机器人技术（Robotics）是工程和科学的跨学科分支，包括机械工程，电子工程，信息工程，计算机科学等。 机器人技术涉及机器人的设计，构造，操作和使用，以及用于控制，感官反馈和信息处理的计算机系统。
这些技术用于开发可替代人类并复制人类行为的机器。 机器人可以在许多情况下用于许多目的，但是今天许多用于危险环境（包括炸弹检测和停用），制造过程或人类无法生存的地方（例如在太空中）。 机器人可以采取任何形式，但有些可以在外观上与人类相似。 据说这有助于在通常由人执行的某些复制行为中接受机器人。 这种机器人试图复制行走，举重，言语，认知，以及人类可以做的任何事情。 今天的许多机器人都受到大自然的启发，为生物机器人领域做出了贡献。
创造可以自主操作的机器的概念可以追溯到古典时代，但是直到20世纪才开始研究机器人的功能和潜在用途。 纵观历史，人们经常认为机器人有一天能够模仿人类行为并以类似人的方式管理任务。 今天，随着技术的进步，机器人技术正在迅速发展。 研究，设计和建造新机器人可用于各种实际目的，无论是在国内，商业还是军事上。 许多机器人的建造是为了做一些对人类有害的工作，例如化解炸弹，在不稳定的废墟中寻找幸存者，以及探索地雷和沉船。 机器人技术也用于STEM（科学，技术，工程和数学）作为教学辅助工具。
机器人技术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。
机器人方面
有很多类型的机器人; 它们用于许多不同的环境和许多不同的用途，虽然它们在应用和形式上非常多样化，但它们在构造方面都有三个基本的相似之处：
机器人都具有某种机械结构，框架，形状或形状，旨在实现特定任务。 例如，设计用于穿越沉重泥土或泥土的机器人可能会使用履带。 机械方面主要是创建者完成指定任务和处理周围环境物理的解决方案。 表格遵循功能。
机器人具有为机器提供动力和控制的电气部件。 例如，具有履带履带的机器人需要某种动力来移动履带踏板。 这种电力以电的形式出现，电力必须通过电线传播，并且来自电池，即基本电路。 即使汽油动力机器主要从汽油中获取动力，仍然需要电流来启动燃烧过程，这就是为什么汽车等大多数汽油动力机器都有电池的原因。 机器人的电气方面用于移动（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（机器人需要一定程度的电能供应给它们的电机和传感器，以激活和执行基本操作）
所有机器人都包含一定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。 在履带道路示例中，需要在泥泞道路上行驶的机器人可能具有正确的机械结构并从其电池接收正确的电量，但如果没有程序告诉它移动，则不会去任何地方。 程序是机器人的核心要素，它可以具有出色的机械和电气结构，但如果它的程序构造不良，其性能将非常差（或者它可能根本不会执行）。 有三种不同类型的机器人程序：远程控制，人工智能和混合。 具有远程控制编程的机器人具有预先存在的一组命令，仅当它从控制源（通常是具有遥控器的人）接收到信号时才执行。 将主要由人类命令控制的设备视为落入自动化学科而非机器人学中可能更为合适。 使用人工智能的机器人在没有控制源的情况下自己与他们的环境交互，并且可以使用他们预先存在的编程来确定他们遇到的对象和问题的反应。 混合是一种结合了AI和RC功能的编程形式。
应用
随着越来越多的机器人被设计用于特定任务，这种分类方法变得更加相关。 例如，许多机器人被设计用于装配工作，这可能不容易适用于其他应用。 它们被称为“装配机器人”。 对于缝焊，一些供应商提供完整的焊接系统与机器人，即焊接设备以及其他材料处理设施，如转盘等作为一体化单元。 这种集成的机器人系统被称为“焊接机器人”，即使其离散的操纵器单元可以适应各种任务。 一些机器人专门设计用于重载操纵，并被标记为“重型机器人”。
目前和潜在的应用包括：
军用机器人
卡特彼勒计划开发远程控制机器，并预计到2021年开发全自动重型机器人。一些起重机已经是遥控器。
已经证明机器人可以执行放牧任务。
机器人越来越多地用于制造业（自20世纪60年代以来）。 在汽车行业，它们可以占到“劳动力”的一半以上。 甚至还有“关灯”工厂，例如德克萨斯州的IBM键盘制造工厂100％自动化。
HOSPI等机器人被用作医院（医院机器人）的快递员。 机器人执行的其他医院任务是接待员，导游和搬运工助手。
