機器人的工作原理,這大概是最詳細的解析了!

很多人一聽到「機器人」這三個字腦中就會浮現「外形酷炫」、「功能強大」、「高端」等這些詞，認為機器人就和科幻電影裡的「終結者」一樣高端炫酷。其實不然，在本文中，我們將探討機器人學的基本概念，並了解機器人是如何完成它們的任務的。

從最基本的層面來看，人體包括五個主要組成部分： 

身體結構

肌肉系統，用來移動身體結構

感官系統，用來接收有關身體和周圍環境的信息

能量源，用來給肌肉和感官提供能量

大腦系統，用來處理感官信息和指揮肌肉運動

當然，人類還有一些無形的特徵，如智能和道德，但在純粹的物理層面上，此列表已經相當完備了。

機器人的組成部分與人類極為類似。一個典型的機器人有一套可移動的身體結構、一部類似於馬達的裝置、一套傳感系統、一個電源和一個用來控制所有這些要素的計算機「大腦」。從本質上講，機器人是由人類製造的「動物」，它們是模仿人類和動物行為的機器。

仿生袋鼠機器人

機器人的定義範圍很廣，大到工廠服務的工業機器人，小到居家打掃機器人。按照目前最寬泛的定義，如果某樣東西被許多人認為是機器人，那麼它就是機器人。許多機器人專家（製造機器人的人）使用的是一種更為精確的定義。他們規定，機器人應具有可重新編程的大腦（一臺計算機），用來移動身體。

根據這一定義，機器人與其他可移動的機器（如汽車）的不同之處在於它們的計算機要素。許多新型汽車都有一臺車載計算機，但只是用它來做微小的調整。駕駛員通過各種機械裝置直接控制車輛的大多數部件。而機器人在物理特性方面與普通的計算機不同，它們各自連接著一個身體，而普通的計算機則不然。

大多數機器人確實擁有一些共同的特性

首先，幾乎所有機器人都有一個可以移動的身體。有些擁有的只是機動化的輪子，而有些則擁有大量可移動的部件，這些部件一般是由金屬或塑料製成的。與人體骨骼類似，這些獨立的部件是用關節連接起來的。

機器人的輪與軸是用某種傳動裝置連接起來的。有些機器人使用馬達和螺線管作為傳動裝置；另一些則使用液壓系統；還有一些使用氣動系統（由壓縮氣體驅動的系統）。機器人可以使用上述任何類型的傳動裝置。

其次，機器人需要一個能量源來驅動這些傳動裝置。大多數機器人會使用電池或牆上的電源插座來供電。此外，液壓機器人還需要一個泵來為液體加壓，而氣動機器人則需要氣體壓縮機或壓縮氣罐。

所有傳動裝置都通過導線與一塊電路相連。該電路直接為電動馬達和螺線圈供電，並操縱電子閥門來啟動液壓系統。閥門可以控制承壓流體在機器內流動的路徑。比如說，如果機器人要移動一隻由液壓驅動的腿，它的控制器會打開一隻閥門，這隻閥門由液壓泵通向腿上的活塞筒。承壓流體將推動活塞，使腿部向前旋轉。通常，機器人使用可提供雙向推力的活塞，以使部件能向兩個方向活動。

機器人的計算機可以控制與電路相連的所有部件。為了使機器人動起來，計算機會打開所有需要的馬達和閥門。大多數機器人是可重新編程的。如果要改變某部機器人的行為，您只需將一個新的程序寫入它的計算機即可。

並非所有的機器人都有傳感系統。很少有機器人具有視覺、聽覺、嗅覺或味覺。機器人擁有的最常見的一種感覺是運動感，也就是它監控自身運動的能力。在標準設計中，機器人的關節處安裝著刻有凹槽的輪子。在輪子的一側有一個發光二極體，它發出一道光束，穿過凹槽，照在位於輪子另一側的光傳感器上。當機器人移動某個特定的關節時，有凹槽的輪子會轉動。在此過程中，凹槽將擋住光束。光學傳感器讀取光束閃動的模式，並將數據傳送給計算機。計算機可以根據這一模式準確地計算出關節已經旋轉的距離。計算機滑鼠中使用的基本系統與此相同。

以上這些是機器人的基本組成部分。機器人專家有無數種方法可以將這些元素組合起來，從而製造出無限複雜的機器人。機器臂是最常見的設計之一。

英語裡「機器人」(Robot)這個術語來自於捷克語單詞robota，通常譯作「強制勞動者」。用它來描述大多數機器人是十分貼切的。世界上的機器人大多用來從事繁重的重複性製造工作。它們負責那些對人類來說非常困難、危險或枯燥的任務。

