机器人生物识别方法有哪些，机器人自动跟随是如何实现的？
视觉定位，路径规划，机器人行走等。机器人家上了解到，机器人领域的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有一些不同：机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的信息。
所以，机器视觉的研究大概有这几块：
物体识别（Object Recognition）：在图像中检测到物体类型等，这跟 CV 的研究有很大一部分交叉；
位姿估计（Pose Estimation）：计算出物体在摄像机坐标系下的位置和姿态，对于机器人而言，需要抓取东西，不仅要知道这是什么，也需要知道它具体在哪里；
相机标定（Camera Calibration）：因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标，我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态，这样才可以将物体位姿转换到机器人位姿。当然，我这里主要是在物体抓取领域的机器视觉；SLAM 等其他领域的就先不讲了。
什么是知识分享型机器人？
Robots That Teach Each Other 知识分享型机器人，该技术被评为《麻省理工理工科技评论》2016年度10大突破技术之一。
突破技术有一种机器人可以学习任务，同时将知识传送到云端，以供其他机器人学习。
重要意义如果不需要分别对所有类型的机器进行单独编程，那么可以极大地加快机器人的发展进程。
主要研究者艾舒托什·萨克塞纳（Ashutosh Saxena），Brain of Things
斯蒂芬妮·泰勒斯，布朗大学
彼得·阿布比尔（Pieter Abbeel）、肯恩·戈尔德贝尔格（Ken Goldberg）、谢尔盖·莱文（Sergey Levine），加利福尼亚大学伯克利分校（University of California,Berkeley）
扬·彼得斯（Jan Peters），达姆施塔特工业大学（Technical University of Darmstadt），德国
在人类希望机器人来完成的工作中，例如在仓库中包装物品、帮助卧床病人或者为前线士兵提供协助，许多工作因为机器人无法识别及处理常见物体而无法完成。
因为我们已经经历了“大数据收集过程”——我们从幼年起就能够自己叠衣服或拿水杯。布朗大学（Brown University）计算机科学系的教授斯蒂芬妮·泰勒斯（Stefanie Tellex）如是说。如果想要机器人来执行相同的日常生活任务，那么它们也需要接入大量的数据，了解如何抓住和操纵物体。可是数据来自哪里呢？通常情况下，需要辛苦的编程来制造这些数据。但是，理想上来说，机器人可以从彼此身上得到一些信息。
这是泰勒斯的“万物挑战”（Million Object Challenge）背后的理论。她的目标是使世界各地的研究型机器人学习如何发现和处理简单的物品，包括从碗到香蕉的各种物品；同时，机器人将数据上传至云端，并允许其他机器人分析和使用这些信息。
上图，斯蒂芬妮·泰勒斯和Baxter机器人泰勒斯的实验室位于罗得岛州（Rhode Island）的普罗维登斯（Providence），这里就像一个超级好玩的幼儿园。在我到访的那天，由Rethink Robotics公司制造的工业机器人Baxter，正站在众多的超大积木中，对一个小毛刷进行扫描。它朝着对面的物体来回移动右臂，使用身上的照相机拍摄了多张图片，并用红外传感器测量深度。然后，它用它的双手（夹具）尝试从不同的角度来抓取刷子。一旦它将面前的物体提起，它便开始晃动该物体，以确保紧紧地抓住这个物体。如果可以完成这些动作，那么说明机器人已经学会了如何拿起一件物品。
机器人经常可以用几个夹具各夹一个不同的物体，夜以继日地工作。泰勒斯和她带的研究生约翰·奥伯林（John Oberlin）已经收集了大约200个物品的数据，并且已经开始共享这些数据。他们从小孩子的鞋子之类的东西开始，逐渐深入到塑料艇、橡皮鸭以及压蒜器等炊具，还有原本属于她三岁儿子的鸭嘴杯。其他科学家也可以贡献他们的机器人的数据。泰勒斯希望他们能够共同建立一个信息库，其中能包含机器人如何处理一百万个不同物品的信息。最终，“机器人能够在一个拥挤的货架上，识别在它们面前摆放的笔，并将其捡起来。”泰勒斯说。