机器人可以作为服务员和厨师，也可以在家里。 鲍里斯是一个可装载洗碗机的机器人。 Rotimatic是一种机器人厨房用具，可自动烹饪扁面包。
用于运动的机器人战斗 – 业余爱好或体育赛事，其中两个或更多机器人在竞技场中进行战斗以相互禁用。 这是从20世纪90年代的业余爱好发展到全球的几部电视剧。
清理受污染的区域，例如有毒废物或核设施。
农业机器人（AgRobots）。
家用机器人，清洁和照顾老人
医疗机器人进行低侵入性手术
家用机器人充分利用。
纳米机器人
群体机器人
组件
能量源
目前，大多数（铅酸）电池用作电源。 许多不同类型的电池可用作机器人的电源。 它们的范围从铅酸电池，这种电池是安全的并且具有相对长的保质期，但与体积小得多并且目前更昂贵的银镉电池相比相当重。 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，这种设计通常机械上复杂并且需要燃料，需要散热并且相对较重。 将机器人连接到电源的系绳将完全从机器人移除电源。 这具有通过将所有发电和存储部件移动到别处来节省重量和空间的优点。 然而，这种设计确实具有不断地将电缆连接到机器人的缺点，这可能难以管理。 潜在的电源可能是：
气动（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
有机垃圾（通过厌氧消化）
核
动
执行器是机器人的“肌肉”，即将存储的能量转换为运动的部件。 到目前为止，最流行的执行器是旋转车轮或齿轮的电动机，以及控制工厂中工业机器人的线性执行器。 最近在替代类型的致动器方面取得了一些进展，这些致动器由电，化学品或压缩空气提供动力。
电动机
绝大多数机器人使用电动马达，通常是便携式机器人中的有刷和无刷直流电动机，或者是工业机器人和数控机床中的交流电动机。 这些电动机通常在具有较轻负载的系统中是优选的，并且主要形式的运动是旋转的。
线性执行器
各种类型的线性致动器移入和移出而不是通过旋转，并且通常具有更快的方向变化，特别是当需要非常大的力时，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
弯曲部分被设计为电动机执行器的一部分，以提高安全性并提供强大的力控制，能量效率，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。 当机器人与人交互时或在碰撞期间，所产生的较低反射惯性可以提高安全性。 它已被用于各种机器人，特别是先进的制造机器人和行走的人形机器人。
空气肌肉
气动人造肌肉，也称为空气肌肉，是特殊的管子，当空气被迫进入其中时，它们会膨胀（通常高达40％）。 它们用于某些机器人应用程序。
肌肉线
肌肉线，也称为形状记忆合金，Nitinol®或Flexinol®线，是一种在施加电力时收缩（低于5％）的材料。 它们已被用于一些小型机器人应用。
电活性聚合物
EAP或EPAM是一种新的塑料材料，可以从电力中大量收缩（高达380％的活化应变），并已用于人形机器人的面部肌肉和手臂，并使新的机器人能够漂浮，飞行，游泳或行走。
压电电机
最近的直流电动机的替代品是压电电动机或超声波电动机。 这些工作基本上是一种不同的原理，即每秒振动数千次的微小压电陶瓷元件会引起线性或旋转运动。 有不同的操作机制; 一种类型使用压电元件的振动使电动机以圆形或直线步进。 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，速度和尺寸可用的力。 这些电动机已经可以在市场上买到，并且可以在一些机器人上使用。
弹性纳米管
弹性纳米管是早期实验开发中有前途的人造肌肉技术。 碳纳米管中没有缺陷使得这些长丝弹性变形百分之几，金属纳米管的能量储存水平可能为10J / cm3。 人体二头肌可以用这种材料的8mm直径的线代替。 这种紧凑的“肌肉”可能会让未来的机器人超越并超越人类。
传感
传感器允许机器人接收有关某种环境测量或内部组件的信息。 这对于机器人执行任务至关重要，并根据环境中的任何变化进行操作以计算适当的响应。 它们用于各种形式的测量，为机器人提供有关安全或故障的警告，并提供其正在执行的任务的实时信息。
触摸
