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  • 机器人运动规划研究现状pdf,提供“多机器人运动规划研究现状”免费资料下载,主要包括多机器人技术研究现状、多机器人运动规划研究现状、多机器人系统仿真平台的研究现状 等内容,可供学习使用。
  • (2)机器人运动学、动力学和控制 (3)轨迹设计和路径规划 (4)传感器(包括内部传感器和外部传感器 (5)机器人视觉; (6)机器人语言; (7)装置与系统结构; (8)机器人智能等 2.工业机器人是机电...

    1.机器人研究包括有基础研究和应用研究两个方面,主要研究内容有哪些?

    (1)机械手设计

    (2)机器人运动学、动力学和控制

    (3)轨迹设计和路径规划

    (4)传感器(包括内部传感器和外部传感器

    (5)机器人视觉;

    (6)机器人语言;

    (7)装置与系统结构;

    (8)机器人智能等
     

    2.工业机器人是机电一体化的系统,它由哪个部分组成?

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  • 但是制约足式机器人发展很多基础性理论研究目前还处于起步阶段,本文主要针对足式机器人的本体运动状态进行研究,提出了适用于足式机器人的基于运动学模型本体速度状态计算方法,实现了对足式机器人本体速度状态...
  • 提供“空间机器人捕获运动目标协调规划”免费资料下载,主要包括空间机器人运动学基本方程、运动目标自主交会与捕获协调规划与控制问题、运动目标最优交会与捕获协调规划与控制方法、仿真研究内容,...
  • 现代机器人学

    2019-07-23 05:22:44
    通过对生物运动学和动力学特性分析建立生物体运动模型;在讨论了生物体感觉系统模型以及生物体多源信息融合基础上,给出了仿生 资源太大,传百度网盘了,链接在附件中,有需要同学自取。
  • 本文的主要 研究内容及创新如下: 首先,在分析了输电线路结构和巡线作业特点的基础之上,对六关节双臂反对称 悬挂式巡线机器人沿直线线路段过障作业进行了运动规划,由此确定了机器人在全路 径巡线过程中的4种典型...
  • (3)章介绍了操作臂运动学研究物体运动而不考虑物体力,主要内容是笛卡尔空间想关节空间转换。 (4)章介绍了操作臂运动学,主要解决映射问题,即由笛卡尔空间向关节空间一种转换。 (5)章介绍...

    下面是对机器人学导论一个概括
    (1)章对介绍了机器人学的背景以及发展前景,然后对本书的各个章节核心思想进行了介绍。
    (2)章用数学的方法建立三维空间的坐标系来描述操作臂的位置与姿态,主要包括笛卡尔空间与关节空间。
    (3)章介绍了操作臂的正运动学,研究物体的运动而不考虑物体的力,主要内容是笛卡尔空间想关节空间的转换。
    (4)章介绍了操作臂的逆运动学,主要解决映射问题,即由笛卡尔空间向关节空间的一种转换。
    (5)章介绍了操作臂的速度、静力以及奇异点问题。
    (6)章主要研究运动中操作臂的动力学问题,包括力和力矩一些问题。
    (7)章主要是讲操作臂的路径规划
    (8)章操作臂的机械设计
    (9)章讲操作臂的线性控制
    (10)章讲操作臂的非线性控制
    (11)章讲操作臂力的控制
    (12)章讲机器人编程语言以及编程系统
    (13)章讲离线编程系统

    (随着进一步学习,相关内容进一步深入解释)

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  • Craig教授根据机器人学特点,将理论和实际应用密切结合,按照刚体力学、分析力学、机构学和控制理论中原理和定义对机器人运动学、动力学和控制中原理进行了严谨阐述,语言精练,内容深入浅出,例题简单易懂...
  • 本书除包含运动学、动力学及轨迹规划等机器人运动分析的内容外,也包含微处理器应用、视觉系统、传感器及驱动器等主要的机器人子系统实际内容。因此,机械工程师、电子和控制工程师、计算机工程师和工程技术专家...
  • 研究控制机械臂之前,有必要学习一些运动学知识,比如学习反向运动学内容,解决命令任意串行操纵器沿预先计划轨迹朝向目标问题等等。 下面是一个大纲,介绍了“运动学”这个主题下一些主要的内容。 自由...

