ai智能语音机器人有哪些？在这个科技日新月异的时代，人工智能已经渗透到我们生活的各个领域。其中，ai智能语音机器人以其人性化的界面和友好的交互方式，为我们提供了全新的沟通体验。那么，有哪些ai智能语音机器人值得我们一试呢？本文将为您推荐几款受欢迎的ai智能语音机器人，并探讨这些软件的未来发展潜力。

一、聪明灵犀

演示机型：Great Wall 系统版本： 11 软件版本：V1.3.0.0

①：它不仅可以进行文本对话，还可以进行语音交流和图像识别。

②：通过学习大量的文本数据，能够理解并回答各种问题，从文学到科技，从历史到哲学，无所不包。

③：操作简单易上手。

打开工具，我们选择【AI聊天】功能。

然后在【新建对话】下框中输入自己想要问的问题就可以。这款AI聊天机器人会秒回复。

二、Siri

演示机型：Great Wall 系统版本： 11 软件版本：随手机版本而定

①：Siri是苹果公司开发的语音助手，也是我们日常生活中最常见的ai智能语音机器人之一。

②：我们可以轻松地发送短信、查看天气、播放音乐、查找附近的餐厅等等。

③：能学习我们的使用习惯，不断优化自身的性能，为我们提供更加个性化的服务。

三、

演示机型：Great Wall 系统版本： 11 软件版本：网页直用

①：它整合了谷歌公司的所有服务，包括 Maps、 Play、等等。

②： 可以理解我们的语音指令，并快速地回答问题或执行任务。

③： 还可以与其他智能家居设备相连，帮助我们控制家里的灯光、温度和安全系统等。

四、 Alexa

演示机型：Great Wall 系统版本： 11

①：它可以通过语音指令来控制家中的各种设备。

②： Alexa还可以回答各种问题、播放音乐、提供天气预报和新闻资讯等。

③：其友好的用户界面和强大的功能， Alexa已经成为许多家庭的新宠。

五、小爱同学

演示机型：Great Wall 系统版本： 11 软件版本：V3.0

①：小爱同学是小米公司推出的一款ai智能语音机器人。

②：它以“打造属于每个人的智能生活”为使命，为人们提供了更加便捷的智能家居控制、生活服务和娱乐互动体验。

③：小爱同学可以与各种智能设备相连，通过语音指令来控制家中的灯光、空调、电视等设备。

④：小爱同学还可以提供各种生活服务，如查询银行卡余额、预订酒店、点外卖等等。

ai智能语音机器人的发展速度之快令人惊叹。这些软件不仅在功能上越来越丰富，而且在用户体验上也越来越人性化。未来，随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断扩展，ai智能语音机器人将会更加智能化、个性化和多元化。它们不仅将成为我们生活中不可或缺的一部分，还将为我们带来更多的惊喜和便利。让我们一起期待这个充满无限可能的未来吧！

编者按

目前，人工智能技术正加速向军事领域渗透，军事智能化既面临千载难逢的发展机遇，也面临前所未有的挑战。如何加强风险研究和预判，防范重大风险，已经客观而现实地摆在我们面前。

《人工智能颠覆未来战争》的作者石海明博士和贾珍珍博士一直从事军事理论研究，他们愿意借助学会这个平台分享他们的研究成果，对大家来说是份不可多得的福利！

在本书中，作者从多个方面探讨了与军事用途有关的人工智能问题，包括一般意义上的理论问题、人工智能在作战应用方面的新进展、美俄等外军研发军用人工智能的新动向、科幻作品对军用人工智能的启示、军用人工智能的伦理困境等等。两位作者多年来在这方面已经有了相当的积累，本书在此基础上整理发展而成。本书所做的讨论，对帮助我们厘清人工智能发展脉络，把握人工智能发展规律，妥善处理好面临机遇与风险挑战的关系，科学选择发展路径，推动军事智能化科学稳步发展等方面，相信会有多方面的启发和参考价值。

自2016年12月29日“上线”起，短短7天，一个名为“”的神秘账号在多家网络围棋平台完胜了60名世界顶尖围棋高手，其中包括柯洁、井山裕太和朴廷桓等中日韩三国最强选手，以及“棋圣”聂卫平，八冠王古力等，颇有独孤求败之势。终于，在2017年1月4日晚间，“”亮明了身份：它就是“阿尔法狗”（）。从2016年刷爆各大媒体的“世纪人机大战”，到如今对战职业棋手的屡屡胜出，人工智能无疑成为了时下最炙手可热的“技术之星”。

