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机器人学

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影子机器手系统

机器人学是工程和科学的一个跨学科分支，包括机械工程、电子工程、信息工程、计算机科学和其他。机器人学涉及机器人的设计、构造、操作、使用，以及控制它们的计算机、感觉反馈和信息处理系统等。

这些技术被用来开发可以替代人类和复制人类行为的机器。机器人可以用于各种情况下的不同目的，但今天机器人大都用于危险环境(包括炸弹检测和灭活)、制造过程或人类无法生存的地方(例如在太空、水下、高温下，以及清理和遏制危险材料和辐射)。机器人可以被设计成任何形式，但是有些机器人的外形很像人类，据说这有助于机器人接受通常由人执行的某些重复性行为。这种机器人试图完成行走、举重、说话、认知，以及基本上人类能做的任何事情。今天的许多机器人是受大自然的启发，为仿生机器人领域做出了贡献。

创造能自动运转的机器的概念可以追溯到古典时代，但直到20世纪，对机器人的功能和潜在用途的研究才有了实质性的进展。纵观历史，各种学者、发明家、工程师和技术人员经常假设，有一天机器人将能够模仿人类行为，并以类似人类的方式管理任务。今天，随着技术的进步，机器人学是一个快速发展的领域；研究、设计和制造新的机器人服务于各种实际用途，包括家庭上, 商业上，或军事上。许多机器人被制造来完成一些对人类有害的工作，例如拆除炸弹、在不稳定的废墟中寻找幸存者、探索地雷和沉船等。机器人也用于STEM(科学、技术工程和数学)的教学辅助工具。[1]纳米机器人的出现，即可以注射到人体内的微型机器人，可能会彻底改变医学和人类健康。[2]

机器人学是工程学的一个分支，涉及机器人的概念、设计、制造和操作。该领域与电子学、计算机科学、人工智能、机电一体化、纳米技术和生物工程重叠。[3]

1 词源编辑

robotics一词源自这个词 robot，这是由捷克作家卡雷尔·卡佩克在他1920年发表的戏剧罗梭的万能机器人( R.U.R.)中向公众介绍的。[4]robot 来自斯拉夫语单词 robota，意为劳动/工作。该剧开始于一家工厂，该工厂生产出称为机器人的人造人，这些人可能会被误认为人类，与现代机器人的想法非常相似。卡雷尔·卡佩克本人并没有创造这个词。他在《牛津英语词典》中写了一封有关词源的简短信，其中将他的兄弟约瑟夫·卡佩克（JosefČapek）称为其真正的创始人。[4]

根据《牛津英语词典》， 艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）在其科幻小说短篇小说《骗子！》（Liar！）中首次使用了机器人一词，该小说于1941年5月发表在《惊人的科幻小说》中。阿西莫夫（Asimov）实际上并不知道他创造了这个名词。由于电气设备的科学技术是电子技术，因此他认为机器人技术已经指的是机器人科学技术。在阿西莫夫（Asimov）的其他一些作品中，他指出，机器人技术一词的首次使用是在他的短篇小说《逃跑》（惊人的科幻小说，1942年3月）中，[5][6] 其中介绍了他的机器人三定律概念。然而，《骗子》的原版出版比《逃跑》早了10个月，所以前者通常被作为单词的来源。

2 历史编辑

在1948年，诺伯特·维纳阐明了控制论原则，也被认为是实用机器人学的基础。

完全自主的机器直到20世纪下半叶才出现。第一台数字操作和可编程机器-通用机械手，安装于1961年，用于从压铸机抬起热金属并将其堆叠起来。如今，商业和工业机器人已经广泛应用，并且比人类更廉价、更准确、更可靠地完成工作。它们也受雇于一些太脏、太危险或太无聊而不适合于人类的工作。机器人被广泛应用于制造业、组装、包装和包装、采矿、运输、土壤和空间探索手术，武器，实验室研究、关于消费者和工业产品的安全性和大规模生产。[7]

日期 意义 机器人名称 创造者
公元前三世纪和更早 自动机的最早描述之一出现在列子 一文中，关于周穆王(公元前1023-957年)和一个叫颜仕的机械工程师相遇的故事。据称后者向国王展示了一个真人大小的人形机械工艺品。[8] 颜仕
公元一世纪和更早 亚历山大·赫伦在气动和自动机上对100多种机器和自动机的描述，包括消防车，风琴，投币式机器和蒸汽动力发动机 克特西比乌斯、费隆(拜占庭) 、海隆和其他
c.公元前420年 一种蒸汽推动、可以飞的木制鸟 飞鸽 塔伦特姆的阿尔库塔斯
1206 创造了早期的人形自动机，可编程自动机带[9] 机器人乐队，洗手自动机，[10]自动移动孔雀[11] 阿尔贾扎里
1495 仿人机器人的设计 机械骑士 达芬奇
1738 能够进食、拍打翅膀和排泄的机械鸭 消化鸭 雅克·德·沃坎森
1898 尼古拉·特斯拉展示了第一艘无线电控制船只。 远程自动机 尼古拉·特斯拉
1921 第一个名为“机器人”的虚构自动机出现在 R.U.R.剧中 罗梭的万能机器人 卡雷尔·恰佩克
20世纪30年代 人形机器人在1939年和1940年世界博览会展出 Elektro 西屋公司
1946 第一台通用数字计算机 旋风 多人
1948 表现出生物行为的简单机器人[12] 艾尔西和艾尔默 威廉·格雷·沃尔特
1956 第一个基于迪沃专利的商用机器人，来自由乔治·德沃尔和约瑟夫·恩格尔贝谢创立的Unimation公司。[13] Unimate 乔治·德沃尔
1961 首次安装工业机器人。 Unimate 乔治·德沃尔
1967年至1972年 首个全尺寸仿人智能机器人，[14][15]第一个是安卓。它的肢体控制系统允许它用下肢行走，用手抓住和运输物体，使用触觉传感器。它的视觉系统允许它使用外部接收器、人造眼睛和耳朵来测量它到物体的距离和方向。它的对话系统可以利用人造嘴用日语与人交流。[16][17][18] WABOT-1 早稻田大学
1973 第一个工业机器人，具有六个机电驱动轴。[19][20] Famulus 库卡机器人集团
1974 世界上第一台由微机控制的电动工业机器人IRB 6，由瑞典通用电机公司交付给瑞典南部的一家小型机械工程公司。该机器人的设计已经于1972年获得专利。 IRB 6 ABB机器人集团
1975 可编程通用操作臂，一种单一产品 PUMA 维克多·申曼
1978 第一个物体级机器人编程语言，允许机器人处理物体位置、形状和传感器噪声的变化。 弗雷迪一号和二号，猛禽机器编程语言 帕特里夏·安布勒和罗宾·波普尔斯通

