越来越多的科技企业正在加速涌入人工智能（AI）领域，并将AI技术嵌入到自家产品与服务中。不知不觉间，AI已经深度渗透到日常生活的方方面面——有时我们甚至没有意识到，与自己交互的设备背后正是AI在驱动。常见的应用场景包括智能音箱中的语音交互、手机上的面部识别，以及交通出行中的辅助驾驶功能。

AI技术的持续演进同样深刻影响着机器人领域。德国宇航中心开发的"Agile Justin"机器人便是一个典型案例：它借助立体视觉感知周围环境，利用触觉传感器识别物体，最终完成一系列接近人类行为模式的动作与任务。

在工业领域，机器人已被大规模部署到工厂自动化和仓储物流等场景，而AI技术在其中的作用正变得越来越关键。

AI应用于机器人的典型场景

机器人这类自主系统，通常由传感/感知、规划/决策以及控制几个核心模块构成。目前，AI应用最为密集的环节主要集中在传感与感知领域。

语音感知

日本安川电气在开发MotoMINI抓放机器人时，采用了语音驱动的控制技术来实现人机交互。其中用到的语音识别，正是AI的典型应用之一。

机器视觉感知

图像本身蕴含着极为丰富的信息，因此常被机器人系统用来感知和识别物体。安川电气的研发团队将深度学习技术应用于计算机视觉，帮助机器人实现了基于图像的物体检测。

此外，借助AI技术，视觉信息还能用于检测工业场景中的工件异常。武藏精密——一家全球化工业公司——利用AI开发了一款用于汽车制造的自动视觉检查机器人，能够自动化地完成每月上百万个工件的缺陷检测任务。

3D视觉感知

随着3D视觉处理技术的进步、低成本深度传感器的普及以及计算机算力的持续提升，3D视觉图像的获取与处理变得越来越便捷。目前在机器人领域已经有不少3D视觉的应用案例，例如将RGB-D图像数据用于环境感知和三维目标识别。香港应用科技研究院开发的机器人，正是基于3D视觉，利用深度学习对操作工件的位置和方向进行估计。

自主决策与控制

在决策和控制方面，AI同样能发挥重要作用。其中，强化学习是工业机器人方向的研究热点。RL通过"试错"的方式学习——在与环境的交互中获取奖赏信号，从而指导自身行为，使机器人能够自主发现并优化特定的行为模式。通常来说，强化学习能让机器人应对非常复杂的问题，比如让足式机器人依靠视觉信息沿着特定路线直立行走，或者让抓取类机器人解决操作物体的平衡问题。

在工业环境中应用强化学习虽然仍处于探索阶段，但已经涌现出不少原型系统。从中可以发现一个关键规律：仿真技术是RL产业化应用的重要支撑。

采用AI技术的机器人系统开发

机器人系统是一个融合了机械、电子、电气、软件等学科的复杂多域系统，而AI技术本身也相当复杂——涉及模型的设计、训练和部署。要将两者结合，开发出能在工业场景中真正落地的机器人应用，无论对机器人领域的工程师，还是对专注AI算法的数据科学家来说，都是不小的挑战。MATLAB/Simulink集成了对机器人和AI的全面支持，可以说是开发基于AI的机器人系统的理想工具之一。

接下来，我们看看开发基于AI的机器人系统的基本流程，同时也了解一下MATLAB/Simulink提供了哪些典型功能。

基本流程

基于AI的机器人系统开发大致可以概括为四个阶段：数据准备、建立AI模型、机器人系统仿真与验证、应用部署。

下面以pick-and-place抓放机器人的开发为例，看看这四个阶段分别会涉及哪些关键问题，以及MATLAB/Simulink是如何处理的。

这个机器人的主要任务是：基于视觉感知识别PVC工件的形状，完成分类拣选。

第一步：数据准备

丰富、高质量的数据是开发AI应用的前提。数据采集和数据合成是我们获取数据的两条主要途径。

通过数据采集获得的图像，能够真实反映整个环境对数据的影响，自然也少不了噪声。对于那些噪声大、质量差的图像，需要用适当的图像增强（滤波）技术进行预处理，生成可用于AI模型训练的高质量数据。考虑到采集成本与效率，数据合成则是一种有效的补充手段。在仿真环境中，工件形状、光线条件、背景等都可以通过脚本灵活控制，这样就能以极低的人力投入，获取大量带有真值标注的丰富数据。

第二步：建立AI模型

既然是AI工程应用，通常不需要从零开始设计AI算法。更常见的做法是借鉴已有的研究成果，从大量可用的AI算法中挑选符合任务需求的模型，进行裁剪和定制，再利用高质量的训练数据集进行训练，最终得到想要的AI模型。建立AI模型的过程是迭代的，也是复杂的。MATLAB/Simulink在这方面提供了不少帮助：

• 随软件提供丰富的AI模型及参考实例，帮助工程师快速上手AI应用；
• 提供多种图形化小程序加速AI算法开发，比如Deep Network Designer、Classification Learner、Experiment Manager；
• 支持ONNX，方便与各类社区开发的AI模型进行集成。

第三步：机器人系统仿真与验证

在仿真环境中，构建包含AI算法模型的整个机器人系统模型，对AI算法模型的有效性和性能进行确认和验证。

可以看到，除了应用了AI的感知部分，整个机器人系统还包括传感、规划、控制等模块。这些部分的嵌入式系统开发可以采用基于模型设计的方法来开展。有了仿真环境的支持，我们可以很方便地获取机器人系统各个处理环节的输出结果，并据此对各环节的算法或程序进行评估和改进。

第四步：应用部署

首先根据项目需求（比如成本、性能等）选择合适的处理器（GPU/FPGA/CPU）作为目标处理器，然后编码实现经过验证的AI模型，最后将可执行代码部署到目标处理器中。

AI应用属于计算密集型任务，需要大量的计算和存储资源。如何调用和管理这些资源，如何通过软件实现AI算法，是一项非常耗时耗力的工作。MATLAB/Simulink提供的代码生成工具可以大大减少应用部署的工作量——它支持根据经过验证的AI模型，自动生成可部署到目标处理器或环境中的可执行代码。

更多类型机器人的开发

机器人系统形态多样、功能各异。这里整理了往期的一些内容，可以直接点击阅读，了解更多使用MATLAB/Simulink开发机器人的信息：

1. 机械臂相关：

• MATLAB中的机械臂算法——运动学
• MATLAB中的机械臂算法——动力学
• MATLAB中的机械臂算法——路径规划

2. 足式机器人：

• 在MATLAB & Simulink环境中开发机器狗控制算法

3. 无人机：

• 使用MATLAB/Simulink设计无人机飞行控制系统

4. 水下机器人：

• 无人潜水艇的设计与仿真-上
• 无人潜水艇的设计与仿真