最近，知乎在举行 『人工智能 · 机器感知』 的圆桌讨论，我受邀成为嘉宾，所以根据自己的了解回答了这个圆桌话题下的几个问题。由于回答内容跟这个公众号的内容有所交叉，（而且感觉知乎不太适合学术讨论），所以我选了几个发布出来：

有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？

amazon picking challenge 2016中识别和运动规划的主流算法是什么？

机器人抓取时怎么定位的？用什么传感器来检测？

kuka lbr iiwa 机械手是如何实现精密力控制的？

深度学习在路径规划上有哪些应用？

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本文是该系列的第三篇，即『机器人抓取时怎么定位的？用什么传感器来检测？』。

简单地说，机器人领域中的视觉包括相机标定、物体识别、物体位姿估计三个部分；而且，根据识别的目标、方法不同，又可以进一步分为：简单的平面物体检测、有纹理的物体识别、无纹理的物体识别、基于深度学习的方法。而且，在机器人中，视觉有时候并不是完全独立的一块内容，还可以与机器人的任务规划、运动规划等相结合。

由于公式什么的太难排版，我直接放图片啦

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