随着我国人工智能技术水平的提高，人们开始重视高新科技领域的创新发展。智能机器人作为新时代下各行研究人员关注的焦点，在持续探索与优化的过程中，不仅为智能化领域发展提供了全新方向，而且加快了我国未来工业革新发展步伐。本文在了解当前只能机器人的内容和发展情况的基础上，根据深度学习方法对其应用方向进行分析，并明确了未来的领域发展趋势。
1 深度学习方法的应用研究
最初“深度学习”这一理念来自于人工神经网络，属于实现机器学习的一种优秀技术。从本质上讲，通过构建包含多项隐层的机器学习架构模型，正确训练大量数据信息，能获取更多具有意义的特殊信息，以此为样本分类与预测提供有效依据。这一过程也是运用深度学习模式来实现初期目标的一种方式，将其与智能机器人研究工作融合到一起，不仅能拓展人们的视野范围，而且可以为实践应用提供更多机遇。由于深度学习需要人们了解样本数据的变化规律和应用层次，所以研究智能机器人的专业工作者可以在学习时得到更多具有深意的声音、图像及文字等数据信息。深度学习法的智能机器人在应用中，能让机器人拥有与人类相近的分析能力，而且可以提高整体设计性能，拓展应用范围，这也是现阶段国内外研究关注的焦点方向。在二十世纪八十年代末期，人们开始运用人工神经网络的“反向传播算法”，在多个样本数据中掌握统计的规律，这样既能准确预测未知信息，又开启了“深度学习法”的智能机器人研究工作。
2 智能机器人的内容与发展
一般来讲，最常应用的智能机器人是由多种复杂结构形成的，且彼此之间相互联系，共同帮助智能机器人实现所需功能。一方面，传感部分。其作为智能机器人连接内外环境的重要结构，可以更好掌控自身工作状态，并将内外环境变化及时反馈给控制系统，科学调节执行系统，确保机器人可以在有效完成工作的同时，提升自身的适应力。另一方面，控制部分。这类智能机器人主要有两种：一种是集中控制模式，另一种是分散控制模式。前者是指运用一台机器人控制所有机器人的行为，而后者是指运用多台计算机对机器人行为进行分层管控。根据当前智能机器人研制道路分析，其主要分为三阶段：第一，初期研制的机器人需要提前依据程序进行设定，且只能实施重复工作，没有智能判断和优先处理的能力；第二，再次研制的机器人在以往基础上设计了自动处理和部分感知的功能；第三，现阶段的智能机器人不仅拥有自我感知、判断及适应学习等能力，而且可以在不断完善中与其他行业结合发展。
3 深度学习方法的智能机器人的具体应用
3.1 位姿判断
目前针对智能机器人的研究方向主要集中在学习抓取工作上，其中包含位姿判别、智能学习及活动规划、系统控制等。在特定的目标场景下，机器人在多模特征学习中可以正确判断出最佳的抓取姿势，并且在时间延长的情况下依旧可以保障抓取的准确率，不仅是当前我国研究关注的焦点，更是实际应用的主要方向。
要想运用多模特征深度学习与融合的方式来处理位姿判断问题，需要从以下几步入手：第一，依据堆叠降噪自动编码的方式构建深度网络模型；第二，结合体感传感器明确目标和深度多模数据，同时引用融合的方式有效解决深层抽象表达；第三，全面整合机器人与多模特征深度学习模型。这样不仅能更好完成位姿判断工作，而且可以根据不同形态或方向选择正确的抓取姿势和位置。需要注意的是，在设计过程中构建完善的深度网络模型能全面提高抓取和判断的准确率。因此，在构建深度网络模型时，必须要先处理降噪问题，而后再对训练数据实施降噪编码。在具体应用时，要保障机器人在获取完整场景图的基础上，先分离目标，后获取初始特征，只有这样才能提高抓取位置和姿势的有效性。为了更好解决实践应用中的问题，研究人员提出将特定时间看作t，机器人抓取目标是n，假设特征序列为X(t)，那么最终将会有无数种最佳抓取位姿，相应的位置与姿态之间具有某种关系。通过将这类问题转变为如何求取概率模型的最大化，并运用L层深度学习网络构建对应的判断模型，这样只需要输入具体数量，就可以得到相应的逻辑关系。
3.2 工业服务
