1技术集群
路线图中使用以下主要技术集群：
系统开发：更好的系统和工具。
人-机器人交互：更好的交互
机电一体化：制造更好的机器
感知、导航和认知：更好的行动和意识

2 系统开发
“更好的工具和流程，以求更佳的系统”
为建立用于现实世界应用的机器人系统，已确定需要一种远超出当前发展水平的系统程序、方法和模型以及工具相关系统工程方法：
在复杂机器人系统的开发中，软件和系统设计方法和能力被视为“成败”的因素。
开发需要专注于“总生命周期（软件）支持”――从初始的产品创意，到运行/使用时间结束……及其之后。
对未来机器人技术的进一步传播以及建立机器人商业生态系统来说，开放性和标准化被认为是重要属性。
所有复杂机器人系统的核心以及整个生命周期中，都需要基于模型的方法。为了解决日渐增加的复杂性，需要从面向人的文档驱动方法向计算机辅助工具和计算机可处理的模型驱动方法转变，以从设计支持流程中获益。模型使用方式不同，图1所示预想的阶跃变化可以反映出。
与通用标准的（软件）工程和算法的开发不同，在机器人应用开发中，迄今为止一直抽离出来的一些额外约束条件必须要考虑到。这需要转变开发过程相关的观点、焦点、范式、和方法论，以及对模块和过程建立进行语义描述。

图1: 机器人（软件）开发和生命周期支持中的阶跃变化。

模型是真实系统的抽象表现。模型采集了足够多对诸如系统设计、开发等某个特定目的具有价值的特征
在机器人设计过程的开发中，过程分析对过程改善是至关重要的。技术集群关系到机器人和机器人设计的过程。要在新产品开发过程中节约时间和成本，在开发阶段的早期最容易做到，这一点很好理解。系统设计所用的工具、模型、标准、过程和工作流程都能够帮助简化开发过程。在这些技术上的投资对产品和服务开发的及时开发非常重要，也是刺激可行的机器人产业的一个关键性促成因素。

2.1 技术说明
系统开发下的技术侧重于系统开发和整合过程所用的方法和软件方面。这种技术结合旨在为机器人开发者和制造商提供基础工程方法和软件工具，在设计、开发和整合阶段使用。
机器人是多种技术加以整合的结果。如同其他领域的商品一样（移动装置、通讯、汽车驾驶辅助系统），可用的复杂软件组件和完整子系统越来越多，机器人的成功关键取决于将这些复杂系统整合到功能强大而且价格低廉的机器人之中的能力。
正如EFFIROB研究所示，“软件开发会给服务机器人的制造商和整合者带来相当高的成本”。产生这种情况是因为处理异构机器人系统广泛范围需要与系统集成相关的技术和方法，而这些技术和方法在当前还比较缺乏。软件框架和机器人中间件的开发项目重点在于子域（如：实时传感器-执行机构网络、传感器数据融合、子系统集成、认知）。这使得子系统设计及横向整合相关能力有了很大改善。但顺畅的垂直整合（系统的系统）尚未妥善解决。

图2：结合技术和领域

系统集成所需的可重复使用的机器人建立模块，其形式为定义明确的模块，属性有明确解释及定义，为此需要有系统的和科学支持的方法。这种模块化集成系统支持不同角色之间的切换，会刺激零部件供应链并显著改变机器人市场。因此，系统开发是一个重要的技术集群，需要R&D&I的关注。

当前功能布局状态：
通常没有系统开发过程（突出体现在缺乏整体结构模型和方法）。因此需要机器人系统构建过程中的工艺技术，而不是按照已建立的工程过程进行。
可用的集成框架和中间件其特性和范围多种多样，由不同目标驱动。迄今为止这些努力都尚未达到机器人商品的状态。通常来说不同设计方法之间存在一种冲突关系：自由选择更受学术界青睐，而且主要适合于探索性研究（ROS、YARP、OROCOS），而无需选择引入角色分离和关注点分离结构，这正是商业生态系统的先决条件（OpenRTM、SmartSoft）。

自由选择 意味着支持多种不同的方案。由用户（行业专家、客户、系统工程师、系统设计者、系统部署者、终端用户、非专家用户）来决定哪一种最适合其需求。这就要求有相当多的专业知识和用户约束，以避免非互操作方案的混合。一般来说，学术界更偏好这种方法，因为它看起来有最大的开放度和灵活性。但是，因为没有关于如何确保可组合性和系统级一致性的指导，可能付出的代价也会比较高。相反，无需选择 对于选定的结构提供了明确指导。但是对工具设计者的责任要求较高，要设计出恰当的不会阻碍发展及未来设计的结构。

