Robotik

Robotik ist ein interdisziplinär Zweig von Informatik und Ingenieurwesen.[1] Robotik umfasst Design, Konstruktion, Betrieb und Verwendung von Roboter. Das Ziel der Robotik ist es, Maschinen zu entwerfen, die Menschen helfen und helfen können. Robotik integriert Felder von Maschinenbau, Elektrotechnik, Informationsingenieurswesen, Mechatronik, Elektronik, Biotechnik, Technische Informatik, Steuerungstechnik, Softwareentwicklung, Mathematik, etc.

Robotik entwickelt Maschinen, die den Menschen ersetzen und menschliche Handlungen replizieren können. Roboter können in vielen Situationen für viele Zwecke verwendet werden, aber heute werden viele in gefährlichen Umgebungen verwendet (einschließlich der Inspektion von radioaktiven Materialien, Bombenerkennung und Deaktivierung), Herstellungsprozesse oder wo Menschen nicht überleben können (z. B. im Weltraum, unter Wasser, in hoher Hitze sowie aufräumten und Eindämmung gefährlicher Materialien und Strahlung). Roboter können jede Form annehmen, aber einige werden dazu gebracht, Menschen im Aussehen zu ähneln. Dies wird behauptet, bei der Annahme von Robotern in bestimmten replizierten Verhaltensweisen zu helfen, die normalerweise von Menschen durchgeführt werden. Solche Roboter versuchen, Gehen, Heben, Sprache, Kognition oder andere menschliche Aktivitäten zu replizieren. Viele der heutigen Roboter sind von der Natur inspiriert und tragen zum Feld von bei Bio-inspirierte Robotik.

Bestimmte Roboter erfordern die Benutzereingabe, um zu operieren, während andere Roboter autonom funktionieren. Das Konzept der Erstellung von Robotern, die funktionieren können autonom geht zurück auf klassische Zeiten, aber die Erforschung der Funktionalität und potenziellen Verwendungszwecke von Robotern wuchs erst im 20. Jahrhundert wesentlich. Im Laufe der Geschichte wurde häufig von verschiedenen Gelehrten, Erfindern, Ingenieuren und Technikern angenommen, dass Roboter eines Tages in der Lage sein werden, das menschliche Verhalten nachzuahmen und auf die menschliche Weise auf Aufgaben zu verwalten. Heute ist Robotik ein schnell wachsendes Gebiet, da der technologische Fortschritt fortgesetzt wird. Nachforschungen, Entwerfen und Bau neuer Roboter dienen verschiedenen praktischen Zwecken, ob im Inland, kommerziell, oder militärisch. Viele Roboter sind gebaut, um Arbeitsplätze zu erledigen, die Menschen gefährlich sind, z. Robotik wird auch in verwendet STENGEL (Wissenschaft, Technologie, Ingenieurwesen, und Mathematik) als Lehrhilfe.[2]

Etymologie

Das Wort Robotik wurde vom Wort abgeleitet Roboter, was der Öffentlichkeit von vorgestellt wurde von Tschechisch Schriftsteller Karel čapek in seinem Spiel R.U.R. (Rossums universelle Roboter), die 1920 veröffentlicht wurde.[3] Das Wort Roboter Kommt aus dem slawischen Wort Robotawas bedeutet Arbeit/Job. Das Stück beginnt in einer Fabrik, die künstliche Menschen nennt Roboter, Kreaturen, die mit Menschen verwechselt werden können - sehr ähnlich den modernen Ideen von Androids. Karel čapek selbst machte das Wort nicht ein. Er schrieb einen kurzen Brief in Bezug auf eine Etymologie in dem Oxford Englisch Wörterbuch in dem er seinen Bruder nannte Josef čapek Als tatsächlicher Urheber.[3]

Laut dem Oxford Englisch Wörterbuch, das Wort Robotik wurde zuerst in gedrucktem gedruckt von verwendet Isaac asimov, in seinem Science-Fiction Kurzgeschichte "Lügner!", veröffentlicht im Mai 1941 in Erstaunliche Science -Fiction. Asimov wusste nicht, dass er den Begriff prägte; Da die Wissenschaft und Technologie von elektrischen Geräten ist Elektronik, nahm er an Robotik Bereits auf die Wissenschaft und Technologie von Robotern verwiesen. In einigen anderen Werken von Asimov gibt er an, dass die erste Verwendung des Wortes Robotik war in seiner Kurzgeschichte Herumlaufen (Erstaunliche Science -Fiction, März 1942),[4][5] wo er sein Konzept von vorstellte Die drei Gesetze der Robotik. Die ursprüngliche Veröffentlichung von "Liar!" Vorhersagen von "Runaround" um zehn Monate, so dass ersterer im Allgemeinen als Ursprung des Wortes angeführt wird.

Geschichte

1948, Norbert Wiener formulierte die Prinzipien von Kybernetik, die Grundlage praktischer Robotik.

Völlig autonom Roboter erschienen nur in der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts. Der erste digital betriebene und programmierbare Roboter, der Einfachewurde 1961 installiert, um heiße Metallstücke von a zu heben Würfelmaschine und stapeln sie. Werbespot und Industrieboter sind heute weit verbreitet und werden verwendet, um Jobs billiger, genauer und zuverlässiger auszuführen als Menschen. Sie sind auch in einigen Jobs beschäftigt, die zu schmutzig, gefährlich oder langweilig sind, um für Menschen geeignet zu sein. Roboter werden in großem Umfang verwendet in Herstellung, Montage, Verpackung und Verpackung, Bergbau, Transport, Erde und Weltraumforschung, Chirurgie,[6] Waffe, Laborforschung, Sicherheit und die Massenproduktion von Verbraucher und Industrieprodukte.[7]

Datum Bedeutung Robotername Erfinder
Drittes Jahrhundert v.Chr. und früher Eine der frühesten Beschreibungen von Automaten erscheint in der Lüge zi Text auf einer viel früheren Begegnung zwischen König Mu von Zhou (1023–957 v. Chr.) Und ein Maschinenbauingenieur namens Yan Shi, ein 'Artificer'. Letzterer präsentierte dem König angeblich eine lebensgroße, menschliche Figur seiner mechanischen Handarbeit.[8] Yan Shi (Chinesisch: 偃师))
Erstes Jahrhundert v. Chr. Und früher Beschreibungen von mehr als 100 Maschinen und Automaten, einschließlich eines Feuerwehrmotors, einer Windorgan, einer münzbetriebenen Maschine und einem dampfbetriebenen Motor, in Pneumatica und Automaten durch Heron von Alexandria Ctesibius, Philo von Byzanz, Heron von Alexandria und anderen
c. 420 v Ein hölzerner Dampfvogel, der fliegen konnte Fliegende Taube Archytas von Tarentum
1206 Erstellt früh humanoide Automaten, programmierbare Automatikbande[9] Roboterband, Handwaschautomaton,[10] Automatisierte Umzugspfäks[11] Al-Jazari
1495 Entwürfe für einen humanoiden Roboter Mechanischer Ritter Leonardo da Vinci
1560er (nicht spezifisch) Mechanischer Mönch, bei dem machinale Füße unter seinen Roben gebaut wurden, die das Gehen imitierten. Die Augen, Lippen und Kopf des Roboters bewegen sich in lebensechten Gesten. Mechanischer Mönch[12] Juanelo Turriano
1738 Mechanische Ente, die essen, die Flügel flattern und ausscheiden konnte Verdauung Ente Jacques de Vaucanson
1898 Nikola Tesla demonstriert das erste radiogesteuerte Schiff. Telautomaton Nikola Tesla
1903 Leonardo Torres y Quevedo präsentierte das Telekino Bei der Pariser Akademie der Wissenschaft, die aus einem Roboter bestand, der Befehle ausführte, die durch elektromagnetische Wellen übertragen wurden.[13][14] Telekino Leonardo Torres y Quevedo
1912 Leonardo Torres y Quevedo bauen die erste wirklich autonome Maschine, die in der Lage ist, Schach zu spielen. Im Gegensatz zu den Menschen betrieben Der Türke und Ajeeb, El Ajedrecista war ein Automaten, der ohne menschliche Führung Schach spielte. Es spielte nur eine Endspiel mit drei Schachfigurenautomatisch ein Weiß bewegen König und ein Turm zu Schachmatt Der schwarze König bewegte sich von einem menschlichen Gegner.[15][16] El Ajedrecista Leonardo Torres y Quevedo
1914 In seiner Zeitung Essays über Automatik Leonardo Torres y Quevedo veröffentlicht 1914 schlug eine Maschine vor, die "Urteile" verwendet und frühere Informationen. Es ist ein Teil definiert, der die Reaktion wie ein Lebewesen entsprechend externe Informationen kontrollieren und sich an Veränderungen in der Umgebung anpassen kann, um sein Verhalten zu ändern.[17][18][19] Essays über Automatik Leonardo Torres y Quevedo
1921 Erste fiktive Automaten namens "Roboter" erscheinen im Spiel R.U.R. Rossums universelle Roboter Karel čapek
1930er Jahre Humanoid Roboter ausgestellt im 1939 und 1940 Weltmessen Elektro Westinghouse Electric Corporation
1946 Erster allgemeiner digitaler Computer Wirbelwind Mehrere Personen
1948 Einfache Roboter mit biologischem Verhalten[20] Elsie und Elmer William Gray Walter
1956 Erster kommerzieller Roboter aus der Unimation Company, gegründet von George Devol und Joseph Engelberger, basierend auf Devols Patenten[21] Einfache George Devol
1961 Erster installierter Industrieboter. Einfache George Devol
1967 bis 1972 Erster humanoider intelligenter Roboter aussagen,[22][23] und zuerst Android. Das Extremitätensteuerungssystem ermöglichte es ihm, mit den unteren Gliedmaßen zu laufen und Objekte mit den Händen mit taktilen Sensoren zu greifen und zu transportieren. Sein Sichtsystem ermöglichte es ihm, Entfernungen und Richtungen für Objekte mit externen Rezeptoren, künstlichen Augen und Ohren zu messen. Und sein Konversationssystem ermöglichte es ihm, mit einer Person auf Japanisch mit einem künstlichen Mund zu kommunizieren.[24][25][26] Wabot-1 WASEDA Universität
1973 Zuerst Industrieboter mit sechs elektromechanisch angetriebenen Achsen[27][28] Famulus Kuka -Robotergruppe
1974 Die erste der Welt Mikrocomputer Der kontrollierte Electric Industrial Roboter, IRB 6 von ASEA, wurde an ein kleines Maschinenbauunternehmen in Südschweden geliefert. Das Design dieses Roboters war bereits 1972 patentiert worden. IRB 6 ABB -Robotergruppe
1975 Programmierbarer universeller Manipulationsarm, ein Unimationsprodukt PUMA Victor Scheinman
1978 Erste Roboterprogrammiersprache auf Objektebene, sodass Roboter Variationen der Objektposition, Form und Sensorgeräusche verarbeiten können. Freddy I und II, Rapt Roboter -Programmiersprache Patricia Ambler und Robin Poppestone
1983 Erste Multitasking, parallele Programmiersprache, die für eine Roboterkontrolle verwendet wird. Es war die Veranstaltungssprache (EDL) auf dem IBM/Series/1 -Prozesscomputer mit Implementierung von beiden Interprozesskommunikation (Warten/Post) und gegenseitige Ausschluss (ENQ/DEQ) -Mechanismen für die Roboterkontrolle.[29] Adriel i Stevo Bozinovski und Mihail Sestakov

Roboteraspekte

Mechanische Konstruktion
Elektrischer Aspekt
Eine Ebene der Programmierung

Es gibt viele Arten von Robotern; Sie werden in vielen verschiedenen Umgebungen und in vielen verschiedenen Verwendungen verwendet. Obwohl sie in Anwendung und Form sehr vielfältig sind, haben sie alle drei grundlegende Ähnlichkeiten in Bezug auf ihre Konstruktion:

  1. Roboter haben alle eine mechanische Konstruktion, einen Rahmen, eine Form oder eine Form, die für eine bestimmte Aufgabe entwickelt wurden. Zum Beispiel kann ein Roboter, der für schweren Schmutz oder Schlamm entworfen wurde, verwendet werden Caterpillar Tracks. Der mechanische Aspekt ist hauptsächlich die Lösung des Schöpfers für die Erfüllung der zugewiesenen Aufgabe und den Umgang mit der Physik der Umgebung um sie herum. Form folgt Funktion.
  2. Roboter haben elektrische Komponenten, die die Maschinerie mit Strom versorgen und steuern. Zum Beispiel der Roboter mit Caterpillar Tracks würde eine Art Kraft brauchen, um die Tracker -Profile zu bewegen. Diese Leistung erfolgt in Form von Elektrizität, die durch einen Draht reisen und von einer Batterie stammen muss, ein Basic Stromkreis. Sogar Benzin angetrieben Maschinen Damit ist die Stromversorgung hauptsächlich von Benzin erforderlich, um den Verbrennungsprozess zu starten. Deshalb haben die meisten Benzinmaschinen wie Autos Batterien. Der elektrische Aspekt von Robotern wird für die Bewegung (durch Motoren), die Erfindung (wo elektrische Signale verwendet werden, um Dinge wie Wärme, Schall, Position und Energiestatus zu messen) und den Betrieb (Roboter benötigen eine gewisse Ebene von elektrische Energie Lieferung an ihre Motoren und Sensoren, um grundlegende Operationen zu aktivieren und auszuführen)
  3. Alle Roboter enthalten ein gewisses Maß an Computerprogrammierung Code. Ein Programm ist, wie ein Roboter entscheidet, wann oder wie etwas tut. Im Beispiel für die Caterpillar -Strecke kann ein Roboter, der sich über eine schlammige Straße bewegen muss, möglicherweise die richtige mechanische Konstruktion aufweisen und die richtige Menge an Strom von seiner Batterie erhalten, aber ohne ein Programm, ohne dass es sich umziehen soll, würde er nirgendwo hingehen. Programme sind die Kernessenz eines Roboters, er könnte eine hervorragende mechanische und elektrische Konstruktion aufweisen. Wenn sein Programm jedoch schlecht konstruiert ist, wird seine Leistung sehr schlecht sein (oder es kann möglicherweise überhaupt nicht funktioniert). Es gibt drei verschiedene Arten von Roboterprogrammen: Fernbedienung, künstliche Intelligenz und Hybrid. Ein Roboter mit Fernbedienung Die Programmierung hat einen bereits bestehenden Satz von Befehlen, die nur dann ausgeführt werden, wenn und wenn es ein Signal von einer Steuerquelle empfängt, typischerweise ein Mensch mit einer Fernbedienung. Es ist vielleicht angemessener, Geräte anzuzeigen, die hauptsächlich durch menschliche Befehle als in die Disziplin der Automatisierung und nicht von Robotik fungieren. Roboter, die verwenden künstliche Intelligenz Interagieren Sie alleine mit ihrer Umgebung ohne Kontrollquelle und können Reaktionen auf Objekte und Probleme bestimmen, denen sie anhand ihrer bereits bestehenden Programmierung begegnen. Hybrid ist eine Form der Programmierung, die sowohl KI- als auch RC -Funktionen enthält.

