IAI工業機器人-鞍山

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小腦控制典型問題是類人型雙足和多足機器人的平衡和運動協調控制問題。這方面一直是基于傳統控制理論在進行研究，不過由于相比于機械臂或無人機，其運動的自由度高很多，難度很大。雙足類人機器人給人大多數的印象還是運動遲緩、僵硬、站不穩。波士頓動力的Altas、大狗等已經是在這方面的，波士頓動力學公司并未公布他們使用的技術，但谷歌工程師Eric Jang表示，根據從演講得來的信息，BD的機器人控制策略使用基于模型的控制器，并不涉及神經網絡相關算法。

3.環境感知類

主要的場景是服務機器人的路徑規劃、無人機目標追蹤、工業機器人的視覺定位等，通過感知環境，給封裝好的運動控制系統下達目標運動指令。

目標識別

環境感知過程中的目標識別，如無人機目標的識別和追蹤等，有神經網絡的幫助，可以識別的更準確，已經在大疆等無人機上應用。

定位導航和路徑規劃

目前機器人的定位導航，主要基于流行的vSLAM或激光雷達SLAM技術。主流的激光雷達方案大概可以分三步，中間部分環節可能涉及到一些深度學習，大部分內容并不涉及深度學習相關。

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