3 机器人方面编辑

机械结构

电气方面

编程水平

机器人有很多种类型；它们被用于许多不同的环境和用途，尽管在应用和形式上非常不同，但在结构上它们都有三个基本的相似之处:

  1. 机器人都有某种机械结构，一种框架式的形式或形状，旨在完成特定的任务。例如，一个设计用来穿越重土或泥浆的机器人，就需要使用卡特彼勒履带。机械方面主要是创造者完成指定任务和处理周围环境的物理解决方案。功能决定形式。
  2. 机器人有给机器供电和控制机器的电气部件。例如，带有履带的机器人需要某种动力来移动履带板。这种能量是以电的形式出现的，它必须通过电线传输，并且来源于电池（基本电路）。即使是由汽油驱动的机器，也仍然需要电流来启动燃烧过程，这就是为什么大多数汽油驱动的机器，如汽车，都有电池。机器人的电气方面用于运动(通过电机)、传感(电信号用于测量热量、声音、位置和能量状态等)和操作(机器人需要向其电机和传感器提供一定水平的电能，以便启动和执行基本操作)
  3. 所有机器人都包含某种程度的计算机编程代码。程序是机器人决定何时或如何做某事的方式。在卡特彼勒履带示例中，需要在泥泞的道路上行驶的机器人具有正确的机械结构，并从电池获得恰当的电能，但如果没有程序告诉它移动，它就不会去任何地方。程序是机器人的核心本质，它可以有出色的机械和电气结构，但是如果它的程序构造不好，它的性能将非常差(或者它可能根本不执行)。有三种不同类型的机器人程序:遥控、人工智能和混合。具有遥控器编程的机器人具有预先存在的一组命令，只有当它从控制源(通常是具有遥控器的人)接收到信号时，它才会执行这些命令。将主要由人类命令控制的设备视为自动化学科而不是机器人学科更为恰当。使用人工智能的机器人在没有控制源的情况下独自与环境交互，并且可以使用先前存在的编程来确定对对象的回应和遇到的问题。混合是一种结合人工智能和遥控功能的编程形式。

4 应用程序编辑

随着越来越多的机器人被设计用于特定任务，这种分类方法变得越来越重要。例如，许多机器人被设计用于组装工作，这可能不容易适应其他应用。他们被称为“装配机器人”。对于缝焊，一些供应商为机器人提供完整的焊接系统，即焊接设备以及其他材料处理设施，如转盘等。作为一个整体。这种集成机器人系统被称为“焊接机器人”，尽管它的离散机械手单元可以适应各种任务。一些机器人是专门为重载操作而设计的，并被称为“重载机器人”。[21]

阿特拉斯机器人:一种人形机器人，旨在搜索和救援行动中提供应急服务

当前和潜在的应用包括:

  • 军用机器人
  • 工业机器人。机器人越来越多地用于制造(自20世纪60年代以来)。根据美国机器人工业协会数据显示，2016年汽车行业是工业机器人的主要客户，占总销售额的52%。[22]在汽车行业，他们可以占到“劳动力”的一半以上。甚至有“全天候”的工厂，如德克萨斯州的IBM键盘制造厂，早在2003年就完全自动化了。[23]
  • 协作式机器人(Cobots)。[24]
  • 建筑机器人。建筑机器人可分为三种类型: 传统机器人、机械臂和机器外骨骼。[25]
  • 农业机器人（AgRobots）。[26]机器人在农业中的使用与人工智能辅助的精确农业和无人机的概念密切相关。[27]1996-1998年的研究也证明机器人可以执行放牧任务。[28]
  • 各种类型的医用机器人(如达芬奇手术系统和医院)。
  • 厨房自动化。厨房自动化的商业例子有Flippy(汉堡)、Zume Pizza(披萨)、Cafe X(咖啡)、Makr Shakr(鸡尾酒)、Frobot(冷冻酸奶)和Sally(沙拉)。[29]家庭例子是Rotimatic ( 面饼烘烤)[30]Boris(洗碗工)。[31]
  • 格斗机器人: 运动爱好或体育赛事，两个或更多机器人在竞技场战斗以使彼此失去能力。这已经从20世纪90年代的一个爱好发展到了多部电视剧。
  • 清理污染区域，如有毒废物或核设施。[32]
  • 家有机器人
  • 纳米机器人
  • 群体机器人
  • 无人驾驶飞机
  • 运动场标线

