机器人的历史并不算长，1959年美国英格伯格和德沃尔制造出世界上第一台工业机器人，机器人的历史才真正开始。英格伯格在大学攻读伺服理论，这是一种研究运动机构如何才能更好地跟踪控制信号的理论。德沃尔曾于1946年发明了一种系统，可以“重演”所记录的机器的运动。1954年，德沃尔又获得可编程机械手专利，这种机械手臂按程序进行工作，可以根据不同的工作需要编制不同的程序，因此具有通用性和灵活性，英格伯格和德沃尔都在研究机器人，认为汽车工业最适于用机器人干活，因为是用重型机器进行工作，生产过程较为固定。1959年，英格伯格和德沃尔联手制造出第一台工业机器人。

　　一、回顾机器人发展的里程碑时刻

　　据Techworld报道，机器人的历史可追溯到古希腊时代，哲学家亚里士多德（Aristotle）曾谈及自动化工具。而机器人的现代起源则是亨利·福特（Henry Ford）发明的Model T装配线。

　　在韦氏大词典中，机器人的定义分为三类：

　　第一，看起来像人的机器，可以执行各种人类复杂动作（比如走路、说话），但其往往缺乏人类情感。

　　第二，能够自动执行复杂任务的装置，善于完成重复性任务。

　　第三，受自动控制引导的机制。以线性方式理清机器人的发展历史非常诱人，从机器人手臂制造汽车（定义2）到探查周围环境的类人机器人（定义3），最终到机器可自己解决问题，并在人类擅长的游戏中击败人类（定义1）。可是，机器人的发展历程并非如此简单。

　　科技媒体Techworld近日盘点了过去100年间机器人发展过程中的里程碑时刻，从工业机器人手臂到复杂的人工智能诞生等。有关类人机器人的概念源自科幻小说，主要是美国作家阿西莫夫的著作。

　　阿西莫夫在1942年提出机器人三大定律：

　　第一定律：机器人不得伤害人类个体，或者目睹人类个体将遭受危险而袖手不管。

　　第二定律：机器人必须服从人类给予它的命令，当该命令与第一定律冲突时例外。

　　第三定律：机器人在不违反第一定律、第二定律的情况下，要尽可能保护自己的生存。

　　1950年：图灵测试（Turing Test）

　　图灵测试一词来源于计算机科学和密码学先驱阿兰·图灵（AlanTuring）写于1950年的论文《计算机器与智能》。图灵认为，如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份，那么这台机器就具备了智能。尽管图灵的方法因为过于简单而受到许多人批评，但其依然对人类有关人工智能的思考产生巨大影响。

　　1948年：威廉·格雷·沃尔特（William Grey Walter）制作乌龟机器人

　　沃尔特被视为首个制作出电子机器人的科学家，他制作的机器人名为machinaspeculatrix。每当电量降低时，这种外形很像乌龟的机器人就可以自己寻找通往充电站的路。沃尔特的创造为BEAM（即生物学、电子学、美学以及力学）机器人的诞生奠定了基础，这些机器人都不需要微处理器提供计算能力。

　　1954年：乔治·迪沃尔（George Devol）申请可编程机器人手臂专利

　　迪沃尔、诺尔曼·赫卢克斯（Norman Heroux）以及乔·安格尔伯格（Joe Engleberger）设计和制造了第一个可编程的机器人手臂，他们称其为Unimate，并于1960年将其卖给了通用汽车公司。这位工业机器人的诞生奠定了基础，这些机器人可完成重复性、困难或危险性任务。

　　1966年：斯坦福研究院开发出机器人沙基（Shakey）

　　在1966年到1972年之间，斯坦福研究院设计了机器人沙基，这是机器人领域的里程碑事件，因为它将硬件和软件结合起来，可以感知周围的环境。沙基受到媒体广泛关注后，将机器人带入公共意识中。

　　1996年：“深蓝”机器人击败国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）

　　1997年5月份，IBM机器人“深蓝”在正式比赛中击败世界国际象棋冠军卡斯帕罗夫。而在1996年时，它已经在私下较量中击败过卡斯帕罗夫。

　　2000年：本田公司推出机器人ASIMO

　　本田公司推出了经典类人机器人ASIMO，它被设计为个人助理，可以理解语音指令、手势，并与周围环境交流。

　　2004年：IBM烟啊超级电脑沃特森（Watson）

　　沃特森是“深蓝”机器人的继任者，它曾于2008年登上媒体头条，当时它在智力竞赛《Jeopardy！》中击败了人类。这种比赛要求机器人拥有理解自然语言的复杂能力。2011年，沃特森击败了人类冠军肯·詹金斯（Ken Jennings）和布拉德·鲁特（Brad Rutter）。

