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需解决的主要技术难题

1、机器人硬件设计：研究和设计适用于各种应用场景的智能机器人硬件平台。包括机械结构、运动系统、感知系统等方面，要求具备高精度、高速度、高稳定性等性能。

2、机器人软件系统：开发出高效、稳定、可扩展的机器人软件系统，实现机器人运动控制、感知处理、决策规划等功能。采用先进的计算机视觉、深度学习等技术，提高机器人的自主智能水平。

3、智能控制系统：研究并设计适用于智能机器人的控制系统，包括运动控制系统、感知控制系统和决策控制系统等。要求实现快速响应、高精度控制和自适应调节等功能。

4、机器学习与人工智能：应用机器学习和人工智能技术，使机器人能够自主学习和适应各种环境。研究并应用强化学习、深度学习等算法，提高机器人在复杂环境中的适应能力和决策能力。

5、传感器数据处理：针对机器人感知系统中的各种传感器数据，开发有效的数据处理算法和模型，以提高机器人的感知精度和可靠性。