要实现自主,机器人不仅仅只需要人工智能(AI),还需要很多传感器、传感器融合以及边缘实时推理。由于深度卷积神经网络的优点已得到公认,激光雷达对更为先进的数据处理的需求正在把神经网络推向新的拓扑结构,以实现自主。
第一个机器人在20世纪50年代末、60年代初诞生,但严格意义上它不算机器人,只是一台“可编程的物品传送设备”,它被用于移动通用汽车公司生产线上压铸机周围的产品。1954年专利的第一句话强调了本发明的可编程性和通用性,并且表明可编程性要求传感器确保程序、期望轨迹或功能和实际运动之间的一致性。
时至今日,机器人并没有完全偏离最初的概念:如今的机器人是可以进行编程的。它们需要感知自身的环境,以确保所做的事情和被设定要做的事情是一致的。而且,它们需要在自身的环境中移动。过去50-60年来所发生的变化主要是在复杂性、速度以及应用这些基本概念的领域方面有所增加。
虽然第一批机器人主要用来移动压铸件,但机器人之父约瑟夫·恩格尔伯格(Joseph Engelberger)深受阿西莫夫机器人第一定律的影响——机器人不得伤害人类,或看到人类受到伤害而袖手旁观。他把机器人部署在可以保护人类的地方。保护人类也是传感器数量不断增加的驱动力,特别是在协作机器人(cobots)或自动导引车(AGVs)中。