能控制早晨的人

能控制早晨的人，方可控制人生

南怀瑾先生曾说过，“能控制早晨的人，方可控制人生！”早睡早起，当别人还在被窝做着梦时，你已经走在为梦想拼搏的路上。

1．快乐感更强

加拿大多伦多大学一项新研究发现，无论是年轻人还是老年人，早起者的情绪更积极，自我健康感更好。早起者沐浴晨光可能是心情舒畅的一大原因。

2．成绩更好

美国“网络医学博士”网站刊登得克萨斯大学一项研究发现，“百灵鸟型”（早起）大学生的成绩点比“夜猫子型”（熬夜）大学生整整高出一个点。研究负责人丹尼尔?泰勒博士说，“百灵鸟型”学生生活更规律，准时上课，学习更主动，且没有熬夜带来的健康问题。

3．精力更旺盛

研究发现，早起者通常醒得更快，而且头脑更清醒，能够快速投入注意力要求较高的活动，也不容易犯困，精力更旺盛。

4．上午效率高

“夜猫子”睡眼惺忪的时候，早起者可能已经完成晨跑、做好早餐、处理完一大堆事务。对于当天更具挑战的活动，早起者更可能会早早制订计划并及时付诸实施。

5．做事更认真

多项性格研究发现，责任心强的人效率更高、组织性更强、目标更明确、更关注细节。一些研究发现，早起者头脑更清醒，遇事提前计划，行动更加果敢。

6．抑郁风险小

研究发现，爱熬夜的人更容易罹患抑郁症。习惯早起的人做事更井井有条，准备充分，极少慌乱，因而更少抑郁。另一大原因是，早起者睡眠充足，缺少睡眠也是抑郁症的一大诱因。

7．为人更和善

2013年，悉尼大学一项心理学研究发现，习惯早起的人通常更和善。更少出现“黑暗三性格”，即自我中心（自恋者）、热爱冒险刺激且心狠手辣（心理变态者）和善于撒谎喜将人玩弄于股掌（权谋者）。

(来源：家庭医生译自美国《赫芬顿邮报》)

浅谈机器人智能控制研究.答案

陕西科技大学 2015 级研究生课程考试答题纸 考试科目机械制造与装配自动化 专业机械工程 学号1505048 考生姓名乔旭光 考生类别专业学位硕士

浅谈机器人智能控制研究 摘要：以介绍机器人控制技术的发展及机器人智能控制的现状为基础,叙述了模糊控制和人工神经网络控制在机器人中智能控制的方法。讨论了机器人智能控制中的模糊控制和变结构控制,神经网络控制和变结构控制,以及模糊控制和神经网络控制等几种智能控制技术的融合。并对模糊控制和神经网络控制等方法中的局限性作出了说明。 关键词:机器人；智能控制；模糊控制；人工神经网络 1 智能控制的主要方法 随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出崭新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。 智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。1.1 模糊控制 模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定二者缺一不可。 1.2 专家控制 专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合,仿效专家的经验,实现对系统控制的一种智能控制。主体由知识库和推理机构组成,通过对知识的获取与组织,按某种策略适时选用恰当的规则进行推理,以实现对控制对象的控制。专家控制可以灵活地选取控制率,灵活性高;可通过调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化,适应性好;通过专家规则,系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作,鲁棒性强。 1.3 神经网络控制 神经网络模拟人脑神经元的活动,利用神经元之间的联结与权值的分布来表

(整理)自动控制综合设计_无人驾驶汽车计算机控制系统方案

自动控制综合设计 ——无人驾驶汽车计算机控制系统 指导老师： 学校： ：

目录 一设计的目的及意义 二智能无人驾驶汽车计算机控制系统背景知识三系统的控制对象 四系统总体方案及思路 1系统总体结构 2控制机构与执行机构 3控制规律 4系统各模块的主要功能 5系统的开发平台 6系统的主要特色 五具体设计 1系统的硬件设计 2系统的软件设计 六系统设计总结及心得体会

一设计目的及意义 随着社会的快速发展，汽车已经进入千家万户。汽车的普及造成了交通供需矛盾的日益严重，道路交通安全形势日趋恶化，造成交通事故频发，但专家往往在分析交通事故的时候，会更加侧重于人与道路的因素，而对车辆性能的提高并不十分关注。如果存在一种高性能的汽车，它可以自动发现前方障碍物，自动导航引路，甚至自动驾驶，那将会使道路安全性能得到极大提高与改善。本系统即为实现这样一种高性能汽车而设计。 二智能无人驾驶汽车计算机控制系统背景知识 智能无人驾驶汽车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。目前对智能汽车的研究主要致力于提高汽车的安全性、舒适性，以及提供优良的人车交互界面。近年来，智能车辆已经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力，很多发达国家都将其纳入到各自重点发展的智能交通系统当中。 通过对车辆智能化技术的研究与开发，可以提高车辆的控制与驾驶水平，保障车辆行驶的安全通畅、高效。对智能化的车辆控制系统的不断研究完善，相当于延伸扩展了驾驶员的控制、视觉和感官功能，能极促进道路交通的安全性。智能车辆的主要特点是以技术弥补人为因素的缺陷，使得即便在很复杂的道路情况下，也能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物，沿着预定的道路轨迹行驶。 三系统的控制对象 （1）系统中心控制部件（单片机）可靠性高，抗干扰能力强，工作频率最高可达到25MHz，能保障系统的实时性。 （2）系统在软硬件方面均应采用抗干扰技术，包括光电隔离技术、电磁兼容性分析、数字滤波技术等。 （3）系统具有电源实时监控、欠压状态自动断电功能。 （4）系统具有故障自诊断功能。