有人依此断言，人类进入智能时代。

军事领域是对科技前沿感知最敏锐的领域。当前，随着人工智能等相关科技的飞速发展，对于其未来的潜在军事影响，世界各主要军事强国都高度关注。在此背景下，美国智库“新美国安全中心”成立了专门的“20YY战争形态倡议小组”，对机器人技术的发展与未来战争变革进行了系统研究，形成了一系列相关研究报告，从2014年2月到2015年4月，相继发布了5份20YY研究报告，这本《20YY：机器人时代的战争》就是其中之一。

该报告由时任“新美国安全中心”首席执行官，后担任国防部常务副部长的罗伯特·沃克牵头完成，需要指出的是，沃克也负责美国第三次“抵消战略”的相关策划，在其看来，以智能化军队、自主化装备和无人化战争为标志的军事变革风暴正在来临。为此，美军将通过发展智能化作战平台、信息系统和决策支持系统，以及定向能、高超声速、仿生、基因、纳米等新型武器，到2035年前初步建成智能化作战体系，对主要对手形成新的军事“代差”。至2050年前智能化作战体系将发展到高级阶段，作战平台、信息系统、指挥控制全面实现智能化甚至无人化，更加多样的仿生、基因、纳米等新型武器可能走上战场，作战空间进一步向生物空间、纳米空间、智能空间拓展，实现真正的“机器人战争”。

事实上，由于人工智能在军事领域日益广泛的应用，其正成为军事变革的重要推手，必将催生新的战争模式，改变战争制胜内在机理。因此，美国在人工智能领域的研究虽然不在“无人区”，但一直处于前沿领域，2016年1月，NASA进行了“小行星重定向机器人任务”航天器早期设计工作；8月，DARPA启动了人机协作项目——“可解释的人工智能”（XAI），并向工业部门寻求开发人工智能自适应无线电技术；10月，美国发布了《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研究与发展战略规划》，这两份文件详细阐述了人工智能的发展现状、规划、影响及具体举措。

按照传统的思想与理解，人工智能应用于战争，无非也就是使战争更加智能化。比如说，有了人工智能技术，无人作战平台系统的智能化水平将更高，平台上的无人作战飞机、无人反潜战或反雷战潜水器，以及无人战车等武器既可以被作战人员远程遥控操作，也可以让武器按预编程序自主运作，并能要求武器系统在短时间内对威胁情况、打击手段、打击效果进行分析和研判，进而全面提升无人作战平台及系统的智能化水平。

然而，未来人工智能的发展对战争形态的颠覆，或许要比上述勾勒的图景更加超越人们的想象，必将开启一个崭新的智能时代，那个时代不是我们今天所看到或预见的互联网、物联网时代，而是一个脑联网时代。

对此，我们需要沿着历史的长河溯源而上才能洞察未来。

纵观人类社会发展，有一条清晰的演进脉络。在人类社会进入区域帝国之前（如古罗马、中国、阿拉伯帝国等），国家与国家、人与物、人与人、物与物是弱关联的。公元1500年前后的地理大发现，拉开了不同国家相互对话和竞争的历史大幕，开启了全球经贸互联互通的新时代。比如，“在19世纪初，历史上第一次，海运、铁路、国际银行和贸易已经连接了我们星球上每一块适宜居住的大陆。”[1]1969年“阿帕网”诞生，人类社会进入了“万物相联”的互联网乃至今天人们热议的物联网时代，整个世界逐渐成为一个“地球村”。

展望未来，科学技术的突破必将开启一个新的时代，特别是一旦生物交叉技术尤其是脑机接口技术（BCI）的发展，实现了人或动物的大脑与外界的直接信息交流。人类社会发展必将由此来到一个新的转折点，未来人与人、物与物、人与物充分互联互通。但是，此物非彼物，此时的“物”是人大脑的延伸，智力的延伸，更是智慧的延伸，人类社会从此进入“脑联网”的智能时代。

对于这个“脑联网”的智能时代，人类战争的面孔将会被涂抹成什么样？我们或许需要跳出原有的思维窠臼，需要一个更高层面、更宽视野、更新视点的审视。就某种意义而言，军事系统是社会系统的缩影，因此，与人类社会系统同步，军事系统也必将经历了一个从“物质系统”、“能量系统”、“信息系统”走向“智慧系统”的过程。

