广义上讲，机器人就是充分应用各种技术，在现实世界起各种作用的智能化系统。本文对其的定义为：机器人（Robot）是一种集成了机电、机构学、材料学及仿生学等多个学科，通过设置或者控制，识别目标，完成某些特定功能的装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类的工作，例如生产业、建筑业或是危险的工作。

机器人形象和机器人一词，最早出现在科幻和文学作品中。但真正机器人的出现，则是1959年，当时美国人约瑟夫·恩格尔伯格和德沃尔制造出了世界上第一台工业机器人，标志着机器人正式诞生。随着计算机技术、大规模集成电路、人工智能、机器视觉、传感技术以及工业机器人的飞速发展，智能化成为机器人新的发展方向。智能机器人能够依靠人工智能的深度学习、自然语言处理等技术对所获取的外界信息进行独立的识别、推理、决策，在不需要人为干预的情况下完成一些复杂的工作。

目前，机器人逐渐被应用于地面运输、航空及核环境探测、医疗服务等众多领域。与传统的、仅应用于固定环境下的工业机器人相比，现有机器人具有功能多样化、运动环境复杂、智能化程度高、人机交互性强等特点，逐渐成为人们生活中常见的角色。

Robot（机器人）一词出现在现代语言里，要追溯到1920年捷克作家Karel Capek创作的舞台剧Rossum’s Universal Robots，剧名中译为“机器人”的“Robot”是根据“Robota”（，愿意为“劳役、苦工”）和“Robotnik”（，原意为“工人”）而创造的。在20世纪工业革命后技术和生产快速发展的背景下，根据它造出具有“奴隶机器”含义的新词“rob”，它反映着人类希望制造出像人一样会思考，有劳动能力的机器代替自己工作的愿望。但在当时，机器人一词也仅仅具有科幻意义，并不具备现实意义，真正使机器人成为现实的是 20 世纪工业机器人出现以后，“Robot”也被公认为“机器人”之意。

随着现代机器人技术的飞速发展，机器人所涵盖的内容越来越丰富，新的机型、新的功能在不断涌现，但至今对于机器人仍没有一个统一、严格、准确的定义。国际上关于机器人的定义很多，现举例如下：

1、英国简明牛津字典

机器人是“貌似人的自动机，具有智力的，顺从于人的，但不其有人格的机器”。这一定义并不完全正确，因为还不存在与人类相似的机器人在运行，这是一种理想的机器人。

2、美国机器人协会（RIA）

机器人是“一种用于移动各种材料、零件、工具或专用装置的，通过可编程动作来执行各种任务的，并具有编程能力的多功能操作机（manipulator） ”。尽管这一定义较为实用，但这里指的是工业机器人，并不全面。

3、日本工业机器人协会（JIRA）

工业机器人是“一种装备有记忆装置和末端执行器的，能够转动并通过自动完成各种移动来代替人类劳动的通用机器”。或者分两种情况来定义：其一，工业机器人是“一种能够执行与人的上肢(手和臂)类似动作的多功能机器”。其二，智能机器人是“一种具有感觉和识别能力，并能够控制自身行为的机器”。

4、美国国家标准局（NBS）

机器人是“一种能够进行编程并在自动控制下执行某些操作和移动作业任务的机械装置”。这也是一种比较广义的工业机器人的定义。

5、国际标准化组织（ISO）

采纳的机器人定义是：“一种可编程和多功能的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可用电脑改变和可编程动作的专门系统”。

随着机器人的深入研究和应用领域的拓展，许多科学家也给出了机器人的定义。例如1967 年，日本召开的第一届机器人学术会议提出了两个具有代表性的定义。一是森政弘与合田平提出的：机器人是一种具有移动性、个体性、智能性、通用性、半机械半人性自动性、随动性七个特征的柔性机器。二是“仿人机器人之父”加藤一郎提出的机器人需满足以下三个条件：

1)具有脑、手、脚三要素的个体；

2)具有非接触传感器（用眼、耳接收远方信息）和接触传感器；

3)具有平衡觉和固有觉的传感器。

而中国科学家对机器人的定义是：“机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。”