机器人控制器的现状及展望概要

第21卷第1期1999年1月 机器人ROBO T V o l.21,N o.1 Jan.,1999机器人控制器的现状及展望α 范永谭民 (中国科学院自动化研究所北京100080 摘要机器人控制器是影响机器人性能的关键部分之一,它从一定程度上影响着机器人的发展.本文介绍了目前机器人控制器的现状,分析了它们各自的优点和不足,探讨了机器人控制器的发展方向和要着重解决的问题. 关键词机器人控制器,开放式结构,模块化 1引言 从世界上第一台遥控机械手的诞生至今已有50年了,在这短短的几年里,伴随着计算机、自动控制理论的发展和工业生产的需要及相关技术的进步,机器人的发展已经历了3代[1]: (1可编程的示教再现型机器人;(2基于传感器控制具有一定自主能力的机器人;(3智能机器人.作为机器人的核心部分,机器人控制器是影响机器人性能的关键部分之一.它从一定程度上影响着机器人的发展.目前,由于人工智能、计算机科学、传感器技术及其它相关学科的长足进步,使得机器人的研究在高水平上进行,同时也为机器人控制器的性能提出更高的要求. 对于不同类型的机器人,如有腿的步行机器人与关节型工业机器人,控制系统的综合方法有较大差别,控制器的设计方案也不一样.本文仅讨论工业机器人控制器问题. 2机器人控制器类型

机器人控制器是根据指令以及传感信息控制机器人完成一定的动作或作业任务的装置,它是机器人的心脏,决定了机器人性能的优劣. 从机器人控制算法的处理方式来看,可分为串行、并行两种结构类型. 211串行处理结构 所谓的串行处理结构是指机器人的控制算法是由串行机来处理.对于这种类型的控制器,从计算机结构、控制方式来划分,又可分为以下几种[2]. (1单CPU结构、集中控制方式 用一台功能较强的计算机实现全部控制功能.在早期的机器人中,如H ero2I,Robo t2I等,就采用这种结构,但控制过程中需要许多计算(如坐标变换,因此这种控制结构速度较慢. (2二级CPU结构、主从式控制方式 一级CPU为主机,担当系统管理、机器人语言编译和人机接口功能,同时也利用它的运算能力完成坐标变换、轨迹插补,并定时地把运算结果作为关节运动的增量送到公用内存,供二级CPU读取;二级CPU完成全部关节位置数字控制.这类系统的两个CPU总线之间基本没有联系,仅通过公用内存交换数据,是一个松耦合的关系.对采用更多的CPU进一步分散 α1998-09-03收稿 67机器人1999年1月 功能是很困难的.日本于70年代生产的M o tom an机器人(5关节,直流电机驱动的计算机系统就属于这种主从式结构. (3多CPU结构、分布式控制方式

ROS语音控制机器人教程

如今语音识别在PC机和智能手机上炒的火热，ROS走在技术的最前沿当然也不会错过这么帅的技术。ROS中使用了CMU Sphinx和Festival开源项目中的代码，发布了独立的语音识别包，而且可以将识别出来的语音转换成文字，然后让机器人智能处理后说话。 一、语音识别包 1、安装 安装很简单，直接使用ubuntu命令即可，首先安装依赖库： $ sudo apt-get install gstreamer0.10-pocketsphinx $ sudo apt-get install ros-fuerte-audio-common $ sudo apt-get install libasound2 然后来安装ROS包： 其中的核心文件就是nodes文件夹下的recognizer.py文件了。这个文件通过麦克风收集语音信息，然后调用语音识别库进行识别生成文本信息，通过/recognizer/output消息发布，其他节点就可以订阅该消息然后进行相应的处理了。 2、测试 安装完成后我们就可以运行测试了。 首先，插入你的麦克风设备，然后在系统设置里测试麦克风是否有语音输入。然后，运行包中的测试程序： $ roslaunch pocketsphinx https://www.wendangku.net/doc/4f10661033.html,unch 此时，在终端中会看到一大段的信息。尝试说一些简单的语句，当然，必须是英语，例如：bring me the glass，come with me，看看能不能识别出来。 我们也可以直接看ROS最后发布的结果消息： $ rostopic echo /recognizer/output

二、语音库 1、查看语音库 这个语音识别时一种离线识别的方法，将一些常用的词汇放到一个文件中，作为识别的文本库，然后分段识别语音信号，最后在库中搜索对应的文本信息。如果想看语音识别库中有哪些文本信息，可以通过下面的指令进行查询： $ roscd pocketsphinx/demo $ more robocup.corpus 2、添加语音库 我们可以自己向语音库中添加其他的文本识别信息，《ros by example》自带的例程中是带有语音识别的例程的，而且有添加语音库的例子。 首先看看例子中要添加的文本信息： $ roscd rbx1_speech/config $ more nav_commands.txt 这就是需要添加的文本，我们也可以修改其中的某些文本，改成自己需要的。然后我们要把这个文件在线生成语音信息和库文件，然后在线编译生成库文件。把下载的文件都解压放在rbx1_speech包的config文件夹下。我们可以给这些文件改个名字： $ roscd rbx1_speech/config $ rename -f 's/3026/nav_commands/' *

