机器人研究现状及发展趋势
智能机器人的发展现状及未来趋势
智能机器人的发展现状及未来趋势智能机器人近年来得到了越来越多人的关注和研究。
它们拥有智能化、自学习、自我调节等功能，可以在生产制造、服务等多个领域发挥巨大作用。
本文将从智能机器人的发展现状、应用领域、技术挑战和未来趋势等方面进行深入分析。
一、智能机器人的发展现状智能机器人起步于1961年，随着技术的不断进步和智能化凋求的发展，智能机器人的品种及应用领域也逐渐增加。
目前，智能机器人主要分为三个类别：工业机器人、服务机器人和特种机器人。
工业机器人主要应用于汽车、电子、冶金等工业领域，主要功能为搬运、装配、焊接等，以提高生产效率和降低成本。
近年来，随着工业机器人的智能化程度的不断提高，它们的应用范围也在不断扩大。
服务机器人主要应用于医疗、教育、餐饮等服务领域。
它们可以提供陪伴、照看、交互等服务，同时降低了劳动力成本，提高了服务质量。
目前，服务机器人虽然还面临着技术挑战和实用难题，但这个领域的未来发展前景十分广阔。
特种机器人主要是应用在危险场合、外太空、深海等环境中，以完成代替人类进行作业。
它们可以拆弹、搜索、勘察、采集等一系列任务，为人类安全和发展保驾护航，具有重要的社会意义和经济价值。
二、智能机器人的应用领域智能机器人应用领域广泛，可以涉及工业、医疗、教育、农业和家庭等多个领域。
以下将分别从这些应用领域进行阐述。
1.工业领域工业机器人的应用领域主要集中在汽车、电子、物流、冶金等制造及相关领域。
智能机器人在工业领域中，主要发挥着减少人力成本、提高生产效率、提高产品质量等方面的作用。
例如，利用工业机器人实现自动化生产，零件的设计、加工、成品检测全过程可以自动完成，生产效率提高了近十倍。
而自动化的生产厂家还大大降低了成本，缩短了生产周期和工艺流程，减少了人员的操作风险。
2.医疗领域智能机器人在医疗领域中主要用于手术和诊断。
从2000年开始，智能机器人在手术中的应用获得了长足的进展，其中Da Vinci机器人成为最受欢迎的机器人手术设备之一。
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。
微型机器人技术的研究现状和趋势
微型机器人技术的研究现状和趋势随着科技的发展和人们对机器人应用的需求增加，微型机器人技术逐渐引起了广泛关注。
本文将简要介绍微型机器人技术的研究现状，并展望未来的发展趋势。
一、微型机器人技术的定义和特点微型机器人是指尺寸小于一米的机器人系统。
与传统的机器人相比，微型机器人具有以下几个显著特点：1. 小巧灵活：由于尺寸的限制，微型机器人可以在狭小的空间内灵活操作，具备更广泛的应用场景。
2. 高度精准：微型机器人采用先进的传感器和控制系统，能够实现高精度的运动和操作。
3. 多功能性：微型机器人可以具备多种功能，如检测、监控、医疗等，实现多样化的任务。
二、微型机器人技术的研究现状1. 结构和材料：微型机器人的结构设计和材料选择是关键。
目前，研究者提出了多种创新的结构设计理念，例如仿生机器人、可展开式机器人等。
材料方面，研究者正在尝试使用纳米材料和生物材料，以提高机器人的性能和适应性。
2. 动力和驱动：微型机器人的动力和驱动系统是实现其运动和操作的关键。
电磁力、磁力、压力等多种驱动方式被用于微型机器人的驱动系统中。
此外，太阳能、燃料电池等新型能源也被研究者探索和应用。
3. 传感和控制：微型机器人的传感和控制系统是实现其高精度运动和操作的基础。
传感器技术的发展使得微型机器人能够获取更加准确的环境信息，而先进的控制算法则实现了机器人的自主决策与行动。
4. 应用领域：微型机器人技术在医疗、环境监测、无人探测等领域有着广阔的应用前景。
例如，在医疗领域，微型机器人可以用于内窥镜等医疗器械的操控和手术辅助；在环境监测领域，微型机器人可以用于检测和修复污染区域；在无人探测领域，微型机器人可以用于勘探灾难现场或危险环境。
三、微型机器人技术的发展趋势1. 多机器人协作：未来，微型机器人将更多地实现多机器人协作，形成机器人网络，实现复杂任务的分工合作。
2. 智能化：随着人工智能技术的进步，微型机器人将具备更高的自主决策能力和智能感知能力，能够更好地适应复杂环境和任务需求。
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。
国内外工业机器人发展现状与趋势研究
国内外工业机器人发展现状与趋势研究一、本文概述随着科技的飞速发展，工业机器人作为现代制造业的重要组成部分，已经在国内外得到了广泛的应用。
