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仿生智能机器人的设计与实现随着科学技术的发展，机器人技术已经越来越成熟，并得到越来越广泛的应用。
目前，随着人工智能技术的不断发展，仿生智能机器人逐渐成为研究、开发的热点领域。
本文将就仿生智能机器人的设计与实现进行探讨。
一、机器人的分类机器人可以根据其用途和功能进行分类。
根据用途可以将其分为工业机器人、服务机器人等。
根据功能可以将其分为自主式机器人、协作式机器人、仿生机器人等。
而仿生机器人又可以进一步分类为仿生智能机器人和仿生机械臂等。
二、仿生智能机器人的设计仿生智能机器人的设计主要包括以下几个方面。
1. 传感器的设计：仿生智能机器人需要大量的传感器来感知周围的情况，如视觉传感器、触觉传感器、听觉传感器等。
这些传感器需要具备高精度和高可靠性，才能确保机器人的操作精度和安全性。
2. 运动系统的设计：仿生智能机器人的运动系统需要符合生物学的机理，如人类的关节运动等。
同时，机器人的运动系统需要具备高速、高精度、高负载等特性，以满足各种操作需求。
3. 控制系统的设计：仿生智能机器人的控制系统需要具备高智能的特性，能够自主学习和适应环境，能够自主感知周围环境的变化，从而实现高效的操作。
4. 人机交互接口的设计：仿生智能机器人需要提供友好的人机交互接口，方便用户进行控制和操作。
这个接口可以是语音识别、手势识别、虚拟现实等形式。
三、仿生智能机器人的实现仿生智能机器人的实现需要通过一系列的研究和技术创新来实现。
以下是实现仿生智能机器人的一些关键技术。
1. 深度学习技术：深度学习技术可以通过神经网络模拟人类的智力，从而实现机器人的自主学习和适应环境。
2. 机器视觉技术：机器视觉技术可以通过图像识别、目标跟踪等技术，实现机器人对周围环境的全面感知。
3. 传感器技术：传感器技术是实现机器人感知环境的基础。
目前已经研发出了各种类型的传感器，如激光雷达、视觉传感器等。
4. 运动控制技术：运动控制技术可以实现机器人的高速、高精度运动，如闭环控制、PID控制等。
仿生墨鱼机器人及其关键技术研究共3篇仿生墨鱼机器人及其关键技术研究1随着科技的发展，人们对机器人的需求越来越高，尤其是在某些领域中，如海洋勘测和潜水，机器人可以替代人类进行危险和繁琐的工作。
为此，仿生墨鱼机器人应运而生。
本文将介绍仿生墨鱼机器人及其关键技术研究的概述。
一、仿生墨鱼机器人的概述仿生墨鱼机器人是由中国科学院深海科学与工程研究所的研究人员研发的一种智能水下机器人。
它采用了仿生学的原理，模仿了真正的墨鱼，外形和姿态均与真正的墨鱼十分相似。
它特别适合进行水下勘测和观测任务。
仿生墨鱼机器人采用了一些新技术，例如柔性运动、多自由度控制和自主导航等，能够自如地在水下前进，同时还配备了高清摄像头和激光雷达等设备，能够精确地捕捉周围的环境信息。
二、仿生墨鱼机器人的关键技术仿生墨鱼机器人的关键技术包括了以下几个方面：1、柔性运动技术仿生墨鱼机器人的柔性运动技术是其最大的亮点。
为了实现真正的墨鱼般的柔性运动，研究人员采用了基于流体动力学的仿生学原理，将柔性材料和机械臂等结构相结合，使机器人能够更加灵活地运动。
此外，该技术还能够使机器人在快速移动时减少水阻，降低能量消耗。
2、多自由度控制技术仿生墨鱼机器人共有八个触手，每个触手都具备多自由度的运动能力。
通过利用机械臂的多自由度控制技术，可以控制机器人在复杂的水下环境中进行高精度的定位和导航。
3、自主导航技术自主导航技术是机器人技术中比较重要的一项技术，也是仿生墨鱼机器人的关键技术之一。
通过内置的自主导航系统，可以实现机器人的自主控制和运动。
自主导航系统包括了传感器、航迹规划和动力系统等子系统。
