IAI無塵室規(guī)格滑塊型電缸CORETEC壓力機

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目前機器人的定位導航，主要基于流行的vSLAM或激光雷達SLAM技術(shù)。主流的激光雷達方案大概可以分三步，中間部分環(huán)節(jié)可能涉及到一些深度學習，大部分內(nèi)容并不涉及深度學習相關(guān)。

步：SLAM，構(gòu)建場景地圖，用激光雷達構(gòu)建場景的2D或3D點云，或者重建出3D場景。

第二步：構(gòu)建語義地圖，可能會對物體進行識別和分割，對場景中的物體進行標記。（有的可能略過這一步）

第三部：基于算法進行路徑規(guī)劃，并驅(qū)動機器人的運動。

4.環(huán)境交互

典型應用場景：機械臂抓取目標物體等。與環(huán)境的交互，一直是傳統(tǒng)自動控制難以解決的問題。近年來，以強化學習為基礎(chǔ)，AI相關(guān)技術(shù)用在了這類問題上，取得了一定的研究進展，但是否是未來的主流方向，仍存在很大爭議。

1）強化學習

強化學習框架中，有一個包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Agent負責決策。Agent以當前機器人傳感器所采集到的環(huán)境為輸入，輸出控制機器人的行動命令action，機器人行動后，再觀察新的環(huán)境狀態(tài)和行動帶來的結(jié)果Reward，決定下一步新的行動action。Reward根據(jù)控制目標進行設(shè)置，并有正反向之分。例如，如果以自動駕駛為目標，正向的Reward的就是到達目的地，反向就是不能達到目的地，更不好的Reward就是出車禍。然后重復這個過程，目標是化Reward。

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