2018年12月14日 | 【年终盘点】2018机器人领域十大前沿技术

2018年是机器人行业蓬勃发展的一年，人工智能的快速发展辐射到人们生活、生产制造的方方面面，尤其是AI＋机器人组合，让机器人脱离了传统工业机器人的形象，能看会听的智能机器人、手机对面的客服机器人、各种仿生机器人价值已逐渐显现，科技的发展从未停止，大数据分析让机器人更智能，脑洞大开的电波控制机器人，迈向无人驾驶路上的自动驾驶，无人物流、机器人“听话”的激光导航……

最前沿的技术也将引领着一个行业未来的发展方向，OFweek机器人网编辑为您盘点2018年机器人领域十大技术，下面一起来看看：

一、语音交互技术

语音交互已经成为人工智能领域最成熟也是落地最快的技术，尤其是深度学习的发展，将语音识别、语音合成以及自然语言理解的处理速度提升到了一个新的高度。国内外企业都在不断深入探索，结合了人工智能领域技术开发出来的人工智能语音识别机器人产品已经成功替代了人工服务和销售工作，现代的语音识别技术正在改变人们进行搜索、购物和发现娱乐内容的方式。随着语音助手应用范围不断扩大，对机器说话将很快像对人说话一样司空见惯。

微软（亚洲）互联网工程院宣布，推出新一代的语音交互技术“全双工语音交互感官”（Full-duplex Voice Sense），并已完成产品化落地。全双工本来是通讯传输领域的一个属于，即允许数据在两个方向上，与之对应的就是半双工。

传统语音识别和机器对话时都类似于半双工，无论单轮还是多轮连续识别，都需要你说完一句话，机器人才能理解并给出回应，有点像传统武侠游戏的回合式pick。

全双工语音交互感官有四项核心技术：边听边想、节奏控制器、声音场景的理解、自然语言理解与生成模型。

这项新技术可以预测人类即将说出的内容，实时生成回应，并控制对话节奏，从而使长程语音交互成为可能。采用该技术的智能硬件设备，也不需要用户每轮交互时都说出唤醒词，仅需一次唤醒就可以实现连续对话，使人鱼机器的对话更像人与人的自然交流。

二、大数据分析

在大数据时代，数据越来越多，而人类的解读能力是固定的。计算机可以帮助人类找到自己的盲点，数据化让计算机和人类得以沟通和结合。人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。基于大数据的分析模式最近只在全球制造业大量出现，其优势在于能够优化产品质量、节约能源，提高设备服务。

AI智能产业的发展脚步已越来越接近市场，在云计算 互联网技术 以及计算机 移动硬件等的支撑下，用数据决策 经验逐步让位的观点被政府与社会各界接受并采用。机器人作为AI最为代表的集成产品，其自身功能自然而然与大数据密切高度关联融合。

三、激光雷达导航技术

传统AGV机器人大多采用磁轨导航技术，即在地面上贴好固定的磁带，在电磁感应创制能感受到磁场的强狂下，AGV便可在预先设定的路线上穿梭，处不美观之外，还非常容易受损，维护成本高。

激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测信号（激光束）然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对目标进行探测、跟踪和识别。

激光雷达导航技术不仅可以实现路径规划、避障、还可实现小于10mm的高精度，同时还不用额外安装反光板，具有定位精度高、路径柔性高和智能化程度高的优点。

四、电波控制技术

远程临场机器人在未来会成为人们生活中的不可或缺的一部分。用户需要佩戴一顶可以读取脑电波数据的帽子，然后通过想象来训练机器人的手脚做出相应的反应，换句话说就是通过意念来控制机器人的运动。它不仅可以通过软件来在识别各种运动控制命令，还能在行径过程中主动避开障碍物，灵活性很高，也更容易使用。

麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）与波士顿大学的研究人员正在试图建立一个反馈系统，借助这个系统，机器人不需要学习复杂的人类语言或以其他方式从人类获得命令，取而代之的是，人类依靠脑电波和一个特殊的电极帽就可以指挥机器人。

五、人工智能

足够大的技术辐射效应，正在将人工智能推向全球经济发展的制高点。足以比肩历史上其他几种通用技术所带来的变革性影响，例如19世纪的蒸汽机、20世纪的工业机器人和21世纪的信息技术。

