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研究机器人和人工智能的技术已有多年了，想来想去，觉得还是有必要对过往的技术做一些凝练和总结。在此过程中，除了能够将知识系统化，构建自己的知识体系框架，还可以以写促学，查漏补缺，形成知识武装的坚强壁垒。
第一章 从生活中认识人工智能，从网上和生活中找了一些这方面的典型实例。
1.1 无处不在的人工智能
1.2 人工智能在机器人技术中的应用
1.2.1 人工智能技术和机器人自动驾驶汽车
1.2.2 人工智能技术和机器人在农业中的应用
1.2.3 医疗保健
1.2.4 仓库
1.3 须知和挑战
1.1 无处不在的人工智能
当前的全球情况数据显示，人工智能、机器学习和机器人技术等创新产品几乎每个领域都普遍流行，无论是农业、医疗保健、教育、还是传统汽车、工业，而且这个领域可能很难说完全。人工智能和机器学习机器人技术的人才正在大量涌入。人工智能不再“蜀道难”，而会在未来几十年普遍被使用。人工智能和机器学习辅助的机器人技术将颠覆从圆珠笔到导弹的各个领域。
但这种方法需要大量数据来解决即使是简单的任务。我们希望机器人做的大部分事情实际上都由许多较小的任务组成——例如，递送包裹涉及学习如何拾取物体、如何行走、如何导航以及如何将物体传递给其他人，等等。
很快，智能机器人技术将对可持续性、健康甚至我们未来的战争方式产生重大影响。未来，每个家庭备有一台中的智能管家将成为现实。
人工智能几乎在各个方面都使社会受益， 医疗保健、教育、交通、决策、网络安全、自动驾驶、机器人、智能家居和智能工场。
在计算机视觉中，经常见到的人脸检测属于人工智能的范畴，我们在哪见过人脸识别呢?手机上APP进行验证的时候，闸机进行人脸验证，门禁卡人脸验证。有的人工智能在边缘终端就可以推理结果，有的仅是一个采集功能，最后还需要将图片上传至后台服务器进行推理验证，在边缘计算的CV领域一般用GPU、TPU、NPU、BPU等嵌入式处理器较多,以及RISCV的SOC上。运行人工智能的系统可以为windos也可以是Linux。
眨眼—特征
微笑------特征
侧面------特征 –训练—》模型
人–【模型】-----张三
但是，看另一种人工智能，就是我们浏览器的内容推荐功能，电商平台的推荐功能，视频软件推荐爱看的内容，这也用到了人工智能推荐技术，系统将经常浏览的内容打上标签并提取这些内容的特征，然后通过神经网络训练后给出模型，再通过模型筛选出想看的。这些就依赖大数据，从各个方面收集兴趣爱好和点击动作，这些数据等储存在数据库中，然后对数据库进行训练。如果设计一套人工智能推荐系统，就会用到前端（jsp）、后台(java\c#\net\python)、大数据库的知识(mysql)等。
模型–推荐
1.2 人工智能在机器人技术中的应用
1.2.1 人工智能技术和机器人
自动驾驶汽车
自动驾驶汽车场景中用到规划和导航使汽车能够从 A 点到达 B 点的过程。谷歌的自动驾驶丰田普锐斯 就是一个典型的例子。
谷歌的无人驾驶汽车和特斯拉的 Autopilot 功能都是将人工智能引入汽车领域。特斯拉汽车公司首席执行官埃隆马斯克在推特上表示，特斯拉将有能力通过人工智能学习他们的模式或行为来预测他们的车主想要去的目的地。
另外传统的汽车制造公司也将使用机器学习来训练计算机在任何复杂环境中自动驾驶和物体检测的能力以避免事故，同时还要规划和人类一样思考和进化的能力。
自动驾驶中人工智能系统可以与车辆的摄像头、雷达、云服务、GPS 和控制信号一起使用来操作车辆。人工智能可以改善车载体验，并提供紧急制动、盲点监控和驾驶员辅助转向等附加系统。
根据麻省理工学院的研究，GPS 技术可以为用户提供准确、及时和详细的信息，如果结合使用卷积神经网络和图神经网络，通过自动检测道路障碍物后面的车道数量和道路类型，会让驾车出行更轻松。
机器人和人工智能结合的应用是当前非常火热的一个领域。由人工智能驱动的机器人使用实时更新来感知 路径中的障碍物是一项非常大的挑战 。几百年前从第一台蒸汽机到100年前第一台四缸发动机，100年后的今天，人工智能的驱动将会带来剧烈的变化。机器人技术在汽车中的优势将普遍被认可——
具体的：
机器人技术和人工智能为定位所需物品提供了准确的视觉。
机器人技术和人工智能提供了避障功能。
机器人技术和人工智能提供最优的路径规划。