智能化战争孕育于信息化战争这一“母体”之中。早在第一台计算机问世后不久，就有科学家预言，人工智能时代必将来临。1950年，艾伦·图灵出版《机器人与智能》一书，6年之后，美国科学家约翰·麦肯锡提出“人工智能”一词，主要涵义是指依托计算机运用数学算法模仿人类智力，让机器“学会”人类的分析、推理和思维能力。经过半个多世纪的迂回曲折，近年来，人工智能发展进入“快车道”，正由弱人工智能向强人工智能迈进。美国科学家雷·库兹韦尔预言：2045年将是人工智能超越人类智慧的“奇点”。

或许库兹韦尔的预言有夸张的成分，人工智能超越人类智慧的所谓“奇点”不会到来的这么早，抑或根本就没有这个“奇点”，这的确可以商榷。但有一点却是肯定的，未来的人工智能发展，必将彻底刷新我们今天所认知的战争，具体催生什么样的“脑联网”时代的战争，还只能根据未来科技的萌芽进行想象。

可以预见，伴随着军事“智慧系统”的自生成性、自组织性、自演化性不断发展，战争对垒双方已不再是用“能量杀伤”以消灭敌人“有生力量”，而是通过“脑”控武器来控制敌人的思想和行动。作战主体由“知识战士”向“超级战士”转化，作战平台由信息化“低智”向类脑化“高智”发展，作战样式由“体系作战”向“开源作战”演进。由此，未来战争将超越“信息主导、体系对抗、精确打击、联合制胜”的传统制胜机理，开启“智能主导、自主对抗、溯源打击、云脑制胜”的崭新攻防模式。总之，未来的军事系统不仅仅是“物质系统”、“能量系统”、“信息系统”，还是一个人机融合的“智慧系统”。未来战争的毁伤方式将发生变化，武器的演变主要围绕智慧的控制与反控制、摧毁与反摧毁而展开。

应对未来这样的战争，我们需要更新观念，特别是要摒弃传统机械论在军事领域的影响。按照牛顿机械论自然观，世界的缩影就是一架“时钟”，里面的因果关系非常清晰，按时摆动有秩序地运转。世界都像一架“时钟”，军事系统就更像“时钟”了，简单直接，因果明了。然而，在未来的“脑联网”时代，我们研究战争需要新视野、新思维、新范式。要真正超越牛顿机械论及奠基其上的有机论，树立复杂系统思维，要注重运用整体观、联系观、演化观等来透视战争。

著名军事专家刘戟锋将军曾指出，在“脑联网”的智能时代，一个显著特征就是智慧彰显。在目前已知的浩瀚宇宙中，只有一个星体演化出了智慧，这个星体叫做地球。在目前已知的地球生态系统中，只有一个种群拥有智慧，这个种群叫做人类。

人类文明因智慧“善”用而进化，人类文明也因智慧“滥”用而毁灭。

科幻作家艾萨克·阿西莫夫曾说：“在我们这些真正无所不知的人眼中，那些自以为无所不知的人就是一个巨大的麻烦”。

未来科技向何处去？未来战争向何处去？

这考验着人类的智慧。

张亚勤、刘慈欣、周鸿祎、王飞跃、约翰.翰兹联合推荐

这是一部力图破解21世纪前沿科技大爆发背后的规律与秘密，深度解读数十亿群体智能与数百亿机器智能如何经过50年形成互联网大脑模型，详细阐述互联网大脑为代表的超级智能如何深刻影响人类社会、产业与科技未来的最新著作。

《崛起的超级智能;互联网大脑如何影响科技未来》2019年7月中信出版社出版。刘锋著。了解详情请点击：

未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能，互联网和脑科学交叉研究机构。

未来智能实验室的主要工作包括：建立AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网（城市）云脑研究计划，构建互联网（城市）云脑技术和企业图谱，为提升企业，行业与城市的智能水平服务。

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摘要：工业机器人是21世纪重大高科技成果之一，机器人产品已在社会的许多领域得到广泛应用，为提高世界工业自动化水平发挥了重要作用。工业机器人在现代制造技术中起着举足轻重的作用。本文概括了工业机器人的定义和发展历程，并从多方面多个角度阐述了当今工业机器人的研究现状和发展趋势。

