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AI/5G如何赋能机器人解决机器理解世界的问题

发布时间:2020-01-21 14:00    来源:金融界
 

关键词:AI 机器人 5G

摘要:SLAM,全称叫做Simultaneous LocalizationAnd Mapping,中文叫做同时定位与建图。在SLAM理论中,第一个问题称为定位(Localization),第二个称为建图(Mapping),第三个则是随后的路径规划。通过机器视觉的映射,机器人可以通过复杂的算法同时定位并绘制出位置环境的地图,通过SLAM技术可以有效解决规划不合理,路径规划无法覆盖所有地区,导致清洁效果一般的问题。

  一、AI机器感知解决机器理解世界的问题。

  1.机器视觉硬件可采集周围环境信息

  目前常用的视觉传感器主要有:摄像头、ToF镜头和激光雷达技术。

  2.AI视觉技术算法帮助机器人识别周围环境

  视觉技术包括:人脸技术、物体检测、视觉问答、图像描述、视觉嵌入式技术等。

  3.SLAM技术赋予机器人更好的规划移动的能力

  SLAM,全称叫做Simultaneous LocalizationAnd Mapping,中文叫做同时定位与建图。在SLAM理论中,第一个问题称为定位(Localization),第二个称为建图(Mapping),第三个则是随后的路径规划。通过机器视觉的映射,机器人可以通过复杂的算法同时定位并绘制出位置环境的地图,通过SLAM技术可以有效解决规划不合理,路径规划无法覆盖所有地区,导致清洁效果一般的问题。

  4. 基于ToF机器视觉的超宽带定位技术

  机器人中,基于ToF技术,主要可用来进行高精度测距与定位,目前常用的就是超宽带定位技术。

  UWB(超宽带)是一种无线通信技术,可用于高精度测距与定位。UWB 传感器精简设备分为标签和基站两种。其基本工作方式是采用TOF(Time oFflight)的方式来进行无线测距,根据测距值快速准确计算出位置。

  二、AI自然语言处理是人机交互的重要技术

  人类获取信息的手段中90%依靠视觉,但表达自己的方式90%依靠语言。语言是人机交互中最自然的方式。但是自然语言处理NLP 的难度很大,在语法、语义、文化中均存在差异,还有方言等非标准的语言产生。随着NLP 的成熟,人类与机器的语音交互越来越便捷,也将推动机器人向更“智能化”发展。

  1. 语言技术的硬件主要依靠麦克风和扬声器实现

  2.AI自然语言处理NLP 算法仍是人类未来尚需攻克的一大方向

  三、AI深度学习算法帮助机器人向产生自我意识中进化

  1. 硬件:AI芯片技术的发展,使机器人拥有更高算力

  2. 算法:AI深度学习算法是机器人的未来

  四、AI+5G拓展机器人的活动边界,提供更大算力和更多存储空间,形成知识共享

  1.4G时代,移动机器人的四大痛点

  2.5G对于移动机器人的赋能:

  1)拓展机器人的工作范围

  2)为机器人提供更大算力和更多存储空间,形成知识共享

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 “当前正处于疫情防控关键期,做好能源供应保障工作意义重大。各煤炭企业要按照国家能源局《关于做好疫情防控期间煤炭供应保障有关工作的通知》工作部署要求,统筹做好疫情应对和煤炭保供、稳价工作,为打赢疫情防控阻击战提供坚实的能源支撑。”在2月21日煤炭经济运行分析视频会议上,中国煤炭工业协会、中国煤炭运销协会向各地煤炭企业发出号召。