众文网1.工业机器人论文
基于DSP运动控制器的5R工业机器人系统设计摘要：以所设计的开放式5R关节型工业机器人为研究对象，分析了该机器人的结构设计。
该机器人采用基于工控PC及DSP运动控制器的分布式控制结构，具有开放性强、运算速度快等特点，对其工作原理进行了详细的说明。机器人的控制软件采用基于Windows平台下的VC++实现，具有良好的人机交互功能，对各组成模块的作用进行了说明。
所设计的开放式5R工业机器人系统，具有较好的实用性。关键词：开放式；关节型；工业机器人；控制软件0引言工业机器人技术在现代工业生产自动化领域得到了广泛的应用，也对工程技术人员提出更高的要求，作为机械工程及自动化专业的技术人才迫切需要掌握这一先进技术。
为了能更好地加强技术人员对工业机器人的技能实践与技术掌握，需要开放性强的设备来满足要求。本文阐述了我们所开发设计的一种5R关节型工业机器人系统，可以作为通用的工业机器人应用于现场，也可作为教学培训设备。
1 5R工业机器人操作机结构设计关节型工业机器人由2个肩关节和1个肘关节进行定位，由2个或3个腕关节进行定向，其中一个肩关节绕铅直轴旋转，另一个肩关节实现俯仰，这两个肩关节轴线正交。肘关节平行于第二个肩关节轴线。
这种构型的机器人动作灵活、工作空间大，在作业空间内手臂的干涉最小，结构紧凑，占地面积小，关节上相对运动部位容易密封防尘，但运动学复杂、运动学反解困难，控制时计算量大。在工业用应用是一种通用型机器人¨。
1.1 5R工业机器人操作机结构所设计的5R关节型机器人具有5个自由度，结构简图如图1所示。5个自由度分别是：肩部旋转关节J1、大臂旋转关节J2、小臂旋转关节J3、手腕仰俯运动关节J4和在旋转运动关节J5。
总体设计思想为：选用伺服电机（带制动器）驱动，通过同步带、轮系等机械机构进行间接传动。腕关节上设计有装配手爪用法兰，通过不断地更换手爪来实现不同的作业任务。
1.2 5R工业机器人参数表1为设计的5R工业机器人参数。 2 5R工业机器人开放式控制系统机器人控制技术对其性能的优良起着重大的作用。
随着机器人控制技术的发展，针对结构封闭的机器人控制器的缺陷，开发“具有开发性结构的模块化、标准化机器人控制器”是当前机器人控制器发展的趋势]。为提高稳定性、可靠性和抗干扰性，采用“工业PC+DSP运动控制器”的结构来实现机器人的控制：伺服系统中伺服级计算机采用以信号处理器（DSP）为核心的多轴运动控制器，借助DSP高速信号处理能力与运算能力，可同时控制多轴运动，实现复杂的控制算法并获得优良的伺服性能。
2.1基于DSP的运动控制器MCT8000F8简介深圳摩信科技公司MCT8000F8运动控制器是基于网络技术的开放式结构高性能DSP8轴运动控制器，包括主控制板、接口板以及控制软件等，具有开放式、高速、高精度、网际在线控制、多轴同步控制、可重构性、高集成度、高可靠性和安全性等特点，是新一代开放式结构高性能可编程运动控制器。图2为DSP多轴运动控制器硬件原理图。
图中增量编码器的A0(/A0)、B0(/B0)、c0(/CO)信号作为位置反馈，运动控制器通过四倍频、加减计数器得到实际的位置，实际位置信息存在位置寄存器中，计算机可以通过控制寄存器进行读取。运动控制卡的目标位置由计算机通过机器人运动轨迹规划求得，通过内部计算得到位置误差值，再经过加减速控制和数字滤波后，送到D/A转换（DAC）、运算放大器、脉宽调制器（PWM）硬件处理电路，转化后输出伺服电机的控制信号或PWM信号。
各个关节可以完成独立伺服控制，能够实现线性插补控制、二轴圆弧插补控制。 2.2机器人控制系统结构及工作原理基于PC的Windows操作系统，因其友好的人机界面和广泛的用户基础，而成为基于PC控制器的首选。
