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医学中的纳米机器人：系统评价......
摘要 纳米机器人技术是生物医学领域的一个新兴前沿，通过其在纳米尺度上操纵生物系统的独特能力，有可能彻底改变诊断和治疗应用。根据 PRISMA 指南，使用 IEEE Xplore 和 PubMed 数据库进行了全面的文献检索，共识别和分析了 414 篇论文。这些研究经过筛选，只包括那些涉及纳米机器人技术和直接医疗应用的研究。我们的分析追溯了这项技术的发展，突出了它在医学领域日益突出的地位，这一点可以从随着时间的推移出版物数量的增加中看出。应用范围从靶向药物输送和单细胞操作到微创手术和生物传感。尽管前景光明，但也发现了诸如生物相容性、精确控制和道德问题等局限性。本综述旨在全面概述纳米机器人在医学领域的现状，引起人们对当前挑战和机遇的关注，并为这一快速发展的领域的未来研究提供方向。
对地面机器人技术支持技术的审查
本文调查了目前可用于农业自动映射的地面移动机器人的支持技术。与以前的评论不同，我们描述了旨在从农业环境中提取信息的最先进方法和技术，这不仅是出于导航目的，尤其是用于映射和监视。分析了最先进的平台和传感器，现代定位技术，导航和路径计划方法以及人工智能对农业自主映射的潜力。根据本评论的发现，最近的移动机器人的许多示例提供了完整的导航和自动映射功能。目前，大量资源专门用于该研究领域，以进一步提高这个复杂而挑战性领域的移动机器人能力。©2023作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
生物医学机器人和自动化申请 -
生物医学机器人技术领域的持续研究和发展具有将来更加复杂和可访问的技术的希望。随着我们的前进，必须解决与成本，培训和整合有关的挑战，以确保这些技术广泛可用，并为医疗保健领域带来变革性的变化。工程师，医疗专业人员和研究人员之间的合作将为新时代的新时代铺平道路，在这里，生物医学机器人和自动化在增强人类健康和福祉方面起着核心作用。
机器人与人工智能工程
机器人与人工智能工程是一门跨学科工程领域，结合了机械、电气、计算机、系统和机电一体化工程的原理。它涵盖了先进的机器设计和基于计算机的控制器，即机电一体化系统概念。先进的机器设计与先进的自动控制设计将提高系统机制性能。此外，电气工程、基于计算机的自动控制和人工智能算法将增强系统的智能化，并能够完成复杂的任务。机器人与人工智能工程专注于由机械和电子系统组成的先进机器设计、制造工艺和维护过程。因此，该系统可以自动运行并以高精度工作。该系统由系统或工厂、执行器、传感器、控制器和智能组成。因此，机器人与人工智能工程师将学习有关这些组件的知识以及工业标准、工业安全标准和管理流程，以有效地使用先进的机器。每位学生必须累计至少 146 个学分才能毕业于汽车设计与制造工程学士学位（国际项目），其中还包括 2 个工业培训学分和 3 个高级项目学分。课程委员会
人工智能与医疗机器人的结合
医疗机器人中的人工智能 (AI) 应用正在为医学带来新时代。先进的医疗机器人可以执行诊断和外科手术、辅助康复并提供共生假肢来替代肢体。这些设备中使用的技术，包括计算机视觉、医学图像分析、触觉、导航、精确操作和机器学习 (ML)，可以让自主机器人执行诊断成像、远程手术、手术子任务甚至整个手术程序。此外，康复设备和先进假肢中的人工智能可以提供个性化支持，以及改进的功能和移动性（见图）。机器人技术、医学、材料科学和计算领域的非凡进步相结合，可以在未来带来更安全、更高效、更广泛的患者护理。–Gemma K. Alderton
mda 将建造全球总部和空间机器人......
凭借可追溯至 1969 年的令人印象深刻的创新，MDA 并未显示出任何放缓的迹象。2022 年，MDA 甚至在向 CSA 交付之前就获得了两份 Canadarm3 技术商业衍生品合同。去年 5 月，该公司宣布向总部位于休斯顿的 Axiom Space 公司首次出售 Axiom Station 商业产品，该空间站旨在成为世界上第一个商业空间站。不到五个月后，Axiom Space 公司又获得了第二份合同，用于提供额外的有效载荷接口。
通过机器人技术了解大脑功能结构
25 年前，Kenji Doya 提出哺乳动物大脑的功能结构围绕三个专门的学习子系统组成（1,2）。具体而言，小脑中的模块化回路实现监督学习，基底神经节中的模块化回路实现强化学习，大脑皮层中的模块化回路实现无监督学习（见图 1）。从那时起，人们对各种大脑子系统执行的计算进行了详细描述并进行了改进，同时还提出了关于它们的生物学基础如何结合起来产生自适应行为的理论建议。这项工作汇集了实验和计算神经科学家、控制理论家和认知科学家的努力，启发人们形成了一种大脑具有混合结构的观点，其中不同的、部分模块化的大脑子系统贡献出独特且互补的功能（例如（3–6））。此外，大量证据支持这种大脑结构也是分层的观点。也就是说，它由多个可分离的控制水平组装而成，其中，在每一级，感觉器官与运动系统 ( 7 ) 相连接。广义上讲，这些控制器的排列方式是，快速但不灵活的控制器位于底部，慢速但灵活的控制器位于顶部。
动物运动的神经力学：从生物学到机器人技术和背部
机器人技术和神经科学是姊妹学科，旨在了解自主药物中如何实现敏捷，高效和强大的运动。机器人技术已经从研究动物发现的神经力学原理中受益。这些包括使用高级命令来控制低级中央模式生成器 - 例如控制器，进而通过感觉反馈告知。相互，神经科学受益于机器人技术的工具和直觉，以揭示实施例，与环境的物理相互作用以及感觉反馈有助于雕刻动物行为。我们说明并讨论了机器人技术与神经科学之间对话的主体研究。我们还揭示了模拟和机器人日益增长的生物现实主义如何将这两个学科融合在一起，从而在许多令人兴奋的未来机会的情况下锻造了自主行为控制的综合科学。
用于机器人的神经形态计算硬件和神经架构
引言 在以人为中心的非结构化环境中使机器人和自主系统更加智能是机器人技术的关键目标之一，这也使其成为最具活力的技术发展领域之一。这种智能的关键因素是能够良好且快速地理解复杂而动态的环境，以可靠地支持其他功能，如运动规划和控制；与人类、物体和其他智能体的安全交互；以及从经验中自主学习。神经网络和数据驱动的训练算法为理解环境打开了两个重要窗口：图像和声音处理 (1)。这些算法在大量数据集上实现了最先进的性能，通常甚至超过人类的表现，是实现机器人智能感知和行为的主要候选者 (2)。然而，机器人用例对人工智能 (AI) 算法的功耗、延迟、自适应性和数据效率提出了尤为严格的要求 (3、4)。如今，尽管基于神经网络的算法与之前手工制作的人工智能解决方案相比具有优势（5、6），但我们仍然缺乏真正智能、敏捷的机器人，能够在日常生活中安全、顺畅地与物体、彼此和人类互动。这与即使是简单的动物也能产生智能行为并在复杂的现实环境中互动形成了鲜明的对比。动物可以快速