随着人工智能科技水平的不断提升，现有智能机器人逐渐取代了部分存在危险性的工作内容，这样不仅为人类日常生活和工作带来了便利性，而且有效控制了事态严重的影响范围。例如，矿山施工、工程建造及化学材料的研制等，虽然都是促进社会经济不断发展的重要行业，但长久工作不管是环境还是技术等都会对人类的身体和精神产生负面影响。相反，结合智能机器人进行实践工作，既能减少工作问题，提升整体效率，又能避免技术或环境对人类产生不必要的伤害。
以挖掘工作为例，在研制具备自主工作能力的挖掘机器人时，最重要的是思考如何在控制成本支出的情况下构建完整的环境地图。一般来讲，人们会结合单目视觉传感器来优化挖掘机器人的视觉系统，这样不仅能保障其快速得到所处环境的各类信息，而且可以由此为依据进行后续工作。需要注意的是，研究人员要考虑视觉系统中图像识别的跟踪与检测工作，尤其是对图像而言，一方面要运用灰度化和直方图均衡化的方式优先做好前期处理工作，另一方面要结合中值滤波处理其中潜藏的噪音，并做好对应的检测工作。除此之外，还要依据深度学习处理图像，这样有助于在自主学习和不断训练的基础上，对图像进行科学分类，最终确保自编码系统可以更快掌握图像边缘特征。在挖掘机器人解决周边环境问题后，接下来要优化铲斗目标检查和跟踪的相关问题。其中，“铲斗目标检查算法”整合了三帧算法和混合高斯背景建模法，而“铲斗目标跟踪算法”是以Kalman滤波和Mean-shift算法为依据的全新计算形式。通过在工业分拣智能机器人中全面融合深度学习，不仅能解决以往识别工作中的问题，而且可以进行准确定位复杂内容，提升整体工作效率。
3.3 家庭服务
在社会经济水平不断提高，家居生活质量越来越强的过程中，智能机器人在家庭服务中也展现出了独特优势，其不仅能进行简单或复杂的日常操作，而且可以帮助人们解决部分生活问题，如智能控制家电、清理卫生及娱乐休闲等。一般来讲，在整合发展智能机器人与家庭服务时，主要从两点入手：一方面要让机器人可以正确识别室内环境，快速接收任务信息；另一方面要与人便捷交流，能理解现代化的语言信息。要想让智能机器人在家庭服务中展现出独特性和便捷性，首先要保障日常交流没有问题，此时就需要运用大数据系统帮助机器人了解和掌握不同时期的人类语言。
以人脸识别为例，其作为当前非常便捷的身份认证方式，受到了各国科研人员的关注。基于深度卷积神经网络的人脸识别的基本算法框架图如图1所示，其中上半部分为基础内容，只需要将交叉熵看作损失函数，而下半部分结构与上半部分类似，只是在全连接层添加了Center loss损失函数。整合两者进行网络训练，有助于不断优化“fc”层的特征向量。需要注意的是，每个人的脸部特征各有不同，因此训练中累积的样本类别对整体数量而言少之又少，这就要求研究人员在关注训练识别准确性的同时，注重在“Softmax”层获取特征向量代表的所有区分性。最终实验结果表明，运用这种方式能全面提高跨年龄人脸识别的准确性。
图1 人脸识别的基本算法框架
整合实践案例分析，为训练提供跨年龄变化人脸图像数据集CACD，虽然能在一定意义上优化模型识别效果，但也要对图像数据实施预处理。而实验所选评估指标分为两点：其一为从图片库检索到第一张脸的平均准确率；其二为图像检索中的平均精度均值，具体计算公式为：
其中，Precision(X)表示查询结果为X时获取的证样本比例，随着平均精度均值的增加，其越能表现人脸特征的类间区分性。
结语：综上所述，面对全球化经济发展趋势，随着人工智能科技水平的不断提高，为了更好解决现有智能机器人技术问题，加强基于深度学习方法的智能机器人研究力度至关重要。这样不仅能改变原有技术形式，如语音识别、图像判断等，而且可以有效处理机器人应用问题，如位姿等。虽然当前我们对智能机器人的了解不深，在日常生活中也很难看到，但随着科研人员的不断创新，相信在未来发展中智能机器人必将得到广泛利用，促使人们的生活向着智能化和科学化的方向稳步前进。