采用PC作为机器人控制器的主机系统的优点是：①成本低；②具有开放性；③完备的软件开发环境和丰富的软件资源；④良好的通讯功能。机器人控制结构上采用了上、下两级计算机系统完成对机器人的控制：上级主控计算机负责整个系统管理，下级则实现对各个关节的插补运算和伺服控制。
这里通过采用一台工业PC+DSP运动控制卡的结构来实现机器人控制。实验结果证明了采用Pc+DSP的计算结构可以充分利用DSP运算的高速性，满足机器人控制的实时需求，实现较高的运动控制性能。
机器人伺服系统框图如图3所示。伺服系统由基于DSP的运动控制器、伺服驱动器、伺服电动机及光电编码器组成。
伺服系统包含三个反馈子系统：位置环、速度环、电流环，其工作原理如下：执行元件为交流伺服电动机，伺服驱动器为速度、电流闭环的功率驱动元件，光电编码器担负着检测伺服电机速度和位置的任务。伺服级计算机的主要功能是接受控制级发出的各种运动控制命令，根据位置给定信号及光电编码器的位置反馈信号，分时完成各关节的误差计算、控制算法及D/A转换、将速度给定信号加至伺服组件的控制端子，完成对各关节的位置伺服控制。
管理级计算机采用586工控机（或便携笔记本），主要完成离线编程、仿真、与控制级通讯、作业。
2.工业机器人的发展与应用 论文约5000字左右
数字化家庭是未来智能小区系统的基本单元。
所谓“数字化家庭”就是基于家庭内部提供覆盖整个家庭的智能化服务，包括数据通信、家庭娱乐和信息家电控制功能。 数字化家庭设计的一项主要内容是通信功能的实现，包括家庭与外界的通信及家庭内部相关设施之间的通信。
从现在的发展来看，外部的通信主要通过宽带接入。intenet，而家庭内部的通信，笔者采用目前比较具有竞争力的蓝牙（bluetootlh）无线接入技术。
传统的数字化家庭采用pc进行总体控制，缺乏人性化。笔者根据人工情感的思想设计一种配备多种外部传感器的智能机器人，将此智能机器人视作家庭成员，通过它实现对数字化家庭的控制。
本文主要就智能机器人在数字化家庭医疗保健方面的应用进行模型设计，在智能机器人与医疗仪器和控制pc的通信采用蓝牙技术。整个系统的成本较低，功能较为全面，扩展应用非常广阔，具有极大的市场潜力。
2 智能机器人的总体设计2.1 智能机器人的多传感器系统 机器人智能技术中最为重要的相关领域是机器人的多感觉系统和多传感信息的集成与融合[1]，统称为智能系统的硬件和软件部分。视觉、听觉、力觉、触觉等外部传感器和机器人各关节的内部传感器信息融合使用，可使机器人完成实时图像传输、语音识别、景物辨别、定位、自动避障、目标物探测等重要功能；给机器人加上相关的医疗模块（ccd、camera、立体麦克风、图像采集卡等）和专用医疗传感器部件，再加上医疗专家系统就可以实现医疗保健和远程医疗监护功能。
智能机器人的多传感器系统框图如图1所示。2.2 智能机器人控制系统 机器人控制系统包含2部分：一是上位机，一般采用pc，它完成机器人的运动轨迹规划、传感器信息融合控制算法、视觉处理、人机接口及远程处理等任务；二是下位机，一般采用多单片机系统或dsp等作为控制器的核心部件，完成电机伺服控制、反馈处理、图像处理、语音识别和通信接口等功能。
如果采用多单片机系统作为下位机，每个处理器完成单一任务，通过信息交换和相互协调完成总体系统功能，但其在信号处理能力上明显有所欠缺。由于dsp擅长对信号的处理，而且对此智能机器人来说经常需要信号处理、图像处理和语音识别，所以采用dsp作为智能机器人控制系统的控制器[2]。
控制系统以dsp(tms320c54x)为核心部件，由蓝牙无线通信、gsm无线通信（支持gprs）、电机驱动、数字罗盘、感觉功能传感器（视觉和听觉等）、医疗传感器和多选一串口通信（rs-232）模块等组成，控制系统框图如图2所示。 （1）系统通过驱动电机和转向电机控制机器人的运动，转向电机利用数字罗盘的信息作为反馈量进行pid控制。
