仿真机器人
机器人仿真原理
机器人仿真原理一、机器人仿真的基本概念和意义机器人仿真是指在计算机上以某种方法模拟机器人的运动、操作、控制等过程的方法。
广泛应用于机器人系统设计、控制算法验证等领域。
机器人仿真系统通常包括机械结构、传动系统、控制系统、传感器系统和软件系统等部分，采用某种仿真软件，通过建立机器人的数学模型，利用计算机来对机器人的行为进行模拟，验证控制算法的性能和优良，以及进行设计上的优化。
机器人仿真在机器人研究和开发中具有重要的意义。
首先机器人仿真可以降低实验成本，减少对设计样机、实体试验的需求，加速研发周期，增强研发人员的开发能力和工作效率；其次，通过模拟机器人或其供应商感应人员之间的相互关系，间接提高生产线上的效率，把人工操作转化为自动化操作；最后，利用机器人仿真技术，我们可以在设计过程中发现问题并及时解决,最终提高了机器人制造的质量。
二、机器人仿真的数学建模机器人仿真的数学模型是机器人控制系统仿真的基础，也是模拟机器人运动、位置、速度、力和扭矩等行为的理论基础。
机器人的数学模型通常由以下几个部分组成：机器人动力学模型、机器人运动学模型、传动系统模型、传感器模型、环境模型和控制算法模型。
1、机器人动力学模型机器人动力学模型主要用于描述机器人的运动轨迹和动态特性，包括机器人的质量、摩擦、惯性、外力和力矩等因素。
机器人动力学模型包括牛顿运动定律、欧拉定理等，利用这些定理建立的运动学模型可以描述机器人的加速度、速度和位置等物理量。
2、机器人运动学模型机器人运动学模型主要用于描述机器人的位置、角度、末端执行器的位置和速度等运动状态。
其主要基于欧拉角、欧拉转角变换等数学模型，通过这些模型建立了机器人末端在三维空间中与其基座之间的几何关系。
3、传动系统模型传动系统模型描述机器人用户在机器人控制系统中的传动和调节过程，包括机器人公差、误差、刚度、噪声和传动系统控制等因素。
4、传感器模型传感器模型用于描述机器人的感应元件，包括视觉传感器、力矩传感器、距离传感器等。
仿真机器人教案
仿真教案一、教学目标1. 让学生了解仿真的概念和应用领域。
2. 培养学生对技术的兴趣和好奇心。
3. 培养学生运用编程和操控能力，实现简单仿真的操作。
二、教学内容1. 仿真的定义和发展历程2. 仿真的应用领域3. 仿真编程基础4. 仿真操控技巧5. 实践项目：搭建和操控一个简单的仿真三、教学方法1. 讲授法：讲解仿真的概念、应用领域和发展历程。
2. 示范法：展示仿真的操作和编程方法。
3. 实践法：让学生亲自动手搭建和操控仿真。
4. 讨论法：引导学生探讨仿真的未来发展。
四、教学准备1. 准备相关资料和图片，用于讲解和展示。
2. 准备仿真软件和硬件设备，用于实践操作。
3. 准备问题讨论的话题，引导学生深入思考。
五、教学过程1. 导入：简要介绍仿真的概念和发展历程，激发学生的兴趣。
2. 新课：讲解仿真的应用领域，展示相关案例，让学生了解仿真在现实生活中的应用。
3. 实践：引导学生学习仿真的编程基础，让学生动手搭建和操控一个简单的仿真。
4. 讨论：引导学生探讨仿真的未来发展，提出自己的见解。
6. 作业：布置相关作业，让学生巩固所学内容。
六、教学评价1. 评价学生的理论掌握程度：通过课堂提问、作业和小型测验，评估学生对仿真概念、应用领域和发展历程的理解。
2. 评价学生的实践操作能力：通过观察学生在搭建和操控仿真过程中的表现，评估他们的动手能力和问题解决能力。
3. 评价学生的讨论参与程度：通过学生在小组讨论中的表现，评估他们的思考能力、创新能力和团队合作精神。
七、教学拓展1. 组织学生参观展览或相关企业，让学生更直观地了解仿真的实际应用。
2. 邀请领域的专家或企业工程师进行讲座，分享他们的经验和见解。
3. 组织学生参加仿真编程比赛或科技创新项目，提高学生的创新和实践能力。
