深度学习在智能机器人中的应用
下面来介绍一下深度学习在智能机器人中的应用：
机器人发展的趋势是人工智能化，深度学习是智能机器人的前沿技术，也是机器学习领域的新课题。深度学习技术被广泛运用于农业、工业、军事、航空等领域，与机器人的有机结合能设计出具有高工作效率、高实时性、高精确度的智能机器人。
从最初的简单工业机器人到现在的集机械、控制、计算机、传感器、人工智能等多种先进技术于一体的现代制造业重要的自动化装备，机器人的技术在不断发展和完善。智能机器人是伴随着“人工智能”的提出而发展的，它的根本目的是让计算机模拟人的思维。人工智能（AI）是研究使计算机具有人类的某些行为特征的科学，包括知识、推理、常识、学习和决策制定等，涉及到很多算法和模型，如LDA，TDM，Adaboost等。机器学习是人工智能领域的一个分支，深度学习（DeepLearning，DL）是一个复杂的机器学习算法，在被引入机器学习后也更接近人工智能了。深度学习是一种快速训练深度神经网络的算法，具有很强的特征学习能力，它采用逐层训练的方法缓解了传统神经网络算法在训练多层神经网络时出现的局部最优问题。基于这些特征，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理、工业过程控制等方面具有独特的优势。将深度学习与智能机器人相结合，不仅使机器人在自然信号处理方面的潜力得到了提高，而且使它拥有了自主学习的能力，每个机器人都在工作中学习，且数量庞大的机器人并行工作，然后分享它们学到的信息，相互促进学习，如此必将带来极高的学习效率和提升极快的机器人工作准确度，并且还省略了繁琐的编程。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究，是一种实现机器学习的技术。神经网络的原理受启发于我们大脑的生理结构，也就是互相交叉相连的神经元。但与大脑中一个神经元可以连接一定距离内的任意神经元不同，人工神经网络具有离散的层、连接和数据传播的方向。本质上是构建含有多隐层的机器学习架构模型，通过大规模数据进行训练，得到大量更具代表性的特征信息，从而对样本进行分类和预测。提高分类和预测的精度。这个过程是通过深度学习模型的手段达到特征学习的目的。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。由于深度学习算法能够让机器具有很好的分析学习能力，将它应用在机器人领域，使机器人拥有像人一样的分析能力将是可以实现的方向。基于深度学习算法的机器人具有高复杂度和高性能，在应用方面也更广泛，国内外对相关技术的研究热情也居高不下。深度学习的原型出现在20世纪80年代末，此时利用人工神经网络的反向传播算法（BP算法）可以让一个人工神经网络模型从大量训练样本中学习出统计规律，从而对未知事件做预测，这就开启了机器浅层学习的浪潮。
人工智能是智能机器人发展的必然趋势，其中深度学习在人工智能中占据了举足轻重的位置，它完全改变了传统机器人的图像和语音识别技术，更好地解决了机器人的定位与导航这个基本问题，完成了对当前工作环境地图的构建等，成为了目前最强有力的机器人视觉听觉技术。深度学习在机器人方面的应用也使得机器人的工作准确度得到了大幅度提高。
在实际应用中，机器人在文字位置检测时，需要提取文字信息，很多时候会碰到文字粘连的情况，这时就需要使用残缺粘连的文字区域图片来训练神经网络，这样不仅可以得到文字位置，还可以避免漏检问题。在物体识别以及大尺寸自然场景图像的处理过程中，可以使卷积神经网络和超像素分别与深度玻尔兹曼机相结合，其中利用卷积神经网络对大尺寸场景图像进行预处理得到卷积特征后，将结果作为深度玻尔兹曼机的可视层输入，进行特征提取，然后利用Softmax分类器实现场景的分类。超像素是由简单线性迭代聚类算法对图像进行预处理，然后将在距离以及颜色上相似的像素点聚集而形成的，能使得到的图像轮廓更清晰，也就可以处理复杂场景图，再类似前面将每个超像素作为深度玻尔兹曼机的可视层节点，进行特征提取，利Softmax分类器进行特征分类，采用此方法很适用于室外场景的识别。