关键词：工业机器人 发展历程 研究现状 发展趋势

1、工业机器人的定义

工业机器人的问世, 大约是25年前；微处理机的诞生, 大约是15年前。正是由于微处理机的出现, 以及各种LSI、VLSI的飞跃发展, 才使得工业机器人控制系统的机能大幅度提高, 从而使数百种不同结构、不同控制方法、不同用途的工业机器人终于在八十年代,真正进人了实用与普及的阶段, 并发挥了令人难以置信的巨大威力与经济效益。

那么, 什么是工业机器人？回答是令人遗憾的。因为关于工业机器人的定义, 仍在专家们的争议之中, 至今还没有人能够提出一个令人信服的明确定义。美国机器人协会（RIA）对机器人的定义是：“ 所谓工业机器人, 是为了完成不同的作业, 根据种种程序化的运动来实现材料、零部件、工具或特殊装置的移动并可重新编程的多功能操作机。” 日本产业机器人协会（JIRA）的定义是：“ 所谓工业机器人, 是在三维空间具有类似人体上肢动作机能及其结构, 并能完成复杂空间动作的多自由度的自动机械” 或“根据感觉机能或认识机能, 能够自行决定行动的机器（智能机器人）。”

不管各国机器人专家们如何定义和解释工业机器人, 有一点是可以明确的, 这就是人们开发研究工业机器人的最终目标, 在于要研制出一种能够缥合人的所有动作特性——通用性、柔软性、灵活性的自动机械[1]。

2、工业机器人的发展历程[1]

2.1第一代工业机器人

所谓第一代工业机器人主要是指T/P方式(/方式, 示教/ 再现方式)的工业机器人。即为了让机器人完成某种作业, 首先由操作者将为了作业的各种知识(例如; 空间轨迹、作业条件、作业顺序等5 通过某种手段, 对机器人进行“ 示教” , 而机器人的控制系统则将这些知识记忆下来, 然后再根据“再现” 指令, 逐条取出这些知识。经过解读之后, 在一定精度范围之内, 反复忠实执行各种被示教过的复杂动作。目前, 国际上商品化与实用化的工业机器人, 绝大部分都是这种T/P方式, 也就是所谓的第一代工业机器人。

2.2第二代工业机器人

所谓第二代工业机器人, 是指具有一些简单智能（如视觉、触觉、力感觉等）的工业机器人。第二代工业机器人早在二、三年前就已获得实验室性的成功,但是由于智能信息处理系统的庞大与昂贵, 尚不能普及。

2.3第三代工业机器人

所谓第三代工业机器人是指具有自治性的工业机器人。即不仅具有视觉、触觉、力感觉等智能, 而且还具有象人一样的逻辑思维、逻辑判断机能。机器人依靠本身的智能系统对周围环境、作业条件等作出判断后, 即可自行进行工作。第三代工业机器人目前刚刚进人探索阶段, 在第五代计算机问世之前, 恐怕难以实现。

3、工业机器人的应用[2]

随着工业机器人发展的深度和广度，以及机器人智能水平的提高，工业机器人已在众多领域得到了应用。目前，工业机器人已广泛应用于汽车及汽车零部件制造业、机械加工行业、电子电气行业、橡胶及塑料工业、食品工业、木材与家具制造业等领域中。在工业生产中，弧焊机器人、点焊机器人、分配机器人、装配机器人、喷漆机器人及搬运机器人等工业机器人都已被大量采用，并且从传统的汽车制造领域向非制造领域延伸：如采矿机器人、建筑业机器人，以及水电系统用于维护维修的机器人等。在国防军事、医疗卫生、食品加工、生活服务等领域工业机器人的应用也越来越多。汽车制造是一个技术和资金高度密集的产业，也是工业机器人应用最广泛的行业，几乎占到整个工业机器人的一半以上。在我国，工业机器人最初也是应用于汽车和工程机械行业中。在汽车生产中，工业机器人是一种主要的制动化设备，在整车及零部件生产的弧焊、点焊、喷涂、搬运、涂胶、冲压等工艺中大量使用。据预测，我国正在进入汽车拥有率上升时期，在未来几年里，汽车仍将以每年15％左右的速度增长。所以，未来几年工业机器人的需求将会呈现出高速增长趋势，年增幅达到50％左右，工业机器人在我国汽车行业的应用将得到快速发展。

