工业机器人研究现状及发展趋势_曹文祥
工业机器人的研究现状与发展趋势
工业机器人的研究现状与发展趋势工业机器人是一种能够代替人工完成重复性、精密性、危险性高的工作的自动化设备，是工业制造领域的重要技术装备之一。
随着科技的发展和工业生产的需求，工业机器人正在逐步取代传统的人工作业方式，成为工业制造的新力量。
本文将就工业机器人的研究现状和发展趋势进行探讨。
一、研究现状1.技术水平不断提高随着人工智能、机器视觉、传感器技术等领域的不断进步，工业机器人的技术水平也在不断提高。
现代工业机器人具有更高的精度、更快的速度、更灵活的操作等特点，可以完成更加复杂的生产任务。
新材料、新工艺的应用也为工业机器人的发展提供了更广阔的空间。
2.应用场景不断拓展工业机器人最早是用于汽车制造领域，但随着技术的发展，其应用场景也在不断拓展。
如今，工业机器人已经涉足到电子制造、医药产业、食品加工等多个领域，成为了工业生产的重要组成部分。
工业机器人在太空探索、海底开采等特殊环境下的应用也引起了研究者的关注。
3.人机协作成为发展趋势随着人工智能技术的发展，人机协作成为了工业机器人发展的新趋势。
传统的工业机器人通常是在封闭的环境中完成任务，而人机协作的工业机器人则可以与人类进行更加密切的合作，共同完成生产任务。
这种模式可以更好地发挥人类的智慧和灵活性，提高生产效率和产品质量。
二、发展趋势1.智能化未来工业机器人的发展趋势是智能化。
智能化工业机器人将结合人工智能、大数据、物联网等技术，具备自主学习、自主决策的能力，能够根据环境变化自主调整工作方式，更好地适应生产任务的需求。
2.柔性化工业机器人的发展趋势也是柔性化。
传统的工业机器人多为固定式，只能完成特定的任务，而柔性化工业机器人具有更强的适应能力，可以灵活地应对不同的生产任务和生产环境，可以通过重新编程或者更换工具等方式快速转换任务。
3.安全性工业机器人在发展过程中，安全性始终是重中之重。
未来的工业机器人将更加注重安全性设计，包括防护装置的设置、智能传感器的应用、安全标准的制定等方面，保障工作人员的安全，降低工作风险。
工业机器人的研究现状及发展趋势
工业机器人的研究现状及发展趋势
首先，工业机器人的智能化程度不断提高。
传统的工业机器人通常需
要预先编程才能执行任务，而智能化机器人则具有自主决策和学习能力。
目前，一些研究机构和企业已经开发出了能够感知环境、分析数据并做出
相应决策的智能机器人。
这使得机器人可以更好地适应复杂和多变的工作
环境，并且具有更高的工作效率和灵活性。
第三，工业机器人的灵活性和适应能力提高。
传统的工业机器人通常
是用于执行特定的任务，对环境和任务的变化适应能力较差。
而现代工业
机器人则具有更强的灵活性和适应性，可以根据不同的任务和工作环境进
行自主的调整和优化。
这主要得益于机器人的感知和规划能力的提高，以
及机器人控制系统的智能化和自学习特性的引入。
最后，工业机器人的结构和材料也在不断创新。
随着轻量化技术和新
型材料的应用，工业机器人的自身重量和体积得以减小。
这使得机器人更
易于安装和部署，并且可以适应更加复杂的工作环境。
此外，新型结构和
材料的应用还可以提高机器人的刚性和精度，从而提高机器人的工作效率
和质量。
综上所述，工业机器人的研究现状已经取得了很多新的突破，智能化、协作能力、灵活性和结构材料的创新是当前工业机器人发展的主要趋势。
随着科技和制造业的不断发展，工业机器人将在生产领域发挥越来越重要
的作用，为人类创造更加高效、安全和可持续发展的生产环境。
工业机器人的发展现状及发展趋势
工业机器人的发展现状及发展趋势引言概述：工业机器人是一种在工业领域中广泛应用的自动化设备，它能够执行各种重复性、繁重或者危（wei）险的任务，提高生产效率和质量。
本文将介绍工业机器人的发展现状以及未来的发展趋势。
一、工业机器人的发展现状1.1 工业机器人的应用领域工业机器人广泛应用于汽车创造、电子创造、食品加工等行业。
在汽车创造领域，工业机器人可以完成车身焊接、涂装等工序，大大提高了生产效率和质量。
在电子创造领域，工业机器人可以完成电路板组装、质检等工序，提高了产品的一致性和可靠性。
在食品加工领域，工业机器人可以完成包装、分拣等工序，提高了生产的卫生标准和速度。
1.2 工业机器人的技术进步工业机器人的技术不断进步，主要表现在以下几个方面。