5 成分编辑

5.1 电源

这InSight太阳能电池板部署在洁净室的着陆器

目前，大多数(铅酸蓄电池)电池被用作电源。许多不同类型的电池可以用作机器人的电源。范围从铅酸蓄电池到银镉蓄电池，铅酸蓄电池安全，保质期相对较长，但与目前体积小、价格昂贵的银镉蓄电池相比，铅酸蓄电池相当重。设计电池供电的机器人需要考虑安全性、循环寿命和重量等因素。也可以使用发电机，通常是某种类型的内燃机。然而，这种设计机械比较复杂，需要燃料，需要散热，并且相对较重。将机器人连接到电源的线缆会完全切断机器人的电源。具有通过将所有发电和存储组件移动到其他地方来节省重量和空间的优点。然而，这种设计确实有一个缺点，即始终有一根电缆连接到机器人，从而不便于管理。[33]潜在的电源可以是:

  • 充气的(压缩气体)
  • 太阳能(利用太阳能并将其转化为电能)
  • 液压(液体)
  • 飞轮储能装置
  • 有机垃圾(通过厌氧消化)
  • 核能

5.2 制动

由气动肌肉驱动的机器人腿

致动器是机器人的”肌肉 ”, 是将存储的能量转换为运动的部件。到目前为止，最流行的执行器是使轮子或齿轮旋转的电动机，以及控制工厂中工业机器人的线性执行器。由电，化学药品或压缩空气驱动的执行器的替代类型仅有一些最新进展。

电动马达

绝大多数机器人使用电动马达，便携式机器人中通常使用有刷和直流电动机，工业机器人和数控机器中使用交流电动机。这些电机通常应用于负载较轻的系统中，其中主要的运动形式是旋转。

线性致动器

各种类型的线性致动器不是通过旋转来移入和移出，并且通常具有更快的方向变化，特别是在需要非常大的力时被采用，例如工业机器人。它们通常由压缩和氧化空气(气动致动器)或油(液压致动器)提供动力。

系列弹性执行器

挠性件被设计为电机致动器的一部分，以提高安全性并提供强大的力控制、能效、减震(机械过滤)，同时减少变速器和其他机械部件的过度磨损。当机器人与人互动或在碰撞过程中，由此产生的较低反射惯量可以提高安全性。它已经用于各种机器人，特别是先进的制造机器人[34]和行走的人形机器人。[35]

空气肌肉

气动人工肌肉，也称为空气肌肉，是一种特殊的管子，当空气被迫进入其中时，它会膨胀(通常高达40%)。空气肌肉被用于一些机器人应用中。[36][37][38]

肌肉线

肌肉线，也称为形状记忆合金、Nitinol®或Flexinol®，是一种通电时收缩(小于5%)的材料。它们已经用于一些小型机器人应用。[39][40]

电活性聚合物

电活性聚合物(EAP)或EPAM是一种塑料材料，可以从电流中充分收缩(高达380%的激活应变)，并已用于人形机器人的面部肌肉和手臂。[41] 可以令机器人漂浮[42]、飞行、游泳或散步。[43]

压电马达

DC电机的最新替代产品是压电电机或超声波电机。它们的工作原理完全不同，微小的压电陶瓷元件每秒振动数千次，从而线性或旋转运动。存在不同的操作机制；一种是利用压电元件的振动使电机沿圆周或直线步进。[44]另一种类型使用压电元件使螺母振动或驱动螺钉。这些电机的优点是纳米分辨率，速度和适用于其尺寸的可用力。[45]这类电机已经在市场上有售，并且正在一些机器人上使用。[46][47]

弹性纳米管

弹性纳米管是早期实验开发的一种有前途的人造肌肉技术。碳纳米管中没有缺陷使得这些细丝能够弹性变形百分之几，金属纳米管能量存储水平可能为10 J/cm3。人类二头肌可以用直径8毫米的纳米管等效 。这种紧凑的“肌肉”可能会让未来的机器人跑得比人类快，跳得比人类高。[48]

5.3 传感

传感器允许机器人接收关于环境或内部组件的特定信息。这对于机器人执行任务和根据环境的变化来计算适当的响应是至关重要的。可以用于各种形式的测量，向机器人发出安全或故障警告，并提供其正在执行的任务的实时信息。

触觉

当前的机器人和假手比人手接收的触觉信息少得多。最近的研究开发了一种触觉传感器阵列，模拟人类指尖的机械特性和触摸感受器。[49][50]传感器阵列被构造成由导电流体包围的刚性核心。电极安装在刚性核心的表面上，并连接到核心内的阻抗测量设备上。当人造皮肤接触物体时，电极周围的流体路径变形，产生阻抗变化，该阻抗变化映射为物体接收不同大小的力。研究人员预计，这种人工指尖的一个重要功能将是调整机器人对手持物体的抓握。

来自几个欧洲国家和以色列的科学家在2009年开发了一种名为智能手的假手，其功能类似于真实的手——允许患者用它写字、在键盘上打字、弹钢琴和执行其他精细动作。假体有传感器，能让病人感觉指尖的真实感觉。[51]

视觉

计算机视觉是与机器视觉技术相关的科学。作为一门科学学科，计算机视觉关注的是从图像中提取信息的人工系统背后的理论。图像数据可以采取多种形式，例如视频序列和来自摄像机的视图。

在大多数实际的计算机视觉应用中，计算机是通过预先编程解决特定任务的，但是基于机器学习的方法现在变得越来越普遍。

计算机视觉系统依赖于检测电磁辐射的图像传感器，该电磁辐射通常为可见光或红外光的形式。传感器采用固体物理设计。光在表面上传播和反射的过程用光学来解释。复杂的图像传感器甚至需要量子力学来提供对图像形成过程的完整理解。机器人还可以配备多个视觉传感器，以便更好地计算环境中的深度感。像人眼一样，机器人的“眼睛”也必须能够聚焦在感兴趣的区域，并适应光强的变化。

计算机视觉中有一个分支，其中人工系统被设计成不同的复杂程度的模拟生物系统，以自主产生处理和行为操作。此外，计算机视觉中开发的一些基于学习的方法也存在有生物学背景。