目前，工业机器人不仅应用于传统制造业，如采矿、冶金、石油、化学、船舶等领域，同时，也已开始扩大到核能、航空、航天、医药、生化等高科技领域，以及家庭清洁、医疗康复等服务业领域中。如，水下机器人、抛光机器人、打毛刺机器人、擦玻璃机器人、高压线作业机器人、服装裁剪机器人、制衣机器人、管道机器人等特种机器人，以及扫雷机器人、作战机器人、侦察机器人、哨兵机器人、排雷机器人、布雷机器人。而且，随着人类生活水平的提高及文化生活的日益丰富多彩，未来各种专业服务机器人和家庭用消费机器人将不断贴近人类生活，其市场将繁荣兴旺。

4、工业机器人的研究现状[3]

4.1 国外工业机器人的研究现状

4.1.1 仿生机器人与新型机构

对人的研究，国外侧重于对人行走时的步态分析，通过对人脚形状的分析， 得出具有圆形截面的脚趾和脚后跟以及具有扁平截面的连接脚趾和脚后跟的中间部分具有最佳的动力学性能。对人形机器人步态规划问题，Xia 等人提出了一种基于样品的决定性的脚步规划方法， 该方法综合考虑了自身独特的运动能力和稳定性。对于在不同类型障碍的复杂环境中脚步规划，Yasar Ayaz 采用与人走近障碍物时绕过的方法，通过脚步实时的生成成功避开障碍物。此外，对于双足步行机器人的复杂地面运动的研究也有新的进展，研究出一种新型的双足机构，能实现不平区域稳定地行走，该足由4 个分别带光学传感器的鞋钉组成，总重1.5 kg。对动物的研究则表现为对诸如蛇、鱼的结构以及运动性能的研究。仿蛇机器人不仅可以作为管道检测装置，也可以作为地震或矿难探索装置，更可以当作极地探测器来进行科研活动。 和 就将仿蛇机器人的机械结构分为5 种类型：活动的弯曲关节式；活动的弯曲和拉伸关节式；活动的弯曲关节和活动的车轮式；被动弯曲关节和活动车轮式；活动的弯曲关节和履带式。Aksel 等采用摩擦力模型方法建立了一蛇形机器人模型， 该机器人能与包括地面的障碍物以外的物体接触， 对地震或矿区救援很有帮助。

Y. 等人对蛇形机器人在存在障碍物环境中运动进行了复合建模，仿真结构证明该模型能实现不规则环境中的一般运动。但蛇形机器人目前要真正达到在复杂环境中畅通无阻地运动，还有待进一步研究。对海洋的开发，相对于其它的水下自动化装置， 仿生鱼具有更好的推进力和流体适应性。其研究主要体现在结构和运动特性上。Jun Gao 和K.H.Low 等人对胸鳍驱动和尾鳍驱动鱼形机器人进行了分析， 讨论了鱼结构和运动各参数的关系。Yu Zhong 等人对由阀体与尾鳍构成的机器人鱼的运动性能进行了研究，采用量纲分析方法，建立了一种能预测运动的机器鱼模型。 等人设计了类水母微型机器人，它由磁体驱动自身的运动,具有较好的运动性能。但机器鱼在结构仿生度、性能如直线游泳与拐弯半径等方面还有待进一步的研究。此外， 等人对用于抓掐、旋转细小物体的手指尖进行了设计和分析，并进行了抓取USB 插头的实验，验证了该设计的可行性，但其抓取策略还有待进一步的优化。Jian S.Dai 等人第一次提出了可变构手掌，并设计了多指可变构手,该手可折叠也可展开，具有相当高的灵活性。

新型机构也是当前研究的热点之一。随着对机器人的柔性程度和精度要求越来越高。于是对可重构机器人和并联机构的研究成为了时代的必要。 D.M. 等人设计的一种新型的独立移动可重构模块化的机器人，工作时可以是链式或晶状式，在危险环境中表现出了出色的运动能力。 Wei 等人设计了一种自组装和自重构的模块化机器人，而 等人设计了专门用于搜救行动中的可重构 机器人，它有4 个可控自由度，通过驱动轮子将自身举起来成为一个摄像平台。并联机构因其具有精度高、结构紧凑、刚度高等优点，引起了众多科研人员的兴趣， 采用多目标遗传算法对2 自由度的微型并联机构进行了优化设计。

