第5章 引领未来人工智能

新一代信息技术导论第五章引领未来人工智能第五章引领世界人工智能5.1.人工智能概述本模块将首先介绍人工智能的概念、特征和发展历程，人类对人工智能的态度，人工智能在各领域的应用情况及人工智能的未来发展趋势；然后，重点介绍人工智能技术中的机器学习、神经网络、深度学习等，并详细介绍通过人工智能技术实现数字识别、人脸识别的过程；最后，详细介绍人工智能技术在果蔬采摘机器人中的应用。

第五章引领世界人工智能普通公众对人工智能发展应用的认知，始于2016年初的AlphaGo与人类的对局人工智能的应用已经走进了千家万户，已经无处不在了，只是很多人还没有完全意识到他的存在5.1.1人工智能的到来第五章引领世界人工智能人工智能使世界更加美好5.1.1人工智能的到来第五章引领世界人工智能人工智能正在改变你的生活5.1.1人工智能的到来人工智能逐渐发展成一门学科——人工智能，当下最火最具有发展前景的一个专业第五章引领世界人工智能5.1.1人工智能的到来人人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术学科第五章引领世界人工智能5.1.1人工智能的概念5.1.2人工智能的特征第五章引领世界人工智能1.学习能力：AI系统能够从数据中学习、自动调整并改进性能。2.自主决策：AI系统可以根据数据和先前的经验做出决策，且过程无须人类干预。这包括自主决策制定和问题解决。3.感知能力：AI系统可以感知和理解环境，包括图像、声音、文本等数据形式。机器视觉和自然语言处理是感知能力体现的关键领域。4.模仿人类思维：部分AI系统旨在模仿人类思维过程，包括推理、问题解决和判断。5.自我改进：部分AI系统具有自我改进的功能，可以通过学习错误结果不断提高性能和判断的准确性。6.适应性：AI系统能够适应不同的任务和环境，从而使系统的预测结果具有通用性。7.自动化：AI可以自动执行任务，减轻了人类的工作负担，典型场景如自动驾驶汽车和自动化生产线。5.1.3人工智能的概念第五章引领世界人工智能人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。5.1.4人工智能的定义第五章引领世界人工智能1.明斯基提出：人工智能是一门科学，是使机器做那些人需要通过智能来做的事情。2.尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科—怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”3.美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”人工智能的定义描述包括以下5种：第五章引领世界人工智能1.人工智能是不可思议的计算机程序，是机器可以完成人们认为机器不能胜任的事。人工智能的定义描述包括以下5种：第五章引领世界人工智能2.人工智能是与人类思考方式相似的计算机程序，能够遵照思维里的逻辑规律进行思考。人工智能的定义描述包括以下5种：第五章引领世界人工智能3.人工智能是与人类行为相似的计算机程序，只要计算机程序的功能表现与人类在类似环境下行为相似则可以认为该程序是该领域的人工智能程序。人工智能的定义描述包括以下5种：第五章引领世界人工智能4.工智能是会学习的计算机程序，这一定义也符合人类认知的特点，人类的智慧离不开不断的学习。人工智能的定义描述包括以下5种：第五章引领世界人工智能5.人工智能是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。5.1.3人工智能的发展历程第五章引领世界人工智能1.人工智能元年1956年洛克菲勒基金会提供了7500美元的资金支持，在美国新罕布什尔汉诺威小镇的达特茅斯学院举办了为期2个月的人工智能研讨会。第五章引领世界人工智能1.人工智能元年艾伦·麦席森·图灵克劳德·香农5.1.3人工智能的发展历程图灵测试第五章引领世界人工智能图灵测试是测试人在与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。问过一些问题后，如果被测试者超过30%的答复不能使测试人确认出哪个是人、哪个是机器的回答，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。