人工智能技术在交通控制领域的应用

人工智能技术在交通控制领域的应用 交通信号控制(TrafficSignalControl，TSC)是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想。为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉口各个方向的车辆到达作准确的预测，根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的 交通信号控制(Traffic Signal Control，TSC)是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想。 为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉口各个方向的车辆到达作准确的预测，根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的方法对交叉口进行控制。由于城市交通系统具有随机性、模糊性、不确定性等特点，很难对其建立数学模型。计算机的出现和广泛应用促成了人工智能研究热潮的掀起，针对传统交通控制系统的固有缺陷和局限性，许多学者把人工智能的实用技术相继推出并应用到交通控制领域。 1 交通控制领域中人工智能研究方法 1.1 基础研究方法 交通控制领域中人工智能基础研究方法有模糊控制、遗传算法、神经网络，另外还有蚁群算法、粒子群优化算法等。 模糊系统模糊逻辑是一种处理不确定性、非线性等问题的有力工具，特别适用于表示模糊及定性知识，与人类思维的某些特征相一致，故嵌入到推理技术中具有良好效果。模糊控制能有效处理模糊信息，但是产生的规则比较粗糙，没有自学习能力。 遗传算法遗传学通过运用仿生原理实现了在解空间的快速搜索，广泛用于解决大规模组合优化问题。在解决实时交通控制系统中的模型及计算问题时，可以通过遗传算法进行全局搜索和确定公共周期，也可以利用遗传算法来解决面控系统中各交叉路口信号控制方案的最优协作问题，有效避免可能由此引起的交通方案组合爆炸后果。 神经网络人工神经网络擅长于解决非线性数学模型问题，并具有自适应、自组织和学习功能，广泛应用于模式识别、数据分析与处理等方面，其显著特点是具有学习功能。

智能无人驾驶汽车计算机控制系统

智能无人驾驶汽车计算机控制系统 一、智能无人驾驶汽车计算机控制系统简介 1、智能无人驾驶简介 智能无人驾驶汽车是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，对车辆的操作实质上可视为对一个多输入、多输出、输入输出关系复杂多变、不确定多干扰源的复杂非线性系统的控制过程。驾驶员既要接受环境如通路、拥挤、方向、行人等的信息，还要感受汽车如车速、侧性偏移、横摆角速度等的信息，然后经过判断分析和决策，并与自己的驾驶经验相比较，确定出应该做的操纵动作，最后由身体、手、脚等来完成操纵车辆的动作。因此在整个驾驶过程中，驾驶员的人为因素占了很大的比重。一旦出现驾驶员长时间驾车、疲劳驾车、判断失误的情况，很容易造成交通事故。 二、系统的控制要求 （1）系统中心控制部件（单片机）可靠性高，抗干扰能力强，工作频率最高可达到25MHz，能保障系统的实时性。 （2）系统在软硬件方面均应采用抗干扰技术，包括光电隔离技术、电磁兼容性分析、数字滤波技术等。 （3）系统具有电源实时监控、欠压状态自动断电功能。 （4）系统具有故障自诊断功能。 （5）系统具有良好的人性化显示模块，可以将系统当前状态的重要参数（如智能车速度、电源电压）显示在LCD上。 （6）系统中汽车驱动力为500N时，汽车将在5秒内达到10m/s的最大速度。 一、系统总体方案设计 1、系统总体结构 整个系统主要由车模、模型车控制系统及辅助开发系统构成。 智能车系统的功能模块主要包括：控制核心模块、电源管理模块、路径识别模块、后轮

电机驱动模块、转向舵机控制模块、速度检测模块、电池监控模块、小车故障诊断模块、LCD 数据显示模块及调试辅助模块。每个模块都包括硬件和软件两部分。硬件为系统工作提供硬件实体，软件为系统提供各种算法。

智能机器人控制系统

机器人的控制 机器人控制系统是机器人的大脑，是决定机器人功能和性能的主要因素。机器人控制技术的主要任务就是控制工业机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹、操作顺序及动作的时间等。具有编程简单、软件菜单操作、友好的人机交互界面、在线操作提示和使用方便等特点。 智能机器人控制的关键技术 关键技术包括： (1)开放性模块化的控制系统体系结构：采用分布式CPU计算机结构，分为机器人控制器(RC)，运动控制器(MC)，光电隔离I/O控制板、传感器处理板和编程示教盒等。机器人控制器(RC)和编程示教盒通过串口/CAN总线进行通讯。机器人控制器(RC)的主计算机完成机器人的运动规划、插补和位置伺服以及主控逻辑、数字I/O、传感器处理等功能，而编程示教盒完成信息的显示和按键的输入。 (2)模块化层次化的控制器软件系统：软件系统建立在基于开源的实时多任务操作系统Linux上，采用分层和模块化结构设计，以实现软件系统的开放性。整个控制器软件系统分为三个层次：硬件驱动层、核心层和应用层。三个层次分别面对不同的功能需求，对应不同层次的开发，系统中各个层次内部由若干个功能相对对立的模块组成，这些功能模块相互协作共同实现该层次所提供的功能。 (3)机器人的故障诊断与安全维护技术：通过各种信息，对机器人故障进行诊断，并进行相应维护，是保证机器人安全性的关键技术。 (4)网络化机器人控制器技术：目前机器人的应用工程由单台机器人工作站

