自主机器人

自主机器人是机器人执行的行为或任务具有高度的自治（没有外部影响）。自主机器人技术通常被认为是人工智能，机器人技术和信息工程的一个子领域。早期版本是由作者/发明家David L. Heiserman提出并演示的。

自主机器人在诸如航天，家庭维护（如清洁），废水处理以及交付货物和服务等领域特别理想。

一些现代工厂机器人在其直接环境的严格范围内是“自主的”。可能并不是周围环境中存在着每个自由度，但是工厂机器人的工作场所充满挑战，并且常常包含混乱的，不可预测的变量。必须确定下一个工作对象以及（在更高级的工厂中）甚至对象的类型和所需任务的确切方向和位置。这可能会发生不可预测的变化（至少从机器人的角度来看）。

机器人技术研究的一个重要领域是使机器人能够应对其环境，无论是在陆地、水下、在空中、在地下还是在太空。

全自动机器人可以：

• 获取有关环境的信息
• 无需人工干预即可长时间工作
• 无需人工协助即可在整个操作环境中移动全部或部分自身
• 避免对人，财产或本身有害的情况，除非这些情况属于其设计规范

自主机器人还可以学习或获得新知识，例如调整完成任务的新方法或适应变化的环境。

像其他机器一样，自动机器人仍然需要定期维护。

完全物理自主的首要要求是机器人能够自我照顾。当今市场上许多由电池供电的机器人都可以找到并连接到充电站，并且某些玩具（如索尼的Aibo）能够自行对接为电池充电。

自我维护基于“ 本体感觉 ”，或感知自己的内部状态。在电池充电示例中，机器人可以感觉到自己的电池电量低，然后寻找充电器。另一种常见的本体感受传感器用于热量监测。为了使机器人能够在人附近和恶劣环境中自主工作，需要增加本体感知能力。常见的本体感受传感器包括热，光学和触觉感测以及霍尔效应（电）。

外部感知正在感知有关环境的事物。自主机器人必须具有一系列环境传感器才能执行任务并避免麻烦。

• 常见的外在感受器包括电磁频谱、声音、触摸、化学（气味），温度，各种物体的范围和高度。

一些机器人割草机将通过检测草地生长的速度来适应其程序，以维持完美割草的草坪，而一些真空吸尘机器人则具有污垢检测器，可感应到捡拾了多少污垢并使用此信息告诉他们在一个区域停留更长的时间。

自主行为的下一步是实际执行身体任务。家用机器人是一个显示出商业前景的新领域，从2002年开始，大量的小型吸尘机器人开始使用iRobot和Electrolux。尽管这些系统的智能水平不高，但它们可以在广阔的区域中导航并使用接触式和非接触式传感器。这两种机器人均使用专有算法来增加对简单随机反弹的覆盖范围。

自主任务执行的下一个水平要求机器人执行条件任务。例如，可以对安全机器人进行编程以检测入侵者并根据入侵者所在的位置以特定方式做出响应。

为了使机器人将行为与地点（本地化）相关联，它需要知道其位置并能够点对点导航。这种导航始于1970年代的导线制导，并在2000年代初发展为基于信标的三角测量。当前的商用机器人基于感知自然特征来自主导航。Pyxus的HelpMate医院机器人和Cyber​​Motion保护机器人是最早实现这一目标的商业机器人，两者都是由机器人先驱在1980年代设计的。这些机器人最初使用手动创建的CAD平面图，声纳感应和跟随墙壁的变形来导航建筑物。下一代产品，例如MobileRobots的PatrolBot和自动轮椅，两者均于2004年推出，能够创建自己的基于激光的建筑物地图，并能够导航开放区域和走廊。如果有障碍物，他们的控制系统会即时更改其路径。

首先，自主导航是基于平面传感器（例如激光测距仪）进行的，它们只能在一个级别上进行感应。现在，最先进的系统融合了来自各种传感器的信息，以进行定位（定位）和导航。像Motivity这样的系统可能依赖于不同地区的不同传感器，这取决于当时提供的最可靠数据，并且可以自动重新映射建筑物。

大多数室内机器人无需爬楼梯，而是需要高度专业化的硬件，而可以在残疾人可进入的区域导航，控制电梯和电子门。^[6]通过这种电子访问控制界面，机器人现在可以在室内自由导航。自动爬楼梯和手动开门是当前研究的主题。

随着这些室内技术的不断发展，吸尘机器人将能够清洁用户指定的特定房间或整个地板。安全机器人将能够协作包围入侵者并切断出口。这些进步也带来了相应的保护：机器人的内部地图通常允许定义“禁区”，以防止机器人自主进入某些区域。

因为很少有障碍物，所以在空中最容易实现户外自治。巡航导弹是相当危险的高度自主的机器人。无人驾驶无人机飞机越来越多地用于侦察。这些无人飞行器（UAV）中的一些能够在没有任何人为干预的情况下完成其整个任务，但可能是有人使用无线电遥控器进行干预的降落。但是，某些无人机可以安全，自动着陆。2014年宣布推出无人驾驶船，即自主太空港无人机船，并计划于2014年12月进行首次运行测试。

对于地面车辆来说，户外自治是最困难的，原因是：

• 三维地形
• 表面密度差异很大
• 天气紧急情况
• 感测环境的不稳定

自主机器人中存在一些开放的问题，这些问题是本领域特有的，而不是AI普遍追求的一部分。根据乔治·贝基（George A. Bekey）的自主机器人：从生物灵感到实施和控制，问题包括诸如确保机器人能够正确运行且不会自动遇到障碍之类的问题。

能源自主权和觅食

与创造真实的人造生命有关的研究人员不仅关注智能控制，还关注机器人通过觅食（寻找食物，包括能量和零件）寻找自身资源的能力。

这与自主觅食的范围内关注科学的行为生态学，社会人类学和人类行为生态学 ; 以及机器人技术，人工智能和人工生活。