虽然各国科学家机器人的定义都有所不同，而且随着时代的变化，机器人的定义也在不断发生变化。但是在这些定义中，抛开对外形、作业目的等差异，在核心机制方面对机器人的要求已经从“可编程”逐步转向了“智能”，这也是当今智能机器人迅速发展的写照。

现如今机器人已经融入了人类社会生活的方方面面，使得人类的生活方式、思维方式和认知方式都发生了快速的变化。本文主要从以下几个方面，探讨机器人带来的影响。

社会生活：从我们整个社会的发展的角度和层面来看，我们每个医院里的护士、 加油站的工作人员、餐厅里的“服务员”、写字楼的秘书、交通警察指挥交通的交警等直观的、重复性的劳动都将会被人工智能机器人的发展所取代。那么，在这样的发展形势下，我们就要必须学会与智能机器良性共处。人们传统的思维方式已经固定了，新产生的人工智能将会影响到传统的思维，并且最终改变人们的思考方式。例如，传统知识通常印刷在固定的书籍、 报纸或杂志上，因而这些知识都是固定的、一成不变的。而人工智能系统知识库的知识可以不断地修改、扩充和更新。知识不再一成不变，而是时刻在更新与进步的，这将打破人们以往的僵化思维。但是从一个角度来看，一旦系统用户开始相信智能机器的判断和决定，他们就可能不想多思考，过于依赖系统，失去了独立解决问题的能力。

经济生产：工业机器人的发明使得劳动者逐渐从大型机器的捆绑中解放出来。作为劳动工具的机器人将在人类的监督下自主完成相关任务。劳动工具将可以拥有有限的自主性。我们人类在这个过程中就不再要直接的进行一些活动的参与，只需要从适当的援助。例如在当下的一些制造业的自动化生产中的智能化机器人，可以自主应用各种控制系统，执行需要速度、耐力和精度的任务，几乎不需要人工干预，既可以简化操作，又可以节省能源、材料和人力。但是人们也担心未来机器人会彻底代替人工，使得大量劳动力失业待家。

文化道德：近年来，高速发展的人工智能科学已经将之前只能从事简单劳动的机器人打造成为拥有相当程度感知能力的“人性”智能机器人。因此，“人权”受到了那些具备“人性” 的机器人的严重威胁与挑战。智能机器人给人类的生活带来巨大的便利，但与此同时，人权伦理问题即已摆在了人类的面前。因为仅从当前的人工智能发展情况来看，已经能够根据人类的日常行为、对话及生活需要等简单信息，利用大数据的汇总分析，将人类的思维想法进行破解，同时，人类的行踪也会完全暴露在掌握人工智能技术的人眼中，那么势必会威胁到人类隐私的安全，如果无任何隐私可言，又哪来的人权。这些都是我们需要面对的问题。

每种新技术都有自己的优点和缺点。随着机器人技术的发展，人机交互的意识增强，人机之间的物理界限逐渐模糊并融合。当人们与机器人相处时，就会出现问题，包括道德问题。从简单的图灵测试到世界上第一位具有国籍的机器人公民索菲亚的出现，机器人的发展有失控的风险，难以预测机器人技术的走向是否能够被人类准确评估与规范，也没有任何的经验或者教训可以借鉴和吸取。21世纪以来，军用杀戮机器人在战场上误杀无辜生命，无人驾驶汽车致使行人死亡，聊天软件公开发表种族歧视、性别歧视的言论，人脸识别涉嫌种族歧视，机器人在虚拟互动中通过“作弊”获得用户的隐私信息等负面事件不断出现，机器人的负面影响及其伦理规范引发学者思考。

越来越多的科学家认为应该建立有关机器人的伦理体系。目前已存在狭义机器人伦理学的主要研究目标就是让机器人在与人类互动的过程中，具有一定的道德判断与行为能力，从而使机器人的所作所为符合人们预设的道德准则。从理论上看，根据人类预设的道德原则进行道德决策的机器人可以成为只做好事的“道德楷模”，而且在一定程度上还可以避免人们对其的不当使用、恶意利用或滥用。科技伦理学并不是在阻碍科技的发展，而是使科技在一条正确的道路上发展，它要求我们在前进的道路上不断反思。如何将人类道德嵌入机器人以及如何对待机器人的问题，我们应该将普遍性的伦理规则与具体的设计情景 相结合，发挥设计者、行业协会、企业、政府部门等不同设计主体的作用，通过法律、伦理等不同层面保障机器人的良性发展，发挥机器人的积极作用。

