电源模块 PW01

电源模块 PW01

电源模块 PW01

目标识别

环境感知过程中的目标识别，如无人机目标的识别和追踪等，有神经网络的帮助，可以识别的更准确，已经在大疆等无人机上应用。

定位导航和路径规划

目前机器人的定位导航，主要基于流行的vSLAM或激光雷达SLAM技术。主流的激光雷达方案大概可以分三步，中间部分环节可能涉及到一些深度学习，大部分内容并不涉及深度学习相关。

步：SLAM，构建场景地图，用激光雷达构建场景的2D或3D点云，或者重建出3D场景。

第二步：构建语义地图，可能会对物体进行识别和分割，对场景中的物体进行标记。（有的可能略过这一步）

第三部：基于算法进行路径规划，并驱动机器人的运动。

环境交互

典型应用场景：机械臂抓取目标物体等。与环境的交互，一直是传统自动控制难以解决的问题。近年来，以强化学习为基础，AI相关技术用在了这类问题上，取得了一定的研究进展，但是否是未来的主流方向，仍存在很大争议。

1）强化学习

强化学习框架中，有一个包含神经网络的Agent负责决策。Agent以当前机器人传感器所采集到的环境为输入，输出控制机器人的行动命令action，机器人行动后，再观察新的环境状态和行动带来的结果Reward，决定下一步新的行动action。Reward根据控制目标进行设置，并有正反向之分。例如，如果以自动驾驶为目标，正向的Reward的就是到达目的地，反向就是不能达到目的地，更不好的Reward就是出车祸。然后重复这个过程，目标是化Reward。

强化学习的控制过程，本来就是个正向反馈的控制过程，是AI用于机器人控制的基础。以此为基础，强化学习在机器人控制方面出现了一些研究成果。

Bussmann 170M6035

BUSSMANN 170M6712

Bussmann 170M6081 400A690V

Bussmann 170M6417

Bussmann 161-1027

Bussmann FWP-15B / FWP-15A

Bussmann 170M6010

Bussmann 170M1373

Bussmann 170M4183

Bussmann FWP-50Ba

Bussmann 170M3469

Bussmann 170M6145

Bussmann / NH2-315A 500V (315NHG2B) 500NH3G-690630NHG3B

Bussmann 170M4908

Bussmann 170M6067

Bussmann FWP-60A

Bussmann 170M6766

BUSSMANN 170M6665

Bussmann FWH-700A

BUSSMANN 225MMT 225AMP

Bussmann 170M5463

Bussmann 170M6452

Bussmann 170M4017

Bussmann 170M3468

Bussmann 170M3418

Bussmann 170M4467

Bussmann 170M1369

BUSSMANN 170M4058

Bussmann 170M3473

Bussmann 170M3215

Bussmann 170M5113

Bussmann 170M7082

Bussmann 170M6421

Bussmann 355P J30-7 / 400P J31-7

Bussmann 170M7060/7061/7062/7063/7064/7065