（2）采用爱立信（ericsson）公司的rokl01007型电路作为蓝牙无线通信模块，实现智能机器人与上位机pc的通信和与其他基于蓝牙模块的医疗保健仪器的通信。（3）支持gprs的gsm无线通信模块支持数据、语音、短信息和传真服务，采用手机通信方式与远端医疗监控中心通信。
（4）由于tms320c54x只有1个串行口，而蓝牙模块、gsm无线模块、数字罗盘和视觉听觉等感觉功能传感器模块都是采用rs一232异步串行通信，所以必须设计1个多选一串口通信模块进行转换处理。当tms320c54x需要蓝牙无线通信模块的数据时通过电路选通；当t~ms320c54x需要某个传感器模块的数据时，关断上次无线通信模块的选通，同时选通该次传感器模块。
这样，各个模块就完成了与1~ms320c54x的串口通信。3 主要医疗保健功能的实现智能机器人对于数字化家庭的医疗保健可以提供如下的服务：（1）医疗监护通过集成有蓝牙模块的医疗传感器对家庭成员的主要生理参数如心电、血压、体温、呼吸和血氧饱和度等进行实时检测，通过机器人的处理系统提供本地结果。
（2）远程诊断和会诊通过机器人的视觉和听觉等感觉功能，将采集的视频、音频等数据结合各项生理参数数据传给远程医疗中心，由医疗中心的专家进行远程监控，结合医疗专家系统对家庭成员的健康状况进行会诊，即提供望（视频）、闻、问（音频）、切（各项生理参数）的服务[3]。3.1机器人视觉与视频信号的传输机器人采集的视频信号有2种作用：提供机器人视觉；将采集到的家庭成员的静态图像和动态画面传给远程医疗中心。
机器人视觉的作用是从3维环境图像中获得所需的信息并构造出环境对象的明确而有意义的描述。视觉包括3个过程：（1）图像获取。
通过视觉传感器（立体影像的ccd camera）将3维环境图像转换为电信号。（2）图像处理。
图像到图像的变换，如特征提取。（3）图像理解。
在处理的基础上给出环境描述。通过视频信号的传输，远程医疗中心的医生可以实时了解家庭成员的身体状况和精神状态。
智能机器人根据医生的需要捕捉适合医疗保健和诊断需求的图像，有选择地传输高分辨率和低分辨率的图像。在医疗保健的过程中，对于图像传送有2种不同条件的需求：（1）医生观察家庭成员的皮肤、嘴唇、舌面、指甲和面部表情的颜色时，需要传送静态高清晰度彩色图像；采用的方法是间隔一段时间（例如5分钟）传送1幅高清晰度静态图像。
（2）医生借助动态画面查看家庭成员的身体移动能力。
3.机器人论文
机器人 实用上，机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。
机器人可接受人类指挥，也可以执行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。机器人执行的是取代或是协助人类工作的工作，例如制造业、建筑业，或是危险的工作。
机器人可以是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。目前在工业、医学甚至军事等领域中均有重要用途。
欧美国家认为：机器人应该是由计算机控制的通过编排程序具有可以变更的多功能的自动机械，但是日本不同意这种说法。日本人认为“机器人就是任何高级的自动机械”，这就把那种尚需一个人操纵的机械手包括进去了。
因此，很多日本人概念中的机器人，并不是欧美人所定义的。 现在，国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。
一般说来，人们都可以接受这种说法，即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”
机器人能力的评价标准包括：智能，指感觉和感知，包括记忆、运算、比较、鉴别、判断、决策、学习和逻辑推理等；机能，指变通性、通用性或空间占有性等；物理能，指力、速度、连续运行能力、可靠性、联用性、寿命等。因此，可以说机器人是具有生物功能的空间三维坐标机器。
