解析服务机器人：感知、认知交互和运动控制

2016-12-17 08:41

目前，自然语言处理这块可以说是服务机器人的一大缺陷。虽然服务机器人也可以与人类进行一些连续语音交互，但其仍不能达到令人满意的程度。或许也可以这样说，服务机器人较好的做到了自然语言处理，但在自然语言理解方面仍是一个“牙牙学语的婴孩”。

深度学习：在人类面前，机器人就是一张白纸，它们需要学习人类的各方面，像说话、做家务等等，而在这方面，深度学习算法就是一个关键。

利用深度学习算法，在加以大量数据的训练，服务机器人就可以模仿人类形成自己的一套做事方法，并在之后加以运用。以人脸识别为例，科学家们利用数据库中的人类照片对算法进行训练，让之将照片与人名相对接，在不断的纠错中提高其识别的准确率。

如果将人工智能技术的研究比作造房子的话，深度学习算法就是最底下的“地基”，承担着一项技术的所有“风险”。此外，在认知交互方面，除了语义理解和向人类学习，服务机器人还需要对“感情”进行理解，如此，它才能够真正的贴近人类，实现自己的真正价值，尤其是注重情感交流的陪护型服务机器人。

运动控制——足式机器人是未来趋势

在运动控制上，服务机器人主要涉及两方面，一个是定位导航，一个是平衡性。

在定位导航，服务机器人需要完成定位、建图和路径规划，对此，大部分公司采取的都是SLAM技术。以扫地机器人为例，借助于计算机视觉和SLAM技术，其系统内部将进行建图和路径规划，在此之后，扫地机器人在运转过程中将不再是没头没脑的乱撞，而是能够有规划的扫地，并自行返回充电，毫不拖泥带水。

而在平衡性上，纵观市面上的服务机器人，九成以上都是轮式或履带式，足式机器人是相当之少见。

相比如足式，轮式和履带式底盘的确具有更强的稳定性、可靠性和耐用性。从当前市场来看，这两种底盘是最适宜的选择，然而，从长远的角度来讲，足式机器人才是未来趋势。轮式和履带式底盘将服务机器人的运动范围局限在了平地和一点点坡度的地面，而在未来，服务机器人的服务范围必将扩大，行走环境也将变得多样化，比如楼梯，因而其底盘也必须得到改变。

未来，服务机器人的家庭普及率将逐年增长，与此同时，服务机器人的性能也会在用户的体验反馈中不断提升。

需要注意的是，以上所提技术皆为机器人本身所搭载的技术，做到了这些，服务机器人只是实现了“机器人”的价值。而在“服务”上面，服务机器人和厂商还需做其他的工作，比如接口协议的统一、机器人的通信技术等等。

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