无需选择 要以开放结构为基础，但是有些全球性企业（如：谷歌）可能会将其专有的商业生态系统“锁定”。
到目前为止仍然缺少经阐释的资源意识和服务质量属性。随之而来的结果就是，无法为机器人系统配置或提供用于某一项应用的适当充分的资源。这与汽车、航空航天和微电子等其他技术领域相反。
安全性和复杂系统（自主/认知）并不是自然兼容的。其原因在于内在不安全组件的存在、安全性的要求/验证的刚性，以及在一项复杂系统内部要检查的功能性安全关系的复杂性。
包/模块的选择缺乏决策支持。应该提供一种语义描述（机器可翻译）来支持，语义描述包括性能参数、组件级别认证或满足标准等附加信息在内。
正式模型、理论方法以及复合和验证工具通常仅仅关注数学模型和方法，而忽视了当前计算机系统及相关高级软件的功能和限制。而在其他行业领域，如机电一体化，在这些方面主要针对的是封闭系统，需要扩展到机器人系统的所有部分。由于机器人系统以及操作环境具有开放性，这些在机器人中是缺失的。

2.2  关键技术和方法
重点在于以下关注点和设计驱动因素：
服务质量（性能级别、带有语义注释模型部分的系统构建模块）
资源感知
稳健性
安全性
模型标准化
这些方面出现的时间点不同（逐步求精），取决于应用领域。需要根据机器人应用的具体需求对原始的系统工程方法进行实质性扩展。上述所列各方面在生命周期中如果引入过迟可能会导致产生不恰当的解决方案或应用。

通用方法
对包括高级需求工程在内的开发过程核心领域采用系统方法。整体系统架构及其自动化设计的规范包括通信拓扑、参考架构、开放式架构和模块化服务架构等问题。一个主要的目标是要达到组件的高度可重用性。
步骤1是对抽象层次建模，将实现的技术问题与功能性的概念问题分开。建模包括可用性和可靠性、可扩展性和可进化性、使用（人机交互、用户接受和人体工程学）
在机器人软件的整个生命周期中（开发、系统集成、部署、运行时），角色分离是需要支持的一项关键属性，从而使对其他高科技行业中已建立的典型结构进行创新成为可能。主要角色包括组件开发者、系统集成者、应用领域专家、框架开发者、工具开发者、专业用户或消费者。这使得元模型、模型、标准等层级上的协作成为可能。特别是在学术界和行业之间的对话中维持的开放自由的标准能够作为一项结构元素促成机器人商业生态系统。在创新背景之下，重点是引入自由选择，同时也对无需选择仍然持开放态度。

关键技术/方法：
模型驱动工程：在其他行业领域已达到成熟水平的核心技术，但在机器人领域尚未达到。模型驱动软件开发（MDSD）和DSL（领域特定语言）是实现机器人领域角色分离所需的核心技术，同时也可改善编写能力、系统集成以及解决非功能特性问题。
使用语义技术，例如：对功能性和界面的语义描述，可搜索有解释属性的“现成组件”，在设计空间探索过程中编写能力的一致性可以依赖。这会提高可重用性并且使提供黑盒（保护知识产权）或白盒（开源）组件成为可能。
在所有层级使用模式（结构性，用于模型驱动设计）
逐步求精法：即使在第一个设计步骤/阶段中也可支持部分H/W绑定，而不像在OMG方法中那样只在最后一个步骤支持。需要对后期/早期绑定进行建模，以使不同方面在不同的时间点出现。
结构和设计方法，可集成系统不同部分的代表性需求，如：安全性、容错性、不确定性等，但确保与这些方面相关的整体系统特性。结构应可在处理和通信中实现由硬件/软件平台支持的系统级属性硬实时、准实时和软实时（混合实施）。

硬件/软件协同设计
软件/系统工程中的形式方法是以数学和形式逻辑为基础的技术和工具，用来描述系统的高级行为和属性，对实现不约束。这些工具能够自动检查系统行为和属性是否满足系统要求，例如实时保证、可信性、可靠性、稳健性。即使大多数技术与领域无关，研究需要将其有效地使用在机器人上，相对航空电子和汽车等其他领域来说更具有挑战性。先进的机器人系统与其他软件密集型领域的主要差异是对自主决策的需求，以便可充分面对开放式环境并且仅对有限的资源做出响应。