首先，机器人的感知能力得到了提升，可以通过视觉、触觉等传感器获取环境信息，实现更精确的操作。
其次，机器人的运动控制能力不断提高，可以实现更灵便、精准的动作。
再次，机器人的学习能力得到了增强，可以通过机器学习算法不断提升自身的能力和适应性。
最后，机器人与人类的协作能力也得到了提高，可以实现更安全、高效的人机合作。
1.3 工业机器人市场的发展随着工业机器人技术的不断成熟，市场需求也在不断增长。
根据统计数据，全球工业机器人市场规模逐年增长，估计未来几年将保持较高的增长率。
特殊是在亚洲地区，由于创造业的快速发展和劳动力成本的上升，工业机器人市场呈现出较大的增长潜力。
二、工业机器人的发展趋势2.1 人工智能与机器人的结合随着人工智能技术的快速发展，工业机器人与人工智能的结合将成为未来的趋势。
通过人工智能技术，机器人可以更好地理解和适应不同的环境和任务，实现更智能化的操作和决策。
2.2 柔性化和个性化生产未来工业机器人将更加注重柔性化和个性化生产。
随着市场需求的多样化和个性化定制的兴起，工业机器人需要具备更灵便、可调整的生产能力，以满足不同产品和需求的生产要求。
2.3 人机协作与安全性提升工业机器人与人类的协作将成为未来的发展方向。
工业机器人的研究现状与发展趋势
工业机器人的研究现状与发展趋势工业机器人是指专门用于工业领域的机器人，它能够完成各种生产、装配和加工任务。
随着科技和制造业的发展，工业机器人行业也在不断壮大和发展，成为工业自动化的重要组成部分。
本文将从工业机器人的研究现状和发展趋势两个方面进行分析。
一、工业机器人的研究现状目前，工业机器人的研究现状主要体现在以下几个方面：1、技术实力不断增强随着科技的发展和进步，工业机器人的技术实力不断增强。
各种高新技术，如人工智能、机器视觉、物联网等，被广泛应用到工业机器人中，使其具备了更高的自主运行和智能化水平。
工业机器人的动作精度、灵活性、稳定性等也得到了大幅提升。
2、应用领域不断拓展工业机器人的应用领域不断拓展，除了传统的生产装配领域外，还涉及到了汽车制造、电子设备加工、食品加工、医药制造等多个领域。
工业机器人在这些领域的应用，不仅提高了生产效率，还改善了产品质量和劳动条件。
3、产业结构不断优化随着工业机器人技术的不断完善，相关装备和配套产业也在不断发展和壮大。
国内外一大批工业机器人原材料、零部件、控制系统、传感器等相关企业涌现，形成了完整的产业链，为工业机器人的推广应用提供了坚实支持。
4、国际竞争态势日趋激烈工业机器人是国家现代制造业发展的重要支撑，各国都把工业机器人技术研究与发展作为战略性产业来培育和发展。
中国、德国、日本、美国等工业强国在工业机器人领域的研究实力不断增强，国际竞争态势日趋激烈。
二、工业机器人的发展趋势1、智能化水平不断提高随着人工智能技术的迅猛发展，工业机器人的智能化水平不断提高。
未来的工业机器人将具备更高的自主学习、自主决策和自主执行能力，更加适应复杂和多变的工业环境。
2、柔性化生产得到更好应用随着柔性制造技术的发展，工业机器人将实现柔性化生产的更好应用。
未来的工业机器人将具备更强的灵活性和适应性，能够根据生产任务的变化快速调整工作方式和流程。
3、人机协作模式更加成熟未来的工业机器人将更加注重人机协作模式的研发和应用。
工业机器人的发展现状及发展趋势
工业机器人的发展现状及发展趋势引言概述：工业机器人是一种能够自动执行工业任务的机器人，它们在生产线上扮演着重要的角色。
随着科技的不断进步，工业机器人的发展也日新月异。
本文将探讨工业机器人的发展现状以及未来的发展趋势。
一、发展现状1.1 自动化程度不断提高随着人工智能和机器学习技术的不断发展，工业机器人的自动化程度不断提高。
现代工业机器人不仅能够执行简单的重复性任务，还能够进行复杂的决策和规划。
1.2 应用领域不断拓展工业机器人的应用领域不断拓展，不仅仅局限于传统的创造业领域。
如今，工业机器人已经开始在医疗、农业、物流等领域发挥重要作用。
1.3 人机协作成为趋势随着人机协作技术的不断发展，越来越多的工业机器人开始与人类共同工作。
人机协作不仅提高了工作效率，还减少了工作中的安全隐患。
二、发展趋势2.1 智能化发展趋势明显未来工业机器人的发展趋势将更加智能化，将更多地依赖于人工智能和大数据技术。
工业机器人将能够更好地适应环境变化，做出更加智能的决策。
