在科学技术高速发展的未来，机器人将取代人力从事繁重的体力劳动，也将取代医疗机器人等技术领域。科学技术的发展不断推动着外科手术方法的进步。以腹腔镜为代表的微创技术的迅速传播始于20世纪80年代，是一个明显的例子。手术的准确性和可行性已经提高到了一个全新的水平。达芬奇机器人手术系统是基于麻省理工学院开发的机器人外科技术。直觉外科随后与IBM，MIT合作。该系统已与哈特波特进一步开发。FDA已经批准了达·芬奇机器人手术系统，用于成人和儿童的普通手术。

        胸外科，妇产科，头颈外科，心脏手术。莱昂纳多·达芬奇手术系统是一种先进的机器人平台，旨在使用微创方法进行复杂的手术。达芬奇机器人是一种先进的腹腔镜系统。你可能知道一些最流行的微创治疗，如胸腔镜，腹腔镜，妇科内窥镜，等等。达芬奇机器人在操作时还需要一只机器人手臂穿过胸壁和腹壁。达芬奇机器人由三部分组成：外科医生控制台、床边机器人手臂系统和成像系统。

        床边机器人臂系统(病人手推车)是外科机器人的操作部件，其主要功能是为设备臂和摄像机臂提供支撑。助理医生在无菌区的床边臂系统工作，负责更换仪器和内窥镜。协助外科医生完成手术。为了保证病人的安全，助理医生比首席外科医生更优先控制床边操纵器的移动。成像系统视频卡地亚配备了外科机器人的核心处理器和图像处理设备，在手术期间位于无菌区域之外。

        可由流动护士操作，并可放置在各种辅助外科设备中。外科机器人的内窥镜是一种高分辨率的三维透镜，其放大率是手术视野的10倍以上。它能将病人体腔的三维高清晰度图像带给主治医师，使外科医生能够比普通腹腔镜手术更好地掌握手术距离，识别解剖结构，提高手术的准确性。

（1）手术机器人触觉反馈体系的缺失，医师只能通过视觉信息的反馈进行弥补。（2）整套设备的体积过于庞大，安装、调试比较复杂，需要专门的手术房间。（3）系统的技术复杂，在使用过程中可能发生各种机械故障，如半路死机等，需及时处置，或改成常规手术完成。（4）系统的学习曲线较长，还不够拟人化，医师与系统的配合需要长时间的磨合。（5）手术前的准备及手术中更换器械等操作耗时较长等。（6）成本昂贵，不利于医院的大量应用。

       一个五指机械手使用微型限位开关，一个孤立的两个国家接触传感器，一个单一的模拟传感器，矩阵传感器，光反射触觉传感器，其中矩阵传感器是一个简单的数字或模拟传感器，每一个单一的传感器是由其所在的行和列的交点标记。如果每一个传感器都能提供力或位置信息，那么就将这些信息结合起来。矩阵传感器网络可以提供复杂的数据，因此在设计触觉传感器时，当传感器数目足够大以增加未来的计算能力时，机器人手的位置可以通过直线运动、角位移和曲线运动来确定。稳定性和准确性将是机器人的最大优点之一。实时监控可以提高机器人的精度。如果机器人能够识别声音，外科医生可以通过观察机器人在操作过程中的屏幕来观察操作。

        它还可以通过声音控制机器人的操作，减少主刀医生的工作，集中精力进行手术。未来需要建立一个大范围的数据库，以交换各种外科信息。特别是一些常规的小程序可以编程输入机器人，最好是机器人可以完成一个小操作。在未来的社会中，医疗机器人的使用大大降低了医生的劳动强度，大大增加了每天接受医院治疗的病人的数量。更重要的是，当医生外出或无法到达现场时，医疗机器人连接到医生的移动电话上。

        医生远程控制机器人。随着科学技术的发展，机器人的体积将大大减少，手术室所占的面积也会相应地减少。电路的结构比较复杂，但会设计成模块化的形式。实际安装调试将趋于简化。除了安装和调试的简单性外，为了防止机器人在操作过程中发生故障，应大大改善机器人的机械稳定性。

        如果有胃病，人们现在就做胃镜检查。当你做一个胃镜，你要吃的东西，发展，和管从喉咙到胃，引起了很多患者的痛苦，我想在未来会有一个医疗机器人。体积小，功能多种多样。病人吃机器人作为一种药物，机器人设置一个视频功能，可以通过设定的路径进行规划。该机器人沿着肠道进行视频探测。

        录音可以让医生做出准确的判断。有如堵塞血管的中老年人的问题，和机器人设计穿透血管。可控机器人疏通血管堵塞。物理治疗比化疗病人的危害小。微型机器人用于医药适应人类环境。体液中的各种元素的含量可在体内随时监测。

自然环境中，有许多地方过于狭窄人无法进行探查。微型机器人可通过狭窄的缝隙，探查到狭缝中的情况，帮助研究员探索未知的地方。攀爬机器人可携带微型机器人爬到高出，微型机器人再走入需要勘测的地方。野外工作机器人有更高的环境适应性要求。工作环境是火山、森林、深海乃至太空，其复杂的地面或地形、不同的气压变化、不同的辐照、不同的重力条件导致机器人的机构设计和控制方法必须进行针对性、适应性的设计。未来生活中机器人的业务会涉及方方面面，工业生产、医疗器械、救援灾害、家庭生活等等。无论是传统的工业领域还是其他领域，对机器人性能要求更高，使机器人必须面对更极端的环境、完成更复杂的任务。未来机器人发展，应与仿生学、神经科学、互联网等研究相结合。