机器人前沿的计算方法

❶ 无人操作机器人该项目应用了哪些科学方法科学原理

无人操作机器人，
该项目应用了科学方法科学原理：

机器思维:推理、搜索、规划

机器学习：符号学习、联结学习、知识发现和数据挖掘 机器感知：机器视觉、模式识别、自然语言理解 机器行为：智能控制、智能制造

计算智能：神经计算、进化计算、模糊计算 分布智能

智能系统：专家系统、智能决策支持系统

❷ 2022年10大前沿科技：机器人未来有望变成多面手

近来，阿里达摩院总结了2022年最值得关注的十大前沿 科技 ，分别是： AI for Science、大小模型协同进化、硅光芯片、绿色能源AI、柔性感知机器人、高精度医疗导航、全域隐私计算、星地计算、云网端融合、XR互联网。

这十大 科技 趋势，都有哪些看点？

趋势一 AI for Science

人工智能成为科学家的新生产工具，催生科研新范式

【概要】实验科学和理论科学是数百年来科学界的两大基础范式，而人工智能正在催生新的科研范式。机器学习能够处理多维、多模态的海量数据，解决复杂场景下的科学难题，带领科学 探索 抵达过去无法触及的新领域。人工智能不仅将加速科研流程，还将帮助发现新的科学规律。预计未来三年，人工智能将在应用科学中得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为科学家的生产工具。

趋势二 大小模型协同进化

大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化

【概要】超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性 探索 ，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化，大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。

趋势三 硅光芯片

光电融合兼具光子和电子优势，突破摩尔定律限制

【概要】电子芯片的发展逼近摩尔定律极限，难以满足高性能计算不断增长的数据吞吐需求。硅光芯片用光子代替电子进行信息传输，可承载更多信息和传输更远距离，具备高计算密度与低能耗的优势。随着云计算与人工智能的大爆发，硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。预计未来三年，硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。

趋势四 绿色能源AI

人工智能助力大规模绿色能源消纳，实现多能互补的电力体系

【概要】风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，也带来了并网难、消纳率低等问题，甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征，大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。人工智能技术的应用，将有效提升电网等能源系统消纳多样化电源和协调多能源的能力，成为提升能源利用率和稳定性的技术支撑，推动碳中和进程。预计未来三年，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消纳，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。

趋势五 柔性感知机器人

机器人将兼具柔性和类人感知，可自适应完成多种任务

【概要】传统机器人依赖预编程，局限于大型生产线等结构化场景。近年来，柔性机器人结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，获得了力觉、视觉、声音等感知能力，应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升。机器人将从大规模、标准化的产线走向小规模、非标准化的场景。预计未来五年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。

趋势六 高精度医疗导航

人工智能与精准医疗深度融合，助力诊疗精度与效率提升

【概要】传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的辅助诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。

趋势七 全域隐私计算

破解数据保护与流通两难，隐私计算走向全域数据保护

【概要】数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。预计未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。

趋势八 星地计算

卫星及地面一体化的通信与计算，促进空天地海全面数字化

【概要】基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、沙漠等无人区尚是服务的空白地带。高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。预计未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，卫星及其地面系统将成为新型计算节点。

趋势九 云网端融合

云网端融合形成新计算体系，催生云上新物种

【概要】新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。预计未来两年，将有大量新型应用在云网端融合的新计算体系中运行。

趋势十 XR互联网

XR眼镜会成为重要交互界面，带动下一代互联网发展

【概要】随着端云协同计算、网络通信、数字孪生等技术发展，以沉浸式体验为核心的XR（未来虚实融合）互联网将迎爆发期。眼镜有望成为新的人机交互界面，推动形成有别于平面互联网的XR互联网，催生从元器件、设备、操作系统到应用的新产业生态。XR互联网将重塑数字应用形态，变革 娱乐 、社交、工作、购物、教育、医疗等场景交互方式。预计未来三年，外形与重量接近普通眼镜的新一代XR眼镜将产生，成为下一代互联网的关键入口。

除了AI for Science、硅光芯片，这10大前沿 科技 中还包含了，柔性感知机器人、XR互联网等技术的快速发展。

很多人对波士顿动力公司的机器人Atlas留下了深刻印象。

机器人领域正在发生变化。传统机器人依赖预编程，一般只能在大型生产线等结构化场景中用于特定任务。但这几年，结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，机器人正在获得力觉、视觉、声音等感知能力，通用性和应变能力大幅提升。

