機器人感覺順序分兩步進行，如圖6 - 1所示。
1)變換——通過硬件把相關(guān)目標(biāo)特性轉(zhuǎn)換為信號。
2)處理——把所獲信號變換為規(guī)劃及執(zhí)行某個機器人功能所需要的信息，包括預(yù)處 理和解釋兩個步驟。在預(yù)處理階段，一般通過硬件來改善信號。在解釋階段，一般通過軟 件對改善了的信號進行分析，并提取所需要的信息。
舉例來說，一個傳感器(如電視攝像機或模數(shù)轉(zhuǎn)換器)把物體的表面反射變換為一組數(shù) 字化電壓值的二維數(shù)組，這些電壓值是與電視攝像機接受到的光強成正比的。預(yù)處理器 (如濾波器)用來降低信號噪聲，解釋器(即計算機程序)用于分析預(yù)處理數(shù)據(jù)，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(jié)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(fù)該感覺順序，直至得到所需要的信息為止。
傳感器遇到特定氣味會產(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(zhuǎn)化成能夠傳遞的電信號，然后對傳感器陣列傳入的信號進行濾 波、放大和特征提取
部相關(guān)聯(lián)函數(shù)(Head-Related Transfer Function,HRTF)法、時延估計(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
首先要把話音分割成單詞(或音素),然后進行語法分析,最后辨識出話音的含義,用得最多的是模式匹配方法,如統(tǒng)計模型的隱Markov模型,在大詞匯量的語 音識別上取得了很大的進展
確定識別方法所用的特征;將接收到的話音提取特征矩陣;與事先存儲在系統(tǒng)之內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)模板中的特征矩陣相比較，計算它們的距離;確定所說的話是什么
TOP5 廠商份額維持在 60%,各家廠商積極尋求突破，排名切換激烈。整個協(xié)作機器人市場參與玩家正在不斷增多， 市場也暫未定型，各類玩家蓄勢待發(fā)
本土協(xié)作機器人企業(yè)展現(xiàn)其豐富的解決方案及高性價比,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(yīng)用延展性在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用和非工業(yè)領(lǐng)域開拓新場景
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主流趨勢;調(diào)整期（2018-2019 年）進入修煉內(nèi)功的階段;穩(wěn)步期（2022-2024 年）展現(xiàn)出了其發(fā)展的強勁韌性與潛力
通過電流環(huán)、關(guān)節(jié)力矩傳感器、安全皮膚對外部力覺進行感知，從而達成對“碰撞”的有效檢測;電磁抱剎閘從接收到制動信號到完成制動的響應(yīng)時間可控制在 50ms 以內(nèi)
2D 技術(shù)起步較早，技術(shù)和應(yīng)用也相對成熟;3D 視覺更接近人眼，其核心在于對 3D 幾何數(shù)據(jù)的采集和利用,可獲取物體的深度信息，實現(xiàn)多維度定位識別
協(xié)作機器人在市場上的成功應(yīng)用， 有助于提高人們對機器人技術(shù)的認(rèn)知度和接受度，為人形機器人的市場推廣打下基礎(chǔ);一些為人形機器人研發(fā)的高性能傳感器和輕量化材料，可能會逐漸應(yīng)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(shè)置各種傳感器,當(dāng)人員無故進入防護區(qū)時，立即使工作站中的各種運動設(shè)備停止工作;或機器人及其周邊設(shè)備必須在降速條件下啟動運轉(zhuǎn)
機器人手腕所能抓取的質(zhì)量是機器人一個重要性能指標(biāo);機器人的名義工作空間是機器人的另 一 個重要性能指標(biāo);自由度是否可以在作業(yè)范圍內(nèi)滿足作業(yè)的姿態(tài)要求
