การทําหุ่นยนต์เป็นระบบท้องถิ่นเป็นปัจจัยสําคัญของระบบอัตโนมัติ ทําให้หุ่นยนต์สามารถกําหนดตําแหน่งของมันได้ภายในสภาพแวดล้อม วิธีดั้งเดิมอาศัยข้อมูลเซนเซอร์และอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ แต่เหล่านี้สามารถจํากัดได้ด้วยการเปลี่ยนแปลงของสิ่งแวดล้อมและสัญญาณตรวจจับ

การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร ใน การ ทํา ให้ หุ่น ยนต์ อยู่ ใน ที่ เดียว กัน

แบบจําลองการเรียนรู้ของเครื่อง สามารถประมวลผลข้อมูลเซ็นเซอร์จํานวนมาก เพื่อระบุรูปแบบ และทํานายตําแหน่งของหุ่นยนต์ได้

ประโยชน์ จาก การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร

การ เรียน รู้ ของ เครื่อง กล ช่วย ให้ มี การ ปรับ ตัว ใน ท้อง ถิ่น ได้ มาก ขึ้น โดย ปรับ ตัว ให้ เข้า กับ การ เปลี่ยน แปลง ของ สิ่ง แวด ล้อม และ ลด การ พึ่ง พา คน รุ่น ที่ ออก แบบ มา ด้วย มือ.

เทคนิกทั่วไปที่ใช้

  • [FLT: 0]. ดีพ Neural Networks:[[FLT: 1) ใช้สําหรับประมวลผลข้อมูลเซ็นเซอร์ที่มีมิติสูง
  • [FLT: 0] เครื่องวิกิเตอร์: ใช้สําหรับงานจําแนกประเภทที่เกี่ยวข้องกับการประเมินตําแหน่ง
  • [FLT: 0] การเรียนรู้การบังคับ: เปิดใช้งานหุ่นยนต์เพื่อปรับปรุงพื้นที่ให้ดีขึ้น โดยการทดลองและความผิดพลาด
  • [FLT: 0]. ตัวกรอง Kalman Variants: เครื่องเรียนรู้-การสอนตัวกรองสําหรับเซ็นเซอร์ฟิวชั่น