其他的

机器人学中其他常见的传感形式包括激光雷达、雷达和声纳。[3]

5.4 操纵

库卡工业机器人在铸造厂工作

彪马，第一批工业机器人之一

巴克斯特，由罗德尼·布鲁克斯开发的现代多功能工业机器人

机器人需要摆布物体；拾取、修改、销毁或以其他方式产生效果。因此，机器人的“手”通常被称为末端执行器，[52]虽然“手臂”被称为操作者。[53]大多数机械臂都有可更换的效应器，每个效应器都允许它们执行一些小范围的任务。一些机器人有一个不可替代的固定机械手，而一些机器人有一个非常通用的机械手，例如人形手。[54]尽管对于远程操作机器人来说方法有很多，[55] 但是学习如何摆布机器人通常需要人与对机器之间的密切反馈。

机械夹具

抓手是最常见的效应器之一。在最简单的形式中，它仅由两个手指组成，可以打开和关闭来拾取和释放一些小物体。例如，手指可以由金属线穿过的链条制成。[56]更像人手的例子包括影子手和机器人手。[57]中等复杂程度的手包括代尔夫特手。[58][59]机械抓手具有多种类型，包括摩擦和钳夹。摩擦钳利用夹持器的所有力量，通过摩擦力将物体固定到位。环绕式钳口将物体支撑到适当位置，摩擦力更小。

真空抓具

真空抓具非常简单实用[60]，如果抓握表面足够光滑可以确保吸力，则可以承受非常大负载的设备。

用于电子零件和大物件（例如汽车挡风玻璃）的拾放机器人通常使用非常简单的真空抓具。

通用效应器

一些先进的机器人开始使用完全人形的手，像影子手，MANUS手，[61]和Schunk手。[62]这些是非常灵巧的机械手，有多达20个自由度和数百个触觉传感器。[63]

5.5 移动

滚动机器人

在名古屋机器人博物馆的赛格威

为了简单起见，大多数移动机器人都有四个车轮或多个连续轨道。一些研究人员试图创造出更复杂的只有一个或两个车轮的轮式机器人。它们具有更高的效率和更少的部件而存在优势，以及可以在四轮机器人无法到达的有限位置工作。

两轮平衡机器人

平衡机器人通常使用陀螺仪来检测机器人下落的程度，然后根据倒立摆的动力学，按比例在相同的方向驱动车轮，以每秒数百次的速度平衡下落。[64]已经设计了许多不同的平衡机器人。[65]虽然赛格威通常不被认为是机器人，但它可以被认为是机器人的一个组件，当Segway用作机器人时，将其称为RMP（机器人移动平台）。 这种用途的一个例子是安装在Segway上的NASA的Robonaut。[66]

单轮平衡机器人

单轮平衡机器人是两轮平衡机器人的延伸，因此它可以使用圆球作为唯一的轮子在任何2D方向上移动。近年来，已经设计了几个单轮平衡机器人，例如卡耐基梅隆大学 的“Ballbot”和东北学院大学的“ BallIP”。[67]由于长而薄的形状和在狭小空间中的机动能力，它们在与人相处的环境中比其他机器人具有更大的潜力。[68]

球形机器人

已经对完全在球体内的机器人，或者通过在球内旋转重物，[69][70]或者通过旋转球体的外壳进行了几次尝试。[71][72]被称为 orb bot [73]或者球机器人。[74][75]

六轮机器人

用六个轮子代替四个轮子可以在室外地形，如岩石或草地上提供更好的牵引力或抓地力。

履带式机器人

TALON -美国陆军使用的军事机器人

坦克履带比六轮机器人提供更大的牵引力。履带车轮的行为就好像它们是由数百个车轮组成的，因此在户外和多用途机器人中比较常见，机器人必须在非常崎岖的地形上行驶。然而，它们很难在具有地毯和光滑的地板的室内使用。例如美国宇航局的城市机器人“Urbie”。[76]

行走机器人

步行是一个难以解决的动态问题。已经制造了几种能用两条腿可靠行走的机器人，但是还没有制造出像人一样健壮的机器人。人类对行走进行了大量研究，例如德克萨斯A&M大学机械工程系于2008年建立的AMBER实验室。[77]许多其他用两条腿以上行走的机器人已经被制造出来，因为这些机器人更容易制造。[78][79]行走机器人可以用于不平坦的地形，这将比其他运动方法提供更好的机动性和能量效率。混合动力车也在电影机械公敌 中被提出，电影中，机器人用两条腿走路，在短跑时换成四条(胳膊+腿)。通常，两条腿的机器人可以在平坦的地板上很好地行走，偶尔也可以上楼梯。目前没有能在多岩石、不平的地形上行走的机器人。已经尝试的一些方法包括:

ZMP技术

零力矩点（ZMP）是本田ASIMO等机器人使用的算法。机器人的机载计算机试图保持总的惯性力(地球的重力和行走的加速度和减速度的合成)，与地板的反作用力(地板推回机器人脚上的力)完全相反。这样，这两个力抵消了，没有任何力矩(导致机器人旋转和摔倒的力)。[80]然而，这并不完全是人类走路的方式，这种差异对人类观察者来说是显而易见的，其中一些人指出，ASIMO走路就好像它需要上厕所一样。[81][82][83]ASIMO的行走算法不是静态的，而是使用了一些动态平衡。然而，它需要光滑的表面才能行走。

跳跃

麻省理工学院腿部实验室的马克·雷伯特（Marc Raibert）在1980年代建造的几台机器人成功地展示了非常动态的行走。最初，一个只有一条腿和一只非常小的脚的机器人可以简单地保持直立跳跃。这个动作和人在弹跳器上类似。当机器人落到一边时，它会朝那个方向稍微跳一下，以便抓住自己。[84]很快，该算法被推广到两条腿和四条腿。展示了一个两足机器人奔跑甚至表演翻筋斗。[85]还证明了四足动物可以小跑、奔跑、起步和束缚。[86]麻省理工学院腿部实验室机器人主页给出了有关这些机器人的完整列表。[87]

