機(jī)器人如何進(jìn)行數(shù)據(jù)處理？無論是傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人還是最先進(jìn)的協(xié)作機(jī)器人，都必須依靠傳感器獲取的數(shù)據(jù)來建立更好的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）模型。根據(jù)這些模型，工業(yè)機(jī)器人可以在各種動(dòng)態(tài)環(huán)境中進(jìn)行實(shí)時(shí)

機(jī)器人如何進(jìn)行數(shù)據(jù)處理？

無論是傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人還是最先進(jìn)的協(xié)作機(jī)器人，都必須依靠傳感器獲取的數(shù)據(jù)來建立更好的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）模型。根據(jù)這些模型，工業(yè)機(jī)器人可以在各種動(dòng)態(tài)環(huán)境中進(jìn)行實(shí)時(shí)決策和導(dǎo)航。是為機(jī)器人傳感器提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)的ml/AI系統(tǒng)。如今的傳感器可以將機(jī)器人采集到的數(shù)據(jù)融合在一起，使機(jī)器人擁有越來越好的感知和意識(shí)。

Ml有兩個(gè)主要部分：訓(xùn)練和推理。整個(gè)過程可以在完全不同的處理平臺(tái)上執(zhí)行。培訓(xùn)通常在桌面或云端離線進(jìn)行，包括將大數(shù)據(jù)收入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在培訓(xùn)階段，在部署時(shí)已經(jīng)建立了一個(gè)經(jīng)過培訓(xùn)的人工智能系統(tǒng)，它可以執(zhí)行特定的任務(wù)，例如調(diào)查裝配線上的瓶頸。

傳感和智能傳感的應(yīng)用對于機(jī)器人非常重要，因?yàn)闄C(jī)器人的有效性能，特別是ml/AI系統(tǒng)，在很大程度上取決于為這些系統(tǒng)提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)的傳感器的性能。盡管工廠的大部分工作仍然是人工完成的，但工業(yè)機(jī)器人將取代人類的一部分工作，實(shí)現(xiàn)工廠的自動(dòng)化生產(chǎn)。