机器人发展简史（引自《环球科学》2007年第二期）1920年 捷克斯洛伐克作家卡雷尔·恰佩克在他的科幻小说《罗萨姆的机器人万能公司》中，根据Robota（捷克文，原意为“劳役、苦工”）和Robotnik（波兰文，原意为“工人”），创造出“机器人”这个词。1939年 美国纽约世博会上展出了西屋电气公司制造的家用机器人Elektro。
它由电缆控制，可以行走，会说77个字，甚至可以抽烟，不过离真正干家务活还差得远。但它让人们对家用机器人的憧憬变得更加具体。
1942年 美国科幻巨匠阿西莫夫提出“机器人三定律”。虽然这只是科幻小说里的创造，但后来成为学术界默认的研发原则。
1948年 诺伯特·维纳出版《控制论》，阐述了机器中的通信和控制机能与人的神经、感觉机能的共同规律，率先提出以计算机为核心的自动化工厂。1954年 美国人乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并注册了专利。
这种机械手能按照不同的程序从事不同的工作，因此具有通用性和灵活性。1956年 在达特茅斯会议上，马文·明斯基提出了他对智能机器的看法：智能机器“能够创建周围环境的抽象模型，如果遇到问题，能够从抽象模型中寻找解决方法”。
这个定义影响到以后30年智能机器人的研究方向。1959年 德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。
随后，成立了世界上第一家机器人制造工厂——Unimation公司。由于英格伯格对工业机器人的研发和宣传，他也被称为“工业机器人之父”。
1962年 美国AMF公司生产出“VERSTRAN”（意思是万能搬运），与Unimation公司生产的Unimate一样成为真正商业化的工业机器人，并出口到世界各国，掀起了全世界对机器人和机器人研究的热潮。1962年-1963年传感器的应用提高了机器人的可操作性。
人们试着在机器人上安装各种各样的传感器，包括1961年恩斯特采用的触觉传感器，托莫维奇和博尼1962年在世界上最早的“灵巧手”上用到了压力传感器，而麦卡锡1963年则开始在机器人中加入视觉传感系统，并在1965年，帮助MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器，能识别并定位积木的机器人系统。1965年约翰·霍普金斯大学应用物理实验室研制出Beast机器人。
Beast已经能通过声纳系统、光电管等装置，根据环境校正自己的位置。20世纪60年代中期开始，美国麻省理工学院、斯坦福大学、英国爱丁堡大学等陆续成立了机器人实验室。
美国兴起研究第二代带传感器、“有感觉”的机器人，并向人工智能进发。1968年 美国斯坦福研究所公布他们研发成功的机器人Shakey。
它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木，不过控制它的计算机有一个房间那么大。Shakey可以算是世界第一台智能机器人，拉开了第三代机器人研发的序幕。
1969年 日本早稻田大学加藤一郎实验室研发出第一台以双脚走路的机器人。加藤一郎长期致力于研究仿人机器人，被誉为“仿人机器人之父”。
日本专家一向以研发仿人机器人和娱乐机器人的技术见长，后来更进一步，催生出本田公司的ASIMO和索尼公司的QRIO。1973年 世界上第一次机器人和小型计算机携手合作，就诞生了美国Cincinnati Milacron公司的机器人T3。
1978年 美国Unimation公司推出通用工业机器人PUMA，这标志着工业机器人技术已经完全成熟。PUMA至今仍然工作在工厂第一线。
