深度學(xué)習(xí)算法在智能協(xié)作機器人方面的運用

胡淵?張高輝

摘要：隨著時代的發(fā)展進步智能機器人開始被人們廣泛地應(yīng)用到社會生活的各個領(lǐng)域，對人們的實際生活產(chǎn)生了深刻的影響。智能機器人的運作離不開深度學(xué)習(xí)算法的輔助支持，為此，文章在闡述深度學(xué)習(xí)算法內(nèi)涵以及和智能機器人關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上，就深度學(xué)習(xí)算法在智能協(xié)作機器人方面的應(yīng)用問題進行探究。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)算法;智能協(xié)作機器人;應(yīng)用

智能機器人是實現(xiàn)社會智能化發(fā)展的重要組成，從人類社會的生產(chǎn)發(fā)展實際情況來看，智能機器人的應(yīng)用會節(jié)省大量的重復(fù)勞動操作，并能夠完成人們無法企及的高難度環(huán)境下的工作，焊接機器人、家庭服務(wù)機器人、酒店服務(wù)機器人等都是機器人在人們實際生活中應(yīng)用的重要體現(xiàn)。關(guān)于怎樣實現(xiàn)機器人之間的智能化協(xié)作交流和機器人和人之間的協(xié)作成為相關(guān)人員需要研究和思考的問題，將深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到智能協(xié)作機器人研究領(lǐng)域能夠更好地探索出以上這些問題，為此，文章結(jié)合實際就深度學(xué)習(xí)算法在智能協(xié)作機器人方面的運用進行策略分析。

一、深度學(xué)習(xí)算法概述

深度學(xué)習(xí)算法是一種基于人類思維深度的計算模式，在具體應(yīng)用的過程中通過模擬人類大腦的各種思考機制能夠不斷完善機器人的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，從而達到和人類水平相近的思維模式。深度學(xué)習(xí)算法是一種思維由淺到深的一個變化過程，通過從簡單的特性深入到抽象的思維活動中，最終完成深度分析，以數(shù)據(jù)的形式將結(jié)果呈現(xiàn)出來[1]。

深度學(xué)習(xí)算法的實現(xiàn)依賴各類數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)形式則是豐富多樣的，比如一幅畫的形容單位是像素，像素的向量可以以一些固有形狀形式來展現(xiàn)，比如邊形、條形等。

二、深度學(xué)習(xí)算法和智能機器人的關(guān)聯(lián)

深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表現(xiàn)層次的體現(xiàn)，在深度學(xué)習(xí)過程中獲得的文字、圖像、聲音等數(shù)據(jù)的解釋對機器人運作有著十分重要的影響，這些算法決定了機器人像人一樣具備分析能力、文字識別能力、圖像識別能力、聲音識別能力。

將深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到機器人加工領(lǐng)域能夠使得機器人體現(xiàn)出較高的性能。在上個世紀七十年代的時候，世界范圍內(nèi)出現(xiàn)了第一臺智能機器人，這個機器人是由美國斯坦福研究所第一次成功應(yīng)用人工智能學(xué)研發(fā)的移動機器人，之后在此基礎(chǔ)上研究出了更多類型的機器人，比如工業(yè)機器人、聊天機器人、診療機器人等。

三、深度學(xué)習(xí)算法在智能機器人中的應(yīng)用原理

人工智能為智能機器人的研究和發(fā)展提供了重要的支持，而深度學(xué)習(xí)則是在人工智能的實現(xiàn)中占據(jù)了十分重要的比重，在這一算法的作用下能夠結(jié)合以往傳統(tǒng)機器人的圖像和語音識別技術(shù)，從而完善機器人的定位和導(dǎo)航功能。

（一）無模型深度學(xué)習(xí)算法

無模型深度學(xué)習(xí)算法在機器人加工領(lǐng)域的應(yīng)用是一種全新的體驗，經(jīng)歷了多個時期的發(fā)展變化，在應(yīng)用的過程中是經(jīng)驗積累的過程，在這個過程中機器人需要通過不斷地更新來實現(xiàn)最大化的利益收獲。在無模型深度學(xué)習(xí)算法實施的過程中需要機器人本身擁有一個標(biāo)準來配合完成。首先，在描述Policy函數(shù)的時候需要具備強大的表達功能，在未知情況下通過擁有較強的表達能力能夠更好地處理各個問題。其次，具備強大的數(shù)據(jù)支撐，從而在應(yīng)用算法的時候能夠及時找到一個參照點，借助這個參照點獲得模型打造的優(yōu)化對策。

（二）基于模型的深度學(xué)習(xí)算法

和無模型的深度學(xué)習(xí)算法相比，基于模型的深度學(xué)習(xí)算法在執(zhí)行不同任務(wù)的時候會顯示出自己的優(yōu)勢作用。人類進化的過程中對于不同事物會形成不同的聯(lián)想和實踐，在聯(lián)想和實踐的過程中會積累出一定的工作經(jīng)驗，這些經(jīng)驗?zāi)軌驗橐院蟮膶W(xué)習(xí)和生活提供經(jīng)驗。機器人的打造也是這樣，通過在一系列活動中的操作來積累經(jīng)驗，增強機器之間的協(xié)作關(guān)系。

