现代的人工智能机器人是采用什么编程语言来写系统的？
现代人工智能（AI）机器人的系统开发涉及多个层面，从底层硬件驱动到上层智能算法，再到用户交互界面，通常会采用多种编程语言协同工作。下面将从不同层面详细介绍：
1. 底层硬件驱动与嵌入式系统 (LowLevel Hardware & Embedded Systems)
这部分主要负责与机器人的物理硬件（如电机、传感器、摄像头、执行器）进行直接交互，以及管理机器人操作系统的核心功能。
C/C++:
原因: C/C++ 是开发嵌入式系统和底层驱动的绝对主流。它们提供了对硬件的底层访问能力，可以精细地控制内存管理、CPU寄存器等，这是开发高效、实时的机器人控制系统的关键。
应用场景:
实时操作系统 (RTOS) 开发: 许多机器人使用专门的实时操作系统（如FreeRTOS, RTLinux, VxWorks），这些操作系统本身通常是用C/C++编写的。
驱动程序: 控制电机、编码器、IMU（惯性测量单元）、传感器、摄像头等硬件的驱动程序，几乎都是用C/C++编写。
低延迟的控制循环: 机器人需要快速响应，例如 PID 控制、运动规划中的关键路径计算等，这些对实时性要求极高的部分会用C/C++实现。
性能关键的算法模块: 即使在高级语言开发的系统中，一些计算密集型且对性能要求极高的算法（如某些图像处理滤波器、物理模拟部分）也可能以C/C++库的形式提供，供上层调用。
优势: 高性能、内存控制精细、跨平台性（针对嵌入式平台）、社区支持强大。
劣势: 开发周期相对较长，容易出现内存错误，学习曲线较陡峭。
2. 机器人操作系统 (Robot Operating System ROS)
ROS 并不是一个真正的操作系统，而是一个灵活的框架、库和工具的集合，旨在简化创建复杂机器人行为的任务。ROS 是现代机器人开发的事实标准。
C++:
原因: ROS 的核心组件和许多高性能的库是用C++编写的。它允许开发者编写高效的节点（ROS中的基本处理单元），处理传感器数据、执行控制算法等。
应用场景:
ROS 节点: 大多数需要高性能和低延迟的ROS节点，如传感器驱动、导航算法（SLAM、路径规划）、运动控制、物体识别等，都会使用C++编写。
ROS 库: ROS 提供了大量的C++库，例如 `tf` (坐标变换库), `geometry` (几何计算库), `pluginlib` (插件管理) 等。
实时性要求高的模块: 需要与底层硬件直接通信或处理大量数据的模块，C++是首选。
Python:
原因: Python 是ROS中最受欢迎的胶水语言，用于快速开发、编写脚本、实现高级逻辑和用户接口。它的易用性和丰富的第三方库使其在AI领域脱颖而出。
应用场景:
高层AI算法: 机器学习、深度学习模型（如通过TensorFlow, PyTorch），通常用Python来训练和部署。这些模型可以作为ROS节点的一部分。
脚本和自动化: 编写ROS启动脚本、任务编排脚本、数据分析脚本。
用户界面和交互: 开发ROS的GUI工具（如RViz的插件）、与用户进行交互的脚本。
快速原型开发: 快速实现新的机器人行为或测试想法。
一些ROS库的Python接口: ROS为很多C++库提供了Python封装，方便Python开发者使用。
其他语言（较少用于核心，但可能用于特定场景）:
Java/C: 在某些商业机器人或特定平台（如ROS）中可能会用到。
Lua/JavaScript: 可能用于特定的脚本化任务或Web界面集成。
3. 人工智能与机器学习框架 (AI & Machine Learning Frameworks)
这部分是机器人实现智能决策、感知和学习能力的关键。
Python:
原因: Python 在AI和机器学习领域是无可争议的主导语言。拥有无与伦比的生态系统和成熟的框架。
应用场景:
深度学习: TensorFlow, PyTorch, Keras 是训练和部署神经网络模型（用于图像识别、语音识别、自然语言处理、强化学习等）的首选。
传统机器学习: Scikitlearn, XGBoost, LightGBM 等用于分类、回归、聚类等任务。
数据处理与分析: NumPy, Pandas, SciPy 是数据预处理和分析的基础工具。
强化学习库: OpenAI Gym, Stable Baselines 等。
优势: 极高的生产力、庞大的库支持、易于学习、社区活跃。