4、智能控制技术智能控制技术是仿生墨鱼机器人的核心技术之一，具有自主学习、自适应和自主决策等特点，可以对周围环境进行感知和分析，对机器人进行控制和优化。
同时，该技术还能够保证机器人在执行任务时具有高效性、精准性和可靠性。
三、仿生墨鱼机器人的应用前景仿生墨鱼机器人具有广阔的应用前景，尤其是在水下勘测、海洋资源开发和水下灾害救援等领域中有着广泛的应用。
人体仿生机器人的设计与控制技术随着科技的不断发展，人体仿生机器人已经成为研究的一个重要领域。
人体仿生机器人是通过模仿人体器官、骨骼和运动系统的结构和功能，设计和制造的一类机器人。
它可以模拟人体的动作和行为，具有广泛的应用前景，涵盖了医疗、救援、残疾人辅助等领域。
本文将重点介绍人体仿生机器人的设计与控制技术方面的研究进展和应用前景。
在人体仿生机器人的设计中，关键是模仿人体的结构和功能。
人体的骨骼和肌肉系统是机器人设计的关键部分。
通过仿生学的原理和技术，可以设计出类似人体骨骼和肌肉的结构，使得机器人具有类似人体的自由度和灵活性。
同时，人体的运动控制系统也是人体仿生机器人设计的关键所在。
在设计与控制技术上，需要结合机械学、力学、控制论等学科的知识，确保机器人的动作控制精确和准确。
在人体仿生机器人的控制技术方面，研究人员提出了许多创新性的方法和算法。
一种常见的控制方法是模仿人体中枢神经系统的工作原理，通过神经网络模型来实现机器人的动作控制。
这种方法模拟了人体神经元之间的相互作用，通过计算机模拟人体神经网络的工作方式，实现机器人的动作控制。
另一种常见的控制方法是使用传感器来感知周围环境和机器人自身状态，并根据传感器数据来实现机器人的动作控制。
这种方法可以使机器人对环境的变化做出快速反应，提高机器人的自主性和应对能力。
此外，人体仿生机器人的设计与控制技术还涉及到力传感器和运动学算法的应用。
力传感器可以测量机器人与环境之间的作用力，从而实现机器人的精确力控制。
通过运动学算法，可以实现机器人的动作规划和路径规划，确保机器人的动作流畅和精确。
这些技术的应用可以使人体仿生机器人在医疗领域具有更好的适应性和精确性，为医生和患者提供更好的医疗服务。
人体仿生机器人的应用前景非常广泛。
在医疗领域，它可以用于手术辅助、康复训练等方面。
通过人体仿生机器人，可以减少医生手术的风险和手术时间，提高手术的精确度和准确性；同时，通过机器人康复训练，可以帮助患者恢复运动功能，提高康复效果。
人体仿生机器人设计与控制技术研究人体仿生机器人是一种结合了生物学、机械工程学、电气工程学和控制理论的交叉学科研究领域。
它模仿人体结构和功能，利用先进的机械、传感器和控制技术，实现与人体类似的运动和操作能力。
本文将介绍人体仿生机器人设计与控制技术的研究成果以及其在不同领域的应用。
首先，人体仿生机器人的设计需要模拟人体的结构和运动机制。
基于解剖学和生理学的研究，研发者可以了解人体的各个部分之间的结构和功能关系，并将其应用到机器人的设计中。
例如，通过研究人体的骨骼系统和肌肉组织，可以设计出类似的机械结构和驱动系统，模拟人体的骨骼和肌肉运动。
同时，利用传感器技术可以获取人体运动时的姿势、力量等信息，进一步优化机器人的设计。
人体仿生机器人的设计不仅需要满足机械力学的要求，还需要结合生物学特征，使得机器人能够具有类似人体的灵活性和适应性。
其次，控制技术是人体仿生机器人的关键。
通过运用先进的控制算法和方法，可以实现对机器人的高精度控制。
以人体行走为例，需要通过对机器人的步态分析和控制，使得机器人能够稳定地行走。
传感器可以实时检测机器人的姿势、速度和重心位置等信息，控制器根据这些信息实时调整机器人的步态和运动力度，以达到稳定行走的效果。
此外，还需要解决能源供应和噪声控制等问题，以进一步提高机器人的性能和稳定性。
人体仿生机器人的研究成果在许多领域具有广泛的应用前景。
