現代機器人比它們的早期前輩更加智能和適應性強。歷史上將人類與機器人區分開來的因素之一是人類能夠從過去的經驗和環境中學習。這種情況正在迅速改變，因為新一代機器人能夠從相同的輸入中學習并調整其行為作為響應。

這是一個不斷發展的領域，被稱為“智能機器人”。機器感知在這個新領域發揮著重要作用。

機器感知將大大提高機器人的功能

為了學習和進化，機器人必須能夠處理新的輸入。它們的大部分生存都依賴于感覺系統。然而，直到最近，他們將這些數據概念化的能力還相當原始。

機器感知是這些自動機的人工智能 (AI) 算法的下一階段。與更復雜的機器學習系統結合使用，它使機器人更能適應不斷發展的環境。

許多智能機器人已經在它們所使用的行業中留下了印記。幾年前，加州大學圣地亞哥分校發表了一篇關于依賴機器感知的機器人的帖子，該機器人剛滿一歲。根據作者的說法，這個機器人是機器人行業的奇跡。作者指出，機器人已經取得了許多進步，但仍難以復制人腦的復雜性。完全達到這個標準需要時間，但這個機器人是一個巨大的突破。

許多公司將依賴這些新編程的自動機。Kohli Ventures的創始人 Ted Kohli預計他們將在無數行業的尖端技術中發揮至關重要的作用。

現代機器人的機器感知面臨哪些挑戰？

機器感知的好處越來越明顯。然而，數據科學家和人工智能工程師必須克服許多挑戰才能改善機器人技術的未來。Rewired分享了他們改善機器感知以支持智能機器人的一些方法。

修改機器感知算法以獲得更主動的學習模型

程序員使用早期機器感知算法犯的最大錯誤是將它們視為被動系統。他們依賴于對他們所依據的生物系統的深思熟慮的假設。更現代的機器感知算法認識到學習是一個更活躍的、多感官的過程。考慮到這一點，它們正在開發中。

開發新的感官系統來處理輸入

大多數早期的智能機器人系統都依賴于更陳舊的感覺系統。隨著新傳感器的開發，這種情況將會改變。較新的傳感器更有能力收集可以為機械系統解釋的輸入。

為智能機器人傳感器開發最佳觀察位置

輸入的質量很大程度上取決于傳感器的位置。找到正確的視圖位置是該過程中非常重要的一部分。許多智能機器人系統很難正確處理這部分過程。CoSMoS 實驗室的 Russell Graves寫了一篇關于一種新的啟發式模型的文章，該模型顯著改善了機器感知所需的定位和數據質量。

“這項工作提出了一種啟發式方法，用于描述探索未知環境的自主代理的下一個最佳視圖位置。該方法將每個機器人視為一個點質量，具有全向和不受限制的環境視覺和在可能包含孔的多邊形環境中運行的視線通信。團隊中的機器人數量始終足以對空間進行全面的視覺覆蓋。該算法成功地將代理部署到可能包含孔的多邊形中。將部署方法的效率與隨機部署方法進行比較，以確定所提出策略的性能指標。結果表明，這項工作中提出的啟發式方法在其他測試策略中表現更好。”

機器學習能力取決于最薄弱的環節

機器感知是機器學習過程的第一階段。如果智能機器人無法收集準確和信息豐富的數據，它們將無法進化以應對環境挑戰。這既需要用于解釋輸入的復雜系統，也需要用于收集數據的有效感官系統。

隨著機器感知解決方案變得更加先進，智能機器人將以更快的速度發展。對于迷人的智能機器人領域來說，這將是一個奇妙的發展。