中间件和虚拟化是用来改善计算机系统性能、定制化、资源控制和可靠性的技术，通过对硬件和软件资源行为从其物理实现中分离而实现。

2.3  预期阶跃变化
总生命周期支持
•开发者角色定义（组件开发者、系统集成者、应用专家、框架/工具开发者等）
•用于跨市场机器人软件开发的通用过程模型，提供可靠、安全、可配置的、适应性强而且可重复使用的应用。
•软件产品线：自动选择部件- 自动化测试和验证组件、系统和应用、方法和工具，以实现一个系统的多个实例以及适应规范的细微变化。
•预防性维护，及时检测到可能即将发生的故障
•组件和应用的依赖意识更新和维护（可更新性/可维护性）
•系统易于监控和诊断-运行时检查
•运行时可适应性设计

参考实现的工具和可用性
•使用统一的工具支持角色分离、（软件）构建模块的可组合性以及机器人的QoS。包括需求工程、图形设计、设计验证、组件兼容性验证（“集成模拟器”）、基于模型的验证和代码生成。
•在欧洲内部进行强大的开放源支持架构开发，为开放式商业生态系统的开发提供条件，并降低新公司进入壁垒（中小企业、初创企业）
•参考架构实例化和工具支持（包括验证、版本管理等），支持分布式计算和控制（云）
•面向任务编程，即，编程基于规范而不是功能文本（如：图形化编程环境、演示技术编程）。高级配置（从编程到任务规范）由用户执行。
•模拟和真实机器人之间无缝迁移- 硬件在环和软件在环可用技术。运行期间机器人/计算平台之间无缝迁移（如：云虚拟机）
•复杂系统功能整合以及整体系统行为模拟，包括硬件/软件在环技术。
•开发针对自主和半自主机器人设计的系统工程工具，特别是要解决由多个机器人组成的集成和部署问题，以及系统和环境之间的交互。
•要制定具体的自主和半自主机器人的设计系统工程工具，尤其要解决集成和部署多个机器人组成的整个系统，以及系统与环境之间的相互作用。
•可根据应用领域定制的通用工具：使专家建模/引入其DSL成为可能。

可重复使用和可组合的构建模块
•在系统设计技术中输入来自其他市场领域（如：汽车、航空航天等）的最佳实践。确保更广泛的系统工程届的最佳实践通过合作快速吸收到机器人领域，并作为系统工程工具开发的一项驱动因素。[步骤1]
•开发设计模式，创建参考架构。[步骤2]
•作为长期目标，使用新过程而不是增加组件进行集成。（“集成科学”） [步骤3]
•建立广泛使用的标准界面，以帮助实现系统的模块化结构。
•开发带有明确定义界面的模块化（跨领域）系统架构，可允许系统修改并提供附加功能。
•加入软件密集型组件的新技术，用于即插即用组件系统、只能物理子系统和智能设备（自识别模块和自配置系统）。
•用于几个领域的参考架构，跨多个操作环境和机器人配置工作。他们考虑的因素包括混合实时方面、资源感知、动态部署、通信拓扑、开放式架构和服务模块化。

服务质量无处不在
•满足行业应用要求（安全性、保障性、可靠性、时效性、吞吐量、响应时间、容错、部署、可扩展性、可维护性、可进化性、人机交互、用户接受、人体工程学）的架构、可重复使用的软件组件和基于模型的设计组件。
•安全性设计、稳健性设计、QoS设计、经阐释的资源感知和服务质量属性
•系统全自动恢复-通过改变生产操作或物理系统架构进行自修复。自配置，模块化系统能够按照安全性或其他非功能性需求自主重新编排架构。考虑到开放式环境中资源稀少，智能实时重构使用设计时间模型以确保适当的服务质量。[步骤3]
•基于模型的验证（从系统设计到部署的运行时系统的自动转换）
•现成组件，带有经实地验证的开放界面或是带有一个显著的TRL作为机器人应用的基础。机器人组件质量的标准化度量。
•资源级自主 – 在预先定义的反应场景中选择和实现[步骤1]
•资源级自主– 根据之前的知识生成和实现新的反应场景[步骤2]
•能够自主分配任务给自己执行的资源[步骤3]
•首先连接软件模型与决策机制：设计时使用的软件模型解释了机器人运行时决策和运行时配置的有目的的开放式可变性，是为了更好地满足非功能性需求[步骤2]
•软件模型与认知架构的无缝互动：机器人将其软件模型用于资源感知和服务质量决策与配置，以实现开放环境资源稀缺下的适当稳健性[步骤3]