四、深度學(xué)習(xí)算法在智能機器人中的具體應(yīng)用分析

（一）抓取位姿判別

機器人學(xué)習(xí)抓取是智能機器人研究的重要組成，具體涵蓋智能學(xué)習(xí)、抓取位姿的判別、機器人運動規(guī)劃等，在研究抓取判別的時候會應(yīng)用多模特征深度學(xué)習(xí)和和融合方法結(jié)合的方式，在給定抓取目標(biāo)場景圖的情況下，機器人能夠通過多模特征學(xué)習(xí)來推斷出最理想的抓取姿勢[2]。

借助多模特征深度學(xué)習(xí)和融合方式能夠解決智能機器人抓取判別的問題，具體實踐方法如下所示：首先，應(yīng)用堆疊降噪自動編碼打造深度網(wǎng)絡(luò)模型[3]。其次，應(yīng)用Kincet體感傳感器來獲取目標(biāo)RGC和深度多模數(shù)據(jù)，通過融合處理的方式來實現(xiàn)深層次的抽象表達。最后，將多模特征深度學(xué)習(xí)模型和機器人結(jié)合在一起，實現(xiàn)對不同形狀、不同擺放方向物體的抓取和定位。

（二）工業(yè)服務(wù)

在機器人的智能水平達到一定程度之后就能夠代替人們從事一些危險性的工作，從而為人們的日常生活提供便利。在設(shè)計自主作業(yè)智能機器人的時候首先需要打造機器人自身環(huán)境地圖，在考慮成本消耗之后選擇應(yīng)用基于單目視覺傳感器的挖掘機器人視覺系統(tǒng)來獲取工作環(huán)境中的圖片信息。在應(yīng)用的過程中需要考慮視覺系統(tǒng)中的識別和目標(biāo)的跟蹤檢測。在對圖像進行處理的時候需要通過灰度化處理和直方圖均衡化增強圖像中的特征信息，應(yīng)用中值濾波過濾圖像中的噪聲信號。接著應(yīng)用Canny算子和SUSAN算子分別實現(xiàn)挖掘機器人圖像邊緣檢測和角點檢測，之后應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法來處理圖像。

在機器人處理好周圍工作環(huán)境之后還需要進一步解決機器人目標(biāo)檢測和跟蹤問題。將深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到工業(yè)分揀操作中能夠解決機器人在解決復(fù)雜工作條件方面的問題，從而更好地識別和處理復(fù)雜工作。

（三）家庭服務(wù)

智能機器人不僅在工業(yè)方面有著十分廣泛的應(yīng)用，而且在家庭服務(wù)方面也有著廣泛應(yīng)用，比如日常家務(wù)的開關(guān)電視、煮飯、打掃衛(wèi)生、娛樂等。在應(yīng)用機器人完成家庭服務(wù)的時候需要著重考慮以下兩個方面的功能，一方面，機器人首先要能夠識別并理解室內(nèi)的環(huán)境，從而更好地執(zhí)行接受到的任務(wù)。另外一個方面還需要能夠方便地和人進行溝通，理解人的語言指令。

在室內(nèi)環(huán)境的識別和重建方面借助機器人視覺識別系統(tǒng)能夠應(yīng)用一種深度去噪自編碼器來處理，從而形成一個人和機器人的交互系統(tǒng)，這個系統(tǒng)分為三部分的內(nèi)容，分別是人和機器交流輸入輸出的部分，這部分由機器人對自然語言的識別和語音合成識別來處理文本指令[4];第二部分的功能是語料庫對第一部分識別的語音進行意圖理解和生成處理;第三部分的功能是為第二部分的操作建立一個更大規(guī)模的語料庫。

結(jié)束語

綜上所述，智能機器人的發(fā)展經(jīng)歷了較長的時期，在國際上達到了較強的水平，在云計算、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展下，智能機器人的發(fā)展也擁有了更多的動力支持。在未來，機器人的計算方法傾向于應(yīng)用現(xiàn)代軟件計算理論和方法和云計算、大數(shù)據(jù)的結(jié)合來實現(xiàn)機器人在云平臺的自主存儲和學(xué)習(xí)。在深度學(xué)習(xí)和增強學(xué)習(xí)結(jié)合的情況下更好地分析和處理機器人獲得的海量數(shù)據(jù)，從而有效提升機器人的工作處理能力。深度學(xué)習(xí)、增強學(xué)習(xí)和機器人等高新科學(xué)技術(shù)的發(fā)展為機器人的加工提供了更多動力支持，使得機器人的智能化水平不斷提升，完善的機器人在工業(yè)服務(wù)、家庭服務(wù)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用空間，值得人們進行深入的研究。

參考文獻：

[1]周文博. 深度學(xué)習(xí)算法在智能協(xié)作機器人方面的應(yīng)用[J]. 中國新通信， 2017（21）：133-134.

[2]黃昌正， 陳曦， 周言明. 人工智能深度學(xué)習(xí)算法在虛擬現(xiàn)實交互產(chǎn)品的應(yīng)用與設(shè)計實現(xiàn)[J]. 科技創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略研究， 2019， 3（01）：20-28.

[3]龍慧， 朱定局， 田娟. 深度學(xué)習(xí)在智能機器人中的應(yīng)用研究綜述[J]. 計算機科學(xué)， 2018， 45（S2）：53-57+62.

[4]韓俊波. 深度學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用探究? [J]. 湖州師范學(xué)院學(xué)報， 2016（10）：48-53，共6頁.