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摘 要：随着我国社会的快速发展，科学技术的日新月异，我国的服务机器人迎来发展黄金时代。机器人在越来越多的方面发挥出重要作用，人们对机器人的发展也越来越重视，因此对服务机器人的现状及发展的研究具有重要意义。本文首先介绍服务机器人的应用现状及相关技术，然后总结出现在服务机器人存在的一些问题，最后结合现存问题及发展前景提出新型家庭服务机器人。
关键词：服务机器人;研究现状;发展建议
引言
近年來，全球新一轮科技和产业革命的蓬勃发展，并且十九大报告明确指出，要加快建设制造强国，加快发展先进制造业。而机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”，是衡量一个国家创新能力和产业竞争力的重要标志，已成为全球新一轮科技和产业革命的重要切入点。所以近年来我国机器人产业发展势头迅猛，产业规模与市场空间不断扩大。
1 服务机器人技术的研究现状
近年来服务机器人向着更高智能化，模块化和网络化的技术趋势发展，在这一部分主要围绕服务机器人导航，识别与人机交互技术展开进行论述。
1.1 服务机器人导航技术
导航的基本任务有定位和路劲规划，就是通过对周围环境的理解进行地图构建，确定自己在世界坐标系中的位置，并且通过目标识别和障碍物监测规划出到指定地点的行驶路径。陆新华[1]等人对几年来室内服务机器人的导航研究进行了综述，介绍了导航系统的特点，分类和工作原理，并且给出了几种有效的导航数据处理，方法如势场法和栅格法，增强的卡尔曼滤波器和神经网络等。杨娜[2]等人分析介绍了机器人定位和路径规划的算法和最新研究，其中定位技术有相对定位和绝对定位技术，路径规划有在线和离线方式，具体算法有改进的遗传算法，神经网络，蚁群算法等全局路径规划和向量场矩阵法等局部路径规划。宋大雷[3]针对传统栅格环境建模方法虽然能准确建模但其建模范围小，实时性差，效率低等缺点，提出了一种通用性好，可靠性高，简单易行的非栅格的环境建模方法，且在LabVIEW仿真效果良好。
1.2 服务机器人识别技术
在导航过程中，机器人需要获得物体标识和空间信息，需要识别周围场景并且躲避障碍物，或者是识别操作者身份和命令等。对人对物识别的效率和质量会影响到机器人的对外界的正确反应。
黄海卫[4]等人提出了一种结合三位点云分割和三维全局特征匹配的实时物体识别与定位系统，采用基于聚类视点特征直方图（CVFH）特征匹配方法识别目标物体，计算其空间位置。因为传统经典图像识别和机器学习算法在复杂环境很难有突出表现，石杰[5]等人将基于区域的卷积神经网络（R-CNN）的快速算法Faster R-CNN引入系统，而且具有较好的检测效果。范淇元[6]等人采用EmguCV基础上对图像进行灰度转换，降噪和均衡化处理的同时运用Haar特征对图像进行人脸检测处理，再通过对局部二值模式（LBP）人脸识别算法的反复实验，修改编程设计、简化代码并添加语音互动系统，实现了对人体脸部的特征信息进行对比识别的技术。
2 目前服务机器人存在的问题
早在2010年，比尔盖茨就首次提出服务机器人进入日常家庭的设想，但其未能如预期实现规模化发展，究其原因，是这十年的发展并未达到实质性突破，很多问题亟需解决。目前常见服务机器人的载体，通常有车形、仿人形、医疗机器人、无人机、扫地机器人等。家庭服务机器人的功能需求集中于做家务与情感陪护方面，就前者而言，大多数机器人对于大功率的需求但却没有生产高效动力电池的现实，使得它们只能完成单一任务，且一般存在承重能力差、精准度欠缺、感知能力弱等诸多问题，因此鲜有具有多类型家务功能的机器人，即使有如此生产能力的厂商，高额价格带来的较低性价比也使得该产品缺乏市场。其次家庭机器人的移动避障以及路径规划也是一大研究热点。
2.1 家庭机器人在移动避障和路径规划中的问题
胡庆朋[7]提出对于为了实现家庭机器人在室内环境中的自由移动，大量的学者分别在障碍物检测、室内定位以及路径规划中做出了很多研究，但是仍然存在以下问题：
