机器人 思维导图
中心主题：机器人
核心概念
- 定义：
- 一种可编程的、多功能的操作机。
- 或是为了执行不同任务而可重新编程的、专门化的系统。
- 核心特征：感知、决策、行动。
- 目标：
- 自动化：替代或辅助人类完成重复、危险或精密的工作。
- 探索：进入人类无法到达或危险的环境。
- 服务：为人类提供便利、护理和娱乐。
- 协作：与人类在安全、高效的环境中共同工作。
- 分类 (按应用领域)：
- 工业机器人：用于制造业。
- 服务机器人：用于商业、家庭、医疗等领域。
- 特种机器人：用于军事、太空、深海、救援等特殊环境。
- 娱乐机器人：用于娱乐、陪伴和教育。
关键技术
- 感知系统：
- 视觉：摄像头、激光雷达、3D传感器、红外传感器。
- 听觉：麦克风阵列、声学传感器。
- 触觉：压力传感器、力传感器、扭矩传感器、电子皮肤。
- 内部感知：陀螺仪、加速度计、编码器（用于自身状态感知）。
- 决策与控制系统：
- 硬件：
- 处理器：CPU、GPU、FPGA、TPU（用于AI计算）。
- 驱动器：电机（伺服电机、步进电机）、液压/气动执行器。
- 软件与算法：
- 操作系统：ROS (Robot Operating System) 是主流。
- 路径规划：A、Dijkstra、RRT 算法。
- 运动控制：PID控制、运动学/动力学模型。
- 人工智能：
- 机器学习：监督学习、无监督学习、强化学习。
- 深度学习：神经网络、卷积神经网络、循环神经网络。
- 计算机视觉：目标检测、图像分割、SLAM (即时定位与地图构建)。
- 硬件：
- 执行系统：
- 机械结构：
- 固定基座：工业机器人。
- 移动平台：轮式、履带式、足式（双足、四足）、飞行器（无人机）。
- 末端执行器：
- 夹爪/手爪：用于抓取物体。
- 专用工具：焊枪、喷枪、手术刀、螺丝刀。
- 机械结构：
主要应用领域
- 工业制造：
- 应用：焊接、喷涂、装配、搬运、码垛、检测。
- 代表：KUKA, ABB, Fanuc, Yaskawa。
- 医疗健康：
- 应用：手术机器人（如达芬奇）、康复机器人、假肢、物流配送（医院内）。
- 代表：Intuitive Surgical。
- 物流与仓储：
- 应用：AGV/AMR（自动导引车/自主移动机器人）、分拣机器人、无人叉车。
- 代表：Kiva (Amazon), Geek+。
- 家庭服务：
- 应用：扫地机器人、割草机器人、窗户清洁机器人、陪伴机器人。
- 代表：iRobot (Roomba), Ecovacs。
- 商业服务：
- 应用：送餐机器人、导览机器人、客服机器人、安防巡逻机器人。
- 农业：
- 应用：精准农业（播种、施肥、除草）、采摘机器人、牲畜管理。
- 国防与公共安全：
- 应用：排爆机器人、无人侦察机、消防机器人、战场支援。
- 太空与深海探索：
- 应用：火星车、深潜探测器、空间站机械臂。
- 科研教育：
- 应用：用于实验的仿生机器人、教育机器人套件（如LEGO Mindstorms）。
发展趋势
- 智能化：
- 从“预编程”到“自主学习”。
- 更强的环境适应能力和决策能力。
- 协作化：
- 人机协作机器人（Cobot）成为主流，强调安全、灵活。
- 多机器人系统协同工作。
- 模块化与柔性化：
机器人部件可快速更换和组合,以适应不同任务。
- 网络化与云化：
机器人连接到云端,共享数据、算力和模型，实现“机器人即服务”（RaaS）。
- 微型化与仿生化：
- 微纳机器人进入人体进行医疗操作。
- 仿生机器人模仿生物的运动方式和智能。
挑战与伦理考量
- 技术挑战：
- 安全性：如何确保机器人，特别是自主机器人，在复杂环境中绝对安全？
- 鲁棒性：如何应对不可预测的环境变化和突发故障？
- 能源：如何提供更持久、高效的能源解决方案？
- 成本：如何降低高性能机器人的制造成本，使其普及化？
- 社会与经济挑战：
- 就业影响：自动化可能导致部分岗位被取代，需要劳动力转型。
- 数字鸿沟：技术发展的不均衡可能加剧社会不平等。
- 伦理与法律问题：
- 责任归属：当机器人造成损害时，责任由谁承担？（制造商、所有者、还是机器人本身？）
- 隐私与数据安全：机器人收集的大量个人数据如何保护？
- 偏见与公平性：AI算法的偏见可能导致机器人做出不公平的决策。
- 武器化：自主武器系统（“杀手机器人”）的潜在风险。
- 人机关系：过度依赖机器人是否会影响人类的社交能力和自主性？