最常見的製造類機器人是機器臂。一部典型的機器臂由七個金屬部件構成，它們是用六個關節接起來的。計算機將旋轉與每個關節分別相連的步進式馬達，以便控制機器人（某些大型機器臂使用液壓或氣動系統）。與普通馬達不同，步進式馬達會以增量方式精確移動。這使計算機可以精確地移動機器臂，使機器臂不斷重複完全相同的動作。機器人利用運動傳感器來確保自己完全按正確的量移動。

這種帶有六個關節的工業機器人與人類的手臂極為相似，它具有相當於肩膀、肘部和腕部的部位。它的「肩膀」通常安裝在一個固定的基座結構（而不是移動的身體）上。這種類型的機器人有六個自由度，也就是說，它能向六個不同的方向轉動。與之相比，人的手臂有七個自由度。

一個六軸工業機器人的關節

人類手臂的作用是將手移動到不同的位置。類似地，機器臂的作用則是移動末端執行器。您可以在機器臂上安裝適用於特定應用場景的各種末端執行器。有一種常見的末端執行器能抓握並移動不同的物品，它是人手的簡化版本。機器手往往有內置的壓力傳感器，用來將機器人抓握某一特定物體時的力度告訴計算機。這使機器人手中的物體不致掉落或被擠破。其他末端執行器還包括噴燈、鑽頭和噴漆器。

工業機器人專門用來在受控環境下反覆執行完全相同的工作。例如，某部機器人可能會負責給裝配線上傳送的花生醬罐子擰上蓋子。為了教機器人如何做這項工作，程式設計師會用一隻手持控制器來引導機器臂完成整套動作。機器人將動作序列準確地存儲在內存中，此後每當裝配線上有新的罐子傳送過來時，它就會反覆地做這套動作。

機器臂是製造汽車時使用的基本部件之一

大多數工業機器人在汽車裝配線上工作，負責組裝汽車。在進行大量的此類工作時，機器人的效率比人類高得多，因為它們非常精確。無論它們已經工作了多少小時，它們仍能在相同的位置鑽孔，用相同的力度擰螺釘。製造類機器人在計算機產業中也發揮著十分重要的作用。它們無比精確的巧手可以將一塊極小的微型晶片組裝起來。

機器臂的製造和編程難度相對較低，因為它們只在一個有限的區域內工作。如果您要把機器人送到廣闊的外部世界，事情就變得有些複雜了。

首要的難題是為機器人提供一個可行的運動系統。如果機器人只需要在平地上移動，輪子或軌道往往是最好的選擇。如果輪子和軌道足夠寬，它們還適用於較為崎嶇的地形。但是機器人的設計者往往希望使用腿狀結構，因為它們的適應性更強。製造有腿的機器人還有助於使研究人員了解自然運動學的知識，這在生物研究領域是有益的實踐。

機器人的腿通常是在液壓或氣動活塞的驅動下前後移動的。各個活塞連接在不同的腿部部件上，就像不同骨骼上附著的肌肉。若要使所有這些活塞都能以正確的方式協同工作，這無疑是一個難題。在嬰兒階段，人的大腦必須弄清哪些肌肉需要同時收縮才能使得在直立行走時不致摔倒。同理，機器人的設計師必須弄清與行走有關的正確活塞運動組合，並將這一信息編入機器人的計算機中。許多移動型機器人都有一個內置平衡系統（如一組陀螺儀），該系統會告訴計算機何時需要校正機器人的動作。

波士頓動力最新升級版的Atlas人形機器人

兩足行走的運動方式本身是不穩定的，因此在機器人的製造中實現難度極大。為了設計出行走更穩的機器人，設計師們常會將眼光投向動物界，尤其是昆蟲。昆蟲有六條腿，它們往往具有超凡的平衡能力，對許多不同的地形都能適應自如。

某些移動型機器人是遠程控制的，人類可以指揮它們在特定的時間從事特定的工作。遙控裝置可以使用連接線、無線電或紅外信號與機器人通信。遠程機器人常被稱為傀儡機器人，它們在探索充滿危險或人類無法進入的環境（如深海或火山內部）時非常有用。有些機器人只是部分受到遙控。例如，操作人員可能會指示機器人到達某個特定的地點，但不會為它指引路線，而是任由它找到自己的路。

NASA研發可遠程控制的太空機器人R2

自動機器人可以自主行動，無需依賴於任何控制人員。其基本原理是對機器人進行編程，使之能以某種方式對外界刺激做出反應。極其簡單的碰撞反應機器人可以很好地詮釋這一原理。

這種機器人有一個用來檢查障礙物的碰撞傳感器。當您啟動機器人後，它大體上是沿一條直線曲折行進的。當它碰到障礙物時，衝擊力會作用在它的碰撞傳感器上。每次發生碰撞時，機器人的程序會指示它後退，再向右轉，然後繼續前進。按照這種方法，機器人只要遇到障礙物就會改變它的方向。