Anwendungen

Da immer mehr Roboter für bestimmte Aufgaben ausgelegt sind, wird diese Klassifizierungsmethode relevanter. Zum Beispiel sind viele Roboter für Montagearbeiten ausgelegt, die für andere Anwendungen möglicherweise nicht leicht anpassbar sind. Sie werden als "Montageroboter" bezeichnet. Für das Nahtschweißen stellen einige Lieferanten komplette Schweißsysteme mit dem Roboter zur Verfügung, d. H. Die Schweißgeräte zusammen mit anderen Materialhandhabungsanlagen wie Plattenspieler usw. als integriertes Gerät. Ein solches integriertes Robotersystem wird als "Schweißroboter" bezeichnet, obwohl seine diskrete Manipulatoreinheit an eine Vielzahl von Aufgaben angepasst werden könnte. Einige Roboter sind speziell für die Manipulation mit schwerer Last ausgelegt und als "Hochleistungsroboter" bezeichnet.[30]

Aktuelle und potenzielle Anwendungen umfassen:

Komponenten

Energiequelle

Das Einblick Lander mit Sonnenkollektoren in einem Reinraum eingesetzt

Derzeit hauptsächlich (Blei -Säure) Batterien werden als Stromquelle verwendet. Viele verschiedene Arten von Batterien können als Stromquelle für Roboter verwendet werden. Sie reichen von Blei -Säure -Batterien, die sicher sind und ein relativ langes Halt Leben haben, aber im Vergleich zu Silber -Cadmium -Batterien, die viel kleiner sind und derzeit viel teurer sind. Das Entwerfen eines batteriebetriebenen Roboter Gewicht. Generatoren, oft eine Art von Art von Verbrennungsmotor, kann auch benutzt werden. Solche Konstruktionen sind jedoch häufig mechanisch komplex und benötigen einen Kraftstoff, erfordern Wärmeableitungen und relativ schwer. Ein Tether, der den Roboter mit einer Stromversorgung verbindet, würde die Stromversorgung vollständig aus dem Roboter entfernt. Dies hat den Vorteil, Gewicht und Raum zu sparen, indem alle Stromerzeugungs- und Speicherkomponenten an anderer Stelle verschoben werden. Dieses Design ist jedoch mit dem Nachteil verbunden, dass ein Kabel mit dem Roboter angeschlossen ist, was schwierig zu verwalten sein kann.[45] Mögliche Leistungsquellen könnten sein:

Betätigung

A Roboterbein unterstützt von Luftmuskeln

Aktuatoren sind die "Muskeln"eines Roboters, die Teile, die konvertieren gespeicherte Energie in Bewegung.[46] Die bei weitem beliebtesten Aktuatoren sind Elektromotoren, die ein Rad oder eine Zahnrad und lineare Aktuatoren, die Industrie -Roboter in Fabriken steuern, drehen. Es gibt einige jüngste Fortschritte bei alternativen Arten von Aktuatoren, die von Strom, Chemikalien oder Druckluft betrieben werden.

Elektromotoren

Die überwiegende Mehrheit der Roboter nutzt Elektromotoren, häufig gebürstet und bürstenlose DC -Motoren in tragbaren Robotern oder Wechselstrommotoren in Industriebotern und CNC Maschinen. Diese Motoren werden häufig in Systemen mit leichteren Belastungen bevorzugt und wo die vorherrschende Bewegungsform rotativ ist.

Lineare Aktuatoren

Verschiedene Arten von linearen Aktuatoren bewegen sich anstatt durch Drehen und haben häufig schnellere Richtungsänderungen, insbesondere wenn sehr große Kräfte benötigt werden, z. Sie werden typischerweise durch komprimierte und oxidierte Luft angetrieben (Pneumatikantrieb) oder ein Öl (Hydraulischer Aktuator) Lineare Aktuatoren können auch durch Elektrizität angetrieben werden, der normalerweise aus einem Motor und einer Bleischraube besteht. Ein weiterer häufiger Typ ist ein mechanischer linearer Aktuator, der von Hand gedreht wird, z. B. ein Rack und Ritzel auf einem Auto.

Serien elastische Aktuatoren

Die elastische Betätigung der Serie (Sea) beruht auf der Idee, eine absichtliche Elastizität zwischen dem Motoraktuator und der Last für eine robuste Kraftkontrolle einzuführen. Aufgrund der resultierenden niedrigeren Trägheit verbessert die elastische Betätigung der Serie die Sicherheit, wenn ein Roboter mit der Umwelt (z. B. Menschen oder Werkstück) oder während der Kollisionen interagiert.[47] Darüber hinaus bietet es auch Energieeffizienz und Stoßdämpfung (mechanische Filterung) und reduziert gleichzeitig übermäßigen Verschleiß am Getriebe und anderen mechanischen Komponenten. Dieser Ansatz wurde erfolgreich in verschiedenen Robotern eingesetzt, insbesondere in fortgeschrittenen Fertigungsrobotern[48] und Gehen humanoid Roboter.[49][50]

Das Controller -Design eines elastischen Aktuators der Serie wird am häufigsten innerhalb der durchgeführt Passivität Rahmen, da es die Sicherheit der Interaktion mit unstrukturierten Umgebungen gewährleistet.[51] Trotz seiner bemerkenswerten Robustheit der Stabilität leidet dieser Rahmen unter den strengen Einschränkungen, die dem Controller auferlegt werden, was die Leistung der Leistung ermöglicht. Der Leser wird auf die folgende Umfrage verwiesen, die die gemeinsamen Controller -Architekturen für SEA zusammen mit dem entsprechenden zusammenfasst reicht aus Passivitätsbedingungen.[52] Eine kürzlich durchgeführte Studie hat die abgeleitet notwendig und ausreichend Passivitätsbedingungen für eine der häufigsten Impedanzkontrolle Architekturen, nämlich Geschwindigkeitsquellen.[53] Diese Arbeit ist von besonderer Bedeutung, da sie erstmals die nicht konservativen Passivitätsgrenzen in einem Meeresschema antreibt, das eine größere Auswahl der Kontrollgewinne ermöglicht.

Luftmuskeln

Pneumatische künstliche Muskeln, die auch als Luftmuskulatur bezeichnet werden, sind spezielle Röhrchen, die sich ausdehnen (typischerweise bis zu 42%), wenn Luft in sie gezwungen wird. Sie werden in einigen Roboteranwendungen verwendet.[54][55][56]

Muskeldraht

Muskeldraht, auch als Formgedächtnislegierung, Nitinol® oder Flexinol® -Draht bekannt, ist ein Material, das sich bei der Anwendung von Strom zusammenzieht (unter 5%). Sie wurden für einige kleine Roboteranwendungen verwendet.[57][58]

Elektroaktive Polymere

EAPs oder EPAMs sind ein Kunststoffmaterial, das sich erheblich abschließen kann (bis zu 380% Aktivierungsdehnung) von Elektrizität und in Gesichtsmuskeln und Armen von humanoiden Robotern verwendet wurden.[59] und neue Roboter zu ermöglichen, zu schweben,[60] fliegen, schwimmen oder gehen.[61]

Piezo -Motoren

Jüngste Alternativen zu DC -Motoren sind Piezo -Motoren oder Ultraschallmotoren. Diese arbeiten nach einem grundsätzlich anderen Prinzip, wobei winzig Piezoceramic Elemente, die viele tausendmal pro Sekunde vibrieren, verursachen eine lineare oder rotierende Bewegung. Es gibt verschiedene Betriebsmechanismen; Ein Typ verwendet die Schwingung der Piezoelemente, um den Motor in einen Kreis oder eine gerade Linie zu treten.[62] Ein anderer Typ verwendet die Piezoelemente, um eine Mutter zu vibrieren oder eine Schraube zu fahren. Die Vorteile dieser Motoren sind Nanometer Auflösung, Geschwindigkeit und verfügbare Kraft für ihre Größe.[63] Diese Motoren sind bereits im Handel erhältlich und werden für einige Roboter verwendet.[64][65]

Elastische Nanoröhren

Elastische Nanoröhren sind eine vielversprechende künstliche Muskeltechnologie in der experimentellen Entwicklung im Frühstadium. Das Fehlen von Mängel in Kohlenstoff-Nanoröhren Ermöglicht diese Filamente, elastisch um mehrere Prozent zu verformen, wobei der Energiespeicherspiegel von möglicherweise 10 istJ/cm3 Für Metallnanoröhren. Menschlicher Bizeps konnte durch einen Draht dieses Materials mit einem Durchmesser von 8 mm ersetzt werden. Ein solcher kompakter "Muskel" könnte es zukünftigen Robotern ermöglichen, Menschen zu entkommen und zu jumpen.[66]

Sensing

Sensoren ermöglichen es Robotern, Informationen über eine bestimmte Messung der Umgebung oder interne Komponenten zu erhalten. Dies ist für Roboter wichtig, um ihre Aufgaben auszuführen und auf Änderungen in der Umgebung zu reagieren, um die entsprechende Antwort zu berechnen. Sie werden für verschiedene Formen von Messungen verwendet, um den Robotern Warnungen vor Sicherheit oder Fehlfunktionen zu geben und Echtzeitinformationen über die von ihnen ausgeführte Aufgabe bereitzustellen.

Berühren

Aktuell Roboter und Händeprothese weit weniger erhalten taktil Informationen als die menschliche Hand. Neuere Forschungen haben ein taktiles Sensorarray entwickelt, das die mechanischen Eigenschaften und Berührungsrezeptoren menschlicher Fingerspitzen nachahmt.[67][68] Das Sensor -Array ist als starrer Kern konstruiert, der von leitfähiger Flüssigkeit umgeben ist, die von einer Elastomerhaut enthalten ist. Die Elektroden sind auf der Oberfläche des starren Kerns montiert und mit einem Impedanzmessgerät innerhalb des Kerns verbunden. Wenn die künstliche Haut ein Objekt berührt, wird der Flüssigkeitsweg um die Elektroden deformiert und erzeugt Impedanzänderungen, die die vom Objekt empfangenen Kräfte abbilden. Die Forscher erwarten, dass eine wichtige Funktion solcher künstlichen Fingerspitzen das Anpassung von Robotergriffen an gehaltenen Objekten sein wird.

Wissenschaftler aus mehreren europäische Länder und Israel entwickelt a Prothese Hand im Jahr 2009 namens SmartHand, das wie ein echter funktioniert - um Patienten mit ihm zu schreiben, tippen Sie auf a ein Klaviatur, spielen Sie Klavier und führen Sie andere feine Bewegungen durch. Die Prothese hat Sensoren, die es dem Patienten ermöglichen, ein echtes Gefühl in den Fingerspitzen zu spüren.[69]

Vision

Computer Vision ist die Wissenschaft und Technologie von Maschinen, die sehen. Als wissenschaftliche Disziplin befasst sich Computer Vision mit der Theorie hinter künstlichen Systemen, die Informationen aus Bildern extrahieren. Die Bilddaten können viele Formulare annehmen, z. B. Videosequenzen und Ansichten von Kameras.

In den meisten praktischen Computer-Vision-Anwendungen werden die Computer vorprogrammiert, um eine bestimmte Aufgabe zu lösen, aber Methoden, die auf Lernen basieren, werden jetzt immer häufiger.

Computer -Vision -Systeme beruhen auf Bildsensoren, die elektromagnetische Strahlung erkennen, die typischerweise in Form von beider sichtbares Licht oder Infrarotlicht. Die Sensoren werden verwendet Festkörperphysik. Der Prozess, durch den sich Licht ausbreitet und von Oberflächen reflektiert Optik. Raffinierte Bildsensoren erfordern sogar Quantenmechanik ein vollständiges Verständnis des Bildbildungsprozesses zu vermitteln. Roboter können auch mit mehreren Sehsensoren ausgestattet werden, um das Gefühl der Tiefe in der Umgebung besser zu berechnen. Wie menschliche Augen müssen auch die "Augen" der Roboter in der Lage sein, sich auf einen bestimmten Interessenbereich zu konzentrieren und sich auch an Variationen der Lichtintensitäten anzupassen.

Es gibt ein Unterfeld innerhalb von Computer Vision, in dem künstliche Systeme so konzipiert sind, dass sie die Verarbeitung und das Verhalten von nachahmen Biologisches System, auf unterschiedlichen Komplexitätsniveaus. Einige der in Computer Vision entwickelten lernbasierten Methoden haben ihren Hintergrund in Biologie.

Sonstiges

Andere häufige Formen der Erkennung in der Robotik verwenden Lidar, Radar und Sonar.[70] LIDAR misst den Abstand zu einem Ziel, indem das Ziel mit Laserlicht beleuchtet und das reflektierte Licht mit einem Sensor gemessen wird. Radar Verwendet Funkwellen, um den Bereich, den Winkel oder die Geschwindigkeit von Objekten zu bestimmen. Sonar Verwendet die Schallausbreitung, um Objekte auf oder unter der Oberfläche des Wassers zu navigieren, mit oder zu erfassen.

Manipulation

Kuka Industrieboter operieren in a Gießerei
Puma, einer der ersten Industrie -Roboter
Baxter, ein moderner und vielseitiger industrieller Roboter von entwickelt von Rodney Brooks
Linke, erster Checker Roboter spielt

Eine Definition der Manipulation von Roboter wurde von Matt Mason als: "Manipulation bezieht sich auf die Kontrolle eines Agenten über seine Umgebung durch selektiven Kontakt."[71]

Roboter müssen Objekte manipulieren; Aufnehmen, ändern, zerstören oder auf andere Weise einen Effekt haben. Somit wird das funktionale Ende eines Roboterarms, der den Effekt (ob eine Hand oder ein Werkzeug) ausführen soll Endeffektoren,[72] während der "Arm" als als bezeichnet wird Manipulator.[73] Die meisten Roboterarme haben austauschbare Endeffektoren, sodass sie eine kleine Auswahl an Aufgaben ausführen können. Einige haben einen festen Manipulator, der nicht ersetzt werden kann, während einige einen sehr allgemeinen Manipulator haben, beispielsweise eine humanoide Hand.[74]

Mechanische Greifer

Eine der häufigsten Arten von Endeffektoren sind "Greifer". In seiner einfachsten Manifestation besteht es nur aus zwei Fingern, die sich öffnen und nahe an eine Reihe kleiner Objekte loslassen und loslassen können. Finger können zum Beispiel aus einer Kette mit einem Metalldraht hergestellt werden.[75] Hände, die ähneln und eher wie eine menschliche Hand funktionieren Schattenhand und die Robonaut Hand.[76] Hände, die von einer mittleren Komplexität sind, umfassen die Delft Hand.[77][78] Mechanische Greifer können in verschiedenen Typen vorhanden sein, einschließlich Reibung und umfassender Kiefer. Reibungskiefer verwenden die gesamte Kraft des Greifers, um das Objekt mit Reibung an Ort und Stelle zu halten. Einkompetent von Jaws wiegt das Objekt mit weniger Reibung an Ort und Stelle.

