機器人如何進行數(shù)據(jù)處理？無論是傳統(tǒng)的工業(yè)機器人還是最先進的協(xié)作機器人，都必須依靠傳感器獲取的數(shù)據(jù)來建立更好的機器學習（ML）和人工智能（AI）模型。根據(jù)這些模型，工業(yè)機器人可以在各種動態(tài)環(huán)境中進行實時

機器人如何進行數(shù)據(jù)處理？

無論是傳統(tǒng)的工業(yè)機器人還是最先進的協(xié)作機器人，都必須依靠傳感器獲取的數(shù)據(jù)來建立更好的機器學習（ML）和人工智能（AI）模型。根據(jù)這些模型，工業(yè)機器人可以在各種動態(tài)環(huán)境中進行實時決策和導航。是為機器人傳感器提供關鍵數(shù)據(jù)的ml/AI系統(tǒng)。如今的傳感器可以將機器人采集到的數(shù)據(jù)融合在一起，使機器人擁有越來越好的感知和意識。

Ml有兩個主要部分：訓練和推理。整個過程可以在完全不同的處理平臺上執(zhí)行。培訓通常在桌面或云端離線進行，包括將大數(shù)據(jù)收入到神經(jīng)網(wǎng)絡。在培訓階段，在部署時已經(jīng)建立了一個經(jīng)過培訓的人工智能系統(tǒng)，它可以執(zhí)行特定的任務，例如調查裝配線上的瓶頸。

傳感和智能傳感的應用對于機器人非常重要，因為機器人的有效性能，特別是ml/AI系統(tǒng)，在很大程度上取決于為這些系統(tǒng)提供關鍵數(shù)據(jù)的傳感器的性能。盡管工廠的大部分工作仍然是人工完成的，但工業(yè)機器人將取代人類的一部分工作，實現(xiàn)工廠的自動化生產。