1984年 英格伯格再推机器人Helpmate，这种机器人能在医院里为病人送饭、送药、送邮件。同年，他还预言：“我要让机器人擦地板，做饭，出去帮我洗车，检查安全”。
1998年 丹麦乐高公司推出机器人（Mind-storms）套件，让机器人制造变得跟搭积木一样，相。
4.求一篇4自由度工业机械手的毕业设计论文
应用实例及精度分析 摘要测量三个自由度机械臂：测量臂的三个自由度，沿X测量对象，Y,Z三个坐标轴平移，只有位置与运动部件的测量跟踪。
关节测量臂是由安装在各关节的相对运动的传感器测得，并因此间接地实现端部执行器的位置测量。 因此，这个问题属于直接的问题机器人运动学。
关键词：测量；自由度；姿势；并联机床，传感器，信号，精密 1 应用实例飞速发展，机器性能要求比较 高。传统该机采用了一系列嵌套的堆叠体，臃肿，以及由于一系列的错误 链的积累，不利于提高精度，传统的四坐标加 较窄的工作机技术，也很难实现任何额外的表面处理，以及 5轴加工工具是非常昂贵的和低的速度。
因此，结构 刚度，承载比，定位精度高，结构紧凑和网上 引起了学者们的机器的注意，水货机因此而诞生。 提出了使用额外的实时测量运动 平台定位精度直接测量机制。
其基本思想是基于额外测量的固定平台和平台之间的身体移动量的测量运动运动平台的运动，通过测量安装时驱动<运动平台 创造的运动特性由药代动力学建模运输传感器机制/>移动平台获得的显示解决方案的地位。当测量 解决前沿速度，满足实时控制的要求，你可以 受益的实时反馈到机床精度补偿和控制。
基于上述想法，以建立一个并行机位置测量系统 机器切割力和变形关节间隙和其他错误的部分排除，以提高定位精度 机。在三自由度串联机构都采用 副然后转向运动是非常灵活的，使用移动副的，往往是需要锻炼，尤其是靠近基地的运动副更是如此。
测量仪由一系列的三自由度机构，罚款密码板的每个回合动关节，以衡量不同之间的角度。其端件由一个界面元素和机器人执行器连接 。
当机床运动平台变化的测量位置，测量仪器 片的端部移动与平台的运动，从而导致米关闭 两个相邻杆之间的角度的每个部分从变精致的密码通过计算卡插入电脑处理软件测得的相对 角落的变化信号，通过运行 运动学正解的实时显示测试程序移动部件的当前位置 量每块板，为了实现位置测量。 2 精度分析主要影响的机械机器人的身体部位，安装误差教育部 零部件制造误差，整机装配误差和机器人的精度。
此外，温度，所产生的驱动杠杆作用的操作力变得 形传输错误，控制系统错误等。测定和补偿这些误差 是在实践中是必不可少的。
2.1测试的基本概念 错误在任何测试过程中，无论多么完美的正方形 测试如何准确的测试方法和装置都不可避免地产生测试 误差，测试结果不能绝对准确。因此，为了测量与相应的精度得到 测试结果，必须正确估计的测量误差，该测试结果的可靠性。
测试误差是测量值与真实值之间的差额，即 △X = X-X0 公式：△x ---定义测试误差； x - - 测量值； X0 ---真正的价值。 其中测得的真实大小本身的真正价值了。
2.2基本类型的测试误差 1）数学表达式错误划分--- 相对绝对误差和误差； - 工具 2）源错误的划分和错误的错误 可怜方法，根据错误的划分---发生系统错误，梯度 误差，随机误差和粗差法 3); 4 ）按条件除法---基本误差和附加误差； 5）除以测得的速度误差---静态和动态误差 较差。误差误差间接测量过程中直接测量误差 行的基础上。
物理量不能直接测量，但必须由一定数目的计算出的能量 直接测量的量来确定。由于直接测量 难免产生错误，从这些直接测量的结果包含错误 计算不可避免地包含错误。
间接测量法是 世代的关系的算术平均值的函数的测得的各种参数的要求的直接结果，其结果可以得到 间接测量。 间接测量通常有两个问题：一个是已知的误差测量 寻求间接测量误差，即误差变量从 著名寻求错误的邮件数，以及另一种是间接测量一个给定的误差值，查找每个直接测量然后允许的误差 找到自变量的误差已知的功能。
