作者：VíctorMayoral-Vilches跟GiulioCorradi，賽靈思公司
分揀機器人是哪個國家連載一：甚么是自順應機器人？
機器人是一種體系級的體系，它由感知周邊環境的傳感器、依據感知采取行動的致動器跟擔任處置懲罰數據的計較組成，用于對其使用做出聯貫同等的相應。正在很大水平上機器人技巧是一種系統集成的藝術，從軟件的角度跟硬件的角度看皆是如斯。以往的研討展現，正在機器人范疇中多達70%的資源被用于集成，而不是用于開辟終極使用。直到比來，跟著較低端的工業機器人走向大規模普及化，機器人公司才起頭正在硬件根底上側重軟件開發。盡管如此，機器人依然是高度專業化的體系，致力于以高可靠性跟高精度履行一系列使命。是以，機器人外部的硬件跟軟件才能之間的關聯非常緊張。
大多數機器人經由過程外部收集交流信息并知足時序要求。從這類意思上來說，機器人屬于工夫敏感型收集。
分揀機器人工作視頻自順應機器人是指那些可能勝利應答新情況的機器人。要成為一個貨真價實的自順應機器人，必需具有以下三大基本特征中至少一個：自順應行動、自順應電機一體化、自順應計較。擁有悉數三大基本特征的機器人，則可被視為“全自順應機器人”。
總而言之，機器人是可能以高可靠性跟高精度履行一系列使命的高度專業化的體系。機器人外部的硬件跟軟件才能之間的關聯非常緊張。是以，為機器人體系取舍適合的計較平臺至關重要。該平臺既要可能簡化系統集成、合乎功耗需要，同時也要可能順應機器人使用不休變更的需要。
自順應電機一體化（AdapTIvemechatronics）是一個業已存在數十年的觀點。Gosselin從機器的角度商量這個課題，并將自順應體系界說為可能勝利相應新情況的體系。另外，他借將自順應機器人機械系統界說為自順應體系，即經由過程高度依附機器屬性，可能順應內部的新情況。Gosselin供給了各類地道依賴機器機關的自順應機器人體系的雛形示例，包羅自順應機器人腳。另外，Ivanov也從雜機器角度研討自順應機器人，正在研討中他發起自順應機器人應思量利用自順應電力驅動安裝，依據載荷轉變電力驅動安裝的輸出。他將這類自順應行動定名為自調節，并認為自順應電力驅動安裝能正在機器人使用中實現下能效。經由過程采取傳感器輸入節制機制將這項研討延長到電機一體化范疇，發生了一項有關采取傳感器反應實現自順應機器人節制的研討。示例包羅視覺反應或力傳感器反應等。
機器人的自順應行動并不是新奇觀點。它可追溯到上世紀80年月中期Brooks提出的基于行動的機器人方式跟他的容納式架構（subsumpTIonarchitecture）。正在上世紀90年月，分歧的研討小組皆正在研討若何讓機器人具有靈活應變才能跟自我組織才能，從而進步機器人的自主性。他們常常是經由過程某種節制機制（利用某種情勢的人工神經網絡與機器人的傳感器跟致動器相連）去實現的。厥后的Ziemke正在其研討中總結了這類方式，提出了自順應神經機器人的觀點。
這類觀點創造性地率先利用“自順應機器人”一詞，指代用人工神經系統跟自順應技巧節制自立主體。比來，正在《RoboTIcFabricationinArchitecture，ArtandDesign2018》的機器人專輯中，作者援引“自順應機器人”的說法，指經由過程增添感知跟處置懲罰實現的完整自順應行動（與Ivanov提出的“自順應機器人”觀點分歧，后者次要存眷機器機關角度）。依據原文，自順應機器人是指可能經由過程加裝傳感器，順應不休變更的情況前提跟資料特性，同時正在必然水平上連結可預測性的機器人。與該研討同時代、同思緒的Mayoral-Vilches等提出自立適配機器人的觀點。這個觀點應用硬件模塊化跟人工智能（指上世紀90年月的自順應神經機器人趨向）節儉構建這類機器人所需的工作量跟工夫。
自順應計較是自順應機器人第三年夜基本特征。關于機器人而言，它指的是機器人可能正在運轉進程中適配其計較體系的一個或多個屬性。正如“Whatisadaptivecomputing？”中先容的，FPGA是實現自順應計較的幻想技巧。FPGA最早由賽靈思結合創始人之一Freeman正在1984年提出，它為自順應計較奠基了根底。FPGA兼具通用性跟壯大功用，同時效率高、成本低。由于正在FPGA上實現其他處置懲罰架構，借可以實現并行處理，是以FPGA可以用于處置懲罰簡直任何機器人外部的使命。讓FPGA成為自順應計較的另一特點在于，可能針對每一種機器人使用的需要專門定制數據門路寬度跟寄存器長度。
若何正在機器人中利用自順應計較的示例包羅為加速運動計劃而計劃的計較流水線、分布式同步或工夫敏感型彈性通訊等。有關機器人自順應計較的更多示例可參閱“AsurveyofFPGA-basedroboticcomputing”跟“AsurveyonFPGA-basedsensorsystems：towardsintelligentandreconfigurablelow-powersensorsforcomputervision，controlandsignalprocessing”。
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