也就是说，机器人未来有望变成多面手，能处理多种任务，而且能随机应变了。这将提升机器人的普及率。

预计未来5年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。

达摩院还预测，新型网络技术将推动云网端融合成为新的计算架构。云将作为脑，端作为交互界面，专注于用户体验。

未来的终端，不会仅限于PC、手机。 任何一个普通的设备，哪怕只是一块屏幕，都可以拥有超级大脑，而计算基本发生在云端。

这一趋势将推动以沉浸式体验为核心的XR互联网加速到来。

达摩院认为，预计未来三年，外形与重量接近普通眼镜的新一代 XR眼镜将产生，成为下一代互联网的关键入口。

❸ 常用机器人控制方法有哪些

首先依据机器人的机械结构建立机器人运动模型，最常用的运动学模型是DH模型和指数积模型
运动学模型是建立各个机器人关节运动，与机器人整体运动的对应关系，也就是说，机器人某个关节动了，对机器人整体位置和姿态影响有多少，就需要通过运动学模型去计算，这种计算算是正向计算：从各个关节到机器人整体
另一种计算是逆向计算：从机器人整体到各个关节，比如说机器人想要运动到某个位置，那对应的各个关节要运动多少，就需要运动学模型做逆向计算。
上面说的都是上层计算，得到的是位置信息，但最终机器人动，是需要电流驱动电机的，中间的转换数据链是：位置-》速度-》加速度-》力矩-》电流
这是机器人运动最基本的
另外，机器人想要运动到哪里，可以通过摄像头（单目或者双目），或者激光去定位。
如果想要机器人运动更柔和或者效率更高或者更节能，就需要加入机器人的动力学模型，并且标定机器人的动力学参数，再做正向和逆向计算
如果想要提高机器人的精度，就需要对机器人的本体误差做标定，并补偿

❹ 库卡机器人减速比怎么计算

1、首先定义计算方法，减速比=输入转速÷输出转速。
2、其次通用计算方法，减速比=使用扭矩÷9550÷电机功率×电机功率输入转数÷使用系数。
3、最后齿轮系计算方法，减速比=从动齿轮齿数÷主动齿轮齿数，然后将得到的结果相乘即可。

❺ 机器人编程怎么入门

学机器人编程入门要选择合适的编程语言,一定避免难度太高打消孩子学编程的兴趣。建议咨询童程童美，该机构会针对不同年龄段孩子推出不同的教学方案。

机器人编程的工程专业是培养适应社会发展需要的德、智、体、美全面发展，具有道德文化素质和社会责任感，掌握工业机器人技术工作必备的知识、技术，有较强实践能力、创新精神，主要从事机器人工作站设计、装调与改造，机器人自动化生产线的设计、应用及运行管理等相关岗位工作，具有较强综合职业能力的高素质应用型专门人才。从教育机构和家长看来，少儿学习编程是一种健康有益的教育方式，对于促进儿童的思维能力有极大的好处，况且随着国家设定的未来要成为一个智能制造强国的目标，未来对高质量编程人才的需求会持续向好，所以从小学习编程，对孩子的未来选择面会更大，机会更多。【学少儿编程可以提高孩子逻辑思维、专注力！】

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❻ 2016年机器人在研究领域都有哪些新突破

1、IBM研制出世界首个人工相变神经元
2、新算法让波士顿动力机器人实现类人平衡力
3、能精确锁定并杀死癌细胞的纳米机器人问世
4、斯坦福大学研制潜水机器人探测17世纪沉船
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2016机器人领域十大前沿技术突破年终盘点http://robot.ofweek.com/2016-12/ART-8321203-8140-30085932.html

❼ 机器人领域十大前沿技术，你知道几个

近些年来，机器人行业发展迅速，机器人被广泛应用于各个领域尤其是工业领域，不难看出其巨大潜力。与此同时，我们也必须认识到机器人行业的蓬勃发展，离不开先进的科研进步和技术支撑。以下，我们将盘点十大机器人最前沿技术，供各位机械精英参考。

1.软体机器人——柔性机器人技术

柔性机器人关阀门

柔性机器人技术是指采用柔韧性材料进行机器人的研发、设计和制造。柔性材料具有能在大范围内任意改变自身形状的特点，在管道故障检查、医疗诊断、侦查探测领域具有广泛应用前景。

2.机器人可变形——液态金属控制技术

英国科学家通过编程控制液态金属

液态金属控制技术指通过控制电磁场外部环境，对液态金属材料进行外观特征、运动状态准确控制的一种技术，可用于智能制造、灾后救援等领域。

液态金属是一种不定型、可流动液体的金属，目前的技术重点主要集中在液态金属的铸造成型上，液态机器人还只是一个美好的愿景。

3.生物信号可以控制机器人——生肌电控制技术

意大利技术研究院研发的儿童机器人iCub

生肌电控制技术利用人类上肢表面肌电信号来控制机器臂，在远程控制、医疗康复等领域有着较为广阔的应用。

4.机器人可以有皮肤——敏感触觉技术

触觉机械手“Gentle Bot”抓取西红柿

敏感触觉技术指采用基于电学和微粒子触觉技术的新型触觉传感器，能让机器人对物体的外形、质地和硬度更加敏感，最终胜任医疗、勘探等一系列复杂工作。

5.“主动”交流——会话式智能交互技术

采用会话式智能交互技术研制的机器人不仅能理解用户的问题并给出精准答案，还能在信息不全的情况下主动引导完成会话。

苹果公司新一代会话交互技术将会摆脱Siri一问一答的模式，甚至可以主动发起对话。

6.机器人有心理活动—— 情感 识别技术

日本SBRH研发的Pepper对人的感情识别

情感 识别技术可实现对人类 情感 甚至是心理活动的有效识别，使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力，可应用于机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域。

