机器人

想知道哪些技术有潜力颠覆未来?看这篇文章就够了

编者按:未来会怎样?没人知道,但是人人都可以设想。从AI、区块链、无人机,到AR/VR、无人车,乃至于物联网、微芯片、纳米机器人、CRISPR,以及智能微尘、数字孪生等,AI专家Adrien Book汇编了各种有可能成为下一个大事物的颠覆性技术,把它们分成无聊的意料之中、还算过得去、非常令人兴奋以及很晦涩但非常令人兴奋这四类,不妨看看谁最有可能率先取得突破吧。

作为一个稍纵即逝的概念,技术被记者、创业者和投资者无休止地关注着,希望靠留意和投资下一个大事物而赚大钱。以至于在这个过程中有时候他们会失去理智,弄出一些非常愚蠢的东西。这群快乐的预言者往往看不到以史为鉴的讽刺性。在一个创新和改变是取得进步的命脉的领域过于依赖过去的数据作为未来情况的信号。

但是读者对此依然买账,因为我们作为人喜欢那种可预测以及清晰的叙述的感觉。因此为了让大家达成一些共识,以下是我对未来科技的一些预测,其中既有以及被讨论得烂大街的无聊东西,也有那些似乎很怪异或者不大可能的东西,对于后者我反而愿意投钱。

无聊的意料之中的东西

AI/机器学习/深度学习

全球最先进五大机器人,或将替代人类工作,你怕吗

随着机器人技术的发展,大多数机器人已经不再是单一用途,它们可以完成更多人类无法完成的危险工作。经过几十年的发展,如今的机器人已经能够模仿人类行为,被称为类人生物。目前世界上最先进的五大机器人,或许在未来登陆宇宙各大星球的就是它们。

全球最先进五大机器人

腱悟郎(Kengoro)

全球最先进五大机器人,或将替代人类工作,你怕吗

目前全球公认最先进的机器人,由日本东京大学一研究小组在今年完成,它可以完成俯卧撑、引体向上甚至羽毛球都打得非常棒,因为它拥有模拟肌肉运动的致动器,所以它不仅可以发热,有趣的是他还会流汗。研究人员称,Kengoro的灵活度是人类的6倍,创造它的目的是让人类在各种无法完成的测试中增加可行性,比如汽车碰撞测试。

十项最具发展潜力的机器人技术

时下机器人技术发展火热,随着人们对机器人技术智能化本质认识的加深,机器人技术开始源源不断地向人类活动的各个领域渗透。小编带大家来看十项最具前景的机器人技术!

「软体的机器人」:柔性机器人技术

该技术是指采用柔韧性材料进行机器人的研发、设计和制造。

十项最具发展潜力的机器人技术

柔性材料具有能在大范围内任意改变自身形状的特点,在管道故障检查、医疗诊断、侦查探测领域具有广泛应用前景。

十项最具发展潜力的机器人技术

图为目前汽车制造业所用的柔性机器人

「机器人可变形」:液态金属控制技术

机器人视觉的九大挑战

机器人视觉解决方案是我们实现机器人视野的几大挑战。即便变得越来越简单易用,还是有一些棘手的问题。很多因素影响机器人在环境中的视觉,任务设置和工作场所。这里有9个总结出来的机器人视觉挑战:

1. 照明

如果有过在低光照下拍摄数码照片的经验,就会知道照明至关重要。糟糕的照明会毁掉一切。成像传感器不像人眼那样适应性强或敏感。如果照明类型错误,视觉传感器将无法可靠地检测到物体。

有各种克服照明挑战的方法。一种方法是将有源照明结合到视觉传感器本身中。其他解决方案包括使用红外照明,环境中的固定照明或使用其他形式的光的技术,例如激光。

2. 变形或铰接

球是用计算机视觉设置来检测的简单对象。你可能只是检测它的圆形轮廓,也许使用模板匹配算法。但是,如果球被压扁,它会改变形状,同样的方法将不再起作用。这是变形。它会导致一些机器人视觉技术相当大的问题。

铰接类似,是指由可移动关节引起的变形。例如,当您在肘部弯曲手臂时,手臂的形状会发生变化。各个链接(骨骼)保持相同的形状,但轮廓变形。由于许多视觉算法使用形状轮廓,因此清晰度使得物体识别更加困难。

人工智能:当人类与机器人共存的时候

人工智能等新一代信息技术的快速崛起,推动诸多行业掀起了变革大浪潮。随着智能化、数字化趋势日益凸显,人工智能受到了更多青睐,在各行各业实现了广泛应用,并且开始承担不同的角色,发挥独特的优势。

机器人视觉系统包括哪些关键技术?