向机器人生产线发展，机器人控制器的联网技术变得越来越重要。控制器上具有串口、现场总线及以太网的联网功能。可用于机器人控制器之间和机器人控制器同上位机的通讯，便于对机器人生产线进行监控、诊断和管理。 PID控制原理和特点 在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。 比例（P）控制 比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。 积分（I）控制 在积分控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统，如果在进入稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统。为了消除稳态误差，在控制器中必须引入积分项。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。因此，比例+积分(PI)控制器，可以使系统在进入稳态后无稳态误差。 微分（D）控制

机器人控制技术论文

摘要 为使机器人完成各种任务和动作所执行的各种控制手段。作为计算机系统中的关键技术，计算机控制技术包括范围十分广泛，从机器人智能、任务描述到运动控制和伺服控制等技术。既包括实现控制所需的各种硬件系统，又包括各种软件系统。最早的机器人采用顺序控制方式，随着计算机的发展，机器人采用计算机系统来综合实现机电装置的功能，并采用示教再现的控制方式。随着信息技术和控制技术的发展，以及机器人应用范围的扩大，机器人控制技术正朝着智能化的方向发展，出现了离线编程、任务级语言、多传感器信息融合、智能行为控制等新技术。多种技术的发展将促进智能机器人的实现。 当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正系统。 PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。 它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti 和Td）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。 关键词：机器人，机器人控制，PID，自动控制

目录 摘要.......................................................... I 第1章绪论................................................ - 1 - 1.1机器人控制系统 (1) 1.2机器人控制的关键技术 (1) 第2章机器人PID控制...................................... - 2 - 2.1PID控制器的组成 (2) 2.2PID控制器的研究现状 (2) 2.3PID控制器的不足 (3) 第3章 PID控制的原理和特点 ................................ - 4 - 3.1PID控制的原理 (4) 3.2PID控制的特点 (5) 第4章 PID控制器的参数整定 ................................ - 5 -后记...................................................... - 6 -

无人驾驶汽车地传感器系统设计及技术展望

一、无人驾驶汽车传感器的研究背景和意义 无人驾驶汽车是人工智能的一个非常重要的验证平台，近些年成为国内外研究热点．无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人，既与普通机器人有着很大的相似性，又存在着很大的不同．首先它作为汽车需保证乘员乘坐的舒适性和安全性，这就要求对其行驶方向和速度的控制更加严格；另外，它的体积较大，特别是在复杂拥挤的交通环境下，要想能够顺利行驶，对周围障碍物的动态信息获取就有着很高的要求。无人驾驶的研究目标是完全或部分取代驾驶员，是人工智能的一个非常重要的实现平台，同时也是如今前沿科技的重要发展方向。当前，无人驾驶技术具有重大的应用价值，生活和工程中，能够在一定程度上减轻驾驶行为的压力；在军事领域内，无人驾驶技术可以代替军人执行侦查、排雷、以及战场上危险环境中的任务；在科学研究的领域，无人驾驶技术可以实现外星球等极端环境下的勘探活动。无人驾驶车辆技术，又称智能车辆，即利用将无人驾驶的技术应用于车辆的控制中。 国外的无人驾驶车辆技术大多通过分析激光传感器数据进行动态障碍物的检测。代表有斯坦福大学的智能车“Junior”，利用激光传感器对跟踪目标的运动几何特征建模，然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标的状态；卡耐基?梅隆大学的“BOSS”智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征，通过关联不同时刻的激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制的无人车辆“WildCat”，不使用GPS，使用激光雷达和相机监控路面状况。我国相关技术开展较晚，国防科学技术大学研制的自主车“开路雄狮”，采用三维激光雷达Velodyne作为主要传感器，将Velodyne获取的相邻两激光数据作差，并在获得的差分图像上进行聚类操作，对聚类结果建立方盒模型。 无人驾驶车辆是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科的技术，涉及到电子电路，计算机视觉，自动控制，信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车的出现从根本上改变了传统的“人——车——路”闭环控制方式，将无法用规则严格约束的驾驶员从该闭环系统中请出去，从而大大提高了交通系统的效率和安全性，是汽车工业发展的革命性产物。 二、无人驾驶汽车的传感器系统整体设计 无人驾驶汽车的实现需要大量的科学技术支持，而其中最重要的就是大量的传感器定位。核心技术是包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制等各个模块。其中有几个关键的技术模块，包含精确GPS定位及导航、动态传感避障系统、机械视觉三个大部分，其他的如只能行为规划等不属于传感器范畴，