在室内场景中，需要实现室内三维地图与语义信息的关联，使用分散模块化技术使机器人能够同时进行场景物识别与地图重建，从而实现其室内识别功能。在基于RGB-D信息的三维场景构建技术的基础上，利用图像像素局部的八连通结构，融合深度优先算法优化原始深度图，并通过采用RANSIC改进的ICP位姿估计方法进行环境地图的三维重建；同时引入基于卷积深度学习模型的物体识别系统，实现对室内环境物品的识别与分类；并且采用分散模块化技术对整体系统进行改进，提高系统的实时性和系统功能集成、扩展与升级的灵活性；最后针对分散模块化后出现的系统信息处理不同步的问题，提出增加同步标识的方法，将识别与重建两个处理进程并行统一于分散模块化机器人系统。使用这种方法就能解决机器人在室内重建可靠的环境地图的问题。
IVR语音导航 · 【智齿客服】功能介绍
IVR语音导航IVR（InteractiveVoiceResponse）即交互式语音应答，是一种功能强大的电话自动服务系统。它用预先录制或TTS文本转语音技术合成的语音进行自动应答的系统，提供一种为客户进行菜单导航的功能，主要应用呼叫中心系统中。
智齿客服系统智齿5级的IVR多级导航，并包括IVR基础设置，IVR自定义语音库和IVR流程设置3个模块。
1、IVR基础设置IVR基础配置用来配置通用的IVR交互语音，系统会有一个默认语音，用户可以根据需求进行自定义，支持用户上传自定义语音和通过文本转语音TTS技术生成语音两种方式。包括：
（1）非服务时间语音：用于在非服务时间段（即客服下班时间），来电时的语音提示
（2）转接等待时语音：用于用户选择按键组后转接客服坐席时的提示音或背景音乐
（3）客服排队语音：用于所有坐席都繁忙来电时的提示语音
（4）按键错误时语音：用于用户按键选择错误时的提示语音
（5）满意度评价语音：用于通话结束后满意度评价的提示语音
管理员可在设置>IVR设置>基础设置中进行设置，如下图所示：
2.自定义语音库自定义语音库用来存放用户自己录制的IVR导航语音，分为两个模块：基础设置项的自定义语音库和IVR流程语音导航项的自定义语音库，支持用户上传文件格式为.wav格式的语音，语音审核通过后，方可在IVR流程配置中使用该语音。
自定义语音库中基础设置语音与IVR基础设置项是相互对应的，点击上传语音文件可将录制好的本地.WAV格式的语音上传至语音库，审核通过后方可使用。
自定义IVR流程语音用来存放IVR流程中除的导航项语音，展示结果如下图所示：
3.IVR流程配置IVR流程配置中用户可根据自己的业务需求，配置企业的IVR语音导航流程，分为日常IVR和特殊节假日IVR。
日常IVR的生效时间为周一到周天的某几天的某个时间段，其中服务时间即客服的上班时间，在此期间来电用户可根据IVR导航流程选择某个客服组接待。
日常IVR的配置流程为：
（1）填写IVR名称
（2）设置服务时间
（3）设置欢迎语
（4）根据业务配置IVR流程
点击创建IVR流程页面如下所示
用户可根据自身的企业业务需求配置IVR流程，下面用一个二级的IVR流程为例，讲解IVR配置的详细流程。
下图所示为一个二级的IVR流程示例：
根据上图的IVR业务流程示例，首先我们需要建立导航的欢迎语。若企业只需设置欢迎语后直接接入电话，可勾选“无需下级导航，直接分配给电话客服组”选项。
点击添加导航项建立导航项，导航按键分为0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，0，*以及#键，同一导航级别的导航按键不能重复，导航动作分为：
（1）接入下级导航：用于多级导航，在用户按键进入此导航项后后续还有下级导航项
（2）分配给客服组：用于用户在按键进入导航项后直接转接到某个客服组接待
（3）播放语音：用于用户在按键进入此导航项后听到某段产品介绍或提示信息等相关语音
（4）重听一遍：用于重新播报导航项
结合企业自身业务需求，用户可按照流程设置IVR流程，最多支持5级的IVR流程设置，需要注意每一个IVR导航项的必须有结束动作，例如分配给指定的接待客服组或者是播放介绍语音，否则无法保存。按照图7的示例IVR业务流程图，最终完成的IVR流程图如下图所示：
如何快速开始使用智能语音导航
