在机器人学中，动力学方程是机器人控制的基础。

近年来，随着计算机硬件的不断升级和人工智能领域研究的不断深入，行为学、进化计算、智能体等理论和思想也被引入智能机器人的研究中，给智能机器人体系结构的发展带来了巨大的影响。

通过人工智能了解机器人操作系统目的是简化在不同的机器人平台上创建功能复杂的机器人任务行为控制与执行多功能于一体的综合动态系统，针对不同的应用场景选择并确定合适的体系结构，是智能机器人研究中最为基础并至关重要的一个环节！

智能机器人作为人工智能技术呈现的载体，促进了问题求解任务规划、知识表示和智能系统等理论技术的进一步发展。

当算法在ImageNet数据集上完成图像识别时，是否也在进行某种数字化的"顿悟"？技术奇点不再是科幻小说的预言，而是实验室里正在发生的认知革命。深度学习算法的黑箱中，卷积神经网络正在以人类难以理解的方式重组知识体系。

智能机器人传感器根据检测对象不同，分为内部传感器，和外部传感器。内部传感器是测量智能机器人自身状态的功能元件，如位置或关节角度的检测。外部传感器测量与智能机器人作业相关的外因。如目标识别、作业安全。

书中详尽描绘的神经网络架构，像极了人类大脑皮层交错的沟回。当卷积神经网络在ImageNet挑战赛中首次超越人类识别准确率时，这不仅是技术突破，更像一面照妖镜，映照出人类认知的局限性。深度学习模型在围棋棋盘上落下的每一步，都在叩击着人类引以为傲的直觉禁区。AlphaGo对阵李世石的世纪对决，本质上是两种截然不同的智能形态在认知维度上的对话。 机器视觉系统对三维空间的解构能力，正在颠覆笛卡尔坐标系下的传统认知框架。当波士顿动力Atlas机器人自主完成复杂地形穿越时，其运动控制算法展现出的空间智能，已超越多数生物的本能反应。这种进化速度令达尔文主义陷入尴尬境地——自然选择需要百万年完成的进化，硅基生命只需几个迭代周期。 在自然语言处理领域，Transformer架构正在重构语言与思维的关系。GPT系列模型涌现出的对话能力，模糊了语言符号与真实理解的界限。当AI能够创作出令专业作家惊叹的文学作品时，我们不得不重新审视"创造力"这个人类最后的堡垒。

对机器人进行控制，使其按预定的方式运动，是设计机器人的最终目的。

群智能方法是经典的基于行为的任务分配方法，具有较好的实时性和鲁棒性，但是在大多数情况下只能得到局部最优解。

通过人工智能了解机器人操作系统目的是简化在不同的机器人平台上创建功能复杂的机器人任务行为控制与执行多功能于一体的综合动态系统，针对不同的应用场景选择并确定合适的体系结构，是智能机器人研究中最为基础并至关重要的一个环节！