    运动学

    在研究控制机械臂之前,有必要学习一些运动学知识,比如学习反向运动学内容,解决命令任意串行操纵器沿预先计划的轨迹朝向目标的问题等等。

    下面是一个大纲,介绍了“运动学-机械手介绍及分类”这个主题下的一些主要的内容。

    • 自由度(DoF)
    • 参考框架
    • 广义坐标
    • 联合类型
    • 主要类型的串行机械手
    • 串行机械手应用

    1. 自由度

    “自由度”(DoF)是指定义空间机制的位置或配置所需的最小变量数。

    实例:两个自由度的机械手

    在这里插入图片描述
    这是一个两个自由度的机械手,其原点时p0(0, 0),中间节点p1, 和最终控制点p2。

    下面使用matplotlib来完成对两自由度机械臂的模拟。

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    
    # 定义一个函数来计算机械手的位置
    def compute_arm_config(link1_length, link2_length, joint0_angle, joint1_angle):
        joint1_x = link1_length * np.cos(joint0_angle)
        joint1_y = link1_length * np.sin(joint0_angle)
        p2_x = joint1_x + link2_length * np.cos(joint1_angle)
        p2_y = joint1_y + link2_length * np.sin(joint1_angle)
        return joint1_x, joint1_y, p2_x, p2_y
    
    # 随机生成一个机械手的位置
    link1_length = np.random.random() * 30 + 20
    link2_length = np.random.random() * 30 + 20
    joint0_angle = np.random.random() * 2 * np.pi
    joint1_angle = np.random.random() * 2 * np.pi
    
    joint1_x, joint1_y, p2_x, p2_y = compute_arm_config(link1_length, link2_length, joint0_angle, joint1_angle)
    
    print("joint0_angle =", round(joint0_angle * 180 / np.pi, 1), "degrees")
    print("joint1_angle =", round(joint1_angle * 180 / np.pi, 1),"degrees")
    print("End Effector at x =", round(p2_x, 1),"y =", round(p2_y, 1))
    
    base_x = 0
    base_y = 0
    
    plt.plot([base_x, joint1_x, p2_x], [base_y, joint1_y, p2_y])
    # 画出原点位置并以一个蓝色正方形表示
    plt.plot(base_x, base_y, 'bs', markersize=15, label='Base')
    # 画出节点1(joint-1)位置并以一个红色圆形表示
    plt.plot(joint1_x, joint1_y, 'ro', markersize=15, label='Joint-1')
    # 画出最终执行器的位置以一个绿色三角形表示
    plt.plot(p2_x, p2_y, 'g^', markersize=15, label='End Effector')
    # plot图的x, y坐标范围
    plt.xlim(-100, 100)
    plt.ylim(-100, 100)
    plt.legend(fontsize=15)
    plt.show()
    

    以下为程序的输出,因为机械手的坐标是随机生成的,所以每次运行程序得到的图形都不会一样。
    在这里插入图片描述
    下面是compute_arm_config()函数的数学解释。
    在这里插入图片描述
    x1=l1cos(Θ1)x_1=l_1cos(Θ_1)
    y1=l1sin(Θ1)y_{1} = l_{1}\sin(\Theta_{1})
    x2=l2cos(Θ1+Θ2)x_2=l_2cos(Θ_1+Θ_2)
    y2=l2sin(Θ1+Θ2)y_{2} = l_{2}\sin(\Theta_{1}+\Theta_{2})
    x2=l1cos(Θ1)+l2cos(Θ1+Θ2)x_2=l_1cos(Θ_1)+ l_2cos(Θ_1+Θ_2)
    y2=l1sin(Θ1)+ l2sin(Θ1+Θ2)y_{2} = l_{1}\sin(\Theta_{1}) +\ l_{2}\sin(\Theta_{1}+\Theta_{2})

