人工智能技術已經成為探測機器人領域很重要的一部分，可以為機器人提供非常重要的反饋。比如視覺SLAM算法可以構建環境地圖并確認攝像機自身在地圖中的位置。圖像匹配技術和三維重建技術，可以為機器人定位或轉向提供一個快速的反饋。手勢識別，手眼協調，人體運動識別，能給予機器人不同的人機交互模式。

機器人的市場規模

報告數據顯示，全球機器人市場規模持續擴大，工業、特種機器人市場增速穩定，服務機器人增速突出。2018年，全球機器人市場規模將達到了298.2億美元，2013-2018年的平均增長率約為15.1%。其中，工業機器人168.2億美元，服務機器人92.5億美元，特種機器人37.5億美元，占比分別為56%、31%、13%。

探測機器人中的智能技術

深度強化學習：使用深度強化學習是在復雜度可以接受的情況下，讓機器人通過試錯來學習，能控制機器人在復雜環境中完成避開障礙，收集物品并到達指定地點等任務。深度強化學習的應用較好的解決了傳統算法中存在容易陷入局部最優、在相近的障礙物群中震蕩且不能識別路徑、在狹窄通道中擺動以及障礙物附近目標不可達等問題，并且大大提高了機器人軌跡跟蹤和動態避障的實時性和適應性。

深度模仿學習：經過多年的發展，模仿學習已經能夠很好的解決多步決策問題，其訓練目標是使模型生成的狀態-動作軌跡分布和輸入的軌跡分布相匹配。

SLAM： 激光SLAM系統通過對不同時刻兩片點云的匹配與比對，計算相對運動的距離和姿態的改變，也就完成了對機器人自身的定位。激光雷達距離比較準確，誤差模型簡單，在強光直射以外的環境中運行穩定，點云的處理也比較容易。

視覺SLAM技術：視覺SLAM可以幫助機器人獲取三維空間環境信息，使其具備自主移動、路徑規劃、場景理解等功能。視覺SLAM的優點是它所利用的豐富紋理信息。例如兩塊尺寸相同內容卻不同的廣告牌，基于點云的激光SLAM算法無法區別他們，而視覺則可以輕易分辨。

無線 ：得益于的1ms的延遲時間， 5G的速度提高將簡化數據收集。5G無線連接技術將給機器人帶來極大的靈活性并更快的傳回數據， 5G的云化統一架構也將使能未來的云端實現實時控制。

三維物體識別：三維數據由直接獲得，可以表示為深度圖、點云、網格、CAD等不同形式。其中點云數據獲取便捷，易于存儲，具有離散和稀疏特性，方便擴展為高維的特征信息。另外，大部分立體視覺傳感器具有主動發光單元，因此在不同的光照環境下 仍然可以得到相似的結果。這就使得三維視覺相對于傳統的二維視覺受環境和觀測條件影響較小。除了穩定性外，三維點云相對于二維圖像具有更加豐富的信息，這為后續處理提供了更多的可能性和便利性。

探測機器人中的應用任務方向

智能探測機器人案例簡述

ANYmal：是由蘇黎世理工學院的ANYbocs團隊設計出來的一款在惡劣工業環境中作業的四足機器人，研究人員給它配備了傳感系統來執行探測和援救行動、檢查和其他監視任務。研究團隊通過應用深度強化學習使ANYmal機器人獲得了新的運動技能：以不同速度的前進后退，奔跑速度更快，甚至在復雜的環境中還能跌倒后爬起來。

Guardian-S robot：由SARCOS開發的Guardian-S機器人被用于偵查坦克，車輛或其他危險材料，為作戰部隊提供關鍵情報。同時可以進行遠端傳輸數據從而減少人員傷害。 除此之外，Guardian-S能夠進入威脅區域包括樓梯一樣的崎嶇地形，管道或火災現場等進行救援。

SnotBot：是Ocean Alliance被用來探測海洋生物的生命特征。例如，鯨魚的噴水蘊含一些重要的生物數據，如DNA、懷孕激素、病毒、細菌和毒素等。通過利用SnatBot監測鯨魚的噴水、鼻涕以及呼氣的聲音，研究人員只需待在遠處的船上等待SnotBot設備收集數據，即可精準識別并實時監測鯨魚的健康狀態。

探測機器人的局限性

投入成本高，維護成本高，人力成本高：由于需要探測機器人的任務較難，從而導致對機器人零部件，材料， 芯片，甚至包括攝像頭傳感器等要求都很高；另外，機器人的很多零部件，在經歷火場等惡劣環境后較易損壞，尤其是其，容易受到潮濕、濃煙和灰塵等影響，維護費用較高；同時，探測機器人執行任務時，對人員操作，維護和保養技術要求也極高。

真實環境中變量無法控制：在機器人執行任務的過程中，很多因素是無法控制的，比如一天之中不同時間段的自然光照條件不同，以及物體周圍的背景可能會散射特定顏色的光導致物體的顏色發生改變，而這些因素都會影響識別的結果。

探測機器人的發展趨勢

無線5G技術的應用會非常普及： 基于5G網絡傳輸下的實時視頻監控和設備運行狀態數據跟蹤，高速率、低時延、高可靠性的優勢能幫助探測機器人快速傳遞觀測到的信息。

服務形式的轉變：將更多進入按需的即服務的經濟，類似于云服務的模式向最終用戶提供服務。例如，在海洋領域，政府工作人員可以向無人艇運營企業租賃或者按月訂購來探測海洋資源。

來源；機器之能