目前的机器人手和义肢手接收的触觉信息远远少于人手。 最近的研究开发了一种触觉传感器阵列，模仿人类指尖的机械特性和触摸感受器。 传感器阵列被构造为由弹性体皮肤包含的导电流体围绕的刚性核心。 电极安装在刚性芯的表面上并连接到芯内的阻抗测量装置。 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，该阻抗变化映射从物体接收的力。 研究人员预计，这种人造指尖的一个重要功能是调整机器人对被抓物体的抓握力。
来自欧洲几个国家和以色列的科学家在2009年开发了一种假手，称为SmartHand，其功能类似于真正的手 – 允许患者用它书写，键入键盘，弹钢琴和进行其他精细动作。 假体具有传感器，使患者能够感觉到指尖的真实感觉。
视力
计算机视觉是机器的科学和技术。 作为一门科学学科，计算机视觉关注从图像中提取信息的人工系统背后的理论。 图像数据可以采用多种形式，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，计算机被预编程以解决特定任务，但是基于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，该电磁辐射通常是可见光或红外光的形式。 传感器采用固态物理设计。 使用光学器件解释光在表面上传播和反射的过程。 先进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，以更好地计算环境中的深度感。 与人眼一样，机器人的“眼睛”也必须能够专注于特定的感兴趣区域，并且还能适应光强度的变化。
计算机视觉中有一个子领域，其中人工系统被设计成模仿不同复杂程度的生物系统的处理和行为。 此外，计算机视觉中开发的一些基于学习的方法具有生物学背景。
其他
机器人中其他常见的传感形式使用激光雷达，雷达和声纳。
操纵
机器人需要操纵物体; 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，而“手臂”被称为操纵器。 大多数机器人手臂都有可更换的效应器，每个都允许它们执行一些小范围的任务。 一些具有固定的操纵器，其不能被替换，而少数具有一个非常通用的操纵器，例如人形手。 学习如何操纵机器人通常需要人与机器人之间的密切反馈，尽管有几种远程操纵机器人的方法。
机械夹具
最常见的效应器之一是抓手。 在其最简单的表现形式中，它仅由两个手指组成，可以打开和关闭以拾取和放开一系列小物体。 例如，手指可以由带有金属线的链条制成。 像人手一样的手和工作的手包括Shadow Hand和Robonaut手。 具有中等复杂性的手包括代尔夫特手。 机械夹具可以有各种类型，包括摩擦和包围钳口。 摩擦钳使用夹具的所有力通过摩擦将物体保持在适当位置。 包围钳口将物体放在适当的位置，使用较少的摩擦力。
真空夹具
真空夹具是非常简单的限制装置，可以承受非常大的载荷，只要抓握表面足够光滑以确保抽吸。
拾取和放置机器人用于电子元件和大型物体，如汽车挡风玻璃，通常使用非常简单的真空夹具。
通用效应器
一些先进的机器人开始使用完全的人形手，如Shadow Hand，MANUS和Schunk手。 这些是高度灵巧的操纵器，具有多达20个自由度和数百个触觉传感器。
运动
滚动机器人
为简单起见，大多数移动机器人具有四个轮子或多个连续轨道。 一些研究人员试图用一个或两个轮子制造更复杂的轮式机器人。 这些可以具有某些优点，例如更高的效率和减少的部件，以及允许机器人在四轮机器人将无法进行的狭窄空间中导航。
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多少，然后按照相同方向成比例地驱动车轮，以根据倒立摆的动力学来平衡每秒数百次的下降。 已经设计了许多不同的平衡机器人。 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成部分，因此当Segway将其称为RMP（机器人移动平台）时。 这种用途的一个例子就是NASA的Robonaut已安装在赛格威上。
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其唯一的轮子在任何2D方向上移动。 最近设计了几个单轮平衡机器人，例如卡内基梅隆大学的“Ballbot”，即人的近似高度和宽度，以及东北学院大学的“BallIP”。 由于长而薄的形状和在狭小空间内操纵的能力，它们有可能比人类环境中的其他机器人更好地发挥作用。