发现并消除系统误差的2.4 在一定的测试条件，测试方法和目标站 米，通常在测试之前，始终由个人或小的误差存在系统误差因素在固体 法律发生多显著给出所造成的测试系统的影响。通常应在测试前的分析和实验，以确定 的影响是从淘汰的原因，或给予纠正 测量。
若使系统误差减小到其随机误差 的大小相当，可不必单独处理的系统错误，并统一用 作为错误处理的机器。 然而，在实践中系统误差无法完全消除，但也有可能是在测量一些更显著系统错误 差。
特别是，系统错误也隐藏在随机误差，所以也就 关键的问题是如何找到数据来检验是否存在系统错误 差，只有解决了这个问题，它可能要进一步企图消灭此外或更正。 系统误差的两个固定值和变量值？？，他们影响各不相同。
值系统误差影响重复测量只的平均值，而 不影响均方根误差。它不仅会导致随机误差分布曲线在转变 位置，而不影响其分布与实际点Bufan 周长。
对于不同的系统误差，由于每个上的大小和方向的 效果的测量图像数据是不一样的，而且还具有固定法，不是偶然波动。 如果在系统误差值显著的变化，不仅会影响重 复杂的多次测量的平均值，而且会影响它的每一个固定的规则 残差和均方根错误。
因此，它不仅会改变随机误差的分布 位置，也使变形的分布，这将使它 残差不具有破坏性，而且还影响到实际分布。因此，法应提供以消除其原因，或取得。
5.机器人基础知识论文
机器人的历史并不算长，1959年美国英格伯格和德沃尔制造出世界上第一台工业机器人，机器人的历史才真正开始。
英格伯格在大学攻读伺服理论，这是一种研究运动机构如何才能更好地跟踪控制信号的理论。德沃尔曾于1946年发明了一种系统，可以“重演”所记录的机器的运动。
1954年，德沃尔又获得可编程机械手专利，这种机械手臂按程序进行工作，可以根据不同的工作需要编制不同的程序，因此具有通用性和灵活性，英格伯格和德沃尔都在研究机器人，认为汽车工业最适于用机器人干活，因为是用重型机器进行工作，生产过程较为固定。1959年，英格伯格和德沃尔联手制造出第一台工业机器人。
机器人分类机器人的分类关于机器人如何分类，国际上没有制定统一的标准，有的按负载重量分，有的按控制方式分，有的按自由度分，有的按结构分，有的按应用领域分。一般的分类方式：示教再现型机器人通过引导或其它方式，先教会机器人动作，输入工作程序，机器人则自动重复进行作业。
数控型机器人不必使机器人动作，通过数值、语言等对机器人进行示教，机器人根据示教后的信息进行作业。感觉控制型机器人利用传感器获取的信息控制机器人的动作。
适应控制型机器人机器人能适应环境的变化，控制其自身的行动。学习控制型机器人机器人能“体会”工作的经验，具有一定的学习功能，并将所“学”的经验用于工作中。
智能机器人以人工智能决定其行动的机器人。我国的机器人专家从应用环境出发，将机器人分为两大类，即工业机器人和特种机器人。
所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。而特种机器人则是除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人，包括：服务机器人、水下机器人、娱乐机器人、军用机器人、农业机器人、机器人化机器等。
在特种机器人中，有些分支发展很快，有独立成体系的趋势，如服务机器人、水下机器人、军用机器人、微操作机器人等。目前，国际上的机器人学者，从应用环境出发将机器人也分为两类：制造环境下的工业机器人和非制造环境下的服务与仿人型机器人，这和我国的分类是一致的。
"机器人"最终是机器还是人？机器人会不会全面超越人类，机器人会不会成为人类的颠覆者，机器人科学的发展对人类是祸还是福？这些问题早已超越了机器人科学工作者思考的范畴。随着机器人科学的发展，有关伦理的、社会的、哲学的思考越来越多。