Saugendeffektoren

Saugendeffektoren, die von Vakuumgeneratoren angetrieben werden, sind sehr einfach astriktiv[79] Geräte, die sehr große Lasten halten können Vorhilfe Die Oberfläche ist glatt genug, um Saugen zu gewährleisten.

Wählen und platzieren Sie Roboter für elektronische Komponenten und für große Objekte wie Autow-Windschutzscheiben häufig sehr einfache Vakuumendeffektoren.

Saugung ist eine stark verwendete Art von Endwiresektor in der Industrie, zum Teil des Natürlichen Beachtung Die Endwirkung von weichen Saugern kann es einem Roboter ermöglichen, in Gegenwart einer unvollständigen Roboterwahrnehmung robuster zu sein. Als Beispiel: Betrachten Sie den Fall eines Roboter -Sehsystems schätzt die Position einer Wasserflasche, weist jedoch 1 Zentimeter Fehler auf. Während dies dazu führen kann, dass ein starrer mechanischer Greifer die Wasserflasche durchstechen kann, kann sich der Endwiresector der weichen Absaugung leicht biegen und sich der Form der Wasserflaschenoberfläche anpassen.

Allzweckeffektoren

Einige fortgeschrittene Roboter beginnen, voll humanoide Hände wie die Schattenhand, Manus,[80] und die Schunk Hand.[81] Dies sind sehr geschickte Manipulatoren mit bis zu 20 Freiheitsgrade und Hunderte von taktilen Sensoren.[82]

Fortbewegung

Rolling Roboter

Segway im Robot Museum in Nagoya

Der Einfachheit halber haben die meisten mobilen Roboter vier Räder oder eine Reihe von kontinuierliche Spuren. Einige Forscher haben versucht, komplexere Roboter mit Rädern mit nur einem oder zwei Rädern zu erstellen. Diese können bestimmte Vorteile wie eine größere Effizienz und reduzierte Teile haben sowie ein Roboter an engen Stellen navigieren, an denen ein Roboter mit Vierrad nicht in der Lage wäre.

Zweirad-Roboter ausbalancieren

Roboter ausbalancieren verwenden im Allgemeinen a Gyroskop Um festzustellen, wie viel ein Roboter fällt, und dann die Räder proportional in die gleiche Richtung fährt, um den Sturz auf hundertmal pro Sekunde auszugleichen, basierend auf der Dynamik eines Umgekehrter Pendel.[83] Es wurden viele verschiedene Ausgleichsroboter entworfen.[84] Während Segway wird nicht allgemein als Roboter betrachtet, er kann als Komponente eines Roboters betrachtet werden, wenn sie als solches verwendet wird, als sie sie als RMP (Robotermobilitätsplattform) bezeichnen. Ein Beispiel für diese Verwendung war als als NASA's Robonaut Das wurde auf einem Segway montiert.[85]

Einrad-Roboter ausbalancieren

Ein mit einem Rad ausgeglichener Roboter ist eine Erweiterung eines Zweirad-Ausgleichsroboters, damit er sich in jeder 2D-Richtung mit einem runden Ball als einziger Rad bewegen kann. In letzter Zeit wurden mehrere mit einem Rad ausgeglichene Roboter entworfen, wie z. Carnegie Mellon Universität's "Ballbot"Das ist die ungefähre Größe und Breite einer Person, und Tohoku Gakuin University'S "Ballip".[86] Aufgrund der langen, dünnen Form und Fähigkeit, in engen Räumen zu manövrieren, können sie besser funktionieren als andere Roboter in Umgebungen mit Menschen.[87]

Kugelroboter

Es wurden mehrere Versuche bei Robotern unternommen, die sich vollständig in einem sphärischen Ball befinden, entweder durch Drehen eines Gewichts im Ball.[88][89] oder durch Drehen der äußeren Schalen der Kugel.[90][91] Diese wurden auch als als bezeichnet Orb Bot[92] oder ein Ballbot.[93][94]

Sechsrad Roboter

Die Verwendung von sechs Rädern anstelle von vier Rädern kann eine bessere Traktion oder einen besseren Griff im Freigelände im Freien verleihen, z. B. auf felsigem Schmutz oder Gras.

Verfolgte Roboter

Panzerspuren bieten noch mehr Traktion als ein sechsräderer Roboter. Verfolgte Räder verhalten sich, als wären sie aus Hunderten von Rädern, daher sind für Außen- und Militärroboter sehr häufig, wo der Roboter auf sehr rauem Gelände fahren muss. Sie sind jedoch schwer in Innenräumen wie auf Teppichen und glatten Böden zu verwenden. Beispiele sind NASAs urbaner Roboter "Urbie".[95]

Gehen auf Roboter angewendet

Gehen ist ein schwieriges und dynamisches Problem zu lösen. Es wurden mehrere Roboter hergestellt, die auf zwei Beinen zuverlässig laufen können. Es wurden jedoch noch keine gemacht, die so robust wie ein Mensch sind. Es wurde viel über humane inspiriertes Gehen untersucht, wie zum Beispiel Amber Lab, das 2008 von der Abteilung für Maschinenbau der Texas A & M University gegründet wurde.[96] Es wurden viele andere Roboter gebaut, die auf mehr als zwei Beinen laufen, da diese Roboter erheblich einfacher zu konstruieren sind.[97][98] Walking -Roboter können für ungleiche Gelände verwendet werden, die eine bessere Mobilität und Energieeffizienz bieten würden als andere Fortbewegungsmethoden. Normalerweise können Roboter auf zwei Beinen auf flachen Böden gut laufen und gelegentlich hochgehen Treppe. Keiner kann über felsiges, ungleiches Gelände gehen. Einige der Methoden, die ausprobiert wurden, sind:

ZMP -Technik

Der Null -Moment -Punkt (ZMP) ist der Algorithmus, der von Robotern verwendet wird, z. Honda's Asimo. Der Computer des Roboters versucht, die Gesamtsumme zu halten Trägheitskräfte (die Kombination von Erde's Schwere und die Beschleunigung und Verzögerung des Gehens), genau vom Boden entgegengesetzt Reaktionskraft (Die Kraft des Bodens drückt den Fuß des Roboters zurück). Auf diese Weise stornieren die beiden Kräfte und lassen nein Moment (Kraft, was den Roboter dreht und umfällt).[99] Dies ist jedoch nicht genau, wie ein Mensch für menschliche Beobachter spazieren geht und der Unterschied offensichtlich ist Toilette.[100][101][102] Der Wanderalgorithmus von Asimo ist nicht statisch, und es wird ein dynamisches Ausgleich verwendet (siehe unten). Es erfordert jedoch immer noch eine glatte Oberfläche zum Gehen.

Hüpfen

Mehrere Roboter, erbaut in den 1980er Jahren von Marc Raibert Bei der MIT Beinlabor, erfolgreich ein sehr dynamisches Gehen. Anfänglich konnte ein Roboter mit nur einem Bein und einem sehr kleinen Fuß einfach durch Hüpfen aufrecht bleiben. Die Bewegung ist die gleiche wie die einer Person auf a Sprungstab. Wenn der Roboter zur Seite fällt, würde er leicht in diese Richtung springen, um sich selbst zu fangen.[103] Bald wurde der Algorithmus auf zwei und vier Beine verallgemeinert. Ein Bipedal -Roboter wurde demonstriert Somersaults.[104] A Vierfüßler wurde auch demonstriert, was konnte Trab, Lauf, Tempound gebunden.[105] Eine vollständige Liste dieser Roboter finden Sie auf der Seite MIT -Labor -Roboter.[106]

Dynamischer Ausgleich (kontrolliertes Sturz)

Ein fortgeschrittenerer Weg für einen Roboter, der einen dynamischen Ausgleichsalgorithmus verwendet, der möglicherweise robuster ist als die Null -Moment -Punkt -Technik, da er ständig die Bewegung des Roboters überwacht und die Füße platziert, um die Stabilität aufrechtzuerhalten.[107] Diese Technik wurde kürzlich von demonstriert von Anybots ' Dexter -Roboter,[108] Das ist so stabil, dass es sogar springen kann.[109] Ein anderes Beispiel ist das Tu Delft Flame.

Passive Dynamik

Der vielleicht vielversprechendste Ansatz nutzt Passive Dynamik bei dem die Schwung von schwingenden Gliedmaßen wird für größere verwendet Effizienz. Es wurde gezeigt, dass völlig unpähende humanoide Mechanismen einen sanften Hang nur verwenden können Schwere sich vorantreiben. Mit dieser Technik muss ein Roboter nur eine kleine Menge Motorleistung liefern, um entlang einer flachen Oberfläche oder etwas mehr zu gehen, um a zu gehen hügel. Diese Technik verspricht, wandelnde Roboter mindestens zehnmal effizienter zu gestalten als ZMP -Wanderer wie Asimo.[110][111]

Andere Methoden der Fortbewegung

Fliegend

Eine moderne Passagierflugzeug ist im Wesentlichen a fliegend Roboter, mit zwei Menschen, um es zu verwalten. Das Autopilot Kann das Flugzeug für jede Stufe der Reise kontrollieren, einschließlich Start, normaler Flug und sogar Landung.[112] Andere fliegende Roboter sind unbewohnt und sind als bekannt als als unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs). Sie können ohne menschlichen Pilot an Bord kleiner und leichter sein und in ein gefährliches Gebiet für militärische Überwachungsmissionen fliegen. Einige können sogar auf Ziele unter dem Kommando abfeuern. Es werden auch UAVs entwickelt, die automatisch auf Ziele abfeuern können, ohne dass ein Befehl eines Menschen erforderlich ist. Andere fliegende Roboter umfassen Kreuzfahrtraketen, der Entomopter und der EPSON MICRO HIPERTER ROBOTE. Roboter wie Air Penguin, Air Ray und Air Gelee haben leichter als Luftkörper, von Paddeln angetrieben und von Sonar geleitet.

Schlangen
Zwei Roboterschlangen. Links hat man 64 Motoren (mit 2 Freiheitsgrade per Segment), die rechte 10.

Mehrere Schlange Roboter wurden erfolgreich entwickelt. Diese Roboter nachahmen die Art und Weise, wie sich echte Schlangen bewegen, und können sehr enge Räume navigieren, was bedeutet, dass sie eines Tages verwendet werden können, um nach Personen zu suchen, die in zusammengebrochenen Gebäuden gefangen sind.[113] Der japanische ACM-R5-Schlangenroboter[114] kann sogar sowohl an Land als auch in Wasser navigieren.[115]

Skaten

Eine kleine Anzahl von Skaten Es wurden Roboter entwickelt, von denen eines ein Multi-Mode-Wander- und Skating-Gerät ist. Es hat vier Beine, mit ungelebenden Rädern, die entweder treten oder rollen können.[116] Ein anderer Roboter, Plen, kann ein Miniatur-Skateboard oder eine Rollschuhlskata und einen Skate über einen Desktop verwenden.[117]

Kapuziner, ein Kletterroboter
Klettern

Es wurden verschiedene Ansätze verwendet, um Roboter zu entwickeln, die in der Lage sind, vertikale Oberflächen zu besteigen. Ein Ansatz ahmt die Bewegungen eines Menschen nach Bergsteiger an einer Wand mit Vorsprüngen; Einstellen des Massezentrum und das Verschieben jedes Gliedes wiederum zu einer Hebelwirkung. Ein Beispiel hierfür ist Kapuziner,[118] Erbaut von Dr. Ruixiang Zhang an der Stanford University, Kalifornien. Ein anderer Ansatz verwendet die spezielle Zehenpad-Methode des Wandkletterns Geckoes, die auf glatten Oberflächen wie vertikalem Glas laufen können. Beispiele für diesen Ansatz sind Wallbot[119] und Stickybot.[120]

Chinas Technologie täglich Am 15. November 2008 berichtete, dass Dr. Li Hiu Yeung und seine Forschungsgruppe neuer Konzeptflugzeuge (Zhuhai) Co., Ltd. hatte erfolgreich einen bionischen Gecko -Roboter mit dem Namen "genannt" entwickelt. "Speed ​​Freelander". Laut Dr. Yeung könnte der Gecko-Roboter schnell eine Vielzahl von Gebäudewänden hinauf und runter klettern, durch Boden- und Wandfissuren navigieren und auf der Decke verkehrt herum gehen. Es konnte sich auch an die Oberflächen von glattem Anpassung anpassen Glas-, raue, klebrige oder staubige Wände sowie verschiedene Arten von metallischen Materialien. Es konnte auch Hindernisse automatisch identifizieren und umgehen. Seine Flexibilität und Geschwindigkeit waren mit einem natürlichen Gecko vergleichbar. Ein dritter Ansatz besteht darin Pole.[70]

Schwimmen (Piscine)

Es wird berechnet, dass wenn Baden Einige Fische können a erreichen Antrieb Effizienz von mehr als 90%.[121] Darüber hinaus können sie weitaus besser beschleunigen und manövrieren als jeder von Menschen verursachte Boot oder U -Boot, und erzeugen weniger Geräusch- und Wasserstörungen. Daher möchten viele Forscher, die Unterwasserroboter studieren, diese Art der Fortbewegung kopieren.[122] Bemerkenswerte Beispiele sind die Informatik der Essex University Roboterfisch G9,[123] und der vom Institut für Feldroboter erstellte Robotertunfisch, um zu analysieren und mathematisch zu modellieren Thunniform -Bewegung.[124] Der Aqua Penguin,[125] Entworfen und gebaut von Festo of Deutschland, kopiert die optimierte Form und den Antrieb von vorderen "Flippern" von vorne Pinguine. Festo hat auch das Aqua Ray und Aqua -Gelee gebaut, die die Fortbewegung von Manta Ray und Quallen nachahmen.

