机器学习如何影响工业机器人

人工智能和机器学习涉及对数据进行分类并创建现实世界中事物决策的软件程序。机器人技术涉及在现实世界中操作物体。这结合了机器学习和机器人技术，创造了操纵重要世界的力量。

机器人技术的最新发展可能仅归因于机器学习的发展和使用。

一些研究人员甚至可能会反对机器人的既定定义，也可能会讨论定义是否是相对的还是取决于情况的上下文，例如“隐私”的概念，随着越来越多的规则和法律的出现，这种情况可能会得到更好的改善。围绕它们在可变上下文中的使用而创建。关于“机器人”一词是否包括自动驾驶汽车，无人机和不同的类似机器等创新，还有一些讨论。我认为这类机器是移动机器人的一类。

人工智能和机器学习正在影响机器人流程的四个领域，以使当前的应用程序更加经济和有利可图。机器人技术中的人工智能范围包括：

愿景：人工智能正在帮助机器人发现从未见过的事物，并以更多细节识别物体。

抓：机器人也被抓的事情，他们从来没有见过人工智能和机器学习服务于他们之前确定最佳位置和方位地认识对象。

运动控制：机器学习可帮助机器人进行动态交互和排除障碍，以保持生产率。

数据分析：人工智能和机器学习都可以帮助机器人理解物理数据和后勤数据模式，从而主动采取相应行动。

FANUC公司是人工智能和工业机器人行业的领导者。该制造商一直专注于人工智能和其各个方面的工业机器人的更大连接性。该公司一直在使用FANUC商业物联网的智能边缘链接和驱动平台进行生产。库卡机器人技术公司是机器人制造领域的另一位领导者，该公司在其协作机器人中实施机器学习和人工智能技术。随之而来的产品是一个可以与人安全地工作的机器人，可以对其进行重新编程以允许执行新任务。这不同于古老的工业机器人，后者依靠密集的编码来完成每项任务。

这项技术可以简单地实现的最大优势之一是，由于进行了预测性维护，因此可以提高生产率和正常运行时间。工业机器人技术与AI的集成使机器人能够监控其性能和准确性，从而显示出需要维护以停止昂贵的停机时间。

协作机器人通常利用机器学习技术和人工智能。例如，Rethink机器人公司的Baxter和Sawyer机器人是协作型机器人，可以一次对各种任务进行编码，并且可以学会在人身上安全地完成任务。

有一些协作机器人可以通过简单地教他们如何执行任务来进行编码。然后，机器人将重做任务，并在每次尝试时了解失败的原因。直到可以完成高度重复性的任务为止。

人工智能，工业机器人技术和机器学习技术具有多种优点，可以组合成一个用于生产的系统。减少编程时间，提高生产率和增加正常运行时间是当前制造商最有效的收益。但是，人工智能和机器学习将对工业机器人产生变革性的影响。尽管这些技术仍处于起步阶段，但它们仍将在未来推动工业机器人自动化潜力的极限。

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