智能机器人的控制技术前景分析

智能机器人的控制技术前景分析 随着科学技术的发展，机器人控制技术也日渐成熟，不仅在力矩和位置控制等基础技术上有所进步，在智能化控制上也有显著提高。可是机器人基础控制技术尽管比较完善，但是想要得到进一步提升却有很大难度，因此，智能化发展成为了机器人控制技术的研发方向，该技术上突破会给基础控制技术的发展带来契机，本文重在研究机器人控制技术的发展方向及难度，希望本文内容能对机器人控制技术的研究带来帮助。 机器人技术一直是国内外科学家重点研究的课题，尤其是美国、日本等发达国家更是机器人研究能力较强的国家，他们对机器人的研究工作有近60年了，而且实现了编程机器人向智能化机器人的发展。他们经过多年研究总结，把机器人控制技术分为三大部分，分别是力矩技术、位置技术和智能技术，其中，力矩技术和位置技术是基础，智能技术是研究的发展方向，所以说，前者是基础技术，后者是重点技术，两者都要快速地向前发展。 1.机器人基础控制技术的重要性及所面临的技术难题 力矩技术和位置技术是机器人控制技术的基础，智能化技术是在这两种技术的基础上进行发展的，所以说，我们要想实现机器人智能化发展，就要先认识到力矩技术和位置技术的作用，了解到两种基础控制技术的重要性。 以前，在机器人基础控制技术中的研究重点是速度、位置和受力等要素，而随着科学技术的发展，控制技术又需要研究各种实用的系统技术，从而保证机器人基础控制技术更加完善。可以这样说，在当今时代，机器人基础控制技术已经达到了一定的水平，这给机器人控制技术的发展打下了坚实的基础，但是，对于作为基础技术中的力矩技术和位置技术来说，要想实现突破，却要依赖智能化技术的发展，因此，位置技术、力矩技术、智能技术三者是紧密联系和相互制约的，位置技术和力矩技术为机器人控制技术智能化发展打下了基础，智能化技术又为机器人基础控制技术的突破带来了机会。下面，我介绍一下机器人控制基础技术所面临的难题。 第一，机器人基础技术研发中存在技术难题。机器人系统设置和实际运动出现不一致问题，这个问题一直难以解决，这对位置技术和力矩技术来说是一个大的挑战。第二，数据模型不能解决机器人运动中的复杂问题。机器人在实际运行中遇到复杂问题时，数据模型就出现工作不正常现象，还有一些难以预见的问题，更是机器人控制基础技术难以解决的。第三，机器人基础控制技术系统不够完善。由于机器人基础控制技术都是建立在数字模型基础上的，该数字模型只是简单的力矩控制系统，根本不能完成复杂的指令，因此，机器人为了提高系统的性能，就需要增加设备来实现，这对基础控制系统来说难度很大。第四，机器人基础控制技术不能解决不确定对象的有关问题。机器人运行中会遇见很多不确定因素，由于这些不确定因素没有建立数字模型，因此，这些问题就难以靠基础控制技术来解决。所以说，机器人性能要想得到提高，光靠基础控制技术是难以实现的，

智能控制技术在工业机器人控制领域中的应用

智能控制技术在工业机器人控制领域中的应用 摘要：近年来，我国的工业化进程有了很大进展，智能控制技术也有了很大进展。工业机器人作为当前工业生产中最为重要的组成部分，必须要充分借助当前 最为先进的智能控制技术，不断提升工业机器人的控制效果，以更好地推动工业 机器人行业的发展。文章立足于工业机器人，对智能控制技术在其控制领域中的 具体应用进行了详细的研究和分析。 关键词：智能控制技术；工业机器人；控制；应用 引言 工业机器人的出现转变了传统工业制造的局限性，其具有高效、安全、自动 化等多方面优势，工业机器人在智能制造中的应用为制造业发展开辟了又一崭新 方向。相比于发达国家我国在工业机器人方面的研究和技术水平还有很大差距， 国家方面还需要在这方面加强人才培养与工艺机器人自主研发的投入，这样才能 为智能制造发展创造更好的条件。 1我国工业机器人技术的发展现状 全世界第一代工业机器人现世与二十世纪五十年代，这是最简单的机器人， 这种机器人需要人工事先将程序输入完成，而后机器人就依照系统程序的指示来 完成规定动作，这类机器人只能够帮助人类完成一些简单的机械化操作。此后， 人们对机器人的认知不断提升，科技也越发发达，第二代工业机器人也很快面世，较之第一代，第二代明显要更加全面和灵活，第二代工业机器人可以在人们离线 的状态下进行和精准的完成设定好的动作，使得人们对工业机器人的使用更加便利。与此同时，人工智能手机的不断发展，使得人们不在满足于工业机器人的简 单操作，他们仿造智能手机将智能传感器安装于工业机器人上，实现了工业机器 人的智能化。这大大的提高了工业上的制造效率，满足了人们的需求，之前，日 本的工业机器人处于世界工业机器人发展的最前端，与之相比，中国的工业机器 人引入较晚，发展空间还很大，所以中国对于工业机器人这一方向上还应更加深 入研究。如今，随着中国对工业机器人的不断深入研究和创新，中国的工业机器 人技术也越发娴熟，与其他发达国家的差距也越来越小。发展至今，中国的工业 机器人主要应用在电器和汽车领域，这也使得中国的这两个领域的发展更加迅速。 2工业机器人控制系统中常见的智能控制技术分析 （1）模糊控制技术。在工业机器人控制系统中，模糊控制技术是其中最为常见的控制技术，其核心主要为数据转换，即：输入量模糊化模块。在具体设计过 程中，主要是将其与数据信息存储中心、数据信息识别系统、信息输出系统四个 部分进行组合应用，进而实现机器人智能控制。这一控制过程又称之为模糊控制，其原理为：通过该系统将输入数据、输入量模糊化模块进行转换，并以模糊量的 形式进行传输，将其传输至模糊推理机，接着再由模糊推理机，对数据进行识别 输入，使其传输至对比知识库中存储数据中，进而最终传输到输出量清晰化的模 块中，并对其进行转换，使其成为可执行的命令，以完成机器人的职能控制。（2）专家控制技术。专家控制技术也是机器人智能控制技术中最为重要的一种。专家控制技术是专家系统技术与传统控制技术的有效组合，也是专家控制技术的 升级。就专家控制技术来说，是建立在专家系统知识、规则基础上而实现的，对 机器人控制系统程度的最优化进行了实现，并在机器人的领域中得到了广泛的应用。具体来说，专家控制技术主要包括两个方面，即：专家系统、数值算法。同时，这两个部分还可以进一步进行细化，专家系统可细化成为推理机、知识库等