虽然现在机器人都还只是工具，但我们不能永远把机器人简单地当作是一种工具，因为他有其他工具所不具备的人类特征：智能性。或许有一天，人类必须思考："没有机器人，人将变为机器；有了机器人，人仍然是主人"这句话是不是仍然可以说得那么理直气壮。
是时候对机器人问题展开全面的哲学思考了！一、机器人会成为生物吗？关于机器人的定义，现在还没有准确的说法。不过，从现有的机器人来看，机器人肯定还只是机器。
现有的机器人都只是仿人的机器。比如说，汽车生产流水线上的焊接机器人，它虽然可以比人还有效率，但它终究还是个机器，就跟洗衣机或是电风扇一样，代替了人们某些方面的工作。
按照恩格斯的说法，工具就是人的某种器官的延伸。现有的机器人也只是人的某种或某几种器官的延伸，因而也只是工具。
不管人的定义是怎样的，起码有一点是肯定的，人首先是生物，这是人之所以成其为人的物质基础。机器人会不会是生物呢？现有的机器人大都是金属、导线和硅晶体的产物，肯定不是生物，以后的机器人会不会是呢？我们现在无从判断。
从物质成份上来说，人体所包含的元素、比例、结构方式等或许有一天都可以被复制。不过，我想，有一个问题是，即使人工可以制造出肌肉、神经、骨骼、血液、皮毛等，但是不是可以把这些东西组合在一起成为一个人呢？这首先是一个问题。
在这方面，灵长的猿猴最接近，猪狗、虫鱼甚至花草都比机器人更接近人。克隆人当然是生物，但克隆人还是有人类母体的，他具有母体的基因特征。
我们所讨论的机器人，显然不应该具有人类母体的基因等特征，否则，将会在伦理上陷入与克隆人同样的困境。克隆人，不在我们要讨论的机器人范畴内，机器人也绝对不能通过对人类克隆的方式来制造。
二、机器人会在综合能力上超过人吗？不过，即使是现有的科技水平还比较低下的机器人，也与螺丝刀等纯粹意义上的工具有着本质区别。因为机器人首先必须是有智能的，他的任何行动都是需要经过其"大脑"进行信息加工后做出的，这就具有了显著的人类特征。
如果我们能把电脑的运算过程也看作是一种思维的话，机器人在很大程度上就像人一样，做事是经过了脑子的，而螺丝刀显然是没有脑子的。智能性，是机器人与普通工具最大的区别。
还有一个不容忽视的地方，现有的机器人即使也只是一种工具，但他与普通工具不同的地方是，机器人不是人类某几种器官的简单延伸，从其设计原理上说，机器人从思维到做出反应的方式上是完全仿人的。谁也不知道，随着机器人科技的发展，机器人会不会完全具有人的所有能力？如果真有那么一天的话，机器人即使不是生。
6.机械制造与自动化专业毕业论文
浅谈自动化机械制造 摘 要：自动化制造系统（FMS）系指具有自动化程度高的制造系统。
目前所谈及的FMS通常是指在批量切削加工中以先进的自动化和高水平的自动化为目标的制造系统。 关键词：制造规模；关键技术；发展趋势 随着社会对产品多样化、低制造成本及短制造周期等需求日趋迫切，FMS发展颇为迅速，并且由于微电子技术、计算机技术、通信技术、机械与控制设备的发展。
一、自动化机械制造规模 按规模大小FMS可分为如下4类 （一）自动化制造单元 FMC：的问世并在生产中使用约比FMS晚6~8年，它是由1~2台加工中心、工业机器人、数控机床及物料运送存贮设备构成，具有设置应加工多品种产品的灵活性。FMC可视为一个规模最小的FMS，是FMS向廉价化及小型化方向发展和一种产物，其特点是实{目单机自动化化及自动化，迄今已进入普及应用阶段。
（二）自动化制造系统 通常包括4台或更多台全自动数控机床及人工中心与车削中心等），由集中的控制系统及物料搬运系统连接起来，可在不停机的情况下实现多品种、中小批量的加工及管理。 （三）自动化制造线 它是处于单一或少品种大批量非自动化自动线与中小批量多品种f:MS之间的生产线。
