川崎机器人服务商

约瑟夫·恩格伯格(Joseph Engelberger)是机器人工业的先驱，他曾经这样说过：“我无法给出机器人的定义，但当我见到机器人时我就会知道是它。”如果把所有被人们称为机器人的机器纳入您的考虑范围，您会发现，要给出一个全面的定义几乎是不可能的。每个人对机器人由什么组成都有不同的看法。

 

它们全都被称为机器人，至少有些人是这么称呼的。按照目前***宽泛的定义，如果某样东西被许多人认为是机器人，那么它就是机器人。许多机器人***（制造机器人的人）使用的是一种更为***的定义。他们规定，机器人应具有可重新编程的大脑（一台计算机），用来移动身体。

根据这一定义，机器人与其他可移动的机器（如汽车）的不同之处在于它们的计算机要素。许多新型汽车都有一台车载计算机，但只是用它来做微小的调整。驾驶员通过各种机械装置直接控制车辆的大多数部件。而机器人在物理特性方面与普通的计算机不同，它们各自连接着一个身体，而普通的计算机则不然。

大多数机器人确实拥有一些共同的特性。首先，几乎所有机器人都有一个可以移动的身体。有些拥有的只是机动化的轮子，而有些则拥有大量可移动的部件，这些部件一般是由金属或塑料制成的。与人体骨骼类似，这些独立的部件是用关节连接起来的。

 

机器人的轮与轴是用某种传动装置连接起来的。有些机器人使用马达和螺线管作为传动装置；另一些则使用液压系统；还有一些使用气动系统（由压缩气体驱动的系统）。机器人可以使用上述任何类型的传动装置。

 

机器人需要一个能量源来驱动这些传动装置。大多数机器人会使用电池或墙上的电源插座来供电。此外，液压机器人还需要一个泵来为液体加压，而气动机器人则需要气体压缩机或压缩气罐。

所有传动装置都通过导线与一块电路相连。该电路直接为电动马达和螺线圈供电，并操纵电子阀门来启动液压系统。阀门可以控制承压流体在机器内流动的路径。比如说，如果机器人要移动一只由液压驱动的腿，它的控制器会打开一只阀门，这只阀门由液压泵通向腿上的活塞筒。承压流体将推动活塞，使腿部向前旋转。通常，机器人使用可提供双向推力的活塞，以使部件能向两个方向活动。

机器人的计算机可以控制与电路相连的所有部件。为了使机器人动起来，计算机会打开所有需要的马达和阀门。大多数机器人是可重新编程的。如果要改变某部机器人的行为，您只需将一个新的程序写入它的计算机即可。

 

NASA 喷气推进实验室供图 NASA的Urbie机器人正在攀爬台阶

 

并非所有的机器人都有传感系统。很少有机器人具有视觉、听觉、嗅觉或味觉。机器人拥有的***常见的一种感觉是运动感，也就是它监控自身运动的能力。在标准设计中，机器人的关节处安装着刻有凹槽的轮子。在轮子的一侧有一个发光二极管，它发出一道光束，穿过凹槽，照在位于轮子另一侧的光传感器上。当机器人移动某个特定的关节时，有凹槽的轮子会转动。在此过程中，凹槽将挡住光束。光学传感器读取光束闪动的模式，并将数据传送给计算机。计算机可以根据这一模式准确地计算出关节已经旋转的距离。计算机鼠标中使用的基本系统与此相同。

以上这些是机器人的基本组成部分。机器人***有无数种方法可以将这些元素组合起来，从而制造出无限复杂的机器人。机器臂是***常见的设计之一。

英语里“机器人”(Robot)这个术语来自于捷克语单词robota，通常译作“强制劳动者”。用它来描述大多数机器人是十分贴切的。世界上的机器人大多用来从事繁重的重复性制造工作。它们负责那些对人类来说非常困难、危险或枯燥的任务。

 

机器臂是制造汽车时使用的基本部件之一。

 

***常见的制造类机器人是机器臂。一部典型的机器臂由七个金属部件构成，它们是用六个关节接起来的。计算机将旋转与每个关节分别相连的步进式马达，以便控制机器人（某些大型机器臂使用液压或气动系统）。与普通马达不同，步进式马达会以增量方式***移动（请访问Anaheim Automation公司的网页以了解它的原理）。这使计算机可以***地移动机器臂，使机器臂不断重复完全相同的动作。机器人利用运动传感器来确保自己完全按正确的量移动。

这种带有六个关节的工业机器人与人类的手臂极为相似，它具有相当于肩膀、肘部和腕部的部位。它的“肩膀”通常安装在一个固定的基座结构（而不是移动的身体）上。这种类型的机器人有六个自由度，也就是说，它能向六个不同的方向转动。与之相比，人的手臂有七个自由度。

 

人类手臂的作用是将手移动到不同的位置。类似地，机器臂的作用则是移动末端执行器。您可以在机器臂上安装适用于特定应用场景的各种末端执行器。有一种常见的末端执行器能抓握并移动不同的物品，它是人手的简化版本。机器手往往有内置的压力传感器，用来将机器人抓握某一特定物体时的力度告诉计算机。这使机器人手中的物体不致掉落或被挤破。其他末端执行器还包括喷灯、钻头和喷漆器。