机器人视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能,也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。人类接收的信息70%以上来自视觉,人类视觉为人类提供了关于周围环境最详细可靠的信息。

人类视觉所具有的强大功能和完美的信息处理方式引起了智能研究者的极大兴趣,人们希望以生物视觉为蓝本研究一个人工视觉系统用于机器人中,期望机器人拥有类似人类感受环境的能力。机器人要对外部世界的信息进行感知,就要依靠各种传感器。就像人类一样,在机器人的众多感知传感器中,视觉系统提供了大部分机器人所需的外部世界信息。因此视觉系统在机器人技术中具有重要的作用。

依据视觉传感器的数量和特性,目前主流的移动机器人视觉系统有单目视觉、双目立体视觉、多目视觉和全景视觉等。

单目视觉

单目视觉系统只使用一个视觉传感器。单目视觉系统在成像过程中由于从三维客观世界投影到N维图像上,从而损失了深度信息,这是此类视觉系统的主要缺点( 尽管如此,单目视觉系统由于结构简单、算法成熟且计算量较小,在自主移动机器人中已得到广泛应用,如用于目标跟踪、基于单目特征的室内定位导航等。同时,单目视觉是其他类型视觉系统的基础,如双目立体视觉、多目视觉等都是在单目视觉系统的基础上,通过附加其他手段和措施而实现的。

双目立体视觉

2018年物流机器人的七大趋势

经过前几年的火爆,工业界和资本都开始对机器人持比较理性的态度,不再“野蛮生长”。这样的氛围也许会更有利于企业潜心钻研,打造真正符合客户需求的产品和技术。

趋势一:物流机器人运作过程日趋柔性化

这里的“柔性”,是和生产制造过程相对而言的。在生产线上,因制造工艺不能轻易更改,所以工业机器人的动作比较固定、重复性较高。但是在物流领域,从A点到B点的移动则可能有许多种路径,不确定性较大。

并且,在走完A点到B点路径的过程中,还可能遇到障碍物:一方面可能有其它机器人在移动,另一方面可能有人员走动等意外情况。这种多变的“柔性”流程对机器人提出了更高的要求。

趋势二:机器人与周边环境的交互日益增加

新一代机器人不仅能够在平面上移动,并且还能识别环境中的更多元素并与之互动。一个很典型的例子就是机器人乘电梯,如图2所示:某酒店中的服务机器人可以通过发射无线信号与电梯互动,进入其内部并选择正确楼层,从而将物品送到指定的楼层房间。笔者观察到:“乘电梯”的功能已经成为越来越多机器人品牌的标配。

趋势三:激光导航技术日渐普及

工业机器人常用的传感器解析

在工业自动化领域,机器需要传感器提供必要的信息,以正确执行相关的操作。机器人已经开始应用大量的传感器以提高适应能力。例如有很多的协作机器人集成了力矩传感器和摄像机,以确保在操作中拥有更好的视角,同时保证工作区域的安全等。在此枚举一些常用的可以集成到机器人单元里的各种传感器,供诸君参考。

二维视觉传感器

二维视觉基本上就是一个可以执行多种任务的摄像头。从检测运动物体到传输带上的零件定位等等。二维视觉在市场上已经出现了很长一段时间,并且占据了一定的份额。许多智能相机都可以检测零件并协助机器人确定零件的位置,机器人就可以根据接收到的信息适当调整其动作。

工业机器人常用的传感器解析

三维视觉传感器

双足步行机器人的ZMP与CoP检测

机器人步态分为静态步行和动态步行。当机器人做静态步行运动时,身体的各个部分运动速度很小,机器人的整体稳定性较易控制。静态步行稳定性采用机器人的重心地面投影点(Center of Gravity,简称CoG)作为稳定性标准,这种判定方法适用于运动较为缓慢的情况。

2018年全球AI突破性技术TOP10

人工智能是个高科技、宽领域、多维度、跨学科的集大成者,从立足大数据、围绕互联网的纯计算机应用,逐步衍生到人们日常生产生活的方方面面,在细微之处改善和改变着我们。目前,不少新技术、新模式已经逐步投入到现实运用,但是多数领域仍然处在推广、试验、研究阶段,如何把握推广人工智能技术的重大机遇,让人们像普及手机一样用上人工智能,这是我们这一代人必须面对的时代发展“必答题”。

2018年人工智能技术已在多方面实现突破性进展,国内外的科技公司都在不断尝试将人工智能应用于更多领域,不论科技巨头还是初创企业,都在致力于不断创新,推动技术进步,接下来我们就来看看十项中外人工智能领域富有突破性的技术。

一、基于神经网络的机器翻译

入选理由:翻译是“自然语言处理”的最重要分支,也是比较难的一支。早年间,机器翻译还被视作 “低级翻译”被嘲讽,如今神经网络的机器翻译准确性大大提高,堪比专业人工翻译。我们熟知的谷歌翻译、微软语音翻译以及搜狗语音识别等都是基于此项技术。

技术突破:机器翻译是科研人员攻坚了数十年的研究领域,其技术核心是一个拥有海量结点的深度神经网络,它可以自动的从语料库中学习翻译知识。由于神经网络能够比较好地模拟人脑神经元多层深度传递的过程,它在解决一些复杂问题的时候有着非常明显的突破性表现。

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