什么是机器人鲁棒性？怎样提高？

　　机器人鲁棒性是什么?怎样提高?接下来，让我们看看!

　　机器人鲁棒性是什么?

　　鲁棒是Robust的音译，也就是说，它意味着控制系统在一定(结构、尺寸)的参数下，保持其他特性;根据对性能的不同定义，可以分为稳定鲁棒和性能鲁棒。在异常和危险条件下，鲁棒也代表系统的生存能力。

　　鲁棒性决定了机器人在实际应用中未知环境下工作的稳定性和异常状况的容错性，对评价机器人具有重要意义。

　　机器人的鲁棒性有很多研究领域。例如，为了机器人的视觉，鲁棒性意味着机器人明、角度等不同条件下仍能完成视觉任务，保持一定的识别率;如果研究机器人路径规划，鲁棒性意味着机器人在有随机障碍的情况下仍能完成避障行走;如果是软件，不死机不崩溃就是控制软件的鲁棒性。

　　怎样提高?

　　研究人员通过加强学习的方法训练机器人，通过比较完整的机器人动力系统，在模拟环境反复尝试后，机器人获得大量与环境交互的数据，学会以稳定的步伐行走。

　　研究者们主要使用Python来编程机器人，因为它是双脚机器人，所以很难控制算法。但是通过加强学习的方法进行训练，研究出的机器人步态算法与传统的基于模型的算法相比，性能明显提高，带来的鲁棒性更强。

　　鲁棒性增强，也就是说，与其它机器人相比，该机器人有更大的应用空间。将来，当地震发生时，它有望在塌房里做救援工作;或者在快递业务中，它可以充当快递员的角色。