机器人技术无疑是最令人兴奋和发展最快的技术领域之一。每年都有越来越多各式各样的机器人被应用于从工业到消费等领域。除了控制器和运动部件，如电机和驱动器，传感器在机器人的操作中发挥着至关重要的作用，提供机器人的环境数据。
举个例子:费斯托最新的仿生机器人。今年早些时候，该公司的仿生学习网络发布了新的仿生学创新，以支持从自然系统中提取的工程、制造和材料科学的正在进行的研究。新型仿生机器人包括变形蜘蛛、机器鱼和半自主飞行蝙蝠。
蜘蛛状机器人向上滚动
BionicWheelBot的生物模型是轻弹蜘蛛，一种生活在撒哈拉沙漠边缘的Erg Chebbi沙漠的物种。就像活的弹斑蜘蛛一样，费斯托仿生轮子机器人用三脚架步态推动自己，它的八条腿有六条。在开始滚动时，BionicWheelBot弯曲身体两侧的三条腿，形成一个轮子。在行走时，两条中下腿折叠起来，然后伸展并推动卷起的蜘蛛离开地面，推动它前进。惯性传感器可以让机器人跟踪它当前的姿势，这样它就能准确地计算出下一次起飞的时间。机器人滚动的速度比行走的速度快，可以在5%的斜坡上滚动。
就像它模仿的弹片蜘蛛一样，费斯托仿生轮机器人用三脚架步态推动自己，它的八条腿有六条。
软鳍机器人灵巧的水下导航
对于15盎司的BionicFinWave，费斯托仿生学团队从海洋动物(如polyclad和乌贼)的波动鳍运动中找到了灵感。它的推进模式可以让水下机器人通过充水的丙烯酸管自主移动。像BionicFinWave这样的自主游泳机器人最终将在水、废水和其他过程工业的检测、测量和数据采集中得到实际应用。在这个项目中获得的知识也可以用于软机器人组件的制造。
来自纵向鳍的波动力也可以让仿生鳍波自己前进或后退。翅片驱动装置特别适合慢速和精确的运动，在水中比传统的螺旋推进装置产生更少的湍流。当它通过管道系统时，机器人还通过无线电与附近的I/O共享温度和压力传感器读数。
FinWave可以在管道和狭窄的水下空间中导航。(图片由菲利普·弗洛伊德曼提供)
BionicFinWave的两个侧鳍是由硅树脂制成的，可以独立移动以产生不同的波浪模式(或以曲线形式游动)。BionicFinWave通过将身体弯曲到目标方向向上或向下移动。集成曲轴，关节，活塞杆3D打印从塑料。其他几何复杂的组件也都是3D打印的，这有助于降低重量。压力和超声波传感器不断记录BionicFinWave到墙壁的距离和它在水中的深度，以防止与管道系统发生碰撞。这种自主和安全的导航需要开发紧凑、高效、防水或防水的组件，这些组件可以通过适当的软件进行协调和调节。
飞行机器人利用机器学习来选择飞行路径
在世界上最大的蝙蝠中，为了模仿飞狐，BionicFlyingFox的机翼运动学分为一级和二级，所有关节都在同一平面上。为了让BionicFlyingFox在一个确定的空间内半自主地移动，机器人与一个运动跟踪系统通信，该系统反过来规划飞行路径并发出命令。
“仿生飞狐”的翅膀运动是通过机载电子设备计算出来的。
起飞和降落由人工操作人员执行，然后在飞行过程中由自动驾驶仪接管。储存在电脑上的预先编程的飞行路线指定了20.5盎司(580克)的仿生飞行狐狸在执行动作时所采取的路线。机翼的运动需要有效地实现预定的运动序列，由其机载电子计算。BionicFlyingFox在飞行过程中优化其行为，并在每个电路中更精确地遵循指定的路线。
覆盖骨骼的膜是由仿生学小组特别开发的。它由两个气密箔和一个编织的弹性织物组成，在大约45,000个点焊接在一起。这种织物的蜂窝结构可以防止飞行膜上的小裂缝扩大。因此，即使织物受到轻微损坏，仿生飞狐仍能继续飞行。由于它的弹性，飞行膜几乎保持无折痕，即使当翅膀缩回。
了下:运动控制技巧，机器人技术•机器人抓手•末端执行器，传感器(压力)
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