阿兰·图灵英国数学家、逻辑学家，被视为计算机科学之父。1931年图灵进入剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位，二战爆发后回到剑桥，后曾协助军方破解德国的著名密码系统Enigma，帮助盟军取得了二战的胜利。第五章引领世界人工智能2.人工智能的第一个高潮在1956年的会议之后，人工智能迎来了属于它的第一个发展高潮。约翰·麦卡锡马文·明斯基ELIZA聊天机器人5.1.3人工智能的发展历程第五章引领世界人工智能3.人工智能的第一个寒冬20世纪70年代，人工智能进入了第一个发展低潮。5.1.3人工智能的发展历程第五章引领世界人工智能4.人工智能的第二个繁荣期专家系统、神经网路的应用带来了人工智能的第二繁荣期5.1.3人工智能的发展历程第五章引领世界人工智能5.人工智能的第二个严冬1987-1993是人工智能历史上的第二个严冬。5.1.3人工智能的发展历程第五章引领世界人工智能6.人工智能稳健发展的时代1988年，美国科学家朱迪亚·皮尔将概率统计方法引入人工智能的推理过程中，这对后来人工智能的发展起到了重大影响。英国人工智能科学家卡朋特开发了Jabberwacky聊天程序，尝试更好的通过图灵测试，至今这个程序的后续版cleverbot仍然被很多人使用1992年，在苹果公司任职的华人李开复使用统计学的方法，设计开发了具有连续语音识别能力的助理程序，Casper，这也是二十年后Siri最早的原型1989年，AT＆T贝尔实验室的雅恩·乐昆和团队使用卷积神经网络技术，实现了人工智能识别手写的邮政编码数字图像。人工智能再次兴起5.1.3人工智能的发展历程第五章引领世界人工智能Cleverbot教育编程机器人6.人工智能稳健发展的时代IMB的计算机深蓝与人类世界象棋冠军卡斯帕罗夫之战5.1.3人工智能的发展历程第五章引领世界人工智能小米第二代AI音箱小爱同学6.人工智能稳健发展的时代米家扫地机器人5.1.3人工智能的发展历程第五章引领世界人工智能6.人工智能稳健发展的时代霍金斯出版了《人工智能的未来》提出新的见解杰弗里辛顿《LearningMultipleLayersofRepresentation》提出了神经网络的全新的架构5.1.3人工智能的发展历程第五章引领世界人工智能6.人工智能稳健发展的时代2009华裔科学家李飞飞让人工智能程序完全自主的识别图形中的内容2012吴恩达应用一个超强的神经网络，进行自主学习实现了小猫的识别5.1.3人工智能的发展历程第五章引领世界人工智能6.人工智能稳健发展的时代天博智可旺二代人工智能仿生机器狗电子宠物波士顿机器人5.1.3人工智能的发展历程第五章引领世界人工智能5.1.3人工智能的发展历程5.1.4人类对人工智能的态度第五章引领世界人工智能1.威胁论的态度一类为担心人工智能威胁人类的“末世论”，霍金警告人类，人工智能终将超越人类的智能，人工智能在未来可能对人类造成威胁第五章引领世界人工智能机器人三定律第一定律：机器人不得伤害人类个体，或者目睹人类个体将遭受危险而袖手不管第二定律：机器人必须服从人给予它的命令，当该命令与第一定律冲突时例外第三定律：机器人在不违反第一、第二定律的情况下要尽可能保护自己的生存5.1.4人类对人工智能的态度第五章引领世界人工智能2.积极态度的“乐天派”机器也不应该成为人的对手，机器和人合作才有未来5.1.4人类对人工智能的态度第五章引领世界人工智能5.1.4人类对人工智能的态度第五章引领世界人工智能第一个真正通过图灵测试的仿真人细思极恐5.1.5人工智能在各领域的应用情况第五章引领世界人工智能1.智能助理Siri小米AI音箱虚拟个人助理，辅助你安排每天的工作、学习和生活在线音乐、网络电台、有声读物、广播电台等，提供新闻、天气、闹钟、倒计时、备忘、提醒、时间、汇率、股票、限行、算数、查找手机、百科/问答、闲聊、笑话、菜谱、翻译等各类功能