-Dan Stan 等人运用遗传算法和模拟退火的优化方法对一个2 自由度并联微型机器人的工作空间进行了优化分析， 实验表明该方法具有可行性。

4.1.2 机器人的定位与环境地图的创建

随着工业机器人技术的发展， 其应用范围日趋广泛。由室内到室外，由结构环境到非结构的复杂环境，使机器人创建环境地图的同时进行自主定位和导航成为当今机器人研究领域的一大热点问题。

机器人的同时定位与建图（SLAM）可以描述为：在未知的环境中移动的机器人，根据传感器获得的环境信息，采用某些算法对信息进行处理， 最后经控制器进行自身位置估计与环境地图的创建。机器人的定位可分为相对定位和绝对定位两种。前者是根据机器人本身或从环境中提取某些特征信息，如物体外部几何结构点、里程信息等，结合上一次的位置和姿态来判断出机器人的当前位姿， 该方法灵活性高，有利于机器人的导航与定位，但误差累积较大会造成定位精度降低。而后者是通过人们在环境中预先设置的路标或显眼节点等来计算机器人实时的位姿，此法快速可靠，但适用范围较窄，在无法设置路标场合难以工作。通常将以上两种方法相结合来提高机器人的定位精度， 目前对环境图像的获取可通过不同的视觉系统， 有学者提出了不同的方法， 主要分为3类：第1 类是可旋转的相机，可提供高分辨率图片但每一帧需要8 s，实时性并不高，同时也无法很好地嵌入微小型自动机器人中；第2 类是相机网络，能获得环境的全景， 主要的问题是各相机获得图片的同步性以及较多的照片处理；第3 类是兼反射和折射的相机，它是由朝向同一旋转对称镜的一个透视摄像机构成， 无活动件，一次对焦能提供360°的高分辨率的全视野。

随着SLAM 技术的发展，产生的许多SLAM 算法。包括扩展卡尔曼滤波算法（EKF-SLAM）、粒子滤波算法（Fast-SLAM）、扩展信息滤波算法（EIF-SLAM）、扫描匹配算法（DP-SLAM）、解耦算法（D-SLAM）、压缩扩展卡尔曼滤波算法（CEKF-SLAM）、快速扩展信息滤波算法（FEIF-SLAM）、无迹卡尔曼滤波算法（）、Rao - 粒子滤波算法（RBPR -SLAM）、 法（）法等。较常用的是EKF、Fast-SLAM、UKF、RBPF 以及法。EKF 的数学严谨，估计准确，但线性相关较差，UKF不适于解决存在非线性和高斯噪声情况。粒子滤波算法对线性和噪声没有要求， 但问题的维数较高时计算量较大，难以满足系统实时性要求。FEIF 是EIF 的对称形式，保留了EIF 的优点，但滤波的一致性更好。而UKF 比EKF 有着更好的滤波一致性，并且适用于室外大的复杂环境。RBPF 对解决非线性和非高斯噪声时具有很好的特性。相比Fast-SLAM 和RBPF-SLAM 在雅各比线性逼近非线性功能不足的问题， 就能更好地解决线性逼近问题，并且有很好的估计精度和滤波一致性。

4.1.3 机器人-环境交互

随着民用、应急响应、灾难控制、环境监测等场合对机器人的需求不断增大， 机器人与环境的交互成为机器人领域的又一研究热点。主要表现为机器人作用对象的识别，路径规划，最后实现自主导航完成任务。

机器人通过立体视觉、激光测距仪、超声波、红外线、声纳、光束等工具对环境进行数据收集。超声波测距仪由于超声波受周围环境影响较大， 测量距离比较短，测量精度比较低；红外测距的优点是便宜、易制、安全，缺点是精度低、距离近、方向性差。非接触的距离测量应用最广的两种方法是激光和超声波， 无论哪种方法,测量区域的图像都是不可见的，同时，目标物的反射表面状态也会影响测量的精度， 能同时实现图像的显示与距离的测量方法有：模式识别和图像分析方法。机器人根据采集到的环境信息进行数据处理， 得到对图像匹配有用的信息， 如物体边缘轮廓、关键特征点等，主要方法有尺度不变特征转换法（SIFT）和更为有效的傅里叶描叙子（FD）法。最后将得到的特征信息与机器人的数据特征库进行匹配，进行对象识别。

