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今天，机器人并没有完全偏离原来的概念：今天的机器人可以编程。他们需要意识到自己的环境，以确保他们所做的事情与他们将要做的事情是一致的。此外，他们需要在自己的环境中活动。过去50年来发生的变化主要是在复杂性、速度和这些基本概念的应用方面。
虽然移动机器人主要用于压铸，但父约瑟夫机器人英格（约瑟夫·昂热尔伯格）深受机器人的阿西莫夫定律的影响 - 机器人不得伤害人类或人身伤害什么也看不见。他的机器人可以部署到保护人类的地方。保护人的增加传感器的数量是驱动力，尤其是在协作机器人（cobots）或自动导向车（AGV的）英寸
是什么推动了机器人产业的发展？
为了更好地理解自主机器人的追求，让我们回顾一下亚历克斯·威斯纳·格罗斯的“智能定律”方程：它是一种熵力，它解释了机器人学的发展趋势：
F = T ∇ Sτ （1）
F是指未来*大限度地自由移动的力，T是指定义总强度的温度(可用资源)，S是指时间范围τ内的熵。
作为工业机器人和科学，我们的目标是通过增加嵌入式模拟智能*大化未来机器人的行动自由。这就要求：
我有更好的传感器连接到控制算法(和更分散的控制算法)。
有一种更好的算法可以从传感器数据中提取尽可能多的信息。
升有更好的致动器以根据所述控制算法的决定准确地移动更快，更。
正如你在今天的科学和技术领域所看到的那样，机器人已经获得了很大的自主性，并且使用了来自互补金属氧化物半导体相机、激光雷达和雷达的传感器来适应各种应用。虽然相机的角分辨率和动态范围远大于雷达，但相机不能提供激光雷达的动态范围，也不能在烟雾或灰尘环境下工作。
因为机器人被设计成*灵活的选择，适用于*广泛的应用领域，所以它们需要在弱光、多尘或明亮的环境中工作。 这种灵活性可以通过将传感器信息组合成一系列步骤来实现，即佛山，也就是传感器融合。 换句话说，来自不同传感器的信息可以用来重构机器人环境的弹性表示，从而在更广泛的应用中实现自治。 例如，如果一个摄像头被临时覆盖，其他传感器必须能够使机器人安全操作。 为了确保机器人对周围环境有充分的了解，机器人的传感器数据需要以有时限的方式进行路由，并用少量电缆连接到机器人控制器，以*大限度地提高连接的可靠性。
如今，高带宽低延迟总线主要基于低压差分信号(LVDS)。然而，LVDS接口并没有标准，这导致对生态系统传感器控制器出现分裂，以及来自不同厂商的混搭的解决方案已变得很困难。一旦传感器数据传输到机器人控制器，一系列基于深度神经网络的机器学习算法可以帮助提高机器人环境的精度。用深度进修教父Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton的话说，“深度进修同意由多个处置层构成的计较模子进修拥有多个抽象层的数据表示。“这些深层神经网络可以用于机器人内部的快速实时处理，也可以用于云中的元信息收集或更复杂的推理。
对于大多数机器人来说，边缘推理是保证机器人能够快速响应环境变化的一个重要参数。边缘推理可用于卷积神经网络，相似的神经网络拓扑可用于图像分类或预防性维护估计，深度Q网络可用于机器人路径规划，或定制神经网络用于解决一类特定问题。
展望未来
在未来，传感器似乎不太可能发生太大的变化，但涉及的过程会有所不同。高光谱成像传感器可以成为或可以提供更高的分辨率。激光雷达可以具有较高的波长，更安全，并具有更长的范围。雷达传感器可以配备有一个集成的天线，但是这并不显著变化。未来将改为使用信息和聚合的方式。
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