Roboterfisch: isplash-II

Im Jahr 2014 isplash-II wurde vom Doktorand Richard James Clapham und Prof. Huosheng Hu an der Essex University entwickelt. Es war das erste Roboterfisch In der Lage, reale carangiforme Fische in Bezug auf die durchschnittliche maximale Geschwindigkeit (gemessen in Körperlängen/ Sekunde) und Ausdauer zu übertreffen, wird die Dauer der Höchstgeschwindigkeit beibehalten.[126] Dieser Build erreichte Schwimmgeschwindigkeiten von 11,6BL/s (d. H. 3,7 m/s).[127] Der erste Build, isplash-I (2014) war die erste Roboterplattform, die eine Ganzkörperlänge anwand Carangiform Schwimmbewegung, die die Schwimmgeschwindigkeit um 27% gegenüber dem traditionellen Ansatz einer posterioren engen Wellenform erhöht.[128]

Segeln
Der autonome Segelbootroboter Vaimos

Segelboot -Roboter wurden ebenfalls entwickelt, um Messungen an der Oberfläche des Ozeans vorzunehmen. Ein typischer Segelbootroboter ist Vaimos[129] gebaut von Ifremer und Ensta-Bretagne. Da der Antrieb von Segelboot -Robotern den Wind verwendet, wird die Energie der Batterien nur für den Computer, für die Kommunikation und für die Aktuatoren verwendet (um das Ruder und das Segel abzustimmen). Wenn der Roboter mit Sonnenkollektoren ausgestattet ist, könnte der Roboter für immer theoretisch navigieren. Die beiden Hauptwettbewerbe von Segelboot -Robotern sind WRSC, was jedes Jahr in Europa stattfindet, und Segelbot.

Umweltinteraktion und Navigation

Radar, Geographisches Positionierungs System, und LIDARwerden alle kombiniert, um eine ordnungsgemäße Navigation bereitzustellen und Hindernisvermeidung (Fahrzeug für 2007 entwickelt DARPA Urban Challenge)

Obwohl heute ein erheblicher Prozentsatz der Roboter in Provisionen entweder von Menschen kontrolliert oder in einer statischen Umgebung betrieben werden, besteht ein zunehmendes Interesse an Robotern, die in einer dynamischen Umgebung autonom arbeiten können. Diese Roboter erfordern eine Kombination aus Navigationshardware und Software Um ihre Umgebung zu durchqueren. Insbesondere unvorhergesehene Ereignisse (z. B. Menschen und andere Hindernisse, die nicht stationär sind) können Probleme oder Kollisionen verursachen. Einige hoch fortgeschrittene Roboter wie Asimo und Meinü Roboter Haben Sie besonders gute Hardware und Software für Roboter -Navigation. Ebenfalls, selbstkontrollierte Autos, Ernst Dickmanns' Fahrerloses Autound die Einträge in der DARPA Grand Challenge, sind in der Lage, die Umwelt gut zu erfassen und anschließend Navigationsentscheidungen auf der Grundlage dieser Informationen zu treffen, einschließlich eines Schwarms autonomer Roboter.[42] Die meisten dieser Roboter beschäftigen a Geographisches Positionierungs System Navigationsgerät mit Wegpunkten zusammen mit Radar, manchmal kombiniert mit anderen sensorischen Daten wie z. LIDAR, Videokameras, und Trägheitssysteme Für eine bessere Navigation zwischen Wegpunkten.

Human-Robot-Interaktion

Kismet kann eine Reihe von Gesichtsausdrücken erzeugen.

Der Stand der Technik in sensorischer Intelligenz für Roboter muss mehrere Größenordnungen durchlaufen, wenn wir möchten, dass die Roboter in unseren Häusern über die Vakuumreinigung der Böden hinausgehen. Wenn Roboter effektiv in Häusern und anderen nicht-industriellen Umgebungen arbeiten sollen, wird die Art und Weise, wie sie angewiesen werden, ihre Arbeit zu erledigen, und insbesondere, wie sie angewiesen werden, anhalten, von entscheidender Bedeutung zu sein. Die Menschen, die mit ihnen interagieren, haben möglicherweise wenig oder gar kein Training in Robotik, und daher muss jede Schnittstelle äußerst intuitiv sein. Science -Fiction -Autoren gehen typischerweise auch davon aus Rede, Gesten, und Gesichtsausdrücke, eher als ein Befehlszeilenschnittstelle. Obwohl die Sprache für den Menschen die natürlichste Art wäre, zu kommunizieren, ist sie für den Roboter unnatürlich. Es wird wahrscheinlich eine lange Zeit dauern, bis Roboter so natürlich interagieren wie die fiktive C-3PO, oder Daten von Star Trek, nächste Generation. Obwohl der aktuelle Zustand der Robotik die Standards dieser Roboter aus Science-Fiction nicht erfüllen kann, können Robotermediencharaktere (z. B. Wall-E, R2-D2) Publikumssympathien hervorrufen, die die Bereitschaft der Menschen erhöhen, in Zukunft tatsächliche Roboter zu akzeptieren.[130] Die Akzeptanz von sozialen Robotern wird wahrscheinlich auch zunehmen, wenn Menschen unter geeigneten Bedingungen einen Sozialroboter begegnen können. Studien haben gezeigt, dass die Interaktion mit einem Roboter durch Betrachtung, Berühren oder sogar Vorstellen, mit dem Roboter zu betrachten, zu berühren oder sich sogar vorzustellen, negative Gefühle reduzieren kann, die manche Menschen über Roboter haben, bevor sie mit ihnen interagieren.[131] Wenn die bereits existierenden negativen Gefühle besonders stark sind, kann die Interaktion mit einem Roboter diese negativen Gefühle gegenüber Robotern erhöhen.[131]

Spracherkennung

Interpretation des kontinuierlichen Flusses von Geräusche von einem Menschen kommen, in Echtzeit, ist eine schwierige Aufgabe für einen Computer, hauptsächlich wegen der großen Variabilität von Rede.[132] Das gleiche Wort, das von derselben Person gesprochen wird Akustik, Volumen, das vorherige Wort, ob der Sprecher a hat oder nicht kaltusw. Es wird noch schwieriger, wenn der Sprecher eine andere hat Akzent.[133] Trotzdem wurden große Fortschritte auf dem Feld gemacht, seit Davis, Biddulph und Balask 1952 das erste "Spracheingangssystem" erkannten, das "zehn Ziffern von einem einzelnen Benutzer mit 100% Genauigkeit" erkannte.[134] Derzeit können die besten Systeme eine kontinuierliche, natürliche Sprache mit bis zu 160 Wörtern pro Minute mit einer Genauigkeit von 95%erkennen.[135] Mit Hilfe künstlicher Intelligenz können Maschinen heutzutage die Stimme der Menschen nutzen ihre Gefühle identifizieren wie zufrieden oder wütend.[136]

Roboterstimme

Es gibt andere Hürden, wenn der Roboter die Stimme zum Interagieren mit Menschen verwenden kann. Aus sozialen Gründen, synthetische Stimme erweist sich als Kommunikationsmedium suboptimal,[137] Es ist notwendig, die emotionale Komponente der Roboterstimme durch verschiedene Techniken zu entwickeln.[138][139] Ein Vorteil der diphonischen Verzweigung ist die Emotion, dass der Roboter programmiert wird, um zu projizieren, auf das Sprachband oder das Phonem übertragen werden, das bereits in die Sprachmedien vorprogrammiert ist. Eines der frühesten Beispiele ist ein Lehrroboter namens Leachim, der 1974 von entwickelt wurde Michael J. Freeman.[140][141] Leachim war in der Lage, das digitale Speicher in rudimentäre verbale Sprache auf vorgezeichneten Computer-Discs umzuwandeln.[142] Es wurde programmiert, die Schüler beizubringen Die Bronx, New York.[142]

Gesten

Man kann sich in Zukunft vorstellen, einem Roboterkoch zu erklären, wie man ein Gebäck macht oder Anweisungen eines Roboterpolizisten fragt. In diesen beiden Fällen Hand machen Gesten würde die verbalen Beschreibungen unterstützen. Im ersten Fall würde der Roboter Gesten des Menschen anerkennen und sie möglicherweise zur Bestätigung wiederholen. Im zweiten Fall würde der Roboterpolizist auf "die Straße runter und dann rechts abbiegen" gestikulieren. Es ist wahrscheinlich, dass Gesten einen Teil der Interaktion zwischen Menschen und Robotern ausmachen.[143] Es wurden viele Systeme entwickelt, um menschliche Handgesten zu erkennen.[144]

Gesichtsausdruck

Mimik können ein schnelles Feedback zum Fortschritt eines Dialogs zwischen zwei Menschen geben und können bald dasselbe für Menschen und Roboter tun. Robotergesichter wurden durch konstruiert Hanson Robotik mit ihrem elastischen Polymer genannt Brubberund eine große Anzahl von Gesichtsausdrücken aufgrund der Elastizität der Gummi -Gesichtsbeschichtung und eingebetteten Untergrundmotoren (Motoren der unteren Oberfläche (Servos).[145] Die Beschichtung und die Servos sind auf einem Metall gebaut Schädel. Ein Roboter sollte wissen, wie man sich einem Menschen nähert, der nach seinem Gesichtsausdruck beurteilt wird und Körpersprache. Ob die Person glücklich, verängstigt oder verrückt aussehend ist, wirkt sich auf die Art von Interaktion aus, die vom Roboter erwartet wird. Ebenso mögen Roboter Kismet und die neuere Ergänzung, Nexi[146] Kann eine Reihe von Gesichtsausdrücken erzeugen und es ermöglichen, einen sinnvollen sozialen Austausch mit Menschen zu haben.[147]

Künstliche Emotionen

Künstliche Emotionen kann auch erzeugt werden, bestehend aus einer Abfolge von Gesichtsausdrücken oder Gesten. Wie aus dem Film aus zu sehen ist Final Fantasy: Die Geister innenDie Programmierung dieser künstlichen Emotionen ist komplex und erfordert eine große Menge an menschlicher Beobachtung. Um diese Programmierung im Film zu vereinfachen, wurden Voreinstellungen zusammen mit einem speziellen Softwareprogramm erstellt. Dies verringerte die Zeit, die für den Film erforderlich ist. Diese Voreinstellungen könnten möglicherweise für die Verwendung in realen Robotern übertragen werden. Ein Beispiel für einen Roboter mit künstlichen Emotionen ist Robin, der von einem entwickelte Roboter Armenisch IT Company Expper Technologies, das AI-basierte Peer-to-Peer-Interaktion verwendet. Seine Hauptaufgabe ist es, emotionales Wohlbefinden zu erreichen, d. H. Stress und Angst zu überwinden. Robin wurde geschult, um die Gesichtsausdrücke zu analysieren und sein Gesicht angesichts des Kontextes seine Gefühle zu zeigen. Der Roboter wurde von Kindern in US -Kliniken getestet, und Beobachtungen zeigen, dass Robin nach dem Treffen und Gespräch den Appetit und die Fröhlichkeit von Kindern erhöht wurde.[148]

Persönlichkeit

Viele der Roboter der Science -Fiction haben a Persönlichkeit, etwas, das in den kommerziellen Robotern der Zukunft wünschenswert sein kann oder nicht.[149] Trotzdem versuchen Forscher, Roboter zu erstellen, die eine Persönlichkeit zu haben scheinen:[150][151] d.h. sie verwenden Geräusche, Gesichtsausdrücke und Körpersprache, um zu versuchen, einen inneren Zustand zu vermitteln, der Freude, Traurigkeit oder Angst sein kann. Ein kommerzielles Beispiel ist Pleo, ein Spielzeugroboter -Dinosaurier, der mehrere scheinbare Emotionen aufweisen kann.[152]

Soziale Intelligenz

Das sozial intelligente Maschinenlabor der Georgia Institute of Technology Erforscht neue Konzepte der geführten Lehre mit Robotern. Das Ziel der Projekte ist a sozialer Roboter Das lernt Aufgaben und Ziele aus menschlichen Demonstrationen ohne Vorkenntnis von Konzepten auf hoher Ebene. Diese neuen Konzepte basieren auf kontinuierlichen Sensordaten auf niedriger Ebene durch unbeaufsichtigtes Lernenund Aufgabenziele werden anschließend unter Verwendung eines Bayes'schen Ansatzes gelernt. Diese Konzepte können verwendet werden, um Wissen auf zukünftige Aufgaben zu übertragen, was zu einem schnelleren Lernen dieser Aufgaben führt. Die Ergebnisse werden vom Roboter gezeigt Curi Wer kann etwas Nudeln von einem Topf auf einen Teller schöpfen und die Sauce darüber servieren.[153]

Kontrolle

Puppet Magnus, eine marionette mit Robotermanipulierte mit komplexen Steuerungssystemen.
Experimenteller planarer Roboterarm und sensorbasiertes Open-Architecture-Roboter-Controller, der im Jahr 2000 an der Sunderland University, Großbritannien, entwickelt wurde
Rubot II Kann Rubiks Würfel manuell beheben.

Das mechanisch Die Struktur eines Roboters muss kontrolliert werden, um Aufgaben auszuführen.[154] Die Kontrolle eines Roboters beinhaltet drei verschiedene Phasen - Wahrnehmung, Verarbeitung und Handlung (AktionRoboterparadigmen).[155] Sensoren Geben Sie Informationen über die Umgebung oder den Roboter selbst (z. B. die Position ihrer Fugen oder ihres Endeffektors). Diese Informationen werden dann so verarbeitet, dass sie gespeichert oder übertragen werden und die entsprechenden Signale an die Aktuatoren berechnen (Motoren), die die mechanische Struktur bewegen, um die erforderliche koordinierte Bewegung oder Kraftwirkung zu erreichen.

Die Verarbeitungsphase kann in Komplexität liegen. Auf einer reaktiven Ebene kann es die Rohsensorinformationen direkt in Aktuatorbefehle übersetzen (z. B. Elektronik -Tore mit Brennen, die direkt auf Encoder -Rückkopplungssignalen basieren, um das erforderliche Drehmoment/die erforderliche Geschwindigkeit der Welle zu erreichen). Sensorfusion und interne Modelle können zunächst verwendet werden, um Interessensparameter (z. B. die Position des Greifers des Roboters) aus lauten Sensordaten abzuschätzen. Eine sofortige Aufgabe (z. B. das Bewegen des Greifers in eine bestimmte Richtung, bis ein Objekt mit einem Näherungssensor erkannt wird) wird manchmal aus diesen Schätzungen abgeleitet. Techniken von Kontrolltheorie werden im Allgemeinen verwendet, um die Aufgaben auf höherer Ebene in einzelne Befehle umzuwandeln, die die Aktuatoren treiben, meistens kinematische und dynamische Modelle der mechanischen Struktur.[154][155][156]

Bei längeren Zeitskalen oder mit anspruchsvolleren Aufgaben muss der Roboter möglicherweise mit einem "kognitiven" Modell aufbauen und veräußert. Kognitive Modelle Versuchen Sie, den Roboter, die Welt und die Art und Weise zu repräsentieren, wie die beiden interagieren. Mustererkennung und Computer Vision können verwendet werden, um Objekte zu verfolgen.[154] Kartierung Techniken können verwendet werden, um Karten der Welt zu bauen. Endlich, Bewegungsplanung und andere künstliche Intelligenz Techniken können verwendet werden, um herauszufinden, wie man handelt. Zum Beispiel kann ein Planer herausfinden, wie man eine Aufgabe erfüllt, ohne Hindernisse zu treffen, umzufallen usw.