（1）障碍物检测存在很多种方式，激光雷达对障碍物测距最为精确，但是存在价格过于昂贵的问题。通过红外传感器、超声波传感器以及视觉传感器又存在容易受环境干扰，障碍物距离测量不准确的问题。
（2）通过惯性传感器以及里程计进行室内定位存在时间过长容易积累误差的问题。通过标记定位会存在对家庭环境改动过大的问题。
（3）对于路径规划规划算法很多学者进行了改进，也取得了不错的效果，但是在复杂的家庭环境中，仍需提高对障碍物的随意变化的适应能力。
2.2 家庭机器人在情感交互中的问题
实现情感交互功能，依托于AI技术，有三大问题需要攻克和解决，分别是情感计算、情感建模和情感识别技术[8]。情感计算通过考虑各种引发和影响情绪的人类情感信息，建立起感知和识别人类情感的计算机系统;可获取的人类情感信息包括外在情感信息如声音、手势、面部表情等和内在情感信息如心跳、脉搏、呼吸和体温等。情感建模是情感仿真研究的重要一环，目前取得了初步研究进展，具有代表性的模型有反映人类情感认知、将情感刺激分为22类的OCC情感模型，融合环境数据的智能化Agent模型，通过建立与人相似的应对策略机制指引智能体做出与人情感状态一致的行为反应的EMA模型[9]。在情感识别技术方面，包括基于机器视觉的面部表情识别技术，通过图像处理捕捉人类面部肌肉变化来分析人类情感及情绪;语音识别及自然语言处理技术，其中创建丰富优质的情感语料数据库和关联情感与声学特征问题是研究的热点。 3 家庭服务机器人发展建议
目前的家庭机器人大多是清洁机器人，功能偏向单一的扫地、除尘，很少会有功能集中的情感陪护机器人。
（1）功能方面：现在的清洁机器人技术相对来说已经比较成熟，会有专门的扫地机器人来进行清洁工作，情感陪护机器人添加这方面的功能显得有些多此一举。所以陪护机器人的功能应该集中在人机交互、人脸识别以及自主巡逻方面，未来的家庭机器人应该是多功能集合的综合体。
（2）技术方面：过去的交互机器人大多是数据封闭的，能够回答的只有那些固定的问题，随着现在互联网的快速发展加上5G时代的到来，在网速得到保障的前提下，新一代的陪护机器人应该与百度、谷歌、讯飞等企业合作，利用这些企业先进的语音识别和人脸识别技术，并且在云端实时更新内容。
（3）自主导航方面：可以在机器人上安装传感器利用RFID测距，然后用粒子过滤器（PF）定位;再使用激光来建立网格图确认障碍物位置;最后使用SLAM定位和映射以及Djikstra算法确认最短路径。
（4）应用方面：此类机器人一般适合家庭使用，可以是家长没时间照顾孩子的情况，也可以是独居老人的情况，随着人口老龄化，相对于其他服务机器人，该类陪护机器人的市场潜力更大。
4 总结
伴随着人工智能技术的不断进步，机器人代替人工做一些重复性的劳动已是必然趋势。服务机器人行业正处于迅速发展的阶段，相信在不久的将来，机器人会在改善人类生活方面起着举足轻重的作用。
参考文献
[1] 陆新华，张桂林.室内服务机器人导航方法研究[J].机器人 ROBOT，2003，25（1）：80-87.
[2] 李娜，李漢舟.服务机器人导航技术研究进展 [J].机电工程 Journal of Mechanical & Electrical Engineering，2015，32（12）：1641-1648.
[3] 宋大雷，孙玉桢，时永霞，周丽芹.服务机器人工作环境下导航定位仿真研究[J].计算机仿真.2018，35（8）：283-288.
[4] 黄海卫，孔令成，谭治英.室内服务机器人实时目标识别与定位系统设计[J].计算机工程与设计 COMPUTER ENGINERING AND DESIGN，2016，37（8）：2228-2232.
[5] 石杰，周亚丽，张奇志.基于Faster R-CNN 的服务机器人物品识别研究[J].计算机应用研究 Application Research of Computers，2019，36（10）：3152-3156.
[6] 范淇元，覃羡烘，朱培杰.基于EmguCV的智能服务机器人人脸识别系统设计[J].应用科技 Applied Science and Technology，2019，46（3）：58-63.