八、教学反思在课程结束后，教师应反思教学效果，包括学生的学习兴趣、参与程度和掌握程度。
根据学生的反馈和自己的观察，调整教学方法和平衡教学内容，以便更有效地达成教学目标。
仿真智能机器人
仿真智能机器人随着科技的进步，机器人技术也在不断发展。
近年来，仿真智能机器人也逐渐成为许多研究人员和企业的研究热点，其出现和发展给社会带来了极大的影响。
仿真智能机器人的本质是利用人工智能技术，模拟和改善人类的智能行为，让机器人能够运行与人类相似的智能程序，以实现与人类相同的学习能力和技能，从而实现智能服务。
这种技术是机器人技术发展的重要里程碑，也是当前机器人技术发展的热点之一。
首先，仿真智能机器人可以应用于社会生活，如智能家居、安防、智能照明、智能健康等。
它可以实现语音识别、语音交互、人脸识别、智能搜索等功能，实现企业的智能化和社会的智能化，提高整体的生活水平。
它可以运用模拟智能进行语音识别、图像理解和自然语言理解等，结合机器学习，构建复杂的智能系统，有效地提高机器人的智能程度，完成复杂的智能化任务。
此外，仿真智能机器人还可以应用于重复性劳动，如体力劳动，机器人可以以数倍于人类的能力工作，从而极大地提高工作效率。
仿真智能机器人也可以应用于无人机的开发和研究，具有更强大的外部感官和内部控制能力，可以自主完成更为复杂的任务，并且拥有更高的数据处理能力，让智能机器人能够在更多的现实场景中充当真实的智能机器人。
最后，仿真智能机器人还可以应用于多种技术，如机器视觉，机器学习，智能控制，智能定位，模糊控制，遗传算法等，使机器人能够实现更多智能化功能。
仿真智能机器人也可以通过虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、地理信息系统（GIS）等技术，实现更多的智能任务，获取更多的信息，从而实现更为深入的智能分析能力。
总之，仿真智能机器人在技术的发展和应用上都有着极大的影响力，它可以让机器人拥有人类相似的智能和技能，实现智能化服务，提高社会整体的生活水平。
目前，仿真智能机器人技术仍处于发展阶段，在技术应用和技术开发上仍有许多不足，需要继续开展大量的技术研究与改进，使之更完美地应用于实际生活之中。
《机器人3D仿真系统》使用教程
《机器人3D仿真系统》使用教程机器人3D仿真系统是一款用来模拟和演示机器人工作过程的软件。
它提供了一个虚拟环境，在这个环境中可以拖放机器人模型、设置其行为并观察其操作。
本教程将介绍如何使用这款软件。
第一步，安装软件第二步，启动软件安装完成后，在桌面上可以看到机器人3D仿真系统的快捷方式。
点击快捷方式，软件将会启动。
启动后，你将看到一个虚拟环境的界面。
第三步，导入机器人模型在左侧的面板中，你可以找到一个机器人模型的库。
点击该库，会显示可用的机器人模型列表。
你可以选择一个模型并拖放到虚拟环境中。
第四步，设置机器人行为选择机器人模型后，在右侧的属性面板中可以对机器人进行设置。
你可以选择机器人的起始位置、速度、行走路径等等。
你还可以为机器人添加传感器，以便能够检测环境的变化。
第五步，运行仿真设置机器人行为后，你可以点击软件界面右上角的“运行”按钮来开始运行仿真。
在仿真过程中，你可以观察机器人的行为并进行调试。
如果需要，你可以暂停、继续或重置仿真。
第六步，观察结果当仿真结束后，你可以观察仿真结果。
你可以观察机器人在虚拟环境中的移动轨迹、传感器的变化以及其他相关信息。
如果需要，你还可以保存结果以供后续分析和演示。
第七步，修改设置如果你对仿真结果不满意，你可以随时调整机器人的设置并重新运行仿真。
你可以修改机器人的行为、起始位置，或者修改虚拟环境中的参数等等。
总结：《机器人3D仿真系统》是一款功能强大的软件，可以帮助用户模拟和演示机器人工作过程。
通过这款软件，用户可以自由地设置机器人的行为并观察其操作。
