在一部電影中，一些記者對機器人視而不見，就像它們被某種病毒殺死了我們所有人一樣。但是，事實與我們所展示的相反。長期以來，機器人一直在協助我們進行工業升級。在過去的幾年中，整個機器人技術行業都在迅速發展。在全球機器人市場以26%的年復合增長率增長，到2025年達到這樣的$器210十億的收入，你能明白，為什么我是說，機器人是沒有那么糟糕，他們可以盈利呢。這里的基本思想是機器人可以為您提供幫助，我們將討論一種提高機器人效率的方法。

　　強化學習：

機器學習是AI的一部分，它使用算法來訓練機器以匯總，分析和預測數據模式。人工智能范式中使用了三種類型的算法學習方法。他們是。

1. 監督學習

2. 無監督學習

3. 強化學習

監督學習是用數據模式指導機器的一種人工方式。無監督學習探索自我學習，并允許機器自行學習。強化學習就像放置一臺機器來玩人生游戲。他們受過訓練以在特定環境中行動，并具有處理這些情況的先決條件。

讓我們以自動駕駛卡車為例。無人駕駛汽車需要預測周圍的交通方式，不同草皮上的適當速度以及交付目的地。所有這些在紙面上看起來都很容易，但是如果汽車跳過車道并駛向自動駕駛卡車，那就是強化學習可以幫助機器進行訓練的時候。

　　機器人中的連續混合控制：

機器人使用抓爪和其他端點工具執行不同的任務。在機器人技術中，有兩種機器人動作。

· 連續動作-模擬輸出，扭矩或速度

· 離散動作-控制模式，齒輪切換或離散閥。

機器人執行的動作由伺服電機提供動力。兩種最流行的伺服電機類型為有刷和無刷。機器人中的所有控件，無論是在工業上焊接鋼板還是在噴涂下一輛跑車，都可以通過具有AI功能的模塊進行編程。

混合控件合并了連續和離散動作，以實現機器人的最佳端點功能。使用相同的強化學習算法模型，可以在工業過程中更可靠地在動作的連續和離散之間進行選擇。

　　混合MPO：

在這里，我們將考慮在馬爾可夫決策過程或MDP中使用混合代理進行強化學習。整個RL模型基于最大后驗策略優化(MPO)。它不同于強化學習算法的常規公式，后者的目的是找到可以使結果最大化的軌跡。

當MPO探索范例時，會使用推理公式。他們首先在軌跡上分布數據并創建相關的結果。然后，估計與結果一致的軌跡上的最佳分布。

如果您是“感興趣的人”電視連續劇的迷，您將很容易理解。還記得該系列中的AI機器預測最終實現相同結果的千種方法的那一集嗎?在這里，混合MPO的RL模型在類似的框架上工作。

　　用于連續混合控制的混合MPO的執行：

每個機器人動作，無論是連續動作還是離散動作，都通過用機器語言編寫的程序來控制，該程序通過機器人系統中的處理器進行解釋，該處理器通過伺服電機將代碼轉換為機械能。

在這里，可通過API或應用程序編程接口訪問編程數據。它是一組協議，指示跨不同平臺的數據訪問，授權和驗證。但是，在RL模型通過API或機器人接口提供命令程序之前，需要執行混合策略。

混合策略集成了連續和離散操作，以創建異步混合控制。它為配方提供了最佳的回報。讓我們以在鋼板上鉆孔為例。

機器人需要在高規格鋼板上鉆一個0.75毫米的孔。現在，這里有兩種類型的動作。一種方法是通過扭矩/速度的連續作用來為鉆具創建前推。

另一種方法是切換齒輪以達到調制扭矩，以確保工具的安全，這是一個分立的動作。太高的速度會因過熱而導致工具損壞。

因此，混合MPO執行混合策略，向代理暴露多個“模式”。因此，機器人可以選擇連續和離散動作的正確策略。

機器人技術已經發展了一段時間。工業4.0的夢想已經來臨，我們正在看到機器人自動化方面的新進展。在這里，我試圖破譯RL模型及其在機器人控件上的應用。這是自動化工業機器人技術的驚人進步，它將幫助我們創建高效的流程。想了解更多關于人工智能的信息，請繼續關注中培偉業。