百度输入法的虚拟智能助理第五章引领世界人工智能2.图像处理与机器视觉智能识别人脸和拍照场景，判断最佳拍照时机、智能完美虚化，呈现“奶油化开”般迷人效果，帮助人们轻松拍出“大师级”的美照将低光拍摄的照片和长曝光强度足够的照片进行训练人工智获得模型后处理低光拍摄的照片5.1.5人工智能在各领域的应用情况第五章引领世界人工智能通过人脸识别能够快速的识别身份，人脸识别被广泛应用在安保、支付等领域5.1.5人工智能在各领域的应用情况第五章引领世界人工智能广义的机器视觉包括人脸识别、图像识别、视频中的图像识别、场地识别、地点识别等5.1.5人工智能在各领域的应用情况第五章引领世界人工智能3．音乐、电影、新闻、购物推荐1.根据个人的历史记录推荐新闻、电影音乐；2.根据个人的喜好进行广告推送；5.1.5人工智能在各领域的应用情况第五章引领世界人工智能4．客服许多网站都提供用户与客服在线聊天的窗口，但并不是每个网站都有一个真人提供实时服务，在很多情况下，和你对话的仅仅只是一个AI5.1.5人工智能在各领域的应用情况第五章引领世界人工智能5．游戏应用大多数游戏都包含了一些AI的应用，最近几年里，游戏AI的复杂性和有效性却迅猛发展5.1.5人工智能在各领域的应用情况第五章引领世界人工智能6．安全防护智能监控，监控摄像头系统中引入人工智能技术5.1.5人工智能在各领域的应用情况第五章引领世界人工智能人工智能通常部署来监控欺诈行为5.1.5人工智能在各领域的应用情况第五章引领世界人工智能道子智能绘画系统创作的作品7．人工智能艺术5.1.5人工智能在各领域的应用情况

道子智能绘画系统创作的黄宾虹绘画风格的艺术作品第五章引领世界人工智能8．智能搜索引擎智能搜索引擎具有信息服务的智能化、人性化特征，允许用户采用自然语言进行信息的检索，为他们提供更方便、更确切的搜索服务5.1.5人工智能在各领域的应用情况第五章引领世界人工智能9．机器翻译机器翻译技术的发展一直与计算机技术的发展紧密相随，结合神经网络的人工智能技术的应用，机器翻译的效果已经达到了较高的水平。5.1.5人工智能在各领域的应用情况第五章引领世界人工智能10．自动驾驶百度无人驾驶汽车5.1.5人工智能在各领域的应用情况第五章引领世界人工智能11.机器人仓储机器人实现货物的搬运人工智能机器人进行生产操作智能机器人扫地机器人5.1.5人工智能在各领域的应用情况人工智能可以分为“弱人工智能”、“强人工智能”、“超人工智能”当前:处于“弱人工智能”未来:有望实现“强人工智能”指擅长于单方面的人工智能各方面都与人类相当的人工智能全面超越人类智能水平的人工智能未来:超人工智能时代第五章引领世界人工智能5.1.6人工智能的未来发展趋势第五章引领世界人工智能5.1.6人工智能的未来发展趋势第五章引领世界人工智能经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。5.1.6人工智能的未来发展趋势第五章引领世界人工智能人工智能从专用智能向通用智能发展5.1.6人工智能的未来发展趋势第五章引领世界人工智能从人工智能向人机混合智能5.1.6人工智能的未来发展趋势第五章引领世界人工智能从“人工+智能”向自主智能系统发展5.1.6人工智能的未来发展趋势第五章引领世界人工智能人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透5.1.6人工智能的未来发展趋势第五章引领世界人工智能人工智能将推动人类进入普惠型智能社会5.1.6人工智能的未来发展趋势5.2人工智能技术第五章引领世界人工智能人工智能技术所取得的成就在很大程度上得益于目前机器学习理论和技术的进步5.2.1知识表示第五章引领世界人工智能知识由概念组成,概念是构成人类知识世界的基本单元所谓概念的精确定义,就是可以给出一个命题,亦称概念的经典定义方法概念名内涵表示外延表示概念定义原型理论样例理论知识理论属于不属于第五章引领世界人工智能一个概念指称的所有对象组成的整体称为该概念的集合集合有两种表示方法:一种是枚举表示法,一种是谓词表示法枚举法：列出全部对象例如：A={1,2,3,4,5,6,7,8,9,0}

