機器人智能演算法

1. 藍胖子機器智能：核心演算法促物流提效丨強鏈補鏈在行動

手指輕輕一動、滑鼠輕輕一點，快遞就能准時送貨上門。不少人都在感嘆：「現在的快遞真方便！」確實，不管是要求「鮮、快、優」的生鮮產品，還是需要精準溫控的各種葯物，抑或是「大塊頭」的家電傢具和工業配件，都成了快遞運輸的主要品種。在電商行業迅速發展的當下，物流行業的自動化與智能化已經成為必然。

核心演算法讓物流環節更高效

現階段，物流行業發展迅速，在自動化與智能化方面有很大的優化空間。在嗅到其中的市場機會後，不少公司瞄準了這一賽道，對智能物流領域進行布局。

在將機器人、人工智慧技術與實際物流環節相結合的過程中，演算法是其中繞不開的關鍵詞。目前，藍胖子在演算法方面的布局有四大方向。

第一個方向是計算機視覺。換句話說，就是讓機器人的眼睛能夠識別不同物品，尤其是在物品重疊時候的分割。

第二個方向是機械臂的控制和運動規劃。針對這點，張羽雪也給出了進一步解釋。「比如我已經識別到某個包裹了，我要把它從a點抓到b點。」她說，「這個三維空間里其實是有無數條運動軌跡的，我們要找到最快、最短的這一條路徑，這就是運動規劃。」

第三個方向是移動和多機協作。移動機器人在給定的區域里自主移動、自主導航、自主避障、自主充電。「如果我有10台、20台、50台甚至100台移動機器人，我應該怎麼調動每一台機器人，使它們在運作過程中不會相互碰撞？當一台機器人在運作的時候，如何縮短另一台機器人的等待時間？這就需要多機調度技術。」張羽雪說。

第四個就是人工智慧技術的應用。在遇到新場景後，機器人需要通過深度學習進行視覺訓練，以快速識別新的場景。裝箱的規劃也是人工智慧技術的應用之一。「這裡面（裝箱）用到了時空優化技術，就是去優化裝箱，讓所用的時間最少，所用的空間最大。」張羽雪表示。

技術與物流業務需要緊密結合

機器視覺、深度學習等技術應用需要積累大量的數據，也需要較多的試錯過程。這個過程的成本很高，對包括藍胖子在內的所有人工智慧企業都提出了不小的挑戰。

在張羽雪看來，應對此類挑戰的方法主要有兩個，一方面需要算力的提升、海量的數據以及更快的通信，另一方面就是需要技術與業務的緊密結合。

從第一個方面來看，算力的提升與整個行業底層技術的提高息息相關，數據的獲取則離不開企業與客戶的相互合作。客戶提供的數據能夠訓練和測試演算法。張羽雪表示，「客戶的數據對演算法的積累和機器人的訓練會起到很好的作用。」

通信速度的提升對機器人的應用也有著極大助力。當前，5G的使用讓機器人計算的速度更快，數據傳輸更快，延時更低，協作更高效。

事實上，機器人的控制系統與客戶的各個數據系統，包括ERP（企業資源計劃）系統、倉儲管理系統和生產規劃系統的連接與打通其實是非常難的一點。在實驗室裡面，很多技術問題都是可以解決的，但並不是所有的技術都能解決業務問題。

張羽雪還呼籲市場應該多給智能機器人行業一些成長的時間。智能機器人的技術積累需要一定時間，從技術到應用需要不斷地進行試錯，還要在各種場景中不斷地訓練機器人，使機器人達到更高的作業精度和准確度。在這點上，政府引導基金和民間資本都需要給科創企業更多的時間和更大力度的支持，傳統企業也需要逐步轉變思維，將目光放長遠，採用新興技術來解決當前以及未來的挑戰。

生態的構建對每個行業的發展都非常關鍵。張羽雪認為，政府是構建生態的一大主體，通過發揮主導作用，政府能夠建立本地的相關企業集群。此外，德勤、凱捷等IT服務及咨詢公司是連接新興企業與傳統大企業的橋梁，將大客戶的需求與新型企業的技術充分對接，也是構建產業生態的一大力量「如果某個大客戶有需求，咨詢公司就去尋找哪一個初創企業可以提供給他們相應的技術，為客戶設計一個整體解決方案。」張羽雪說，「很多大企業已經開始在搭建這樣的AI生態了，這也是未來產業的發展趨勢。」

編輯丨趙晨

美編丨馬利亞

2. 核心演算法是什麼它對機器人有多重要

機器人的演算法大方向可以分為感知演算法與控制演算法，感知演算法一般是環境感知、路徑規劃，而控制演算法一般分為決策演算法、運動控制演算法。環境感知演算法獲取環境各種數據，通常指以機器人的視覺所見的圖像識別等 。