在医疗领域，人体仿生机器人可以被用于辅助手术。
通过具备高精度和灵活性的机械手臂，医生可以完成精细的手术操作，减少手术风险和创伤。
在康复领域，人体仿生机器人可以帮助行动不便的人进行康复训练，恢复肌肉和神经功能。
此外，在危险环境下，例如火灾、爆炸等场景，人体仿生机器人可以替代人类执行任务，避免人身伤害。
除了医疗和救援领域，人体仿生机器人在工业制造、军事领域和娱乐产业等方面也有应用。
在工业制造中，人体仿生机器人可以承担繁重和危险的重复性工作，提高生产效率和质量。
仿生学与机器人技术随着科技的不断发展，仿生学和机器人技术成为了研究的热点，它们的相互融合和发展对人类的生产生活方式产生了深远的影响。
本文将探讨仿生学与机器人技术的相关问题，分别从基础、应用、发展等不同角度来阐述其相关内容，力图全面展现这两大领域的发展状况。
一、仿生学的基础仿生学，顾名思义，就是以生物为学习和发展的对象。
它的发展始于20世纪50年代，经过60多年的探索研究，现在已经成为一门独立的学科。
人们通过对生物形态、生理机能和行为天性的研究，以及对生命现象的模仿和再造，进一步发现和理解生命科学中的各个层面。
在仿生学的研究中，机器人是最为关键的一个工具。
它可以模仿生物的智能表现和身体动作，从而实现仿生的目的。
设计出仿生机器人则是实现人类仿生学的核心目标之一。
一些听起来神奇的仿生机器人已经在现实生活中实现，比如仿猴子手臂的机器人，仿生蜗牛机器人等等，这些机器人在医疗、救援等领域得到了广泛应用。
二、机器人技术的应用在大多数人们的印象中，机器人是可以替代人类工作的职业机器人，这其中有一部分产业是生活服务型机器人，如清洗、洗涤、打扫、保育等机器人，另外还有一部分产业是智能制造机器人，如工业制造、生产线自动化等机器人，又比如医疗型助手机器人，如手术机器人、辅助护理机器人、医疗跟踪机器人等机器人技术的应用。
近年来，人类已经创造出了许多智能机器人，大多是以仿生学的理论为基础进行研制。
例如，现在的机器人可以模仿人类的肢体动作，并具有智能控制，按照人类需要，来完成相关的任务。
在众多的机器人应用领域，智能制造机器人被广泛应用，使许多人类生产过程变得更加高效和规范。
在医疗等领域，机器人还可以感知和识别病变信号，辅助医疗人员护理病人，让医生能够更加专注和精准地开展诊疗工作。
三、发展趋势随着科技创新不断提升，仿生学和机器人技术领域的发展呈现出多层次、多领域的趋势。
在仿生学领域，各种学科专业的结合正在推进着仿生学的发展，使仿生学从生物学的一个分支逐渐向多学科交叉的学科领域延伸。
仿生机器人技术的关键应用和操作指南随着科技的不断发展，人工智能和机器人技术成为了当今世界的热门话题。
其中，仿生机器人技术作为人工智能领域的一个重要分支，正逐渐引起人们的关注。
仿生机器人是指模仿生物机体的形态、功能和行为特征，来设计和制造的一类机器人。
它将生物的优越性能和智能引入到机器人系统中，具有广泛的应用前景。
本文将介绍仿生机器人技术的关键应用，并提供一份操作指南，帮助读者了解和使用仿生机器人。
一、仿生机器人的关键应用领域1. 医疗卫生仿生机器人在医疗卫生领域的应用已经取得了显著的进展。
它可以在手术过程中精确操作，降低手术风险和创伤。
例如，通过仿生机器人辅助手术，医生可以实现微创手术、精准定位和高精度操作，提高手术的成功率。
此外，仿生机器人还可以用于康复治疗，帮助残疾人士恢复功能，改善生活质量。
2. 救援和灾害应对仿生机器人在救援和灾害应对中发挥着重要的作用。
它可以进入受损建筑物或危险区域，执行搜索救援任务。
利用仿生机器人的高机动性和智能感知能力，可以更有效地搜索和救援被困人员，减少救援人员受到的威胁。
此外，仿生机器人还能够在灾害现场进行环境监测和数据收集，为灾害应对和预警提供重要支持。
3. 环境监测和保护仿生机器人在环境监测和保护方面有广泛的应用前景。
