人類的進(jìn)化過程中，伴隨著工具的發(fā)展，對(duì)人手的靈巧精準(zhǔn)操作能力要求也越來越高，這個(gè)過程也逐漸改變和進(jìn)化了大腦結(jié)構(gòu)。而如何能讓機(jī)器人像人一樣擁有靈巧雙手，一直也是科學(xué)家們追求的目標(biāo)。
至少從十六世紀(jì)末開始，科學(xué)和工程界就一直在努力開發(fā)類似人手的感覺和運(yùn)動(dòng)功能的機(jī)械手，其中包括運(yùn)動(dòng)功能(抓、握、推、拉、打孔、操作等)和感覺功能(主動(dòng)和被動(dòng)地探索表面的質(zhì)地、濕度和溫度，以及振動(dòng)、壓力和力的感覺等)，并最終形成社會(huì)功能(愛撫、威脅、握手、指指點(diǎn)點(diǎn)、敬禮、玩耍和各種手勢(shì)，包括自愿和非自愿)。盡管人們對(duì)手如此著迷，但仍然無法完全理解它們。這也是為什么機(jī)械手仍然是機(jī)器人技術(shù)中最難的挑戰(zhàn)之一的原因之一。
研究人員試圖通過復(fù)雜的設(shè)計(jì)來仿造人類雙手的外觀和靈活性，并集成了許多驅(qū)動(dòng)器和傳感器，例如猶他/MITH、RobonautHand、DLR(Deutsches Zentrum für Luft- undRaumfahrt)Hand II、Gifu Hand II、Shadow Dexterous Hand及清華大學(xué)孫富春團(tuán)隊(duì)開發(fā)的系列靈巧手等。雖然目前有很多實(shí)驗(yàn)樣機(jī)，但在工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人甚至假肢方面，實(shí)際應(yīng)用數(shù)量仍然有限。為了增加推廣，近年來已經(jīng)提出了一些新的方法和解決方案，以開發(fā)有效和可靠的靈巧手。事實(shí)上，雖然實(shí)現(xiàn)了完美的結(jié)構(gòu)和功能擬人化——即不僅在外觀上，而且在動(dòng)作和功能上與人類的手相似（可能會(huì)過于復(fù)雜），但近年有趨勢(shì)旨在實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健的、易于編程的、經(jīng)濟(jì)實(shí)用的靈巧手，能夠執(zhí)行人手操作功能的子集。
回顧近幾年的機(jī)器人操作比賽情況，如亞馬遜采摘挑戰(zhàn)賽、DARPA機(jī)器人挑戰(zhàn)賽、IROS機(jī)器人操作比賽等，大多數(shù)復(fù)雜的抓取技術(shù)都受到了挑戰(zhàn)，這些比賽表明，以簡化設(shè)計(jì)為目標(biāo)的方法能帶來顯著的效益。第1屆亞馬遜采摘挑戰(zhàn)賽的獲勝者是一個(gè)基于抽吸系統(tǒng)的末端效應(yīng)器；在DARPA機(jī)器人挑戰(zhàn)賽中采用的仿人機(jī)器人都沒有完全驅(qū)動(dòng)的擬人手，超過15個(gè)團(tuán)隊(duì)(25個(gè)參賽者中)使用的是一個(gè)只有3或4個(gè)手指的低驅(qū)動(dòng)手；幾次的IROS機(jī)器人抓取和操縱比賽中，都是簡易機(jī)械手獲取冠軍，反而是復(fù)雜多功能的靈巧手在比賽中失利。
在過去的幾十年里，許多機(jī)器人研究小組都專注于極簡主義設(shè)計(jì)方法。在保留擬人化設(shè)計(jì)的許多優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)，在設(shè)計(jì)和控制方面進(jìn)行原則性的簡化，可以合理地降低系統(tǒng)的復(fù)雜度，包括執(zhí)行器、傳感器和程序代碼的數(shù)量。此外，軟體機(jī)器人方法也很有用，近年有根據(jù)這樣的原理設(shè)計(jì)的機(jī)械手，在抓取的通用性、魯棒性和可靠性方面取得了很好的效果。
人工智能技術(shù)在安全領(lǐng)域的應(yīng)用需求日益迫切，人工智能自身的安全問題也不容小覷，安全與人工智能并舉，雙方的融合發(fā)展與創(chuàng)新是我強(qiáng)國戰(zhàn)略中不可忽視的重要助推因素
武漢大學(xué)薛龍建教授團(tuán)隊(duì)研制出一種迷你軟體機(jī)器人Geca-Robot，其可精準(zhǔn)控制方向和速度，可在廢墟狹縫、生物體內(nèi)完成各種復(fù)雜作業(yè)
由于機(jī)器視覺可以提供目標(biāo)物的顏色、形狀、紋理、深度等豐富的信息，且精度相當(dāng)高，成本相對(duì)較低，因此以往關(guān)于植物檢測(cè)的研究大多基于機(jī)器視覺
蘇州行政審批局實(shí)現(xiàn)機(jī)器人導(dǎo)覽服務(wù)。5G 高速互聯(lián)網(wǎng)接入服務(wù)。異地超高清視頻通話
人類教師提供的示教被用來推斷執(zhí)行高級(jí)技能的意圖,現(xiàn)代方法也使用基于獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法來實(shí)現(xiàn)期望目標(biāo)
低級(jí)技能學(xué)習(xí)或建模的三種主要方法：動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)基元(DMP)，高斯混合建模與回歸(GMM-GMR)，隱馬爾科夫模型（HMM）
機(jī)器人感知系統(tǒng)包括傳感器的選擇和配置，以及算法和實(shí)現(xiàn)，利用了一個(gè)單目相機(jī)，一個(gè)短程二維激光測(cè)距儀，車輪編碼器和慣性測(cè)量單元。
教育機(jī)器人經(jīng)歷了從概念先行到價(jià)格營銷到回歸內(nèi)容與價(jià)值本質(zhì)的發(fā)展階段變遷
教育服務(wù)機(jī)器人：指具有教與學(xué)智能的服務(wù)機(jī)器人，機(jī)器人教育：模塊化機(jī)器人和機(jī)器人套件是機(jī)器人教育中常見 的輔助產(chǎn)品
機(jī)器人對(duì)環(huán)境的感知大多通過激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波傳感器、GPS這五類傳感器及其之間的組合來實(shí)現(xiàn)自主移動(dòng)功能
與機(jī)器人互動(dòng)時(shí)研究人的大腦將有助于更清晰、更深入地了解人機(jī)交互，從而為社交機(jī)器人的春天奠定基礎(chǔ)，將社會(huì)維度整合到人與這些機(jī)器的交流中來加速人與機(jī)器人的交互研究，有助于推動(dòng)創(chuàng)造真正的社交機(jī)器人
基于電子皮膚的軟體機(jī)器人傳感、機(jī)器學(xué)習(xí)在柔性電子皮膚上的應(yīng)用、形狀感知、面向軟體機(jī)器人的反饋控制和機(jī)器人的操作