总的来说，机器人在世界范围内的发展经历了以下四个阶段。

1954年，第一台可编程的机器人在美国诞生。1958年，美国发明家约瑟夫·恩格尔伯格建立了Unimation公司，并于1959年研制出了世界上第一台工业机器人。这一阶段，随着机构理论和伺服理论的发展，机器人进入了实用阶段。

上世纪 60 年代末，美国斯坦福研究院的查理.罗森成功研制出第一台移动机器人Shakey，该机器人安装了视觉系统，能根据人的指令完成一些简单的操作，但是由于运行速度过于缓慢，且机器人过于庞大因此没有应用到实际。1962年，美国AMF公司生产出第一台圆柱坐标型机器人。1969年，日本早稻田大学加藤一郎实验室研发出世界上第一台以双脚走路的机器人。但是这一时期的机器人属于“示教再现”型机器人，只具有记忆、存储能力，按相应程序重复作业，对周围环境基本没有感知与反馈控制能力。

这一阶段，随着传感技术（包括视觉传感器、非视觉传感器—力觉、触觉、接近觉等）和信息处理技术的发展，出现了有感觉的机器人。1984年，美国推出医疗服务机器人“Help Mate”，可在医院里为病人送饭。2000年日本本田技研工业开发出“ASIMO”机器人，可以单脚站立，在平坦或不平坦的表面行走、爬楼梯甚至跑步。2004年，美国的火星探测车， “勇气”号和机遇号火星探测器在火星表面先后成功着陆。2006年起，机器人模块化、平台统一化的趋势越来越明显。服务机器人发展迅速，应用范围日益广泛，以手术机器人为代表的医疗康复机器人形成了较大产业规模，空间机器人、仿生机器人和反恐防暴机器人等特种作业机器人实现了应用。

这一阶段，随着感知、计算、控制等技术的迭代升级和图像识别、自然语音处理、深度认知学习等人工智能技术在机器人领域的深入应用，机器人领域的服务化趋势日益明显，逐渐渗透到社会生产生活的每一个角落。同时，这一时期的机器人具有感知环境的能力，配备有视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉器官，能从外部环境中获取信息,具有思维能力,能对感知到的信息进行处理,以控制自己的行为，具有作用于环境的行为能力。例如2016 年，谷歌的人工智能机器人 Alpha Go 以 4:1 的成绩战胜了世界围棋冠军李世石，证明了机器人的智能化的可行性。2017 年，优步 无人驾驶汽车在旧金山进行测试，虽然测试结果不能完全令人满意，但在无人驾驶领域仍是跨出了一大步。目前，美国的机器人技术已经位列世界前列，近几年，美国高度重视机器人在医疗与国防安全领域的应用，例如医疗图像机器人、特种机器人等。机器人技术在日本也在快速发展，尤其在仿人机器人技术上，其中，日本本田技研工业已经研发了第一代仿生机器人 ASIMO。且韩国为提高军事方面的作战能力，也将大力发展军用仿生机器人。

2024年9月，工业和信息化部最新统计显示，从2022年至2024年，中国新增工业机器人装机量占全球一半以上，服务机器人在家庭服务、医疗康养等领域实现规模化应用，特种机器人在空海探索、应急救援等领域发挥重要作用。截至2024年7月，中国持有的机器人相关有效专利超过19万项，占全球比重约三分之二。

本文简单从以下四种角度来对机器人进行分类：

工业机器人：又称产业机器人，主要应用在制造业相关领域，进行焊接、喷涂、装配、搬运、打磨、机械加工等作业，适用于相对固定、独立的工业生产环境，具有高精度、高速度、重复作业的特点，在汽车、电子产品制造、机械加工等行业也广泛应用。

探索机器人：用于进行太空和海洋探索，也可用于地面和地下探险、探索。

服务机器人：一种半自主或全自主工作的机器人，其所从事的服务工作可使人类生存得更好，使制造业以外的设备工作得更好，例如家庭服务机器人。作为“家中保姆”， 家用机器人能够承担很多家务活，如清扫、洗刷、 煮饭等。就目前而言，普及最广的还是扫地机器人和清洁机器人。