动态平衡（控制下降）

机器人行走的一种更先进的方法是使用动态平衡算法，这种算法可能比零力矩点技术更稳定，因为它不断监测机器人的运动，并放置脚以保持稳定。[88]最近，Anybots的Dexter机器人证明了这项技术，[89]它非常稳定，甚至可以跳跃。[90]另一个例子是 TU Delft Flame 。

被动动力学

也许最有前途的方法是利用被动动力学，其中利用摆动肢体的动量来提高效率。已经证明，完全没有动力的类人动物机械装置可以沿着平缓的斜坡行走，仅靠重力推动自身前行。使用这种技术，机器人只需要提供少量的电动机功率就可以沿着平坦的表面行走，或者只需多一点功率就可以爬上小山。这种技术有望使步行机器人的效率至少比ASMP之类的ZMP步行器高十倍。[91][92]

其他运动方式

飞行

两条机器蛇。左边有64个马达(每段有2个自由度)，右边有10个。

现代客机本质上是一个飞行机器人，由两个人来管理。自动驾驶仪可以在旅程的每个阶段控制飞机，包括起飞、正常飞行，甚至着陆。[93]其他飞行机器人无人承载，则被称为无人机。如果没有飞行员，它们可以更小更轻，并飞到危险地区执行军事监视任务。有些甚至可以在指挥下向目标开火。可以自动向目标开火而不需要人类的指令的无人机正在研发中。其他飞行机器人包括巡航导弹、昆虫机器人和爱普生微型直升机机器人。像飞翔企鹅、Air Ray和Air Jelly这样的机器人都有比空气轻的机身，由桨推动，由声纳引导。

板玻璃的纵向裂纹

已经成功开发了几个蛇形机器人。这些机器人模仿真实蛇的移动方式，可以在非常狭窄的空间中导航，这意味着有一天它们可能会被用来寻找被困在倒塌建筑物中的人。[94]日本ACM-R5蛇机器人[95]甚至可以在陆地和水中航行。[96]

溜冰

目前溜冰机器人已经被开发出，其中之一包含多模式行走和溜冰装置，它有四条腿，没有动力的轮子，可以行走也可以滚动。[97]另一种如机器人Plen，可以使用微型滑板或旱冰鞋在桌面上滑冰。[98]

卡普钦（Capuchin），一个攀爬机器人

攀爬

已经使用了几种不同的方法来开发能够攀爬垂直面的机器人。一种方法模仿人类登山者在有突起的墙上移动；调整质心，并依次移动每个肢体以获得杠杆作用。由加州斯坦福大学的张瑞祥博士建造的卡普钦（Capuchin）就是一个例子[99]。另一种方法是使用爬墙的特殊脚趾垫方法，壁虎可以在光滑的表面上奔跑，例如垂直玻璃。这种方法的例子包括Wallbot[100]和Stickybot。[101] 据中国的《科技日报》报道，2008年11月15日，李时阳博士和他的新概念飞机(珠海)有限公司研究小组成功开发出一款仿生壁虎机器人“神行者”。李博士说，壁虎机器人可以快速爬上爬下各种建筑墙壁，穿过地面和墙壁裂缝，并在天花板上倒立行走。它还能够适应光滑玻璃、粗糙、粘稠或布满灰尘的墙壁以及各种金属材料的表面。它还可以自动识别和规避障碍。它的灵活性和速度与天然壁虎相当。第三种方法是模仿蛇爬杆的动作。[3]

游泳(鱼类)

据计算，当游泳时，一些鱼可以获得大于90%的推进效率。[102]此外，它们可以比任何人造艇或潜艇更好地加速和机动，产生更少的噪音和水干扰。因此，许多研究水下机器人的研究人员希望复制这种运动方式制造水下机器人。[103]著名的例子是埃塞克斯大学计算机科学院的机器鱼G9，[104]和由野外机器人研究所建造的金枪鱼机器人，用于分析和模拟楔形运动。[105]水企鹅，[106]由德国的费斯通设计和建造，模仿了企鹅 。费斯通利用流线型外形和鳍状进行推进。

机器鱼:iSplash-II

2014年的iSplash-II由埃塞克斯大学博士生理查德·詹姆斯·克拉彭和胡霍生教授开发。它是第一种在平均最大速度(以身体长度/秒衡量)和耐力(保持最高速度的持续时间)方面优于真正鲹形鱼的机器鱼，[107]达到了11.6BL/s的游泳速度(即3.7 m/s)。[108]iSplash-I (2014)是第一个应用全身长度的Carangiform游泳运动的机器人平台，该运动被发现比传统的后向受限波形法的游泳速度增加了27%。[109]

航行

帆船机器人-瓦伊莫斯

帆船机器人也被开发出来，以便在海洋表面进行测量。一个典型的帆船机器人是瓦伊莫斯[110]，由IFREMER和恩斯塔-布列塔尼公司建造。由于帆船机器人的推进使用风，电池的能量只用于计算机、通信和执行器(调整方向舵和帆)。如果机器人装备有太阳能电池板，理论上机器人可以永远导航。欧洲举行的“ WRSC ”和“ Sailbot”是帆船机器人的两大比赛。

