作者：禅与计算机程序设计艺术
机器人控制系统是什么？
机器人控制系统（Robotics Control System）是指一系列将机械或电气设备按照预先设定的动作指令转动、平移等方式实现运动的计算机程序和硬件设备的集合。其目的是能够让机器人完成复杂的运动规划任务、行走路径规划、运动控制和实时反馈等功能。机器人控制系统广泛应用于工业领域、卫生、制造业等各个领域。如：汽车、机械臂、机器人、无人机等。机器人控制系统通常由几个不同子系统组成，包括运动规划器、执行器、控制器、传感器等。其中，运动规划器负责制定机器人的目标运动轨迹；执行器负责控制机器人按照轨迹移动；控制器负责根据感知信息及执行器输出的指令调整机器人的运动参数；传感器则用于检测环境的状态，并根据这些信息改进机器人的行为。
为什么需要用到卷积神经网络？
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一种可以对图像进行分类、检测和识别的神经网络模型。通过对输入图像中的特征进行有效提取和特征整合，CNN具有良好的视觉学习能力。深度学习已经成功地应用于很多计算机视觉、自然语言处理等领域。由于其强大的特征提取能力，CNN也被应用于物体检测、图像分割、图像风格迁移、视频分析等多个领域。因此，在机器人控制中，也越来越多地采用CNN来解决一些复杂的图像处理问题，例如目标检测、识别、跟踪等。
如何构建卷积神经网络?
卷积神经网络是一个具有代表性的深度学习模型，其结构简单、训练速度快、应用广泛。它主要由卷积层、池化层、全连接层、激活函数等构成。
- 卷积层：卷积层就是卷积运算