　　2016年：谷歌人工智能系统Alpha Go击败围棋冠军李世石（Lee Sedol）

　　在2016年3月15日举行的围棋比赛中，谷歌子公司、英国人工智能初创企业Deep Mind研发的人工智能系统Alpha Go击败围棋世界冠军李世石。对于Deep Mind研发团队来说，这是个重要里程碑。它意味着，不管在任何情况下，人类创造的人工智能可以学习如何解决问题。而“深蓝”只能预先编程，仅用于特定情况。

二、机器人基本组成

　　机器人目前是典型的机电一体化产品，一般由机械本体、控制系统、传感器和驱动器等四部分组成。为对本体进行精确控制，传感器应提供机器人本体或其所处环境的信息，控制系统依据控制程序产生指令信号，通过控制各关节运动坐标的驱动器，使各臂杆端点按照要求的轨迹、速度和加速度，以一定的姿态达到空间指定的位置。驱动器将控制系统输出的信号变换成大功率的信号，以驱动执行器工作。

　　1.机械本体

　　机械本体，是机器人赖以完成作业任务的执行机构，一般是一台机械手，也称操作器、或操作手，可以在确定的环境中执行控制系统指定的操作。典型工业机器人的机械本体一般由手部（末端执行器）、腕部、臂部、腰部和基座构成。机械手多采用关节式机械结构，一般具有6个自由度，其中3个用来确定末端执行器的位置，另外3个则用来确定末端执行装置的方向（姿势）。机械臂上的末端执行装置可以根据操作需要换成焊枪、吸盘、扳手等作业工具。

　　2.控制系统

　　控制系统是机器人的指挥中枢，相当于人的大脑功能，负责对作业指令信息、内外环境信息进行处理，并依据预定的本体模型、环境模型和控制程序做出决策，产生相应的控制信号，通过驱动器驱动执行机构的各个关节按所需的顺序、沿确定的位置或轨迹运动，完成特定的作业。从控制系统的构成看，有开环控制系统和闭环控制系统之分；从控制方式看有程序控制系统、适应性控制系统和智能控制系统之分。

　　3.驱动器

　　驱动器是机器人的动力系统，相当于人的心血管系统，一般由驱动装置和传动机构两部分组成。因驱动方式的不同，驱动装置可以分成电动、液动和气动三种类型。驱动装置中的电动机、液压缸、气缸可以与操作机直接相连，也可以通过传动机构与执行机构相连。传动机构通常有齿轮传动、链传动、谐波齿轮传动、螺旋传动、带传动等几种类型。

　　4.传感器

　　传感器是机器人的感测系统，相当于人的感觉器官，是机器人系统的重要组成部分，包括内部传感器和外部传感器两大类。内部传感器主要用来检测机器人本身的状态，为机器人的运动控制提供必要的本体状态信息，如位置传感器、速度传感器等。外部传感器则用来感知机器人所处的工作环境或工作状况信息，又可分成环境传感器和末端执行器传感器两种类型。

　　前者用于识别物体和检测物体与机器人的距离等信息，后者安装在末端执行器上，检测处理精巧作业的感觉信息。常见的外部传感器有力觉传感器、触觉传感器、接近觉传感器、视觉传感器等。

机器人一般结构

　　三、机器人分类

　　我国的机器人专家从应用环境出发，将机器人分为两大类，即工业机器人和特种机器人。

　　所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。而特种机器人则是除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人，包括：服务机器人、水下机器人、娱乐机器人、军用机器人、农业机器人、机器人化机器等。

　　在特种机器人中，有些分支发展很快，有独立成体系的趋势，如服务机器人、水下机器人、军用机器人、微操作机器人等。

　　国际机器人联合会将机器人分为两类，工业机器人和服务机器人。工业机器人是“一种应用于工业自动化的，含有三个及以上的可编程轴的、自动控制的、可编程的、多功能执行机构，它可以是固定式的或移动式的”。服务机器人则是“一种半自主或全自主工作的机器人，它能完成有益于人类健康的服务工作，但不包括从事生产的设备”。这和我国的分类基本是一致的。