无人驾驶汽车转向系统控制

无人驾驶汽车转向系统控制 摘要 伴随现代科技发展，无人驾驶汽车成为了新的研究热点，引领着汽车产业的发展方向。为了保证汽车在道路上正常行驶，解决无人驾驶汽车的转向控制成为了关键性问题。而融合先进的电子技术、信息技术和控制技术的线控转向技术被越来越多的科技工作者所青睐。 本文对无人驾驶汽车转向系统控制进行了研究。本文首先对无人驾驶汽车自动转向控制的研究现状进行了分析介绍。然后根据汽车转向时驾驶员操纵方向盘的实际情况，设计了转向执行机构。根据电路原理设计控制器的电源电路、程序烧写电路、信号调理电路和电机驱动电路，并绘制电路图。在此基础上，考虑到实际实验条件限制，采用仿真实验方法。运用MATLAB中的SIMLINK建立电机模型。在电机控制选择上，为保证电机平稳运转，采用了PID闭环控制方法对电机进行控制。然后采用与CARSIM联合仿真的方法对转向系统进行了可行性实验。仿真实验结果证明，转向控制器可以有效控制仿真车进行转向。 关键词：无人驾驶汽车；线控转向；CARSIM和MATLAB联合仿真

Steering system control of unmanned vehicle Abstract With the development of modern science and technology, autonomous vehicle has become a new research hotspot, which can greatly improve the security of the transportation system. In order to ensure the normal running of the vehicle, the steering control of unmanned vehicles has become a key issue. And the integration of advanced electronic technology, information tech-nology and control technology of steer by wire technology is favored by more and more scien-tists and technicians. This paper researches the control system of unmanned vehicle steering system. This paper introduces the research status of automatic steering control for unmanned vehicles.According to the procedure of the power supply circuit, this paper designs controller programming circuit, signal conditioning circuit and motor drive circuit, and draw circuit diagram. On the basis of this, taking the actual experimental conditions into account, this paper chooses the simulation method. This paper uses MATLAB in SIMLINK to build motor model. In order to ensure the smooth op-eration of the motor, the PID closed loop control method is used to control the motor. Then this paper has focused on the method that combines with the CARSIM simulation of the steering controller for the feasibility of the experiment. The experimental results show that the steering controller can effectively control the steering of the simulation vehicle. Key words:Unmanned vehicle;SBW;CARSIM and MATLAB joint simulation

湖面清扫智能机器人的控制系统设计说明书

湖面清扫智能机器人的控制系统设计 1、引言 机器人是上个世纪中叶迅速发展起来的高新技术密集的机电一体化产品，它作为人类的新型生产工具，在减轻劳动强度、提高生产率、改变生产模式，把人从危险、恶劣的环境下解放出来等方面，显示出极大的优越性。在发达国家，工业机器人已经得到广泛应用。随着科学技术的发展，机器人的应用范围也日益扩大，遍及工业、国防、宇宙空间、海洋开发、紧急救援、危险及恶劣环境作业、医疗康复等领域。进入21世纪，人们已经越来越切身地感受到机器人深入生产、深入生活、深入社会的坚实步伐。机器人按其智能程度可分为一般机器人和智能机器人。一般机器人是指不具有智能，只具有一般编程能力和操作功能的机器人；智能机器人是具有感知、思维和动作的机器人。所谓感知即指发现、认识和描述外部环境和自身状态的能力，如装配机器人需要在非结构化的环境中认识障碍物并实现避障移动，这依赖于智能机器人的感觉系统，即各种各样的传感器；所谓思维是指机器人自身具有解决问题的能力，比如，装配机器人可以根据设计要求为一部复杂机器找到零件的装配办法及顺序，指挥执行机构，即指挥动作部分完成这部机器的装配；动作是指机器人具有可以完成作业的机构和驱动装置。由此可见，智能机器人是一个复杂的软件、硬件综合体。 机器人的核心是控制系统。机器人的先进性和功能的强弱通常都直接与其控制系统的性能有关。机器人控制是一项跨多学科的综合性技术，涉及自动控制、计算机、传感器、人工智能、电子技术和机械工程等多种学科的内容。 近年来，随着工业和其它服务行业的蓬勃发展，人们在重视其经济效益的同时却往往忽略了他们对环境的污染，人类赖以生存的水资源也不例外。水面污染对人类的水源构成很大的威胁，湖泊尤其是旅游胜地和市内人工湖泊，更是无法逃避漂浮物污染的厄运，举目可见各种日常消费品的包装物在湖面上漂浮。污染的加剧根治水污染。但是，水面污染的治理是一项艰难的长期任务，是全人类必须面对的共同问题。用人工清理水面漂浮物只是权益之计，有些危险水域人无法工作。很多发达国家致力于水面污染治理设备的研究，如石油清理设备，但只是用于大量泄露石油的清理。目前，我国研制的清理水面漂浮物的设备还未见报道，国外研制的也不多，并且价格昂贵，实现的功能也不尽人意。因此，开发一种性