本教程介绍了软件的安装、启动、导入机器人模型、设置机器人行为、运行仿真、观察结果以及修改设置等基本操作。
希望本教程能够帮助你更好地使用《机器人3D仿真系统》。
仿真智能机器人
仿真智能机器人仿真智能机器人是一种新兴的科技，是将人工智能技术和机器人技术融合在一起的产品。
这项技术可以帮助我们快速、准确地完成一系列任务，并带来无限的可能性。
仿真智能机器人以传统机器人技术为基础，配备了高级的人工智能技术，如自然语言处理、深度学习、机器学习、模式识别等。
因此，仿真智能机器人能够更好地解决人们面临的复杂问题，有助于其合理、有效地解决实际问题。
仿真智能机器人在社会生活中有着广泛的应用，它们可以被用于帮助易受疾病、老人、残疾人及婴儿等特殊群体，为他们提供安全、智能化、快捷的服务，使他们更有安全感、更有自主性。
此外，仿真智能机器人可以在农业、医疗、教育、军事等领域实现自动化生产、提高效率，节省人力和物力，使人们的生活变得更加便捷、更加美好。
仿真智能机器人的出现改变了人们对智能机器的看法，它不仅可以帮助人们解决实际问题，而且还可以帮助人们更好地掌握未来技术的发展，从而提高服务质量和生活水平。
但是，在今后的发展中，也存在着一定的挑战。
首先，由于仿真智能机器人技术涉及非常多的科学技术，因此还需要大量的科研工作来完善其技术体系；其次，仿真智能机器人需要大量的数据来支持，数据安全性、隐私权和完整性也成为当前研究的重要内容；最后，仿真智能机器人具有服务过于精确的特性，可能会导致效率的下降，并影响人们的普遍接受度。
因此，今后要充分发挥仿真智能机器人在社会生活中的作用，有必要把科学研究和技术应用结合起来，让仿真智能机器人发挥最大的潜力。
有必要完善技术体系，重点加强科研工作，进一步完善仿真智能机器人技术，并加强数据的安全性，保护用户隐私和数据完整性，不断开发新的应用场景，从而实现仿真智能机器人在社会生活中的全面应用。
仿真智能机器人的出现有着巨大的潜力，它不仅可以改变人们的生活和工作方式，更重要的是，它可以提高人们的生活质量，使更多的人有机会参与智能机器人技术的发展，更好地实现仿真智能机器人对社会发展的贡献。
机器人建模与仿真
机器人建模与仿真机器人技术作为一种重要的智能系统应用，近年来得到了广泛的关注和研究。
随着人工智能、自动控制和机械工程等领域的迅速发展，机器人在生产制造、服务业、医疗健康等领域的应用也越来越广泛。
作为机器人研究的重要组成部分，对于提高机器人的性能、降低开发成本、缩短研发周期具有重要意义。
机器人建模是指通过建立机器人的物理模型、数学模型和控制模型，描述机器人的结构、运动规律、感知能力、决策逻辑等方面的特性。
通过建模可以更好地理解机器人的工作原理，优化机器人的设计和控制策略，提高机器人的性能和稳定性。
同时，建模还可以帮助工程师们预测机器人在不同环境下的表现，指导机器人的开发和调试工作。
机器人仿真是指利用计算机软件对机器人进行虚拟实验和测试，模拟机器人在不同场景下的运动轨迹、感知行为、决策过程等。
通过仿真可以快速评估机器人的设计方案，优化机器人的控制算法，验证机器人的可靠性和稳定性，降低机器人的试错成本和风险。
同时，仿真还可以帮助研究人员探索机器人的潜在能力，开拓机器人在未来领域的应用前景。
在机器人建模与仿真领域，研究人员们主要关注以下几个方面的内容：一是机器人的结构建模，包括机器人的物理结构、传感器和执行器等部件的建模；二是机器人的运动学建模，研究机器人的运动规律、姿态变化和路径规划等问题；三是机器人的动力学建模，分析机器人的力学特性、惯性特性和控制特性；四是机器人的感知建模，研究机器人的环境感知、目标识别和路径规划等问题；五是机器人的决策建模，探讨机器人的自主决策、规划执行和协作交互等问题。
近年来，随着人工智能、深度学习等技术的快速发展，机器人建模与仿真领域也取得了许多重要进展。
