機器學習在機器人領域的應用

摘要：該文圍繞機器學習在機器人領域的應用，首先對機器學習和機器人的產生、歷史發展進行了簡要介紹，其次分別從兩個方面，即感知與識別、決策與控制分析了機器學習和機器人的結合，并探究了二者在結合過程中可能會遇到的挑戰。基于該領域可能面臨的挑戰，展望了機器學習在機器人領域的未來發展方向，希望為機器人技術的進一步發展提供思考。

關鍵詞：機器學習；機器人；人工智能；深度學習；神經網絡

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.11.039

中圖分類號：TP 18" " " " " " " " "文獻標志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2024）11-0-03

The Application of Machine Learning in the Field of Robotics

WANG Chunru

（Linfen Vocational and Technical College， Linfen 041000， China）

Abstract： Based on the application of machine learning in the field of robotics， this article first briefly introduces the emergence and historical development of machine learning and robots. Secondly， the combination of machine learning and robots is analyzed from two aspects： perception and recognition， and decision-making and control. The challenges that may be encountered in the process of combining the two are also explored. Based on the potential challenges in this field， the future development direction of machine learning in the field of robotics is discussed. Through this study， we hope to provide insights for the further development of robotics technology.

Keywords： machine learning; robot; artificial intelligence; deep learning; neural network

工業革命后，機器廣泛應用于人類生產生活，傳統農業社會迅速向工業社會轉變[1]。機器人這一概念在機器的廣泛應用后產生。機器人集機械、電子、傳感、人工智能等多種先進技術于一身。當前，機器人廣泛應用在裝備制造、新材料等高新產業。人類進入科技時代之后，人工智能、機器人技術等成為熱詞[2]，人工智能與機器的巧妙融合使機器人能夠完成更復雜的任務。

機器學習是人工智能的一個重要分支，是一門研究計算機如何通過數據學習改進性能的學科。機器學習最早是在1950年被計算機科學家所提出，目的是為了讓計算機針對性能薄弱的地方進行改進，從而實現功能上的升級完善。最開始的機器學習借助的是規則系統，需要工作人員手動編寫規則對數據進行分類處理和預測評估。但在實際操作中發現，該方式極易受到各方面因素的影響，而且僅靠工作人員設計規則是無法應對復雜海量數據的，不但容易出錯，還為工作人員增加了較大工作量。隨著時代的進步，各種新興技術層出不窮，計算機也一直在更新換代、推陳出新，機器學習也發展的更加成熟完善，深度學習是機器學習的主要方法之一，其主要是通過深層神經網絡進行學習，可以在煩雜的數據中準確找到高層次的特征與抽象表示，目前已成功在圖像識別、機器人、語音識別等領域被大規模應用，且取得了顯著的應用效果。

例如，在感知與識別方面，基于機器學習技術的機器人能有效提升對周圍環境的感知敏感度。在長期不斷的訓練模式下，機器人能準確識別到圖像、聲音等信號源，并與周圍環境互動。智能醫療領域將機器人這一功能進行了生動呈現，比如在手術過程中借助微型機器人切除病灶，利用機器人對病因進行分析等，使醫生在診斷治療患者病情時有更可靠的數據參考。在自適應和優化方面，機器學習的加入有利于機器人更好更快地適應各種環境。在深度學習過程中，機器人能夠對自身功能進行完善升級，進一步提升運行效率。比如現代家庭中常見的掃地機器人、機器人服務員等智能設備極大便利了人們的生活，減輕了人們的家務負擔。這些智能機器人對路障識別、最優路徑規劃等機器學習技術進行學習，從而使應用效果更加符合預期目標，提升用戶的滿意度。再比如在農業領域，在無人機內裝置高清攝像頭和專業傳感設備，能夠對農作物的生長進度、有無病蟲害現象進行實時監督管理，還能利用機器學習算法開展數據分析與預測，使農作物種植與保護有可靠數據參考，可幫助種植人員做出正確決策。在人機交互領域，引入自然語言處理、情感識別等機器學習技術，可加深機器對人類語言、情感的理解，最終達到更逼真的人機交互效果。在決策與控制領域，在強化學習算法等機器學習技術助力下，機器人可以在各種成功經驗中借鑒有價值的信息，然后將此作為決策制定的基礎。比如，近幾年剛推出的智能駕駛技術，當車主輸入目的地之后，汽車會自動尋找用時最短、不擁堵、紅綠燈最少的路線，為車主提供了良好的駕車體驗。這一功能就是應用從反復嘗試、一次次失敗中學習到的最佳行為策略，從而做到自主導航。