球形机器人
已经在完全在球形球内部的机器人中进行了多次尝试，或者通过旋转球内的重物，或者通过旋转球的外壳。 这些也被称为orb bot或ball bot。
六轮机器人
使用六个轮子而不是四个轮子可以在室外地形（例如岩石或草地）上提供更好的牵引力或抓地力。
履带式机器人
坦克履带比六轮机器人提供更大的牵引力。 履带式车轮表现得好像是由数百个车轮组成，因此在户外和军用机器人中很常见，机器人必须在非常崎岖的地形上行驶。 然而，它们难以在室内使用，例如在地毯和光滑的地板上。 例子包括NASA的Urban Robot“Urbie”。
行走适用于机器人
步行是一个难以解决的动态问题。 已经制造了几个可以在两条腿上可靠地行走的机器人，然而，还没有制造出像人类一样坚固的机器人。 关于人类灵感行走的研究很多，例如AMBER实验室，由德克萨斯A＆M大学机械工程系于2008年建立。 由于这些机器人更容易构建，因此已经建造了许多其他机器人，这些机器人可以在两条腿上行走。 步行机器人可用于不平坦的地形，这将提供比其他运动方法更好的机动性和能量效率。 在我，机器人这样的电影中也提出了混合动力车，它们在两条腿上行走并且在进入冲刺时切换到四条（手臂+腿）。 通常情况下，两条腿上的机器人可以在平坦的地板上行走，偶尔可以走上楼梯。 没有人可以走过岩石不平的地形。 一些尝试过的方法是：
ZMP技术
零力矩点（ZMP）是机器人使用的算法，例如本田的ASIMO。 机器人的机载计算机试图保持总惯性力（地球的重力和行走的加速和减速的组合），完全与地面反作用力（地板推回机器人的脚的力）相反。 通过这种方式，两个力抵消，不留任何力矩（力使机器人旋转并翻倒）。 然而，这并不是人类行走的方式，人类观察者之间的差异是显而易见的，其中一些人已经指出，ASIMO走路就好像它需要卫生间一样。 ASIMO的步行算法不是静态的，并且使用了一些动态平衡（见下文）。 但是，它仍然需要光滑的表面才能行走。
跃迁
20世纪80年代由麻省理工学院腿部实验室的Marc Raibert建造的几个机器人成功展示了非常动态的行走。 最初，只有一条腿和一只非常小的脚的机器人可以通过跳跃保持直立。 该动作与弹簧高跷上的人的动作相同。 当机器人落到一侧时，它会朝那个方向略微跳跃，以便抓住自己。 很快，算法被推广到两条腿和四条腿。 一个双足机器人被证明正在运行甚至是翻筋斗。 还演示了四足动物可以小跑，跑步，起搏和束缚。 有关这些机器人的完整列表，请参阅麻省理工学院腿部实验室机器人页面。
动态平衡（受控下降）
机器人行走的更先进的方法是使用动态平衡算法，该算法可能比零力矩点技术更强大，因为它不断监视机器人的运动，并放置脚以保持稳定性。 这种技术最近由Anybots的Dexter Robot演示，它非常稳定，甚至可以跳跃。 另一个例子是TU Delft Flame。
被动动态
也许最有希望的方法是利用被动动力学，其中摆动肢体的动量用于提高效率。 已经表明，完全无动力的人形机制可以沿着缓坡向下行走，仅使用重力推进自己。 使用这种技术，机器人只需要提供少量的电动机动力就可以沿着平坦的表面行走或者稍微向上行走。 这种技术有望使步行机器人的效率至少比ZMP步行者（如ASIMO）高十倍。
其他运动方法
飞行
现代客机本质上是一个飞行机器人，有两个人来管理它。 自动驾驶仪可以控制旅程的每个阶段的飞机，包括起飞，正常飞行，甚至着陆。 其他飞行机器人无人居住，被称为无人驾驶飞行器（UAV）。 它们可以在没有人类飞行员的情况下更小更轻，并飞入危险区域进行军事监视任务。 有些甚至可以射击指挥下的目标。 无人机也正在开发中，它可以自动射击目标，而无需人类的命令。 其他飞行机器人包括巡航导弹，Entomopter和爱普生微型直升机机器人。 Air Penguin，Air Ray和Air Jelly等机器人拥有轻盈的空气体，由桨推动，并由声纳引导。
蛇形
已经成功开发了几种蛇机器人。 模仿真正的蛇移动的方式，这些机器人可以在非常狭窄的空间中导航，这意味着他们有一天可能会被用来搜索被困在倒塌建筑物中的人。 日本的ACM-R5蛇形机器人甚至可以在陆地和水中航行。
溜冰
已经开发了少量的滑冰机器人，其中一个是多模式的步行和滑冰装置。 它有四条腿，无动力的轮子，可以步进或滚动。 另一个机器人Plen可以使用微型滑板或旱冰鞋，并在桌面上滑行。