2.2 柔性化生产成为主流未来工业机器人的发展趋势将更加注重柔性化生产。
工业机器人将能够快速适应不同的生产需求，实现快速转换和灵便生产。
2.3 人机协作将更加密切未来工业机器人的发展趋势将更加注重人机协作。
工业机器人将更多地与人类共同工作，共同完成任务。
人机协作将成为工业生产的主流模式。
三、技术创新3.1 传感器技术的不断进步随着传感器技术的不断进步，工业机器人的感知能力将不断提高。
工业机器人将能够更好地感知周围环境，做出更加智能的决策。
3.2 机器学习技术的应用机器学习技术的应用将成为工业机器人发展的重要方向。
工业机器人将能够通过学习不断优化自身的工作效率和质量。
3.3 云计算技术的应用云计算技术的应用将使工业机器人能够更好地进行数据共享和协作。
工业机器人将能够通过云计算技术实现远程监控和管理。
四、市场前景4.1 亚太地区市场增长迅速亚太地区是工业机器人市场增长最快的地区之一。
工业机器人的发展现状及发展趋势
工业机器人的发展现状及发展趋势引言概述：工业机器人是一种自动化生产设备，具有高效、精准、稳定的特点，被广泛应用于创造业领域。
随着科技的不断进步和人工智能技术的发展，工业机器人的应用范围和功能不断拓展，其发展现状和未来趋势备受关注。
一、发展现状1.1 自动化程度不断提高工业机器人的自动化程度不断提高，能够完成更复杂的生产任务，减少人力成本，提高生产效率。
例如，柔性生产线上的协作机器人可以根据生产需求自动调整工作方式，实现灵便生产。
1.2 智能化技术应用广泛工业机器人的智能化技术应用越来越广泛，包括视觉识别、传感器技术、人机协作等。
这些技术使机器人能够更好地适应复杂的工作环境，提高生产效率和质量。
1.3 行业应用不断扩展工业机器人的应用领域不断扩展，除了传统的汽车创造、电子创造等领域外，还涉及医疗、农业、物流等多个行业。
例如，在医疗领域，手术机器人可以实现精准手术，提高手术成功率。
二、发展趋势2.1 智能化水平进一步提升随着人工智能技术的发展，工业机器人的智能化水平将进一步提升，机器人将具备更强的学习能力和自主决策能力，能够更好地适应复杂的生产环境。
2.2 柔性化生产成为主流未来工业机器人将更加注重柔性化生产，能够根据生产需求实现快速转换和调整，提高生产线的灵便性和适应性。
柔性生产线上的机器人将能够实现多品种、小批量生产。
2.3 人机协作成为发展趋势人机协作技术将成为工业机器人发展的重要趋势，机器人将更多地与人类进行合作，共同完成生产任务。
这种人机协作模式将提高生产效率和工作安全性。
结论：工业机器人作为自动化生产的重要设备，发展现状不断向智能化、柔性化、人机协作方向发展。
未来，随着科技的不断进步，工业机器人的应用范围和功能将继续拓展，为创造业的发展带来更多机遇和挑战。
工业机器人的研究现状与发展趋势
工业机器人的研究现状与发展趋势随着科技的不断进步和工业化程度的不断提高，工业机器人在现代制造业中的应用越来越广泛。
工业机器人的自动化、智能化和柔性化技术不断发展，为制造业带来了巨大的变革和提升。
本文将从工业机器人的研究现状和发展趋势两个方面进行探讨。
一、研究现状1. 工业机器人的发展历程工业机器人的发展可以追溯到20世纪60年代，当时的工业机器人主要用于汽车制造业。
随着电子技术和计算机技术的不断发展，工业机器人逐渐智能化和柔性化，应用范围也逐渐扩大到了电子、医药、食品等不同领域。
目前，工业机器人已成为现代制造业中不可或缺的一部分。
工业机器人的主要技术特点包括自动化、智能化和柔性化。
自动化技术使得工业机器人能够自主完成生产任务，提高了生产效率和品质；智能化技术使工业机器人能够具备学习和自适应能力，能够适应不同的生产环境和生产任务；柔性化技术使得工业机器人能够灵活地适应不同的生产需求，实现快速换型和生产。
工业机器人的应用领域包括汽车制造、电子制造、医药制造、食品加工等多个领域。
特别是在汽车制造领域，工业机器人已经成为汽车生产线上的主要生产力，并且在电子、医药、食品等领域也有广泛的应用。
当前工业机器人的研究重点主要包括机器人控制技术、机器人感知技术、机器人智能技术和机器人柔性制造技术。
机器人控制技术是工业机器人的核心技术，决定了工业机器人的运动精度和速度；机器人感知技术使得工业机器人能够感知周围环境和识别工件；机器人智能技术使得工业机器人具备学习和自适应能力；机器人柔性制造技术使得工业机器人能够适应不同的生产需求。
