機械人不僅需要人工智慧（ai）才能實現自主。他們還需要大量感測器，感測器融合以及邊緣的實時推理。之前我們已經嘗到了深度卷積神經網路的好處，如今來自雷射雷達的更高資料處理的需求正在推動神經網路到新拓撲以獲得自主。
歷史上第乙個機械人是在20世紀50年代末到60年代早期的時候，準確的說，它還不能稱得上是乙個機械人，只能算是乙個「程式設計的物品傳送裝置」用於gm生產線和壓鑄機周圍移動產品。直到今天，機械人還沒有脫離原來的概念：今天的機械人是可程式設計的，他們需要感知自己的環境，來確保他們所做的事情和他們的計畫之間的合規性，他們需要在自己的環境中移動。
那麼什麼推動機械人行業的發展呢？
機械人技術作為一種行業和科學，旨在通過增加嵌入式模擬智慧型來最大化未來機械人行為的自由。這將需要：
更多感測器用於機械人周圍環境的更高精度模型。
更好的感測器與控制演算法的互連（以及更分散的控制演算法）。
更好的演算法，可以從感測器資料中提取盡可能多的資訊。
根據控制演算法的決定，更好的執行器可以更快，更準確地動作。
在今天的技術領域，機械人已經獲得了很多自主權，並使用來自互補金屬氧化物半導體相機感測器，雷射雷達和雷達的感測器來適應各種各樣的應用。雖然相機具有比雷達更大的角解析度和動態範圍，但它們無法提供雷射雷達所具有的動態範圍，相機也無法在煙霧或多塵的環境中工作。
由於機械人被設計為最靈活的選擇，以適應最廣泛的應用，它們需要在低光，多塵或明亮的環境中執行。通過組合感測器資訊（即感測器融合）可以實現這種靈活性。換句話說，來自不同感測器的資訊可用於重建機械人環境的彈性表示，從而在更多應用中實現自治。例如，如果短暫覆蓋攝像機，則其他感測器必須能夠使機械人安全地執行。為了確保機械人能夠360度了解其環境，機械人感測器資料需要以時間關鍵的方式進行路由，並且需要少量電纜連線到機械人控制器，以最大限度地提高連線的可靠性。
對於大多數機械人而言，邊緣處的推理是確保機械人能夠快速響應其環境變化的關鍵引數，這要歸功於邊緣處理所允許的固有低延遲。邊緣推斷可以用於卷積神經網路和用於影象分類或**維護估計的類似神經網路拓撲，用於機械人路徑規劃的深度q網路，或用於解決特定類別問題的定製神經網路。
在不久的將來，感測器似乎不太可能發生太大變化，但所涉及的處理將會有所不同。成像感測器可能是高光譜的或提供更高的解析度。雷射雷達可能具有更高的波長，更安全，並提供更長的範圍。雷達感測器可以提供更多的整合天線，但這些不會發生重大變化。將改變的是如何使用和彙總資訊。
自主機械人的進化是乙個不斷變化的目標。輪子和機械人的機械人現在被認為處於自治的邊緣，當人類靠近它們時具有減速的能力，並且即使在它們移動時也可以避免撞擊人類。隨著嵌入式模擬智慧型的快速變化，這些「邊緣」創新型機械人將在不久的將來不被認為是自主的，因為該行業正在快速發展和生產新技術，使機械人技術比以往任何時候都更加自主。
嵌入式模擬智慧型為機械人提供了新的自主水平
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