Moderne kommerzielle Roboterkontrollsysteme sind hochkomplex, integrieren mehrere Sensoren und Effektoren, haben viele interagierende Freiheitsgrade (DOF) und erfordern Bedienungsoberflächen, Programmierwerkzeuge und Echtzeitfunktionen.[155] Sie sind oft mit breiteren Kommunikationsnetzwerken verbunden und in vielen Fällen jetzt beide IoT-Inabled und Mobile.[157] Fortschritte in Richtung offener Architektur, überlagerte, benutzerfreundliche und „intelligent“ sensorbasierte miteinander verbundene Roboter sind aus früheren Konzepten im Zusammenhang mit Flexible Fertigungssysteme (Fms) und mehrere "offen oder" hybrid " Referenzarchitekturen existieren, die den Entwicklern von Roboterkontrollsoftware und Hardware helfen, über traditionelle, frühere Vorstellungen von "geschlossenen" Roboterkontrollsystemen hinaus vorgeschlagen zu werden.[156] Offene Architektur -Controller sollen besser in der Lage sein, die wachsenden Anforderungen einer Vielzahl von Roboterbenutzern, einschließlich Systementwicklern, Endbenutzern und Forschungswissenschaftlern, zu erfüllen, und sind besser positioniert, um die fortgeschrittenen Roboterkonzepte im Zusammenhang mit Branche 4.0.[156] Neben der Verwendung vieler etablierter Merkmale von Robotercontrollern wie Position, Geschwindigkeit und Kraftkontrolle von End -Effektoren ermöglichen sie auch die IoT -Verbindung und die Implementierung fortschrittlicherer Sensorfusions- und Steuerungstechniken, einschließlich adaptiver Kontrolle, Fuzzy Control und Künstliche neuronale Netz (Ann) -basierte Kontrolle.[156] Wenn solche Techniken in Echtzeit implementiert werden, können sie möglicherweise die Stabilität und Leistung von Robotern verbessern, die in unbekannten oder unsicheren Umgebungen arbeiten, indem die Steuerungssysteme ermöglicht werden, um Umweltveränderungen zu lernen und sich an die Anpassung zu haben.[158] Es gibt mehrere Beispiele für Referenzarchitekturen für Robotercontroller sowie Beispiele für erfolgreiche Implementierungen tatsächlicher Robotercontroller, die daraus entwickelt wurden. Ein Beispiel für eine generische Referenzarchitektur und die zugehörigen miteinander verbundenen Open-Architecture-Roboter- und Controller-Implementierung wurde von entwickelt von Michael Short und Kollegen der Universität von Sunderland in Großbritannien im Jahr 2000 (Bild rechts). [156] Der Roboter wurde in einer Reihe von Forschungs- und Entwicklungsstudien verwendet, einschließlich der Prototyp-Implementierung neuer fortschrittlicher und intelligenter Kontroll- und Umgebungskartierungsmethoden in Echtzeit. [158][159]

Autonomiewerte

Topio, a Humanoid Roboter, gespielt Tischtennis bei Tokyo Irex 2009.[160]

Kontrollsysteme können auch unterschiedliche Autonomie -Maßstäbe aufweisen.

  1. Direkte Interaktion wird für verwendet Haptisch oder Teleoperategeräte, und der Mensch hat nahezu vollständige Kontrolle über die Bewegung des Roboters.
  2. Operator-Assist-Modi haben den Bediener mit mittlerer bis hoher Ebene, wobei der Roboter automatisch herausfindet, wie sie sie erreichen können.[161]
  3. Ein autonomer Roboter kann über einen längeren Zeitraum ohne menschliche Interaktion verzichten. Ein höherer Autonomieniveau erfordern nicht unbedingt komplexere kognitive Fähigkeiten. Beispielsweise sind Roboter in Montagepflanzen völlig autonom, arbeiten aber in einem festen Muster.

Eine andere Klassifizierung berücksichtigt die Interaktion zwischen menschlicher Kontrolle und den Maschinenbewegungen.

  1. Teleoperation. Ein menschlicher Zustand steuert jede Bewegung, jede maschinelle Aktuatoränderung wird vom Bediener angegeben.
  2. Aufsicht. Ein Mensch legt allgemeine Bewegungen oder Positionsänderungen fest und die Maschine entscheidet spezifische Bewegungen seiner Aktuatoren.
  3. Autonomie auf Aufgabenebene. Der Bediener gibt nur die Aufgabe an und der Roboter schafft es, sie zu vervollständigen.
  4. Volle Autonomie. Die Maschine erstellt und erledigt alle Aufgaben ohne menschliche Interaktion.

Forschung

Zwei Jet Propulsion Laboratory Ingenieure stehen mit drei Fahrzeugen und bieten einen Größenvergleich von drei Generationen von Mars Rovers. Front und Mitte sind der Flug Ersatz für den ersten Mars Rover, Sojourner, die 1997 als Teil des Mars Pathfinder -Projekts auf dem Mars landete. Auf der linken Seite befindet sich ein Mars Exploration Rover (MER) -Testfahrzeug, das ein arbeitendes Geschwister ist Geist und Gelegenheit, der 2004 auf dem Mars gelandet ist Neugier auf dem Mars im Jahr 2012.
Sojourner ist 65 cm lang. Die Mars Exploration Rovers (MER) sind 1,6 m (5,2 ft) lang. Neugier rechts ist 3 m (9,8 Fuß) lang.

Ein Großteil der Forschung in der Robotik konzentriert sich nicht auf bestimmte industrielle Aufgaben, sondern auf Untersuchungen zu neuen Arten von Robotern, alternative Möglichkeiten, über Roboter nachzudenken oder zu entwerfen, und neue Wege, um sie herzustellen. Andere Untersuchungen wie MITs Cyberflora Projekt sind fast vollständig akademisch.

Eine erste neue Innovation im Roboterdesign ist die offene Beschaffung von Roboterprojekten. Um den Fortschritt eines Roboters zu beschreiben, kann der Begriff "Generationroboter" verwendet werden. Dieser Begriff wird von Professor geprägt Hans Moravec, Hauptwissenschaftlerin bei der Carnegie Mellon Universität Robotikinstitut Bei der Beschreibung der nahtkünftigen Entwicklung der Robotertechnologie. Erste Generation Roboter, Moravec, die 1997 vorhergesagt wurde, sollte eine intellektuelle Kapazität haben, die mit vielleicht a vergleichbar ist Eidechse und sollte bis 2010 verfügbar sein. Weil die erste Generation Roboter wäre nicht in der Lage zu sein LernenMoravec sagt jedoch voraus, dass die zweite Generation Roboter wäre eine Verbesserung gegenüber dem Erste und werden bis 2020 erhältlich, wobei die Intelligenz möglicherweise mit der von a vergleichbar ist Maus. Das dritte Generation Roboter sollte Intelligenz haben, die mit dem von a vergleichbar sind Affe. Obwohl vierte Generation Roboter, Roboter mit Mensch Intelligenz, Professor Moravec sagt voraus, dass er möglich werden würde, er prognostiziert dies nicht vor 2040 oder 2050.[162]

Das zweite ist Evolutionsroboter. Das ist ein Methodik das verwendet Evolutionsberechnung Um Roboter zu entwerfen, insbesondere die Körperform oder Bewegung und Verhalten Controller. In ähnlicher Weise wie natürliche Entwicklung, Eine große Population von Robotern darf in irgendeiner Weise konkurrieren, oder ihre Fähigkeit, eine Aufgabe auszuführen, wird mit a gemessen Fitnessfunktion. Diejenigen, die am schlimmsten arbeiten, werden aus der Bevölkerung entfernt und durch ein neues Set ersetzt, das neue Verhaltensweisen auf der Grundlage der Gewinner aufweist. Im Laufe der Zeit verbessert sich die Bevölkerung, und schließlich kann ein zufriedenstellender Roboter erscheinen. Dies geschieht ohne direkte Programmierung der Roboter durch die Forscher. Forscher verwenden diese Methode, um bessere Roboter zu erstellen.[163] und die Natur der Evolution zu erforschen.[164] Weil der Prozess oft viele Generationen von Robotern erfordert, um zu simuliert,[165] Diese Technik kann vollständig oder meistens in ausgeführt werden Simulation, Verwendung einer Robotersimulator Softwarepaket, dann auf echten Robotern getestet, sobald die entwickelten Algorithmen gut genug sind.[166] Derzeit gibt es weltweit etwa 10 Millionen Industrieboter, und Japan ist das Top -Land mit einer hohen Dichte, in der Roboter in seiner verarbeitenden Industrie eingesetzt werden.

Dynamik und Kinematik

Externes Video
video icon Wie das BB-8 Sphero-Spielzeug funktioniert

Das Studium der Bewegung kann unterteilt werden in Kinematik und Dynamik.[167] Direkte Kinematik oder Vorwärtskinematik bezieht sich auf die Berechnung der End -Effector -Position, Orientierung, Geschwindigkeit, und Beschleunigung Wenn die entsprechenden gemeinsamen Werte bekannt sind. Inverse Kinematik Bezieht sich auf den entgegengesetzten Fall, in dem die erforderlichen gemeinsamen Werte für gegebene Endeffektorwerte berechnet werden, wie in der Pfadplanung. Einige besondere Aspekte der Kinematik sind die Handhabung der Redundanz (unterschiedliche Möglichkeiten der Ausführung der gleichen Bewegung). Kollision Vermeidung und Singularität Vermeidung. Sobald alle relevanten Positionen, Geschwindigkeiten und Beschleunigungen verwendet wurden Kinematik, Methoden aus dem Gebiet von Dynamik werden verwendet, um die Wirkung von zu untersuchen Kräfte auf diese Bewegungen. Direkte Dynamik bezieht sich auf die Berechnung von Beschleunigungen im Roboter, sobald die angewendeten Kräfte bekannt sind. Direkte Dynamik wird in verwendet Computersimulationen des Roboters. Umgekehrte Dynamik Bezieht sich auf die Berechnung der Aktuatorkräfte, die erforderlich sind, um eine vorgeschriebene Endeffektorbeschleunigung zu schaffen. Diese Informationen können verwendet werden, um die Kontrollalgorithmen eines Roboters zu verbessern.

In jedem oben genannten Bereich bemühen sich die Forscher, neue Konzepte und Strategien zu entwickeln, vorhandene zu verbessern und die Interaktion zwischen diesen Bereichen zu verbessern. Dazu müssen Kriterien für "optimale" Leistung und Möglichkeiten zur Optimierung von Design, Struktur und Kontrolle von Robotern entwickelt und implementiert werden.

Bionik und Biomimetik

Bionik und Biomimetik Wenden Sie die Physiologie und Methoden der Fortbewegung von Tieren auf das Design von Robotern an. Zum Beispiel das Design von Bionickangaroo basierte auf der Art und Weise, wie Kängurus springen.

Quanten-Computing

Es wurde untersucht, ob Robotikalgorithmen schneller ausgeführt werden können Quantencomputer als sie laufen können Digitale Computer. Dieser Bereich wurde als Quantenrobotik bezeichnet.[168]

Schul-und Berufsbildung

Das Scorbot-er 4U Bildungsroboter

Robotikingenieure entwerfen Roboter, pflegen sie, entwickeln neue Anwendungen für sie und führen Forschung durch, um das Potenzial der Robotik auszubauen.[169] Roboter sind in einigen Mittel- und Oberschulen zu einem beliebten Bildungsinstrument geworden, insbesondere in Teilen der Vereinigte Staaten von Amerika,[170] sowie in zahlreichen Jugend -Sommercamps wecken das Interesse an Programmierung, künstliche Intelligenz und Robotik unter den Studenten.

Karriere -Training

Universitäten wie Worcester Polytechnic Institute (WPI) Angebot Junggeselle, Master, und Doktorgrad Im Bereich der Robotik.[171] Berufsschulen Bieten Sie Robotik -Schulungen an, die auf Karrieren in Robotik abzielen.

Zertifizierung

Das Robotics Certification Standards Alliance (RCSA) ist eine internationale Robotik-Zertifizierungsbehörde, die verschiedene Branchen- und Bildungsbezogene Robotikzertifizierungen verleiht.

Sommer -Robotikcamp

Mehrere nationale Sommercamp -Programme umfassen Robotik als Teil ihres Kernlehrplans. Darüber hinaus werden Jugend Sommerroboterprogramme häufig von berühmten Museen und Institutionen angeboten.

Robotikwettbewerbe

Es gibt viele Wettbewerbe auf der ganzen Welt. Das Seerch Der Lehrplan richtet sich an Studenten aller Altersgruppen. Dies ist eine kurze Liste von Wettbewerbsbeispielen; Eine vollständigere Liste finden Sie unter Roboterwettbewerb.

Wettbewerbe für Kinder im Alter von 4 bis 9 Jahren

Das ERSTE Organisation bietet die erste Lego League Discover und Erste Lego League Explore Wettbewerbe für jüngere Kinder. Das Ziel dieses Wettbewerbs ist es, jüngeren Kindern die Möglichkeit zu bieten, über Wissenschaft und Technologie zu lernen. Kinder in diesem Wettbewerb bauen Lego -Modelle und haben die Möglichkeit, das LEGO WEDO Robotics Kit zu verwenden.

Wettbewerbe für Kinder im Alter von 9 bis 14 Jahren

Studenten im Alter von 9 bis 14 Jahren können an Wettkämpfen teilnehmen First Lego League Challenge. Hier verwenden sie Lego Mindstorms Oder Spike Prime, um jedes Jahr autonome Robotikherausforderungen rund um ein zentrales Thema zu lösen. Darüber hinaus werden die Teams anhand eines Forschungsprojekts, eines Roboterdesigns und eines Grundwerte beurteilt.

Wettbewerbe für Studenten im Alter von 12 bis 18 Jahren

Erste technische Herausforderung ist für Studenten im Alter von 12 bis 18 Jahren konzipiert. Teams bauen einen Roboter, der in einen 18 -Zoll -Würfel passt und gegen zwei andere Teams an einer Allianz teilnimmt. Sowohl autonome als auch Fahrer kontrollierte Perioden, wobei jedes Jahr neue Spiele und Herausforderungen veröffentlicht wurden. Die Teams werden zusätzlich nach Roboterdesign, Community Outreach und Verbindung mit der STEM -Community.

Erster Robotikwettbewerb ist eine kürzere, 6 -wöchige Saison, in der Teams daran arbeiten, größere Roboter zu erstellen, um in jeder Saison an einem neuen Spiel teilzunehmen. Im Spielspiel bewegt sich der Roboter in den ersten 15 Sekunden des Spiels autonom (obwohl bestimmte Jahre wie die Deep Space 2019 diese Regel ändern) und wird für den Rest des Spiels manuell betrieben.

