皮膚在生物系統(tǒng)中起著至關重要的作用，保護機體并實時感知外部環(huán)境。電子皮膚(e-skin)通過嵌入了一個由機械、化學、振動、溫度或疼痛感受器組成的密集網絡，這些感受器在協(xié)同作用下模擬皮膚產生的軀體感覺。對于機器人來說，各種各樣的傳感器嵌入他們的身體，才能使他們獲得環(huán)境相關的信息。隨著軟體機器人的研究日益增多，機器人系統(tǒng)面臨著傳感器集成的諸多挑戰(zhàn)，包括可拉伸的多模態(tài)傳感、高分辨率且大面積傳感器陣列的嵌入以及多模態(tài)數(shù)據融合等。
近期，《SCIENCE ROBOTICS》刊登了《Electronic skins andmachine learning for intelligent soft robots》的文章。文中對電子皮膚、軟體機器人和機器學習之間的交叉研究的進展(圖1)做了總結，并對研究中的挑戰(zhàn)和發(fā)展前景進行了討論。文中以跨學科綜述、電子皮膚的應用和機遇及前景三個主題展開，深入地介紹了一體化電子皮膚的設計和制造、基于皮膚的軟體機器人傳感、機器學習在柔性電子皮膚上的應用、形狀感知、面向軟體機器人的反饋控制和機器人的操作等。
與機器人互動時研究人的大腦將有助于更清晰、更深入地了解人機交互，從而為社交機器人的春天奠定基礎，將社會維度整合到人與這些機器的交流中來加速人與機器人的交互研究，有助于推動創(chuàng)造真正的社交機器人
機器人對環(huán)境的感知大多通過激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波傳感器、GPS這五類傳感器及其之間的組合來實現(xiàn)自主移動功能
教育服務機器人：指具有教與學智能的服務機器人，機器人教育：模塊化機器人和機器人套件是機器人教育中常見 的輔助產品
教育機器人經歷了從概念先行到價格營銷到回歸內容與價值本質的發(fā)展階段變遷
機器人感知系統(tǒng)包括傳感器的選擇和配置，以及算法和實現(xiàn)，利用了一個單目相機，一個短程二維激光測距儀，車輪編碼器和慣性測量單元。
低級技能學習或建模的三種主要方法：動態(tài)運動基元(DMP)，高斯混合建模與回歸(GMM-GMR)，隱馬爾科夫模型（HMM）
人類教師提供的示教被用來推斷執(zhí)行高級技能的意圖,現(xiàn)代方法也使用基于獎勵函數(shù)的強化學習方法來實現(xiàn)期望目標
蘇州行政審批局實現(xiàn)機器人導覽服務。5G 高速互聯(lián)網接入服務。異地超高清視頻通話
由于機器視覺可以提供目標物的顏色、形狀、紋理、深度等豐富的信息，且精度相當高，成本相對較低，因此以往關于植物檢測的研究大多基于機器視覺
武漢大學薛龍建教授團隊研制出一種迷你軟體機器人Geca-Robot，其可精準控制方向和速度，可在廢墟狹縫、生物體內完成各種復雜作業(yè)
人工智能技術在安全領域的應用需求日益迫切，人工智能自身的安全問題也不容小覷，安全與人工智能并舉，雙方的融合發(fā)展與創(chuàng)新是我強國戰(zhàn)略中不可忽視的重要助推因素
專注于極簡主義設計方法。在保留擬人化設計的許多優(yōu)點的同時，在設計和控制方面進行原則性的簡化，可以合理地降低系統(tǒng)的復雜度，包括執(zhí)行器、傳感器和程序代碼的數(shù)量