5.2.1知识表示第五章引领世界人工智能知识是人类对客观世界认识的结晶,并且受到长期实践的检验。5.2.1知识表示第五章引领世界人工智能由于现实世界的复杂性，信息可能是精确的，也可能是不精确的、模糊的，关联可能是确定的，也可能是不确定的。造成知识具有不确定性的原因是多方面的,主要有由随机性引起的不确定性。5.2.1知识表示第五章引领世界人工智能常用的知识表示方法包括产生式、框架、状态空间知识表示方法,其他(如神经网络等)几种知识表示方法。产生式框架法状态空间神经网络其它方法常用知识表示方法5.2.1知识表示5.2.2机器学习第五章引领世界人工智能什么叫机器学习?还没有统一的“机器学习”定义,而且也很难给出一个公认的、准确的定义机器学习的目的是让机器能像人样具有学习能力机器学习是计算机科学和统计学的交叉,也是人工智能和数据科学的核心第五章引领世界人工智能人工智能技术的关系结构5.2.2机器学习第五章引领世界人工智能机器学习的目的？是掌握知识、掌握能力、掌握技巧，最终能够进行比较复杂或者高要求的工作让机器独立或至少半独立地进行相对复杂或者高要求的工作让机器帮助人类做一些大规模的数据识别、分拣、规律总结等人类做起来比较花时间的事情，这就是机器学习的本质性目的人类学习的目的？5.2.2机器学习第五章引领世界人工智能机器学习模仿人的学习过程（监督学习）根据提供的数据进行学习

识别图片中每种动物的特征和对应的动物名称编号通过学习，获得认知模型测试结果不满足识别要求，不能准确识别未知对象继续学习每学习若干次后使用训练的模型进行测试获得训练模型训练结果满足识别要求应用模型识别未知对象5.2.2机器学习第五章引领世界人工智能机器学习学习过程----学习数据的处理猫的图片编号为0，狮子类的图片编号为1，豹子类图片编号为2，猞猁图片编号为3，老虎类图片编号为4每张图片为320*320的像素构成的图片，每个像素用一个数据来描述像素的信息，则一张图片需要102400将图片处理为计算机能够读懂的二进制数据集保存图片数据及对应的编号5.2.2机器学习第五章引领世界人工智能机器学习学习过程----模型进行训练5.2.2机器学习第五章引领世界人工智能机器学习学习过程----应用训练模型进行识别5.2.2机器学习第五章引领世界人工智能机器学习可以分为以下五个大类：1.监督学习（SupervisedLearning）：从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果，动物识别为监督学习。2.无监督学习（Unsupervisedlearning）：无监督学习与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。3.半监督学习（Semi-SupervisedLearning）：这是一种介于监督学习与无监督学习之间的方法。4.迁移学习（TransferLearning）：将已经训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练数据集。5.增强学习（Reinforcementlearning）：通过观察周围环境来学习。5.2.2机器学习5.2.3神经网络与深度学习第五章引领世界人工智能深度学习（deeplearning）中的重要分支—神经网络，或称人工神经网络（artificialneuralnetwork,ANN）。1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts参考了生物神经元的结构，发表了抽象的神经元模型MP第五章引领世界人工智能一个比较简单的神经网络结构通常会分这样几层：三层神经网络多层神经网络神经网络结构图里的关键不是“神经元”，而是连接线（代表“神经元”之间的连接）5.2.3神经网络与深度学习第五章引领世界人工智能深度学习所涉及的技术主要有：线性代数、概率和信息论、欠拟合、过拟合、正则化、最大似然估计和贝叶斯统计、随机梯度下降、监督学习和无监督学习、深度前馈网络、代价函数和反向传播、正则化、稀疏编码和dropout、自适应学习算法、卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络、深度神经网络和深度堆叠网络、LSTM长短时记忆、主成分分析、正则自动编码器、表征学习、蒙特卡洛、受限波兹曼机、深度置信网络、softmax回归、决策树和聚类算法、KNN和SVM、生成对抗网络和有向生成网络、机器视觉和图像识别、自然语言处理、语音识别和机器翻译、有限马尔科夫、动态规划、梯度策略算法和增强学习（Q-learning）等等。5.2.3神经网络与深度学习第五章引领世界人工智能深度超过8层的神经网络才叫深度学习，深度学习的”深度“是指从”输入层“到”输出层“所经历层次的数目，即”隐藏层“的层数，层数越多，深度也越深。5.2.3神经网络与深度学习第五章引领世界人工智能深度学习的应用第五章引领世界人工智能深度学习的应用第五章引领世界人工智能神经网络和深度学习目前提供了针对图像识别，语音识别和自然语言处理领域诸多问题的最佳解决方案。5.2.3神经网络与深度学习第五章引领世界人工智能卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一

