機器學習如何影響工業機器人

人工智能和機器學習涉及對數據進行分類并創建現實世界中事物決策的軟件程序。機器人技術涉及在現實世界中操作物體。這結合了機器學習和機器人技術，創造了操縱重要世界的力量。

機器人技術的最新發展可能僅歸因于機器學習的發展和使用。

一些研究人員甚至可能會反對機器人的既定定義，也可能會討論定義是否是相對的還是取決于情況的上下文，例如“隱私”的概念，隨著越來越多的規則和法律的出現，這種情況可能會得到更好的改善。圍繞它們在可變上下文中的使用而創建。關于“機器人”一詞是否包括自動駕駛汽車，無人機和不同的類似機器等創新，還有一些討論。我認為這類機器是移動機器人的一類。

人工智能和機器學習正在影響機器人流程的四個領域，以使當前的應用程序更加經濟和有利可圖。機器人技術中的人工智能范圍包括：

愿景：人工智能正在幫助機器人發現從未見過的事物，并以更多細節識別物體。

抓：機器人也被抓的事情，他們從來沒有見過人工智能和機器學習服務于他們之前確定最佳位置和方位地認識對象。

運動控制：機器學習可幫助機器人進行動態交互和排除障礙，以保持生產率。

數據分析：人工智能和機器學習都可以幫助機器人理解物理數據和后勤數據模式，從而主動采取相應行動。

FANUC公司是人工智能和工業機器人行業的領導者。該制造商一直專注于人工智能和其各個方面的工業機器人的更大連接性。該公司一直在使用FANUC商業物聯網的智能邊緣鏈接和驅動平臺進行生產。庫卡機器人技術公司是機器人制造領域的另一位領導者，該公司在其協作機器人中實施機器學習和人工智能技術。隨之而來的產品是一個可以與人安全地工作的機器人，可以對其進行重新編程以允許執行新任務。這不同于古老的工業機器人，后者依靠密集的編碼來完成每項任務。

這項技術可以簡單地實現的最大優勢之一是，由于進行了預測性維護，因此可以提高生產率和正常運行時間。工業機器人技術與AI的集成使機器人能夠監控其性能和準確性，從而顯示出需要維護以停止昂貴的停機時間。

協作機器人通常利用機器學習技術和人工智能。例如，Rethink機器人公司的Baxter和Sawyer機器人是協作型機器人，可以一次對各種任務進行編碼，并且可以學會在人身上安全地完成任務。

有一些協作機器人可以通過簡單地教他們如何執行任務來進行編碼。然后，機器人將重做任務，并在每次嘗試時了解失敗的原因。直到可以完成高度重復性的任務為止。

人工智能，工業機器人技術和機器學習技術具有多種優點，可以組合成一個用于生產的系統。減少編程時間，提高生產率和增加正常運行時間是當前制造商最有效的收益。但是，人工智能和機器學習將對工業機器人產生變革性的影響。盡管這些技術仍處于起步階段，但它們仍將在未來推動工業機器人自動化潛力的極限。