模型、知识表达和标准
•标准化的组件元模型，允许不同中间件、角色分离、关注点分离之间的互操作性。
•机器人整个生命周期使用的模型和领域特定语言（例如：任务模型、资源模型、平台模型等）。
•信息处理和知识处理的模型与实体世界模型相融合，包括时间和空间概念。环境信息、机器人资源（本体）和产品过程的多模式表达的标准化语义描述。
•资源需求、功能和可变点的抽象（黑盒）建模。增强的系统合成法用以确保顺畅的系统级组成。构建模块的语义建模，用于软件组件的重复使用。
•标准化（即插即生产作为标准化、可编程性等等的候选）、物理部分的标准化和集成（硬件和结构）、数据和协议的标准化。
•通过结合机械电子建模方法与计算机建模方法完整描述机电行为- 系统100%虚拟验证
•广义的中性任务和资源建模–根据资源和任务特性实现资源编程自动化
•机器人整合到物联网中，使用大数据方法和语义Web技术（工业4.0）
•机器人部件的多物理建模（流体、电流等）- 实时控制中进行整合
非技术性阶跃变化：
•积极地将科学成果传播到研究和创新项目中，避免重复工作、加快行业创新和开发周期（例如：通过增加软件开发活动实现），为欧洲机器人界提供附加价值。
•建立机器人软件系统工程将其作为一门学科，促进创新，并且会形成一个依赖于有效合作与竞争平衡的机器人商业生态系统，
•商业生态系统的开发基于新兴的组件标准化和模块化
•开发认证和资格认定系统用于标准模块和组件。
•达到接受并熟悉模型为中心的方法（术语及相关技术），如：通过培训/传播活动（包括对行业的特别关注）。

2.4  基准和指标
技术指标：
•标准化的测试、失效时间以及其他已知指标
•设计和调试新生产系统所需时间

非技术指标（或评估标准）：
•按照行业进行评估，投资于方法或工具集表示成功。
•测量到的项目结果的重复使用，定义可重复使用度
•在5到10个机器人项目中（学术的、产业的）使用相同的元模型组（他们独立于具体的编程语言、操作系统、中间件、机器人平台、工具链）
•系统集成相关项目的预算（目前管理、研究和演示成本是划定的，系统集成成本/工作是否可在规划过程期间确定？）

基准
•试用装置（附有完善的文档、可访问）用来对不同方法进行比较，如，在食品加工过程中用于个体调试的移动操纵。这些装置会帮助分析当前的集成方法并总结出集成过程的详细需求和工具。
•项目采用不同方法实现同一系统，以垂直方式（从模型到实体安装）而非横向方式评估利弊。

2.5  对领域和产品的影响
设计中复杂性的管理对每个领域都非常重要。
预想的过程和工具是适用于所用应用领域的。然而极有可能的情况是没有任何单个的过程模型或工具链可以应用到所有领域中。可以覆盖几个相关应用领域的通用过程将被开发、定制用于那些领域的个性化需求。
系统设计技术将会带来下列重要优点：
•在系统开发过程中减少风险和工作量
•降低成本、开发时间以及上市时间
•增加产品和服务的稳健性和质量
更具体地说，预期影响包括：
•包含明确定义属性的系统（安全性、稳健性、模块化、资源感知、服务质量）
•使开发更加简单而且更易管理，增加机器人技术的占用
•小企业进入市场的壁垒降低
•新的安全性和认知功能用于商业用途，例如：机器人周边的动态的自定义安全带、决策功能，这些功能在所定义的设定中使用是“安全”的。

2.6  对系统能力的影响
系统工程和系统集成背景下的系统能力有两部分：一方面，开发工具和方法有特定的能力，而这些工具的应用会使最终形成的系统因系统开发过程而具有特定属性和能力。
这些活动的影响将会从构建机器人系统的工艺中转移到的已建立的计算机支持的用于系统的系统的工程过程中。这些会涉及到一种机器人商业生态系统中的商业模式（包括各级别机器人软件的竞争性市场–从设备驱动到应用和软件框架与工具），这种商业生态系统也支持一个结构性的技术转移，为自由探索机器人技术而进行的结构性技术转移。系统的系统的更高技术准备度可以通过一种更加集中和系统的方式实现。

2.7  对其他技术的影响
因为系统开发技术对机器人技术的各个方面有着广泛影响，系统开发和其他技术集群之间存在着很强的交联。这涉及到所有与非结构化环境和人类交互的相关技术，包括认知和人工智能技术、知觉、学习，以及HW相关技术，例如传感器和（高级）执行机构，因为他们是系统的构建模块，需要在设计过程中加以考虑。