对人类的面部表情进行识别和解读，是和人脸识别相伴相生的一种衍生技术。

7.用意念操控机器——脑机接口技术

借助focause实现用意念写字

脑机接口技术指通过对神经系统电活动和特征信号的收集、识别及转化，使人脑发出的指令能够直接传递给指定的机器终端，可应用于助残康复、灾害救援和 娱乐 体验。

8.机器人带路——自动驾驶技术

“阿尔法巴”智能驾驶公交系统

应用自动驾驶技术可为人类提供自动化、智能化的装载和运输工具，并延伸到道路状况测试、国防军事安全等领域。

9.再造虚拟现场——虚拟现实机器人技术

mVR虚拟现实手术规划系统处理脊柱的临床案例

虚拟现实机器人技术可实现操作者对机器人的虚拟遥控操作，在维修检测、 娱乐 体验、现场救援、军事侦察等领域有应用价值。

10.机器人之间互联——机器人云服务技术

德国机器人展上的智能机械手

机器人云服务技术指机器人本身作为执行终端，通过云端进行存储与计算，即时响应需求和实现功能，有效实现数据互通和知识共享，为用户提供无限扩展、按需使用的新型机器人服务方式。

❽ 机器人领域有哪些前沿研究方向 知乎

机器人现在比较有前途的方向不外乎：工业机器人、无人飞行器（UAV）、无人驾驶汽车（UGV）、医疗机器人。工业机器人现在需求量越来越大，是个不错的行业，但目前主要做研究的都是公司了，大学里几乎不做了（但大学会用工业机器人做点别的研究，比如抓握研究，就是面对不规则物体时，如何判定形体，如何用机械手准确、稳定地抓握）。UAV主要是政府在投钱，军队用。UGV是政府和一些有前瞻性的公司，就目前的技术情况，恐怕十年内无法大规模商业化。医疗机器人是针对目前一些手术上的问题在做，目前有一定进展（达芬奇系统），商业前景很好，但是短期内恐怕推广不开。其他方向，比如家政机器人，有Willow Garage在探路，但是前景很不乐观。日本做类人步行机器人做的很欢，但是应用前景极其狭窄（目前来看仅可用于人难以深入的灾难环境操作原本为人设计的设施）。Boston Dynamics的四足步行机器人做得不错，但是应用范围过于狭窄，只有军队可能有兴趣采购。Sarcos雷神的外骨骼做得不错，有一定商业化前景，但是自重太大，对能源要求很高，成本也很高，。

做机器人，主要有三个层面。

最底层做机械设计，主要是电机、传感器、人工肌肉、结构设计等等。

中层做控制设计，主要是传感器滤波和控制算法。

上层做感知，主要是根据传感器数据进行更高阶的信息融合，作更复杂的分析，比如说机器视觉、SLAM之类。

人工智能在机器人领域目前没看出来有什么大用处。甚至连机器学习都用的非常少。三个层面都不错。不过目前发展最快的是后两个层面。中层现在在工业界发展比较快。上层主要还是在学术界，目前还没有多少可供商业化的东西。下层现在很缓慢，主要是没有找到非常好的材料。

❾ 有哪些应用的前沿技术和仿生算法的机器人

星际小象的机器人，这家公司还自主研发呢世界领先的仿生机器人，不仅仅是应用在生活中，还是中国仿生机器人的一大核心进步。

❿ 机器人的臂展怎么计算的

机器人的臂展是通过专业的测量设备进行测量的方式，但是这种方法需要昂贵的测量设备，且操作复杂不利于现场快速测量。

随着科学技术的发展，机器人的相关研究已经取得了较大的突破。目前，机器人已经能非常成熟地协助人类进行物品转移，机器人转移物品的过程需要通过手臂来拿取物品。

但是由于安装间隙、机械加工误差及装配误差等原因。机器人的实际臂长与理论臂长往往会存在偏差，在使用过程中会影响机器人的定位精度，因而需要确定的机器人的实际臂长。

具体方法：

包括以下步骤：确定标定板特征点在第一标定板图像中的图像坐标，作为第一图像坐标；根据第一图像坐标和预先确定的第一转换关系确定所述机器人特征点的物理坐标，根据所述第一图像坐标、所述第一物理坐标以及机器人臂长的几何关系确定机器人臂长值。

在其中一个实施例中，所述根据所述第一图像坐标、所述第一物理坐标以及机器人臂长的几何关系确定机器人臂长值的步骤。

包括：通过机器人臂长、关节角度以及关节偏移角度表示第一物理坐标的坐标值，得到第一关系式；根据所述第一关系式和所述第一图像坐标建立第二关系式，根据所述第二关系式求解机器人臂长值。