[7] 胡庆朋，智能家庭机器人的移动避障与路径规划研究，山东建筑大学，2019
[8] Cambria E. Affective computing and sentiment analysis [J]. IEEE Intelligent Systems，2016，31（2）：102-107
[9] Bartels A，Zeki S. The neural correlates of maternal and romantic love [ J]. Neuroimage，2004，21（3）：1155- 1166
基金项目：合肥工业大学2019年省级大学生创新创业训练计划项目资助（项目编号：S201910359170）
关键词：服务机器人;研究现状;发展建议
引言
近年來，全球新一轮科技和产业革命的蓬勃发展，并且十九大报告明确指出，要加快建设制造强国，加快发展先进制造业。而机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”，是衡量一个国家创新能力和产业竞争力的重要标志，已成为全球新一轮科技和产业革命的重要切入点。所以近年来我国机器人产业发展势头迅猛，产业规模与市场空间不断扩大。
1 服务机器人技术的研究现状
近年来服务机器人向着更高智能化，模块化和网络化的技术趋势发展，在这一部分主要围绕服务机器人导航，识别与人机交互技术展开进行论述。
1.1 服务机器人导航技术
导航的基本任务有定位和路劲规划，就是通过对周围环境的理解进行地图构建，确定自己在世界坐标系中的位置，并且通过目标识别和障碍物监测规划出到指定地点的行驶路径。陆新华[1]等人对几年来室内服务机器人的导航研究进行了综述，介绍了导航系统的特点，分类和工作原理，并且给出了几种有效的导航数据处理，方法如势场法和栅格法，增强的卡尔曼滤波器和神经网络等。杨娜[2]等人分析介绍了机器人定位和路径规划的算法和最新研究，其中定位技术有相对定位和绝对定位技术，路径规划有在线和离线方式，具体算法有改进的遗传算法，神经网络，蚁群算法等全局路径规划和向量场矩阵法等局部路径规划。宋大雷[3]针对传统栅格环境建模方法虽然能准确建模但其建模范围小，实时性差，效率低等缺点，提出了一种通用性好，可靠性高，简单易行的非栅格的环境建模方法，且在LabVIEW仿真效果良好。
1.2 服务机器人识别技术
在导航过程中，机器人需要获得物体标识和空间信息，需要识别周围场景并且躲避障碍物，或者是识别操作者身份和命令等。对人对物识别的效率和质量会影响到机器人的对外界的正确反应。
黄海卫[4]等人提出了一种结合三位点云分割和三维全局特征匹配的实时物体识别与定位系统，采用基于聚类视点特征直方图（CVFH）特征匹配方法识别目标物体，计算其空间位置。因为传统经典图像识别和机器学习算法在复杂环境很难有突出表现，石杰[5]等人将基于区域的卷积神经网络（R-CNN）的快速算法Faster R-CNN引入系统，而且具有较好的检测效果。范淇元[6]等人采用EmguCV基础上对图像进行灰度转换，降噪和均衡化处理的同时运用Haar特征对图像进行人脸检测处理，再通过对局部二值模式（LBP）人脸识别算法的反复实验，修改编程设计、简化代码并添加语音互动系统，实现了对人体脸部的特征信息进行对比识别的技术。
2 目前服务机器人存在的问题
早在2010年，比尔盖茨就首次提出服务机器人进入日常家庭的设想，但其未能如预期实现规模化发展，究其原因，是这十年的发展并未达到实质性突破，很多问题亟需解决。目前常见服务机器人的载体，通常有车形、仿人形、医疗机器人、无人机、扫地机器人等。家庭服务机器人的功能需求集中于做家务与情感陪护方面，就前者而言，大多数机器人对于大功率的需求但却没有生产高效动力电池的现实，使得它们只能完成单一任务，且一般存在承重能力差、精准度欠缺、感知能力弱等诸多问题，因此鲜有具有多类型家务功能的机器人，即使有如此生产能力的厂商，高额价格带来的较低性价比也使得该产品缺乏市场。其次家庭机器人的移动避障以及路径规划也是一大研究热点。
2.1 家庭机器人在移动避障和路径规划中的问题
胡庆朋[7]提出对于为了实现家庭机器人在室内环境中的自由移动，大量的学者分别在障碍物检测、室内定位以及路径规划中做出了很多研究，但是仍然存在以下问题：
（1）障碍物检测存在很多种方式，激光雷达对障碍物测距最为精确，但是存在价格过于昂贵的问题。通过红外传感器、超声波传感器以及视觉传感器又存在容易受环境干扰，障碍物距离测量不准确的问题。
（2）通过惯性传感器以及里程计进行室内定位存在时间过长容易积累误差的问题。通过标记定位会存在对家庭环境改动过大的问题。
