第1章 绪论
1.1 概述
随着机器人技术的进步和制造业的大规模高速扩展，机器人开始广泛应用于汽车、电子、机械等行业，主要从事焊接、装配、产品质量检测、搬运、加工、码垛等高强度重复作业，随着制造业竞争的日益加剧，引入柔性化、绿色化、数字化的智能制造是制造业发展的必然方向。机器人作为未来制造业的核心装备，传统固定模式和单任务工业机器人显然无法满足智能化制造需求，迫切需要引入智能感知、信息获取和控制技术，以完成更加复杂和自动化水平要求更高的作业处理，逐步替代人工完成复杂工序和精密作业处理。如在汽车、机床等行业的装配和抓取环节，希望机器人能够自动完成智能化装配和抓取处理；在精密制造生产线中，涉及各种各样的高速、高精度产品装配和分拣，迫切需要具有高速、高精度的高可靠机器人自动化装备。
目前国内外智能机器人研究内容非常广泛，研究方向也十分具体和细化，相应的研究成果很多，具体的关于智能机器人的主要研究内容大概可以概括为以下几个方面。
（1）机器人执行机构的优化和创新设计技术
探索新的机器人本体执行机构的材料、构型和装配方式，如利用并联机构、柔性机构和混联机构完成特殊的工作任务，利用新的高强度轻质材料提高刚度/自重比，利用模块化设计和可重构等装配方式搭建各种新型的面向任务的机器人。一些高性能材料的不断出现，如形状记忆合金、电致流变流体材料、磁致流变流体材料、电致伸缩材料、磁致伸缩材料、光导纤维和功能凝胶等对机器人技术的不断发展和应用起到了关键性作用，机器人的设计和建造需要高强度、高韧性、变形可控的高性能材料，或者具有特殊强度、韧性以及一些类生物特性的材料。一些集传感、控制、驱动多种功能于一身的智能材料被不断研究出来，考虑如何将这些新型材料用于机器人的结构、驱动和传感将为机器人的性能提高起到关键作用。
（2）机器人控制技术研究
机器人系统建模与分析、路径规划、运动控制和自主控制等，如通过人工神经网络、模糊控制和遗传算法等高级智能算法使机器人系统在复杂环境中具有高度的适应性和鲁棒性，将极大地提高系统的控制性能。目前在结构化环境下的控制方法经广泛的研究和应用已取得可喜的成果，但对非结构化、未知环境下的机器人控制关键理论、技术和方法还有待进一步完善。
（3）机器人-控制者的人机实时交互
机器人集环境感知、动态决策和规划、行为控制与执行等多功能于一体，智能机器人的关键智能技术是自动规划技术和基于传感器的智能。研究机器人微型化、智能化、网络化和信息化的各种传感器及检测感知技术，利用图形/图像分析、图像重构、立体视觉、传感器动态分析和补偿、多传感器信息融合、虚拟现实临场感等技术实现实时的人机交互等是当前的研究热点。可以通过虚拟机器人技术实现基于多传感器、多媒体和虚拟现实以及临场传感技术的机器人虚拟遥控操作和人机交互。
（4）机器人仿生智能技术研究
通过研究、学习、模仿来复制和再造某些生物系统的结构、功能、工作原理及控制机制，机器人对自然的适应和改造能力将获得了巨大的提高和改善。结构仿生通过研究生物肌体的构造和动作机理，搭建类似生物体或生物体中某部分的机械装置作为机器人的机械本体结构，通过结构相似实现功能仿生，如仿生足部、仿生鱼、蛇形机器人、LS3野外机器人等。机器人所采用的运动方式主要有轮式、履带式、足式、飞行式、蠕动式、振动冲击式和泳动式等，通过模仿生物系统形式多样的运动器官和运动形式，拓宽机器人在各种环境中（如深海、陆地、空中）的运动功能和性能，实现机器人的仿生运动。通过对生物视觉、听觉、触觉等感知功能的研究，有助于解决机器人更高性能的环境感知问题。如仿生视觉、仿蜜蜂导航和定心能力、仿蝙蝠超声波仿生声呐头、仿生皮肤等。如何应用不断涌现的新型敏感材料和检测方法实现仿生感知在机器人的研究中具有重大意义。
（5）多传感感知和信息融合
机器人系统复杂，控制方法要求高，系统的未知因素很多，控制变量具有不确定性，因此机器人依赖于其感知系统如视觉、力觉、触觉、接近觉、距离觉、姿态觉、位置觉等传感器，及其采用的相关信息获取、融合、理解及控制方法和机制。关于机器人感知系统的研究还不够成熟，其相应的感知信息方面的技术相对落后，自身在智能化和网络化方面还有待进一步发展。
（6）多智能体协调控制技术
机器人的具体任务可能需要多个机器人共同协作完成，应主要考虑多机器人合作和多机器人协调等两个方面的问题。如通过多机器人系统来协调完成飞船与空间站的交会对接，能够有效地避免利用喷气装置对接时极易产生的飞船与空间站之间的碰撞，继而避免可能出现的毁坏的危险。通过对多智能体的群体体系结构、相互间的通信与磋商机理，感知与学习方法，建模和规划、群体行为控制等方面进行研究，通过群体行为增强个体智能，提高系统整体工作效率，减少局部故障对整体的影响，从而表现出“组智能”，实现团体功能。
（7）故障诊断及可靠性分析
利用基于解析数学模型、基于信号处理和基于知识等故障诊断方法，结合专家系统、神经网络和混合诊断等智能化技术，对机器人进行故障诊断和可靠性评估，设计具有故障容错性能的机器人，以提高机器人的可靠性、降低系统的故障率和故障损失也是当前的研究内容之一。
（8）特殊极端环境下机器人的感知、机构、控制和驱动研究
极端环境机器人是当今前沿技术研究最活跃的领域之一，国际上把极端环境下的机器人适应技术公认为通往机器人技术产业化之路上必须解决的难题，对其进行深入的研究与开发是推进高精尖的国防军事、航空、航天、航海、资源开发、民用机器人的必需步骤。近年来，世界各国十分重视极端环境下机器人技术的研究，分别研究和开发新型的具有智能、能接受面向任务的命令、自动搜索目标、自动制订规划并完成任务的极端环境下机器人，用以完成极端环境下各种人类不可能完成或较难完成的作业任务。