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五大ai机器人编程语言于机器人的应用前景分析

2019-05-05 阅读888次

  

  一、Python——一种动态的、面向对象的脚本语言

  在机器人研究领域,Python 占据了重要地位。其中一个原因很可能是 Python(和C ++)是ROS中的两种主要编程语言。像JAVA一样,它是一种解释性语言。但也不同于JAVA,Python 语言主要集中在可用性上。

  机器人编程语言之python

  Python优点:

  1.更易入门

  Python程序简单易懂,初学者学Python更易入门且深入下去可编写非常复杂的程序,且开发效率高,有非常强大的第三方库。

  2.高级语言

  当你用Python语言编写程序的时候,你无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节

  3.可移植性

  由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工 作在不同平台上)。如果你小心地避免使用依赖于系统的特性,那么所有Python程序无需修改就几乎可以在市场上所有的系统平台上运行

  4.可扩展性

  如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,就可将部分程序用C或C++编写,然后在你的Python程序中使用它们。

  Python缺点:

  1.运行速度慢

  Python的运行速度相比C语言确实慢很多,跟JAVA相比也要慢一些。

  2.线程不能利用多CPU问题

  这是Python被人诟病最多的一个缺点。

  二、机器人编程语言之C/C++

  C++语言是从C语言发展过来的,是一门面向对象的语言,它继承了C语言的优势。很多人都认为 C 和 C ++ 对机器人科学家来说是一个很好的开端。因为大部分的硬件库使用这些语言,允许实时性能,是非常成熟的编程语言。

 

  C /C ++优点:

  1.跨平台性好

  C/C++可以潜入任何现代处理器中,几乎所有的操作系统都支持,跨平台性非常好。

  2.运行效率高

  C语言体型小巧,简洁高效并且接近汇编语言,C++功能在C的基础上增加面向对象的特点,代码可读性好,运行效率高。

  3.语言简洁,编写风格自由

  兼有高级语言与汇编语言的优点,语言简洁、紧凑,使用方便、灵活丰富的运算符和数据类型,能访问内存地址和位操作等硬件底层操作,生成的目标代码质量高。

  C/C++缺点:

  1.无垃圾回收机制

  相对于JAVA来说,没有垃圾回收机制,容易引发内存泄露

  2.学习较困难

  从应用的角度,C语言比其他高级语言较难掌握。也就是说,对用C语言的人,要求对程序设计更熟练一些。

  3.数据安全性上有缺陷

  C语言的缺点主要表现在数据的封装性上,这一点使得C在数据的安全性上有很大缺陷,这也是C和C++的一大区别。

  三、JAVA——世界上使用范围最广的语言

  JAVA语法规则和C++类似,从某种意义上来说,JAVA是由C和C++语言转变而来的。像C#和MATLAB一样,JAVA是一种解释性语言,这意味着它不会被合并到机器语言代码中。相反,JAVA虚拟机在运行时解释指令。理论上来说,基于JAVA虚拟机,使用JAVA可以在不同机器上使用类似的代码。但实际上,这并不普遍使用,有时会导致代码运行缓慢,但是JAVA编程语言在机器人研究中非常流行。

  机器人编程语言之JAVA

  JAVA优点:

  1.更易学习

  由于JAVA语言与C语言和C++语言比较接近,使大多数程序员学起来更简单。

  2.支持动态绑定

  JAVA语言全面支持动态绑定,而C++语言只对虚函数使用动态绑定。

  3.支持Internet应用开发

  JAVA语言支持Internet应用的开发,在基本的JAVA应用编程接口中有一个网络应用编程接口(JAVA.net),它提供了用于网络应用编程的类库,包括URL、URLConnection、Socket、ServerSocket等。

  4.更安全

  JAVA语言提供了一个安全机制以防止恶意代码的共计,相对来说更安全。

  5.具有可移植性

  JAVA语言是可移植的,这种可移植性来源于体系结构中立性,另外,JAVA还严格规定了各个基本数据类型的长度。

  JAVA缺点:

  1.运行需要安装JAVA虚拟机

  JAVA语言最大的缺点就是运行JAVA程序需要装JAVA虚拟机,就这一条严重的影响了JAVA应用程序的使用,基本看不到JAVA的应用程序。

  2.运行成本较高

  另外JAVA程序的运行成本比较高,过去机器配置不够高的时候,JAVA显得很慢现在随着JAVA本身的版本升级和电脑性能的强化这条基本已经不是问题了。

  四、C#/.NET——微软提供的一种限制性编程语言

  C#/ .NET很大程度上是为微软机器人工程师工作室提供的,微软机器人工程师工作室将其作为基本语言。如果使用这个框架,就必须学习 C#。

  机器人编程语言C#

  C#/.NET优点:

  1.强大的.Net Framework托管代码集合类

  ,封装了大多数windows上使用的技术组件类, 文件系统,UI界面,数据源访问,网络访问,COM互操作(图形图像多媒体,WPF图形系统),没有的可以通过.net的平台调用win API函数来得到。

  2.较简单的语言特性

  自动内存管理, 单继承,支持事件、委托、属性、Linq等一系列让业务开发更简单的功能。

  3.Web应用程序开发速度快

  Web应用程序开发速度快(.net框架的支持,控件可以拖拉(UI方便编辑和定位),添加事件(跳转到控制逻辑层),ADO.net数据源访问, xml 网络类库, windows服务)。

