人工智能技術的發展將促使機器人更加“智能”， 能完成更加復雜的工作
基于2D、3D攝像頭信息采集，實現目標感知
利用反饋的位置信息構建圖像，形成當前未知與目標位姿的映射關系
依賴關節控制器，實現 機器人運動
約束控制系統的輸入和狀態，滿足系統運行及安全性要求
基于神經網絡優化協作機器人系統模型的不確定性
以視覺、觸覺為核心，進行感知模態信息融合
多面、準確獲取信息，進行運動預測與意圖識 別
依托神經網絡等智能技術，加強作業執行中的主動性與穩定性
控制導診機器人與外界環境、與人的交互作用力
依托阻抗控制方法調節交互過程中的位置偏差與力偏差
交互力控制是提升導診器人安全性的重要保障
| 資料獲取 | |
智能導診機器人在醫院服務 |
|
| 服務機器人在展館迎賓講解 |
|
| 解決方案 | |
| == 資訊 == | |
| » AI機器人賦能大物流數智化裝卸應用場景- | |
| » 智能移動雙臂機器人,多自由度雙臂協同操作 | |
| » 基于協作機器人生態的OTA智慧服務平臺: | |
| » 人形機器人/建筑機器人智能生產場景:機器 | |
| » 基于足式機器人的變電站智能巡檢方案-提高 | |
| » 一帶一路人工智能應用場景案例集2025- | |
| » 人形機器人輕量化大勢所趨,鎂合金與特種工 | |
| » 人形機器人本體：AI技術革命，車企轉型具 | |
| » 從固定機械臂到人形機器人移動機器人的演進 | |
| » 人形機器人行業深度報告：驅動因素、現狀及 | |
| » 2025人形機器人應用趨勢挑戰及建議報告 | |
| == 機器人推薦 == | |
服務機器人(迎賓、講解、導診...) |
|
智能消毒機器人 |
|
機器人底盤 |
 |