本文旨在全面梳理和深入研究国内外工业机器人的发展现状与趋势，以期为相关领域的科研工作者、企业决策者以及政策制定者提供有价值的参考。
文章首先将对工业机器人的基本概念、分类以及应用领域进行简要介绍，以便读者对工业机器人有一个清晰的认识。
随后，文章将分别从国内和国外两个角度，详细分析工业机器人的发展现状。
在国内方面，将重点关注工业机器人产业链的完善程度、技术创新水平、市场应用规模以及政策支持力度等方面的情况；在国外方面，将重点关注工业机器人技术的领先国家，如德国、日本、美国等，分析其技术特点、市场布局以及发展趋势。
在此基础上，文章将进一步探讨工业机器人技术的发展趋势，包括机器人智能化、模块化、协同作业、人机交互等方面的进步。
文章还将对工业机器人未来可能面临的挑战，如技术瓶颈、成本问题、人才短缺等进行分析，并提出相应的对策建议。
文章将总结国内外工业机器人的发展现状与趋势，展望未来的发展前景，以期为推动工业机器人产业的健康发展提供有益的启示。
二、国内工业机器人发展现状近年来，随着国内制造业的转型升级和智能化改造的深入推进，国内工业机器人市场呈现出蓬勃发展的态势。
在技术突破和政策支持的双重推动下，国内工业机器人行业取得了显著的进步和成果。
在技术层面，国内工业机器人企业在核心技术研发上取得了重要突破。
例如，高精度减速器、伺服电机和控制系统等关键零部件的研发和生产能力不断提升，有效降低了生产成本，提高了机器人的性能和稳定性。
在机器视觉、路径规划、人机交互等智能化技术方面，国内企业也积极探索创新，提升了机器人的智能化水平。
在应用领域方面，国内工业机器人已广泛应用于汽车、电子、机械、冶金、化工等行业。
随着制造业对自动化和智能化需求的不断增加，工业机器人正逐步拓展到更多领域，如医疗、物流、服务等。
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制造业的发展，工业机器人的应用越来越普遍。
工业机器人是一种能够代替人工完成繁琐、危险、高强度等工作的机器，其应用范围涵盖了汽车、电子、食品等多个领域。
随着机器人技术的不断发展，越来越多的工业机器人开始向智能化、高速化、柔性化发展，成为未来工业制造的重要组成部分。
一、现有技术1. 机器人操作系统机器人操作系统（ROS）是目前机器人研发中最为广泛应用的操作系统，它是一个开源的、灵活的、分布式的机器人操作系统。
ROS提供了强大的工具，包括传感器、预先编写的机器人操作库、可视化工具等，方便研究者开发机器人系统。
2. 机器人导航机器人导航技术是实现机器人自主移动的关键。
在过去，机器人导航主要是基于激光雷达和视觉传感器，但这种方法会受到环境光的干扰。
而现在，机器人导航开始采用多传感器融合的方法，比如结合毫米波雷达和惯性测量单元（IMU），或者采用视觉-SLAM技术（Simultaneous Localization And Mapping），能够更加准确、可靠地实现机器人导航。
3. 机器人柔性化机器人柔性化是指能够适应不同的生产需求，完成多样化、小批量生产的机器人。
柔性化机器人普遍采用机械手臂，能够进行多轴运动、多自由度运动等操作，同时还能够根据需要更换工具，灵活地满足不同的生产需求。
二、发展趋势机器人智能化是工业机器人未来发展的重要趋势。
智能化机器人需要具备语音、视觉、动作等多种感知技术，能够快速、准确地识别物体和环境，根据需求完成各种操作。
在未来，随着人工智能技术的不断发展，机器人智能化将会得到更好的实现。
机器人协作化是指多个机器人之间能够自主协调、合作完成任务。
未来机器人将不再是单独工作，而是在生产线上与其他机器人、工人协同工作，实现生产流程的高效性和生产能力的提升。
随着环境问题的日益严重，无害化、低碳化、节能化的工业机器人成为未来发展的重点。
在机器人的设计和制造过程中，需要考虑机器人的可持续性，减少环境污染和能源消耗。
建筑机器人研究现状与展望
建筑机器人研究现状与展望随着科技的快速发展，和机器人技术在许多领域都取得了显著的进步。
其中，建筑机器人技术作为现代建筑行业的重要发展方向，已经在全球范围内引起了广泛的和热议。
本文将探讨建筑机器人的研究现状以及未来的发展前景。
一、建筑机器人的研究现状1、1建筑机器人的技术发展近年来，建筑机器人的技术进步主要体现在传感器技术、计算机视觉技术、人工智能算法等多个方面。
这些技术的发展，使得建筑机器人能够更精准地感知环境、进行决策以及执行任务。
例如，利用计算机视觉技术，建筑机器人可以实现对建筑图纸和实物的快速识别和解析，进而提高施工的精度和效率。
