MATLAB与AI驱动：机器人自主化的探索与挑战

在"使用 MATLAB 应用 AI 实现机器人自主化.pdf"这篇论文中，作者YJ Lim和Tohru Kikawada，来自MathWorks Japan，探讨了如何利用MATLAB这一工具将人工智能技术融入到机器人自主化进程中。文章的核心内容围绕以下几个方面展开： 1. 自主学习机器人实验室（Autonomous Learning Robots Lab）负责人Berthold Bäuml来自德国宇航中心（DLR）的 Robotics and Mechatronics Center (RMC)，他分享了MathWorks的Deep Learning for Robotics Group (DCRG)项目的研究成果。论文通过用户研究，调查了对人工智能感兴趣的机器人专家们如何运用AI，并且分析了60个数据源，这些数据展示了AI在商业和政府机器人领域的应用现状，涉及感知、规划和控制等多个领域。 2. 商业机器人客户中，AI的应用主要集中在感知部分，占比达到29%，其次是规划（11%）和控制（10%），这表明感知是当前AI在机器人技术中的核心驱动力。然而，由于生产环境中对安全、鲁棒性和认证的要求，传统算法在此类场景下仍然占据优势，特别是在决策制定（如控制）环节。 3. 论文强调了限制AI在机器人操作中的作用，例如通过神经网络或远程操作时，确保机器人不会做出不明智的决定，维护系统的可控性和可靠性。这意味着在追求自主性的同时，也需要平衡人工智能与传统算法之间的关系，以确保机器人行为符合预期。 "使用 MATLAB 应用 AI 实现机器人自主化.pdf"提供了深入的洞察，揭示了当前AI在机器人领域的实际应用情况，以及工程师们面临的挑战，特别关注了如何在保证机器人自主性的同时，兼顾安全性与传统算法的优势。MATLAB作为工具平台，其在人工智能驱动的机器人自主化过程中扮演着关键角色，帮助开发者构建安全、可靠的智能机器人系统。