    当我在编写程序时,我忘记了在第二个节点的位置需要加上第一个节点的角度,这个失误在以上的程序已经进行了更正。

    2.广义坐标

    同样的逻辑,计算一个2自由度机械手的末端执行器的位置可以应用到任何类似的n自由度系统的关节和链接约束到一个平面。对于每个新的关节/链接对,都要添加一定程度的自由度,并且需要一个额外的坐标来完整地描述系统的配置。

    用于描述系统的瞬时配置(时间快照)的坐标通常称为广义坐标。“广义”一词指的是这样一种概念:对于任意的系统,这些角可以是角、x和y坐标,甚至是一些没有几何意义的其他量。

    在前面的2自由度手臂示例中,所使用的广义坐标集由两个关节角组成。但是,也可以用其他的广义坐标,比如,第一个连杆的角度和末端执行器的x和y位置,或者关节和末端执行器的x和y位置。然而,在这些情况下,会有3和4个坐标,分别。这是因为关节和末端执行器的x和y位置不是独立的。它们通过固定链接长度(L)的约束相互关联

    DoF =独立广义坐标个数

    描述系统构型所需的独立广义坐标的个数等于自由度的个数。在2自由度机械手的练习中选择了两个特定的关节角度相对于一个特定的参考系,但是我们也可以很容易地选择其他角度相对于其他参考系。事实上,描述一个系统的广义坐标的可能选择数是无限的,但明智的选择是使用哪一组坐标最能简化需要解决的问题。

    在串行机械手的机器人技术中,经常会遇到“位型空间(configuration)”或“关节空间(joint space)”这个术语,它指的是机械手可能具有的所有可能构型的集合。理解位型空间对于路径规划和避障非常重要。

    3.空间坐标

    一个刚体在空间坐标中具有六个自由度

    • 位置(x, y, z)
    • 角度(α,β,γ)

    一个点在空间中具有3个自由度

    • 位置(x, y, z)

    4.节点连接类型

    机构学运动副
    在这里插入图片描述
    如图所示,节点可以分为具有一个自由度(DoF)的低阶对和具有两个或三个自由度(DoF)的高阶对。用于串行操作器,最常见的关节类型是转动副和移动副,分别允许一个转动自由度和一个平移自由度。

    出于建模目的,高阶对总是可以被低阶对的集合所取代,因此在不失一般性的情况下,我们可以将注意力仅限于转动副和移动副的1自由度的关节连接类型。
    在这里插入图片描述
    这里所示的系列机械手有n=3个关节:2个转动关节(圆柱)和1个移动关节(正方形)。每个关节连接两个连杆,所以连杆总数为n+1 = 4。注意,θ1θ_1描述的转动连接地面和关节1和关节2之间的连杆上。因此,任意具有3个1自由度关节的串联机械手的自由度总数为:

    DoF=651DoF = 6(连接体的数量)- 5(1自由度关节数量)
    =6353= 6(3)-5(3)
    =3=3

    结论:
    对于只有转动关节和/或移动关节的串行机械手,自由度的数量总是等于关节的数量。这个规则的例外是当机械手的两端都是固定的(闭合链链),如下图所示。
    在这里插入图片描述
    如果机械手的自由度超过了给定任务的要求,则称为运动学冗余或过度约束。例如,如果用一个三自由度臂来定位平面上的刚体,它将有一个冗余度,因为只需要两个广义坐标来定位平面上的一个点。然而,为了同时控制平面上刚体的位置和方向,需要一个具有至少三个自由度的机械手。

    运动学冗余机械手具有许多优点。额外的自由度意味着他们更灵巧(末端执行器可以达到更多的点与任意方向)和更好地避免障碍。因为它们在路径规划方面有更大的灵活性,它们也可以更有效地利用能源。然而,冗余是有代价的,需要更复杂的控制手段。

    5.机械手类型

    机械手大致有一下几种类型
    在这里插入图片描述

    • 笛卡尔(PPP)
    • 圆柱(RPP)
    • 拟人(RRR)
    • SCARA(RRP)
    • 球形(RRP)

    首先先介绍一下工作区的概念

    工作区

    工作空间是末端效应器可到达的所有点的集合,并且是在为任务选择操纵器时的主要设计约束。

    工作空间可以分为两个区域:可到达的工作空间,即简单术语工作空间所暗示的内容.
    以及灵巧的工作空间。灵巧工作空间是末端效应器可以任意方向到达的所有点的集合。灵巧的工作空间是可到达工作空间的子集。