　　也有的按负载重量分，有的按控制方式分，有的按自由度分，有的按结构分，有的按应用领域分。一般的分类方式：

　　示教再现型机器人：通过引导或其它方式，先教会机器人动作，输入工作程序，机器人则自动重复进行作业。

　　数控型机器人：不必使机器人动作，通过数值、语言等对机器人进行示教，机器人根据示教后的信息进行作业。

　　感觉控制型机器人：利用传感器获取的信息控制机器人的动作。

　　适应控制型机器人：机器人能适应环境的变化，控制其自身的行动。

　　学习控制型机器人：机器人能“体会”工作的经验，具有一定的学习功能，并将所“学”的经验用于工作中。

　　智能机器人：以人工智能决定其行动的机器人。

　三、机器人的优缺点

　　机器人使用的优点

　　机器人和自动化技术在多数情况下可以提高生产率，安全性，效率，产品质量和产品的一性；

　　机器人可以在危险的环境下工作，而无需考虑生命保障或安全的需要；

　　机器人无需舒适的环境，例如考虑照明，空调，通风以及噪音隔离等。

　　机器人能不知疲倦，不知厌烦地持续工作，他们不会有心理问题，做事不拖沓，不需要医疗保险或假期；

　　机器人除了发生故障或磨损外，将始终如一地保持精确度；

　　机器人具有比人高得多的精确度。直线位移精度可达千分之几英寸（1英寸=2.54cm），新型的半导体晶片处理机器人具有微英寸级的精度；

　　机器人和其附属设备及传感器具有某些人类所不具备的能力；

　　机器人可以同时响应多个激励或处理多项任务，而人类只能响应一个现行激励。

　　机器人使用的负面

　　机器人替代了工人，由此带来经济和社会问题；

　　机器人缺乏应急能能力，除非该紧急情况能够预知并已在系统中设置了应对方案，否则不能很好地处理紧急情况。同时，还需要有安全措施来确保机器人不会伤害操作人员以及与他一起工作的机器（设备）。这些情况包括：不恰当或错误的反应、缺乏决策的能力、断电、机器人或其它设备的损伤、人员伤害；

　　机器人尽管在一定情况下非常出众，但其能力在以下方面仍具有局限性（与人相比），表现在：自由度、灵巧度、传感器能力视觉系统、实时响应。

　　四、机器人的性能指标

　　以下几项用来定义机器人的性能指标：

　　负荷能力：负荷能力是机器人在满足其它性能要求的情况下，能够承担的负荷重量。例如，一台机器人的最大负荷能力可能远大于它的额定负荷能力，但是达到最大负荷时，机器人的工作精度可能会降低，可能无法准确地沿着预定的轨迹运动，或者产生额外的偏差。机器人的负荷量与其自身的重量相比往往非常小。例如，Fanuc Robotics LRMate机器人自身重86磅，而其负荷量仅为6.6磅；M16机器人自身重594磅，而其负荷量仅为35磅。

　　运动范围：运动范围是机器人在其工作区域内可以达到的最大距离。机器人可按任意的姿态达到其工作区域内的许多点（这些点称为灵巧点）。然而，对于其他一些接近于机器人运动范围的极限线，则不能任意指定其姿态（这些点称为非灵巧点）。说明：运动范围是机器人关节长度和其构型的函数。

　　精度：精度是指机器人到达指定点的精确程度说明：它与驱动器的分辨率以及反馈装置有关。大多数工业机器人具有0.001英寸或更高的精度。

　　重复精度：重复精度是指如果动作重复多次，机器人到达同样位置的精确程度。举例：假设驱动机器人到达同一点100次，由于许多因素会影响机器人的位置精度，机器人不可能每次都能准确地到达同一点，但应在以该点为圆心的一个圆区范围内。该圆的半径是由一系列重复动作形成的，这个半径即为重复精度。说明：重复精度比精度更为重要，如果一个机器人定位不够精确，通常会显示一固定的误差，这个误差是可以预测的，因此可以通过编程予以校正。

　　举例：假设一个机器人总是向右偏离0.01mm，那么可以规定所有的位置点都向左偏移0.01mm英寸，这样就消除了偏差。说明：如果误差是随机的，那它就无法预测，因此也就无法消除。重负精度限定了这种随机误差的范围，通常通过一定次数地重复运行机器人来测定。