机器人如何学习？
5G 环境、通信技术、人工智能和机器学习的快速发展使智能算法能够用于开发具有全新功能的工业机器人。新机遇意味着支持工业发展和提高生产盈利能力的新应用。
工业机器人依靠程序程序或使用人工智能技术，自动执行各种类型的任务，接受命令并执行相应的功能。然而，机器人执行编程任务的能力在很大程度上取决于目标的准确检测和这些任务的识别，因此是视觉系统。
由于生产和产品类型的不同和不断变化，传统的定位识别方法存在误差严重、准确率低的特点。因此，在复杂的环境中，许多任务仍然是手动执行的。
这就是为什么深度学习技术取得了如此大的突破，它能够分析来自安装在机器人上的传感器的各种类型的数据，例如图像或力读取。使用深度学习方法可以为生产线上的元件组装创建更通用和更耐用的解决方案。因此，在现代机器人技术中，视觉算法成功地用于确定位置并规划机器人手臂运动的轨迹，来自 Fitech 的人工智能专家 Grzegorz Bartyzel 做如下的解释；
“尽管形状不同，人工智能仍可帮助工业机器人检测和捕捉不同类型的物体。因此，机器学习的一个很好的例子是机器人工作空间中可下载元素的位置或电子工厂生产线上的 PCBA 质量控制站。”Bartyzel 说。
如果没有机器学习，具有大量零件类型的自动化将无法盈利，因为它需要生产工程师的不断干预。然而，使用人工智能技术的机器人可以下载新零件的图像，例如从数据云中下载，然后成功捕获和操作新零件。
人工智能主要用于机器人技术的三个领域，因此机器人应用程序变得越来越实用，也越来越有利可图。这些是：
视觉系统：人工智能帮助机器人以更高的准确度识别物体，并检测他们以前没有“见过”的物体。
运动控制系统：借助人工智能算法，帮助机器人确定抓取物体的最佳位置和方向以及最佳机械臂运动的轨迹。
数据：人工智能算法使机器人和系统能够访问大量数据，使它们能够定义纯粹的物理和逻辑模式并做出相应的响应。
在机器人应用方面，人工智能正在慢慢进入工业流程，但已经对生产流程和物流解决方案产生了重大影响。创建的系统允许您构建全自动生产线、自动化控制站和自动化物流解决方案。
“这是工业流程自动化的新时代，它可以为企业带来真正的利益，并让他们获得竞争优势！”Grzegorz Bartyzel 强调说，该公司是该流程的智能元素。
目前，智能机器人出现了一种新趋势，称为深度强化学习，机器人学会自己执行任务。这种解决方案在未来可能会显着减少工程师对工业流程配置的干扰。到目前为止还处于早期开发阶段，因此很难预测这项工作的最终效果