真正的人工智能体现在其卓越的学习能力，核心是算法，高速进步的算法；对于真正的人工智能而言，最重要的永远是大数据，只有拥有完整的数据，人工智能才能真正的发展起来。

人工智能将在未来的方方面面影响着我们，目前人工智能在各行各业都已经有了或多或少的应用案例，比如媒体、零售电商、音乐、电影网站上的个性化推荐也已经司空见惯。

六、3D视觉技术

机器人智能化已成为“中国制造2025”的核心环节之一，视觉技术代表着机器的眼睛，过去生产中，机械臂抓取物体都是固定位置的工件，而3D视觉帮助机器人对物件进行3D扫描，获取建模数据，不需要固定就可自动获取物体的立体信息，再通过算法精准定位，给出机器人手臂最佳移动路线，使得对目标的把控更加精准和高效。

3D机器视觉技术整合人工智能正成为主流趋势，让工业机器人具备人脑思维，以执行更高精度、更复杂的工作。比如日本的安川机器人MH24配备3D视觉系统，能使机器人准确的抓取放在料框内杂乱的工件，并且准确的摆放，可广泛应用与汽车零部件，3C行业，家电等行业的无序分拣作业。中国的爱普生六轴机器人C4通过3D视觉识别不规则物品，柔性度高，对于混料的情况也能准确识别抓取，应用于玩具等领域。此外，3D视觉可配置洁净型机器人，用于医疗行业物料抓取。

随着3D视觉的应用越来越广泛、技术发展越来越快，3D视觉技术将被应用到更多类型机器人和智能硬件上面，视觉产品也会逐渐的小型化、智能化。

七、仿生技术

仿生机器人是机器人研究中一个热门的领域，人们试图从动物界的生物身上获取灵感，并运用到机器人身上，使之可以应对一些复杂的地形场景。仿生机器人诞生到发展短短数十年，积累的研究成果已经非常丰厚，开辟了机器恩领域独特的技术和研究方向。

除了越来越逼真的仿人机器人，各种各样的仿动物机器人同样令人眼界大开。例如曼彻斯特大学团队受到蜘蛛超强弹力启发，开发出来弹跳距离能够达到身体长度的6倍以上的蜘蛛机器人；美国斯坦福大学还研发出一款“壁虎”仿生机器人，主要是依据庇护四只脚媳妇墙壁就可以承担整个身体重量特点，这类机器人可以应用在需要强大抓取李的场景中，例如拾取太空垃圾等。陆地之外还有水下仿生机器人，外形逼真，摆脱了线缆控制后进入水中更加自如且不易被察觉，更方便近距离观察海洋生物，帮助渔民进行水下作业等。

八、自动驾驶技术

自动驾驶汽车是汽车界与机器人界碰撞、融合的产物，它汇集了机电一体化、环境感知、电子与计算机、自动控制以及人工智能等一系列高科技。汽车作为人类重要的交通工具，随着这些子技术的融合、发展与突破，必将变得越来越智能，最终实现全天候无人驾驶。

未来，通过互联网+和大数据技术，能有效实现人、车、路的有机协同。在未来，除了单一车辆能实现自动驾驶之外，包括道路、行人在内的整个云端城市交通系统，都将与大数据平台相连。

九、虚拟仿真技术

再造一个虚拟现场—以非常逼真的模拟手段虚拟出现实机器人的工作状态，该技术使用真正的机器人程序和配置文件，与现场机器人一致，可实现操作者对机器人的虚拟遥控操作，比如在工作岗的机器人，导入工作模型后可自动生成跟踪加工曲线需要的机器人路径，大大缩短任务时间；在维修检测、娱乐体验、现场救援、军事侦察等领域有应用价值。

目前大多数应用于以机器人为单元的智慧工厂场景，机器人生产线虚拟仿真下的控制系统能够实现触控控制功能，用户可以实现生产场景漫游，通过人机交互技术实现缩放观看生产流水线整体与局部的细节。

另外结合三维模型构建，基于图像建模的方法在控制成本情况下，让视觉体验达到真实感强，而交互体验自动化程度高的效果。最重要的功能是生产线设备运行数据读取与处理，可通过编程控制实时读取真实设备运动数据量，并按照统一频率进行刷新控制。而虚拟系统根据运动数据控制设备运转，保证实际生产工序流程状态进行同步仿真。

十、驱控一体化技术

近年来随着国内3C电子、新能源汽车等产业的高速增长，市场对制造设备的智能化要求高涨，这也驱动中国运动控制行业在技术革新和市场运营方面的发展速度加快，尤为明显的就是越来越多的伺服压力机厂家已经运用驱控一体化系统替代传统的PLC+驱动器控制方法。

机器人也越来越多样化，小型化的机器人成为新趋势，“驱控一体化”技术不仅是节省成本更是提高性能的一种新方式，机器人的成本主要是由机器人控制系统+伺服驱动器*6+低压电气设备+安全继电器+线缆+电控柜+人工成本构成，驱控一体设备可以有效降低机器人成本。