二、发展趋势1. 自动化和智能化未来工业机器人的发展趋势主要是自动化和智能化。
随着人工智能和大数据技术的不断发展，工业机器人将更加智能化，具备更强的学习和决策能力，能够更好地适应复杂的生产环境和生产任务。
2. 灵巧性和柔性化未来工业机器人的发展趋势还包括更高的灵巧性和柔性化。
随着新材料和新技术的不断涌现，工业机器人将更加灵巧，能够更精准地完成各种复杂的生产任务；工业机器人将更加柔性化，能够更快速地适应不同的生产需求。
工业机器人的发展现状及发展趋势
工业机器人的发展现状及发展趋势引言概述：工业机器人是一种能够自主工作的机器人，广泛应用于生产线上的自动化生产中。
随着科技的发展，工业机器人的应用范围越来越广，性能也越来越强大。
本文将从工业机器人的发展现状和发展趋势两个方面进行详细介绍。
一、发展现状1.1 自动化水平不断提高随着工业机器人技术的不断进步，自动化水平在不断提高。
现代工业机器人可以完成更加复杂的操作，减少人工干预，提高生产效率。
1.2 应用领域不断扩大工业机器人的应用领域不断扩大，不仅在汽车制造、电子生产等传统领域有广泛应用，还在医疗、农业等领域开始发挥作用。
1.3 智能化程度逐渐提升随着人工智能技术的发展，工业机器人的智能化程度也在逐渐提升。
机器人可以通过学习和适应不同环境，更加灵活地应对各种工作场景。
二、发展趋势2.1 人机协作成为趋势未来工业机器人的发展趋势是人机协作，即机器人与人类共同工作。
机器人将更加智能化，能够与人类实现更加紧密的合作。
2.2 柔性制造技术逐渐成熟柔性制造技术是工业机器人的一个重要发展方向，未来工业机器人将更加灵活，能够适应不同的生产需求。
2.3 数据驱动的智能制造数据驱动的智能制造将成为未来工业机器人的发展方向。
通过大数据分析和人工智能技术，工业机器人可以更好地预测和优化生产过程。
三、发展挑战3.1 安全性问题随着工业机器人的普及，安全性问题成为一个重要挑战。
如何确保机器人与人类安全地共同工作是一个亟待解决的问题。
3.2 技术标准统一工业机器人的技术标准尚未完全统一，这给不同厂商的产品兼容性带来一定困难。
未来需要加强国际间的技术标准统一工作。
3.3 人才短缺随着工业机器人技术的不断发展，对高素质的人才需求也在增加。
如何培养更多的工业机器人专业人才是一个亟待解决的问题。
四、发展机遇4.1 产业升级需求随着产业升级的需求不断增加，工业机器人将有更广阔的应用空间。
机器人可以帮助企业提高生产效率，降低成本，提升竞争力。
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现 状·趋 势·战 略
工业机器人研究现状及发展趋势
□ 曹文祥 □ 冯雪梅
武汉理工大学 机电工程学院 武汉 430070
摘 要：作为最典型的机电一体化的高科技装备，工业机器人得到了非常广泛的应用。 综述了国内外工业机器人的
研究热点现状，并预测了其发展趋势。
关键词：工业机器人 现状 发展趋势
中 图 分 类 号 ：TP242.2
第 1 代：示教再现型机器人，但不具备反馈能力。 如 郭 勇 等 人[1] 研 制 的 挖 掘 机 手 柄 自 动 操 作 机 构 ，该 机 构结构简单，能够实现动作示教再现。
第 2 代：有感觉的机器人，不仅具有内部传感器， 而 且 具 有 外 部 传 感 器 ， 能 获 得 外 部 环 境 信 息 。 如 P.l Liljeb.ck 等人研制的蛇形 机器人就装 有内部测 转速的 传感器，以及外部测力的传感器，该机器人能够在不规 则环境中具有一定的运动能力。
文 献 标 识 码 ：A
文章编号：1000 － 4998 (2011) 02 － 0041－ 03
Abstract: As the typical high-tech equipment of mechanoelectronic integration, industrial robots have been widely used.
