人工智能的“传感”要从哪里更靠近“灵性”这种微妙的感觉？近日，苹果公司发表了一篇新的人工智能论文，将光学雷达传感器收集的原始数据转化成3D测绘图，引得传感获得的信息从纯数据向三维立体迈进了一步。尽管距离“灵性”还有相当的距离，但这项研究仍能启发人们将注意力聚焦于人机交互中信息获取和处理的一端。配备“初脑” 传感器可以更智能。“阿尔法狗”的两个远亲最近也火了：一个是互联网大会上展示“唇语识别”的搜狗中文“汪仔”；另一个是在深圳实现了无人驾驶公交的“阿尔法巴”。人类获取信息，80%是通过眼睛；在人工智能捕获信息的过程中，视觉传感器也占据着相当重要的地位——目前主要有雷达、视频两种方式。视频相较于雷达来说，是整体展现，呈现情况不易受干扰，而雷达对周围环境进行3D建模，会比一般的照相摄像头能包含更多深度信息。

我们经常接触到一些客户，他们通常认为，零部件定位和定量的方法是使用视觉传感器。但实际上这不是独一的解决方案。不可否认，视觉系统是零部件定位或量化的好方式，但采用力传感器来寻找和检测零部件也是可行的。确定他们在X-Y平面上的位置是一回事，确定他们所处的高度又是另一回事。实际上，要做到这一点，需要一套3D视觉系统。如果是一堆物体，你不需要知道整堆物体的确切树良，只需要每次去那堆物体里找就可以了。机器人只需确定那堆物体的高度，然后不断调整其抓取高度就可以了。另一种使用力传感器的搜索功能是传感器的“自由模式”。这有可能是未能充分利用FT传感器的参数。“自由模式”或“零重力”模式将让您“解放”机器人的轴，这将使它能够提高其合规性。这就使得力全部作用在零部件的中心，不会有额外的力作用在机器人的轴上。

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