本文重点介绍了惯性测量单元(IMU)传感器对于机器人定位的重要性，并概述了其主要优点。IMU可提供关键的运动数据，已成为机器人精确定位的重要组成部分。IMU集成了加速度计、陀螺仪和磁力计，通过提供实时响应，使机器人能够准确地确定其方向、位置和运动，从而使机器人能够在动态变化的环境中导航。传感器融合技术将IMU数据与其他传感器（例如摄像头或LIDAR）相结合，通过整合多个数据源来提高定位精度。
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随着传感器和电子器件技术的突飞猛进，移动机器人领域正在快速发展。工程师们通过融合新技术，推动了移动机器人生态系统在多个层面的持续演进。以下重要发展趋势驱动着处理、电源、传感器以及通信领域的革新。
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协作机器人 (Cobot) 设计用于与人类协同工作，并为工业 4.0 工厂中的灵活生产提供支持。与传统工业机器人相比，协作机器人更简单、更易设置，而且不需要安全隔离的工作空间。由于协作机器人设计用于与人类协同工作，因此其构造与其他工业机器人不同，包括碰撞检测系统、力反馈、弹性执行器和低惯性伺服电机等功能。
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在人们的日常生活中，机器人已经从以往的工业应用，拓展到商业应用，在许多的餐厅中，已经可以看到机器人在帮忙送餐，在许多商场内，机器人也开始担任着迎宾、导览的工作，这代表着相关技术的逐步成熟，以及成本的日渐降低，使得机器人应用日渐普及。本文将为您介绍机器人应用的发展，以及由安森美（onsemi）所推出的相关解决方案。
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随着工业4.0时代的到来，工厂自动化已成为制造业发展的关键。自动化驱动生产力，生产力则推动盈利。几十年来，机器人一直是制造工厂自动化的重要组成部分。传统的工业机器人以其高效率和精确性在制造业中占据了主导地位。然而，随着智能化和柔性制造的需求日益增长，传统机器人的局限性逐渐显现。
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随着科技的日新月异，人类与机器人的互动将愈发频繁。从早晨在本地咖啡店里，协作机器人 (cobot) 为顾客精心冲泡咖啡，到在仓库中，自主移动机器人 (AMR) 自由穿梭各处拣选包裹。协作机器人可以在我们日常生活中的很多方面发挥作用。
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工业4.0时代，制造业需要更快速、主动地响应不断变化的消费者需求。对于某些定制产品而言，其制造流程和工艺可能都是根据客户的个性化需求量身定制的。这种大规模定制化的制造趋势，给工厂的装配工作提出了更高的要求。 据相关数据显示，在新时代工业制造中，装配工作约占总工作量45%，占总生产成本的20%-30%。
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传统工业机器人体积庞大且安全系数低，因为作业半径内不允许有人。随着精密制造、柔性制造等动态非结构化生产需求增加，机器人与人、机器人与环境的共存对机器人设计提出了更高的要求，具备这种能力的机器人我们将其称为协作机器人。
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传统工业机器人体积庞大且安全系数低，因为作业半径内不允许有人。随着精密制造、柔性制造等动态非结构化生产需求增加，机器人与人、机器人与环境的共存对机器人设计提出了更高的要求，具备这种能力的机器人我们将其称为协作机器人。
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