随着中国人口红利的消失，机器人在制造业和工业领域被大批量应用，包括现在非常热的机器换人和自动化升级改造，服务机器人作为和工业机器人相对应的领域，在军事、服务和娱乐各个领域都发挥着越来越重要的作用，也逐渐取代人类的一些工作。

过去服务机器人只是存在于科幻电影当中，未来我们也会在生活当中遇到形形色色、各种各样的服务机器人。

国际相关的组织也有一个报告，2012年服务机器人市场规模已经达到了两百亿美元，到了2017年，年增长率可能会达到17%，大概会达到四百六十亿美金。中国有着巨大的市场，所以发展速度会更快。目前世界上有48个国家在发展机器人，其中25个国家已经涉足服务型机器人的开发。特别是在日本、北美和欧洲，市面上可以看到四十余款机器人。当然，这些发达国家在这个领域处于领先，就是以美国、德国、法国、日本和韩国作为代表。

人形服务机器人的发展可以在未来真正使人类的生活产生深刻变革，就是这种具有通用性的类人形机器人，就从大家对机器人的认识来说可能觉得人形机器人在外观上和人更相近，我们也更容易接受，所以未来真正的机器人形态可能还是要朝着类人形态发展。

环境感知传感器和信号处理方法

多传感器信息融合技术的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，它充分地利用多个传感资源，通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与使用，将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来，产生对观测环境的一致性解释和描述，多传感器信息融合技术按照数据的抽象层次分类可分为数据层融合、特征层融合和决策层融合三种。

智能控制

智能控制主要包括模糊控制、神经网络、进化计算等，且逐渐成为成熟的控制思想[10]。模糊控制源于模糊数学，或称弗晰数学，是研究如何表现和处理模糊性现象的一个数学分支，模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制。人工神经网络控制，从生物学的观点来看，神经网络的功能为信息处理和推理、联想和思维等高级的思想活动，而人工神经网络控制是利用工程技术手段模拟人脑神经网络的结构和功能的一种技术系统，它是一种大规模并行的非线性动力学系统。

导航与定位

在服务机器人系统中，自主导航是一项核心技术，是机器人研究领域的重点和难点问题。把人工神经网络控制和多传感器融合技术相结合用于服务机器人的导航定位系统。

路径规划

路径规划就是指在服务机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的路径。路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法：①传统路径规划方法主要有以下几种：自由空间法、图搜索法、栅格解耦法、人工势场法，在这几种方法中，人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法，它通过环境势场模型进行路径规划，但是没有考察路径是否最优。②智能路径规划方法是将遗传算法、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中，来提高机器人路径规划的避障精度，加快规划速度，满足实际应用的需要。其中应用较多的算法主要有模糊方法、神经网络、遗传算法、q学习及混合算法等，这些方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果。把模糊控制和人工神经网络控制相融合，形成的模糊神经网络控制用于服务机器人的避障，以bp网络作为机体，以基于模糊规则的模糊神经网络，采用ccd摄像机和多个超声波测距传感器，对服务机器人能够避障进行控制。

服务机器人的未来展望

服务机器人的开发研究取得了举世瞩目的成果，未来智能机器人技术将沿着自主性、智能通信和适应性三个方向发展。

服务机器人的人性化

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