Wettbewerbe für ältere Studenten

Die verschiedenen Robocup Zu den Wettbewerben gehören Teams von Teenagern und Universitätsstudenten. Diese Wettbewerbe konzentrieren sich auf Fußballwettbewerbe mit verschiedenen Arten von Robotern, Tanzwettbewerben und städtischen Such- und Rettungswettbewerben. Alle Roboter in diesen Wettbewerben müssen autonom sein. Einige dieser Wettbewerbe konzentrieren sich auf simulierte Roboter.

Auvsi führt Wettbewerbe für durch Fliegende Roboter, Roboterboote, und Unterwasserroboter.

Der Student AUV -Wettbewerb Europa[172] (SAUC-E) zieht hauptsächlich Studenten- und Doktoranden-Studententeams an. Wie bei den AUVSI -Wettbewerben müssen die Roboter während der Teilnahme an der Konkurrenz völlig autonom sein.

Die Microtransat Challenge ist ein Wettbewerb, um ein Boot über den Atlantik zu segeln.

Wettbewerbe offen für jeden

Robogames ist offen für alle, die in ihren über 50 Kategorien von Roboterwettbewerben antreten möchten.

Föderation der Internationalen Roboter-Soccer Association Hält die Fira World Cup -Wettbewerbe. Es gibt fliegende Roboterwettbewerbe, Roboterfußballwettbewerbe und andere Herausforderungen, einschließlich der Gewichtheberhantel aus Dübeln und CDs.

Robotik -Afterschool -Programme

Viele Schulen im ganzen Land fangen an, ihren Lehrplan nach der Schule Robotikprogramme hinzuzufügen. Einige wichtige Programme für Afterschool -Robotik umfassen Erster Robotikwettbewerb, Botball und B.E.S.T. Robotik.[173] Robotikwettbewerbe umfassen häufig Aspekte von Wirtschaft und Marketing sowie Ingenieurwesen und Design.

Das Lego Company begann ein Programm für Kinder, um in jungen Jahren zu lernen und sich über Robotik zu freuen.[174]

Dekoloniale Bildungsroboter

Decolonial Educational Robotics ist ein Zweig der Dekolonial -Technologie und Dekolonial A.I.[175] praktiziert an verschiedenen Orten auf der ganzen Welt. Diese Methodik wird in pädagogischen Theorien und Praktiken wie z. Pädagogik der Unterdrückten und Montessori -Methoden. Und es zielt darauf ab, Robotik aus der lokalen Kultur zu lehren, technologisches Wissen zu pluralisieren und zu mischen.[176]

Beschäftigung

Ein Robotertechniker baut kleine All-Terrain-Roboter. (Mit freundlicher Genehmigung: Mobilerobots, Inc.)

Robotik ist eine wesentliche Komponente in vielen modernen Produktionsumgebungen. Wenn die Fabriken ihre Verwendung von Robotern erhöhen, wächst die Anzahl der Robotik -Arbeitsplätze und wurde als stetig anstieg.[177] Die Beschäftigung von Robotern in der Industrie hat die Produktivitäts- und Effizienzeinsparung erhöht und wird in der Regel als langfristige Investition für Wohltäter angesehen. Eine Zeitung von Michael Osborne undCarl Benedikt Freystellte fest, dass 47 Prozent der US -amerikanischen Arbeitsplätze "über eine nicht näher bezeichnete Anzahl von Jahren" gefährdet sind.[178] Diese Ansprüche wurden mit der Begründung kritisiert, dass die Sozialpolitik und nicht die KI Arbeitslosigkeit verursachen.[179] In einem Artikel von 2016 im Guardian erklärte Stephen Hawking "Die Automatisierung der Fabriken hat bereits Arbeitsplätze in der traditionellen Fertigung dezimiert, und der Aufstieg der künstlichen Intelligenz wird diese Auftragszerstörung wahrscheinlich tief in die Mittelklasse ausdehnen, wobei nur die fürsorglichsten und kreativen oder Übersichtsrollen verbleiben ".[180]

Laut einem Bericht von Globaldata September 2021 war die Robotikbranche im Jahr 2020 einen Wert von 45 Mrd. USD und bis 2030 wird sie mit einer zusammengesetzten jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 29% auf 568 Mrd. USD gewachsen sein, die Arbeitsplätze in Robotik und verwandte Branchen vorantreiben.[181]

Arbeitssicherheit und gesundheitliche Auswirkungen

Ein Diskussionspapier von erstellt von von EU-OSHA zeigt, wie die Ausbreitung der Robotik sowohl Chancen als auch Herausforderungen für die Sicherheit und Gesundheit der beruflichen Sicherheit darstellt.[182]

Die größten OSH -Vorteile, die sich aus dem breiteren Einsatz von Robotik ergeben, sollten ein Ersatz für Menschen sein, die in ungesunden oder gefährlichen Umgebungen arbeiten. In Weltraum, Verteidigung, Sicherheit oder Nuklearindustrie, aber auch in der Logistik, Wartung und Inspektion sind autonome Roboter besonders nützlich, um menschliche Arbeitnehmer zu ersetzen, die schmutzige, langweilige oder unsichere Aufgaben ausführen, wodurch die Exposition der Arbeitnehmer an gefährliche Wirkstoffe und Bedingungen und Bedingungen und Bedingungen und Bedingungen vermieden werden Reduzierung körperlicher, ergonomischer und psychosozialer Risiken. Beispielsweise werden Roboter bereits verwendet, um sich wiederholende und monotone Aufgaben auszuführen, radioaktives Material zu bewältigen oder in explosiven Atmosphären zu arbeiten. In Zukunft werden viele andere hochwidrige, riskante oder unangenehme Aufgaben von Robotern in einer Vielzahl von Sektoren wie Landwirtschaft, Bau, Transport, Gesundheitswesen, Brandbekämpfung oder Reinigungsdiensten ausgeführt.[183]

Darüber hinaus gibt es bestimmte Fähigkeiten, denen Menschen für einige Zeit besser geeignet sind als Maschinen, und die Frage ist, wie die beste Kombination aus menschlichen und roboteren Fähigkeiten erreicht werden kann. Zu den Vorteilen der Robotik gehören Hochleistungsjobs mit Präzision und Wiederholbarkeit, während die Vorteile des Menschen Kreativität, Entscheidungsfindung, Flexibilität und Anpassungsfähigkeit umfassen. Dies ist erforderlich, um optimale Fähigkeiten zu kombinieren kollaborative Roboter und Menschen, die einen gemeinsamen Arbeitsbereich genauer teilen und zur Entwicklung neuer Ansätze und Standards führten, um die Sicherheit des "Man-Robot-Zusammenschlusses" zu gewährleisten. In einigen europäischen Ländern werden Robotik in ihre nationalen Programme einbezogen und versuchen, eine sichere und flexible Zusammenarbeit zwischen Robotern und Betreibern zu fördern, um eine bessere Produktivität zu erzielen. Zum Beispiel das Deutsche Federal Institute for Occupational Safety and Health (BAUA) organisiert jährliche Workshops zu dem Thema "Human-Robot-Zusammenarbeit".

In Zukunft wird die Zusammenarbeit zwischen Robotern und Menschen diversifiziert sein, wobei Roboter ihre Autonomie und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter erhöhen, die völlig neue Formen erreichen. Aktuelle Ansätze und technische Standards[184][185] Das Ziel, Mitarbeiter vor dem Risiko einer Arbeit mit kollaborativen Robotern zu schützen, muss überarbeitet werden.