例如，基于虚拟现实技术的机器人仿真平台可以实现真实环境下的虚拟实验和测试，提高机器人的设计和测试效率；基于机器学习的机器人建模方法可以实现自动化建模和优化，提高机器人的智能化水平和自适应能力；基于云计算和大数据的机器人仿真技术可以实现多机器人系统的协同仿真和分布式优化，拓展机器人在多领域的应用领域。
仿真机器人教案
仿真机器人教案一、引言随着科技的不断进步和人工智能的快速发展，仿真机器人也逐渐走进了我们的生活。
仿真机器人具有多种功能和应用场景，包括教育、娱乐、医疗等领域。
本教案将针对仿真机器人在教育领域的应用进行探讨，以期能够为教育工作者提供一种全新的教学工具。
二、背景传统的教学方式往往以教师为中心，学生被动接受知识。
而仿真机器人作为一种新型的教学工具，可以激发学生的学习兴趣和参与度，提高教学效果。
通过与机器人的互动，学生可以更好地理解和应用所学内容，培养创新思维和解决问题的能力。
三、教学目标本教案的教学目标旨在培养学生的创新思维、动手能力和团队合作意识。
具体目标如下：1. 学习基本的编程知识和技能；2. 培养学生的逻辑思维和问题解决能力；3. 提高学生的团队协作和沟通能力；4. 培养学生的创新意识和创造能力。
四、教学内容本教案的教学内容包括以下几个方面：1. 熟悉仿真机器人的基本知识和操作方法；2. 学习编程语言和算法，掌握基本的编程技巧；3. 进行编程实践，设计和实现不同的任务和场景；4. 进行团队合作项目，培养学生的合作意识和团队精神。
五、教学方法本教案采用探究式学习方法，注重学生的主体性和积极性。
具体的教学方法包括：1. 讲授：教师对仿真机器人的基本知识和编程技巧进行讲解；2. 实践：学生通过实际操作仿真机器人来巩固所学知识；3. 案例分析：教师引入一些实际案例，帮助学生理解和应用所学概念；4. 团队合作：学生分组进行团队合作项目，培养学生的团队合作和沟通能力。
六、教学评估本教案实施过程中将进行以下几种评估方式：1. 学生实践表现评估：评估学生在实际操作中的表现和成果；2. 团队合作评估：评估学生在团队合作项目中的表现和贡献；3. 测验评估：进行一定数量的理论知识测验，检验学生对所学内容的理解和掌握程度。
七、教学资源本教案所需的教学资源包括：1. 仿真机器人软件和硬件设备；2. 计算机和网络设备；3. 相关编程教材和学习资料；4. 实践案例和团队合作项目。
机器人模拟仿真技术详解
机器人模拟仿真技术详解近年来，随着科技的不断发展，机器人模拟仿真技术逐渐成为了一个备受瞩目的领域。
本文将从机器人模拟仿真技术的定义、应用领域、实现原理以及未来发展等方面进行详细解析。
一、机器人模拟仿真技术的定义机器人模拟仿真技术，简称机器人仿真技术，是指利用计算机技术和虚拟现实技术，通过软件模拟机器人在现实世界中的工作环境和行为反应，以达到测试、验证和优化机器人系统的性能的目的。
二、机器人模拟仿真技术的应用领域1. 工业制造：机器人模拟仿真技术可以应用于工厂生产线的自动化控制，通过模拟机器人的工作过程，提高生产效率和质量。
2. 教育培训：通过机器人模拟仿真技术，学生可以在虚拟环境中进行实践操作，提高理论与实践的结合度，帮助他们更好地掌握机器人操作技巧和编程知识。
3. 医疗领域：机器人模拟仿真技术可应用于手术模拟训练，提高医生的手术技能和操作精确度，同时降低手术风险。
4. 军事领域：通过机器人模拟仿真技术，可以进行战场情景模拟和军事训练，提高军事作战效能和士兵的应变能力。
三、机器人模拟仿真技术的实现原理1. 建模：根据机器人的结构和功能，将其抽象成计算机可以处理的模型。
2. 仿真环境构建：通过虚拟现实技术，构建机器人工作环境的虚拟场景，并设置相关参数。
3. 机器人行为仿真：基于机器人模型和虚拟环境，通过算法和物理引擎模拟机器人在环境中的运动和行为反应。