    在许多情况下,例如,加工或涂漆,工具尖端必须以特定配置与环境相互作用以便具有期望的结果,从而确保任务完全位于操纵器的灵巧工作空间内是。但是,精确定义灵巧工作空间的边界可能非常困难

    (1)笛卡儿机械手(ppp)

    笛卡尔机械手的前三个关节是具有相互正交平移轴的平移关节。
    在这里插入图片描述
    优点:
    • 可以具有很高的定位精度
    • 大型有效载荷(龙门架)
    • 最简单的控制策略,因为没有旋转运动
    • 非常坚硬的结构

    缺点:
    • 所有固定装置和相关设备必须位于其工作空间内
    • 需要大的操作量

    典型应用:
    • 码垛
    • 重型装配操作(例如汽车和飞机机身)

    (2)圆柱机械手(RPP)

    在这里插入图片描述
    顾名思义,圆柱形机械手的关节是腕部中心相对于基部的圆柱坐标。
    优点:
    • 大,易于可视化工作范围
    • 它们的尺寸和有效载荷相对便宜

    缺点:
    • 平均速度低
    • 比SCARA重复性更低

    典型应用:
    • 取决于尺寸,用于精密装配的小型版本,用于材料处理的大型版本,机器装载/卸载

    (3)拟人机械手(RRR)

    在这里插入图片描述
    拟人化(有时称为铰接式)操纵器提供相对较大的工作空间和紧凑的设计。第一个旋转关节具有垂直旋转轴,可以被认为是模仿人类在腰部旋转的能力。另外两个旋转关节具有垂直于“腰部”的旋转轴,并且模仿一个DoF“肩部”和一个DoF“弯头”。

    优点:
    • 大工作空间
    • 设计紧凑

    缺点:
    • 位置精度和可重复性不如其他一些设计好

    典型应用:
    • 焊接,喷漆,去毛刺,材料处理

    (4)SCARA(RRP)

    在这里插入图片描述
    SCARA,或选择性顺应装配机器人手臂,是由山梨大学(日本)教授Hiroshi Makino在20世纪80年代初发明的。SCARA机器人通常采用单个旋转腕部,其旋转轴线平行于其他两个旋转关节。由于基部连杆通常容纳用于前两个关节的致动器,因此致动器可以非常大并且移动连杆相对较轻。因此,通过这种设计可以获得非常高的角速度。臂在垂直(z轴)上非常坚硬,但在xy平面上相对柔顺,这使其成为诸如将钉子或其他紧固件插入孔中的任务的理想选择。

    优点:
    • 快速
    • 结构紧凑

    缺点:
    • 需要大垂直运动的操作

    典型应用:
    • 平面环境中的精密,高速,轻型组装

    (5)球形(RRP)

    在这里插入图片描述
    像圆柱形机械手一样,球形机械手的手腕中心也可以描述为众所周知的坐标系。这种运动类型最着名的版本可能是斯坦福的Scheinman手臂,由Victor Scheinman于1969年发明。
    它被制造商改编成为组装和点焊产品的领先机器人,从用于汽车的燃油泵和挡风玻璃刮水器到用于打印机的喷墨墨盒。

    优点:
    • 大工作空间

    缺点:
    • 复杂坐标更难以可视化,控制和编程
    • 精度低
    • 比较慢

    典型应用:
    • 物料搬运
    • 点焊

    在这里没有涉及的另一种类型,称为并行机械手。并联机械手具有许多变型,但它们的特征在于都具有至少一个闭合运动链。动力学和控制策略可能比串行操纵器复杂得多,但一般来说,由于它们的结构刚性,它们具有更精确的运动。
    在这里插入图片描述

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  • 机器人学_熊有伦_1993

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  • 机器人技术

    2017-06-29 14:04:00
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  • 工业机器人基础知识

    千次阅读 2018-03-29 14:58:10
    2、机器人运动学 研究要涉及到组成这一系统各杆件之间以及系统与对象之间相互关系,为此需要一种有效数学描述方法。 3、机器人静力学 静力学主要讨论机器人手部端点力与驱动器输入力矩关系。 4、机器人...