。5.2.3神经网络与深度学习第五章引领世界人工智能卷积神经网络依次为：输入层-->卷积层->最大池化层->卷积层->最大池化层->全连接层->输出层5.2.3神经网络与深度学习第五章引领世界人工智能卷积神经网络普遍用在图像特征提取上，一些图像分类、目标检测、文字识别几乎都使用到卷积神经网络作为图像的特征提取方式5.2.3神经网络与深度学习第五章引领世界人工智能5.3人工智能技术应用之图像识别第五章引领世界人工智能5.3人工智能技术应用之图像识别5.3.1卷积神经网络与图像识别卷积神经网络通常应用于图像识别和语音识别等领域，并能给出优秀的结果，也可以应用于视频分析、机器翻译、自然语言处理等领域。第五章引领世界人工智能5.3人工智能技术应用之图像识别5.3.1卷积神经网络与图像识别一张猫咪的照片，它有宽度和高度属性，因为彩色照片天然存在红（R）、绿（G）、蓝（B）3种颜色，所以它还拥有深度属性，此时猫咪的图像深度为3;第五章引领世界人工智能5.3人工智能技术应用之图像识别5.3.1卷积神经网络与图像识别假设现在拿出上图中的一小块，输入至一个具有k个输出的小型神经网络，并将输出表示为垂直的一小列，在不改变权重的情况下，通过小型神经网络滑动扫描整张图片。此时，输出端画出了另一张图片；第五章引领世界人工智能5.3人工智能技术应用之图像识别5.3.1卷积神经网络与图像识别它与之前的宽度和高度不同，更重要的是，它和之前的深度也不同，不再只有红、绿、蓝3种颜色，而是得到了k个颜色通道（图像深度为k），这种操作称为卷积。第五章引领世界人工智能5.3人工智能技术应用之图像识别5.3.1卷积神经网络与图像识别首先，假设有一张彩色图片，它包括R、G、B的三原色分量，图像的宽度和高度分别为256像素，彩色图片的三个颜色通道分别是红、绿、蓝3个图层，也可以看作像素点的深度。然后，卷积神经网络将图片的宽度和高度进行压缩，使其变成128像素×128像素×16像素的方块，压缩的方法是将图片的宽度和高度缩小，从而增大图片深度。最后，继续将图片压缩至64像素×64像素×64像素，直至将图片压缩至32像素×32像素×

256像素。此时它变成了一个深度很大的长条方块，这里称之为分类器（Classifier）。该分类器能够对分类结果进行预测。卷积神经网络通过不断压缩图片的宽度和高度，增大深度，最终会得到一个深度很大的分类器，从而进行分类预测。第五章引领世界人工智能5.3人工智能技术应用之图像识别5.3.2数字识别1．MINIST手写数字识别MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片，其中训练集有55000张图片、验证集有5000张图片、测试集有10000张图片。MNIST数据集中的手写数字图片第五章引领世界人工智能5.3人工智能技术应用之图像识别5.3.2数字识别1．MINIST手写数字识别4张图片的标签分别是5、0、4、1。通过MNIST数据集可以训练一个机器学习模型用于预测图片中的数字。手写数字识别应用第五章引领世界人工智能5.3人工智能技术应用之图像识别2．光学字符识别光学字符识别（OpticalCharacterRecognition，OCR）是指使用电子设备（如扫描仪或数码照相机）检查纸上的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，并通过字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。第五章引领世界人工智能5.3人工智能技术应用之图像识别人脸识别（也称为人像识别、面部识别）是现在非常热门的一个领域，其在安防监控、金融等多个领域都有应用。通过机器视觉手段可以找出特定的人物，如识别出多张图中相同的人，即输入一个人的照片后，可以让机器在数据库中查找此人究竟是谁，这些都是人脸识别的不同应用方向。