它可以模拟生物的感知能力，用于监测大气、水质、土壤等环境参数。
通过搭载各种传感器和数据采集设备，仿生机器人可以实时收集并传输环境数据，帮助科学家进行环境监测和研究。
此外，仿生机器人还可以用于环境治理，例如清理海洋污染、清理有害物质等。
4. 工业生产和制造仿生机器人在工业生产和制造领域也得到了广泛应用。
它可以模仿生物的灵活性和机械臂的力量，实现高精度操作和自动化生产。
利用仿生机器人的高速度、高灵活性和高稳定性，可以提高工业生产的效率和质量。
此外，仿生机器人还能够在工厂和生产线中承担危险和重复性工作，降低工人的劳动强度。
二、仿生机器人的操作指南1. 了解仿生机器人的原理和特性在使用仿生机器人之前，用户需要了解它的原理和特性。
解读仿生机器人技术：从原理到应用一、仿生机器人技术概述仿生机器人技术是一种以生物仿生学为基础，结合机械工程、电子工程、信息工程等多个学科的综合性技术。
其基本概念源于生物体的结构和功能，目的是设计和制造出具有类似生物体结构和功能的机器人。
这种机器人不仅具有人类或生物体的某些能力，如行走、攀爬、感知等，而且可以模拟生物体的某些智慧和适应能力，使其在复杂和未知的环境中具有更好的生存和执行能力。
二、技术原理与核心领域仿生机器人技术主要涉及生物仿生学、机械动力学、电子工程、信息工程等多个学科领域。
其中，生物仿生学是基础，它研究生物体的结构和功能，为机器人设计提供灵感。
机械动力学则关注如何将生物体的结构和功能转化为机械系统和运动学模型。
电子工程和信息工程则负责机器人的硬件和软件系统的设计和实现。
三、主要应用场景和案例分析仿生机器人技术在许多行业和领域都有广泛的应用，如救援、医疗、农业、娱乐等。
在救援领域，仿生机器人可以模仿蝙蝠的飞行方式，用于搜索和救援任务，尤其是在地震等灾害发生后，可以在废墟中寻找被困者。
在医疗领域，仿生机器人可以模仿人类的肌肉和神经系统，用于辅助康复训练和治疗。
在农业领域，仿生机器人可以模仿昆虫的行走和采集方式，用于高效地采集农产品。
在娱乐领域，仿生机器人可以模仿动物的形态和动作，作为玩具或表演节目等。
四、关键技术与挑战仿生机器人技术虽然具有广泛的应用前景，但仍面临着许多挑战。
首先，生物体的结构和功能非常复杂，如何将其转化为机械系统和运动学模型是一个难题。
其次，仿生机器人的感知和适应能力还需要进一步提高，以便更好地适应复杂和未知的环境。
此外，仿生机器人的能源效率也是一个关键问题，如何提高其能源效率以保证其长时间运行也是一个挑战。
五、发展趋势与前景展望随着科学技术的不断进步，仿生机器人技术也在不断发展。
未来仿生机器人技术可能的发展方向包括：更逼真的生物体模拟、更高效的能源系统、更智能的控制系统等。
仿生机器人关键技术随着仿生学和机器人技术的不断发展，仿生机器人得到了越来越广泛的应用。
仿生机器人是一种模拟生物学结构和功能的机器人，它们能够模仿生物体的某些特点和能力，实现人机交互、智能控制和自适应等功能。
仿生机器人的关键技术包括机械设计、传感器技术、控制算法、智能识别和执行等方面，下面将分别进行介绍。
一、机械设计在仿生机器人的设计中，机械结构的创新与改进是非常关键的。
机械设计需要从仿生学角度出发，将生物的结构和功能应用到机器人的设计中，如仿鸟类翅膀的结构设计，仿鱼类游泳的机械构造等。
机械设计还需要考虑机器人的运动方式和环境适应性，以提高机器人的运动效率和灵活性。
二、传感器技术传感器技术是机器人感知和反馈外部环境的重要手段，能够为机器人提供位置、速度、力度、距离等信息。
在仿生机器人中，传感器技术的应用可以让机器人获得更多的多样化的感知信息，实现智能自适应。
常用的传感器有触觉传感器、视觉传感器、声学传感器等。
三、控制算法控制算法是仿生机器人实现智能控制的关键技术，也是机器人行为的基础。