其加工设备可以是通用的加工中心、CNC机床，亦可采用专用机床或NC专用机床，对物料搬运系统自动化的要求低于FMS，但生产率更高。 （四）自动化制造工厂 FMt是将多条FMS连接起来，配以自动化立体仓库，用计算机系统进行联系，采用从订货、设计、加工、装配、检验、运送至发货的完整FMS。
它包括了CAD/CAM，并使计算机集成制造系统（C1MS）投入实际，实现生产系统自动化化及自动化，进而实现全厂范围的生产管理、产品加工及物料贮运进程的全盘化。FMF是自动化生产的最高水平，反映出世界上最先进的自动化应用技术。
它是将制造、产品开发及经营管理的自动化连成一个整体，以信息流控制物质流的智能制造系统IMS）为代表，其特点是实现工厂自动化化及自动化。 二、自动化关键技术 （一）计算机辅助设计 未来CAD技术发展将会引入专家系统，使之具有智能化，可处理各种复杂的问题。
当前设计技术最新的一个突破是光敏立体成形技术，该项新技术是直接利用CAD数据，通过计算机控制的激光扫描系统，将三维数字模型分成若干层二维片状图形，并按二维片状图形对池内的光敏树脂液面进行光学扫描，被扫描到的液面则变成固化塑料，如此循环操作，逐层扫描成形，并自动地将分层成形的各片状固化塑料粘合在一起，仅需确定数据，数小时内便可制出精确的原型。它有助于加快开发新产品和研制新结构的速度。
（二）模糊控制技术 模糊数学的实际应用是模糊控制器。最近开发出的高性能模糊控制器具有自学习功能，可在控制过程中不断获取新的信息并自动地对控制量作调整，使系统性能大为改善，其中尤其以基于人工神经网络的自学方法更起人们极大的关注。
（三）工智能、专家系统及智能传感器技术 迄今，FMS中所采用的人工智能大多指基于规则的专家系统。专家系统利用专家知识和推理规则进行推理，求解各类问题（如解释、预测、诊断、查找故障、设计、计划、监视、修复、命令及控制等）。
由于专家系统能简便地将各种事实及经验证过的理论与通过经验获得的知识相结合，因而专家系统为FMS的诸方面工作增强了自动化。展望未来，以知识密集为特征，以知识处理为手段的人工智能（包括专家系统）技术必将在FMS（尤其智能型）中关键性的作用。
人工智能在未来FMS中将发挥日趋重要的作用。目前用于FMS中的各种技术，预计最有发展前途的仍是人工智能。
预计到21世纪初，人工智能在FMS中的应用规模将要比目前大4倍。智能制造技术fIMT旨在将人工智能融入制造过程的各个环节，借助模拟专家的智能活动，取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动。
在制造过程，系统能自动监测其运行状态，在受到外界或内部激励时能自动调节其参数，以达到最佳工作状态，具备自组织能力。 （四）人工神经网络技术 人工神经网络fANN）是模拟智能生物的神经网络对信息进行并行处理的一种方法。
故人工神经网络也就是一种人工智能工具。在自动控制领域，神经网络不久将并列于专家系统和模糊控制系统，成为现代自支化系统中的一个组成部分。
三、启动控制技术发展趋势 （一）FMC将成为发展和应用的热门技术 这是因为FMC的投资比FMS少得多而经济效益相接近，更适用于财力有限的中小型企业。目前国外众多厂家将FMC列为发展之重。
（二）朝多功能方向发展 由单纯加工型FMS进一步开发以焊接、装配、检验及钣材加工乃至铸、锻等制造工序兼具的多种功能FMS。FMS是实现未来工厂的新颖概念模式和新的发展趋势，是决定制造企业未来发展前途的具有战略意义的举措。
日本从1991年开始实施的“智能制造系统”frms）国际性开发项目，属于第二代FMS：完善的第二代FMS正在不断实现。智能化机械与人之间相互融合、自动化地全面协调从接受订单货至生产、销售这一企业生产经营的全部活动。
进入新世纪，FMS获得迅猛发。
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