5.3.3人脸识别第五章引领世界人工智能5.3人工智能技术应用之图像识别一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库；二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标的人脸图像；三是将目标的人脸图像与数据库中存在的人脸图像进行比对和筛选。人脸识别技术的实现主要分为三大步骤：第五章引领世界人工智能5.3人工智能技术应用之图像识别1．人脸识别应用人脸图像的采集与预处理是对人脸识别技术实施流程的第一步，然后基于处理后的图像进行人脸检测，主要用于检测并定位图片中的人脸，返回高精度的人脸框坐标及人脸特征点坐标。人脸识别会进一步提取每个人脸上所含有的特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别出其身份。第五章引领世界人工智能5.3人工智能技术应用之图像识别一个完整的视频流人脸识别系统的主要工作流程如下：（1）通过OpenCV抓取摄像头的视频流。（2）通过多任务卷积神经网络（MultipleTaskCNN，MTCNN）对每帧图片进行人脸检测和对齐，设置每n个间隔帧进行一次检测。（3）通过FaceNet预训练模型对步骤（2）中得到的人脸进行512维的特征值提取。（4）收集目标数据集来训练自己的分类模型。（5）将步骤（3）中得到的512维的特征值作为步骤（4）的输入，输出即人脸识别结果。第五章引领世界人工智能5.3人工智能技术应用之图像识别2．身份识别应用人脸识别技术可以提供人脸检测与属性分析、人脸1︰1对比、人脸搜索和活体检测等功能。目前灵活应用于金融、安防等领域，以满足身份核验、考勤和闸机通行等（即身份识别）业务需求。第五章引领世界人工智能5.3人工智能技术应用之图像识别（1）人脸检测。此步骤是在输入的图片中查找有没有人脸，找到人脸所在的位置，并用方框标出人脸，以及计算检测到的人脸数量人脸的检测识别操作第五章引领世界人工智能5.3人工智能技术应用之图像识别（2）人脸跟踪。此步骤主要是“跟踪”人脸，通常是在一个视频流中实时捕捉到某个人脸部主要特征点的位置，这样就能得到一个内容比较丰富、立体的人脸信息，也能够从中识别出表情上的细腻变化。人脸特征点的捕捉第五章引领世界人工智能5.3人工智能技术应用之图像识别（3）人脸识别。人脸识别指通过摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术。其应用场景最多的是身份认证，无论人脸图像中人物表情是什么、戴眼镜与否、图片中是否为侧脸、光线昏暗与否，甚至年龄发生变化，也能够正确识别。第五章引领世界人工智能5.3人工智能技术应用之图像识别身份验证技术流程第五章引领世界人工智能5.4人工智能技术应用之果蔬采摘机器人在工业4.0、机器人替代人工劳动的大环境下，通过智能设备的集成，机器人在各种场景中完成特定的任务已经成为目前的研究热点。移动抓取机器人分为移动和机械臂操作两部分，同时融合了多种传感器以使机器人拥有自主感知规划的功能。5.4.1机器人操作系统基本情况第五章引领世界人工智能5.4人工智能技术应用之果蔬采摘机器人5.4.1机器人操作系统基本情况本模块的案例采用了四驱差速驱动方式的轮式底盘结构的移动机器人，通过搭载六自由度的机械臂和末端执行器（机械爪）实现果蔬的采摘-抓取-摆放功能。第五章引领世界人工智能机器人操作系统集合了国内外多种主流的机械臂、激光雷达等设备。用户可以按需选配，从事ROS研究、运动控制研究、农业采摘研究、巡检研究、视觉研究的个人、研究院所及高校团队都可以使用该产品，这样可以节省大量的时间和成本，从而更便捷、更高效、更专注地进行研究和开发工作。5.4人工智能技术应用之果蔬采摘机器人第五章引领世界人工智能5.4.2果蔬采摘机器人5.4人工智能技术应用之果蔬采摘机器人果蔬采摘机器人由ROS、驱控一体化移动底盘、协作机器人、避障传感器系统、激光雷达导航系统、北斗差分定位系统、3D视觉系统和基于5G网络的通信系统等组成，其集多种传感器数据采集、数据分析及智能控制于一体，可以支持与部署当前流行的深度学习应用。第五章引领世界人工智能将机械臂、移动底盘摄像头等硬件设备结合为一体的果蔬采摘机器人，节省了硬件搭建与调试的成本。若构建一套多设备的耦合系统，将协作机械臂搭载在移动机器人上，并将抓手及深度摄像头通过连接法兰安装在机械臂的末端法兰上，则可组成一个带抓