劣势: 相对于C/C++，在纯计算密集型任务上性能可能稍逊一筹，但通常可以通过与C++库的集成来弥补。
C++:
原因: 许多深度学习框架的底层计算引擎是用C++编写的，以追求极致的性能。
应用场景:
框架底层实现: TensorFlow, PyTorch 的核心计算图执行、GPU加速等。
高性能推理: 将训练好的模型部署到机器人上进行实时推理时，如果对延迟要求极高，可能会直接使用C++部署模型（如TensorRT, ONNX Runtime）。
定制化算子/层: 如果需要开发一些非常特殊的神经网络层，可能会在C++中实现。
4. 用户界面与交互 (User Interface & Interaction)
这部分负责机器人与人类操作者或环境的交互。
Python:
原因: 用于快速开发GUI应用，或者通过Web技术进行远程控制。
应用场景: PyQt, Tkinter (GUI库), Flask/Django (Web框架用于远程控制或监控)。
JavaScript:
原因: 用于构建Web界面的交互，实现通过浏览器远程控制机器人。
应用场景: HTML/CSS/JavaScript 构建Web应用，与ROS的Web ROS（如roslibjs）进行通信。
C++:
原因: 如果UI本身需要极高的性能或与底层系统紧密集成，可能会使用C++。
应用场景: RViz（ROS的可视化工具）的核心部分是用C++编写的，它提供了3D可视化和交互功能。
总结现代AI机器人系统编程语言的趋势:
1. 多语言协同工作: 最常见的情况是，一个复杂的AI机器人系统是多种语言结合的成果。C++负责底层驱动和性能关键的 ROS 节点，Python 负责高级AI算法、机器学习模型、脚本和快速原型开发。
2. ROS 作为核心框架: ROS 极大地统一了机器人开发的生态，使得开发者可以在一个集成的环境中工作，并轻松地将不同语言编写的模块连接起来。
3. Python 在AI领域的绝对优势: 随着AI在机器人中的应用越来越普遍，Python 的重要性也日益凸显。几乎所有的机器学习和深度学习开发都围绕着Python展开。
4. C++ 在性能和实时性上的不可替代: 对于任何需要直接硬件控制、低延迟响应或高计算效率的场景，C++依然是首选。
举例说明一个典型的现代AI机器人系统架构及其语言使用：
机器人硬件（手臂/腿部/轮子）：
底层驱动（C/C++）: 编写电机控制器、传感器驱动程序，运行在微控制器（如STM32）或板载Linux系统上。
机器人操作系统 (ROS):
传感器节点（C++）: 从摄像头、激光雷达、IMU 等读取数据，发布为 ROS 消息。
导航栈 (C++/Python):
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 节点 (C++): 使用户定位和建图，对实时性和计算效率要求高。
路径规划节点 (C++): 计算最优路径，同样需要高性能。
运动控制器节点 (C++): 将规划好的轨迹转化为电机指令，需要低延迟控制。
感知节点 (Python):
物体检测/识别节点 (Python + TensorFlow/PyTorch): 接收摄像头数据，运行深度学习模型进行物体识别，并将结果发布为 ROS 消息。
姿态估计节点 (Python + OpenCV/DL): 估计机器人的姿态。
决策规划节点 (Python):
任务调度/行为树 (Python): 根据感知到的信息和高级目标，决定机器人的下一步行动。可以集成强化学习策略。
用户交互节点 (Python):
指令解析/状态反馈 (Python): 接收用户指令，并向用户报告机器人状态。
用户界面 (Python/JavaScript):
GUI 应用 (Python + PyQt): 提供图形界面，显示机器人状态、传感器数据、地图等。
Web 界面 (HTML/CSS/JS + ROS桥接): 通过浏览器远程控制机器人。
通过这种方式，不同的语言在各自最擅长的领域发挥作用，共同构建了一个功能强大、高度智能的AI机器人系统。
1. 底层硬件驱动与嵌入式系统 (LowLevel Hardware & Embedded Systems)
这部分主要负责与机器人的物理硬件（如电机、传感器、摄像头、执行器）进行直接交互，以及管理机器人操作系统的核心功能。
C/C++:
