機器人方向目前研究熱點方向有哪些？

大概兩年前，我剛博士開題。

開題的時候，一個把「運動規劃」和「軌跡規劃」搞混的老師問到：「運動規劃不是研究很成熟了嗎，已經不算研究熱點了吧？」

為了說服老闆允許我繼續搞「運動規劃」，我特地跑去整理了一下機器人方向的研究熱點。

（當然，畢竟兩年過去了，時效性可能會有問題，請各位謹慎參考）

通過谷歌學術，找到 Robotics 話題下三個影響力最大的會議/期刊：

然後，我就對這三個期刊進行關鍵詞統計。

首先是 ICRA 2015，官網有給出每個關鍵詞對應的論文，所以，我就把所有關鍵詞的文章數量進行了統計，如下：

我知道上面這個柱狀圖你們看不清，所以我就只把最前面幾個文章數比較多的截出來：

其次就是機器人領域的神級期刊 IJRR（The International Journal of Robotics Research），我也是把它2015年所有的文章關鍵詞進行了統計。當然，由於 IJRR 不像 ICRA 是官方指定的關鍵詞，所以我對一些意思接近的關鍵詞進行了合併處理，結果如下：

最後，就是機器人領域另一個頂級期刊 TRO （IEEE Transactions on Robotics），如下：

當然，一般做調研，國內國外是要一起做的。要了解國內學術的發展情況，可以直接利用 CNKI 的「學術趨勢搜索」工具：CNKI學術趨勢

它能根據關鍵詞直接返回研究發展情況，我隨便放幾個：

最後，大家根據前面的統計情況，就能大概知道哪些方向是 2015 年機器人領域的研究熱點了吧。

當然，對於我而言，我也向老闆展示了「運動規劃很熱門的，而且，你看，我們實驗室很多研究方向都屬於熱門方向呢！」

老闆聽了後半句，表示很開心，於是我也就順利入坑「運動規劃」了。

看到的兩張圖片，這是ICRA2017 大會給出的一些統計數據，這個應該能大致反應出目前機器人領域的研究方向。

2012年，美國提出「工業互聯網」；2013年，德國提出「工業4.0」；2015年，中國提出「中國製造2025」。近幾年，許多國家或組織對未來的工業發展都相繼制定了規劃藍圖，並且，這些藍圖都從本質上都指出了未來工業製造的發展趨勢，即更加突出自動化、信息化和智能化。

機器人作為工業製造的重要參與者，其發展越來越受到世界各國的高度關注，主要經濟體紛紛將發展機器人產業上升為國家戰略，並以此作為保持和重獲製造業競爭優勢的重要手段。美國2013年發布了機器人發展路線報告，將現今的機器人與上世紀互聯網定位於同等重要的地位。機器人將影響人類生活和經濟社會發展的各個方面，並被列為美國實現製造業變革、促進經濟發展的核心技術。2014年，歐盟啟動了全球最大的民用機器人研發計劃「SPARC」，根據該計劃，到2020年歐委會將投資7億歐元，euRobotics協會將投資21億歐元推動機器人研發，研發內容包括機器人在製造業、農業、健康、交通、安全和家庭等各領域的應用。事實上，德國的「工業4.0」計劃，也將智能機器人和智能製造技術作為迎接新工業革命的切入點。近觀亞洲，機器人技術較強的日本也制定了機器人技術長期發展戰略，將機器人產業作為「新產業發展戰略」中7大重點扶持的產業之一。韓國也於2010年發布了「機器人未來戰略展望2022」，將政策焦點放在了擴大韓國機器人產業並支持國內機器人企業進軍海外市場等方面。2014年，工業機器人在中國的銷售量約3.7萬台，銷售量全球排名第一，中國開始成為最大的機器人消費國。

「工業4.0」強調的是自動化與信息化的相互融合，而工業機器人作為自動化製造過程中的重要參與者，其自動化和信息化水平將直接影響著工業製造的自動化和信息化水平。工業製造信息化水平的提高，將改變產品的生產模式，從原來的C2C（Company to Compay，企業到企業）模式到未來的C2C（Customer to Company，客戶到企業）模式，即用戶可以直接面向企業來個性化定製產品，在很大程度上提高工業製造的柔性，優化和平衡企業與客戶之間的供需關係，而信息化水平的提高勢必要求有強大的信息交互與數據處理來作為支撐。

