摘要：人工智能技术不断发展，推出了诸多不同的算法，控制能力也随之增强，在诸多不同行业领域中应用发挥出了不同的作用，将会成为影响未来发展的重要因素之一。基于此，本文以工业机器人系统为例，在简单了解工业机器人发展现状的基础上，深入分析人工智能技术在其中发挥的作用，明确具体的应用方向和应用内容，为工业机器人系统未来的发展和完善提供参考。

关键词：人工智能；工业机器人；智能制造；深度学习

引言：在经济新常态背景下，产业变革工作不断推进，人工智能技术在诸多行业领域内得到了广泛应用。尤其是在智能感知认知、机械控制、移动定位等不同技术的不断升级、完善，人工智能技术的优势日益突出，工业机器人系统也因此得到进一步优化。面对全新的市场需求，还需要将人工智能技术和工业机器人系统进行进一步整合，让工业机器人在实际运行过程中更加可靠。

1.人工智能技术在工业机器人系统中的应用现状

随着科学技术的进步，智能技术在社会生活的方方面面都得到了广泛的应用。同时，将人工智能技术运用到工业机器人领域，也已有较好的发展。在此基础上，提出了一种新型的机器人控制系统。他们在生产，物流，医疗等方面起到了很大的作用。近年来，随着人工智能技术的日益成熟，它已被越来越多地用于工业机器人领域。在此基础上，提出了一种基于人工智能的工业机器人自主路径规划、障碍规避、目标识别等作业方法。工业机器人作为一种自动化设备，在工业生产中得到广泛的应用。随着工业机器人技术的发展，机器人在工业生产中的应用也越来越广泛。目前，在机械制造、电子、冶金、食品等行业都有广泛应用。随着人工智能技术的发展，将其应用到工业机器人中可以帮助工业机器人进行智能化控制和自主学习。在人工智能技术中，包括神经网络技术和专家系统技术两种。神经网络技术可以对大量的数据进行处理，利用神经网络算法可以让计算机完成自主学习，并且可以对复杂的环境进行感知和分析。专家系统可以用来解决复杂的问题，并且在一定程度上可以辅助工业机器人进行工作。

2.人工智能技术在工业机器人系统中的应用效果

随着工业机器人应用范围的不断扩大，工业机器人系统中的安全问题也越来越受到关注。因此，为了提高工业机器人系统的安全性，必须在工业机器人系统中引入人工智能技术。人工智能技术可以帮助工业机器人进行自主学习和智能控制，对工业机器人进行安全监测，保证其运行过程中不会受到干扰。此外，人工智能技术可以帮助工业机器人在生产过程中自动调整生产参数，从而提高工业机器人系统的生产效率。人工智能技术与工业机器人结合后，可以提高工业机器人系统的安全性。人工智能技术在工业机器人系统中的应用主要借助深度增强学习算法，用于对工业机器人进行训练。基于蒙特卡罗树的优化方法，基于深层神经网络的方法实现对多目标决策的有效表达与学习。从而有效地改善了机器人对各种复杂作业条件的适应性，并使其具有较高的作业准确率。通过人工智能技术，可以使工业机器人达到精准性。比如，流水线上的自动控制系统，采用了智能化的方法，实现了对零部件的准确辨识和装配。这样既可有效地改善产品质量，又可有效地减少产品质量受人为因素的干扰。利用人工智能技术，工业机器人能够自主规划路径，避开障碍，完成一些复杂的工作。这种方法可以让机械臂在同样的工时里，做更多的工作，因此可以增加产量。通过人工智能技术，可以实现自动化生产。随着时间的推移，随着时间的推移，该系统能够对各种工作条件、工作要求进行相应的调整，从而使其具有更强的适应性[1]。

工业机器人在实际应用过程中，机械臂的运动机理是重要内容，主要由本体、控制系统、驱动系统以及传感器等构成，控制系统由主控单元、执行单元和检测单元等硬件和软件构成。其中，主控单元是控制系统的核心，其主要功能是进行运动学的计算、运动规划以及插补计算等，并将用户的运动控制命令传递到执行部分，以完成规定的动作或任务。人工智能技术在工业机器人系统中的应用，可以让工业机器人系统具备对环境因素、控制指令进行判断和分析的能力，通过计算机建立起一个庞大的数据库，采用人工智能的方式来进行控制、决策、管理和运行，并在具体的条件下，智能地选取出最高效的控制方案。

在产品的加工流水线上，有更多的机器人，例如，一台工业机器人出现了故障，等发现问题的时候，很有可能会有一批不合格的产品被生产出来，给公司带来了巨大的损失。人工智能技术在工业机器人系统中的应用可以有效避免这一问题，借助各传感器所收集的数据资源，采用一套有效的规则进行自动化分析和综合，为最后决策提供依据。多源信息融合技术是一种能够对工业机器人运行状态进行实时监测的方法，主要监测其输出功率、力矩、温度、压力、转速、振动频率等状态，并将这些监测参数的数据进行有机结合，从一定程度上克服了感知信息间的冲突与重叠，彻底排除了各种不确定因素的干扰，从而准确找到了问题的根本原因。

3.人工智能技术在工业机器人系统中的发展前景

综合来看，人工智能技术在工业机器人中的应用，将会大大提高工业机器人的操作效率和生产质量，可以帮助企业提高生产效率和产品质量，减少企业生产成本。但是人工智能技术在工业机器人中应用，也面临着一些挑战，比如人工智能技术在工业机器人中的应用会增加工业机器人的学习难度和学习成本，人工智能技术在工业机器人中应用时还需要考虑到人机交互的问题等等。在未来的发展中，人工智能技术会被越来越多应用到工业机器人系统中，为工业机器人的发展带来更多可能性。人工智能技术在工业机器人中应用具有很多优点，虽然目前已取得了很好的成果，但是仍然面临着许多问题和挑战。比如，现有的一些机器学习方法都具有很大的局限性，不能适用于各种应用场合。另外，在机器人的操控、传感资料的处理上，也有待于进一步的改进。在此基础上，对已有算法进行改进，研制新型传感器，并对人与机器之间的协同进行了深入的探讨[2]。

总结：综上所述，人工智能技术在后续发展过程中，拥有着广阔的前景和空间，工业机器人系统作为制造行业内的核心关键，也要积极应用人工智能技术，进行完善、升级，能够胜任不同的工业领域需求。从目前来看，各行业对工业机器人系统要求不断提高，人工智能技术的应用势在必行，面对精细、复杂的工作任务，还需要在检测、预测等方面应用人工智能技术，提高工业机器人的控制能力和运行水平。

参考文献：

[1]张国庆.工业机器人与人工智能技术的整合研究[J].现代工业经济和信息化，2023，13（04）：52-53.

[2]代辛宇.人工智能在工业机器人系统中的应用[J].中阿科技论坛（中英文），2021（01）：99-101.

作者简介：赵占海（1983），男，汉族，籍贯：河北，人工智能中级工程师，大学本科，单位：天津工研科技发展有限公司 研究方向：人工智能。