原因: C/C++ 是开发嵌入式系统和底层驱动的绝对主流。它们提供了对硬件的底层访问能力，可以精细地控制内存管理、CPU寄存器等，这是开发高效、实时的机器人控制系统的关键。
应用场景:
实时操作系统 (RTOS) 开发: 许多机器人使用专门的实时操作系统（如FreeRTOS, RTLinux, VxWorks），这些操作系统本身通常是用C/C++编写的。
驱动程序: 控制电机、编码器、IMU（惯性测量单元）、传感器、摄像头等硬件的驱动程序，几乎都是用C/C++编写。
低延迟的控制循环: 机器人需要快速响应，例如 PID 控制、运动规划中的关键路径计算等，这些对实时性要求极高的部分会用C/C++实现。
性能关键的算法模块: 即使在高级语言开发的系统中，一些计算密集型且对性能要求极高的算法（如某些图像处理滤波器、物理模拟部分）也可能以C/C++库的形式提供，供上层调用。
优势: 高性能、内存控制精细、跨平台性（针对嵌入式平台）、社区支持强大。
劣势: 开发周期相对较长，容易出现内存错误，学习曲线较陡峭。
2. 机器人操作系统 (Robot Operating System ROS)
ROS 并不是一个真正的操作系统，而是一个灵活的框架、库和工具的集合，旨在简化创建复杂机器人行为的任务。ROS 是现代机器人开发的事实标准。
C++:
原因: ROS 的核心组件和许多高性能的库是用C++编写的。它允许开发者编写高效的节点（ROS中的基本处理单元），处理传感器数据、执行控制算法等。
应用场景:
ROS 节点: 大多数需要高性能和低延迟的ROS节点，如传感器驱动、导航算法（SLAM、路径规划）、运动控制、物体识别等，都会使用C++编写。
ROS 库: ROS 提供了大量的C++库，例如 `tf` (坐标变换库), `geometry` (几何计算库), `pluginlib` (插件管理) 等。
实时性要求高的模块: 需要与底层硬件直接通信或处理大量数据的模块，C++是首选。
Python:
原因: Python 是ROS中最受欢迎的胶水语言，用于快速开发、编写脚本、实现高级逻辑和用户接口。它的易用性和丰富的第三方库使其在AI领域脱颖而出。
应用场景:
高层AI算法: 机器学习、深度学习模型（如通过TensorFlow, PyTorch），通常用Python来训练和部署。这些模型可以作为ROS节点的一部分。
脚本和自动化: 编写ROS启动脚本、任务编排脚本、数据分析脚本。
用户界面和交互: 开发ROS的GUI工具（如RViz的插件）、与用户进行交互的脚本。
快速原型开发: 快速实现新的机器人行为或测试想法。
一些ROS库的Python接口: ROS为很多C++库提供了Python封装，方便Python开发者使用。
其他语言（较少用于核心，但可能用于特定场景）:
Java/C: 在某些商业机器人或特定平台（如ROS）中可能会用到。
Lua/JavaScript: 可能用于特定的脚本化任务或Web界面集成。
3. 人工智能与机器学习框架 (AI & Machine Learning Frameworks)
这部分是机器人实现智能决策、感知和学习能力的关键。
Python:
原因: Python 在AI和机器学习领域是无可争议的主导语言。拥有无与伦比的生态系统和成熟的框架。
应用场景:
深度学习: TensorFlow, PyTorch, Keras 是训练和部署神经网络模型（用于图像识别、语音识别、自然语言处理、强化学习等）的首选。
传统机器学习: Scikitlearn, XGBoost, LightGBM 等用于分类、回归、聚类等任务。
数据处理与分析: NumPy, Pandas, SciPy 是数据预处理和分析的基础工具。
强化学习库: OpenAI Gym, Stable Baselines 等。
优势: 极高的生产力、庞大的库支持、易于学习、社区活跃。
劣势: 相对于C/C++，在纯计算密集型任务上性能可能稍逊一筹，但通常可以通过与C++库的集成来弥补。
C++:
原因: 许多深度学习框架的底层计算引擎是用C++编写的，以追求极致的性能。
应用场景:
框架底层实现: TensorFlow, PyTorch 的核心计算图执行、GPU加速等。
高性能推理: 将训练好的模型部署到机器人上进行实时推理时，如果对延迟要求极高，可能会直接使用C++部署模型（如TensorRT, ONNX Runtime）。