机器人最重要的功能是辅助或完全替代人类完成作业任务， 因而它的路径规划与导航问题也一直是研究的焦点。目前对机器人路径规划提出的方法有：A* 算法、快速行进法（FMM）、边界跟踪的快速行进法（BFFMM）、非线性规划法、进化算法（EAs）等。FMM 法对解决最短路径规划很有效， 但只能应用在完全已知的环境中，而BFFMM 法只需要知道运动的起始点和目的地，用于未知的多边性环境中，效果优于FMM 法。无人飞行器的飞行最优路径搜索中多采用EAs 法。

机器人的导航方法分两类，一类是基于GPS 或伽俐略定位系统的全局导航系统； 另一类是基于自身设计的算法如ELA+法等的局部导航系统。GPS 或伽俐略定位系统对较大目标的定位和导航效果很好， 但当区域中有任何障碍时，都将导致精度降低，而且不适合对阴影、桥梁或有其它遮挡物的情况。而ELA+法能在离目的地的距离和位置不知的情形下， 利用可靠方位信息成功引导机器人完成任务。导航技术的发展促进了新的更高精度的导航方法的出现， 即融全局和局部的混合导航方法。

4.2 国内工业机器人的研究现状

我国对工业机器人的研究始于20 世纪70 年代,通过“七五”的起步，“八五”、“九五”的科技攻关，已经基本掌握了工业机器人的设计制造技术、控制系统和驱动系统的设计技术和机器人软件和编程等关键技术。形成了一批具有较强机器人科研实力的公司和院校，如中科院沈阳自动化研究所、沈阳新松机器人自动化有限公司、清华大学、哈尔滨工业大学、北航等。

仿生机器人一直是我国机器人领域的研究热点。对机器人鱼的研究集中在它的驱动单元上， 因机器鱼有较高的液体推进性能， 其推进方法可以是尾鳍或者胸鳍推进。尾鳍推进机器鱼游动速度快， 但灵活性较差，胸鳍推进则使机器鱼游动速度慢，但稳定性高、机动性好。国防科技大学采用胸鳍推进驱动实现机器鱼的设计； 哈尔滨工业大学采用形状记忆合金驱动对仿生鱼进行了设计，但是，机器鱼很难实现柔性的仿生运动。与其它轮式、履带式、爬行式移动机器人相比，双足机器人因能在复杂的非结构化环境中能行走， 因而具有更高的灵活性和适应性。清华大学设计了动态步行双足机器人THBIP-II，哈尔滨工程大学设计了双足机器人，但仿生程度都还有待提高。

我国对机器人SLAM 研究取得了可喜的成果。具有代表性的是梁志伟等人采用基于分布式传感器感知的方法，周武等人采用遗传快速SLAM 算法，张文玲等人采用自适应SLAM 算法同时进行自身定位与环境地图的创建。针对以往速度障碍法在动态避碰应用中的不足， 朱齐丹等人采用双障碍检测窗口进行动态避碰规划的改进，有效提高了机器人运动的安全性。伍明和牛长锋等人对目标跟踪方法进行了研究， 分别提出了基于扩展卡尔曼滤波和基于SIFT 特征和粒子滤波的方法，都适用于未知环境中动态目标的跟踪问题。

经过30 多年的发展，我国工业机器人数量也达到了一定的规模， 机器人的研究在一些方面也已经达到了世界先进水平，但与发达国家相比仍然有很大差距。不难发现的现实是： 我国在工业机器人的研究方面采取的方法主要是借鉴外国的先进技术， 然后再进行二次开发，这就造成了我国自身创新技术较少，制约了工业机器人产业化的发展。主要表现在：基础零部件制造能力差； 缺少自己的工业机器人品牌； 认识还不够到位，鼓励工业机器人产业化发展的政策少。为打破国外对工业机器人的技术垄断，我国必须从以下方面努力：以市场需求为导向， 重点攻关一些具有核心竞争力的产品；国家应对发展工业机器人专门立项，解决工业机器人中的具有核心竞争力的关键技术， 加速我国机器人迈向产业化的步伐； 国家应该加大对工业机器人的宣传力度，采取多种形式的优惠政策鼓励企业研发、采购、应用、发展工业机器人，普及工业机器人在现代工业中的应用；以企业为主体，以产学研为重要的发展模式，密切关注社会对工业机器人的实际需求，快速推进工业机器人的研发、生产和销售人才的建设。