雖然對於工業機器人來說，要想實現高速下穩定精確的運動軌跡，精密的配件必不可少，如電機，伺服系統，還有非常重要的減速機等等。但是這些都只是硬體的需求，僅僅只有好的硬體，沒有相應的核心演算法，也就是缺少了控制硬體的大腦，那麼工業機器人使用再好的硬體，也只能完成一些精確度要求不高的簡單工作，而且還容易出問題。而這就是中國機器人製造商面臨的最大問題。

作為工業級產品，衡量機器人優劣主要有兩個標准：穩定性和精確性。核心控制器是影響穩定性的關鍵部件，有著工業機器人“大腦”之稱。而軟體相當於語言，把“大腦”的想法傳遞出去。 要講好這門“語言”，就需要底層核心演算法。

好的演算法，幾千行就能讓機器人穩定運行不出故障；差的演算法，幾萬行也達不到人家的水準。不掌握核心演算法，生產精度需求不高的產品還勉強可以，但倘若應用到航天航空、軍工等高端領域，就只能依賴進口工業機器人了。

對於機器人來說，每一個動作都需要核心控制器、伺服驅動器和伺服電機協同動作，而現在的機器人通常擁用多個伺服器，因此多台伺服系統更需要核心演算法提前進行計算。只有通過底層演算法，國外核心控制器才可以通過伺服系統的電流環直接操作電機，實現高動態多軸非線性條件下的精密控制，同時還能滿足極短響應延時的需求。這也是為何如今在中國的機器人市場上，6軸以上的高端機器人幾乎被國外的機器人公司壟斷。

3. 人工智慧是什麼 人工智慧演算法是什麼

人工智慧和人工智慧演算法的官方定義相信你已經看過了。
就我個人理解。人工智慧，是人類賦予了本身不具備思考學習能力的機器/演算法一些學習和思考的能力。人工智慧演算法沒有統一定義，其實就是神經網路演算法和機器學習演算法的統稱。同時，注意人工智慧演算法和智能演算法大不一樣，智能演算法主要是指一系列的啟發式演算法。
希望對你有幫助

4. 演算法決定一切究竟哪種掃地機器人更優秀

【IT168評測】這幾年掃地機器人越來越火，但消費者在選購時，發現似乎每款產品其路徑規劃演算法都不一樣，由最初隨機演算法，到簡單規劃演算法，再到激光slam以及視覺slam演算法等，看得人眼花繚亂，那麼這些演算法究竟都是什麼呢?演算法的好壞是否能決定掃地機器人的優劣呢?

首先我們先要明確的是選購掃地機器人第一需求是：掃的干凈掃得快。

掃的干凈主要取決於清掃系統的設計和吸塵風機的功率，而清掃效率最有力的的保障則是掃地機器人擁有一套非常智能的路徑規劃演算法。

常見的掃地機器人演算法大致分為兩種：隨機覆蓋法和路徑規劃式清掃。

優點：多種行走方式加三段式清掃，還會自動感應臟污程度進行重點打掃，基本不留死角，清潔程度更高。

缺點：重復清掃且路徑隨機，代價就是清掃效率較低，更費時間，而且隨機碰撞式的清掃過程看著實在捉急。同時此類產品由於技術原因造價更高，售價自然更是居高不下。另外各品牌技術的不同，會直接影響清掃效果，並不是所有品牌的隨機覆蓋清掃的掃地機器人都能掃得很乾凈。

推薦人群:適合上班族或家中有寵物的用戶購買，雖然清掃時間長但清潔程度更高。

推薦機型：

1、艾羅伯特（iRobot）Roomba961（價格4999元）【點擊查看詳情】

NO、2 路徑規劃式清掃

通過定位系統准確規劃路線，實現規劃式的工字型打掃，清掃路徑十分規矩，不會重復清理，常見的Neato、Proscenic和小米掃地機器人都是這種路徑規劃式清掃。

優點：因為有路徑規劃，所以它很清楚自己掃過了哪些地方，不會重復清掃，使得清潔效率更高、耗時更少。

缺點：清掃方式機械，不重復清掃的話可能會有被遺漏的區域，而且清掃過程中被吹飛的灰塵和垃圾可能被錯過。

推薦人群：家中雜物較多或擁有大戶型的用戶購買，節省時間不鬧心。

推薦機型：

1、米家石頭掃地機器人（價格2499元）【點擊查看詳情】

2、Neato D75掃地機機器人（價格3299元）【點擊查看詳情】

總結：掃地機器人買回家的目的就是會認路、掃得快、掃的干凈，雖然在路徑規劃上解決方案有很多，但其精髓並不是硬體有多厲害，重在其定位系統和演算法。如果一定要小編來比較一下的話，還是建議大家購買路徑規劃式清掃的掃地機器人，價格實惠，方便省心，快捷干凈，能夠滿足大多數人的家庭清潔需要。

5. 機器人路徑規劃中傳統演算法和智能演算法的區別

傳統演算法雖然結果一定是最優解，但是運算量極大，可能會有lag。
相反，採用一定的智能演算法，雖然每次選擇不一定最優，但是基本上都能快速（<=0.1s）判斷，而且只要設定一定的糾錯演算法，總體效率遠高於傳統演算法。