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深度学习算法在智能协作机器人方面的应用 摘要：随着当前世界范围内机器人技术的进步发展，智能协作机器人已经开始进入各个工业领域并在其工业产生、经营和管理工作的开展过程中发挥了非常重要的力量。而深度学习算法作为智能协作机器人发展过程中的一项前沿技术，其在智能协作机器人设计制造中的应用，对拓展智能协作机器人的各项使用功能具有非常重要的意义。基于此，本文将针对深度学习算法的概念进行总结阐述，同时针对深度学习算法在智能协作机器人设计制造中的应用进行分析总结，并最终对智能机器人的发展前景进行展望分析。 关键词：深度学习算法；智能协作机器人；实际应用；发展前景 当前世界范围内的机器人技术已经发展至实现了机械、控制、计算、传感器和人工智能等多项设备与功能为一体的综合自动化、智能化机械设备。尤其是随着当前计算网络技术和人工智能技术的不断发展，多项跨学科技术和理论开始应用在机器人技术的研发与设计过程中，对拓展机器人的各项生产和管理功能发挥了非常重要的作用。智能协作机器人就是在这种背景下所研发出来的一种新型机器人，其能够在自身机械智能思维的帮助下实现与人们共同协作以满足某些生产场景要求和生产产品的要求。深度学习技术则是智能协作机器人发展过程中一项非常先进的前沿技术类型。本文将针对深度学习算法的概念进行总结阐述，同时针对深度学习算法在智能协作机器人设计制造中的应用进行分析总结，并最终对智能机器人的发展前景进行展望分析。 一、深度学习算法的概念 深度学习算法是一项类似于人类思维模式的深度计算模式，其能够有效模拟人类大脑的各种思考机制并以此来完善智能机器人的内部结构，从而帮助机器人形成一种拟人化的思维模式。简单来说，深度学习算法就是帮助智能机器人能够实现主动学习和进步的一种计算模式。其在智能机器人中的应用属于一个由浅到深的前进过程，从最初的简单特性学习到最后的抽象思维学习，最终针对各项数据的不同表达形式将结果呈现出来。同时深度学习算法在智能机器人中的应用，是一种依靠数据来完成的机器人学习方式，其数据类型和内容多种多样且能够根据当前机器人工作内容的实际需要进行不同类型的编制。而总体来说，深度学习算法则是在当前智能协作机器人发展过程中一项非常先进的研发技术，其能够有效提升智能机器人的信号传递效率，优化智能机器人的信号处理结果，同时能够帮助智能机器人实现自主学习能力的拓展和跨越，使得智能机器人能够形成群体并相互分享其学习内容，有效省略了智能机器人群体工作中的编程需要，对实现未来智能机器人技术的跨越式进步有着非常重要的意义。 二、深度学习算法在智能协作机器人设计制造中的应用 2.1 无模型深度学习算法的应用 所谓无模型深度学习算法，就是在没有经验和先例的情况下所延伸出的一种学习算法，由此延伸出的深度学习算法本身是一次全新的算法模式。而对于智能协作机器人来说，无模型深度学习算法同样是一次全新的挑战，智能协作机器人必须在经历一次无模型深度学习算法的经验积累后才能形成相应的算法过程。在此过程中，智能协作机器人需要不断的对自身算法、结构和模式进行更新以及完善，最终才能实现无模型深度学习算法的最大化收益。 无模型深度学习算法在智能协作机器人中的应用对机器人本身也出了较高的要求标准，首先机器人数据处理过程中其描述Policy的函数必须要具备非常强大的表达功能，如此才能帮助智能协作机器人在未知情况的处理过程中清晰而完整的表达其所计算与反映出的复杂结果，同时帮助智能协作机器人对未来情况的处理结果进行有效梳理以找到最佳处理策略；其次智能协作机器人必须要拥有强大的数据支持能力，如此才能以最快的速度在当前的算法概念中找到一个未知情况的参照点，帮助智能协作机器人实现对解决当前未知情况的策略优化过程。上述两项因素是无模型深度学习算法在智能协作机器人中能够得到顺利应用的基础因素，也是促使智能协作机器人在深度学习过程中能够实现良好协作的重要措施。 此外，在无模型深度学习算法的应用过程中，所有智能协作机器人所采用的协作方式是通过将不同机器人的经验记录进行数据共享，最终形成相应的数据整合库的方式。这种基础的机器人协作方式，要求智能协作机器人必须集体进行数据采集以满足其数据支持的需要，同时也要求相关数据必须在最短的时间内能够传送到一起并立即查找参照物和优化解决措施。因此，无模型深度学习算法在智能协作机器人中的应用需要较高的资金投入，适宜资金充足和规模较大的企业。 2.2 以模型为基础的深度学习算法的应用 以模型为基础的深度学习算法在智能协作机器人中的应用，即通过之前智能协作机器人的一系列操作和管理为其建立一个可以直接借用的任务处理模型，帮助智能协作机器人在面对不同的情况下能够快速依据任务处理模型来选择相应的处理策略。与无模型深度学习算法相比，以模型为基础的深度学习算法在智能协作机器人中的应用更加广泛且优势更大，更有利于智能协作机器人快速积累相关的任务处理经验。智能协作机器人在面对未知情况时仍然会按照相关模型的数据信号来发出相应的指令、完成相应的动作。同时面对不同的生产任务，智能协作机器人也会形成不同的任务处理模型。 三、智能机器人的发展前景 在当前世界范围内科学技术都取得长足发展的情况下，人工智能技术、深度学习算法、云计算技术、大数据技术、仿脑技术以及自主心智研发技术等不同类型、不同领域技术的出现，对智能协作机器人的发展和进步起到了非常强力的推动作用。对智能机器人的发展前景进行展望分析，其未来必然在上述技术的应用过程中获得更好的资源存储能力、数据分析能力以及自主学习能力。对智能协作机器人来说，上述技术的发展也能够与深度学习算法进行有效结合，提高智能协作机器人群体的数据分析能力，为智能协作机器人提供规模更加庞大的数据库，以此有效提升智能协作机器人在学习能力和工作效率上的积极进步。 四、结语 综上所述，深度学习算法在智能协作机器人中的应用对推动智能协作机器人的分析模式、学习能力进步发挥了非常重要的作用，对提升智能协作机器人的智能化、拟人化程度发挥了非常重要的作用。而在未来智能协作机器人的发展过程中，其必将伴随其他跨领域技术的应用使得其学习能力进一步提升，促使智能协作机器人的指令执行能力、协调配合能力得到更加有效地提高 参考文献： [1]周文博. 深度学习算法在智能协作机器人方面的应用[J]. 中国新通信, 2017(21):133-134. [2]沈玉玲, 杨俊杰, 丘盛昌. 深度学习算法在智能装备中的应用[J]. 装备机械, 2017(4):44-47. [3]龙慧, 朱定局, 田娟. 深度学习在智能机器人中的应用研究综述[J]. 计算机科学, 2018, 45(S2):53-57+62. [4]于冬梅, 金小琛, 吴全玉. 深度学习对工业机器人发展的促进作用[J]. 江苏理工学院学报, 2018, 24(04):32-35. 本文来源：https://www.dywdw.cn/e2fddc400042a8956bec0975f46527d3250ca6db.html
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2023-02-05
