能够完全不依赖指令和外部监督来做出决定的机器的数量正在增加，目前行业中使用的机器人可以检测物体的接近并降低其速度，以便避免发生事故。但是，来自世界各地的专家继续致力于为机器人提供更大的自主权，以使其能够适应不断变化的环境。机器人的自主运动是一个决策问题，因为它必须选择要执行的运动顺序，以使其从当前位置移动到所需位置而不会发生碰撞。       在机器人中实现更大自主权的一种方法是将其放置在太空中，为此，研究人员实现了“视觉记忆”，通过该视觉记忆，可以从一组图像中构建出一个场所的表示形式。该模型在某种程度上模仿了人类在陌生环境中首次行走时创建代表的方式。也就是说，关联并记住路径的一些关键图像，以在以后的旅程中用作参考。       在机器人中建立视觉内存需要一系列步骤。其中之一是在他用相机记录自己的旅程时（通过遥控器）引导他穿过一个空间。然后，在选择具有共享视觉信息的图像的标准下，在外部计算机上处理视频。例如：在走廊旁边是一间办公室，进入走廊时您可以看到一张桌子，这可以帮助机器人确定某个物体与其他物体很接近，但没有地点和物体之间的距离这一概念。这被翻译成一种环境图，这对于机器人在同一站点中的下一步工作很有帮助。       为了评估该技术的有效性，进行了仿真和实验测试，其中包括使用光学运动捕获系统跟踪机器人的位移并确定其是否执行了给出的指令。另外，确定集成计算机是否足够快地进行了计算。考虑到机器人具有感知其环境的传感器以及允许其移动的致动器或电动机，这一点是相关的，但是机器人是在其计算机系统中处理信息并进行计算的。       与计算机执行的任务同时，必须执行运动，然后一旦数学指令准备好，机器人就会将指令传递给其电机。因此，研究人员与视觉记忆一起开发的是一组指令（数学算法），机器人必须遵循这些指令来解决任务：从一个地方移动到另一个地方。该软件可以轻松地安装在机器人平台上，而不必安装在人形机器人上，因此可以为机器人提供一定的自主移动能力。       尽管视觉记忆最初是为人形机器人设计的，但美国国家研究系统成员认为它也可以用于无人飞行器（无人机）中。机器人与先进制造实验室的研究人员说：“使用无人机可以使无肢的类人动物躯干运动，这无疑简化了空间中其轨迹的规划和优化。”目前，古斯塔沃·阿雷恰瓦莱塔（Gustavo Arechavaleta）正在为无人驾驶飞机调整视觉记忆以检查不同的环境。例如，在建筑行业中，重要的是通过将无人机拍摄的图像与初始模型进行比较来监视工作状态。       最后，专家提到行业和研究中心需要合作，“通过这种方式，将完成产生技术知识和实现其商业化的循环，此外，这种类型的共同努力将可以解决特定问题或引起人们的兴趣。为该国的企业家”。来源：贤集网