高級機器人會以更精巧的方式運用這一原理。機器人專家們將開發新的程序和傳感系統，以便製造出智能程度更高、感知能力更強的機器人。如今的機器人可以在各種環境中大展身手。

較為簡單的移動型機器人使用紅外或超聲波傳感器來感知障礙物。這些傳感器的工作方式類似於動物的回聲定位系統：機器人發出一個聲音信號（或一束紅外光線），並檢測信號的反射情況。機器人會根據信號反射所用的時間計算出它與障礙物之間的距離。

較高級的機器人利用立體視覺來觀察周圍的世界。兩個攝像頭可以為機器人提供深度感知，而圖像識別軟體則使機器人有能力確定物體的位置，並辨認各種物體。機器人還可以使用麥克風和氣味傳感器來分析周圍的環境。

某些自動機器人只能在它們熟悉的有限環境中工作。例如，割草機器人依靠埋在地下的界標確定草場的範圍。而用來清潔辦公室的機器人則需要建築物的地圖才能在不同的地點之間移動。

較高級的機器人可以分析和適應不熟悉的環境，甚至能適應地形崎嶇的地區。這些機器人可以將特定的地形模式與特定的動作相關聯。例如，一個漫遊車機器人會利用它的視覺傳感器生成前方地面的地圖。如果地圖上顯示的是崎嶇不平的地形模式，機器人會知道它該走另一條道。這種系統對於在其他行星上工作的探索型機器人是非常有用的。

有一套備選的機器人設計方案採用了較為鬆散的結構，引入了隨機化因素。當這種機器人被卡住時，它會向各個方向移動附肢，直到它的動作產生效果為止。它通過力傳感器和傳動裝置緊密協作完成任務，而不是由計算機通過程序指導一切。這和螞蟻嘗試繞過障礙物時有相似之處：螞蟻在需要通過障礙物時似乎不會當機立斷，而是不斷嘗試各種做法，直到繞過障礙物為止。

在本文的最後幾部分，我們來看看機器人世界中最引人注目的領域：人工智慧和研究型機器人。多年來，這些領域的專家們使機器人科學有了長足的進步，但他們並不是機器人的唯一製造者。幾十年中，以此為愛好的人儘管為數很少，但充滿熱情，他們一直在全世界各地的車庫和地下室裡製造機器人。

家庭自製機器人是一種正在迅速發展的亞文化，在網際網路上具有相當大的影響力。業餘機器人愛好者利用各種商業機器人工具、郵購的零件、玩具甚至老式錄像機組裝出他們自己的作品。

和專業機器人一樣，家庭自製機器人的種類也是五花八門。一些到周末才能工作的機器人愛好者們製造出了非常精巧的行走機械，而另一些則為自己設計了家政機器人，還有一些愛好者熱衷於製造競技類機器人。在競技類機器人中，人們最熟悉的是遙控機器人戰士，就像您在《戰鬥機器人》(BattleBots)節目中看到的那樣。這些機器算不上「真正的機器人」，因為它們沒有可重新編程的計算機大腦。它們只是加強型遙控汽車。

比較高級的競技類機器人是由計算機控制的。例如，足球機器人在進行小型足球比賽時完全不需要人類輸入信息。標準的機器人足球隊由幾個單獨的機器人組成，它們與一臺中央計算機進行通信。這臺機算機通過一部攝像機「觀察」整個球場，並根據顏色分辨足球、球門以及己方和對方的球員。計算機隨時都在處理此類信息，並決定如何指揮它的球隊。

適應性和通用性

個人計算機革命以其卓越的適應能力為標誌。標準化的硬體和程式語言使計算機工程師和業餘程式設計師們可以根據其特定目的製造計算機。計算機零件與工藝用品有幾分相似，它們的用途不計其數。

迄今為止的大多數機器人更像是廚房用具。機器人專家們將它們製造出來以專門用於特定用途。但是它們對完全不同的應用場景的適應能力並不是很好。

這種情況正在改變。一家名叫Evolution Robotics的公司開創了適應型機器人軟硬體領域的先河。該公司希望憑藉一款易用的「機器人開發人員工具包」開拓出自己的利基市場。

這個工具包有一個開放式軟體平臺，專門提供各種常用的機器人功能。例如，機器人學家可以很容易地將跟蹤目標、聽從語音指令和繞過障礙物的能力賦予它們的作品。從技術角度來看，這些功能並不具有革命性的意義，但不同尋常的是，它們集成在一個簡單的軟體包中。