5.6 环境互动和导航

雷达，GPS和激光雷达都结合在一起以提供适当的导航和避障功能（为2007 DARPA Urban Challenge开发的车辆）

尽管现今很大一部分正在运行的机器人要么是人类控制的，要么是在静态环境中运行的，但人们对能够在动态环境中自主运行的机器人越来越感兴趣。这些机器人需要导航硬件和软件的某种组合来突破这种限制。特别是，不可预见的事件(例如，人和其他非静止的障碍物)会导致的碰撞问题。一些高度先进的机器人，如 ASIMO 和 Meinü机器人，具有特别好的机器人导航硬件和软件。此外，《自控车》，《恩斯特·迪克曼斯》，《无人驾驶车》和《DARPA Grand Challenge 》中的条目能够很好地感知环境，并随后根据这些信息快速做出导航决策。这些机器人大多使用带有航路点的 GPS 导航设备及雷达，有时还结合其他如激光雷达、摄像机和惯性导航系统的传感数据，以便在航路点之间更好地导航。

5.7 人机交互

可以产生一系列面部表情的 Kismet

如果我们想让在家里工作的机器人不仅仅是用真空吸尘器打扫地板，那么机器人的感官智能水平将必须提高几个数量级。如果机器人要在家庭和其他非工业环境中有效地工作，它们被指示执行任务的方式，尤其是如何被告知停止工作将是至关重要的。与他们互动的人可能很少或没有接受过机器人技术方面的培训，因此任何界面都必须非常直观。科幻小说作者通常还假设机器人最终能够通过语音、手势和面部表情与人类交流，而不是通过命令行界面。虽然语言是人类最自然的交流方式，但对机器人来说却是不自然的。机器人很可能需要很长时间才能像虚构的《C-3PO 》或《星际迷航》、《下一代》中那样自然互动。

语音识别

对计算机来说，实时解释来自人类的连续声音流是一项困难的任务，主要是因为语音的可变性很大。[111]同一人说的同一个词听起来可能会有所不同，具体取决于口音，音量，前一个词，说话者是否感冒等。[112]尽管如此，自从戴维斯、比德勒夫和Balashek在1952年设计了第一个“语音输入系统”以来，该领域已经取得了长足的进步，该系统可以识别“以100%精度识别单个用户说出的十个数字”。[113]目前，最好的系统可以以最高每分钟160个单词的速度识别连续、自然的语音，准确率为95%。[114]在人工智能的帮助下，如今的机器可以用人们的声音来识别他们的情绪，如满意或愤怒[115]。

机器人的声音

当允许机器人使用声音与人类互动时，还存在其他障碍。出于社会原因，合成语音被证明是次优的通信媒介，[116]因此有必要通过各种技术开发机器人声音的情感成分。[117][118]双音素分支的一个优点是机器人被编程来投射的情感，可以携带在已经预先编程到语音媒体上的语音磁带或音素上。最早的例子之一是由迈克尔·弗里曼于1974年开发的教学机器人leachim。[119][120]Leachim能够将数字记忆转换成预先录制的计算机磁盘上的基本口头语言。[121]它被设计用来在纽约布朗克斯区进行教学。[121]

手势

人们可以想象，将来，会出现向机器人厨师解释如何做糕点或者向机器人警察问路的情况，在这两种情况下，做出手势都将有助于口头描述。在第一种情况下，机器人将识别人类做出的手势，并可能重复进行确认。在第二种情况下，机器人警务人员将手势示意“下车，然后右转”。手势很可能构成人与机器人之间互动的一部分。[122] 目前，已经开发了许多系统来识别人类的手势。[123]

面部表情

面部表情可以为两个人之间的对话进程提供快速反馈，很快为人类和机器人提供同样的反馈。汉森机器人公司使用其名为Frubber的弹性聚合物构造了机器人面部，由于橡胶面部涂层和嵌入式地下马达（伺服）的弹性，可以产生大量面部表情。[124]涂层和伺服系统建立在金属颅骨上。机器人会根据面部表情和肢体语言来判断如何接近人类。这个人是快乐的、害怕的还是看起来疯狂的，都会影响机器人预期的互动类型。同样，像 Kismet 这样的机器人和最近增加的Nexi[125]可以产生一系列面部表情，使其与人类进行有意义的社会交流。[126]

人工情感

人工情感也可以产生，由一系列面部表情或手势组成。从电影《最终幻想：灵魂深处》中可以看出，这些人工情感的编程很复杂，需要大量的人类观察。为了简化电影中的编程，预置是与一个特殊的软件程序一起创建的，从而减少了制作电影所需的时间。这些预设可能会被转移到现实生活中的机器人中使用。

个性

科幻小说中的许多机器人都有个性，这在未来的商业机器人中可能是理想的，也可能不是。[127]然而，研究人员正试图创造出具有个性的机器人:[128][129]也就是说，他们使用声音、面部表情和肢体语言来试图传达内心状态，可能是喜悦的、悲伤的或恐惧的。一个商业例子是玩具机器人恐龙“Pleo ”，它可以表现出几种明显的情绪。[130]

社会智力

乔治亚理工学院的社交智能机器实验室研究了与机器人进行指导式教学互动的新概念。该项目的目标是一个社交机器人，无需事先了解高级概念，就可以从人类演示中学习任务和目标。这些新概念基于低水平连续传感器数据通过无监督学习而建立，随后使用贝叶斯方法学习任务目标。这些概念可用于将知识转移到将来的任务上，从而更快地学习这些任务。机器人Curi证明了这一概念的可能性，他可以将一些意大利面从锅中捞出到盘子上，然后将酱汁倒在上面。[131]

6 控制编辑

木偶马格努斯，一种具有复杂控制系统的机器人木偶。

RuBot II 可以手动解析Rubik的立方体。

必须控制机器人的机械结构来执行任务。机器人的控制包括三个不同的阶段——感知、处理和动作(机器人范例)。传感器给出关于环境或机器人本身的信息(例如，其关节或末端执行器的位置)。然后，该信息被处理以存储或传输，并计算适当的信号传递给移动机械装置的致动器(电机)。

