機器人輔助穿衣過(guò)程中，使用一種多傳感器信息融合的人體骨骼實(shí)時(shí)追蹤方法，使機器人既可以基于力的信息自動(dòng)改變運動(dòng)軌跡從而保證用戶(hù)安全，又可以完成穿衣任務(wù)

避障使用的傳感器各種各樣，其特點(diǎn)和適用范圍也不同。根據不同的原理，可分為：超聲波傳感器、紅外傳感器、激光傳感器和視覺(jué)傳感器等

基于電子皮膚的軟體機器人傳感、機器學(xué)習在柔性電子皮膚上的應用、形狀感知、面向軟體機器人的反饋控制和機器人的操作

與機器人互動(dòng)時(shí)研究人的大腦將有助于更清晰、更深入地了解人機交互，從而為社交機器人的春天奠定基礎，將社會(huì )維度整合到人與這些機器的交流中來(lái)加速人與機器人的交互研究，有助于推動(dòng)創(chuàng )造真正的社交機器人

機器人對環(huán)境的感知大多通過(guò)激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波傳感器、GPS這五類(lèi)傳感器及其之間的組合來(lái)實(shí)現自主移動(dòng)功能

教育服務(wù)機器人：指具有教與學(xué)智能的服務(wù)機器人，機器人教育：模塊化機器人和機器人套件是機器人教育中常見(jiàn) 的輔助產(chǎn)品

教育機器人經(jīng)歷了從概念先行到價(jià)格營(yíng)銷(xiāo)到回歸內容與價(jià)值本質(zhì)的發(fā)展階段變遷

機器人感知系統包括傳感器的選擇和配置，以及算法和實(shí)現，利用了一個(gè)單目相機，一個(gè)短程二維激光測距儀，車(chē)輪編碼器和慣性測量單元。

低級技能學(xué)習或建模的三種主要方法：動(dòng)態(tài)運動(dòng)基元(DMP)，G斯混合建模與回歸(GMM-GMR)，隱馬爾科夫模型（HMM）

人類(lèi)教師提供的示教被用來(lái)推斷執行G級技能的意圖,現代方法也使用基于獎勵函數的強化學(xué)習方法來(lái)實(shí)現期望目標

蘇州行政審批局實(shí)現機器人導覽服務(wù)。5G G速互聯(lián)網(wǎng)接入服務(wù)。異地超G清視頻通話(huà)

由于機器視覺(jué)可以提供目標物的顏色、形狀、紋理、深度等豐富的信息，且精度相當G，成本相對較低，因此以往關(guān)于植物檢測的研究大多基于機器視覺(jué)