這個工具包還附帶了一些常見的機器人硬體，它們可以很容易地與軟體相結合。標準工具包提供了一些紅外傳感器、馬達、一部麥克風和一臺攝像機。機器人專家可以利用一套加強型安裝組件將所有這些部件組裝起來，這套組件包括一些鋁製身體部件和結實耐用的輪子。

當然，這個工具包不是讓您製造平庸的作品的。它的售價超過700美元，絕不是什麼廉價的玩具。不過，它向新型機器人科學邁進了一大步。在不遠的將來，如果您要製造一個可以清潔房間或在您離開的時候照顧寵物的新型機器人，您可能只需編寫一段BASIC程序就能做到，這將為您省下一大筆錢。

人工智慧(AI)無疑是機器人學中最令人興奮的領域，無疑也是最有爭議的：所有人都認為，機器人可以在裝配線上工作，但對於它是否可以具有智能則存在分歧。

就像「機器人」這個術語本身一樣，您同樣很難對「人工智慧」進行定義。終極的人工智慧是對人類思維過程的再現，即一部具有人類智能的人造機器。人工智慧包括學習任何知識的能力、推理能力、語言能力和形成自己的觀點的能力。目前機器人專家還遠遠無法實現這種水平的人工智慧，但他們已經在有限的人工智慧領域取得了很大進展。如今，具有人工智慧的機器已經可以模仿某些特定的智能要素。

計算機已經具備了在有限領域內解決問題的能力。用人工智慧解決問題的執行過程很複雜，但基本原理卻非常簡單。首先，人工智慧機器人或計算機會通過傳感器（或人工輸入的方式）來收集關於某個情景的事實。計算機將此信息與已存儲的信息進行比較，以確定它的含義。計算機會根據收集來的信息計算各種可能的動作，然後預測哪種動作的效果最好。當然，計算機只能解決它的程序允許它解決的問題，它不具備一般意義上的分析能力。象棋計算機就是此類機器的一個範例。

某些現代機器人還具備有限的學習能力。學習型機器人能夠識別某種動作（如以某種方式移動腿部）是否實現了所需的結果（如繞過障礙物）。機器人存儲此類信息，當它下次遇到相同的情景時，會嘗試做出可以成功應對的動作。同樣，現代計算機只能在非常有限的情景中做到這一點。它們無法像人類那樣收集所有類型的信息。一些機器人可以通過模仿人類的動作進行學習。在日本，機器人專家們向一部機器人演示舞蹈動作，讓它學會了跳舞。

有些機器人具有人際交流能力。Kismet是麻省理工學院人工智慧實驗室製作的機器人，它能識別人類的肢體語言和說話的音調，並做出相應的反應。Kismet的作者們對成人和嬰兒之間的交互方式很感興趣，他們之間的交互僅憑語調和視覺信息就能完成。這種低層次的交互方式可以作為類人學習系統的基礎。

Kismet機器人

Kismet和麻省理工學院人工智慧實驗室製造的其他機器人採用了一種非常規的控制結構。這些機器人並不是用一臺中央計算機控制所有動作，它們的低層次動作由低層次計算機控制。項目主管羅德尼·布德克斯(Rodney Brooks)相信，這是一種更為準確的人類智能模型。人類的大部分動作是自動做出的，而不是由最高層次的意識來決定做這些動作。

人工智慧的真正難題在於理解自然智能的工作原理。開發人工智慧與製造人造心臟不同，科學家手中並沒有一個簡單而具體的模型可供參考。我們知道，大腦中含有上百億個神經元，我們的思考和學習是通過在不同的神經元之間建立電子連接來完成的。但是我們並不知道這些連接如何實現高級的推理能力，甚至對低層次操作的實現原理也並不知情。大腦神經網絡似乎複雜得不可理解。

因此，人工智慧在很大程度上還只是理論。科學家們針對人類學習和思考的原理提出假說，然後利用機器人來實驗他們的想法。

正如機器人的物理設計是了解動物和人類解剖學的便利工具，對人工智慧的研究也有助於理解自然智能的工作原理。對於某些機器人專家而言，這種見解是設計機器人的終極目標。其他人則在幻想一個人類與智能機器共同生活的世界，在這個世界裡，人類使用各種小型機器人來從事手工勞動、健康護理和通信。許多機器人專家預言，機器人的進化最終將使我們徹底成為半機器人，即與機器融合的人類。有理由相信，未來的人類會將他們的思想植入強健的機器人體內，活上幾千年的時間！

無論如何，機器人都會在我們未來的日常生活中扮演重要的角色。在未來的幾十年裡，機器人將逐漸擴展到工業和科學之外的領域，進入日常生活，這與計算機在20世紀80年代開始逐漸普及到家庭的過程類似。