4. 数据输出与分析：根据仿真结果，输出相关数据，并进行分析和评估机器人性能。
四、机器人模拟仿真技术的未来发展1. 真实感提升：随着计算机图形学和虚拟现实技术的快速发展，机器人模拟仿真技术将更加重视提升虚拟场景的真实感，使用户能够获得更逼真的体验。
2. 多机器人系统模拟：未来，机器人的应用场景将更加复杂，多个机器人之间的协同工作将成为一个重要的研究方向，机器人模拟仿真技术将得到更广泛的应用。
3. 人机交互的深入研究：机器人模拟仿真技术还将逐渐关注人机交互的研究，以提高机器人与人类的互动效果，使机器人更具智能性和人性化。
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一．简介 (3)二. 发展历史 (3)三．体系结构 (6)四．仿生机器人的国内外研究现状 (9)4.1水下仿生机器人 (10)4.2空中仿生机器人 (10)4.3地面仿生机器人 (11)4.4仿人机器人 (11)五．仿真机器人的发展趋势及技术 (12)5.1机器人机构技术 (12)5.2机器人控制技术 (12)5.3数字伺服驱动技术 (13)5.4多传感系统技术 (13)5.5仿真机器人应用技术 (13)5.6仿真机器人网络化、灵巧化和智能化技术 (13)六．参考文献 (13)一．简介简单来说，仿生机器人就是模仿自然界中生物的外部形状或某些机能的机器人系统。
从本质上来讲,所谓“仿生机器人”就是指利用各种机、电、液、光等各种无机元器件和有机功能体相配合所组建起来的在运动机理和行为方式、感知模式和信息处理、控制协调和计算推理、能量代谢和材料结构等多方面具有高级生命形态特征从而可以在未知的非结构化环境下精确地、灵活地、可靠地、高效地完成各种复杂任务的机器人系统.（摘自《仿生机器人的研究》许宏岩,付宜利,王树国,刘建国著）二．发展历程器人技术作为一门新兴学科，在工业飞速发展的今天扮演着非常重要的作用，而其发展与机械电子、机电一体化、控制原理等多学科的发展息息相关。
仿生机器人作为机器人领域的一大分支，可以说是本世纪一个不可忽视的领域，也将是机器人日后发展的大方向。
仿生学是20世纪60年代出现的一门综合性边缘学科, 它由生命科学与工程技术科学相互渗透、相互结合而成。
它在精密雷达、水中声纳、导弹制导等许多应用领域中都功不可没。
仿生学将有关生物学原理应用到对工程系统的研究与设计中, 尤其对当今日益发展的机器人科学起到了巨大的推动作用。
当代机器人研究的领域已经从结构环境下的定点作业中走出来, 向航空航天、星际探索、军事侦察攻击、水下地下管道、疾病检查治疗、抢险救灾等非结构环境下的自主作业方面发展. 未来的机器人将在人类不能或难以到达的已知或未知环境里为人类工作。
人们要求机器人不仅适应原来结构化的、已知的环境, 更要适应未来发展中的非结构化的、未知的环。
除了传统的设计方法,人们也把目光对准了生物界, 力求从丰富多彩的动植物身上获得灵感, 将它们的运动机理和行为方式运用到对机器人运动机理和控制的研究中, 这就是仿生学在机器人科学中的应用。
这一应用已经成为机器人研究领域的热点之一, 势必推动机器人研究的蓬勃展。
自然界生物的运动行为和某些机能已成为机器人学者进行机器人设计、实现其灵活控制的思考源泉，导致各类仿生机器人不断涌现。
仿生机器人就是模仿自然界中生物的外部形状或某些机能的机器人系统。
仿生机器人的类型很多,按其模仿特性分为仿人类肢体和仿非人生物两大类。
由于仿生机器人所具有的灵巧动作对于人类的生产和科学研究活动有着极大的帮助,所以,自80年代中期以来,机器人科学家们就开始了有关仿生机器人的研究。
仿人型步行机器人是目前机器人技术的前沿课题, 是具有挑战性的技术难题之一。
日本本田公司和大阪大学联合推出的P2 和P9型仿人步行机器人代表了当今世界的最高水平。