  4.和语言平台无关的编译机制及较快的运行速度

  和语言平台无关的编译机制,及较快的运行速度(ms不推荐, mono的 Xamarin, Unity还不错):编译成IL中间语言,CLR公共语言运行库托管代码,CLR根据运行时程序需要将IL中间语言用JIT即时编译方式编译为内部机器代码,对编译好的机器代码缓存起来,提高了程序速度。

  5.代码安全性

  window是基于角色的安全机制,.net提供了基于代码的安全机制,由于中间语言提供了类型安全性,CLR在运行前检查代码,确定是否有需要的安全权限,CLR没有权限则不能执行该代码。

  C#/.NET缺点:

  1.底层和高性能不合适

  不合适做时间性能很高(高速算法)或空间性能很灵活(内存立即释放)的程序,因为中间语言和编译过程,比C/C++Native类型的语言会慢一些,内存自动回收难以立即释放不需要的内存,不采用内联函数和析构函数(不建议)。

  2.Windows平台以外支持有限

  mono不够成熟好用,window以外Java,Python等是很强大和同样优秀的。

  五、MATLAB——一种面向数值计算的高级程序设计语言

  MATLAB和它的开源亲戚(例如Octave)在一些机器人专家中非常有名,是他们负责调查数据和创建控制系统常用的语言。还有一个非常有名的MATLAB机器人工具箱。使用MATLAB单独创建整个机器人系统的人员。如需要分解数据,创建高级图表或执行控制系统,那就很可能需要学习MATLAB。

  机器人编程语言MATLAB

  MATLAB优点:

  1.编程效率高

  MATLAB语言为演算纸式科学算法语言,由于它编程简单,所以编程效率高,易学易懂。

  2.高效方便的矩阵和数组运算

  MATLAB语言像BASIC、C语言一样规定了矩阵的算术运算符、关系运算符、逻辑运算符、条件运算符及赋值运算符,而且这些运算符大部分可以毫无改变的照搬到数组建的运算中。

  MATLAB缺点:

  1.循环运算效率低。

  MATLAB中所有的变量均为向量形式,这样一方面在对向量进行整体的计算时,表现出其他语言难以表现出的高效率,但是对于向量中的单个元素,或是将向量作为单个的循环变量来处理时,其处理过程相当的复杂。

  2.封装性不好。

  一方面,所有的变量均保存在公共工作区中,任何语句都可以调用。另一方面,作为一个完备的软件,而不是实现算法的程序,编程人员在使用MATLAB时需要花相当多的时间考虑如何设计用户界面。

  如今,人工智能正在不断发展,而在我们的日常生活中,我们看到越来越多的机器人。机器人让我们的生活变得更加方便。越来越多的公司也在研究人工智能,人工智能很多领域已经发挥出了无线的潜力,甚至有人担心将来人工智能会取代人类智能,带着这样的疑问请大家跟小编一起来看看下面的案例:

  ai人工智能机器人战胜人类的案例

  人工智能案例一:

  东京于2019年1月11日,日本为2020年奥运会做准备,已在东京地铁站部署机器人以帮助游客。由东京都政府筹划制造的六英尺(约1.8米)高机器人Arisa将在奥运会期间协助东京都政府简化城市地铁交通管理。届时将有数百万观众涌入东京。然而,人口老龄化和低出生率导致了日本全国劳动力短缺,这就需要掌握多语种的Arisa引导外国游客。这款大眼睛的新一代机器人配有触摸屏,精通日语、英语、汉语和韩语。

  Arisa是由日本科技公司Aruze Gaming和总部位于芝加哥的THK共同开发的,令人印象深刻的是其“迅速与简洁”界面。日本青年体育组织中心主任田中京佑表示“Arisa将在2020年奥运会期间扮演关键角色;作为新一代机器人,它的反应比想象的更流畅、更快;用户界面尤其棒”。

  人工智能案例二:

  据国外媒体报道,他们在法律领域的战斗力并不弱。据了解,人工智能和剑桥法律系学生共提交了800份测试报告,最后发现该案的预测结果,剑桥准律师的准准确率为60-70%。然而,人工智能接近90%的预测精度,因此差距很明显,一名法学院学生也表示机器人几乎不可能超越人力。而在2017年,世界上第一个机器人律师正式受雇,它帮助人们赢得了大量高端人工智能技术的诉讼。

  人工智能案例三:

  早在2017年Alpha Go击败了代表世界围棋最高级别的柯洁,创造了3: 0的纪录。 而柯洁在人工智能Alpha Go面前完全被KO,这真是太神奇了。事实上,早在柯洁之前,人造计算机的前身计算机程序“深蓝”就在1997年击败了世界上第一位国际象棋选手卡斯帕罗夫。

  人工智能案例四:

  论文合著者Boris Katz说,他是首席研究科学家兼位于MIT计算机科学与人工智能实验室的 InfoLab集团负责人, “这是一个惊人的难题,需要同时处理所有感官信息输入。麻省理工学院的研究人员撰写了一篇论文,描述了培训解析的新方法。通过模仿儿童学习的方式,训练系统观察标题视频并将单词与记录的动作和对象关联起来。这项研究更深远的意义是了解世界上这种学习是如何发生的。”这种方法还可以帮助我们更好地理解幼儿学会说话的方式。

小编非常感谢你能浏览到文章的底部,也很开心与大家一起学习一起成长,更多人工智能深度学习尽在ai study人工智能科技,在这里请允许小编想你问声午安:)


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