军事机器人：用于军事目的，或进攻性的，或防御性的。这类机器人又可分为空中军用机器人、海洋军用机器人和地面军用机器人，或简称为空军机器人、海军机器人和陆军机器人。

伺服控制机器人：这种机器人的工作原理是通过反馈传感器取得的反馈信号与来自给定装置的综合信号，经比较器加以比较得到的误差信号，经过放大后，用于激发机器人的驱动装置，进而带动末端执行器装置以一定规律运动，到达规定的位置或达到规定的速度等。伺服控制机器人又可分为点位伺服控制和连续路径（轨迹）伺服控制两种类型。

非伺服机器人：这种机器人按照预先编好的程序依顺序工作，使用终端限位开关、制动器、插销板和定序器来控制机器人的机械手的运动，工作能力比较有限。伺服机器人有遥控型机器人、程控型机器人、示教再现型机器人等。

固定式机器人：是指固定在某个底座上，整台机器人或机械手不能移动，只能移动各个关节的一类机器人。

轮式机器人：轮式机器人具有易驱动、移动速度快的特性。传统轮式机器人一般至少有三个轮子，这样能够保证机器人的静态稳定性。两轮机器人是一种典型的非完整约束系统，且具有非线性、欠驱动、强耦合等特点，但因两轮机器人结构简单，小巧灵活，且能耗较低等特点，使得其受到广泛研究 。

履带式机器人：履带式地面移动机器人具有承载力大、接地比压小的特点，不但在平坦路面上具有较为出色的移动速度，在非 结构路面上也拥有很强的越障能力，被广泛地应用于军事、工业等领域 。

足式地面移动机器人：以Atlas机器人为例，它是典型的仿人形的两足机器人，全身具有多达20多处活动关节，由数十款传感器互相配合，不仅能够像人一样直立行走、爬楼梯，还能完成像跳跃这种高难度动作，可以连续跳跃多级台阶。

扑翼式机器人：这种飞行机器人是仿昆虫或鸟类的特殊飞行方式----扑翼，通过翅翼运动带动空气的流动，再反作用翅翼的相互影响过程。相比于旋翼、固定翼飞行器，扑翼机器人具有易操控、可靠性高、隐蔽性强、噪声小等优点，在军用和民用领域有更广阔的应用前景。

一般机器人：是指不具有智能，只具有一般编程能力和操作功能的机器人。

智能机器人：指具有不同程度的智能的又可分为传感型机器人、交互型机器人、自主型机器人。

串联机器人：指较早应用于工业领域的机器人。它是一个开放的运动链，主要以开环机构为机器人机构原型。由于其开环的串联机构形式，该机构末端执行器可以在大范围内运动，因此具有较大的工作空间，并且操作灵活,控制系统和结构设计较简单；同时由于其研究相对成熟，已成功应用于很多领域或,如各种机床、装配车间等。

并联机器人：它是一个封闭的运动链，一般由上、下平台，以及两条或两条以上的运动支链构成。与串联机器人相比，由于主联机器人是由一个或几个闭环组成的关节点坐标相互关联，因此具有运动惯性小、热变形咬小、不易产生动态误差和累积误差的特点。此外，还具有精度较高、机器刚性好、结构紧终稳定、承载能力强且反解容易等优点。基于这些特点，并联机器人在过去的近三十年里一直是机器人研究领域的热点。

混联机器人：这是在工业实际应用中，针对机器人操作空间和操作灵活度的具体要求而提出的一种新型机器人结构。混联机器人是以并联机构为基础，在并联机构中嵌入具有多个自由度的串联机构，从而构成的一个复杂的混联系统，其结构设计复杂，属于对并联机构的补偿和优化化。混联机器人在继承了并联机器人刚度大、承载能力强、速度高精度高等特点的同时，其末端执行器也拥有了串联机器人运动空间大、控制简单、操作灵活等特性，多用于高运动精度场合。

