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对于大多数机器人来说，得益于边缘处理所允许的固有低延迟，边缘推理是确保机器人能够对其环境的变化做出快速反应的重要参数。边缘推理可用于卷积神经网络，类似的神经网络拓扑结构可用于图像分类或预防性维护估算，深度Q网络可用于机器人路径规划，或用于为解决一类特定问题而设计的自定义神经网络。
展望未来
在未来，传感器似乎不太可能有太大的变化，但所涉及的处理将有所不同。成像传感器可能变成高光谱或可提供更高的分辨率。激光雷达可能有更高的波长、更安全、并具有更长的范围。雷达传感器可能配备集成天线，但这些并不会有显著变化。未来将改变的是信息使用和聚合的方式。
例如，在传感器集线器上，引入单对以太网（aka T1）和数据线供电（电气和电子工程师学会）将简化传感器集线器接口的设计，从而使更传感器组合更广泛和实现标准化配电。在控制方面，强化学习将由于好近的突破而得到加强，从而解决了诸如从所有可能的失败中学到的高成本，以及由于学习模式的偏斜而学习错误行为的惩罚等难题。
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