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神经网络在机器人掌握中的应用:未知抽象艺术人工智能是世界三大技能潮流之一,神经网络是一个认真的讨论范畴。 抓住机器人的问题一直是机器人的热门话题。 随着人工智能的快速发展,更多的机器人掌握了技能,而神经网络技能是一个重要的分支。 本文讨论了人工神经网络的分析,讨论了人工神经网络在机器人技术中的应用和发展趋势,并对神经网络技能机器人可能遇到的问题进行了评述。 关键词神经网络; 人工智能; 机器人; 抓工程
中图分类号TP3文件标识代码A文章编号1674-6708(2019)229-0121-02关注该行业及在制造业等领域,对作业的需求不断提高,蓬勃发展 机器人和人工智能产业使智能机器人产业发展壮大。 然而,传统的机器人应用范围相对较小,机械的抓取技术相对过时,机器人的应用场景越来越混乱,对其本能的要求也越来越高。 人工神经网络很好地解决了。 这个问题[1]。 人工智能产业和人工神经网络的发展为智能机器人的类别带来了新的热情。 配备人工神经网络的机器人具有深度训练的能力,并具有良好的非线性时变和混沌条件。 处置和平行策略,这些都大大提高了掌握技能的力学水平,对人类可以更好吗? 事情。 1人工神经网络技术概述1.1人工神经网络和人工智能技术自战略机器发明以来,科学家一直在想象机器如何像人脑一样运转。 自我思维的力量,随着时代的增长,人工智能逐渐成长起来。 人工智能是战略科学领域的一个分支。 其主要关注点是如何使战略机器与人们有相似之处,以实现自我支持,思考和创造新的学科。 它主要涉及广泛的学科,如战略,哲学和脑科学。 人工智能的主要类别涉及广泛的主题,如深度学习,神经网络和模式识别。 人工神经网络是帮助他们实现自己思维的必要技能[2]。 神经网络主要分为人工神经网络和生物神经网络。 生物神经网络是由人和其他自主神经系统组成的网络,例如大脑和中枢神经系统。 人工神经网络模拟生物神经网络,算法由算法编程,算法类似于生物神经网络。 步。 随着讨论的不断深入,其应用范围也随之揭晓。 将来,人工神经网络将广泛应用于各个领域。 各行各业。 1.2人工智能和机器人人们使用传统机器人们取代人类的混乱和繁琐的东西。 事物的本质相对简单,慷慨和创造的东西仍然由人类承担。 随着人工智能的发展,智能机器人取得了长足的进步。 他们可以像人类一样思考,移动和嗅觉,并拥有多功能传感器来捕获外部信息。 配备人工神经网络的智能机器人是基于人工智能中间处理器,如GPU,TPU等进行信息处理分析,然后进行配置或预判断分析,教学机器人进行下一步指令处理。 人工神经网络是人工智能的一个重要分支。 它在智能抓取方面具有独特的应用。 在未来,配备神经网络的智能机器人将在各行各业中得到非常普遍的应用。 愿景[3]。 1.3国家手表的增长自从机器人产业兴起以来,机器人已成为衡量一个国家科技和高端制造业实力的重要标志,并受到各国有关部门的高度重视。 2008年金融危机之后,机器人行业逐渐觉醒,随着以下国家逐渐缺乏劳动力,机器人将在各行各业继续发展。 美国已经创造了世界上第一条活跃的汽车装配线,并且一直在世界上应用工业机器人。 由于第二次世界大战后缺乏劳动力以及对机器人类别的大量投资,日本一直属于智能机器人类别。 在世界上处于领先地位。 在中国智能机器人培训后,工业和信息化部,财政部和国家发展和改革委员会联合发布了“机械产权增长计划(2016-2020)”。 该国在处理智能机器人方面的增长受到高度赞赏,将是太空机器人,仿制枪械和许多其他类别以实现更多目标吗? 突破。 2神经网络在机器人操作中的应用2.1人工神经网络构造目前,人工神经网络分类很多。 最常用的是前向神经网络,混沌神经网络等。 目前,前向神经网络的应用更为普遍。 由于神经网络较浅,布局简单,网络掌握容易现金,因此在进行简单,智能的抓取时是首选; 混沌神经网络模型更加混乱,这是一个结合了混沌数学和神经网络应用的A类。 在传统的深度学习算法中,它参与混沌数学的掌握技能,可以在训练过程中进行调度,并且大规模地解决了以往的机械训练样本选择问题。 更多,训练速度慢的问题。 2.2机器人掌握机器人力学的不断增长,对机械学的掌握要求并没有提高,机械师掌握技能是机器人成长的关键技能。 由于机器人机器动力学的非线性和时变特性,机器人自控一直是业界的热点问题。 随着人工神经网络的发展,机器人具有很强的训练能力。
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