处理阶段的复杂程度各不相同。在反应级，它可以将原始传感器信息直接转换成执行器命令。传感器融合可以首先用于从噪声传感器的数据中估计感兴趣的参数(例如机器人抓爪的位置)。从这些估计中可以推断出一个直接的任务(例如在某个方向上移动抓爪)。来自控制理论的技术将任务转换成驱动致动器的命令。

在更长的时间尺度或更复杂的任务中，机器人可能需要建立一个“认知”模型并进行推理。认知模型试图代表机器人、世界以及它们如何互动。模式识别和计算机视觉可以用来跟踪物体。映射技术可用于构建世界地图。最后，运动规划和其他人工智能技术可用于确定如何行动。例如，计划者可能会想出如何在不碰到障碍、摔倒的情况下完成任务。

6.1 自主水平

TOPIO ，一个人形机器人，2009年在IREX东京打了乒乓球。[1]

控制系统也可能有不同程度的自主性。

  1. 直接交互用于触觉或遥控设备，人类几乎可以完全控制机器人的运动。
  2. 操作员辅助模式下，操作员可以命令中到高级任务，而机器人会自动确定如何完成这些任务。
  3. 自主机器人可能长时间没有人类的交互作用。更高水平的自主性不一定需要更复杂的认知能力。例如，装配厂中的机器人是完全自主的，但以固定的模式运行。

另一种分类考虑了人类控制和机器运动之间的相互作用。

  1. 遥操作。每个动作由一个人控制，每个机器执行器的变化由操作员指定。
  2. 监督。人指定一般的移动或位置变化，机器决定其执行器的特定移动。
  3. 任务级自治。操作员只指定任务，机器人自行完成任务。
  4. 完全自治。这台机器将在没有人工干预的情况下创建并完成所有任务。

7 研究编辑

两名喷气推进实验室的工程师旁边停放了三辆车，提供了三代火星漫游车的尺寸对比。 前部和中部是第一架火星探测器旅行者的飞行备件，该探测器于1997年作为火星探路者计划的一部分降落在火星上。 左侧是火星探索漫游者（MER）的测试车，它是2004年降落在火星上的“精神与机遇”的兄弟姐妹。右侧是火星科学实验室的测试车-好奇号，该车在2012年降落在火星上。 旅行者长65厘米（2.13英尺）。 火星探索漫游者（MER）长1.6 m（5.2 ft）。 右边的好奇者长3 m（9.8英尺）。

机器人学的许多研究不集中在特定的工业任务上，而是集中在研究新型的机器人，或设计机器人的替代方法以及制造机器人的新方法。其他研究，如麻省理工学院的网络植物项目，几乎都是学术性的。

机器人设计中第一个特别的新创新是机器人项目的开源。为了描述机器人的发展水平，可以使用术语“一代机器人”。该术语由卡内基梅隆大学机器人研究所首席研究科学家Hans Moravec教授创造，旨在描述机器人技术的近期发展。Moravec在1997年预测，第一代机器人应具有与蜥蜴相当的智力，并应在2010年投入使用。但是，由于第一代机器人将无法学习，因此，Moravec预测第二代机器人将是一种进步。并在2020年首次面世，其智能功能可能与鼠标相当。第三代机器人应该具有与猴子相当的智力。莫拉维茨教授预测，尽管未来第四代机器人可能具有人类智力，但他没有预言这种情况会在2040年或2050年左右发生。[133]

第二个是进化机器人。这是一种使用进化计算来帮助设计机器人的方法，尤其是身体形状或运动和行为控制器。与自然进化相似，大量机器人被允许以某种方式竞争，或者它们执行任务的能力用适应度函数。表现最差的人被从人群中剔除，取而代之的是一组新的人，他们有基于获胜者的新行为。随着时间的推移，数量会增加，最终会出现一个令人满意的机器人。这是在研究人员没有对机器人进行任何直接编程的情况下进行的。研究人员使用这种方法来创造更好的机器人，[134]探索进化的本质。[135]因为这个过程经常需要模拟许多代机器人，[136]该技术可以全部或大部分在仿真中使用机器人模拟器软件包运行，然后一旦进化的算法足够好，就在真实机器人上测试。[137]目前，全世界约有1000万工业机器人在辛勤工作，日本是制造业中机器人使用密度最高的国家。

7.1 动力学和运动学

外部视频链接
How the BB-8 Sphero Toy Works

运动研究可分为运动学和动力学。[138]直接运动学是指当相应的关节值已知时，末端执行器的位置，方向，速度和加速度的计算。反向运动学指的是相反的情况，即根据给定的末端执行器值计算所需的关节值，如路径规划中所述。运动学的一些特殊方面包括冗余的处理(执行相同运动的不同可能性)，冲突回避，以及奇异回避。一旦所有相关的位置、速度和加速度都用运动学，就可以使用动力学领域的方法来研究力对这些运动的影响。直接动力学是指一旦知道施加的力，就计算机器人的加速度。直接动力学用于机器人的计算机模似。逆动力学指计算产生指定末端执行器加速度所需的执行器力。这些信息可以用来改进机器人的控制算法。

在上述每个领域，研究人员努力开发新的概念和策略，改进现有的概念和策略，并改善这些领域之间的互动。为此，必须制定和实施“最佳”性能标准以及优化机器人的设计、结构和控制方法。

7.2 仿生学

仿生学将动物的生理学和运动方法应用于机器人的设计。例如，BionicKangaroo 是基于袋鼠跳跃的方式而设计的。

7.3 量子计算机

已经有一些关于机器人算法在量子计算机上运行是否比在数字计算机上运行的更快的研究。这个领域被称为量子机器人学。[139]