目前，机器人为医疗领域带来了更高效、更准确、更安全的技术解决方案，可显著提升诊疗效果、降低医疗成本、促进医疗资源均衡化，促进医学领域的重大变革。例如手术机器人根据特殊的手术环境与临床需求，依据制定方案、特定流程来执行特定动作，为医疗领域带来了更高效、更准确、更安全的技术解决方案，可显著提升诊疗效果、降低医疗成本、促进医疗资源均衡化，促进医学领域的重大变革。康复护理机器人则是具有辅助肢体功能恢复或重建功能的智能化装备，可自动执行指令任务以代替或协助人体某些功能；相应研究与应用较多面向脑卒中、脊髓损伤等造成的神经损伤患者（典型症状如偏瘫、截瘫）。采用对患肢实施运动训练、功能性电刺激的方法，对患者受损的中枢神经形成反馈，刺激损伤神经的再生或者未损伤神经对损伤功能的代偿，从而达到神经康复的目的。

目前，在现代战争中，如何将士兵的伤亡率降到最低是各国都在热议的话题。所以未来军事发展的必然趋势就是利用智能机器人代替 士兵作战。目前，世界上已经研制和列入发展计划的智能机器人主要可分为反坦克兵、突击扫雷兵、战场布雷兵、空中侦察警戒兵等。军事智能机器人能够完成搜索、监视、排爆、破障、攻击目标、运送物资、救助伤员等一系列作战任务，它们相比人类士兵更加精密、轻便、灵巧、抗毁、抗摔、抗打、能力更强。 智能机器将成为未来战场的主力军，人类战争将形成“人在回路上”的新模式。 在新模式下，军队的组织架构和力量编成将发生巨变，智能机器将成为未来军队的主要成员，人类将扮演计划员、管理 员和指挥员的角色。

在工业应用中，机器人的用途主要有四个方面，即零件制造、材料加工、产品检验和装配。按照应用的方面大致可以分为焊接机器人、码垛机器 人、装配机器人等几个大类。焊接机器人就是执行焊接任务的机器人，使用时在机器人的“长臂”末轴安装用于焊接的焊钳或焊枪，使机器人在完成按照预先设定的动作时能够像人一样进行焊接、切割等机械加工操作。码垛机器人是将已经封装完毕的物体，按一定顺序码放在平面上，机器人可以进行自动堆码，然后推出，便于叉车运送。工业机器人在部分工业生产领域已经获得应用，并且取得显著的应用效果。合理应用工业机器人可以显著提升生产效能，节约生产成本，避免环境污染，确保生产安全，推动工业生产快速发展，实现工业生产的现代智能化。

此外，在救援救灾领域，人形机器人也将扮演不可替代的角色，其适合用于危险任务的无人化替代。在实际的灾害场景中，救援任务常常具有急迫性且各不相同，传统的特种装备往往难以胜任，需要救援人员亲自执行。而人形机器人则能直接利用救援人员使用的多种装备来执行救援任务。例如消防机器能够代替消防员进入高温、浓烟、缺氧、有毒有害等灾害事故现场完成侦检、排 烟、灭火、洗消、破拆、搜救等急难险重任务，在有效保护消防员安全的同时也可以有力提升消防部队战斗力。

除上述主要应用领域外，机器人还可应用于以下领域：

教育领域：教育机器人是 面向教育领域专门研发的，以培养学生的分析能力、创造能力和实践能力为目标的机器人，它具有教学适用性、交互性、开放性、可扩展性等特点。近年来，随着人工智能技术的进步， 机器人的发展逐步走向智能化、人性化的特点也越来越显著。 智能化和人性化的机器人产品将更加适合未来的教育教学环境。

服务行业：现在己有越来越多的机器人被用于人类社会的日常服务实践 ，特别是在餐饮、酒店和旅游领域，机器人被逐步用于为顾客送餐，引路，展示讲解或实现一个全面化的自动化服务环境。

航空航天领域：在航天工业生产中机器人多用在飞机复杂结构件表面制孔、焊接、喷涂、维修和自动化装配等制造环节。在航空探索方面，研制和使用太空机器人已成为人类航天事业的一个发展趋势。例如美国的“火星探路者”宇宙飞船经过 4 亿多千米的航行，成功登陆火星后释放了一个小机器人在火星探察。机器人共向地面传回了 1.6万幅图片， 还对火星上的岩石和土壤进行了化学分析。