仿非人生物机器人的研究近二十年来一直是一个非常活跃领域, 国外很多研究机构和公司在进行这方面的研究和开发。
Keisuke Arikawa等研究的TITAN-Ⅷ型四足步行机器人能够以稳定的方式在不平的地面行走, 可以以非接触方式绕过地面上的障碍, 能够向任何方向运动, 同时腿的自由度可以用于工作。
以上即是仿生机器人的发展现状，关于仿生机器人的研究, 美国和日本走在前列,此外加拿大、英国、瑞典、挪威、澳大利亚等国也都在开展这方面的技术研究。
仿生机器人的主要研究问题很多，主要包括以下五个问题：第一，建模问题。
仿生机器人的运动具有高度的灵活性和适应性, 其一般都是冗余度或超冗余度机器人, 结构复杂。
运动学和动力学模型与常规机器人有很大差别,且复杂程度更大。
为此, 研究建模问题, 实现机构的可控化是研究仿生机器人的关键问题之一。
第二，控制优化问题。
机器人的自由度越多, 机构越复杂，必将导致控制系统的复杂化。
复杂巨系统的实现不能全靠子系统的堆积, 要做到“整体大于组分之和”, 同时要研究高效优化的控制算法才能使系统具有实时处理能力。
第三，信息融合问题。
在仿生机器人的设计开发中, 为实现对不同物体和未知环境的感知, 都装备有一定量的传感器, 多传感器的信息融合技术是实现其具有一定智能的关键. 信息融合技术把分布在不同位置的多个同类或不同类的传感器所提供的局部环境的不完整信息加以综合, 消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾, 从而提高系统决策、规划、反应的快速性和正确性。
第四，机构设计问题。
合理的机构设计是仿生机器人实现的基础。
生物的形态经过千百万年的进化, 其结构特征极具合理性, 而要用机械来完全仿制生物体几乎是不可能的, 只有在充分研究生物肌体结构和运动特性的基础上提取其精髓进行简化, 才能开发全方位关节机构和简单关节组成高灵活性的机器人机构。
最后，即是微传感和微驱动问题。
微型仿生机器人有些已不是传统常规机器人的按比例缩小, 它的开发涉及到电磁、机械、热、光、化学、生物等多学科。
对于微型仿生机器人的制造, 需要解决一些工程上的问题。
如动力源、驱动方式、传感集成控制以及同外界的通讯等。
生物在地球上已经生存了亿万年, 它们进化得如此完美以致于在机器人的设计中处处可见它们的踪迹。
下面仅就运动机理和行为方式两个方面讨论其在机器人设计中的应用。
生物运动机理在仿生机器人研究中的应用十分广泛，其应用涉及航空、军事、医学等各个领域。
第一种是陆地机器人，它要求机器人在各种地形表面能以各种方式运动。
第二种是水下机器人，水下机器人由于其所处的特殊环境,在机构设计上比陆地机器人难度大。
在水下深度控制、深水压力、线路绝缘处理及防漏、驱动原理、周围模糊环境的识别等诸多方面的设计均需考虑。
第三种是地外探险机器人，在探索地球以外其他星球的活动中, 当然少不了机器人的参与。
机器人接受人的指令, 完成指定的任务。
由于地外星球地貌复杂、环境恶劣, 因此, 对地外探险机器人的要求比对普通陆地机器人的要求更高。
先进制造技术的发展对仿生机器人的研究正起着积极的促进作用。
随着先进制造技术的发展,工业机器人已从当初的上下材料功能高度柔性、高效率和精密装配功能转化,因此,开发面向先进制造环境的仿人机械臂及灵巧手有大量的理论与实践工作要做。
目前运行的绝大多数机器人都是固定式的, 它们只能固定在某一位置上进行操作, 因而其应用范围和功能受到限制。
近年来, 对移动机器人的研究受到越来越多的重视, 使机器人能够移动到固定式机器人无法达到的预定目标, 完成设定的操作任务。
移动机器人中绝大多数是仿生机器人, 包括步行机器人和爬行机器人等。
仿生移动式机器人在工业、农业和国防上具有广泛的应用前景, 它们能用于卫星探测、军事侦察、危险的废料处理以及农业生产中。
