机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。

目前国内外已有协作机器人整合VR、AI等多项跨领域技术，延伸机器人远程与弹性应用。如德国DFKI「远程控制机器人应用方案」，即结合VR与Digital twins技术，以实现远距维护、生产等应用；日商OMRON以「Cell-line Control system智能化生产系统」，整合协作机器人、AI、机器视觉及多种传感器，藉以满足多样少量化生产需求。

在机器人自主检测的过程中通常会用到以下两种传感器：

视觉传感器

视觉传感器可靠地模拟人类的视觉和感知。 视觉系统具有高分辨率的空间覆盖能力，能够检测和分类物体，能够应对定位、障碍物检测、防撞等挑战。 与激光雷达等传感器相比，视觉传感器也更具成本效益，但视觉传感器是计算量较大的传感器。

功耗较高的中央处理器( CPU )和图形处理器( GPU )可能会给功耗受限的机器人系统带来挑战。 设计省电机器人系统时，请尽量减少基于CPU或GPU的处理。 高效视觉系统中的片上系统( SoC )需要高效、低功耗、低系统成本来处理视觉信号链。 用于视觉处理的SoC必须是智能、安全且节能的。TDA4处理器系列经过高度集成，采用异构体系结构，旨在以尽可能低的功耗提供计算机的视觉性能、深度学习处理、立体视觉和视频分析。

TI毫米波雷达

在机器人应用中使用TI毫米波雷达是一个比较新颖的概念，但使用TI毫米波传感实现自主性的理念已经持续了一段时间。 在汽车应用中，TI毫米波雷达是高级驾驶辅助系统( ADAS )的关键因素之一，用于监测车辆周围环境。 科研人员将环视监视和防撞等同样的ADAS概念应用于机器人领域。

从传感技术的角度看，TI毫米波雷达具有一定的独特性。 因为这种传感器可以提供物体的距离、速度和到达角度信息，更好地指导机器人的导航，避免碰撞。 基于雷达传感器数据，机器人可以基于接近的人或物的位置、速度、轨迹，决定是继续安全进行还是减速停止。

随着机器人的普及，目前业界除了重视功能、质量和整体应用方案的效益外，还应满足消费市场方面的需求，更加重视现场人员的安全。 例如，国际标准化组织( ISO )发表的新的工业用机器人规格ISO-10218，针对从机器人主体到周边系统和应用场景，如何规范使用安全，提出了更具体的功能定义和对应的安全水平和条件。

如果该全球通用标准在2022年底生效，预计未来无论是机器人使用方和供应方，都需要基于该标准进行验证，不仅提高使用安全性，还将推动中国机器人产业链升级，接替国际标准趋势，未来实现区域化