概述下面的示例，告诉您如何快速搭建一个最简单的智能导航场景。在此之前请确保呼入号码和线路已经线下开通，并且创建好了一个机器人。此外请确认云小蜜机器人服务已经开通且处于可用状态。具体确认项请参考 接入准备章节。智能导航机器人的所有知识库问答管理、话术管理、多轮对话流程管理，都是通过云小蜜机器人服务实现的，所以此部分的配置工作需要在云小蜜机器人里实现。智能导航机器人负责外层的语音识别，答案合成，ivr控制，线路对接等工作。搭建一个语音导航机器人需要三步：云小蜜机器人服务授权配置机器人应答话术配置IVR基础动作云小蜜机器人服务授权首先我们创建一个语音导航机器人实例，在页面上点击“新建”- 关联云小蜜机器人实例，此时如果是第一次配置，会提示需要云小蜜给智能导航授权：点击授权，如图会要求开通相应授权，这里点击同意授权，语音导航才可以调用云小蜜机器人里的配置信息授权好后，可以继续创建实例。在这里我们需要给导航实例创建一个名称，以及分配语音并发数量。注意红圈里是目前可分配的并发数量，可以创建的并发不能超过这个值。创建完导航机器人实例之后，可以在实例里面看到目前云小蜜机器人服务里，开通了哪些机器人。我们可以点击一个机器人并且做关联动作。这样一来，用户在智能导航交互时的内容，就可以发送到对应的云小蜜机器人里进行处理。配置机器人应答话术云小蜜机器人控制台地址如下：控制台关于云小蜜机器人服务知识库完整介绍，请参考 云小蜜知识库章节，下面为简单示例打开云小蜜机器人控制台，我们可以在这里创建对应话术点击左侧“知识库”，在这里我们可以编辑用户在电话ivr可能会问到的问题，和相应的话术回复例如，我们编写一条公积金相应的知识点，这里我们需要填写知识标题：用户问题的标准问法相似问题：若干个类似问法核心词：该问题的核心关键词答案：编辑机器人回复的话术这样，一个问答话术知识点就编辑好了。可以根据实际业务情况编辑若干个知识点编辑好知识后，需要在云小蜜机器人里，引用编辑好的知识类目，并且发布。配置IVR基础动作细节可以参考 IVR相关配置IVR里面定义三件事情欢迎语如何设置当机器人无法识别客户问题，如何处理当用户长时间不讲话，如何处理测试上述流程配置好后，可以进行文字模拟交互测试或语音实际拨测文字模拟入口在导航实例上方点击之后可以模拟文本交互另外也可以通过实际电话拨测，拨测后的详细交互数据在“统计数据”tab，里面可以看到呼叫概况，以及每一通呼叫中的详细交互智能语音导航机器人
每年9月份开学，不管新生、旧生都面临一个问题，就是换教室，换宿舍，虽然教学楼不大，可是拿着东西，满教学楼、宿舍楼找，其实也是件挺痛苦的事情，尤其对于不熟悉学校的新生家长就更是如此，所以我们设想能不能做个提供语音服务的机器人，造型卡通，加上语音功能，对校园分布的各个教学楼、宿舍楼等建筑进行分布导航，对不同的年级、班级分布不仅语音提示再加上灯光提醒，让人一目了然，省去了家长、学生来回奔波，不停询问的过程，既服务了人们又节省了人力。
基本思路利用创造栗的语音辨识和人进行简单的互动，比如：你好！你叫什么名字？几岁了？……利用图像辨识简单区分男人、女人、老人、孩子，并进行简单互动，比如：手写数字的识别，最重要是进行校园主要教学楼、宿舍楼，年级、班级分布的导航功能，语音提示的基础上，加上灯光的提醒，既有听觉又有视觉，既愉乐了大家，又服务了大家。
材料清单
创造栗主板X1ArduinoUNOX1LED灯X1音响X1杜邦线X1各种纸盒子X1KT板X1及时贴X1瓶盖X1制作过程1、先制作机器人造型初步确定——海绵宝宝。纸箱子，纸盒子做头、身体、胳膊、腿，中间用及时贴用完的硬纸筒连接，然后用及时贴包装成海绵宝宝的形象。
2、为使机器人显得有神，把机器人的眼睛做成闪烁、流水、呼吸等灯光效果，用按键控制变换不同的效果。先把机器人眼睛部分挖空，透明饮料瓶，剪两个比机器人眼睛稍大点的圆，贴在眼睛部位，将眼睛做成透明效果。两个饮料瓶盖上分别钻5个孔，正好是LED灯大小，插入红、黄、绿、七彩LED灯，粘贴到机器人头部的眼睛位置（从里面粘）。
3、米思奇编写灯光程序，（闪烁、流水、呼吸、随机效果），两个眼睛并联，实现同步效果。
4、制作教学楼，楼导分布图，分别对各年级、班级进行标注，并用不同的LED灯进行标记。
5、创造栗主控板编写人机互动相应程序。（各班级灯光，全部根据年级进行并联，1-6年级6个管脚控制。）
附件
2019-05-19-175235.ideali