AI 语音智能机器人的原理是什么？

一、AI 语音智能机器人的原理是什么？

最关键是需要一个智能机器人大脑。

一般的语音问答机器人都做不到主动服务。如果不是主动服务的，机器人和搜索引擎基本没啥区别。搜索引擎给的是搜索结果列表，需要用户自己在列表中找到自己想要的结果。问答机器人回答准确答案，是唯一结果不是列表。

比如你问机器人“月亮到地球的距离是多少？”机器人回答“约 363104 至 405696 km”。而搜索引擎会给你一个搜索列表。

你问“地球到月亮有多远？”回答是一样的。但搜索结果可能不一样。

理论上讲机器人大脑是具备思考能力的。一些复杂问题，机器人能通过思考回答，而搜索结果只能给直观的搜索结果。

机器人大脑是语音智能机器人的关键技术，而语音识别和合成只是外在的表现形式。

二、机器人的科学原理是什么？

　　机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。　　机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置和控制系统和复杂机械等组成。

三、认知机器人的原理是什么？

原理：

机器人可以认为是一种通用的机械平台，就好像电脑是通用的计算设备，而计算器只能计算一样。

机器人系统通过安装具有通用性功能的感知设备（也就是传感器，如摄像头，测距仪等等），通过处理，可以对各种场景（术语是非机构化的，也就是说不是特意搭出来的简单实验环境）进行识别；在此基础上，利用认知技术，可以对场景进行理解，比如通过摄像机判断哪些是人，哪些是茶杯（当然，这些技术实际上是属于图像识别的研究范畴，但机器人是集成学科，各个学科的成果都要拿来用）；通过对场景的理解，机器人使用通用性的机构（比如仿人手的机械手，这种东西工业上不用的，因为无论干那个具体工作，都可以有针对性的执行器使用，但机器人更多考虑的是通用性，就是不应定最适合某一个工作，但要能很多工作都可以干），去完成指令。

四、机器人行走的原理是什么？

其原理是里面有动力机构，一般为伺服电机，机器人刚发明的时候用的是液压。在控制系统的控制下，电机按指令运动，经过减速机，推动机械结构，我们看到的机器人就动起来了。

五、爬虫机器人的原理是什么？

爬虫机器人的原理是基于互联网网络爬虫，能够自动获取互联网上的信息，抓取网页内容或者其他的数据。常用于搜索引擎、数据挖掘、监测与分析等领域。这个机器人能够通过遍历已知链接和页面找到未知的页面，然后从这些页面中抽取信息并储存下来。它通常使用HTTP进行通信和网站数据的抓取，通过解析HTML源文件中的链接结构，获得下一个链接，以此循环获取所需数据。由于其自动化操作，能够快速地抓取庞大的数据并进行数据处理，能够大大提高工作效率。

六、机器人吸尘器的工作原理是什么？

客户端设备机器对接口通过软管或者硬管与脉冲除尘器吸口对接，当含尘气体由进风口进入除尘器，首先碰到进出风口中间的斜板及挡板，气流便转向流入储尘室，同时气流速度放慢，由于惯性作用，使气体中粗颗粒粉尘直接流入抽屉内、起预收尘的作用，进入储尘室的气流随后折而向上通过内部装有金属骨架的聚酯滤芯粉尘被捕集在滤芯的外表面，净化后的气体进入滤芯室上部清洁室，汇集到出风口排出，含尘气体通过滤芯净化的过程中，随着时间的增加而积附在滤芯上的粉尘越来越多，增加滤芯阻力，致使处理风量逐渐减少，为正常工作，要控制阻力在一定范围内（3-4kpa内），一旦超过范围必须对滤芯进行清灰，清灰时由脉冲控制仪顺序触发各个控制阀开启脉冲反吹阀，储气罐内的压缩空气由喷喷嘴孔经文氏管喷射到各相应的滤芯内，滤芯瞬间急剧膨胀，使积附在滤芯表面的粉尘脱落，滤芯恢复初始状态。清下粉尘落入抽屉内。定期或者定时清理抽屉内粉尘垃圾减少储尘室内粉尘量，由此使积附在滤袋上的粉尘周期性的脉冲喷吹清灰，使净化气体正常通过，保证除尘系统运行。

七、焊接机器人的工作原理是什么？

焊接机器人要完成焊接作业，必须依赖于控制系统与辅助设备的支持和配合。完整的焊接机器人系统般由机器人操作手、变位机、控制器、控制系统、焊接传感器、中央控制计算机和相应的安设备等组成。

焊接机器人是通过示教编程完成焊接工作，示教编程是逐步完成的，操作人员在示教器中设置焊缝轨迹的关键点以及焊接参数，焊接参数主要包括焊接电流、焊接电压、焊接速度、送丝速度、焊枪位姿、摆动幅度等，工业焊接机器人可以记忆操作人员的操作，并自动生成连续执行操作的程序。

八、机器人折弯是什么原理？

折弯机器人是配合折弯机使用的将钣金件折弯的自动化设备，因为折弯机器人是通用型的，所以我们着重来看一下折弯机是什么工作原理。

液压的折弯机包括支架、工作台和夹紧板，工作台置于支架上，工作台由底座和压板构成，底座通过铰链与夹紧板相连，底座由座壳、线圈和盖板组成，线圈置于座壳凹陷内，凹陷顶部覆有盖板。