8 教育和培训编辑

教育机器人 SCORBOT-ER 4u

机器人工程师设计机器人并维护它们，为它们开发新的应用，并进行研究以扩展机器人的潜力。[140]机器人已经成为一些中学和高中受欢迎的教育工具，特别是在美国的部分地区，[141]以及许多青年夏令营，提高了学生对编程、人工智能和机器人的兴趣。一些大学的一年级计算机科学课程现在除了传统的基于软件工程的课程之外，还包括机器人编程。[55]

8.1 职业培训

大学提供机器人学领域的学士、硕士和博士学位。[142] 职业学校提供针对机器人技术职业的技术培训。

8.2 证书

机器人认证标准联盟(RCSA) 是一家国际机器人认证机构，授予各种与工业和教育相关的机器人认证。

8.3 机器人夏令营

一些国家夏令营项目将机器人作为核心课程的一部分。此外，著名的博物馆和机构经常提供青少年暑期机器人项目。

8.4 机器人竞赛

全球各地都有很多机器人比赛。SeaPerch 课程面向所有年龄段的学生。这是一个简短的比赛示例。

幼儿竞赛

FIRST组织为年龄较小的孩子提供FIRST Lego League Jr比赛。这项比赛的目的是为年幼的孩子提供一个开始学习科学和技术的机会。参加本次比赛的孩子将构建Lego模型，并可以选择使用Lego WeDo机器人套件。

9-14岁儿童竞赛

FLL或FIRST Lego League是最重要的比赛之一。这项特定比赛的想法是，自9岁起，孩子们在与乐高玩耍时就开始发展知识并进入机器人领域。这项比赛与National Instruments相关。孩子们使用Lego Mindstorms解决了这项比赛中的自主机器人挑战。

青少年竞赛

FIRST Tech Challenge专为中级学生设计，是从FIRST Lego League到FIRST Robotics Competition的过渡。

国际青少年机器人挑战赛更注重机械设计，每年都会举办一场特定的比赛。机器人是专门为那年的比赛而制造的。在比赛中，机器人在游戏的前15秒内会自动移动（某些年份，例如2019年的《深空》改变了此规则），并在比赛的其余部分手动操作。

大学生竞赛

各种各样的机器人世界杯比赛包括青少年队和大学生队。这些比赛侧重于不同类型机器人的足球比赛、舞蹈比赛以及城市搜救比赛。这些比赛中的所有机器人都必须是自主的。其中一些比赛侧重于模拟机器人。

AUVSI为飞行机器人、机器人船和水下机器人举办比赛。

欧洲学生水下机器人竞赛[143](SAUC电子)主要吸引本科生和研究生团队。与AUVSI比赛一样，机器人在参加比赛时必须完全自主。

Microtransat挑战赛是一项横跨大西洋航行的比赛。

竞赛对任何人开放

RoboGames向所有希望参加​​其50多个类别的机器人比赛的人开放。

国际机器人足球协会联合会举办FIRA世界杯比赛。有飞行机器人比赛、机器人足球比赛和其他挑战，包括用销钉和CD制造的举重杠铃。

8.5 机器人课后计划

全国各地的许多学校开始将机器人项目纳入课外课程。课后机器人学的一些主要项目包括FIRST机器人技术竞赛，Botball和B.E.S.T.机器人。[144]机器人竞赛通常包括商业和营销以及工程和设计等方面。

乐高公司开展了一个项目，让孩子们在很小的时候就能学习机器人技术并对其感到兴奋。[145]

9 雇用编辑

机器人技术员制造的小型全地形机器人。(移动机器人公司，MobileRobots Inc)

机器人是许多现代制造环境中的重要组成部分。随着工厂增加机器人的使用，机器人相关工作的数量也在增加，并被观察到稳步上升。[146]机器人在工业中的应用提高了生产率和效率，通常被视为捐助者的长期投资。迈克尔·奥斯本（Michael Osborne）和卡尔·本尼迪克特·弗雷（Carl Benedikt Frey）的一篇论文发现，美国47％的工作“在未来的几年内”面临着自动化的风险。[147]这些说法受到了批评，理由是导致失业的是社会政策，而不是人工智能。[148]

10 职业安全和健康影响编辑

EU- 职业安全与健康管理局(OSHA)起草的一份讨论文件强调了机器人技术的传播如何为职业安全与健康(OSH)带来机遇和挑战。[149]

机器人技术的广泛使用带来的最大职业安全和健康益处是替代在不健康或危险环境中工作的人。在太空、国防、安全或核工业中，以及在物流、维护和检查中，自主机器人在替代人类执行肮脏、枯燥或不安全任务方面特别有用，从而避免工人暴露于危险因素和条件下，并降低了身体、人机工程学和心理社会风险。例如，机器人已经被用来执行重复性和单调的任务，处理放射性材料或在爆炸性环境中工作。未来，机器人将在农业，建筑，运输，医疗，消防或清洁服务等各个领域中执行许多其他重复性高，风险大或令人不快的任务。[150]

尽管取得了这些进步，但在未来一段时间内，人类还是会比机器更适合某些技能，存在的问题是如何实现人类和机器人技能的最佳结合。机器人的优势包括精确和可重复性的重型工作，而人类的优势包括创造力、决策能力、灵活性和适应性。这种最佳技能的结合需要协作机器人和人类更紧密地共享一个公共工作空间，并产生了新方法和标准，以保证“人-机器人合并”的安全性。一些欧洲国家正在将机器人技术纳入其国家计划，并努力促进机器人和操作员之间的安全和灵活合作，以实现更高的生产率。例如，德国联邦职业安全与健康研究所(BAuA )组织了主题为“人-机器人协作”的年度研讨会。

未来，机器人和人类之间的合作将会多样化，机器人将提高其自主性，人与机器人的合作将具有全新的形式。当前的方法和技术标准[151][152] 旨在保护员工免受与协作机器人合作的风险，因此必须进行修订。

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