外，迁移学习可以由机器人来训练其他机器人前的机器人迁移学习：一个机器人可以从另一个机器人学...。有关迁移学习更详细的岗位HERE
AI的硬件加速
用于AI应用程序的微处理器级别的硬件加速是一个新兴领域，但在不久的将来，机器人技术的使用也会日益增长。
强化学习
强化学习为Robotics提供了一个框架，用于设计和模拟复杂且难以设计的行为。学科之间的关系具有与物理学和数学之间的相似性的充分希望。机器人技术强化学习调查提供了更多见解
GAN
生成对抗网络（GAN）可用于获取更好的数据（尤其是图像数据）。这可以在不易获得数据或需要类似数据但无法进行培训的领域提供帮助。因此，GAN可以用于培训机器人技术。  
混合现实
混合现实也是一个新兴领域。它主要用于通过演示编程（PbD）的领域。PbD使用物理和虚拟对象的组合为算法创建原型机制
情感研究–情感计算
情感计算是可以识别，解释，处理和模拟人类情感（情感）的系统和设备的研究与开发。它是跨学科领域，涵盖计算机科学，心理学和认知科学。当前的研究起源于Rosalind Picard在1995年发表的有关情感计算的论文。该研究的动机是能够在AI中模拟同理心。使用该技术的示例，请参见情感研究实验室
结论
如上文所述，机器人技术提供了一个复杂且新兴的平台来学习AI的许多方面。我们正在伦敦的AI实验室研究其中一些领域
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关键词：机器人 Hussain Tensor Google Mobile