5、工业机器人的发展趋势[4]

敏捷制造策略的提出,为工业机器人的发展提供了新的机遇。敏捷制造的基本思想是企业能迅速将其组织和装备重组,快速响应市场变化,生产出满足用户需求的个性化产品。敏捷制造要求企业底层的生产设备具有柔性和可动态重组的能力。机器人是一种具有高度柔性的自动化生产设备。如果我们站在更高的层次,将机器人视为一种有“感知、思维和行动”的机器,那么,敏捷生产设备就应当是新一代机器人化的机器。这将为工业机器人的发展提出更高的要求。

5.1 朝着标准化方向发展

提高运动速度和运动精度,减轻重量和减少安装占用空间,必将导致工业机器人功能部件的标准化和模块组合化(它可以分为机械模块、信息检测模块、和控制模块等) ,以降低制造成本和提高可靠性。近年来,世界各国注意发展组合式机器人。它是采用标准化的组合件拼装而成的。目前,国外已经研制和生产了各种不同的标准组件。除了机器人用的各种伺服电机、传感器外,手臂、手腕和机身的结构也已经标准化了,如臂伸缩轴、臂升降轴、臂俯仰轴、臂摆动轴;手腕旋转轴、摆动轴、固定台身、机座、移动轴等。

5.2 研究新型机器人结构

随着工业机器人作业精度的提高和作业环境的复杂化,应开发新型微动机构保证动作精度;开发多关节、多自由度的手臂和手指,研制新型的行走机构等以适应复杂的作业的需要。

5.3 朝着智能化方向发展

在多品种,小批量生产的柔性制造自动化技术中,特别是机器人自动装配技术中,要求工业机器人对外部环境和对象物体有自适应能力,即具有一定的“智能”,机器人的智能化是指机器人具有感觉、知觉等,即有很强的检测功能和判断功能。为此,必须开发类似人类感觉器官的传感器(如触觉传感器、视觉传感器、测距传感器等) ,发展多传感器的信息融合技术。通过各种传感器得到关于工作对象和外部环境的信息,以及信息库中存储的数据、经验、规划的资料,以完成模式识别,用“专家系统”等智能系统进行问题求解,动作规划。

5.4 研究机器人协作控制

先进制造技术的发展对协作机器人学的研究与发展起着积极的促进作用。随着先进制造技术的发展,工业机器人已从当初的柔性上、下料装置正在成为高度柔性、高效率和可重组的装配、制造和加工系统中的生产设备。在这样的生产线上,机器人是作为一个群体工作的,不论每个机器人在生产线上起什么作用,它总是作为系统中的一员而存在。因此,要从组成敏捷__制造生产系统的观点出发,来研究工业机器人的进一步发展。而面向先进制造环境的机器人柔性装配系统和机器人加工系统中,不仅有多机器人的集成,还有机器人与生产线、周边设备、生产管理系统以及人的集成。因此,以系统的观点来发展新的机器人控制系统,有大量的理论与实践的工作要做。

6、 结束语

工业机器人的诞生和机器人学的建立,无疑是20世纪人类科学技术的重大成就。要缩短我国工业机器人应用及研究与国外的差距,必须利用自己的优势走产业化的发展道路。同时,在现代制造技术快速发展的今天,还必须在研究和开发上跟踪机器人技术的发展趋势。工业机器人产业和技术的发展必将大大加速我国制造业的崛起[4]。

机器人工业是一个正在高速崛起的产业，随着机器人技术的不断发展和日臻完善，它必将在人类社会的发展中发挥更加重要的作用[5]。

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[1] 余达太;工业机器人技术的现状及其展望[J].自动化学报,1987,(02):151-160.

[2] 潘丽霞;论工业机器人的发展与应用[J].山西科技,2010,(03):22-23+25.

[3] 曹文祥;冯雪梅;工业机器人研究现状及发展趋势[J].机械制造,2011,(02):41-43.

[4] 张效祖工业机器人的现状与发展趋势[J].世界制造技术与装备市场,2004,(05).

[5] 杜志俊工业机器人的应用及发展趋势[J].机械工程师,2002,(05):8-10.