Siehe auch

Verweise

  1. ^ "Deutsche Nationalbibliothek". Internationales Klassifizierungssystem der deutschen Nationalbibliothek (GND).
  2. ^ Nocks, Lisa (2007). Der Roboter: Die Lebensgeschichte einer Technologie. Westport, CT: Greenwood Publishing Group.
  3. ^ a b Zunt, Dominik. "Wer hat das Wort" Roboter "erfunden und was bedeutet es?". Die Karel čapek -Website. Archiviert von das Original am 23. Januar 2013. Abgerufen 5. Februar 2017.
  4. ^ Asimov, Isaac (1996) [1995]. "The Robot Chronicles". Gold. London: Voyager. S. 224–225. ISBN 978-0-00-648202-4.
  5. ^ Asimov, Isaac (1983). "4 Das Wort, das ich erfunden habe". Die Äonen zählen. Doubleday. Bibcode:1983Coeo.book ..... a. Robotik ist zu einer ausreichend gut entwickelten Technologie geworden, um Artikel und Bücher über seine Geschichte zu rechtfertigen, und ich habe dies in Erstaunen und ungläubigem gesehen, weil ich das Wort erfunden habe ...
  6. ^ Svoboda, Elizabeth (25. September 2019). "Ihr Roboterchirurg wird Sie jetzt sehen". Natur. 573 (7775): S110 - S111. Bibcode:2019natur.573s.110s. doi:10.1038/d41586-019-02874-0. PMID 31554995.
  7. ^ "Robotik: Über die Ausstellung". Das Tech Museum of Innovation. Archiviert von das Original am 13. September 2008. Abgerufen 15. September 2008.
  8. ^ Needham, Joseph (1991). Wissenschaft und Zivilisation in China: Band 2, Geschichte des wissenschaftlichen Denkens. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-05800-1.
  9. ^ Fowler, Charles B. (Oktober 1967). "Das Museum für Musik: Eine Geschichte mechanischer Instrumente". Music Educators Journal. 54 (2): 45–49. doi:10.2307/3391092. JStor 3391092. S2CID 190524140.
  10. ^ Rosheim, Mark E. (1994). Roboterentwicklung: Die Entwicklung der Anthrobotik. Wiley-ieee. pp.9–10. ISBN 978-0-471-02622-8.
  11. ^ Al-Jazari (islamischer Künstler), Encyclopædia Britannica.
  12. ^ Andrews, Evan (30. August 2018). "7 frühe Roboter und Automaten". History.com.
  13. ^ Sarkar 2006, Seite 97[Vollständiges Zitat benötigt]
  14. ^ H. R. Everett, unbemannte Systeme der Weltkriege I und II, MIT Press - 2015, Seiten 91-95
  15. ^ Williams, Andrew (2017-03-16). Geschichte der digitalen Spiele: Entwicklungen in Kunst, Design und Interaktion. CRC Press. ISBN 9781317503811.
  16. ^ Randell, Brian (Oktober 1982). "Vom analytischen Motor zum elektronischen digitalen Computer: Die Beiträge von Ludgate, Torres und Bush". IEEE Annals of the History of Computing. 4 (4): 327–341. doi:10.1109/mahc.1982.10042. S2CID 1737953.
  17. ^ L. Torres Quevedo. Ensayos Sobre Automática - SU definitiv. Erweiterung Teórica de Sus Aplicaciones, Revista de la Academia de Ciencias exacta, Revista 12, S. 391-418, 1913.
  18. ^ L. Torres Quevedo. Essais Sur L'Artimatique - SA Définition. Etendue théorique de ses Anwendungen, Revue Génerale des Sciences Piles et Appliquées, Vol.2, S. 601-611, 1915.
  19. ^ B. Randell. Essays über Automatik, Die Ursprünge von digitalen Computern, S. 89-107, 1982.
  20. ^ PhD, Renato M. E. Sabbatini. "Sabbatini, RME: Eine Nachahmung des Lebens: Die ersten Roboter".
  21. ^ Waurzyniak, Patrick (2006). "Masters of Manufacturing: Joseph F. Engelberger". Society of Manufacturing Engineers. 137 (1). Archiviert von das Original am 9. November 2011.
  22. ^ "Humanoide Geschichte -wabot-". www.humanoid.wifta.ac.jp.
  23. ^ Zeghloul, Saïd; Laribi, Med Amine; Gazeau, Jean-Pierre (21. September 2015). Robotik und Mechatronik: Verfahren des 4. IFTOMM International Symposium on Robotics und Mechatronics. Springer. ISBN 9783319223681 - über Google Books.
  24. ^ "Historische Android -Projekte". Androidworld.com.
  25. ^ Roboter: Von Science -Fiction bis zur technologischen Revolution, Seite 130
  26. ^ Duffy, Vincent G. (19. April 2016). Handbuch der digitalen menschlichen Modellierung: Forschung für angewandte Ergonomie und menschliche Faktoren Engineering. CRC Press. ISBN 9781420063523 - über Google Books.
  27. ^ "KUKA INDUSTRIAL ROBOTER FAMULUS". Archiviert von das Original am 20. Februar 2009. Abgerufen 10. Januar 2008.
  28. ^ "Geschichte der Industrieroboter" (PDF). Archiviert von das Original (PDF) am 24. Dezember 2012. Abgerufen 27. Oktober 2012.
  29. ^ Bozinovski, S. (1994). "Parallele Programmierung für mobile Robotersteuerung: Agentenbasierter Ansatz". 14. Internationale Konferenz über verteilte Computersysteme. S. 202–208. doi:10.1109/icdcs.1994.302412. ISBN 0-8186-5840-1. S2CID 27855786.
  30. ^ Hunt, V. Daniel (1985). "Smart Roboter". Smart Roboter: Ein Handbuch mit intelligenten Robotersystemen. Chapman und Hall. p. 141. ISBN 978-1-4613-2533-8.
  31. ^ "Roboterdichte steigt weltweit". Roboterindustrievereinigung. 8. Februar 2018. Abgerufen 3. Dezember 2018.
  32. ^ Pinto, Jim (1. Oktober 2003). "Vollautomatisierte Fabriken nähern sich der Realität". Automation World. Archiviert von das Original am 1. Oktober 2011. Abgerufen 3. Dezember 2018.
  33. ^ Dragani, Rachelle (8. November 2018). "Kann ein Roboter dich zu einem 'Superworker' machen?". Verizon Communications. Abgerufen 3. Dezember 2018.
  34. ^ Pollock, Emily (7. Juni 2018). "Die Baurobootikindustrie wird sich bis 2023 verdoppeln". Engineering.com. Abgerufen 3. Dezember 2018.
  35. ^ Gift, Tony E. (2004). "Landwirtschaftliche Robotik". Universität von Illinois in Urbana -Champaign. Archiviert von das Original am 4. Mai 2007. Abgerufen 3. Dezember 2018.
  36. ^ Thomas, Jim (1. November 2017). "Wie Unternehmensriesen die Farm automatisieren". Neuer Internationalist. Abgerufen 3. Dezember 2018.
  37. ^ "OUCL Roboter Sheepdog Project". Abteilung für Informatik, Universität Oxford. 3. Juli 2001. Abgerufen 3. Dezember 2018.
  38. ^ Kolodny, Lora (4. Juli 2017). "Roboter kommen zu einem Burgergelenk in Ihrer Nähe". CNBC. Abgerufen 3. Dezember 2018.
  39. ^ Ecke, Stuart (23. November 2017). "AI-gesteuerter Roboter macht 'perfektes' Fladenbrot". iothub.com.au. Abgerufen 3. Dezember 2018.
  40. ^ Eyre, Michael (12. September 2014). "'Boris' Der Roboter kann Geschirrspüler laden ". BBC News. Abgerufen 3. Dezember 2018.
  41. ^ Eine Datenbank, die von der entwickelt wurde Energieministerium der Vereinigten Staaten Enthält Informationen zu fast 500 vorhandenen Robotertechnologien und finden Sie auf der D & D Knowledge Management Information Tool.
  42. ^ a b Kagan, Eugene und Irad Ben-Gal (2015). Suche und Fans: Individuelle Bewegung und Schwarmdynamik. Chapman und Hall/CRC, 2015. ISBN 9781482242102.{{}}: Cs1 montiert: Mehrfachnamen: Autorenliste (Link)
  43. ^ Fojtik, Rostislav (2017). "Der Ozobot und die Bildung der Programmierung". Neue Trends und Themenverfahren über Geisteswissenschaften und Sozialwissenschaften. 4 (5). doi:10.18844/proc.v4i5.2666.
  44. ^ Masril, Mardhiah; Hendrik, Billy; Theozard Fikri, Harry; Hazidar, Al Hamidy; Priambodo, Bagus; Naf'an, Emil; Handriani, Inge; Pratama Putra, Zico; Kudr NSEAF, ASAMA (2019). "Die Auswirkung von Lego Mindstorms als innovatives Bildungsinstrument zur Entwicklung der Kreativitätsfähigkeiten der Schüler für eine kreative Gesellschaft". Journal of Physics: Konferenzreihe. 1339 (1): 012082. Bibcode:2019JPHCS1339A2082m. doi:10.1088/1742-6596/1339/1/012082. S2CID 213941566.
  45. ^ Dowling, Kevin. "Stromquellen für kleine Roboter" (PDF). Carnegie Mellon Universität. Abgerufen 11. Mai 2012.
  46. ^ Roozing, Wesley; Li, Zhibin; Tsagarakis, Nikos; Caldwell, Darwin (2016). "Entwurfsoptimierung und Kontrolle der konformen Betätigungsvereinbarungen in artikulierten Robotern für eine verbesserte Energieeffizienz". IEEE -Robotik und Automatisierungsbriefe. 1 (2): 1110–1117. doi:10.1109/lra.2016.2521926. S2CID 1940410.
  47. ^ Pratt, G.A.; Williamson, M.M. (1995). "Serie Elastic Aktuatoren". Proceedings 1995 IEEE/RSJ International Conference über intelligente Roboter und Systeme. Menschliche Roboter -Interaktion und kooperative Roboter. Vol. 1. S. 399–406. doi:10.1109/iros.1995.525827. HDL:1721.1/36966. ISBN 0-8186-7108-4. S2CID 17120394.
  48. ^ Furnémont, Raphaël; Mathijssen, Glenn; Versstraten, Tom; Lefeber, Dirk; Vanderborght, Bram (27. Januar 2016). "BIDirektionales elastischer elastischer Aktuator der Serie und Überlappung der Betätigungsschichten" (PDF). Bioinspiration & Biomimetik. 11 (1): 016005. Bibcode:2016bibi ... 11a6005f. doi:10.1088/1748-3190/11/1/016005. PMID 26813145. S2CID 37031990.
  49. ^ Pratt, Jerry E.; Krupp, Benjamin T. (2004). "Serien elastische Aktuatoren für Beinroboter". In Gerhart, Grant R; Schuhmacher, Chuck M; Gage, Douglas W (Hrsg.). Unbemannte Bodenfahrzeugtechnologie VI. Vol. 5422. S. 135–144. doi:10.1117/12.548000. S2CID 16586246.
  50. ^ Li, Zhibin; Tsagarakis, Nikos; Caldwell, Darwin (2013). "Gehenmustererzeugung für einen humanoiden Roboter mit konformen Gelenken". Autonome Roboter. 35 (1): 1–14. doi:10.1007/s10514-013-9330-7. S2CID 624563.
  51. ^ Colgate, J. Edward (1988). Die Kontrolle dynamisch interagierender Systeme (These). HDL:1721.1/14380.
  52. ^ Calanca, Andrea; Muradore, Riccardo; Fiorini, Paolo (November 2017). "Impedanzkontrolle der elastischen Aktuatoren der Serie: Passivität und Beschleunigungsbasis". Mechatronik. 47: 37–48. doi:10.1016/j.mechatronics.2017.08.010.
  53. ^ Tosun, Fatih Emre; Patoglu, Volkan (Juni 2020). "Notwendige und ausreichende Bedingungen für die Passivität der Impedanz-Rendering mit elastischer Serie mit Geschwindigkeitsquellen". IEEE -Transaktionen zur Robotik. 36 (3): 757–772. doi:10.1109/tro.2019.2962332. S2CID 212907787.
  54. ^ www.imagesco.com, Images Si Inc -. "Luftmuskelaktuatoren, weiter gehen, Seite 6".
  55. ^ "Luftmuskeln". Schattenroboter. Archiviert von das Original am 27. September 2007.
  56. ^ Tondu, Bertrand (2012). "Modellierung des künstlichen Muskels McKibben: eine Rezension". Zeitschrift für intelligente Materialsysteme und -strukturen. 23 (3): 225–253. doi:10.1177/1045389x11435435. S2CID 136854390.
  57. ^ "Sprecherelektronik Nitinol Seite-1". Talkingelectronics.com. Abgerufen 27. November 2010.
  58. ^ "LF205, Hardware: Erstellen eines von Linux kontrollierten Walking-Roboters". Ibiblio.org. 1. November 2001. Abgerufen 27. November 2010.
  59. ^ "WW-EAP und künstliche Muskeln". Eap.jpl.nasa.gov. Abgerufen 27. November 2010.
  60. ^ "EMPA-A117-2-EAP". EMPA.CH. Abgerufen 27. November 2010.
  61. ^ "Elektroaktive Polymere (EAP) als künstliche Muskeln (EPAM) für Roboteranwendungen". Hizook. Archiviert von das Original am 6. August 2020. Abgerufen 27. November 2010.
  62. ^ "Piezo -Beine --09-26". Archiviert von das Original am 30. Januar 2008. Abgerufen 28. Oktober 2007.
  63. ^ "Squiggle Motors: Übersicht". Abgerufen 8. Oktober 2007.
  64. ^ Nishibori; et al. (2003). "Roboterhand mit Fingern mit Ultraschallmotoren vom Vibrationstyp (Fahreigenschaften)". Zeitschrift für Robotik und Mechatronik. 15 (6): 588–595. doi:10.20965/jrm.2003.p0588.
  65. ^ Otake, Mihoko; Kagami, Yoshiharu; Ishikawa, Kohei; Inaba, Masayuki; Inoue, Hirochika (6. April 2001). "Formdesign von Gelrobotern aus elektroaktivem Polymergel". Smart Materialien. 4234: 194–202. Bibcode:2001spie.4234..194o. doi:10.1117/12.424407. S2CID 30357330.
  66. ^ Madden, John D. (16. November 2007). "Mobile Roboter: Motorische Herausforderungen und Materiallösungen". Wissenschaft. 318 (5853): 1094–1097. Bibcode:2007Sci ... 318.1094m. Citeseerx 10.1.1.395.4635. doi:10.1126/Science.1146351. PMID 18006737. S2CID 52827127.
  67. ^ "Syntouch LLC: Biotac (R) Biomimetische taktile Sensorarray". Archiviert von das Original am 3. Oktober 2009. Abgerufen 10. August 2009.
  68. ^ Wettels, Nicholas; Santos, Veronica J.; Johansson, Roland S.; Loeb, Gerald E. (Januar 2008). "Biomimetische taktile Sensorarray". Erweiterte Robotik. 22 (8): 829–849. doi:10.1163/156855308x314533. S2CID 4594917.
  69. ^ "Was ist das SmartHand?". SMARTHAND -Projekt. Abgerufen 4. Februar 2011.
  70. ^ a b Arreguin, Juan (2008). Automatisierung und Robotik. Wien, Österreich: I-Tech und Publishing.
  71. ^ Mason, Matthew T. (2001). Mechanik der Robotermanipulation. doi:10.7551/Mitpress/4527.001.0001. ISBN 9780262256629. S2CID 5260407.
  72. ^ "Was ist ein Roboter-Endeffektor?". ATI Industrial Automation. 2007. Abgerufen 16. Oktober 2007.
  73. ^ Crane, Carl D.; Joseph Duffy (1998). Kinematische Analyse von Robotermanipulatoren. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-57063-3. Abgerufen 16. Oktober 2007.
  74. ^ G.J. Monkman, S. Hesse, R. Steinmann & H. Schunk (2007). Robotergreifer. Berlin: Wiley
  75. ^ "Annotierte Mythbusters: Episode 78: Ninja Mythen - auf Wasser laufen, ein Schwert fangen, einen Pfeil fangen". (Die Mythbuster von Discovery Channel machen einen mechanischen Greifer aus Ketten- und Metalldraht)
  76. ^ Robonaut Hand
  77. ^ "Delft Hand". Tu Delft. Archiviert von das Original am 3. Februar 2012. Abgerufen 21. November 2011.
  78. ^ M & c. "TU Delft Ontwikkelt Goedkope, Voorzichschne Robother".
  79. ^ "Astriktive Definition - Englisch Definition Dictionary - Reverso".
  80. ^ Tijsma, H. A.; Liefhebber, F.; Herder, J. L. (2005). "Bewertung neuer Benutzeroberflächenfunktionen für den Manus -Roboterarm". 9. Internationale Konferenz für Rehabilitationsroboter, 2005. ICorr 2005. S. 258–263. doi:10.1109/icorr.2005.1501097. ISBN 0-7803-9003-2. S2CID 36445389.
  81. ^ Allcock, Andrew (2006). "Anthropomorphe Hand ist fast menschlich". Maschinen. Archiviert von das Original am 28. September 2007. Abgerufen 17. Oktober 2007.
  82. ^ "Herzlich willkommen".
  83. ^ "T.O.B.B". Mtussaint.de. Abgerufen 27. November 2010.
  84. ^ "NBOT, ein Zwei -Rad -Roboter ausbalancieren". Geology.heroy.smu.edu. Abgerufen 27. November 2010.
  85. ^ "Robonaut -Aktivitätsbericht". NASA. 2004. archiviert von das Original am 20. August 2007. Abgerufen 20. Oktober 2007.
  86. ^ Guizzo, Erico (29. April 2010). "Ein Roboter, der einen Ball ausgleichen". IEEE -Spektrum.
  87. ^ "Carnegie Mellon -Forscher entwickeln einen neuen mobilen Roboter, der einen Ball anstelle von Beinen oder Rädern ausbalanciert und bewegt." (Pressemitteilung). Carnegie Mellon. 9. August 2006. archiviert von das Original am 9. Juni 2007. Abgerufen 20. Oktober 2007.
  88. ^ "Sphärischer Roboter kann über Hindernisse klettern". Botjunkie. Abgerufen 27. November 2010.
  89. ^ "Rotundus". Rotundus.se. Archiviert von das Original am 26. August 2011. Abgerufen 27. November 2010.