定制化算子/层: 如果需要开发一些非常特殊的神经网络层，可能会在C++中实现。
4. 用户界面与交互 (User Interface & Interaction)
这部分负责机器人与人类操作者或环境的交互。
Python:
原因: 用于快速开发GUI应用，或者通过Web技术进行远程控制。
应用场景: PyQt, Tkinter (GUI库), Flask/Django (Web框架用于远程控制或监控)。
JavaScript:
原因: 用于构建Web界面的交互，实现通过浏览器远程控制机器人。
应用场景: HTML/CSS/JavaScript 构建Web应用，与ROS的Web ROS（如roslibjs）进行通信。
C++:
原因: 如果UI本身需要极高的性能或与底层系统紧密集成，可能会使用C++。
应用场景: RViz（ROS的可视化工具）的核心部分是用C++编写的，它提供了3D可视化和交互功能。
总结现代AI机器人系统编程语言的趋势:
1. 多语言协同工作: 最常见的情况是，一个复杂的AI机器人系统是多种语言结合的成果。C++负责底层驱动和性能关键的 ROS 节点，Python 负责高级AI算法、机器学习模型、脚本和快速原型开发。
2. ROS 作为核心框架: ROS 极大地统一了机器人开发的生态，使得开发者可以在一个集成的环境中工作，并轻松地将不同语言编写的模块连接起来。
3. Python 在AI领域的绝对优势: 随着AI在机器人中的应用越来越普遍，Python 的重要性也日益凸显。几乎所有的机器学习和深度学习开发都围绕着Python展开。
4. C++ 在性能和实时性上的不可替代: 对于任何需要直接硬件控制、低延迟响应或高计算效率的场景，C++依然是首选。
举例说明一个典型的现代AI机器人系统架构及其语言使用：
机器人硬件（手臂/腿部/轮子）：
底层驱动（C/C++）: 编写电机控制器、传感器驱动程序，运行在微控制器（如STM32）或板载Linux系统上。
机器人操作系统 (ROS):
传感器节点（C++）: 从摄像头、激光雷达、IMU 等读取数据，发布为 ROS 消息。
导航栈 (C++/Python):
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 节点 (C++): 使用户定位和建图，对实时性和计算效率要求高。
路径规划节点 (C++): 计算最优路径，同样需要高性能。
运动控制器节点 (C++): 将规划好的轨迹转化为电机指令，需要低延迟控制。
感知节点 (Python):
物体检测/识别节点 (Python + TensorFlow/PyTorch): 接收摄像头数据，运行深度学习模型进行物体识别，并将结果发布为 ROS 消息。
姿态估计节点 (Python + OpenCV/DL): 估计机器人的姿态。
决策规划节点 (Python):
任务调度/行为树 (Python): 根据感知到的信息和高级目标，决定机器人的下一步行动。可以集成强化学习策略。
用户交互节点 (Python):
指令解析/状态反馈 (Python): 接收用户指令，并向用户报告机器人状态。
用户界面 (Python/JavaScript):
GUI 应用 (Python + PyQt): 提供图形界面，显示机器人状态、传感器数据、地图等。
Web 界面 (HTML/CSS/JS + ROS桥接): 通过浏览器远程控制机器人。
通过这种方式，不同的语言在各自最擅长的领域发挥作用，共同构建了一个功能强大、高度智能的AI机器人系统。
网友意见
C/C++
类似的话题
-
现代人工智能（AI）机器人的系统开发涉及多个层面，从底层硬件驱动到上层智能算法，再到用户交互界面，通常会采用多种编程语言协同工作。下面将从不同层面详细介绍：1. 底层硬件驱动与嵌入式系统 (LowLevel Hardware & Embedded Systems)这部分主要负责与机器人的物理硬件（如............. -
现行AI能否替代程序员？未来发展与“思维”的萌芽关于人工智能能否替代程序员，这是一个颇具争议且引人深思的话题。目前的AI，尤其是那些擅长代码生成的工具，确实展现出了惊人的能力，但要说完全取代程序员，我认为还为时尚早。当前AI的能力与局限：当前的人工智能，特别是大型语言模型（LLM），在代码编写方面已.............