控制算法包括运动、感知和决策等方面。
在仿生机器人中，控制算法需要模拟仿生生物的神经系统和运动机制，实现机器人的自主控制和自适应性。
目前，人工神经网络、模糊控制、遗传算法等算法被广泛应用在仿生机器人的控制中。
四、智能识别智能识别是指机器人通过采集、处理和分析环境信息，自主学习和适应环境。
智能识别技术可以增强机器人的自主性和智能化，提高机器人的行为效率和反应速度。
常用的智能识别技术包括模式识别、机器人视觉等。
五、执行能力执行能力是指机器人完成任务的能力，包括机械运动、动作执行等。
机器人的执行能力需要充分考虑机械设计、传感器技术和控制算法等因素，以达到优化的执行效果。
在仿生机器人中，执行能力的提高可以充分利用仿生生物的运动机制和反射弧机制等。
综上所述，仿生机器人关键技术包括机械设计、传感器技术、控制算法、智能识别和执行能力等方面，这些技术的完善和发展可以促进仿生机器人在多个领域的广泛应用。
仿生机器人的基本原理和设计技术随着科技发展的日益迅速，人工智能和仿生机器人的研究也逐渐得到突破。
仿生机器人是指利用生物学原理和技术，将机器人的设计和制造与生物学息息相关的特点相结合，以达到更高的效率和性能。
下面，本文将从仿生机器人的基本原理和设计技术两个方面来探究这一科技的发展趋势。
一、仿生机器人的基本原理1. 生物学仿生机器人的设计基础来自于生物学的研究。
生物学的研究涉及到生物的结构、功能和特性等多个方面。
这些方面都是仿生机器人设计者需要了解和理解的。
2. 机械学仿生机器人的设计也涉及到一些机械学方面的知识。
机械学对于设计机器人的运动系统十分重要。
机器人的运动系统需要能够模拟人类和其他生物的运动方式，具备足够的稳定性和抗干扰性，以完成机器人的各种任务。
3. 传感技术仿生机器人需要与环境进行交互，这就需要传感技术的应用。
传感技术可以获取环境的相关信息，例如光线、色彩、声音、气体等等。
这些信息可以为机器人的行为决策提供帮助。
4. 控制技术控制技术是仿生机器人的关键技术之一。
控制技术可以有效控制机器人的运动方式、行为等其他方面，帮助机器人更好的完成任务。
二、仿生机器人的设计技术1. 运动仿真运动仿真是仿生机器人的设计关键技术之一。
仿生机器人的运动仿真需要考虑机器人的运动模式、速度、位置等等因素。
通过运动仿真，设计者可以更好地预测仿生机器人的运动特性和趋势，从而对其进行更好的设计。
2. 材料研究材料研究是仿生机器人设计的基础。
合适的材料可以为机器人的性能和功能提供良好的支撑。
目前，一些仿生机器人已经开始采用新型材料，例如高分子材料、碳纳米管等材料，能够有效提升其性能和工作效率。
3. 人工智能人工智能是仿生机器人发展的重点。
通过人工智能算法，机器人能够更好地自主学习和适应环境，实现自身优化和升级。
例如现在已经有一些仿生机器人可以在无需人类干预的情况下进行动态规划和路径规划等任务。
4. 自主行为管理仿生机器人需要具备自主行为管理能力。
仿生机器人关键技术
“仿生机器人”是指模仿生物、从事生物特点工作的机器人。
，涉及到机械设计、计算机、传感器、自动控制、人机交互、仿生学等多个学科。
因此，机器人领域中需要研究的问题非常多。
主要研究问题包括以下五个方面：
1 建模问题
仿生机器人的运动具有高度的灵活性和适应性。
其一般都是冗余度或超冗余度机器人，结构复杂，运动学和动力学模型与常规机器人有很大差别，且复杂程度更大。
为此，研究建模问题，实现机构的可控化是研究仿生机器人的关键问题之一。
2 控制优化问题
机器人的自由度越多，机构越复杂，必将导致控制系统的复杂化。
复杂巨系统的实现不能全靠子系统的堆积，要做到整体大于组分之和，同时要研究高效优化的控制算法才能使系统具有实时处理能力。
3 信息融合问题
