机器人系统工作原理可以概括为通过感知、决策和执行三个核心环节的紧密协作，实现机器人的自主行为与环境交互。
感知环节是机器人系统的“感官”，它依赖于各种传感器来捕捉外部环境信息。例如，距离传感器可以帮助机器人感知障碍物的距离，从而避免碰撞；摄像头可以捕捉视觉信息，让机器人识别物体、人脸或手势；而陀螺仪和加速度计等则提供机器人的姿态和运动状态数据。这些传感器就像机器人的“眼睛”和“耳朵”，不断向机器人的“大脑”传递信息。
决策环节是机器人系统的“大脑”，负责处理感知数据，并基于预设程序和算法做出行为决策。在这一环节中，机器人的控制系统会接收并分析传感器数据，判断当前环境状态，然后结合任务目标，规划出下一步的行动策略。例如，在扫地机器人中，控制系统会根据地面清洁度和障碍物分布情况，规划出高效的清扫路径。
执行环节则是机器人系统的“肌肉”，负责将决策转化为实际的物理动作。这通常通过驱动电机、舵机或其他动力装置来实现，它们能够精准地控制机器人的移动、抓取、旋转等动作。以工业机械臂为例，其执行系统能够根据控制指令，精确地完成装配、搬运等复杂操作。
综上所述，机器人系统的工作原理是一个感知、决策、执行的循环过程。这三个环节相互依存、相互影响，共同构成了机器人的智能行为基础。随着技术的不断进步，机器人系统的感知能力将更加敏锐，决策过程将更加智能，执行动作将更加精准，从而在更多领域发挥重要作用。
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