  90. ^ "Orbswarm bekommt ein Gehirn". Botjunkie. 11. Juli 2007. Abgerufen 27. November 2010.
  91. ^ "Rolling Orbital Bluetooth Operated Thing". Botjunkie. Abgerufen 27. November 2010.
  92. ^ "Schwarm". Orbswarm.com. Abgerufen 27. November 2010.
  93. ^ "The Ball Bot: Johnnytronic@sun". Blogs.sun.com. Archiviert von das Original am 24. August 2011. Abgerufen 27. November 2010.
  94. ^ "Senior Design Projects | College of Engineering & Applied Science | Universität Colorado in Boulder". Engineering.Colorado.edu. 30. April 2008. archiviert von das Original am 23. Juli 2011. Abgerufen 27. November 2010.
  95. ^ "JPL Robotics: System: Commercial Rovers". Archiviert von das Original on 2006-06-15.
  96. ^ "Bernstein Labor".
  97. ^ "Robotik -Labor für mikromagische Systeme". Archiviert von das Original Am 2017-06-01. Abgerufen 2009-04-29.
  98. ^ "AMRU-5-Hexapod-Roboter" (PDF).
  99. ^ "Stabiles Gehen erreichen". Honda weltweit. Abgerufen 22. Oktober 2007.
  100. ^ "Lustiger Weg". Pooter Geek. 28. Dezember 2004. Abgerufen 22. Oktober 2007.
  101. ^ "Asimo's Zuhälter Shuffle". Populärwissenschaften. 9. Januar 2007. Abgerufen 22. Oktober 2007.
  102. ^ "Der Tempel von VTEC - Honda und Acura -Enthusiasten Online -Foren> Roboter zeigt Premierminister, wie man sich lockert>> einen betrunkenen Roboter?".
  103. ^ "3d One-Leg Hopper (1983–1984)". MIT -Beinlabor. Abgerufen 22. Oktober 2007.
  104. ^ "3d biped (1989–1995)". MIT -Beinlabor.
  105. ^ "Quadruped (1984–1987)". MIT -Beinlabor.
  106. ^ "MIT-Beinlaborroboter- Main".
  107. ^ "Über die Roboter". Anybots. Archiviert von das Original am 9. September 2007. Abgerufen 23. Oktober 2007.
  108. ^ "Startseite". Anybots. Archiviert von das Original am 16. Mai 2014. Abgerufen 23. Oktober 2007.
  109. ^ "Dexter springt Video". Youtube. 1. März 2007. archiviert von das Original am 2021-10-30. Abgerufen 23. Oktober 2007.
  110. ^ Collins, Steve; Ruina, Andy; Tedrake, Russ; Wisse, Martijn (18. Februar 2005). "Effiziente Bipedal-Roboter basierend auf passiv-dynamischen Wanderern". Wissenschaft. 307 (5712): 1082–1085. Bibcode:2005Sci ... 307.1082c. doi:10.1126/science.1107799. PMID 15718465. S2CID 1315227.
  111. ^ Collins, S.H.; Ruina, A. (2005). "Ein Bipedal-Wanderroboter mit effizientem und menschlichem Gang". Proceedings der IEEE International Conference für Robotik und Automatisierung von 2005. S. 1983–1988. doi:10.1109/roboot.2005.1570404. ISBN 0-7803-8914-x. S2CID 15145353.
  112. ^ "Testen der Grenzen" (PDF). Boeing. p. 29. Abgerufen 9. April 2008.
  113. ^ Miller, Gavin. "Einführung". Snakerobots.com. Abgerufen 22. Oktober 2007.
  114. ^ "ACM-R5". Archiviert von das Original am 11. Oktober 2011.
  115. ^ "Schwimmschlangenroboter (Kommentar auf Japanisch)".
  116. ^ "Kommerzialisierter Vierbeiner -Wanderfahrzeug" Titan VII. "". Hirose Fukushima Robotics Lab. Archiviert von das Original am 6. November 2007. Abgerufen 23. Oktober 2007.
  117. ^ "Plen, der Roboter, der über deinen Schreibtisch skatert". Sci Fi Tech. 23. Januar 2007. archiviert von das Original am 11. Oktober 2007. Abgerufen 23. Oktober 2007.
  118. ^ Kapuziner an Youtube
  119. ^ Wallbot an Youtube
  120. ^ Stanford University: StickyBot an Youtube
  121. ^ Sfakiotakis, M.; Lane, D.M.; Davies, J.B.C. (April 1999). "Überprüfung der Fischschwimmmodi für aquatische Fortbewegung". IEEE Journal of Oceanic Engineering. 24 (2): 237–252. Bibcode:1999ijoe ... 24..237s. Citeseerx 10.1.1.459.8614. doi:10.1109/48.757275. S2CID 17226211.
  122. ^ Richard Mason. "Was ist der Markt für Roboterfische?". Archiviert von das Original am 4. Juli 2009.
  123. ^ "Roboterfische von Gumstix PC und PIC angetrieben". Human Centered Robotics Group an der Essex University. Archiviert von das Original am 14. August 2011. Abgerufen 25. Oktober 2007.
  124. ^ Witoon Juwarahawong. "Fischroboter". Institut für Feldroboter. Archiviert von das Original am 4. November 2007. Abgerufen 25. Oktober 2007.
  125. ^ "Youtube". Youtube. Archiviert von das Original am 2009-06-09.
  126. ^ "Hochgeschwindigkeit Roboterfisch | isplash". isplash-robot. Abgerufen 7. Januar 2017.
  127. ^ "ISPLASH-II: Schnelles Carangiform-Schwimmen realisiert, um einen echten Fisch zu übertreffen" (PDF). Robotikgruppe an der Essex University. Archiviert von das Original (PDF) am 30. September 2015. Abgerufen 29. September 2015.
  128. ^ "ISPLASH-I: Hochleistungsschwimmbewegung eines Carangiformen-Roboterfisches mit Ganzkörperkoordination" (PDF). Robotikgruppe an der Essex University. Archiviert von das Original (PDF) am 30. September 2015. Abgerufen 29. September 2015.
  129. ^ Jaulin, Luc; Le Bars, Fabrice (Februar 2013). "Ein Intervallansatz für die Stabilitätsanalyse: Anwendung auf Segelboot -Robotik". IEEE -Transaktionen zur Robotik. 29 (1): 282–287. Citeseerx 10.1.1.711.7180. doi:10.1109/tro.2012.2217794. S2CID 4977937.
  130. ^ Banken, Jaime (2020). "Optimus Primed: Medienanbau von mentalen Modellen und sozialer Beurteilung von Roboter". Grenzen in Robotik und KI. 7: 62. doi:10.3389/frotz.2020.00062. PMC 7805817. PMID 33501230.
  131. ^ a b Wullenkord, Ricarda; Fraune, Marlena R.; Eyssel, Friederike; Sabanovic, Selma (2016). "Kontakt aufnehmen: Wie imaginäre, tatsächliche und physische Kontakt die Bewertungen von Robotern beeinflussen". 2016 25. IEEE Internationales Symposium für Roboter und Interaktive Kommunikation (RO-Man). S. 980–985. doi:10.1109/roman.2016.7745228. ISBN 978-1-5090-3929-6. S2CID 6305599.
  132. ^ Norberto Pires, J. (Dezember 2005). "Roboter -by -Voice: Experimente zum Befehl eines industriellen Roboters mit der menschlichen Stimme". Industrie -Roboter: Ein internationales Journal. 32 (6): 505–511. doi:10.1108/01439910510629244.
  133. ^ "Übersicht über den Stand der Technik in der menschlichen Sprache: 1.2: Spracherkennung". Archiviert von das Original am 11. November 2007.
  134. ^ Fournier, Randolph Scott; Schmidt, B. Juni (1995). "Voice Input -Technologie: Lernstil und Haltung gegenüber seiner Verwendung". Delta Pi Epsilon Journal. 37 (1): 1–12. Proquest 1297783046.
  135. ^ "Geschichte der Sprach- und Spracherkennung und Transkriptionssoftware". Drache natürlich. Abgerufen 27. Oktober 2007.
  136. ^ Cheng Lin, Kuan; Huang, Tien -Chi; Hung, Jason C.; Yen, Neil Y.; Ju Chen, SZU (7. Juni 2013). "Gesichtsemotionserkennung für affektives Computing -Basis -Lernen". Bibliothek Hallo Tech. 31 (2): 294–307. doi:10.1108/07378831311329068.
  137. ^ Walters, M. L.; Syrdal, D. S.; Koay, K. L.; Dautenhahn, K.; Te Boekhorst, R. (2008). "Menschlicher Ansatz Entfernung zu einem mechanisch aussehenden Roboter mit unterschiedlichen Roboter-Sprachstilen". RO -MAN 2008 - Das 17. IEEE International Symposium für Roboter und interaktive menschliche Kommunikation. S. 707–712. doi:10.1109/roman.2008.4600750. ISBN 978-1-4244-2212-8. S2CID 8653718.
  138. ^ Pauletto, Sandra; Bowles, Tristan (2010). "Entwerfen des emotionalen Inhalts eines Roboter -Sprachsignals". Verfahren der 5. Audio -Konferenz über eine Konferenz über Interaktion mit Sound - AM '10. S. 1–8. doi:10.1145/1859799.1859804. ISBN 978-1-4503-0046-9. S2CID 30423778.
  139. ^ Bowles, Tristan; Pauletto, Sandra (2010). Emotionen in der Stimme: Humen einer Roboterstimme (PDF). Proceedings der 7. Sound- und Musik -Computing -Konferenz. Barcelona.
  140. ^ "Welt von 2-XL: Leachim". www.2xlrobot.com. Abgerufen 28. Mai 2019.
  141. ^ "Der Boston Globe aus Boston, Massachusetts am 23. Juni 1974 · 132". Newspapers.com. Abgerufen 28. Mai 2019.
  142. ^ a b "Cyberneticzoo.com - Seite 135 von 194 - Eine Geschichte von kybernetischen Tieren und frühen Robotern". Cyberneticzoo.com. Abgerufen 28. Mai 2019.
  143. ^ Waldherr, Stefan; Romero, Roseli; Thrun, Sebastian (1. September 2000). "Eine Gestenbasis-Schnittstelle für Human-Robot-Interaktion". Autonome Roboter. 9 (2): 151–173. doi:10.1023/a: 1008918401478. S2CID 1980239.
  144. ^ Li, Ling Hua; Du, Ji Fang (Dezember 2012). "Visualbasierte Handgestikerkennungssysteme". Angewandte Mechanik und Materialien. 263–266: 2422–2425. Bibcode:2012AMM ... 263.2422L. doi:10.4028/www.scientific.net/amm.263-266.2422. S2CID 62744240.
  145. ^ "Frrubber Mimik Expressions". Archiviert von das Original am 7. Februar 2009.
  146. ^ "Beste Erfindungen von 2008 - Zeit". Zeit. 29. Oktober 2008. archiviert von das Original Am 2. November 2008 - via www.time.com.
  147. ^ "Kismet: Roboter in MIT's AI Lab interagiert mit Menschen". Sam Ogden. Archiviert von das Original am 12. Oktober 2007. Abgerufen 28. Oktober 2007.
  148. ^ "Armenischer Robin der Roboter, um Kinder in US -Kliniken ab Juli zu trösten". Public Radio of Armenia. Abgerufen 2021-05-13.
  149. ^ Park, S.; Sharlin, ehud; Kitamura, Y.; Lau, E. (29. April 2005). Synthetische Persönlichkeit bei Robotern und ihre Wirkung auf die Beziehung zwischen Mensch und Robot (Bericht). doi:10.11575/prism/31041. HDL:1880/45619.
  150. ^ "Roboterempfangsdame Gerichte Anweisungen und Einstellung". Npr.org.
  151. ^ "Neuer Wissenschaftler: Ein guter Roboter hat Persönlichkeit, aber nicht aussieht" (PDF). Archiviert von das Original (PDF) am 29. September 2006.
  152. ^ "Spielzeit mit Pleo, deinem Roboter -Dinosaurierfreund".
  153. ^ Jennifer Bogo (31. Oktober 2014). "Treffen Sie eine Frau, die Roboter für ihren Lebensunterhalt ausbildet".
  154. ^ a b c Corke, Peter (2017). "Robotik, Vision und Kontrolle". Springerstraßen in fortgeschrittener Robotik. 118. doi:10.1007/978-3-319-54413-7. ISBN 978-3-319-54412-0. ISSN 1610-7438.
  155. ^ a b c Lee, K. S. Fu, Ralph Gonzalez, C S. G. (1987). Robotik: Kontrollerfassung. Vis. McGraw-Hill. ISBN 978-0-07-026510-3.
  156. ^ a b c d e Kurz gesagt, Michael; Burn, Kevin (2011-04-01). "Eine generische Controller -Architektur für intelligente Robotersysteme". Robotik und computerintegrierte Fertigung. 27 (2): 292–305. doi:10.1016/j.rcim.2010.07.013. ISSN 0736-5845.
  157. ^ Ray, Partha Pratim (2016). "Internet der Roboter -Dinge: Konzept, Technologien und Herausforderungen". IEEE -Zugang. 4: 9489–9500. doi:10.1109/access.2017.2647747. ISSN 2169-3536. S2CID 9273802.
  158. ^ a b Burn, K.; Kurz, M.; Bicker, R. (Juli 2003). "Adaptive und nichtlineare Fuzzy Force Control -Techniken, die auf Roboter angewendet werden, die in unsicheren Umgebungen arbeiten". Journal of Robotic Systems. 20 (7): 391–400. doi:10.1002/Rob.10093. ISSN 0741-2223.
  159. ^ Burn, Kevin; Home, Geoffrey (2008-05-01). "Umweltklassifizierung mit Kohonen selbstorganisierenden Karten". Expertensysteme. 25 (2): 98–114. doi:10.1111/j.1468-0394.2008.00441.x. ISSN 0266-4720. S2CID 33369232.
  160. ^ "Ein Ping-Pong-Spiel-Terminator". Populärwissenschaften.
  161. ^ "Synthiam Exosphere kombiniert KI, menschliche Operatoren, um Roboter auszubilden.". Der Roboterbericht.
  162. ^ NOVA Gespräch mit Professor Moravec, Oktober 1997. Nova online
  163. ^ Sandhana, Lakshmi (5. September 2002). "Eine Evolutionstheorie für Roboter". Verdrahtet. Wired Magazine. Abgerufen 28. Oktober 2007.
  164. ^ Experimentelle Entwicklung bei Robotern untersucht die Entstehung der biologischen Kommunikation. Wissenschaft täglich. 24. Februar 2007. Abgerufen 28. Oktober 2007.
  165. ^ Žlajpah, Leon (15. Dezember 2008). "Simulation in Robotik". Mathematik und Computer in der Simulation. 79 (4): 879–897. doi:10.1016/j.matcom.2008.02.017.
  166. ^ Nachrichten, Technologieforschung. "Evolution trainiert Roboterteams TRN 051904". www.trnmag.com. {{}}: |last= hat generischen Namen (Hilfe)
  167. ^ Agarwal, P.K. Elemente der Physik xi. Rastogi -Veröffentlichungen. p. 2. ISBN 978-81-7133-911-2.
  168. ^ Tandon, Prateek (2017). Quantenroboter. Morgan & Claypool Publishers. ISBN 978-1627059138.
  169. ^ "Karriere: Robotikingenieur". Princeton Review. 2012. Abgerufen 27. Januar 2012.
  170. ^ Saad, Ashraf; Kroutil, Ryan (2012). Praktisches Lernen von Programmierkonzepten mit Robotik für Schüler Mittel- und Oberstufe. Proceedings der 50. jährlichen Southeast Regional Conference der Vereinigung für Computermaschinen. ACM. S. 361–362. doi:10.1145/2184512.2184605.
  171. ^ "Robotics -Studiengänge am Worcester Polytechnic Institute". Worcester Polytechnic Institute. 2013. Abgerufen 12. April 2013.
  172. ^ "Student AUV Wettbewerb Europa". Archiviert von das Original am 2021-01-19. Abgerufen 2018-12-16.
  173. ^ "B.E.S.T. Robotics".
  174. ^ "LEGO® Building & Robotics After School -Programme". Abgerufen 5. November 2014.
  175. ^ Mohamed, Shakir; PNG, Marie-Therese; Isaac, William (2020). "Dekolonial AI: Dekolonialtheorie als soziotechnische Voraussicht in künstlicher Intelligenz". Philosophie und Technologie. 33 (4): 659–684. Arxiv:2007.04068. doi:10.1007/s13347-020-00405-8. S2CID 220403652.
  176. ^ "Dekolonialroboter". 9. September 2020. Abgerufen 12. August 2020.
  177. ^ Toy, Tommy (29. Juni 2011). "Die Aussichten für Robotik und Automatisierung für 2011 und darüber hinaus sind ausgezeichnet, sagen Experten". PBT -Beratung. Abgerufen 27. Januar 2012.
  178. ^ Frey, Carl Benedikt; Osborne, Michael A. (Januar 2017). "Die Zukunft der Beschäftigung: Wie anfällig sind Jobs für die Computerisierung?". Technologische Prognose und sozialer Wandel. 114: 254–280. Citeseerx 10.1.1.395.416. doi:10.1016/j.techfor.2016.08.019.
  179. ^ McGaughey, Ewan (16. Oktober 2019). "Werden Roboter Ihren Job automatisieren? Vollbeschäftigung, Grundeinkommen und wirtschaftliche Demokratie". doi:10.31228/osf.io/udbj8. S2CID 243172487. SSRN 3044448. {{}}: Journal zitieren erfordert |journal= (Hilfe)
  180. ^ Hawking, Stephen (1. Januar 2016). "Dies ist die gefährlichste Zeit für unseren Planeten". Der Wächter. Abgerufen 22. November 2019.
  181. ^ "Robotik - thematische Forschung". Globaldata. Globaldata. Abgerufen 22. September 2021.
  182. ^ "Schwerpunkt-Seminar zu Überprüfungsartikeln in der Zukunft der Arbeit-Sicherheit und Gesundheit bei der Arbeit-EU-OSHA". osha.europa.eu. Abgerufen 19. April 2016.
  183. ^ "Robotik: Neudefinition von Kriminalität, öffentliche Sicherheit und Sicherheit". QuelleSecurity.com.
  184. ^ "Entwurfsstandard für intelligente Assistenzgeräte - Personalsicherheitsanforderungen" (PDF).
  185. ^ "ISO/TS 15066: 2016 - Roboter und Robotergeräte - kollaborative Roboter".

Weitere Lektüre

Externe Links