1、2建筑机器人的应用领域目前，建筑机器人的应用领域已经非常广泛，包括但不限于以下几种：1、结构施工：包括钢筋焊接、模板安装、混凝土浇注等。
2、装修施工：包括瓷砖铺设、涂料喷涂、地板安装等。
3、建筑维护：包括高空作业、外墙清洁、设备维修等。
二、建筑机器人的发展展望2、1人机协作在未来的建筑领域，人机协作将会是一个重要的发展方向。
通过先进的传感器和算法，建筑机器人可以更精准地感知人类施工人员的意图，从而更好地配合人类完成各种任务。
这不仅可以提高施工的效率，还可以降低施工中的安全风险。
2、2智能化决策随着人工智能技术的不断发展，未来的建筑机器人将具有更高的智能化决策能力。
例如，通过深度学习和强化学习算法，建筑机器人可以自主识别施工中的问题，并自动调整施工计划，从而提高施工的质量和效率。
2、3微型化和精细化作业随着微电子技术和计算机视觉技术的发展，未来的建筑机器人将能够实现更精细化的作业。
例如，利用微型机器人进行精确的混凝土浇注、瓷砖铺设等任务，可以提高施工的精度和质量。
2、4在线学习和自我优化未来的建筑机器人将能够实现在线学习和自我优化。
通过大量的施工数据和经验，机器人可以不断学习和改进自己的能力，从而提高施工的效率和精度。
通过自我优化，机器人还可以有效降低能耗，实现绿色施工的目标。
《2024年多功能清洁机器人研究》范文
《多功能清洁机器人研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，人们对于生活品质的要求日益提高，家务清洁工作也逐渐成为人们关注的焦点。
为了解决这一问题，多功能清洁机器人应运而生。
本文旨在探讨多功能清洁机器人的研究现状、设计理念、核心技术、应用前景以及未来发展趋势。
二、多功能清洁机器人的研究现状目前，多功能清洁机器人已经成为国内外研究的热点。
该类机器人集成了吸尘、拖地、扫地、洗窗等多种功能，以适应不同场景的清洁需求。
同时，通过不断的技术创新和算法优化，多功能清洁机器人的工作效率和清洁效果得到了显著提升。
然而，目前多功能清洁机器人在智能化、自主化以及适应性等方面仍需进一步研究。
三、设计理念多功能清洁机器人的设计理念主要体现在以下几个方面：1. 高效性：通过集成多种清洁功能，提高工作效率，减少人工干预。
2. 智能化：利用人工智能技术，实现自主导航、智能规划清洁路径等功能。
3. 适应性：针对不同场景和需求，设计灵活的清洁模式和工具，以适应各种清洁任务。
4. 安全性：确保机器人在工作过程中的安全性，避免对人和物品造成损害。
四、核心技术多功能清洁机器人的核心技术主要包括以下几个方面：1. 传感器技术：通过集成各种传感器，实现机器人的环境感知和定位功能。
2. 人工智能技术：利用深度学习、机器视觉等技术，实现机器人的智能导航和自主决策。
3. 动力系统技术：采用高效能电机和电池技术，为机器人提供持续稳定的动力。
4. 控制技术：通过先进的控制算法，实现机器人的精确控制和稳定运行。
五、应用前景多功能清洁机器人具有广泛的应用前景。
首先，它可以广泛应用于家庭、酒店、医院等场所的清洁工作，提高工作效率和清洁效果。
其次，随着人工智能技术的不断发展，多功能清洁机器人将逐渐具备更高级的功能，如自动识别脏污程度、自动规划清洁路径等。
此外，多功能清洁机器人还可以应用于公共场所的清洁工作，如大型商场、图书馆等。
在环保领域，多功能清洁机器人也有着广阔的应用空间，如对公园和道路的自动清扫和垃圾分类等。
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机器人发展历史、现状、应用、及发展趋势院系：信息工程学院专业：电子信息工程姓名：王炳乾机器人发展历史、现状、应用、及发展趋势摘要：随着计算机技术不断向智能化方向发展,机器人应用领域的不断扩展和深化,机器人已成为一种高新技术产业,为工业自动化发挥了巨大作用,将对未来生产和社会发展起越来越重要的作用。
文章介绍了机器人的国内国外的发展历史、状况、应用、并对机器人的发展趋势作了预测。
关键词：机器人;发展；现状；应用；发展趋势。
1．机器人的发展史1662年，日本的竹田近江利用钟表技术发明了自动机器玩偶并公开表演。
1738年，法国技师杰克·戴·瓦克逊发明了机器鸭，它会嘎嘎叫、进食和游泳。
1773年，瑞士钟表匠杰克·道罗斯发明了能书写、演奏的玩偶，其体内全是齿轮和发条。
它们手执画笔、颜料、墨水瓶，在欧洲很受青睐。