而當前的機器人所採用的控制系統基本上都是封閉式或半封閉式，即開發者根據自己機器人的特定結構，採用專用計算機、專用機器人語言、專用操作系統進行開發，用戶很難根據自己的需求進行二次開發或功能擴展。這樣的機器人控制系統開放性差，網路功能弱，各廠家的產品不兼容，很難滿足「工業4.0」對信息化提出的要求。

另一方面，隨著工業產品的工藝複雜程度和精度要求的提高，機器人應用場所和應用需求的越來越複雜和苛刻，機器人的計算平台已經不僅僅局限於傳統的PC平台、嵌入式平台，而擴展到智能手機、平板電腦等移動設備；機器人配備的感測器從簡單的光電開關、觸碰開關，發展到觸覺、聲覺、視覺等高端感測器。機器人伺服系統與控制系統之間的通信方式也由原來的「脈衝+方向」的通信線纜，發展到通信更高效、通信數據量更大的各種現場匯流排。機器人控制系統正在朝著開放化的方向發展。

開放式的機器人控制系統強調可擴展性、可移植性、可裁剪性和互操作性。用戶和企業可以自行擴展和裁剪系統功能模塊，以適應不同應用下的功能和性能需求；可以移植到不同操作系統和平台，並且保持原有的功能；可以與外部其他系統進行數據甚至操作的交互。所以，開放式機器人控制系統滿足「工業4.0」的發展要求，能夠很好的解決當前機器人控制系統信息化程度低的問題。

事實上，「開放式機器人控制系統」並不是的一個新概念，國內外一些自動化企業和高校很早就開始著手研究。研究最多的是基於PC的開放式機器人控制系統，利用PC強大的硬體和軟體功能，對PC進行實時性改造，將機器人控制軟體和系統管理管理軟體都運行在PC上，這種實現方式也就是普通意義的全軟體型控制。

機器人視覺，主要偏向於3D視覺中的目標檢測，目標跟蹤，目標識別等，在無人駕駛，視覺SLAM和機器人操作的視覺感知領域應用非常廣泛；

機器人機構設計，軟指手，多指靈巧手，機械臂，似足機器人，外骨骼，仿生機器人等設計與控制。

機器人控制，包括傳統的控制演算法比如PID, iLQR, iLQG, PI2、也有現在的端到端的控制演算法GPS,PIGPS等;

機器人學習，也就是機器人中的強化學習，基於模型的，模型無關的，結合深度神經網路的，具體參考CS294，伯克利的良心課程。

當然還有機器人的感測器包括立體視覺，觸覺感測器，激光雷達...

為什麼我發現各個領域都有很多人在做，看來都是熱點。

Computer Vision 看下cvpr2017的贊助商的數量（下圖），可見一斑，不是icra能比的...

機器人是在電子學、人工智慧、控制論、系統工程、精密機械、信息感測、仿生學以及心理學等多種學科或技術的基礎上形成的一種綜合性技術學科，人工智慧的所有技術都可以在這個領域得到應用。

機器人可以代替人從事有害環境中的危險工作，從而提高工作質量和生產效率，降低成本，機器人為人工智慧理論、方法、技術研究提供了一個綜合試驗平台，對人工智慧各個領域的研究進行全面檢驗，並反過來推動人工智慧研究的發展。

目前研製出來的機器人，一般是針對具體領域的，如工業機器人，水下機器人、航天機器人等。機器人主要的研究方向，有視覺、聽覺和觸覺等感知器，尤其是研究空間識別問題；研究用精密機械元件做成的手、腳等肢體與計算機之間的結合方式；研究機器人從三維空間搜集信息的處理方式；研究識別外界環境的能力等。

未來的工作是屬於機器，幸福的生活是屬於我們自己的，尤其是服務機器人，生養在中國，一定要知道，中國服務機器人業格局，以及未來的發展趨勢是什麼？ - 人工智慧 多智時代