在仿生机器人的设计开发中，为实现对不同物体和未知环境的感知，都装备有一定量的传感器。
多传感器的信息融合技术是实现其具有一定智能的关键。
信息融合技术把分布在不同位置的多个同类或不同类的传感器所提供的局部环境的不完整信息加以综合，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，从而提高系统决策、规划、反应的快速性和正确性。
4 机构设计问题
合理的机构设计是仿生机器人实现的基础。
生物的形态经过千百万年的进化，其结构特征极具合理性，而要用机械来完全仿制生物体几乎是不可能的，只有在充分研究生物肌体结构和运动特性的基础上提取其精髓进行简化，才能开发全方位关节机构和简单关节组成高灵活性的机器人机构。
5 微传感和微驱动问题
微型仿生机器人有些已不是传统常规机器人的按比例缩小，它的开发涉及到电磁、机械、热、光、化学、生物等多学科。
对于微型仿生机器人的制造，需要解决一些工程上的问题，如动力源、驱动方式、传感集成控制以及同外界的通讯等。
实现微传感和微驱动的一个关键技术是机电光一体结合的微加工技术。
同时，在设计时必须考虑到尺寸效应、新材料、新、工艺等问题。
为了解决以上问题仿真机器人需要采取以下技术：
1.环境感知
目前，在结构化的室内环境中，以机器视觉为主并借助于其他传感器的移动机器人自主环境感知、场景认知及导航技术相对成熟。
而在室外实际应用中，由于环境的多样性、随机性、复杂性以及天气、光照变化的影响，环境感知的任务要复杂得多，实时性要求更高，这一直是国内外的研究热点。
多传感器信息融合、环境建模等是机器人感知系统面临的技术任务。
基于单一传感器的环境感知方法都有其难以克服的弱点。
将多种传感器的信息有机地融合起来，通过处理来自不同传感器的信息冗余、互补，就可以构成一个覆盖几乎所有空间和时间的检测系统，可以提高感知系统的能力。
因此，利用机器视觉信息丰富的优势，结合由雷达传感器、超声波雷达传感器或红外线传感器等获取距离信息的能力，来实现对本车周围环境的感知成为各国学者研究的热点。
使用多种传感器构成环境感知系统，带来了多源信息的同步、匹配和通信等问题，需要研究解决多传感器跨模态跨尺度信息配准和融合的方法及技术。
但在实际应用中，并不是所使用的传感器及种类越多越好。
针对不同环境中机器人的具体应用，需要考虑各传感器数据的有效性、计算的实时性。
所谓环境建模，是指根据已知的环境信息，通过提取和分析相关特征，将其转换成机器人可以理解的特征空间。
构造环境模型的方法分为几何建模方法和拓扑建模方法。
几何建模方法通常将移动机器人工作环境量化分解成一系列网格单元，以栅格为单位记录环境信息，通过树搜索或距离转换寻找路径；拓扑建模方法将工作空间分割成具有拓扑特征的子空间，根据彼此连通性建立拓扑网络，在网络上寻找起始点到目标点的拓扑路径，然后再转换为实际的几何路径。
环境模型的信息量与建模过程的复杂度是一对矛盾。
例如针对城区综合环境中无人驾驶车辆的具体应用，环境模型应当能反映出车辆自动行驶所必需的信息，与一般移动机器人只需寻找行走路径不同的是，车辆行驶还必须遵守交通规则。
信息量越多、模型结构越复杂，则保存数据所需的内存就越多、计算越复杂。
而建模过程的复杂度必须适当，以能够及时反映出路况的变化情况，便于做出应对。
2.自主定位
定位是移动机器人要解决的三个基本问题之一。
虽然GPS已能提供高精度的全局定位，但其应用具有一定局限性。
例如在室内GPS信号很弱；在复杂的城区环境中常常由于GPS
信号被遮挡、多径效应等原因造成定位精度下降、位置丢失；而在军事应用中，GPS信号还常受到敌军的干扰等。
因此，不依赖GPS的定位技术在机器人领域具有广阔的应用前景。
目前最常用的自主定位技术是基于惯性单元的航迹推算技术，它利用运动估计（惯导或里程计），对机器人的位置进行递归推算。