无人驾驶汽车论文

无人驾驶汽车 院别：**学院专业：自动化 学号：******** 姓名：********* 摘要：无人驾驶汽车通过传感器装置和计算机来实现无人驾驶，这一技术正渐渐地在生活中的到应用，并在生活中发挥着巨大的作用，有着广泛的发展前景。 2009年11月，在国外某社交网站上的一段视频，引起广泛关注。视频的上传者本·蔡特林在美国旧金山和帕洛阿尔托之间的280号高速公路行驶时，发现旁边有一辆“怪异”的丰田普锐斯轿车，在它的车顶，装着一个类似于扰流板的装置，蔡特林最初以为这是用来测试风速的，其实这就是谷歌所研发的无人驾驶汽车系统，在当时，这还是一个秘密进行中的项目。 关键字：无人驾驶汽车，智能，传感器，导航，安全 一、无人驾驶汽车概念 什么是无人驾驶汽车？清华大学汽车系副研究员王建强将无人驾驶汽车定义为“通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车”。同时它也可以称之为轮式移动机器人，其核心在于位于其内的计算机系统。 二、无人驾驶汽车的原理 它是利用智能软件和车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，随即作出反应判断，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地

在道路上行驶。比如，车体多个部位装有激光感应器，用于确定车身与障碍物的距离；有效地避开障碍物。车载电脑可以经由后视镜附近的摄像头识别交通信号、交通标志并分析路况。无人驾驶车的运动控制包括感知、动作、行为3个部分。感知主要是通过车的“眼睛”认知周围环境，实现对环境的精确建模，如结构化环境中的车道线的检测、半结构环境中的边缘检测等；动作是指车的“大脑”在收到感知信息时作出的规划、控制与决策；而行为则是无人驾驶汽车在规划、控制与决策下产生的外在响应，体现了无人车的自主性能。无人驾驶车是集视觉计算、模式识别和控制等众多技术于一体、具有人工智能功能的汽车。它有车载麦克风、声波定位仪、红外线传感器、罗盘、激光扫描仪和微波雷达等多种传感器，这些装置相当于无人驾驶车辆的“眼耳”，用来感知车辆周围环境，并将感知所获得的道路、车辆位置、障碍物信息等，传输给无人驾驶车辆的“大脑”——安装在车辆内部的高性能计算机进行分析和计算，以控制车辆的转向和速度，从而使车辆在遵守交通规则的前提下能够安全、可靠地在道路上自主行驶。 当然，不同公司生产的无人驾驶汽车其原理都不太一样。 1法国的无人驾驶汽车原理：该 车使用类似于给巡航导弹制导的全球定位技术，通过触摸屏设定路线，通过全球定位系统引路，只不过给该汽车带路的全球定位系统要比普通的全球定位系统功能强大许多。普通GPS 系统的精度只能达到几米，而该汽车却装备了名为“实时运动GPS”的特殊GPS系统，其精良高达1厘米。这款无人驾驶汽车装有充当“眼睛”的激光传感器．能够避开前进道路上的障碍物，还装有双镜头的摄像头，来按照路标行驶 德国的无人驾驶汽车：车内安装的无人驾驶设备，包括激光摄像机、全球定位仪和智能计算机。在行驶过程中，车内安装的全球定位仪将随时获取汽车所在准确方位。隐藏在前灯和

多移动机器人编队控制

基于Multi-Agent的多机器人编队控制 摘要：多移动机器人协调是当前机器人技术的一个重要发展方向。多移动机器人之间的协调与 合作将大大提高机器人行为的智能化程度，完成由单个机器人难以完成的更加复杂的作业。多 移动机器人协调技术的研究对提高机器人的智能化水平及加快机器人的实用化进程具有重要的 理论研究意义和实用价值。本文结合多智能体技术对多机器人编队控制进行了研究，同时根据 具体的多机器人系统，进行了仿真实验。验证了多智能体技术在机器人编队控制系统中的应用，完成了小规模的编队控制。 关键词：多智能体；多机器人；编队控制；协调控制；模糊控制 Multi-robot Formation Control Based on Multi - Agent Abstract :The problem of multi-robot cooperation and coordination is central to mobile robotics. Cooperation and coordination will improve the intelligent performance of robots and can complete lots of impossible missions for single robot.The research on multi-robot cooperation and coordination is of great academic and applied significance. The multi-robot formation is developed combined with the multi-agent technology in this dissertation, and the simulation is done with the multi-robot system. The application of multi-agent is verified in the multi-robot formation control through a small system adopt the fomation control. Key words: Multi-agent ;Multi-robot ;Formation control;Coordination control;Fuzzy control 1. 国内外机器人系统发展现状 自80年代末以来，基于多智能体系统理论研究多机器人协作受到了普遍的关注，从军事领域到工业与民用领域，从星际探险到海底考察，从比赛到教学，都取得了不同程度的进步。近年来，在IEEE R&A,IROS等著名的国际机器人学术会议上，几乎每次会议都有多智能体协作机器人系统的专题。一些机器人学术刊物出版了有关多智能体机器人的研究专辑。一些研究项目，如ACTRESS,CEBOT,GOFER,SWARM等，已进行了多年[1]。 目前，国内关于群体机器人系统的研究刚刚起步，基本上还处于基础技术的研究阶段，这方面的研究成果报道比较少。中科院沈阳自动化所机器人开放研究实验室是国内研究多机器人技术较早也较全面的科研单位。 (1)CEBOT(Cellular Robotic System) CEBOT是一种自重构机器人系统(Self-Reconfigurable Robotic System)，它的研究是受生物细胞结构的启发，将系统中众多的具有相同和不同功能的机器人视为细胞元，这些细胞元可以移动，寻找和组合。 根据任务或环境的变化，细胞元机器人可以自组织成器官化机器人，多个器官化机器人可以进一步自组织，形成更加复杂的机器人系统。细胞结构机器人系统强调是单元体的组合如何根据任务和环境的要求动态重构。因此，系统具有多变的构型，可以具有学习和适应的系统智能(Group Intelligence)，并具有分布式的体系结构[3]。 (2)ALLANCE/L-ALLANCE系统