这一项目是有可能实现的，因为许多研究型机器人可以使用相同的标准框架即ROS来编程。一旦一台机器学会了一项给定的任务，那么它便可以将数据传给其他机器人，而这些机器人可以上传反馈信息，这些反馈信息可以进一步完善原始数据信息。泰勒斯认为，这些识别和抓住任何给定物品的信息数据可以被压缩至5～10MB，也就相当于你的音乐库中的一首歌的内存大小。
泰勒斯是Robobrain项目的早期合作伙伴，该项目证明了一个机器人如何从其他的机器人所获得的经验中学习。她的合作伙伴艾舒托什·萨克塞纳（Ashutosh Saxena）之后在康奈尔大学（Cornell）令PR2机器人举起了小杯子，并将其放在桌子的指定位置上。然后，在布朗大学，泰勒斯从云端下载相关信息，用它来训练她的Baxter（它与PR2机器人在构造上有所不同）在不同的环境中执行相同的任务。
上图，每当机器人确定了抓握物体的最佳方式，它便会用其他机器人也可以使用的格式将相关数据归档。现在看来，这样的进步似乎是循序渐进的，但在未来的五到十年内，我们会看到“机器人的能力爆炸现象。”萨克塞纳如是说。萨克塞纳目前是一家初创公司Brain of Tings的CEO。萨克塞纳认为，随着越来越多的研究人员不断贡献和完善云端知识，“机器人应该能够很容易地获取它们所需要的全部信息”。
专家点评任海霞（阿里云研究中心大数据高级专家）
目前，智能机器人的研发已经取得了很大的进步，它们甚至在一些领域和方向已经胜过人类。但是，大量训练样本数据的获得和长时间的训练学习依然是智能机器人获得知识所必要的工作，这也使得目前的研发智能机器人都只具备自己领域的知识和完成特定任务的能力。知识分享型机器人，在使机器人能力的极速扩展成为可能的同时，也实现了社会化资源的优化使用。
实现知识共享的前提是机器人可以使用相同的标准框架，实现知识共享的核心是云端信息库。借助全社会智能机器人的研究力量来逐步丰富信息库，也可以吸引更多的智能机器人采用相同的标准，在获取能力的同时也贡献自己的知识。这个循环的力量会带来智能机器人能力的爆发性增长。
当然，随着信息库的扩充，知识的准入/退出标准和安全的管理等也会成为信息库未来增长过程中必须要考虑的因素。
参考来源：科技之巅《麻省理工科技评论》50大全球突破性技术深度剖析
扫地机器人如何实现智能联动？
您好，扫地机器人的智能联动可以通过以下方式实现：
1. 与智能家居系统联动：扫地机器人可以与智能家居系统（如Amazon Alexa、Google Home等）联动，通过语音控制或手机 APP 远程控制机器人工作。
2. 利用传感器实现智能避障：扫地机器人可以通过激光雷达、红外线传感器等装置，实现智能避障，避免与家具、墙壁等障碍物碰撞。
3. 利用摄像头实现智能识别：扫地机器人可以安装摄像头，通过图像识别技术，识别出家中的物品、家具、地板材质等信息，并根据不同的情况进行智能清扫。
4. 利用地图绘制功能实现智能清扫：扫地机器人可以通过地图绘制功能，自动绘制出房间的地图，并根据地图信息进行清扫，避免重复清扫或遗漏清扫。
5. 与其他智能家电联动：扫地机器人可以与其他智能家电（如空气净化器、智能窗帘等）联动，实现智能化的家居环境。例如，当扫地机器人完成清扫后，空气净化器可以自动开启，净化室内空气。
机器人思维编程是什么？
机器人思维编程是指将计算机编程思维应用于机器人控制和操作的过程。它是一种将现代计算机科学与机器人技术相结合的新兴领域，旨在通过编程语言和算法设计来实现机器人的自主决策和智能行为。
机器人思维编程包括以下方面：
1. 机器人控制：通过编写机器人控制程序，控制机器人的运动、行为和任务执行等方面。
2. 感知处理：通过机器人的传感器和图像处理技术，获取环境信息并进行分析和处理，以支持机器人的自主决策和行为。
3. 决策制定：通过编写逻辑和算法，实现机器人的自主决策和行为规划，以适应不同的场景和任务需求。
4. 智能交互：通过自然语言处理和语音识别技术，实现机器人与人类之间的智能交互和对话，以提高机器人的应用效率和用户体验。
5. 自主学习：通过机器学习和深度学习技术，让机器人能够从数据中学习和优化自己的行为，以适应不同的环境和任务需求。
机器人思维编程在工业、医疗、服务等领域有广泛的应用，可以提高生产效率、降低成本、改善服务质量等方面。同时，它也是未来人工智能和机器人技术发展的重要方向之一，将会促进人类社会的进一步发展和进步。
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