九、扫地机器人的避障原理是什么？

方寸之间，腾转自如，这或许是人们对扫地机器人避障功能的理想期待。

谁才是扫地机器人的“最优解”？

评判一款扫地机器人好用与否，避障表现无疑是核心因素。一款能够准确有效规避家居、行人、动物的产品，不仅能够保障产品的安全性，也能有效提升清扫效率和清洁效果。然而从市场调查来看，目前市面上大多数产品的避障表现并不理想，究其原因，在于它们采用的避障技术各有差异。

目前几种比较主流的扫地机器人避障技术主要有机械避障、视觉避障、激光雷达避障、3D ToF避障、红外光源避障等。

机械避障：早期扫地机器人使用的主流避障技术，目前只应用于低端产品，优点是成本低、原理简单，缺点是扫地机器人不停碰撞障碍物，不仅效率低，准确度低，同时容易损坏家居。

红外光源避障：通过发射红外线、接受反射的光线、用三角测距的原理判断和障碍物之间的距离。优点是成本低、容易实现。缺点是精度不高，对深色可吸收红外线的物体比较敏感，影响准确度。

激光雷达避障：目前最为主流的技术方案，通过激光雷达发射和接受反射信号，判断与障碍物的距离，优点是延迟低，效果稳定，准确度高，成本也较低，缺点是受限于激光雷达布局，有探测盲区，容易对地矮障碍物产生误判，且无法规避玻璃等高反物体，同时激光雷达无法识别语义的天然缺陷，也导致无法实现智能避障。

3D ToF避障：发射激光到物体后计算反射时间，从而根不同时间计算可以获得物体的形状深度，从而实现避障功能。优点是识别的距离远，不易受环境影响，缺点是成本高，识别分辨率比较低。

视觉避障：分为双目和单目，双目效果优于单目。目前部署量也相对较多，通过摄像头机器人能够像人眼一样对物体进行识别，并利用算法实现避障，优点是能够根据识别到的不同障碍物信息，做出策略化的避障动作，如不同规避距离，且成本较低，不过缺点不仅算力要求高，精度和稳定性也较差，同时易受光线影响。

总的来说，激光雷达避障仍是现有的主流方案，但从技术发展潜力来看，视觉避障无疑代表着未来的主流方向，能够看到，市面上的视觉技术正越来越丰富，成熟度也越来越高，视觉技术的缺陷已不再是无法解决的难题。

腾转自如，正成为现实

作为行业领先的AI技术供应商，INDEMIND凭借在机器人视觉技术研发的多年积累，针对性解决了视觉算力高、精度低、易受光线影响等多个问题，并通过对自身技术接轨融合推出了一款纯视觉的家用机器人导航避障决策交互ALL IN ONE解决方案「家用机器人AI Kit」，在避障方面，已能够实现低矮障碍物避障、高透障碍物避障，智能语义避障等。

为了解决算力问题，INDEMIND在算法上实现了VSLAM和深度学习模型轻量化，配合硬件采用的CPU（NEON）、GPU、NPU算法加速技术，有效降低了平台的计算压力，目前已能够在几美金的计算平台实现稳定运行建图、导航、避障等任务逻辑。

在实际运行中，基于INDEMIND研发训练的物体识别卷积神经网络模型，可以准确识别家用场景中的低矮障碍物（例如：动物粪便、拖鞋、钥匙串、线材、地插等）、透明玻璃容器类障碍物、动态障碍物（人、宠物）等等，避免扫地机拖行障碍物或障碍物致使机器人被困。同时智能避障可结合物体识别信息根据物体分类进行避障，可以有效避开动物粪便、拖鞋等特定障碍物，识别策略可配置，目前精度可达1%，最小尺寸1cm。

为了应对光线适应问题，INDEMIND开发了一套系统化环境补光策略，包含主动式环境补光配置和光照变化条件下的建图策略，在实际表现中，面对强光直射、无光源、昏暗等特殊光照环境均能无差异工作，满足全天候作业要求。

此外，作为一款ALL IN ONE的机器人解决方案，「家用机器人AI Kit」可实现家用机器人导航定位、智能避障、路径规划、决策交互等各种核心功能的同时，在智能化方面也具有独有优势。基于立体视觉技术构建的高精度三维语义地图能使机器人在语义层次上理解环境信息，结合决策交互引擎技术，机器人能够模仿人类大脑对环境理解的方式，进行策略处理，显著提升机器人的“智商”水平，如在交互表现上，可通过语音、手势、动作等自然语言指令，命令机器人进行安全、搜寻、跟随、自主寻路、定向清扫等多种智能逻辑。以定向清扫为例，发布语音命令:“清扫一下卧室”可被识别为针对地图上识别到的卧室区域进行一次规划清扫。目前，INDEMIND已和国内多家扫地机器人厂商达成合作。

方寸之间，腾转自如，对于扫地机器人而言，已不再是幻想。

十、会跳舞的机器人是什么原理？

跳舞机器人通过对人类动作的深入了解，分析人类的动作特性，并且与控制对象跳舞机器人的工作原理、动作过程进行比较，从而确定机器人的基本构成并选择合适的机械构件，组装完成机器人的造型。

分析机器人动作的局限性与优势，设定机器人的舞蹈动作，按动作编写程序，完成机器人设计。