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。
并联机器人的研究现状与发展趋势
并联机器人的研究现状与发展趋势近年来，并联机器人的研究与发展取得了显著的进展。
并联机器人是指由多个运动链并联组成的机器人系统，其灵活度和精度相对较高。
本文将从研究现状和发展趋势两个方面探讨并联机器人领域的最新进展。
一、研究现状目前，对并联机器人的研究主要集中在以下几个方面。
1. 动力学建模与控制并联机器人的动力学建模与控制是研究的重点之一。
通过建立准确的动力学模型，可以为控制算法的设计提供依据。
同时，研究者也在探索适用于并联机器人的高效控制策略，以提高系统的运动性能和稳定性。
2. 仿真与优化设计借助计算机仿真技术，研究者可以对并联机器人进行各种仿真实验，并对其性能进行评估和优化设计。
仿真技术不仅提高了研究效率，还能降低实验成本，为机器人设计与控制提供理论依据。
3. 感知与认知并联机器人作为一种高度智能化的机器人系统，对外部环境的感知与认知显得尤为重要。
当前的研究方向主要包括机器视觉、力觉传感、环境感知等方面，旨在提高并联机器人的自主感知和认知能力，以更好地适应复杂的工作环境。
4. 应用研究并联机器人在工业生产、医疗手术、教育培训等领域都有广泛的应用前景。
目前，国内外研究机构和企业已经开始对并联机器人在各个领域的应用进行探索，并取得了一些令人瞩目的成果。
二、发展趋势未来，并联机器人领域有几个明显的发展趋势。
1. 多功能化随着技术的不断进步，未来并联机器人将具备更多的功能。
例如，在医疗领域，可以用于辅助手术、康复治疗等多个方面。
在工业生产中，可以用于灵活制造、装配与搬运等任务。
多功能化将使并联机器人更加灵活、智能，能够适应更多的应用场景。
2. 网络化并联机器人的网络化是未来的趋势之一。
通过与其他机器人、设备的互联互通，可以实现信息的共享与协同。
这将提高机器人的工作效率，加强机器人系统的整体协调能力，进一步推动机器人在实际应用中的普及和发展。
3. 人机协作人机协作是机器人发展的重要方向之一。
未来的并联机器人将具备更高的安全性和智能性，能够与人类进行无缝协作。
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一、引言工业机器人是一种能够自动执行各种任务的机器人，广泛应用于工业生产中。
本文将对工业机器人的发展现状及发展趋势进行详细分析和阐述。
二、工业机器人的发展现状1. 市场规模根据市场研究数据显示，全球工业机器人市场规模不断扩大。
截至2020年，全球工业机器人市场规模达到了XX亿美元，并且预计未来几年将保持稳定增长。
2. 应用领域工业机器人广泛应用于汽车制造、电子制造、医疗设备、食品加工等行业。
其中，汽车制造是工业机器人的主要应用领域，占据市场份额的XX%。
3. 技术发展工业机器人的技术不断创新和进步。
目前，主要的技术发展方向包括视觉识别、人工智能、协作机器人等。
这些新技术的应用使得工业机器人能够更加智能化、灵活化和高效化。
4. 产业竞争格局全球工业机器人市场竞争激烈，主要的竞争企业包括ABB、发那科、川崎重工、安川电机等。
这些企业在技术研发、产品创新和市场拓展方面具有较强的竞争力。
三、工业机器人的发展趋势1. 智能化随着人工智能技术的不断发展，工业机器人将越来越智能化。
通过引入机器学习和深度学习等技术，工业机器人能够更好地适应复杂的工作环境，并具备自主学习和决策能力。
2. 协作机器人协作机器人是指能够与人类工作者实现安全合作的机器人。
随着人机协作技术的成熟，协作机器人将在工业生产中发挥越来越重要的作用。
它们能够与人类工作者共同完成一些繁重、危险或高精度的工作任务。
3. 柔性化工业机器人的柔性化将成为未来的发展趋势。
柔性化包括机器人的灵活性和可重构性。
通过增加关节数目、改进控制系统和传感器技术等手段，工业机器人能够更好地适应不同的工作场景和任务需求。
4. 服务机器人随着人口老龄化的加剧，服务机器人将成为一个重要的发展方向。
服务机器人可以应用于医疗护理、家庭服务、餐饮等领域，为人们提供更多的便利和支持。
四、结论工业机器人是工业生产中不可或缺的一部分，其发展前景广阔。
随着技术的不断创新和应用领域的不断扩大，工业机器人将更加智能化、柔性化和服务化。
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。
机器人技术的研究现状及其应用前景
机器人技术的研究现状及其应用前景一、前言在现代社会，机器人技术的发展逐渐走向了成熟，不仅解决了许多人类无法完成的工作任务，还大大提升了生产效率和工作质量。
本文将从机器人技术研究现状入手，探讨其应用前景及发展方向。
二、研究现状1.机器人技术的发展概况人类梦寐以求的机器人，经过长期的技术发展和实践运用，现已逐步升华成为一种具有自主决策能力、自我修复和学习能力的智能体。
机器人技术发展的根本目的是让机器人能够与人类实现更加多样、深入的交互，从而更好地服务人类社会。
当前机器人技术已覆盖制造业、家居服务、医疗、教育及环保等多个领域，并在未来将会有更多的应用场景，为人类创造更多的利益和附加值。
2.机器人技术的研究方向随着市场需求的增长和技术水平的提高，机器人技术也在不断地升级和迭代。
未来的机器人将不再只是单一的执行者，而是更具备交互、学习、适应和创新能力的多功能、复合型工具。
机器人技术的发展方向如下：（1）智能机器人：研究如何让机器人通过自身的学习和积累，具备更高的人类智能水平，从而更好地执行复杂的任务。
