隨著中國人口紅利的消失，機器人在制造業和工業領域被大批量應用，包括現在非常熱的機器換人和自動化升級改造，服務機器人作為和工業機器人相對應的領域，在軍事、服務和娛樂各個領域都發揮著越來越重要的作用，也逐漸取代人類的一些工作。

過去服務機器人只是存在于科幻電影當中，未來我們也會在生活當中遇到形形色色、各種各樣的服務機器人。

國際相關的組織也有一個報告，2012年服務機器人市場規模已經達到了兩百億美元，到了2017年，年增長率可能會達到17%，大概會達到四百六十億美金。中國有著巨大的市場，所以發展速度會更快。目前世界上有48個國家在發展機器人，其中25個國家已經涉足服務型機器人的開發。特別是在日本、北美和歐洲，市面上可以看到四十余款機器人。當然，這些發達國家在這個領域處于領先，就是以美國、德國、法國、日本和韓國作為代表。

人形服務機器人的發展可以在未來真正使人類的生活產生深刻變革，就是這種具有通用性的類人形機器人，就從大家對機器人的認識來說可能覺得人形機器人在外觀上和人更相近，我們也更容易接受，所以未來真正的機器人形態可能還是要朝著類人形態發展。

環境感知傳感器和信號處理方法

多傳感器信息融合技術的基本原理就像人腦綜合處理信息的過程一樣，它充分地利用多個傳感資源，通過對各種傳感器及其觀測信息的合理支配與使用，將各種傳感器在空間和時間上的互補與冗余信息依據某種優化準則組合起來，產生對觀測環境的一致性解釋和描述，多傳感器信息融合技術按照數據的抽象層次分類可分為數據層融合、特征層融合和決策層融合三種。

智能控制

智能控制主要包括模糊控制、神經網絡、進化計算等，且逐漸成為成熟的控制思想[10]。模糊控制源于模糊數學，或稱弗晰數學，是研究如何表現和處理模糊性現象的一個數學分支，模糊控制是以模糊集合論、模糊語言變量及模糊邏輯推理為基礎的一種計算機數字控制。人工神經網絡控制，從生物學的觀點來看，神經網絡的功能為信息處理和推理、聯想和思維等高級的思想活動，而人工神經網絡控制是利用工程技術手段模擬人腦神經網絡的結構和功能的一種技術系統，它是一種大規模并行的非線性動力學系統。

導航與定位

在服務機器人系統中，自主導航是一項核心技術，是機器人研究領域的重點和難點問題。把人工神經網絡控制和多傳感器融合技術相結合用于服務機器人的導航定位系統。

路徑規劃

路徑規劃就是指在服務機器人工作空間中找到一條從起始狀態到目標狀態、可以避開障礙物的路徑。路徑規劃方法大致可以分為傳統方法和智能方法：①傳統路徑規劃方法主要有以下幾種：自由空間法、圖搜索法、柵格解耦法、人工勢場法，在這幾種方法中，人工勢場法是傳統算法中較成熟且高效的規劃方法，它通過環境勢場模型進行路徑規劃，但是沒有考察路徑是否最優。②智能路徑規劃方法是將遺傳算法、模糊邏輯以及神經網絡等人工智能方法應用到路徑規劃中，來提高機器人路徑規劃的避障精度，加快規劃速度，滿足實際應用的需要。其中應用較多的算法主要有模糊方法、神經網絡、遺傳算法、q學習及混合算法等，這些方法在障礙物環境已知或未知情況下均已取得一定的研究成果。把模糊控制和人工神經網絡控制相融合，形成的模糊神經網絡控制用于服務機器人的避障，以bp網絡作為機體，以基于模糊規則的模糊神經網絡，采用ccd攝像機和多個超聲波測距傳感器，對服務機器人能夠避障進行控制。

服務機器人的未來展望

服務機器人的開發研究取得了舉世矚目的成果，未來智能機器人技術將沿著自主性、智能通信和適應性三個方向發展。

服務機器人的人性化

以上是網絡信息轉載，信息真實性自行斟酌。