Какие задачи решает ML в робототехнике (perception, planning, control)?

В робототехнике ML применяется для решения ключевых задач:

• Perception (восприятие): ML помогает роботам распознавать объекты, сцены, людей, а также интерпретировать сенсорные данные (например, с камер, лидаров). Например, сверточные нейронные сети (CNN) используются для классификации и сегментации изображений.

• Planning (планирование): ML может оптимизировать маршруты и стратегии поведения робота, учитывая динамическую среду и неопределённость. Например, обучение с подкреплением позволяет роботу учиться выбирать оптимальные действия для достижения цели.

• Control (управление): ML помогает адаптивно управлять приводами и механизмами робота, улучшая устойчивость и точность. Например, нейронные сети могут моделировать сложные динамические системы и обеспечивать управление в реальном времени.

Таким образом, ML интегрируется на всех этапах работы робота, повышая его автономность и эффективность.