機器人感覺(jué)順序分兩步進(jìn)行，如圖6 - 1所示。
1)變換——通過(guò)硬件把相關(guān)目標特性轉換為信號。
2)處理——把所獲信號變換為規劃及執行某個(gè)機器人功能所需要的信息，包括預處 理和解釋兩個(gè)步驟。在預處理階段，一般通過(guò)硬件來(lái)改善信號。在解釋階段，一般通過(guò)軟 件對改善了的信號進(jìn)行分析，并提取所需要的信息。
舉例來(lái)說(shuō)，一個(gè)傳感器(如電視攝像機或模數轉換器)把物體的表面反射變換為一組數 字化電壓值的二維數組，這些電壓值是與電視攝像機接受到的光強成正比的。預處理器 (如濾波器)用來(lái)降低信號噪聲，解釋器(即計算機程序)用于分析預處理數據，并確定該物 體的同一性、位置和完整性。
圖6-1中的反饋環(huán)節表明，如果所獲得的信息不適用，那么,這種信息可被反饋以修 正和重復該感覺(jué)順序，直至得到所需要的信息為止。
傳感器遇到特定氣味會(huì )產(chǎn)生電阻或者頻率的變化，我們就是將這些變 化捕捉到，并轉化成能夠傳遞的電信號，然后對傳感器陣列傳入的信號進(jìn)行濾 波、放大和特征提取
部相關(guān)聯(lián)函數(Head-Related Transfer Function,HRTF)法、時(shí)延估計(Time Delay Of Arrival,TDOA) 法、基于最大輸出功率的可控波束形成方法、基于高分辨率譜 估計的定位方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )定位方法和基于聲壓幅度比的定位方法等
首先要把話(huà)音分割成單詞(或音素),然后進(jìn)行語(yǔ)法分析,最后辨識出話(huà)音的含義,用得最多的是模式匹配方法,如統計模型的隱Markov模型,在大詞匯量的語(yǔ) 音識別上取得了很大的進(jìn)展
確定識別方法所用的特征;將接收到的話(huà)音提取特征矩陣;與事先存儲在系統之內的標準模板中的特征矩陣相比較，計算它們的距離;確定所說(shuō)的話(huà)是什么
TOP5 廠(chǎng)商份額維持在 60%,各家廠(chǎng)商積極尋求突破，排名切換激烈。整個(gè)協(xié)作機器人市場(chǎng)參與玩家正在不斷增多， 市場(chǎng)也暫未定型，各類(lèi)玩家蓄勢待發(fā)
本土協(xié)作機器人企業(yè)展現其豐富的解決方案及高性?xún)r(jià)比,扶持政策為機器人行業(yè)的快速發(fā)展提供了保障;協(xié)作機器人具有更廣的應用延展性在工業(yè)領(lǐng)域應用和非工業(yè)領(lǐng)域開(kāi)拓新場(chǎng)景
起步期（2015-2017 年)人機共融逐漸成為行業(yè)發(fā)展的核心方向與市場(chǎng)主流趨勢;調整期（2018-2019 年）進(jìn)入修煉內功的階段;穩步期（2022-2024 年）展現出了其發(fā)展的強勁韌性與潛力
通過(guò)電流環(huán)、關(guān)節力矩傳感器、安全皮膚對外部力覺(jué)進(jìn)行感知，從而達成對“碰撞”的有效檢測;電磁抱剎閘從接收到制動(dòng)信號到完成制動(dòng)的響應時(shí)間可控制在 50ms 以?xún)?
2D 技術(shù)起步較早，技術(shù)和應用也相對成熟;3D 視覺(jué)更接近人眼，其核心在于對 3D 幾何數據的采集和利用,可獲取物體的深度信息，實(shí)現多維度定位識別
協(xié)作機器人在市場(chǎng)上的成功應用， 有助于提高人們對機器人技術(shù)的認知度和接受度，為人形機器人的市場(chǎng)推廣打下基礎;一些為人形機器人研發(fā)的高性能傳感器和輕量化材料，可能會(huì )逐漸應用到協(xié)作機器人中，提高協(xié)作機器人的性能和競爭力
工作站必須設置各種傳感器,當人員無(wú)故進(jìn)入防護區時(shí)，立即使工作站中的各種運動(dòng)設備停止工作;或機器人及其周邊設備必須在降速條件下啟動(dòng)運轉
機器人手腕所能抓取的質(zhì)量是機器人一個(gè)重要性能指標;機器人的名義工作空間是機器人的另 一 個(gè)重要性能指標;自由度是否可以在作業(yè)范圍內滿(mǎn)足作業(yè)的姿態(tài)要求