但由于存在误差积累问题，航位推算法只适于短时短距离运动的位姿估计，对于大范围的定位常利用传感器对环境进行观测，并与环境地图进行匹配，从而实现机器人的精确定位。
可以将机器人位姿看作系统状态，运用贝叶斯滤波对机器人的位姿进行估计，最常用的方法是卡尔曼滤波定位算法、马尔可夫定位算法、蒙特卡洛定位算法等。
由于里程计和惯导系统误差具有累积性，经过一段时间必须用其他定位方法进行修正，所以不适用于远距离精确导航定位。
近年来，一种在确定自身位置的同时构造环境模型的方法，常被用来解决机器人定位问题。
这种被称为SLAM （Simultaneous Localization And Mapping）的方法，是移动机器人智能水平的最好体现，是否具备同步建图与定位的能力被许多人认为是机器人能否实现自主的关键前提条件。
近十年来，SLAM发展迅速，在计算效率、一致性、可靠性提高等方面取得了令人瞩目的进展。
SLAM的理论研究及实际应用，提高了移动机器人的定位精度和地图创建能力。
其中有代表性的方法有：将SLAM与运动物体检测和跟踪（Detection and Tracking Moving Objects，DATMO）的思想相结合，利用了二者各自的优点；用于非静态环境中构建地图的机器人对象建图方法（Robot Object Mapping Algorithm，ROMA），用局部占用栅格地图对动态物体建立模型，采用地图差分技术检测环境的动态变化；结合最近点迭代算法和粒子滤波的同时定位与地图创建方法，该方法利用ICP算法对相邻两次激光扫描数据进行配准，并将配准结果代替误差较大的里程计读数，以改善基于里程计的航迹推算；应用二维激光雷达实现对周围环境的建模，同时采用基于模糊似然估计的局部静态地图匹配的方法等。
3.运动控制
在地面上移动的机器人按移动方式不同，大概可以分成两类，一类是轮式或履带式机器人，另一类是行走机器人，二者各有特点。
轮式机器人稳定性高，可以较快的速度移动，无人车、外星探测器等都是典型的代表。
大部分轮式或履带式机器人的运动控制可分成纵向控制和横向控制两部分，纵向控制调节移动速度；横向控制调节移动轨迹，一般采用预瞄-跟随的控制方式。
对无人车来说，在高速行驶时稳定性会下降。
因此，根据速度的不同需要采取不同的控制策略。
在高速行驶时通过增加滤波器、状态反馈等措施来提高稳定性。
行走机器人稳定性差，移动速度慢，但可以跨越比较复杂的地形，比如台阶、山地等。
与轮式机器人不同的是，行走机器人本身是个不稳定的系统，因此运动控制首先要解决稳定性的问题，然后才能考虑使其按既定的轨迹移动的问题。
目前，主流的行走机器人控制方式有两种：电机控制和液压控制，二者各有利弊。
电机控制机构相对简单，但负载能力有限；液压控制可以获得较大的负载能力，但机构复杂。
利用电机和轴承模拟人的关节，从而控制机器人稳定行走，是机器人控制通常的方式。
运动控制一般是将末端轨迹规划与稳定控制相结合：首先规划脚掌的轨迹，再通过机器人运动学求解各个关节电机的旋转角。
理论情况下，按上述计算得到的关节角能够保证脚掌轨迹跟踪，但实际环境中存在很多扰动，需要对关节角进行反馈校正，保证稳定性。
稳定控制方法很多，其中一种简单而常用的方法被称为零力矩点（zero moment point，ZMP）法。
其特征是：通过检测实际ZMP的位置与期望值的偏差，闭环调整关节角，使ZMP始终位于稳定区域以内，从而保证机器人不会摔倒。
闭环控制要求各个关节快速响应外界的扰动，这对负载能力有限的电机来说是比较困难的。
而液压系统的负载能力较高，因此具有更优秀的抗扰性能。
例如Boston Dynamics公司研制的Atlas机器人，在单脚独立的情况下，被外力从侧面击打，仍然能保持不倒。
这其中虽然不乏先进的控制方法，但其液压系统的负载能力无疑是成功的有力保障。
