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（Deep Learning，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。