体育领域：在体育领域中，机器人正逐步帮助人们进行体育运动，例如辅助人类日常锻炼与训练竞赛、与人类同场竞技、评估与辅助治疗运动损伤等。

会计行业：在该行业中常用到的财务机器人可操作费用报销、下发及收集业务部门预算编制表、财务分析、采购预算审核和管理会计报告等工作。

农业领域：农业机器人是在农业生产中的运用，是一种可由不同程序软件控制，以适应各种作业，能感觉并适应作物种类或环境 变化，有检测和演算等人工智能的新一代无人自动操作机械。

纵观整个机器人行业，虽然机器人的种类繁多，其机械结构、控制结构的细节也有所不同，但是一台完整的机器人，都包含机械系统、控制系统、驱动系统和感知系统这四大系统。

机器人的机械系统指的是机器人的本体，是机器人赖以完成任务的执行结构。机器人的机械系统通常是多个关节连在一起的机械连杆的集合体，可以形象地理解为机器人的骨骼结构。通常机器人系统的机械部分主要包括机身、移动机构、手臂、末端执行器、驱动和传动机构等。有些机器人不需要具备移动功能，主要通过机械臂完成操作功能。机械手臂一般由上臂、下臂、手腕及安装在其上的手爪或末端执行器等组成。比如工业机器人，通常只具备人的手臂的形态，有不同的关节个数，有的会增加可移动的底座。

控制系统就是机器人的大脑，是机器人的控制核心。它可根据接收的任务指令以及从感知系统反馈回来的信号，帮助机器人完成指定运动或者决策。机器人的控制系统通常由控制器、控制软件和运动控制单元组成，对于不同类型的机器人，控制系统的结构、功能有较大差别，控制器的设计方案也不一样。比如工业机器人，其控制器通常是工控主板或者嵌入式主板和PLC控制器，控制软件多为机器人厂家根据自家的控制器开发的专用软件，而运动控制单元则多数直接用的是运动控制卡或直接运动控制器。

机器人驱动系统主要负责为机械系统提供动力，其驱动方式分为电气驱动、液压驱动、气压驱动和新型驱动等。其中，电气驱动是目前机器人使用最多的一种驱动方式，常用的电气驱动元件为驱动电动机，比如步进电动机、直流伺服电动机、交流伺服电动机等。电气驱动特点是环境污染小、运动精度高、电源取用方便、响应速度快、信号检测处理方便、控制方式灵活。液压驱动的机器人驱动能力强、抓取力大，具备机械传动平稳、防爆性好的特点，但是液压驱动机器人对密封性能要求高，且不宜在高、低温环境工作。气压驱动机器人主要通过空气压缩机提供的压缩空气来提供动力源，常用驱动元件有直线气缸、气动旋转马达等。气压驱动机器人的特点是结构简单、动作迅速、价格低，但由于空气的可压缩性，所以其一般工作速度的稳定性差、抓取力较小。机器人的传动机构与通用机械一样，主要用来把驱动元件的运动传递到关节和执行器动作部位，比如齿轮传动、丝杠传动、带传动、链传动、连杆及凸轮传动等。

机器人的感知系统与人的感觉类似，相当于人的五官和神经系统，应该能够检测环境信息，同时调理与传递、估计与理解检测到的信息。其系统中能够检测环境信息的器件被称为传感器。这些传感器在功能上与人类感觉器官类似，可以实现视觉、触觉等感觉。为了将机器人各种内部状态信息和环境信息转变为机器人自身或者机器人之间能够理解的数据、信息或者知识，感知系统通常由多种传感器组成，通过这些传感器采集各种信息，然后采取适当方法将多个传感器获取的信息综合处理，以便控制机器人进行智能作业。因此，机器人的感知系统可以看作机器人获取外部环境信息及进行内部反馈控制的工具。

通常，以下几项参数可以用来描述机器人的主要性能指标：

（1）负荷能力：指在满足其他性能要求的情况下，机器人能承载的负荷质量。

（2）运动范围：指机器人在其工作区域内可达到的最大距离。其中，机器人可按任意姿态达到其工作区域内的那些点被称为灵巧点；对那些接近于机器人手臂运动范围边界的极限点，由于不能任意指定其姿态，所以被称为非灵巧点。对工业机器人来说，这是很重要的性能指标；