科学家预言, 21世纪的尖端技术之一是微型机器人。
仿生微型机器人可用于小型管道进行检测作业, 可进入人体肠道进行检查和实施治疗而不伤害人体, 也可以进入狭小的复杂环境进行作业, 因此,机器人的小型化和微型化是一个发展趋势。
三．体系结构机器人体系结构，就是指为完成指定目标的一个或几个机器人在信息处理和控制逻辑方面的结构方式。
基于功能来分解基于功能分解的体系结构在人工智能上属于传统的慎思式智能，在结构上体现为串行分布，在执行方式上属于异步执行，即按照“感知一规划一行动”的模式进行信息处理和控制实现。
以美国国家航天局和美国国家标准局所提出的NASR人MtI〕为典型代表。
这种体系结构的优点是系统的功能明了.层次清晰，实现简单。
但是申行的处理方式大大延长了系统对外部事件的响应时间，环境的改变导致必须重新规划，从而降低了执行效率。
因此只适合在已知的结构化环境下完成比较复杂的工作。
基于行为来分解基于行为分解的体系结构在人工智能上属于现代的反应式智能，在结构上体现为并行(包容)分布，在执行方式上属于同步执行，即按照“感知一行动”的模式并行进行信息处理和控制。
以麻省理工的R.A.Brooks所提出的行为分层的包容式体系结构(SubsumptionArchitecture) 和Arkin提出的基于MotorSc hema的结构为典型代表。
其主要优点就是执行时间短、效率高、机动能力强。
但是由于缺乏整体的管理，很难适应于各种情况。
因此只适用于在沐淘环境下执行比较简单的任务。
基于智能分布来分解基于智能分布的体系结构在人工智能上属于最新的分布式智能，在结构上体现为分散分布，在执行上属于协同执行，既可以单独完成各自的局部问题求解，又能通过协作求解单个或多个全局问题。
以基于多智能体的体系结构为典型代表。
这种体系结构的优点是既具有“智能分布”的特点，又有统一的协调机制。
但是如何在各个智能体之间合理的划分和协调仍然需要大量的研究和实践。
该体系结构在许多大型的智能信息处理系统上有着广泛的应用。
除以上三类主要的体系结构之外，还有一些改进的混合式体系结构，如带反馈环节的行为分解模式、基于分布式智能的分层体系结构、基于功能分解的多智能体结构等等。
但是从整体上来看，它们或是在功能模块的灵活性和扩展性上不足，或是没能很好的协调慎思式智能与反应式智能，或是各层次间的交流机制不够完善。
控制体系仿生式体系结构的思想原理从本质上来讲，慎思式智能、反应式智能以及分布式智能，都是对生物控制逻辑和推理方式的一种借鉴和仿生，但由于客观条件的限制和需求目的的局限，它们都只是从某一个角度和方向对生物智能的一种片面的、局部的模仿。
本文的仿生式体系结构就是以前述的生物控制逻辑和行为推理为基础，充分借鉴基于慎思式智能、反应式智能和分布式智能等三种体系结构思想的优点与不足之处，针对机器人特别是未知环境下工作的移动机器人在控制体系结构方面所存在的缺点和问题，提出一种具有适应行为与进化能力的新的控制思想与理念。
借鉴分布式智能的思想，在控制体系结构中引人社会式行为控制层；借鉴生物的自适应性思想，在控制体系结构中实现本代内的由慎思式行为层到反射式行为层的学习；借鉴生物的自进化性思想，在控制体系结构中实现多代间的由反射式行为层向本能式行为层的进化(或退化)。
所以，仿生式体系结构共有四个行为控制层组成，即本能式行为控制层、反射式行为控制层、慎思式行为控制层和社会式行为控制层，它们并行接收来自感知层的外部和内部信息，各自作出逻辑判断和反应，发出控制信息到末端执行层，通过竞争和协调来调节自身并适应外部环境，从而按照目标完成工作任务。
四．据报导，这只堪称“全球第一手”的精良仿生手系由苏格兰触摸仿生公司制造，其发明者是英国国家卫生体系苏格兰洛锡安区的复康部主管大卫·高医生，目前已经申请专利。