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 （UKF SLAM）、Rao -Blackwelled 粒 子 滤 波 算 法 （RBPR SLAM）、Uncented FastSLAM 法 （UFastSLAM）法 等 。 较 常用的是 EKF、Fast-SLAM、UKF、RBPF 以及 UFastSLAM 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 ，Uncented FastSLAM 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。 2.3 机器人-环境交互
2 国外工业机器人的研究现状
2.1 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 收稿日期：2010 年 9 月
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 Zeyang 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 。 Shigeo 和 Hiroya Yamada 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 Andreas Transeth 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。 Kristin Y.Pettersen 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。 Giuseppe Tortora 等人设计了
The current situation of research hot points of IR is preseБайду номын сангаасted and the developing trend forecasted.
Key Words: Industrial Robot (IR) Current Situation Developing Trend
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。 Michael D. M.Kutzer 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 。 Hongxing Wei 等人设计 了一种自组装和自重构的模块化机器人，而 Graham G Ryland 等 人 设 计 了 专 门 用 于 搜 救 行 动 中 的 可 重 构 iMobot 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。 Sergiu-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。 2.2 机器人的定位与环境地图的创建
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。
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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。
第 3 代：智能机器人。 定义为“可自动控制的装置， 能理解指示命令，感知环境，识别对象，规划自身操作 程序来完成任务”。 如 John Vannoy 等人采用实时可适 应性的运动 规划（RAMP）算法的 PUMA560 机械臂，它 能在复杂动态环境中自动识别来自不同方向的移动或 静止的障碍物，主动规划路径，进而完成预定任务。
纵观历史研究文献， 国内外对工业机器人的研究 热点问题主要分为 3 个方面：仿生机器人与新型机构、 机器人的定位与地图创建、机器人-环境交互。 本文将 分别就以上 3 方面对研究现状进行简要分析， 并对工 业机器人的发展趋势作了预测。
1 工业机器人的发展历程
自 1954 年 美 国 戴 沃 尔 最 早 提 出 了 工 业 机 器 人 的 概念以来，工业机器人就得以不断地发展。 概括起来， 工业机器人的发展历程为 3 代：
机器人最重要的功能是辅助或完全替代人类完成
机械制造 49 卷 第 558 期
现 状·趋 势·战 略
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。