為了實現機器人軟件模塊復用，降低機器人相關軟件的開發難度，提高開發 效率，在建立機器人開發環境的基礎上，集成了一個由許多成熟機器人實用算法 構成的機器人軟件倉庫。
經過多年的發展，ROS操作系統已經集成了豐富的軟件 資源，包括運動求取結構(Structure from Motion)、手勢識別(Gesture Recognition)、 運動跟蹤 (Motion Tracking)、人臉識別(Face Recognition)、目標識別(Object Identification) 、 分割與識別 (Segmentation and Recognition)、移動機器人控制 (Mobile Robotics Control)、運動理解 (Motion Understanding)、雙目立體視覺 (Stereopsis Stereo Vision:Depth Perception from 2 Cameras)、路徑規劃 (Planning) 等，如圖2-7所示。
通過對同類機器人軟件進行篩選與測試，選擇具備優良性能 和穩定性的軟件模塊，加入軟件倉庫。目前，軟件倉庫中包含三維建模軟件模塊、機器人3D 仿真環境軟件框架、機器人運動學解算功能包、機器人仿真環境建立 工具包、機器人常用傳感器驅動包、開源的視覺庫 OpenCV 、Kinect 開發包等模 塊、機械臂實時控制庫、RiDE 三維可視化動態仿真庫、SLAM 軟件包和Navigation 軟件包、RiDE 仿真開發包、視覺/磁混合導引軟件模塊、超聲/激光雷達復合式障 礙物檢測軟件模塊等多個軟件模塊。
里程計和電機控制的管理是導航模塊的關鍵。里程信息定時通過串口從電機控制板中讀取碼 盤計數器獲取；電機的控制指令需要每隔10ms 發 送 一 次
“ZJUkong-I” 和 “ZJUkong-II” 兩個型號的仿人機器人，能夠進行乒乓球對打、 行走、蹲起等任務;移植后仿人機器人能夠完成設計的行走、踏步、蹲起的動作。而且將系統控制周期由3ms 縮 短 到 2ms, 系統運行也變得比在RTAI上運行時更加穩定
器人可以代替人類完成重復性,高強度的體力勞動,機器人進行重復性工作時的精確度也是人類無法比擬的;機器人可以代替人類在危險條件下工作;機器人可以到達人類難以到達的環境，幫助科學進步
自主裝卸機器人引入類人結構設計,配置類人五個大部分組成,自主導航運行到裝卸區域，進行目標檢測、識別分割，然后自主引導“腳”進行 抓取位置調整，調整完成后，引導“手臂”進行自動裝卸作業
通過“輪式移動+雙臂協同”的本體創新設計,實現對外部環境的自我感知和基于復雜變化環境的自我決策,融入場景并提升操作水平和操作效率，與自動化制造產線深度融合
基于協作機器人的OTA（Over The Air）智慧服務平臺,利用大數據和機器學習技術分析數據，識別設備異常，預測故障，并提供智能維護建議,為機器人產業鏈提供更加高效、可靠的維護方案
搭配高精度協作機械臂（定位精度 0.02mm），實現從零部件拆包（AGV 搬運）—精密裝配（力控螺絲擰緊）—整機測試（模擬高空作業）的端到端自動 化作業流程
過高精度的激光雷達和深度相機進行地圖構建、路徑規劃和實時導航，具有優異的全地形適應性;通過多個機器人之間的協調合作，任務調度能夠自動優化， 減少了巡檢任務的重復性和盲區
核心技術發展制約,泛化能力不足、端側部署功耗與算力平衡難題突出;產業化商業應用制約,應用場景適配性不足,用戶認知與技術實際能力存在落差;創新生態要素制約
人形機器人市場將呈現加速增長態勢,2027年突破 1680 億元，2035 年達到 1.47 萬億元，5 年內實現從千億到萬億的跨越;新能源汽車制造、倉儲物流、家庭服務等場景成為全球市場增長的主要驅動力
機器人在螺絲鎖付、柔性裝配、精密涂膠等組裝場景中的應用滲透率快速增長;通過拖動及圖形化示教可快速切換焊接參數與工藝路徑;拓展到了高溫高危環境的噴涂工作，高密封高防塵等特性使協作在噴涂領域的認可度提升
CCD視覺傳感器安裝在末端執行器上,構成機器人手眼視覺;超聲波傳感器的接收和發送探頭也固定在機器人末端執行器上;柔順腕力傳感器安裝于機器人的腕部