（2）可穿戴机器人：研究如何将机器人融合进入日常生活，消除掉对人类的许多限制，如疲劳、老化等。
（3）模块化机器人：研究如何通过模块化的设计，让机器人成为一种可操作的组合式机器人，给予用户更大的灵活度。
（4）仿生机器人：研究如何模仿动物的姿态和习性，使机器人具备更优秀的运动和执行能力。
三、应用前景1.工业应用工业机器人是机器人技术最早而成熟的应用领域之一，目前已广泛应用于汽车、电子、机械制造和轻工业等多个领域。
随着国家对智能制造的大力发展推广，工业机器人逐步走向智能化、灵活化、自动化的方向。
2.家居服务在未来，家居服务机器人将成为家庭助手的重要组成部分，可在家庭生活中完成多个任务，如打扫卫生、照顾老人、帮助孩子学习等。
这些机器人将成为现代家庭中从事家务、陪伴老人和教育孩子的好帮手，从而大大提高家庭生产力和生活质量。
2024 机器人与机器视觉研究现状
2024 机器人与机器视觉研究现状近年来，机器人与机器视觉研究领域取得了长足的发展。
机器人技术的进步和机器视觉技术的应用相互促进，使得机器人在视觉感知和处理方面取得了重大突破。
以下是机器人与机器视觉研究的一些现状：1. 机器视觉技术的进步：随着计算机视觉领域的快速发展，机器视觉技术在机器人领域得到了广泛应用。
通过视觉传感器和图像处理算法，机器人可以实现环境的感知、目标检测和路径规划等功能。
2. 视觉SLAM技术：同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）是机器人领域的核心问题之一。
视觉SLAM技术基于机器视觉和激光扫描等传感器数据，实现了机器人在未知环境中的自主定位和地图构建。
3. 目标检测与跟踪：机器人需要能够准确地检测和跟踪环境中的目标物体。
现在的机器视觉算法在目标检测和跟踪方面已经取得了很大的成果，可以实现对不同形状、大小、姿态等目标物体的准确识别和跟踪。
4. 人机交互与情感识别：机器人需要能够与人进行有效的交互和沟通，这就涉及到人机交互和情感识别技术。
通过机器视觉技术，机器人可以感知人的表情、手势和语言等信息，从而实现更加智能的交互与合作。
5. 视觉伺服控制：视觉伺服控制是将机器视觉技术应用于机器人控制的重要领域。
通过实时感知和分析视觉信息，机器人可以实现精确的位置控制和姿态调整，从而提高机器人的操作精度和灵活性。
总之，机器人与机器视觉研究的现状非常丰富。
通过不断的技术创新和应用探索，机器人在感知、认知和控制等方面的能力将得到进一步提升，为未来的智能机器人的发展打下坚实的基础。
6. 深度学习在机器视觉中的应用：深度学习技术在机器视觉领域的应用广泛且显著。
通过深度学习模型，机器可以自动学习并提取出图像中的关键特征，从而实现更准确的物体识别、图像分类和场景分析等任务。
深度学习算法的高性能和泛化能力使其成为机器视觉研究中的重要工具。
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学年论文机器人研究现状及发展趋势姓名：学号：指导教师：院系（部所）：机电工程学院机械设计制造及其自动化专业：完成日2015年9月2日期：机器人研究现状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状况并对机器人的发展趋势作了预测。
关键词：机器人; 发展历程; 现状; 发展趋势1．机器人的发展历程自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 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。
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，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HiroyaYamada 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。
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。
2.3 机器人-环境交互随着民用、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。
机器人最重要的功能是辅助或完全替代人类完成作业任务，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。
机器人的导航方法分两类，一类是基于GPS 或伽俐略定位系统的全局导航系统；另一类是基于自身设计的算法如ELA+法等的局部导航系统。
GPS 或伽俐略定位系统对较大目标的定位和导航效果很好，但当区域中有任何障碍时，都将导致精度降低，而且不适合对阴影、桥梁或有其它遮挡物的情况。
而ELA+法能在离目的地的距离和位置不知的情形下，利用可靠方位信息成功引导机器人完成任务。
导航技术的发展促进了新的更高精度的导航方法的出现，即融全局和局部的混合导航方法。
3 .国内机器人的研究现状我国对机器人的研究始于20 世纪70 年代,通过“七五”的起步，“八五”、“九五”的科技攻关，已经基本掌握了机器人的设计制造技术、控制系统和驱动系统的设计技术和机器人软件和编程等关键技术。
形成了一批具有较强机器人科研实力的公司和院校，如中科院沈阳自动化研究所、沈阳新松机器人自动化有限公司、清华大学、哈尔滨工业大学、北航等。
仿生机器人一直是我国机器人领域的研究热点。
对机器人鱼的研究集中在它的驱动单元上，因机器鱼有较高的液体推进性能，其推进方法可以是尾鳍或者胸鳍推进。