一、感知与认知技术

1.传感器技术：机器人通过各种传感器（如摄像头、激光雷达、触觉传感器等）获取外界环境的信息，实现感知能力。

2.计算机视觉：机器人利用计算机视觉技术进行图像识别、目标跟踪等任务，实现对视觉信息的理解和分析。

3.自然语言处理：机器人通过自然语言处理技术能够理解和处理人类语言，实现与人类的交流和对话。

二、运动与操作技术

1.运动控制：机器人运动控制技术能够实现机器人的准确运动和姿态调整，包括轨迹规划、运动学和动力学控制等方面。

2.手眼协调：机器人通过手眼协调技术能够精确地控制手部运动，并与视觉信息进行关联，实现高精度的操作和操控能力。

三、控制与规划技术

1.运动规划：机器人通过运动规划技术能够生成适应任务需求的轨迹和路径规划，实现高效的运动控制。

2.控制系统：机器人的控制系统能够实现对机器人动作和状态的控制，保证机器人的稳定性和安全性。

四、人机交互技术

1.触觉反馈：机器人通过触觉反馈技术能够感知与人的接触和力度，实现更加人性化的交互体验。

2.语音识别与合成：机器人通过语音识别技术能够理解人类的语音指令，并通过语音合成技术进行回应，实现自然的语音交互。

五、学习与智能技术

1.机器学习：机器人通过机器学习技术能够从数据中学习和推理，提升自身的智能水平和决策能力。

2.深度学习：深度学习是机器学习领域的一种重要技术，也是机器人学习与智能的关键技术之一。深度学习通过构建深层神经网络模型，可以自动从大规模数据中学习和提取特征，实现对复杂任务的高效处理和决策。在机器人领域，深度学习可以应用于各个方面，例如： 

   (1）视觉识别与理解：深度学习在计算机视觉领域具有广泛的应用。机器人可以通过深度学习技术进行图像识别、目标检测、图像分割等任务，实现对环境中的物体和场景的理解。

   (2）运动与姿态控制：深度学习可以应用于机器人的运动和姿态控制。通过训练深度学习模型，机器人可以学习复杂的动作模式和姿态调整，实现高精度的运动控制。

   (3）自主导航与路径规划：深度学习可以帮助机器人实现自主导航和路径规划。通过深度学习模型对环境进行建模和学习，机器人可以根据当前环境的特征和目标要求，选择合适的路径规划和导航策略。

   (4）自然语言处理与对话系统：深度学习在自然语言处理领域也具有重要应用。机器人可以通过深度学习技术进行语音识别、语义理解和语言生成，实现与人类的自然对话和交流。

   (5）强化学习与智能决策：深度强化学习是将深度学习与强化学习相结合的方法，用于让机器人通过与环境的交互学习最优的行为策略。机器人可以通过深度强化学习实现智能决策和自主学习能力，适应不同的任务和环境。

技术参数

机器人的结构、用途和用户要求的不同，机器人的技术参数也不同。一般来说，机器人的技术参数主要包括自由度、工作范围、工作速度、承载能力、精度、驱动方式、控制方式

自由度

机器人的自由度是指机器人所具有的独立坐标轴运动的数目，但是一般不包括手部（末端操作器）的开合自由度。自由度表示了机器人动作灵活的尺度。机器人的自由度越多，越接近人手的动作机能，其通用性越好；但是自由度越多结构也越复杂。

机器人的工作范围是指机器人手臂或手部安装点所能达到的空间区域。因为手部末端操作器的尺寸和形状是多种多样的，为了真实反映机器人的特征参数，这里指不安装末端操作器时的工作区域。机器人工作范围的形状和大小十分重要，机器人在执行作业时可能会因为存在手部不能达到的作业死区而无法完成工作任务。机器人所具有的自由度数目机器组合决定其运动图形；而自由度的变化量（即直线运动的距离和回转角度的大小）则决定着运动图形的大小。

工作速度

指机器人在工作载荷条件下、匀速运动过程中，机械接口中心或工具中心点在单位时间内所移动的距离或转动的角度。产品说明书中一般提供了主要运动自由度的最大稳定速度，但是在实际应用中仅考虑最大稳定速度是不够的。这是因为运动循环包括加速启动、等速运行和减速制动三个过程。如果最大稳定速度高允许的极限加速度小，则加减速的时间就会长一些，即有效速度就要低一些。所以，在考虑机器人运动特性时，除了要注意最大稳定速度外，还应注意其最大允许的加减速度。

承载能力

指机器人在工作范围内的任何位姿上所能承受的最大负载，通常可以用质量、力矩、惯性矩来表示。承载能力不仅决定于负载的质量，而且还与机器人运行的速度和加速度的大小和方向有关。一般低速运行时，承载能力大，为安全考虑，规定在高速运行时所能抓起的工件质量作为承载能力指标。定位精度是指机器人手部实际到达位置与目标位置之间的差异。如果机器人重复执行某位置给定指令，它每次走过的距离并不相同，而是在一平均值附近变化，变化的幅度代表重复精度。分辨率是指机器人每根轴能够实现的最小移动距离或最小转动角度。

驱动方式

是指机器人的动力源形式，主要有液压驱动、气压驱动和电力驱动等方式。

控制方式

指机器人用于控制轴的方式，目前主要分为伺服控制和非伺服控制。

机器人的性能

感知能力

机器人的感知能力是指其可以感知自身和周围环境的能力，包括视觉感知、听觉感知、力觉感知、味觉感知等多种形式。其中，视觉感知是机器人最主要的感知手段。通过视觉传感器，机器人可以获取到不同波段的光信号，即图像信息，从而实现对环境的感知。听觉感知可以让机器人听到声音并进行语音识别和语音合成。

决策能力

机器人的决策能力是指其基于感知信息做出决策的能力。机器人的决策过程主要包括三个步骤：感知信息的获取、信息处理和行动计划的生成。机器人可以通过机器学习等技术将获取的感知信息转化为可供决策使用的数据，并通过算法构建模型来做出决策。

执行能力

机器人的执行能力是指其将决策转化为行动的能力。机器人的执行方式主要有两种，即基于规则的执行和基于学习的执行。基于规则的执行是指机器人通过预先设定的规则实现任务，比如程序员编写的源代码。而基于学习的执行则是指机器人通过学习数据和模型，自行选择最优行动方案。

以上是机器人的三大性能特点。除了以上特点之外，机器人的可编程性、灵活性、可扩展性和智能化程度也是机器人技术不断发展的关键特点。随着机器人技术不断发展和普及，相信未来机器人将会更好地为人类服务。

机器人的特点

可编程

生产自动化的进一步发展是柔性自动化。机器人可随其工作环境变化的需要而再编程。

拟人化

机器人在机械结构上有类似人的行走、腰转、大臂、小臂、手腕、手爪等部分，在控制上有电脑。

通用性

除了专门设计的专用的工业机器人外，一般机器人在执行不同的作业任务时具有较好的通用性。

机电一体化

机器人技术涉及的学科相当广泛，但是归纳起来是机械学和微电子学的结合机电一体化技术。