智能机器人发展迅猛，那么其发展的制约和技术瓶颈有哪些？

智能机器人发展迅猛，那么其发展的制约和技术瓶颈有哪些？

智能机器人的发展是一个系统性的工程。

所有的机器人，不论是工业机器人，服务机器人，医疗机器人，乃至特殊的军工，特种设备机器人都包含的两大类核心：

1、基础的硬件：控制系统，驱动系统，传动方式

2、软件应用工艺：如工业机器人的焊接，喷涂，打磨等软件工艺包。服务机器人的应用交互系统。医疗机器人的手术，护理应用系统。

3、辅助配套设备：力觉传感器，视觉传感器，激光雷达导航系统等。

由于机器人也分多种形式，我们就一个一个来说：先说工业机器人。

一、工业机器人——当前应用最广泛的机器人

工业机器人的各类结构，其实都可以同人类相互类比。

1、控制机器人的大脑，是通过机器人控制中的控制系统来控制机器人的动作。这种控制系统有几家是在Windows系统的基础上开发的，也有完全独立开发的系统。目前微软等国外企业最推的机器人系统开发平台是ROS平台。不少服务机器人，例如巡逻机器人，积木类教育机器人都有在这个平台上面开发应用的。

通过调用指令，或者编写程序来控制工业机器人

2、机器人的手臂：也就是我们能够看到的机器人的钢铁的结构。带动机器人钢铁的结构运动的是伺服电机。我们看到的机器人手臂都是中空的，内部都是各类齿轮，螺杆，减速机相互传动。

这个可以清晰的看到机器人的内部传动结构。一般情况下，小型的轻负载机器人会采用皮带传动结构，大型重负载基本都是螺杆传动的结构。

人类通过程序，设定机器人的末端从这个点移动到另外一个点。机器人控制系统会进行运动学的逆解，然后传递信号给伺服电机，伺服电机带动减速机，螺杆，或者皮带传动方式进行移动。

至于有看过工业机器人行业新闻的朋友，一直强调与国内减速机是核心的问题，这是比较片面。因为减速机只是影响了运动控制的一方面因数。

3、外部传感设备。例如力传感器在机器人手动示教方面，机器人打磨，装配应用上面就是非常的有用。

机器人视觉，目前机器人2D视觉已经非常成熟，且应用极为广泛，在检测，装配，涂胶等领域都是性价比非常高的应用。

机器人视觉一般都是通过色差，珊线等形式来实现检测。对于高端的人工智能图像系统，工业领域也在开始尝试在检测工序中使用。

从工业机器人的角度来说，技术难点集中在：实现高精度，高速度的运动控制，以及同人实现协作化工作。

（1）、高精度，工业机器人当前最优的重复定位精度是±0.01mm，基本上没有比这个更高的了。但是这个精度在一些精密的行业，例如电子类行业仍然还有一定短板。

（2）、高速度下的稳定性。考量工业机器人的品质，基本上都是通过稳定性来考量，能否稳定的工作10000个小时等等。机器人的稳定性同控制系统的算法补偿，以及硬件例如减速机，壳体结构都有关系。这不是一个独立性的谁好，整体结构就一定能提升的概念。这是一个系统的问题。

（3）、协作化应用。目前大量开发的协作机器人，都是在探索人类和机器人共同处在一个工作环境中配合工作。

此外，工业机器人的发展，还受到应用场景的制约，这主要反映在，工业机器人是非常市场化的产品，如果没有客户使用，你这个产品就是一个失败的产品。例如开发一个负重高达10吨的机器人，基本上就等于是废铁。不过真的有人生产过。

二、服务类机器人服务类机器人非常庞杂，包括我们见到的扫地机器人，送餐机器人，政务导航机器人，巡逻机器人等等。都算是服务类机器人。

这类服务机器人，硬件难点并不到，主要难点在于软件的交互系统。这包括两大类：图像智能，以及语音智能。

目前国内对于图像智能和语音智能，都有非常成熟的产业链，以及独角兽。图像智能：商汤科技，旷视科技，依云科技，云从科技等。语音智能例如科大讯飞，百度语音等几家。

目前图像智能和语音智能，都集中在大数据的机器人训练，说白了就是给机器人喂养各类数据，同时优化算法，实现机器人的进化。

三、服务类机器人中一个特殊的存在：医疗机器人医疗机器人很特殊，主要在于医疗机器人的应用领域非常严格，要求非常高端。那真的是精密化的典范。目前国内在手术机器人方面的开发和应用。仍然在起步阶段。主要集中在两个环节有压力：1、机械手臂的精度控制，2、应用于特殊手术的操作系统的专门开发。

你看到这四条手臂，都是需要精确，并且协调的控制系统来统筹的。

四、仿人型机器人目前来说最典型的仿人型机器人，也是最出名的就是波士顿动力的atlas了。

Atlas强悍的地方就在于，其运动控制的技术非常了不起，如果能够实现运动学上面的高速计算，并且可以实现机体的平衡。Atlas谈不上是智能机器人，但是绝对可以说是一个运动控制技术最高峰的机器人。