-
这个问题很有意思，也很值得深思。与其说现在的人工智能“走上了数学的极端”，我更愿意将其理解为，数学是支撑当前人工智能飞速发展的基石，而我们对数学的依赖和运用，在某些方面确实达到了前所未有的深度和广度。要深入探讨这一点，我们得从人工智能的核心驱动力说起。1. 概率论与统计学：智能的“猜谜游戏”试想一下.............
-
这问题触及到图灵测试的本质和局限性，咱们不妨从头捋一捋。首先，图灵测试的核心目标是什么？说白了，就是看一个机器能不能在对话中模仿人类，以至于让人无法分辨它是机器还是人。艾伦·图灵在1950年提出的这个设想，放在当时可是一个划时代的想法，它回避了“机器能否思考”这样哲学性的难题，转而问一个更实际的问题.............
-
在人工智能领域，确实存在一些观点和方法，它们在某种程度上与中医的某些思想有着有趣的相似之处。这不是说人工智能“变成了”中医，而是在解决复杂问题的路径上，一些流派展现出了与传统中医殊途同归的智慧。我们要理解这种相似性，首先需要梳理一下中医的核心理念。中医不单纯地将人体视为一系列独立的、可替换的零件，而.............
-
人工智能，这个曾经只存在于科幻小说中的概念，如今正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，其发展前景之广阔，简直令人目不暇接。与其说它是一个单一的技术，不如说它是一系列相互关联的突破性进展的集合体，每一个都在不断刷新着我们对“智能”的认知。首先，让我们谈谈深度学习，这无疑是当下人工智能领域最耀眼的.............
-
说到现在市面上比较成熟的人工智能产品，那可真是五花八门，从我们日常接触到的语音助手，到一些专业领域的工具，它们的身影无处不在。而且，价格这块儿，也是从“免费试用”到“按需付费”，再到“定制化高价”，范围非常广，很难一概而论。咱们先从大家最熟悉的说起吧：1. 智能语音助手（如 Siri、小爱同学、天猫.............
-
2022 年初，如果要说有什么成果最能代表当下人工智能的最高水平，那非 大型语言模型（LLMs） 的飞速发展莫属了。它们就像一个沉睡了多年的巨人，在这一两年间突然苏醒，并且以一种令人惊叹的速度向我们展示着 AI 的无限可能。这可不是我们过去熟悉的那些只能做特定任务的 AI。想想看，过去我们可能需要一.............
-
这是一个非常棘手且深刻的问题，随着人工智能技术的飞速发展，它已经从科幻小说中的设想逐渐步入现实的伦理和法律讨论之中。如果有一天，我们假设的“人工智能”真的造成了人员死亡，那么按照现有的法律框架来追究责任，会显得异常混乱和捉襟见肘。首先，我们需要明确，目前我们的法律体系是围绕“人”为中心的。 从刑事责.............
