[ 導讀 ] 仿生機器人應用越來越廣泛了，在很多情況下仿生機器人能很好的代替人類從事一些危險的工作，以前很多危險性的工作人類很難完成，隨著仿生機器人越來越智能，這些問題開始慢慢得到解決。尤其是傳感器的發展使得機器人的靈活性更好。

    仿生機器人應用越來越廣泛了，在很多情況下仿生機器人能很好的代替人類從事一些危險的工作，以前很多危險性的工作人類很難完成，隨著仿生機器人越來越智能，這些問題開始慢慢得到解決。尤其是傳感器的發展使得機器人的靈活性更好。

    為了使各種仿生機器人功能更強大，使用范圍更廣，研究人員往往給機器人增加更多的傳感器，如仿生蟑螂機器人的觸角內安裝有6個壓力傳感器，仿生龍蝦機器人的觸須內有3個二進制彎曲傳感器，仿生老鼠機器人的陣列對應于同樣數量的傳感器個數，這樣勢必會增加傳感器的體積和重量，造成功能越全面的仿生機器人機動性能反而越低的問題。目前，MEMS等技術的發展進步，將促使感知系統趨于微型化和集成化，有利于仿生機器人工作性能的進一步增強。

    為了實現在復雜、動態及不確定性環境下的自主性，目前各國研制人員逐漸將視覺、聽覺、壓覺、熱覺、力覺傳感器等多種不同功能的傳感器合理地組合在一起，形成機器人的感知系統，為機器人提供更為詳細的外界環境信息，進而促使機器人對外界環境變化做出實時、準確、靈活的行為響應，同時也增加了多傳感器信息融合的難題。目前的絕大多數工作都是針對具體的應用領域展開研究的，因此需要采用相應的數據融合方式對探測對象的特征及特定任務等進行有針對性的研究。隨著研究人員的不懈努力，多傳感器信息融合技術必將走向成熟，并將促進仿生胡須機器人應用于更為復雜的外界環境的探測任務。

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