（3）定位精度（准确性）：指机器人到达指定点的精确程度，它与驱动器的分辨率、反馈装置以及传动装置的精度等有关。精度是关于机器人的位置、姿态、运动速度及载荷量的函数，是机器人的一个重要性能指标；

（4）重复精度（稳定性）：指动作重复多次，机器人到达同样位置的精确程度。重复精度比精度更为重要，如一个机器人定位不够精确，通常会显示一个固定的误差，这个误差是可预测的，因此可通过编程予以校正。然而，如果误差是随机的，它就无法预测，因此也就无法消除。重复精度规定了这种随机误差的范围，它通常通过一定次数的重复运行机器人来测定。

机器人是一门多学科交叉的综合技术，涉及机械工程、电子工程、计算机技术、传感器技术、自动控制、人机交互、仿生学等多个学科。因此，机器人领域中需要研究的问题非常多，需要探索的项目也非常多，其中感知、定位和控制是机器人技术的三个重要问题。下面针对移动机器人应用过程中的环境感知、自主定位和运动控制等方面，简述涉及的一些关键技术。

1986 年，由 Cheeseman 和 Smith 提出了SLAM（Simultaneous Location and Mapping）算法的基本概念，即同步定位与地图构建，为机器人实现环境感知与定位建立了一套标准的系统方案，该方法目前已被大多数移动机器人所采用。早期的 SLAM 算法是以激光雷达为主导传感器，通过激光雷达获得环境的点云图， 进而估计机器人自身的位置信息，这类算法被称之为激光SLAM。现如今激光 SLAM 技术已经比较成熟，应用在市面上的许多产品之上，例如家用的扫地机器人，百度集团无人车，都是以激光 SLAM 技术为主导。但是在实际环境中，采用单个传感器的 SLAM 系统稳定性和精度较差，常常发生位姿漂移，追踪失败的情况，所建立的地图和实际存在很大误差。基于多传感器融合的SLAM 系统能够改善这些问题，数据融合的方式一般分为松耦合和紧耦合。松耦合的特点是多种传感器分别计算位姿，然后利用滤波的方法将多个位姿融合。松耦合算法相对简单，但是融合的程度较小，往往效果不佳，所以当前主流方法都采用了紧耦合的方式。紧耦合以非线性优化为系统框架，将各种传感器数据直接放入优化器中共同优化得到一个位姿。

由于移动机器人是一种具有自主行驶、自主规划功能的高度智能化的机器人， 因此机器人的导航定位技术是机器人研究的重要课题。目前，常见的导航方式有电磁导航、激光导航、超声波导航和视觉导航等。其中电磁导航的原理是在地下埋下导线，通过导线中不同频率电流产生的磁场从而“引导”机器人的行动，属于典型的非主动导航模式。 超声波导航则是移动机器人导航方式中应用最广泛的一种，其实质为通过超声波传感器实现距离测量。 超声波发射器发出超声波，超声波在遇到障碍物后返回超声波接收器，通过计算两者的时间差即可得出机器人与障碍物之间的距离。激光导航的原理是在行驶路径周围安装位置精确的反射板，移动机器人通过发射激光束，同时采集由反射板反射的激光束，即可确定其当前的位置。最后，视觉导航是最先进的导航技术之一，其原理是在地面上涂上与周围颜色反差较大的涂料或油漆，根据机器人中安装的摄图传感器不断拍摄的图片与存储图片进行对比， 偏移量信号输出给驱动控制系统，控制系统经过计算纠正机器人的行走方向，实现对其的导航。除以上四种导航方式以外， 还有 GPS 导航、红外导航等导航方式。

机器人运动控制技术根据控制目标的不同一般分为路径跟随、轨迹跟踪和点镇定三类。路径跟随是指根据某种控制律，跟随运动空间中给定的一条与时间无关的几何路径， 一般可分为全局和局部路径规划；轨迹跟踪是根据某种控制律，跟随运动空间中给定的一条与时间相关的几何路径，路径跟踪方法主要包括自适应法、智能控制法、最优控制法和模型预测控制等。