-
微软人工智能部门在成立短短一年内就汇聚了超过 8000 名员工，这无疑是一项令人瞩目的成就，也预示着微软在人工智能领域的雄心壮志和巨额投入。要评价这一现象，我们需要从多个维度进行深入分析：一、 规模与增长的背后：战略决心与市场机遇 微软的战略转型： 微软 CEO 萨提亚·纳德拉（Satya Na.............
-
这个问题很有意思，也触及了人工智能领域最前沿的讨论。如果单单聚焦于“利用现有科技”和“不计成本”这两个条件，并且在“短期内”实现“强人工智能”，我的看法是：大概率不会成功，至少不会是很多人想象中的那种“强人工智能”。让我来细细道来，为什么会有这样的判断。首先，我们得先理清一个概念：“强人工智能”（A.............
-
2019年7月3日，在百度AI开发者大会上，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在演讲过程中，一名观众突然冲上台，将一瓶水泼向了他。这一突发事件立刻引起了全场轰动，也迅速成为当天的热门话题，引发了广泛的讨论。事件经过： 时间与地点： 事件发生在2019年7月3日，在中国国家会议中心举行的百度AI.............
-
美国对中国留学生学习人工智能（AI）和量子技术存在“反对”的声音，但更准确的说法是“担忧”、“限制”和“审查”，而非全面禁止。这种立场是多方面因素交织的结果，其中最核心的是国家安全和技术竞争的考量。以下是详细的分析： 美国对中国留学生学习AI和量子技术的担忧与限制：1. 国家安全和军事应用: .............
-
这绝对是一个令人兴奋的场景！如果人工智能程序“创造”出一个我从未听过、也无法用现有乐理直接解释的和弦进行，我的第一反应会是：惊喜，然后是深入的探索。首先，我会非常欣喜。音乐的魅力就在于它的无限可能性，而人类的音乐创作，很大程度上是建立在已有的理论和经验之上的。当AI能突破这些框架，呈现出全新的、令人.............
-
.......
-
人工关节集采降价 82% 这件事儿，在咱们国内医疗界可是掀起了一阵不小的波澜。它带来的影响，可不是三言两语就能说清的，涉及到的方方面面，细细道来，那可就多了去了。首先，最直接的感受，那当然是患者的福音。你想想，过去一个人工关节手术，光是耗材费用就要好几万，再加上手术费、住院费什么的，七七八八加起来，.............
-
当然，在地球悠久的地质历史长河中，确实存在一些现象，它们以其非比寻常的规律性、精确性，甚至是“反常”之处，引发了人们对其是否为自然演化产物的深深思考，并由此衍生出“疑似人工痕迹”的讨论。这类现象之所以引人关注，很大程度上是因为它们与我们认知中典型的地质过程，如板块运动、火山喷发、侵蚀风化等，存在着明.............
-
人工培育珠宝的崛起：对未来天然珠宝市场的影响与当下是否值得入手高端天然珠宝的思考在珠宝的世界里，天然与人工的界限正变得越来越模糊。随着科技的飞速发展，那些曾经独属于大自然鬼斧神工的瑰宝，如今也能够在家中实验室中被精准复刻。人工培育的彩色钻石、红蓝宝石、祖母绿等，正以其稳定优良的品质和更具竞争力的价格.............
-
在理解我们这个问题之前，我们得先稍微回顾一下，到底什么是内啡肽。简单来说，内啡肽是咱们身体自己分泌的一种神经递质，它最出名的一点就是能减轻疼痛，同时还能带来一种愉悦、放松的感觉，有时候大家也把它称作“快乐荷尔蒙”或者“止痛剂”。想象一下，剧烈运动后那种飘飘欲仙的畅快感，或者吃到美食那一刹那的满足，很.............
-
现代先进控制理论的先进之处：超越 PID 的世界在自动化和控制工程领域，PID 控制器（比例积分微分控制器）无疑是最为广泛和经典的一种控制策略。它的简单、易于实现和对许多基本问题的有效性使其在工业界拥有近乎垄断的地位，甚至有说法称其市场份额高达 95% 以上。然而，随着科技的飞速发展和应用场景的日益.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有