通過以上分析可知，機器學習技術具備多種優勢，能進一步提升機器人的智能水平，增強機器人的自適應能力，讓機器人擁有更強大的感知能力、決策能力、學習能力以及人機交互能力。這對機器人技術今后的發展有很大幫助，對機器人在各行各業的應用效果提升也有積極影響。本文主要針對機器人的感知與識別、決策與控制兩個方面對機器學習技術的應用展開了深入探究，并基于當前技術的發展現狀分析機器人面臨的各種難題和今后發展可能遇到的挑戰。

1" "機器學習在機器人感知與識別中的應用

1.1 視覺感知

作為人工智能中不可或缺的構成部分，計算機視覺技術在機器人領域的應用也起著重要作用。在視覺技術的支持下，機器人可擁有接近人類的視覺能力，同時還能根據“觀看”到的場景畫面做出準確理解。現階段，機器人對計算機視覺技術的運用具體體現在以下場景：

1.1.1 圖像識別與目標檢測

顧名思義，圖像識別即對圖像內容進行識別，需要訓練卷積神經網絡來實現。比如在現代醫療體系中常見的機器人輔助手術技術，其能有效提升醫生的工作效率，即便面對難度稍高的手術也能輕松應對。其中柔性內窺鏡就是機器人應用計算機視覺技術的成功項目之一，通過內窺鏡能夠觀察到患者身體中的大部分疾病，缺點是操作起來比較復雜，且組織內部狹窄亮度低，要求醫生具備豐富的實踐經驗和操作技巧。為解決此類難題，研究者基于學習的卷積神經網絡（CNN）深度估計方法，通過單目內窺鏡圖像恢復3D空間信息。這些方法可以很好地呈現器官的3D結構。它們大多數使用組合框架來估計深度并以無監督的方式調整姿勢，以解決單眼視覺的缺點。

圖像識別在自動駕駛領域同樣取得了重大進展。機器視覺技術提高了農業機器人在農田作業過程中識別農作物的精確度，高效實現了自動規劃路徑。計算機智能算法和機器視覺下的機器人自動導航模型，針對傳統蟻群算法效率低下的問題，結合Canny算法進行改進，提出一種基于Canny的蟻群算法來檢測軌跡邊緣。此外，還采用Single Shot MultiBox Detector（SSD）算法來檢測機器人導航軌跡中的障礙物。在實際生活中，新能源汽車大多搭載了智能駕駛系統，能夠基于計算機視覺技術輔助車主避障，提高行車安全性。

1.1.2 動作識別

動作識別是指從視頻序列中識別出人類或其他對象的動作。這可以通過3D卷積神經網絡、循環神經網絡（RNN）或長短期記憶網絡（LSTM）等模型實現。

除卻機器人在外科手術中的應用，對于嚴重殘疾人來說，結合計算機視覺使用腦機接口（BCI）控制機械臂進行伸手和抓取活動是最廣泛的應用之一。據報道，有研究者利用基于運動圖像（MI）的BCI在3D空間中移動機械臂。在控制靈巧的機械臂時，一個巨大的挑戰是基于自發大腦活動的非侵入性腦機接口的能力有限。共享控制策略可以被用于提高侵入性腦機接口的抓取性能（例如，調整夾持器方向以準確抓取目標），在實驗中將腦機接口控制與計算機視覺引導相結合，使用了具有六個自由度的UR5機器人（Universal Robots A/S，丹麥）進行了驗證。這一研究成果有望讓殘疾人與智能機器人實現人機協作，為日常生活提供幫助。

1.2 聽覺感知

機器學習中的聽覺感知主要涉及音頻信號處理和模式識別，以使計算機系統能夠理解和解釋聲音。聽覺感知技術在機器人領域的應用主要體現在以下幾個方面。

1.2.1 語音識別

語音識別技術使計算機能夠理解并將人類的語音轉換為文本，是自然語言處理（NLP）和機器學習領域的一個重要分支。現實中人們熟知的虛擬助手如Siri、Alexa、Google Assistant，這些模型將人類輸入的語言經過NLP處理后翻譯為計算機所能理解的信號，之后通過深度神經網絡（DNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、卷積神經網絡（CNN）等算法分析語義，再輸出語音作為回應。這項應用如今不僅出現在手機終端，還廣泛用于服務型機器人，如酒店里用于引導客人的機器人、醫院內用于就診指導的機器人以及飯店負責點菜送菜的機器人。以上機器人能夠與人類進行語音交互，通過捕捉用戶語音中的關鍵詞做出相應的反饋。在智能家居中，天貓精靈、小度音箱等智能音箱也是機器人通過聽覺感知實現與用戶互動的實例。