（3）对于路径规划规划算法很多学者进行了改进，也取得了不错的效果，但是在复杂的家庭环境中，仍需提高对障碍物的随意变化的适应能力。
2.2 家庭机器人在情感交互中的问题
实现情感交互功能，依托于AI技术，有三大问题需要攻克和解决，分别是情感计算、情感建模和情感识别技术[8]。情感计算通过考虑各种引发和影响情绪的人类情感信息，建立起感知和识别人类情感的计算机系统;可获取的人类情感信息包括外在情感信息如声音、手势、面部表情等和内在情感信息如心跳、脉搏、呼吸和体温等。情感建模是情感仿真研究的重要一环，目前取得了初步研究进展，具有代表性的模型有反映人类情感认知、将情感刺激分为22类的OCC情感模型，融合环境数据的智能化Agent模型，通过建立与人相似的应对策略机制指引智能体做出与人情感状态一致的行为反应的EMA模型[9]。在情感识别技术方面，包括基于机器视觉的面部表情识别技术，通过图像处理捕捉人类面部肌肉变化来分析人类情感及情绪;语音识别及自然语言处理技术，其中创建丰富优质的情感语料数据库和关联情感与声学特征问题是研究的热点。 3 家庭服务机器人发展建议
目前的家庭机器人大多是清洁机器人，功能偏向单一的扫地、除尘，很少会有功能集中的情感陪护机器人。
（1）功能方面：现在的清洁机器人技术相对来说已经比较成熟，会有专门的扫地机器人来进行清洁工作，情感陪护机器人添加这方面的功能显得有些多此一举。所以陪护机器人的功能应该集中在人机交互、人脸识别以及自主巡逻方面，未来的家庭机器人应该是多功能集合的综合体。
（2）技术方面：过去的交互机器人大多是数据封闭的，能够回答的只有那些固定的问题，随着现在互联网的快速发展加上5G时代的到来，在网速得到保障的前提下，新一代的陪护机器人应该与百度、谷歌、讯飞等企业合作，利用这些企业先进的语音识别和人脸识别技术，并且在云端实时更新内容。
（3）自主导航方面：可以在机器人上安装传感器利用RFID测距，然后用粒子过滤器（PF）定位;再使用激光来建立网格图确认障碍物位置;最后使用SLAM定位和映射以及Djikstra算法确认最短路径。
（4）应用方面：此类机器人一般适合家庭使用，可以是家长没时间照顾孩子的情况，也可以是独居老人的情况，随着人口老龄化，相对于其他服务机器人，该类陪护机器人的市场潜力更大。
4 总结
伴随着人工智能技术的不断进步，机器人代替人工做一些重复性的劳动已是必然趋势。服务机器人行业正处于迅速发展的阶段，相信在不久的将来，机器人会在改善人类生活方面起着举足轻重的作用。
参考文献
[1] 陆新华，张桂林.室内服务机器人导航方法研究[J].机器人 ROBOT，2003，25（1）：80-87.
[2] 李娜，李漢舟.服务机器人导航技术研究进展 [J].机电工程 Journal of Mechanical & Electrical Engineering，2015，32（12）：1641-1648.
[3] 宋大雷，孙玉桢，时永霞，周丽芹.服务机器人工作环境下导航定位仿真研究[J].计算机仿真.2018，35（8）：283-288.
[4] 黄海卫，孔令成，谭治英.室内服务机器人实时目标识别与定位系统设计[J].计算机工程与设计 COMPUTER ENGINERING AND DESIGN，2016，37（8）：2228-2232.
[5] 石杰，周亚丽，张奇志.基于Faster R-CNN 的服务机器人物品识别研究[J].计算机应用研究 Application Research of Computers，2019，36（10）：3152-3156.
[6] 范淇元，覃羡烘，朱培杰.基于EmguCV的智能服务机器人人脸识别系统设计[J].应用科技 Applied Science and Technology，2019，46（3）：58-63.
[7] 胡庆朋，智能家庭机器人的移动避障与路径规划研究，山东建筑大学，2019
[8] Cambria E. Affective computing and sentiment analysis [J]. IEEE Intelligent Systems，2016，31（2）：102-107
[9] Bartels A，Zeki S. The neural correlates of maternal and romantic love [ J]. Neuroimage，2004，21（3）：1155- 1166
基金项目：合肥工业大学2019年省级大学生创新创业训练计划项目资助（项目编号：S201910359170）