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运动控制器可助人工智慧最隹化运动控制决策
 

【CTIMES / SMARTAUTO ABC_1 报导】    2020年02月18日 星期二

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在今天,机器人的行为模式,主要都是依据人类所提供的编程内容来进行重覆的运作。而机器人与现今社会上各种会移动的电子产品,包括汽车、飞机等,其差异只在於是否可以在无人叁与控制的情况下自行运作。而在工业制造的领域里,由於对於重覆性与规律性的动作有庞大需求,这也正好提供了工业机器人一个发展的绝隹环境。

好的AI决策,也需要好的运动控制器才能呈现出令人满意的结果。
好的AI决策,也需要好的运动控制器才能呈现出令人满意的结果。

宝元数控指出,在工业机器人的应用中,透过线下编程与线上决策两者的互补使用,才能让机器人的运作达到最隹的效益。随着电脑运算速度的突飞猛进、演算法更为成熟、以及各种工业感测器的相继问世,加速推动了传统机器人,以及广大会动的电子产品等的应用方式。透过软硬体的整合,可提供机器人运动控制的线下辅助编程及线上加速决策。例如机器人的拖拉动作、自动寻轨迹等功能,就是属於线下辅助编程,而视觉辨识技术的整合,则是属於线上决策的实现。在这样的逻辑下,我们可以定义自驾车的路线规划属於线下编程,至於行驶期间的障碍??避就属於线上决策。依据这样的原则,这些会动的电子产品其实都可以纳入广义的机器人定义之中。

事实上,人工智慧的真正意义,是让机器具备自我学习的能力,就如同人类由婴儿成长为大人一般,逐步发展各种生活技能并适应社会。在目前,大部份实际运用上被号称为人工智慧的功能,实际上都是将人类的智慧转化为运算代码之後,来达成某种自动决策的目的。

在未来,人工智慧的发展必定会更为蓬勃,而好的决策也需要好的运动控制器才能呈现出令人满意的结果。在人工智慧的运动控制中,控制器需能提供高速的通讯管道,以便接收并执行来自人工智慧的决策,并且反??机器人的状态资讯。此外,控制器本身的功能也会直接影响到人工智慧的工作量,例如控制器若可支援空间圆弧功能,人工智慧就不需要另行计算所有圆弧上的点座标,如此也有助於减少通讯的资料量。

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