    机器人研究的基础内容

    1、空间机构学

    机器人机身和臂部机构的设计、机器人手部机构设计、机器人行走机构的设计、机器人关节部机构的设计。

    2、机器人运动学

    研究要涉及到组成这一系统的各杆件之间以及系统与对象之间的相互关系,为此需要一种有效的数学描述方法。

    3、机器人静力学

    静力学主要讨论机器人手部端点力与驱动器输入力矩的关系。

    4、机器人动力学

    动力学方程是指作用于机器人各机构的力或力矩与其位置、速度、加速度关系的方程式。

    5、机器人控制技术

    主要研究的内容有机器人控制方式和机器人控制策略。

    6、机器人传感器

    机器人的感觉主要通过传感器来实现。 外部传感器有视觉、触觉、听觉、力觉传感器,内部传感器主要有位置、姿态、速度、加速度传感器。

    7、机器人语言

    机器人语言分为通用计算机语言和专用机器人语言

    机器人的组成

    1机械部分;

    2传感器(一个或多个);

    3控制器;

    4驱动源。

    机器人的分类

    按照机器人的控制类型分为:

    (1)非伺服机器人;

    (2)伺服控制机器人,又可分为点位伺服控制与连续轨迹伺服控制。

    按机器人结构坐标系特点方式分类

    (1)直角坐标机器人;

    (2)圆柱坐标型机器人;

    (3)极坐标机器人;

    (4)多关节机器人。

    机器人的主要技术参数

    1.自由度2.工作空间3.工作速度4.工作载荷5.控制方式6.驱动方式7.精度、重复精度和分辨率

    机器人机械结构的组成

    1.手部

    机器人为了进行作业,在手腕上配置了操作机构,有时也称为手爪或末端操作器.

    2.手腕

    联接手部和手臂的部分,主要作用是改变手部的空间方向和将作业载荷传递到手臂.

    3.臂部

    联接机身和手腕的部分,主要作用是改变手部的空间位置,满足机器人的作业空间,并将各种载荷传递到机座.

    4.机身

    机器人的基础部分,起支承作用.对固定式机器人,直接联接在地面基础上,对移动式机器人,则安装在移动机构上.

    常用的机身结构:

    1)升降回转型机身结构2)俯仰型机身结构3)直移型机身结构4)类人机器人机身结构

    机器人机构的运动

    1.手臂的运动

    1.垂直移动2.径向移动3.回转运动

    2.手腕的运动

    (1)手腕旋转(2)手腕弯曲(3)手腕侧摆

    手腕是联接手臂和手部的结构部件,它的主要作用是确定手部的作业方向。因此它具有独立的自由度,以满足机器人手部完成复杂的姿态。

    要确定手部的作业方向,一般需要三个自由度,这三个回转方向为:

    1)臂转 绕小臂轴线方向的旋转。

    2)手转 使手部绕自身的轴线方向旋转。

    3)腕摆 使手部相对于臂进行摆动。

    机器人的手部是是最重要的执行机构,从功能和形态上看,它可分为工业机器人的手部和仿人机器人的手部。

    常用的手部按其握持原理可以分为夹持类和吸附类两大类。

    行走机构

    行走机构是行走机器人的重要执行部件,它由驱动装置、传动机构、位置检测元件、传感器、电缆及管路等组成。它一方面支承机器人的机身、臂部和手部,另一方面还根据工作任务的要求,带动机器人实现在更广阔的空间内运动。

    一般而言,行走机器人的行走机构主要有车轮式行走机构、履带式行走机构和足式行走机构,此外,还有不进式行走机构、蠕动式行走机构、混合式行走机构和蛇行式行走机构等,以适合于各种特别的场合。