1.2.2 說話人識別

單純的語音識別只能識別出人的語音，并不能分辨出不同人的音色，導致不能連續執行不同用戶所發出的語音指令，這與真實的人之間的語音互動相距甚大。因此，如何通過聲學特征提取和模型訓練使機器人能夠與不同的人進行順暢交流，是當前語音識別領域和機器人領域值得關注的問題。Ding等人將支持向量機（SVM）、高斯混合模型（GMM）和動態時間扭曲（DTW）分別用于說話人驗證、說話人識別和語音識別，通過將這些功能有效地結合在一起，實現了對人形機器人裝置的先進語音控制。對于嘈雜環境中說話人識別衰減的情況下，Shafik等人利用CNN提高機器人應用在存在干擾的情況下識別說話人的準確性。具體來說，學者將說話人的語音信號轉換為頻譜圖，并對該頻譜圖進行氡變換，然后將頻譜圖及其氡變換一起作用于基于CNN的深度學習模型的輸入，最終得到氡深度學習模型（RDLM）。

機器學習在視覺感知領域和聽覺感知領域的應用不斷進步，隨著算法和計算能力的提升，這些技術正在變得越來越準確可靠。

2" "機器學習在機器人決策與控制中的應用

當機器人通過視覺和聽覺感知到外界變化后，需要針對環境變化做出相應的決策，機器學習中的決策與控制技術可以用來提升機器人面對復雜環境的適應能力，以及在沒有人類干預的情況下做出智能決策和執行控制任務的能力。這些技術的實現需要機器人不斷地通過學習來獲得在人類看來稀松平常的技能，比如行走、抓起、跑步、跳躍等，不斷學習的過程在機器學習中叫作強化學習（RL）。通過讓機器人（智能體）在環境中不斷嘗試各種動作，并根據動作的結果（獎勵或懲罰）來學習最優行為策略。目前這項技術被廣泛用于社交互動中的導航，這類機器人能夠在人員密集的復雜環境中精準避開障礙，并測算與人交互的距離，達到與正常人類之間社交的目的。

自動駕駛這一技術的實現離不開模型預測控制（MPC）。MPC是一種優化控制策略，它基于一個預測模型來預測系統未來的行為，并在此基礎上計算出最優的控制輸入。MPC會對自動駕駛今后遇到的各種難題挑戰以及可能受到的干擾影響進行全面深入分析預估，從而提升資源的利用率，為用戶提供更科學的路徑方案。當用戶在使用智能車輛過程中輸入目的地后，智能系統會用最快的速度整理出若干條路線，并列出每條路線的優缺點，最后找出最合適的路徑提供給用戶。如果用戶在駕駛車輛時，與路面上障礙物的距離超出了限定范圍，那么智能系統會自動避讓障礙物，防止安全事故發生。總的來說，機器學習和機器人同時應用在決策與控制領域，可顯著提升機器人的自主能力與智能水平，面對再復雜難辨的環境機器人也可以順利完成任務。在算法日益升級優化和計算能力逐漸提升的今天，機器人今后的應用前景非常廣闊，會在醫療、農業、汽車、家庭等領域發揮更大的作用。

3" "機器學習在機器人領域應用前景分析

機器學習在機器人領域的應用具有巨大的潛力和前景。未來的發展方向包括：

（1）跨學科研究。機器學習與機器人技術之間的聯合囊括了很多學科，包括計算機科學、人工智能、機械工程、倫理學等，因此各學科的專家要積極配合、互相幫助，協力解決機器學習與機器人結合遇到的難題。

（2）個性化和自適應機器人。機器學習技術的引入能使機器人充分滿足用戶的個性化要求，提供更優質全面的服務。比如，對用戶的習慣喜好進行學習，從而提供與用戶需求更相符的服務。

（3）強化學習和自主決策。在強化學習技術的不斷升級的背景下，機器人會對自身行為進行大幅度的優化調整，并針對自身具體情況做出更正確的決策，同時也能縮短在復雜環境內的適應時間。

（4）安全性和可靠性。近幾年，機器學習算法越來越先進，這需要重視機器人的安全性與可靠性，健全測試評估體系，提升機器人的安全性。

4" "結束語

綜上所述，身處信息時代，各行各業都在向著智能化轉型升級，可見人工智能今后必定會成為各個行業領域必不可少的工具。在機器學習技術的持續升級的背景下，如何保證在機器學習期間合法合規地應用數據、不泄露隱私信息是要重點思考的問題。雖然當前機器學習還存在些許不足，但是在機器人領域的應用依然具備極大潛力，需要相關人員去發掘。另外，針對快速發展的機器學習算法，還應設計更科學合理的測試與評估制度，為機器人在不同場景下的安全高效運行提供有力保障。

參考文獻

[1] 朱庭光．《外國歷史大事集》前言[J]．世界歷史，1984（6）：78–81．

[2] 劉英團．顛覆性的第四次工業革命[J]．時代金融，2016（19）：66–67．