通过英里Budimir，高级编辑
从新的处理模式到设计和仿真，硬件和软件的进步正在改变机器人的前景。
现在的机器人有许多形状和大小。生产线上强悍但灵活的工业机器人承担着几十年前由人类工人团队承担的繁重工作。其他的机器人在海洋深处移动。有些机器人更像是会飞的机器人昆虫、蜘蛛和无人机，它们被用于人类不愿涉足的军事应用。对于房主来说，机器人负责修剪草坪和吸尘。
尽管这些应用程序范围很广，种类繁多，但它们都有一些基本的设计特性。每个机器人都以某种方式、形状或形式至少由执行元件(执行器、马达)和控制器组成，控制器可以被称为机器人的“大脑”。随着这些技术的不断发展，它们塑造了设计和制造的机器人的性质和可能性，以及机器人出现的地方和环境。
运动控制
如果您最近去过任何贸易展，那么您可能在公司展台上看到了一个令人惊叹的多轴运动协调量的演示。通常在高速旋转的多个轴线旋转和或通过其他轴。这种展示令人印象深刻。是什么让他们成为可能或者是什么驱动它们，主要是当今控制器的加工能力。
机器人技术主要是关于运动控制，即计算和处理大量数据，并在实时和空间中协调和执行动作。为了实现高水平的性能，需要的是处理能力。这就是并行处理的由来。
马克森精密电机公司的电子产品经理柯克·巴克指出，越来越多的设计师正在从生物界汲取灵感，科学家和工程师们按照人类大脑工作的方式开发计算机处理器;这就是并行处理的概念。巴克说:“把人脑想象成一台计算机，处理所有这些运动、颜色、形状、深度等平行数据流。”大脑的神经元一起激活，但在大脑中是平行的。
由苏黎世大学人工智能实验室开发的机器男孩机器人的躯干。整个机器人使用50多个无刷直流电机结合齿轮头和编码器从maxon精密电机。
因此，机器人的运动控制从中央CPU转换为基于“云”的系统，或者在每个站点上放置更多智能，即在个人自治机器人中。这是所谓的“云机器人”的本质，这是一种方法，它寻求利用互联网作为大规模并行计算和广大数据资源共享的资源。
美国国家仪器公司(National Instruments)的安迪·张(Andy Chang)在机器人技术方面也看到了同样的趋势。自主机器人的兴起要求个体机器人拥有更多的个体智能。这一点很明显，学术界、军事和工业等许多部门都专注于硬件方面，研究使用ARM处理器、gpu和fpga的双处理。其目标是实现更小功耗的微处理器。但随着系统变得更加分布式和自治，功耗是关键。
Hullbug是一种机器人履带，导航船的水下部分以去除生物膜的累积层。
另一个平行趋势是机器人越来越小，反映了研究人员从自然学习的越来越多的生物体应用程序如何在机器和机器人中复制动物和昆虫行为。可能是最戏剧性的例子是由波士顿动力学开发的所谓的猎豹机器人。（看看猎豹机器人的视频，退房http://www.bostondynamics.com/robot_cheetah.html）。
纳米线
应对能源消耗挑战的一种方法可能是关注纳米线技术的发展。研究人员正在研究在石墨烯材料上生长纳米线，这可能使新一代高速晶体管成为强大的新型微处理器的基础。目前，随着处理器速度加快的趋势持续下去，也就是在处理器上封装越来越多的晶体管，物理学所带来的限制使得有必要寻找新的方法来处理越来越小的几何形状的下一代处理器。因此，纳米线和石墨烯是研究的重点，因为其原子宽的厚度可以最大限度地减小电阻，解决散热的挑战。
遵守
另一个问题是合规。这涉及到机器人的机械方面，移动质量的物理，一个僵硬的，刚性的机械机器人，以及如何实现快速和准确的平滑运动。maxon的Barker表示，maxon在控制器中采用的一个解决方案是使用力反馈。
这与另一个趋势有关，该趋势是使机器人更小更轻的。实现这一目标的一种方法是减少组件的数量。在电动机的情况下，可能会有增量改进，但大部分，电机是电机，多年来没有改变。然而，使用软件方法例如测量电动机中的电流，因此能够预测机器人臂可以消除对编码器的需要的位置或角度，从而减少重量和空间。
编程/软件
除了硬件和处理器的发展，还涉及到软件和编程。具体地说，模拟软件程序对于机器人在现实世界中的应用的设计和实现的重要性。
国家仪器公司的LabVIEW图形编程环境适合机器人应用。LabVIEW帮助设计师开发了大量机器人应用，从学生快速设计、可以原型和测试的小型自主机器人，到大型工业机器人和自动车辆。
NI的Chang说，从软件方面来看，人们有强烈的动力停止重复发明。这是基于更高层次的软件视角，因为几十年来，机器人领域的人们已经习惯于从头开始创建，而不是重用现有的软件或代码。
由Hanson Robokind创建并使用NI单板RIO设备和LabVIEW创建的Zeno有助于诊断和治疗自闭症的儿童。
这也反映在另一个趋势中，随着改善机器人认知能力而言，较为越来越聪明的AI系统的反映。正如张所说，“当我们上学时，我们花了很多时间开发出低级司机，而不是智力。”这也是改变的。因此，通过制作软件和嵌入式硬件更容易使用它使机器人可以更容易获得更多人，以便更多人参加。
另一个大难题是模拟。与此同时，拥有一个易于使用的软件环境，包括从开始到结束的整个设计过程。机器人涉及许多不同的学科和语言，所以像LabVIEW这样的环境可以充当公共粘合剂，让小组和团队一起工作。
在从设计到实现的整个过程中，对智能软件和算法和IP插件的需求非常旺盛。一种方法是从CAD模型开始，设计师可以将CAD模型带入仿真环境中。然后，用户可以将代码部署到实际系统中。
新机器人协会
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马克森精密电机有限公司
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