人工智能（AI）應(yīng)用于機器人的典型場景

越來越多的技術(shù)公司進入到人工智能（AI）領(lǐng)域，將 AI 應(yīng)用到其產(chǎn)品和應(yīng)用中?？梢钥吹?，AI 已經(jīng)融入我們的日常生活，有時我們甚至并不知道，和我們打交道的設(shè)備正在使用 AI 技術(shù)。這些 AI 應(yīng)用包括：智能音箱中的語音交互，手機上的人臉識別，以及交通出行中的輔助駕駛等等。

AI 技術(shù)的演進也在影響著機器人（Robotics）領(lǐng)域的應(yīng)用。德國宇航中心（DLR）開發(fā)的“Agile Justin” 機器人就采用了 AI 技術(shù)，利用立體視覺來觀察周圍環(huán)境，利用觸覺傳感器來感知物體，執(zhí)行類似人類的行為動作/任務(wù)。
在工業(yè)領(lǐng)域，機器人正在被大規(guī)模的應(yīng)用于工廠自動化、倉儲物流等場景，AI 技術(shù)在其中發(fā)揮著重要的作用。 ◆??◆??◆??◆

AI 應(yīng)用于機器人的典型場景

機器人這樣的自主系統(tǒng)，一般由傳感/感知，規(guī)劃/決策，以及控制這樣幾個核心部分組成。傳感/感知領(lǐng)域，是目前AI應(yīng)用最多的地方。

語音感知

日本安川電氣在開發(fā)機器人 Motoman（MotoMINI）——一種抓放（pick-and-place）機器人時，使用語音驅(qū)動的控制技術(shù)，實現(xiàn)人機交互，其中的語音識別，就利用了 AI。

機器視覺感知

作為本身包含非常豐富信息的圖像，也經(jīng)常被機器人系統(tǒng)用于對物體的感知和識別。安川電氣的研發(fā)團隊將深度學(xué)習(xí) DL 應(yīng)用在計算機視覺上，幫助機器人實現(xiàn)基于圖像的物體檢測。

另外，視覺信息還可以在 AI 的幫助下，用于檢測工業(yè)場景中的工件異常。武藏精密，一家全球化的工業(yè)公司，利用 AI 技術(shù)，開發(fā)了一款用于汽車制造的自動視覺檢查機器人，自動化的執(zhí)行每月上百萬工件的缺陷檢測任務(wù)。

3D 視覺感知

隨著3 D 視覺處理技術(shù)和低成本深度傳感器的飛速發(fā)展，在不斷提高的計算機算力的支持下，3D 視覺圖像的獲取和處理越來越方便，在機器人領(lǐng)域已經(jīng)有很多 3D 視覺的應(yīng)用案例，比如，可以將 RGB-D 圖像數(shù)據(jù)應(yīng)用于機器人的環(huán)境感知和三維目標(biāo)識別。香港應(yīng)用科技研究院(ASTRI)開發(fā)的機器人，基于 3D 視覺，利用深度學(xué)習(xí) DL 對被操作工件的位置和方向進行估計。

自主決策與控制

在決策和控制方面，AI技術(shù)同樣也能發(fā)揮作用，其中，強化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning, RL)是工業(yè)機器人方向的一個研究熱點。 RL 以“試錯”的方式進行學(xué)習(xí)，通過與環(huán)境進行交互獲得的獎賞來指導(dǎo)行為，使機器人自主的發(fā)現(xiàn)并優(yōu)化特定的行為模式。通常來說，RL支持機器人處理解決非常復(fù)雜的問題，比如讓足類機器人通過使用視覺信息來沿著特定路線直立行走的問題、抓取類機器人對操作物體的平衡問題等。

在工業(yè)環(huán)境下應(yīng)用RL雖然還在探索階段，但已經(jīng)有很多的原型系統(tǒng)被開發(fā)出來，從中我們發(fā)現(xiàn)，仿真技術(shù)是RL產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的一個重要支撐。

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采用 AI 技術(shù)的機器人系統(tǒng)開發(fā)?

機器人系統(tǒng)是一個包含機械、電子、電氣、軟件等的復(fù)雜多域系統(tǒng)，而 AI 技術(shù)本身也具有很高的復(fù)雜性，涉及 AI 模型的設(shè)計、訓(xùn)練和部署。將二者結(jié)合起來，開發(fā)出可在工業(yè)場景下使用的機器人應(yīng)用系統(tǒng)，對機器人領(lǐng)域的工程師和專注 AI 算法的數(shù)據(jù)科學(xué)家們都提出了很大的挑戰(zhàn)。 MATLAB/Simulink 集成了對機器人和AI的支持，是開發(fā)基于AI的機器人系統(tǒng)的理想工具。