机器人控制技术论文

机器人技术论文 机器人技术论文 摘要 为使机器人完成各种任务和动作所执行的各种控制手段。作为计算机系统中的关键技术，计算机控制技术包括范围十分广泛，从机器人智能、任务描述到运动控制和伺服控制等技术。既包括实现控制所需的各种硬件系统，又包括各种软件系统。最早的机器人采用顺序控制方式，随着计算机的发展，机器人采用计算机系统来综合实现机电装置的功能，并采用示教再现的控制方式。随着信息技术和控制技术的发展，以及机器人应用范围的扩大，机器人控制技术正朝着智能化的方向发展，出现了离线编程、任务级语言、多传感器信息融合、智能行为控制等新技术。多种技术的发展将促进智能机器人的实现。 当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正系统。 PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。 它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti和Td）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。 关键词：机器人，机器人控制，PID，自动控制

第1章引言 机器人控制的关键技术 关键技术包括： (1)开放性模块化的控制系统体系结构：采用分布式CPU计算机结构，分为机器人控制器(RC)，运动控制器(MC)，光电隔离I/O控制板、传感器处理板和编程示教盒等。机器人控制器(RC)和编程示教盒通过串口/CAN总线进行通讯。机器人控制器(RC)的主计算机完成机器人的运动规划、插补和位置伺服以及主控逻辑、数字I/O、传感器处理等功能，而编程示教盒完成信息的显示和按键的输入。 (2)模块化层次化的控制器软件系统：软件系统建立在基于开源的实时多任务操作系统Linux 上，采用分层和模块化结构设计，以实现软件系统的开放性。整个控制器软件系统分为三个层次：硬件驱动层、核心层和应用层。三个层次分别面对不同的功能需求，对应不同层次的开发，系统中各个层次内部由若干个功能相对对立的模块组成，这些功能模块相互协作共同实现该层次所提供的功能。 (3)机器人的故障诊断与安全维护技术：通过各种信息，对机器人故障进行诊断，并进行相应维护，是保证机器人安全性的关键技术。 第2章机器人PID控制 2.1 PID控制器的组成 PID控制器由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成。其输入e (t)与输出u (t)的关系为u(t)=Kp(e((t)+1/TI∫e(t)dt+TD*de(t)/dt) 式中积分的上下限分别是0和t， 因此它的传递函数为：G(s)=U(s)/E(s)=kp(1+1/(TI*s)+TD*s)； 其中Kp为比例系数；TI为积分时间常数；TD为微分时间常数。 它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti和Td）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。 首先，PID应用范围广。虽然很多工业过程是非线性或时变的，但通过对其简化可以变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统，这样PID就可控制了。 其次，PID参数较易整定。也就是，PID参数Kp，Ti和Td可以根据过程的动态特性及时整定。如果过程的动态特性变化，例如可能由负载的变化引起系统动态特性变化，PID参数就可以重新整定。 2.2 PID控制器的研究现状 虽然有这些缺点，PID控制器是最简单的有时却是最好的控制器。 目前工业自动化水平已成为衡量各行各业现代化水平的一个重要标志。同时，控制理论的发展也经历了古典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。智能控制的典型实例是模糊全自动洗衣机等。一个控制系统包括控制器、传感器、变送器、执行机构、输入输出接口。控制器的输出经过输出接口、执行机构，加到被控系统上；控制系统的被控量，经过传感器，变送器，通过输入接口送到控制器。不同的控制系统，其传感器、变送器、执行机构是不一样的。比如压力控制系统要采用压力传感器。电加热控制系统的传感器是温度传感器。目前，PID控制及其控制器或智能PID控制器（仪表）已经很多，产品已在工程实际中得到了广泛的应用，有各种各样的PID控制器产品，各大公司均开发了具有PID参数自整定功能的智能调节器，其中PID控制器参数的自动调整是通过智能化调整或自校正、自适应算法来实现。 2.3 PID控制器的不足 在一些情况下针对特定的系统设计的PID控制器控制得很好，但它们仍存在一些问题需要解