保存至今的、最早的机器人是瑞士的努萨蒂尔历史博物馆里少女形象的玩偶，有200年历史。
她可以用风琴演奏。
1893年，在机械实物制造方面，发明家摩尔制造了“蒸汽人”，它靠蒸汽驱动行走。
20世纪以后，机器人的研究与开发情况更好，实用机器人问世。
1927年，美国西屋公司工程师温兹利制造了第一个机器人“电报箱”。
它是电动机器人，装有无线电发报机。
1959年第一台可以编程、画坐标的工业机器人在美国诞生。
现代机器人有关现代机器人的研究始于20世纪中期，计算机以及自动化技术的发展、原子能的开发利用是前提条件。
1946年，第一台数字电子计算机问世。
随后，计算机大批量生产的需要推动了自动化技术的发展。
1952年，数控机床诞生，随后相关研究不断深入；同时，各国原子能实验室需要代替人类处理放射性物质的机械。
美国原子能委员会的阿尔贡研究所1947年研制了遥控机械手，1948年开发了机械式主从机械手。
1954年，美国的戴沃尔最早提出工业机器人的概念并申请了一项专利。
他通过控制机器人的关节使之行动，可以对机器人示教。
机器人能实现动作的记录和再现——这就是示教再现机器人，现有机器人大多采用这种控制方式。
1962年，美国两个公司推出机器人中最早的实用机型。
这些工业机器人由类似人类手臂的机械构成，控制方式和数控机床类似。
1965年，罗伯特发明了第一个具有视觉传感器、能识别并定位简单积木的机器人。
1967年，人工手研究会（现改名为仿生机构研究会）在日本成立，同年日本首届机器人学术会议召开。
1970年，第一届国际工业机器人学术会议在美国召开，随后机器人研究发展较快。
1973年，辛辛那提·米拉克隆公司的理查德制造了第一台由小型计算机控制的工业机器人，它依靠液压驱动，能提起45公斤重的物体。
1980年，工业机器人在日本普及，这一年被称为“机器人元年”。
随后，工业机器人在日本发展迅速，日本因此获得“机器人王国”的称号。
20世纪80年代之后，有思考、决策和行动能力的系统被称为智能机器人。
水下机器人、空间机器人、空中机器人、地面机器人和微小型机器人问世。
同时，机器人技术水平（传感技术、智能技术、控制技术）提高，出现多种“机器人化机器”。
近年来，信息技术的发展使软件机器人、网络机器人诞生，机器人概念继续拓展。
自1954 年美国戴沃尔最早提出了机器人的概念以来，机器人就得以不断地发展。
概括起来，机器人的发展历程为3 代：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.lLiljeb.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。
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 V annoy 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。
2. 国外机器人的研究现状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，Y asar 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HiroyaY amada 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。
JunGao 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。
Y u 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，Kazuya Kobayashi 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Metahand,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。
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 GRyland 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（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，UncentedFastSLAM 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。