工业机器人专门用来在受控环境下反复执行完全相同的工作。例如，某部机器人可能会负责给装配线上传送的花生酱罐子拧上盖子。为了教机器人如何做这项工作，程序员会用一只手持控制器来引导机器臂完成整套动作。机器人将动作序列准确地存储在内存中，此后每当装配线上有新的罐子传送过来时，它就会反复地做这套动作。

大多数工业机器人在汽车装配线上工作，负责组装汽车。在进行大量的此类工作时，机器人的效率比人类高得多，因为它们非常***。无论它们已经工作了多少小时，它们仍能在相同的位置钻孔，用相同的力度拧螺钉。制造类机器人在计算机产业中也发挥着十分重要的作用。它们无比***的巧手可以将一块极小的微型芯片组装起来。

 

机器臂的制造和编程难度相对较低，因为它们只在一个有限的区域内工作。如果您要把机器人送到广阔的外部世界，事情就变得有些复杂了。

 

美国***航空和航天局供图 NASA的FIDO漫游者专用于火星探索。

 

首要的难题是为机器人提供一个可行的运动系统。如果机器人只需要在平地上移动，轮子或轨道往往是***好的选择。如果轮子和轨道足够宽，它们还适用于较为崎岖的地形。但是机器人的设计者往往希望使用腿状结构，因为它们的适应性更强。制造有腿的机器人还有助于使研究人员了解自然运动学的知识，这在生物研究领域是有益的实践。

 

富士通公司和 KandD Technology, Inc. 供图 富士通公司的HOAP-1机器人

 

机器人的腿通常是在液压或气动活塞的驱动下前后移动的。各个活塞连接在不同的腿部部件上，就像不同骨骼上附着的肌肉。若要使所有这些活塞都能以正确的方式协同工作，这无疑是一个难题。在婴儿阶段，人的大脑必须弄清哪些肌肉需要同时收缩才能使得在直立行走时不致摔倒。同理，机器人的设计师必须弄清与行走有关的正确活塞运动组合，并将这一信息编入机器人的计算机中。许多移动型机器人都有一个内置平衡系统（如一组陀螺仪），该系统会告诉计算机何时需要校正机器人的动作。

 

美国***航空和航天局供图 NASA的蛙形机器人可以利用弹簧、联动装置和马达到处跳来跳去。

 

两足行走的运动方式本身是不稳定的，因此在机器人的制造中实现难度极大。为了设计出行走更稳的机器人，设计师们常会将眼光投向动物界，尤其是昆虫。昆虫有六条腿，它们往往具有超凡的平衡能力，对许多不同的地形都能适应自如。

某些移动型机器人是远程控制的，人类可以指挥它们在特定的时间从事特定的工作。遥控装置可以使用连接线、无线电或红外信号与机器人通信。远程机器人常被称为傀儡机器人，它们在探索充满危险或人类无法进入的环境（如深海或火山内部）时非常有用。有些机器人只是部分受到遥控。例如，操作人员可能会指示机器人到达某个特定的地点，但不会为它指引路线，而是任由它找到自己的路。

 

移动型机器人的用途 移动型机器人可以在多个领域代替人类。其中一些可以探索其他星球或地球上不适合居住的地区，收集地质样品。而另一些则可以用来寻找过去在战场上埋下的***。警察有时会利用移动型机器人搜索***，甚至会利用它们抓捕疑犯。   NASA 喷气推进实验室供图 Urbie机器人可以探索那些对人类来说非常危险的区域。   移动型机器人还能在家庭和商业领域工作。医院可以使用机器人来运输药品。有些博物馆让机器人充当展览厅的夜间巡卫，以便监视空气质量和湿度。有几家公司开发出的机器人可以在您睡觉的时候用吸尘器为您打扫房间。

 

 

人工智能的真正难题在于理解自然智能的工作原理。开发人工智能与制造人造心脏不同，科学家手中并没有一个简单而具体的模型可供参考。我们知道，大脑中含有上百亿个神经元，我们的思考和学习是通过在不同的神经元之间建立电子连接来完成的。但是我们并不知道这些连接如何实现***的推理能力，甚至对低层次操作的实现原理也并不知情。大脑神经网络似乎复杂得不可理解。

 

因此，人工智能在很大程度上还只是理论。科学家们针对人类学习和思考的原理提出假说，然后利用机器人来实验他们的想法。布鲁克斯和他的团队致力于类人机器人的研究，因为他们认为，开发类人智能的关键是要让机器人像人类那样体验这个世界。这还能使人类与机器人之间的交互变得更容易，并为机器人的学习提供方便。

正如机器人的物理设计是了解动物和人类解剖学的便利工具，对人工智能的研究也有助于理解自然智能的工作原理。对于某些机器人***而言，这种见解是设计机器人的***目标。其他人则在幻想一个人类与智能机器共同生活的世界，在这个世界里，人类使用各种小型机器人来从事手工劳动、健康护理和通信。许多机器人***预言，机器人的进化***终将使我们彻底成为半机器人，即与机器融合的人类。有理由相信，未来的人类会将他们的思想植入强健的机器人体内，活上几千年的时间！

无论如何，机器人都会在我们未来的日常生活中扮演重要的角色。在未来的几十年里，机器人将逐渐扩展到工业和科学之外的领域，进入日常生活，这与计算机在20世纪80年代开始逐渐普及到家庭的过程类似。