攀登
已经使用几种不同的方法来开发具有爬升垂直表面的能力的机器人。 一种方法模仿人类登山者在具有突起的墙壁上的运动; 调整质心并依次移动每个肢体以获得杠杆作用。 其中一个例子是Capuchin，由加州斯坦福大学的Ruixiang Zhang博士建造。 另一种方法是使用专门的爬壁式壁趾垫方法，这种方法可以在光滑的表面上运行，例如垂直玻璃。 这种方法的例子包括Wallbot和Stickybot。 中国科技日报于2008年11月15日报道，李晓阳博士及其新概念飞机（珠海）有限公司研究小组成功开发了一款名为“Speedy Freelander”的仿生壁虎机器人。 根据李博士的说法，壁虎机器人可以迅速爬上各种建筑物的墙壁，穿过地面和墙壁裂缝，并在天花板上倒置。 它还能够适应光滑玻璃，粗糙，粘性或多尘的墙面以及各种类型的金属材料。 它还可以自动识别和规避障碍。 它的灵活性和速度可与天然壁虎相媲美。 第三种方法是模仿蛇爬杆的运动。
游泳（鱼）
据计算，游泳时一些鱼可以达到推进效率大于90％。 此外，它们可以比任何人造船或潜艇更好地加速和操纵，并产生更少的噪音和水扰动。 因此，许多研究水下机器人的研究人员想要复制这种类型的运动。 值得注意的例子是Essex大学计算机科学机器人鱼G9，以及由机器人技术研究所建造的机器人金枪鱼，用于分析和数学模拟thunniform运动。 由德国Festo设计和建造的Aqua Penguin，通过企鹅的前“鳍状肢”复制流线型的形状和推进力。 Festo还制作了Aqua Ray和Aqua Jelly，它们分别模仿了manta ray和水母的运动。
2014年，iSplash-II由埃塞克斯大学的博士生Richard James Clapham和Huosheng Hu教授共同开发。 它是第一种能够在平均最大速度（以体长/秒测量）和耐力，最高速度保持的持续时间方面优于真正的carangiform鱼的机器鱼。 该构建达到了11.6BL / s（即3.7m / s）的游泳速度。 第一个版本，iSplash-I（2014）是第一个应用全身长度carangiform游泳运动的机器人平台，发现与传统的后限制波形相比，游泳速度提高了27％。
帆船
还开发了帆船机器人，以便在海洋表面进行测量。 典型的帆船机器人是由IFREMER和ENSTA-Bretagne建造的Vaimos。 由于帆船机器人的推进使用风，电池的能量仅用于计算机，通信和致动器（用于调整方向舵和帆）。 如果机器人配备太阳能电池板，理论上机器人可以永远导航。 帆船机器人的两个主要竞赛是每年在欧洲举行的WRSC和Sailbot。
控制
必须控制机器人的机械结构以执行任务。 机器人的控制涉及三个不同的阶段 – 感知，处理和行动（机器人范例）。 传感器提供有关环境或机器人本身的信息（例如其关节或其末端执行器的位置）。 然后处理该信息以进行存储或传输，并计算移动机械的致动器（电动机）的适当信号。
处理阶段的复杂程度可能很大。 在无功级别，它可以将原始传感器信息直接转换为致动器命令。 传感器融合可首先用于从噪声传感器数据估计感兴趣的参数（例如，机器人抓取器的位置）。 从这些估计推断出即时任务（例如沿特定方向移动夹具）。 控制理论的技术将任务转换为驱动执行器的命令。
在更长的时间尺度或更复杂的任务中，机器人可能需要使用“认知”模型来构建和推理。 认知模型试图代表机器人，世界以及它们如何相互作用。 模式识别和计算机视觉可用于跟踪对象。 映射技术可用于构建世界地图。 最后，可以使用运动规划和其他人工智能技术来确定如何行动。 例如，计划者可以弄清楚如何在不遇到障碍物，摔倒等情况下完成任务。
自治水平
控制系统也可能具有不同程度的自治。
直接交互用于触觉或远程操作设备，并且人类几乎完全控制机器人的运动。
操作员辅助模式使操作员能够执行中到高级别的任务，机器人会自动确定如何实现这些任务。
自主机器人可能在很长一段时间内没有人为干预。 更高水平的自主性不一定需要更复杂的认知能力。 例如，装配厂中的机器人完全自主但以固定模式运行。
另一种分类考虑了人体控制与机器运动之间的相互作用。
遥操作。 人控制每个运动，每个机器执行器的变化由操作员指定。
监事会。 人指定一般移动或位置变化，机器决定其执行器的特定运动。
任务级自治。 操作员仅指定任务，机器人自行管理以完成任务。
完全自治。 机器将创建并完成其所有任务，无需人工干预。