    履带式行走机构虽然可在高低不平的地面上运动,但它的适应性不够,行走时候晃动太大,在软地面上行驶运动效率低。

    足式行走对崎岖路面具有很好的适应能力一,足式运动方式的立足点是离散的点,可以在可能到达的地面上选择最优的支撑点,而轮式和履带行走工具必须面临最坏的地形上的几乎所有点;足式运动方式还具有主动隔振能力,尽管地面高低不平,机身的运动仍然可以相当平稳;足式行走在不平地面和松软地面上的运动速度较高,能耗较少。

    机器人关节的驱动方式:

    1.液压驱动2.气动式3.电动式

    自由度:物体能够对坐标系进行独立运动的数目称为自由度(DOF, degree of freedom)。

    刚体具有6个自由度

    三个旋转自由度 R1, R2, R3

    三个平移自由度T1, T2, T3

    研究的对象

    机器人从机构形式上分为两种,一种是关节式串联机器人,另外一种是并联机器人。

    这两种机器人有所不同:

    串联机器人:工作空间大,灵活,刚度差,负载小,误差累积并放大。

    并联机器人:刚性好,负载大,误差不积累,工作空间小,姿态范围不大。

    通常串联机构正向运动学简单,逆向运动学复杂; 并联机构正向运动学复杂(多解),逆向运动学简单。

    常见的机器人运动学问题可归纳如下:

    1.对一给定的机器人,已知杆件几何参数和关节角矢量求机器人末端执行器相对于参考坐标系的位置和姿态。

    2.已知机器人杆件的几何参数,给定机器人末端执行器相对于参考坐标系的期望位置和姿态 (位姿),机器人能否使其末端执行器达到这个预期的位姿?如能达到,那么机器人有几种不同形态可满足同样的条件?

    我们引入向量分别表示手爪位置和关节变量,

    因此,利用上述两个向量来描述一下这个2自由度机器人的运动学问题。

    手爪位置的各分量,按几何学可表示为:

    坐标变换补充知识:
    这里写图片描述

    分别绕x,y,z轴的旋转变换(基本旋转变换);

    复合变换:平移和旋转构成复合变换。

    所谓机器人的规划(P1anning),指的是——机器人根据自身的任务,求得完成这一任务的解决方案的过程。这里所说的任务,具有广义的概念,既可以指机器人要完成的某一具体任务,也可以是机器人的某个动作,比如手部或关节的某个规定的运动等。

    为了实现每一个动作,需要对手部的运动轨迹进行必要的规定,这是手部轨迹规划(Hand trajectory planning )。

    为了使手部实现预定的运动,就要知道各关节的运动规律,这是关节轨迹规划(Joint trajectory planning)。

    最后才是关节的运动控制(Motion control)。

    机器人的规划是分层次的,从高层的任务规划,动作规划到手部轨迹规划和关节轨迹规划,最后才是底层的控制。力的大小也是要控制的,这时,除了手部或关节的轨迹规划,还要进行手部和关节输出力的规划。

    智能化程度越高,规划的层次越多,操作就越简单。

    对工业机器人来说,高层的任务规划和动作规划一般是依赖人来完成的。而且一般的工业机器人也不具备力的反馈,所以,工业机器人通常只具有轨迹规划的和底层的控制功能。

    机器人规划分为高层规划和低层规划。自动规划在机器人规划中称为高层规划。在无特别说明时,机器人规划都是指自动规划。自动规划是一种重要的问题求解技术,它从某个特定的问题状态出发,寻求一系列行为动作,并建立一个操作序列,直到求得目标状态为止。与一般问题求解相比,自动规划更注重于问题的求解过程,而不是求解结果。

    规划就是指机器人为达到目标而需要的行动过程的描述。规划内容可能没有次序,但是一般来说,规划具有某个规划目标的蕴含排序。

    任务规划有三个阶段:建立模型、任务说明和操作机程序综合。任务的世界模型应含有如下的信息:(1)任务环境中的所有物体和机器人的几何描述;(2)所有物体的物理描述;(3)所有连接件的运动学描述,(4) 机器人和传感器特性的描述。在世界模型中,任务状态模型还必包括全部物体和连接件的布局。

    轨迹规划的目的是——将操作人员输入的简单的任务描述变为详细的运动轨迹描述。

    在关节变量空间的规划有三个优点:

    1. 直接用运动时的受控变量规划轨迹; 2.轨迹规划可接近实时地进行;3. 关节轨迹易于规划。

    伴随的缺点是难于确定运动中各杆件和手的位置,但是,为了避开轨迹上的障碍.常常又要求知道一些杆件和手位置。

    规划关节插值轨迹的约束条件:

    (初始位置)1. 位置(给定) 2.速度(给定,通常为零) 3. 加速度(给定,通常为零)(中间位置)4.提升点位置(给定) 5.提升点位置(与前一段轨迹连续) 6.速度(与前一段轨迹连续)7.加速度(与前一段轨迹连续)8.下放点位置(给定)9.下放点位置(与前一段轨迹连续)10. 速度(与前一段轨迹连续)11. 加速度(与前一段轨迹连续)

    (终止位置)12. 位置(给定)13. 速度(给定,通常为零)14. 加速度(给定,通常为零)

    在直角坐标空间内规划的方法主要有:线性函数插值法和圆弧插值法。

    离线路径规划是基于环境先验完全信息的路径路径规划。完整的先验信息只能适用于静态环境,这种情况下,路径是离线规划的;在线路径规划是基于传感器信息的不确定环境的路径规划。在这种情况下,路径必须是在线规划的。

    机器人在执行操作的同时用传感器不断感受周围工作环境及自身活动的情况,经过不断的感受、信息反馈、比较修正,保证了可靠地实现期望的操作。

    传感器的作用:

    1.是接受外界信息的必要途径;2.与微处理器联合工作(某些传感器本身就集成了微处理器);3.构成反馈的必要环节。

    机器人传感器的分类

    机器人用传感器也可分为内部传感器和外部传感器。

    内部传感器是用来确定机器人在其自身坐标系内的姿态位置的,如用来测量位移、速度、加速度和应力的通用型传感器。

    而外部传感器则用于机器人本身相对其周围环境的定位。外部传感机构的使用使机器人能以柔性方式与其环境互相作用。负责检验诸如距离、接近程度和接触程度之类的变量,便于机器人的引导及物体的识别和处理。

    (用途):

    内部传感器:检测机器人本身状态(关节位移,手臂间角度等)的传感器。 控制检测

    外部传感器:检测机器人所处环境(是什么物体,离物体的距离有多远等)及状况(抓取的物体滑落等)的传感器。

    外部传感器分为末端执行器传感器和环境传感器。

    末端执行器传感器:主要装在作为末端执行器的手上,检测处理精巧作业的感觉信息。相当于触觉。

    环境传感器:用于识别物体和检测物体与机器人的距离,定位,认知环境。相当于视觉。

    机器人移动的目的:

    ①为实现“代替人”②搬运物体③适应环境,进行更多工作

    环境整备领域内的移动机器人

    1)移动环境在导轨上(1维) 轨道机器人

    2)移动环境在道路上(2维) 无人驾驶搬运车

    没有整备环境的移动机器人

    1)自然环境

    ①陆上2、3维环境

    ②海上、海中环境

    ③空中、宇宙环境

    2)人工制作的环境

    ①陆上建筑物内外环境(阶梯、、电梯、钢丝),间隙、沟、踏脚石

    ②海上、海中的混凝土建筑等

    步行机器人的机构

    目标ZMP和地面反作用力中心点的错位是造成失去平衡的主要原因。假若Honda机器人失去平衡有可能跌倒时:

    地面反作用力控制:脚底要能够适应地面的不平整,同时还要能稳定的站住。

    目标ZMP控制:当由于种种原因造成ASIMO无法站立,并开始倾倒的时候,需要控制他的上肢反方向运动来控制即将产生的摔跤,同时还要加快步速来平衡身体。

    落脚点控制:当目标ZMP控制被激活的时候,ASIMO需要调节每步的间距来满足当时身体的位置,速度和步长之间的关系。

    移动的检测:1.位置检测2.方位检测3.自立检测

    引导方式

    1)路径引导方式:路径给定,希望沿给定路径移动

    2)自主引导方式:自主规划路径,完成路径的巡航

    通常要首先建立评价准则函数:障碍规避;任务目的;最短路径;最节省路径;多机器人协调工作等…

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