机器学习和人工智能是赋予机器人智能的关键，它们使机器人能够从数据中学习，实现自主感知、决策和行动，让机器人从单纯的机械装置转变为具有智慧的智能体 。
（一）机器学习基本原理与算法
机器学习是一门多领域交叉学科，它通过让计算机从大量数据中自动学习模式和规律，从而实现对未知数据的预测和决策 。其基本原理就像是人类通过不断地学习和积累经验来提升自己的认知和能力一样，机器学习算法通过对大量训练数据的学习，构建出一个能够对新数据进行有效处理和预测的模型 。
深度学习作为机器学习的一个重要分支，近年来取得了巨大的突破和发展 。它通过构建具有多个层次的神经网络，让计算机能够自动学习数据的高级抽象表示，从而实现对复杂数据的高效处理和分析 。在图像识别任务中，深度学习模型可以自动学习图像中的特征，如边缘、纹理、形状等，从而准确地识别出图像中的物体 。
卷积神经网络（CNN）是深度学习中一种专门为处理图像数据而设计的神经网络架构，它通过卷积层、池化层和全连接层等组件，能够自动提取图像的局部特征，并对图像进行分类、检测和分割等任务 。在人脸识别系统中，CNN 可以学习人脸的特征，如眼睛、鼻子、嘴巴的形状和位置等，从而实现对人脸的准确识别 。
循环神经网络（RNN）则是一种适合处理序列数据的神经网络，它能够捕捉序列数据中的时间依赖关系，如自然语言处理中的文本序列、语音识别中的语音信号等 。RNN 通过在网络中引入循环连接，使得当前时刻的输出不仅取决于当前时刻的输入，还取决于上一时刻的输出，从而能够对序列数据进行有效的建模和处理 。在机器翻译中，RNN 可以根据输入的源语言文本序列，生成对应的目标语言文本序列 。
（二）人工智能技术在机器人中的应用
人工智能技术在机器人领域的应用极为广泛，为机器人的智能化发展提供了强大的支持 。以 SLAM（同步定位与地图构建）建图为例，这是机器人实现自主导航的关键技术之一 。机器人在未知环境中移动时，通过激光雷达、摄像头等传感器不断获取周围环境的信息，同时利用 SLAM 算法对这些信息进行处理和分析，实时构建出环境地图，并确定自己在地图中的位置 。就像我们在一个陌生的城市中，通过地图和自身的位置信息来规划出行路线一样，机器人利用 SLAM 建图技术，能够在复杂的环境中找到自己的 “方向”，实现自主移动 。
在路径规划方面，人工智能技术同样发挥着重要作用 。全局路径规划算法，如 A * 算法、Dijkstra 算法等，能够根据机器人的起始位置、目标位置以及地图信息，规划出一条从起点到终点的最优路径 。这些算法通过对地图中的节点进行评估和搜索，找到代价最小的路径，确保机器人能够高效地到达目标地点 。而局部路径规划算法则更加关注机器人在实时运动过程中如何避开障碍物，实现安全、灵活的移动 。当机器人在行驶过程中遇到突然出现的障碍物时，局部路径规划算法会根据传感器实时获取的障碍物信息，快速调整机器人的运动方向和速度，使机器人能够顺利避开障碍物，继续朝着目标前进 。