下面我們就來看看開發(fā)基于 AI 的機器人系統(tǒng)的基本流程，同時也了解一下MATLAB/Simulink 提供的典型功能。

基本流程

基于AI的機器人系統(tǒng)開發(fā)通?？梢院喴爬樗膫€階段，即：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，建立 AI 模型，機器人系統(tǒng)仿真與驗證，以及應(yīng)用部署。

下面我們以 pick-and-place 抓放機器人的開發(fā)為例，看看這四個階段都會涉及哪些關(guān)鍵問題，以及如何在 MATLAB/Simulink 中來處理。

這個機器人的主要任務(wù)是，基于視覺感知來識別 PVC 工件形狀，完成對 PVC 工件的分類揀選。

第一步：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

豐富的、高質(zhì)量數(shù)據(jù)是開發(fā)AI應(yīng)用的前提。數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)合成是我們獲取數(shù)據(jù)的兩種主要手段。

數(shù)據(jù)采集下的圖像，能夠真實的體現(xiàn)整個環(huán)境對數(shù)據(jù)的影響，必然包括噪聲。對于那些包含很大噪聲、質(zhì)量不佳的圖像/數(shù)據(jù)，我們要采用適當(dāng)?shù)膱D像增強（濾波）技術(shù)，對其進行預(yù)處理，生成可用于 AI 模型訓(xùn)練的高質(zhì)量圖像/數(shù)據(jù)。考慮到采集的成本和效率等因素，數(shù)據(jù)合成是豐富 AI 模型訓(xùn)練集合的一個有效補充。在仿真環(huán)境下，工件形狀、光線條件、工件背景等都可以由腳本程序靈活控制，這樣就可以非常小的人力投入，獲得非常豐富的數(shù)據(jù)（內(nèi)嵌真值標(biāo)注信息）。

第二步：建立 AI 模型

由于我們的任務(wù)是 AI 工程應(yīng)用，所以通常在這個步驟并不需要從零開始設(shè)計 AI 算法，而是可以借用已有的研究成果，從大量可用的 AI 算法中選用符合任務(wù)需求的 AI 模型，進行裁剪定制，利用高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對其進行訓(xùn)練，從而得到我們想要的 AI 模型。建立 AI 模型的過程是迭代的、復(fù)雜的。 MATLAB/Simulink 可以為這項任務(wù)提供很多幫助：

隨軟件提供豐富的AI模型及參考實例，幫助工程師快速上手 AI 應(yīng)用；

提供多種圖形化的小程序加速 AI 算法開發(fā)：Deep Network Designer, Classification Learner, Experiment Manager；

支持 ONNX，方便與各類社區(qū)開發(fā)的 AI 模型進行集成；

第三步：機器人系統(tǒng)仿真與驗證

在仿真環(huán)境（MATLAB/Simulink)中，構(gòu)建包括 AI 算法模型的整個機器人系統(tǒng)模型，來對 AI 算法模型的有效性和性能等方面進行確認(rèn)和驗證。

可以看到，除了應(yīng)用了 AI 的感知部分，整個機器人系統(tǒng)還包括傳感、規(guī)劃、控制等，這些部分的嵌入式系統(tǒng)開發(fā)可以使用基于模型設(shè)計的方法來開展，具體參考基于模型的設(shè)計。有了仿真環(huán)境的支持，我們可以很方便的獲取機器人系統(tǒng)各個處理環(huán)節(jié)的輸出結(jié)果，從而基于這些中間處理結(jié)果對各環(huán)節(jié)的算法或程序進行評估和改進。

第四步：應(yīng)用部署

首先根據(jù)項目需求（如成本、性能等）選擇合適的處理器（GPU/FPGA/CPU）作為目標(biāo)處理器，然后編碼實現(xiàn)這個經(jīng)過驗證的 AI 模型，最后將可執(zhí)行代碼部署到目標(biāo)處理器中。

AI 應(yīng)用屬于計算密集型應(yīng)用，需要很大的計算資源和存儲資源的支持，調(diào)用和管理這些資源、將 AI 算法通過軟件來實現(xiàn)，是一個非常耗時耗力的任務(wù)。 MATLAB/Simulink 提供的代碼生成工具，將大大減少應(yīng)用部署的工作量，支持根據(jù)經(jīng)過驗證的 AI 模型自動生成可部署到目標(biāo)處理器/環(huán)境的可執(zhí)行代碼。

更多類型機器人的開發(fā)

機器人系統(tǒng)是復(fù)雜多樣的，這里整理了一些往期文章，您可以點擊直接閱讀，了解更多使用MATLAB/Simulink 開發(fā)機器人的信息：

1. 機械臂相關(guān)：?

a. MATLAB 中的機械臂算法——運動學(xué)

b. MATLAB 中的機械臂算法——動力學(xué)

c. MATLAB 中的機械臂算法——路徑規(guī)劃

2. 足類機器人：