近期，在美国费城举办的“国际机器人和自动化会议（ICRA）”上，戴森宣布，在未来10年内推出可以做家务的人形机器人。并公开影像资料，首次从操纵和机器人学习，视觉感知和顺从控制上展示了家用机器人。戴森还宣布计划在未来5年雇佣数百名工程师，以制造能够做家务的人形机器人。   在戴森发布的视频中，几款未知型号的机械臂，在执行整理、清洁等家庭任务。  它们灵活自如，不仅能够游刃有余拿捏易碎的瓷器，轻松地夹起瓶子从一个地点放到另一地点：  将托盘中的咖啡杯拿起放在桌子上：轻松拿捏玻璃杯：还能轻而易举地将放在地上的布偶玩具抓放到玩具箱中：机械手臂还能换上吸尘器，吸附沙发上的灰尘，难怪会被调侃“这下，藏在沙发下面的薯片都无处遁形啦”：据悉，戴森在英国维尔特郡赫拉文顿机场基地中成立了一个“感知实验室”，该实验室由戴森总工程师杰克·戴森领导，专注于机器人“大脑”的研发，同时研究机器人视觉系统，即利用摄像头、传感器和热成像仪的感知功能，使机器人实现有效避障。不仅如此，戴森还在“进行有史以来规模最大的招聘活动”，今年前5个月，它已经招聘了2000名员工，其中一半是工程师、科学家和程序员。不过，到目前为止，戴森的招聘任务只完成了50%。在接下来的5年内，戴森预计还会为公司增加700名机器人工程师，主要研究内容是机器人的“大脑”。据了解，戴森将向赫拉芬顿机场的新实验室投资27.5亿英镑（约230亿人民币），目标是打造“英国最大、最先进的机器人中心”。其中的6亿英镑（约50亿人民币）用于今年的计划当中。

        HSE大学生物电接口中心的学术主管Mikhail Lebedev表示，如今，现代机器人的发展是从研究人脑中得到启发的。《科学机器人》杂志的一篇名为《融合机器人学和神经科学的神经工程挑战》的文章也谈到了神经科学和机器人是如何携手发展的，为这两个领域开发更先进的android机器人做出了贡献。机器人背后的神经科学        大多数机器人看起来不像人类吗？如果说科幻电影教会了我们一件事，那就是机器人有两只胳膊，两条腿和一个头。从工程师的角度来看，这是非必须的，但当机器人必须与人互动时，如果机器看起来像我们中的一员，人类很容易信任它。它还可以确保不仅是身体，而且机器人的“大脑”也与人类相似。在开发感知、信息处理和控制机制时，工程师们从人类神经系统的结构中获得灵感。例如，为了模拟人眼和视觉，安装了可以在不同轴上移动的摄像头。基于人类视觉信号处理的知识，工程师们根据同样的原理设计了机器人的传感器。这就是机器人如何被赋予人类以3D方式看世界的能力。       人类有前庭眼反射。它是当我们的眼睛应用稳定前庭信息每当我们做一个动作，让我们的眼睛看到的结构是稳定的。类似地，机器人的身体上可能有加速度和方向传感器，以稳定外界对身体运动的视觉感知。你知道机器人也能体验触觉吗？它利用人工触觉信息抓住物体，并在碰到障碍物时做出反应。不仅仅是感官体验，机器人还提供了专门的神经细胞来控制行走等运动活动。神经科学背后的机器人       神经科学和机器人学之间的联系是相互关联的。就像工程师利用神经科学原理制造机器人一样，机器人也是为神经科学而制造的。开发人类神经系统的机械和计算机模型可以让神经科学家更好地理解神经功能和生物力学。使用机器人的神经科学的一个突出领域是设计神经接口。这些是利用大脑信号控制外部设备的系统。它们是神经假体（假肢）和外骨骼发育所必需的。机器人的未来       仿人机器人的快速发展正日益成为现实。在不久的将来，将有机器人与人类共存，在人们周围行走，像我们一样思考，模仿我们。他们也会做一些早期只有人类才能做的事情。显然，这也意味着神经科学领域将蓬勃发展。它将为神经科学家提供新的机会，让他们更深入地了解复杂的人脑。所以，在未来看到一个人形机器人时，不要感到惊讶。来源：贤集网

       能够完全不依赖指令和外部监督来做出决定的机器的数量正在增加，目前行业中使用的机器人可以检测物体的接近并降低其速度，以便避免发生事故。但是，来自世界各地的专家继续致力于为机器人提供更大的自主权，以使其能够适应不断变化的环境。机器人的自主运动是一个决策问题，因为它必须选择要执行的运动顺序，以使其从当前位置移动到所需位置而不会发生碰撞。       在机器人中实现更大自主权的一种方法是将其放置在太空中，为此，研究人员实现了“视觉记忆”，通过该视觉记忆，可以从一组图像中构建出一个场所的表示形式。该模型在某种程度上模仿了人类在陌生环境中首次行走时创建代表的方式。也就是说，关联并记住路径的一些关键图像，以在以后的旅程中用作参考。       在机器人中建立视觉内存需要一系列步骤。其中之一是在他用相机记录自己的旅程时（通过遥控器）引导他穿过一个空间。然后，在选择具有共享视觉信息的图像的标准下，在外部计算机上处理视频。例如：在走廊旁边是一间办公室，进入走廊时您可以看到一张桌子，这可以帮助机器人确定某个物体与其他物体很接近，但没有地点和物体之间的距离这一概念。这被翻译成一种环境图，这对于机器人在同一站点中的下一步工作很有帮助。       为了评估该技术的有效性，进行了仿真和实验测试，其中包括使用光学运动捕获系统跟踪机器人的位移并确定其是否执行了给出的指令。另外，确定集成计算机是否足够快地进行了计算。考虑到机器人具有感知其环境的传感器以及允许其移动的致动器或电动机，这一点是相关的，但是机器人是在其计算机系统中处理信息并进行计算的。       与计算机执行的任务同时，必须执行运动，然后一旦数学指令准备好，机器人就会将指令传递给其电机。因此，研究人员与视觉记忆一起开发的是一组指令（数学算法），机器人必须遵循这些指令来解决任务：从一个地方移动到另一个地方。该软件可以轻松地安装在机器人平台上，而不必安装在人形机器人上，因此可以为机器人提供一定的自主移动能力。       尽管视觉记忆最初是为人形机器人设计的，但美国国家研究系统成员认为它也可以用于无人飞行器（无人机）中。机器人与先进制造实验室的研究人员说：“使用无人机可以使无肢的类人动物躯干运动，这无疑简化了空间中其轨迹的规划和优化。”目前，古斯塔沃·阿雷恰瓦莱塔（Gustavo Arechavaleta）正在为无人驾驶飞机调整视觉记忆以检查不同的环境。例如，在建筑行业中，重要的是通过将无人机拍摄的图像与初始模型进行比较来监视工作状态。       最后，专家提到行业和研究中心需要合作，“通过这种方式，将完成产生技术知识和实现其商业化的循环，此外，这种类型的共同努力将可以解决特定问题或引起人们的兴趣。为该国的企业家”。来源：贤集网