影響這一領域最重要的創新之一是基于MEMS的運動傳感器的發展。MEMS傳感器幫助控制系統精確測量其每個運動部件的角度位置。
定位和導航
近70年來，工業機器人已經能夠進行大量的運動。即使是第一臺工業機器人，其中央“臂”也有9個自由度，其“手”也有滾動和偏航。有各種方法來跟蹤這些運動部件的相對位置。
最簡單的可能是“死計算”，即相對于一個已知的起始點測量位置。然后根據驅動力施加的時間長短來計算運動量。這種方法依賴于在所有條件下相關部件的銜接是相同的。使用傳感器可以進一步改善這種情況。
智能物流的智能分揀機器人通過計算電機運行時的轉數，由轉數計算出的移動距離是絕對的。將這些測量結果結合起來，對控制機器人手臂的每個電機部分進行測量，就可以將其定位在三維空間中。使機器人能夠了解自己在工作空間中的位置。這種位置傳感所使用的傳感器類型包括：
電位計
光學編碼器
分揀機器人維護霍爾效應傳感器
這種位置傳感方法在沒有“意外”發生的環境中效果不錯。它不能提供預期在更開放環境中工作的機器人所需的空間意識水平。即使對于靜態機器人來說，感知和理解周圍環境的能力也會帶來能力的提升。
影響這一領域最重要的創新之一是基于MEMS的運動傳感器的發展。MEMS是一種以集成電路的規模提供機電功能的技術。其結果是，傳感器每邊的測量尺寸僅為毫米。但是，它仍然可以檢測到9個自由度的運動--為使用死角計算進行位置傳感帶來了新的洞察力。MEMS傳感器幫助控制系統精確測量其每個運動部件的角度位置。
Murata公司的SCL3300傾角傳感器是這種技術應用于機器人技術的一個很好的例子。它使用電容式3DMEMS技術測量3個軸的運動。AnalogDevices公司的iSensorMEMS陀螺儀也可以測量基于加速度的角變化率。它提供基于相對位移角的輸出。控制系統可以利用這一信息來監控運動速度。
機器人正在使用光來進行三維觀察
現在機器人技術中使用的其他傳感器技術包括飛行時間。一種根據光在兩點之間傳播所需的時間，精確測量發射器和接收器之間距離的技術。這可能聽起來不太可能，但自動對焦相機使用了ToF，所以它是一項成熟的技術。一些制造商為需要精確距離測量的應用提供ToF傳感器。除了將其用于近距離檢測外，ToF還可以提供非常詳細的表面3D浮雕圖。這意味著機器人也可以用它來檢測甚至識別物體。
對于希望在機器人應用中使用ToF的工程師來說，BaslerBlaze101視頻模塊是一個很好的開始。這款ToF相機在數米距離內幾乎達到毫米級精度。它提供實時的預處理圖像流，包括3D點和2D強度。ToF方法可檢測反射光，因此它只能“看到”與該光直接一致的物體。這提供了足夠的數據來創建“點云”，這是用來描述ToF技術生成的3D圖像的術語。
然后，這些點云可以使用AI技術進一步處理，以識別形狀和它們的距離。對于需要在操作物體之前識別物體的機器人來說，即使是在傳送帶上移動的物體，也有很大的好處。
機器人如何使用激光雷達進行導航？
另一項正在尋找進入機器人技術，特別是設計為移動的機器人的技術是LiDAR，即光探測和測距。由于它使用光，該技術在許多方面與ToF相似。ToF可以被認為是LiDAR的一個子集。
它一般通過測量反射光源的振幅或相位的變化來工作。受控光源，在掃描激光雷達中轉向，或者如果系統不提供3D圖像，則固定。
反射光源的振幅或相位的偏移量給出了掃描對象的范圍。現在的激光雷達系統體積小、精度高，足以用于機器人技術。英特爾的RealSenseLiDAR相機L515是一款固態LiDAR深度相機，它使用基于MEMS的鏡子，可以掃描其視野。
移動機器人面臨的下一個重大挑戰
現在，這些技術被用于機器人技術，以解決開發者和制造商接下來的一個重大挑戰。如何讓機器人在陌生的環境中移動？這個問題并不是機器人領域獨有的，在人工和虛擬現實領域工作的計算機科學家和工程師們也在思考這個問題。
一種正在發展的技術是同步定位和映射，或SLAM。這項技術涉及掃描一個區域，并對該視野中的物體進行測繪，同時對掃描設備在該空間中移動時的位置進行補償。自主車輛將使用SLAM來導航，機器人也在使用同樣的技術來提高自主性。
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