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群机器人系统的建模与仿真

曾建潮1, 薛颂东1、2

（1.太原科技大学系统仿真与计算机应用研究所，太原 030024；2.兰州理工大学电信工程学院，兰州 730050）摘要：围绕群机器人学的起源与发展，针对群机器人系统与其他多机器人系统的区分准则及系

统级功能特征，讨论个体机器人的交互、通信、协调控制机制和自组织、模式形成等群机器人研

究中的主要问题，洞悉群机器人的研究概貌和既有研究成果，明确其研究方向。通过回顾概括群

机器人系统的主要建模与仿真方法，以个体之间及个体与环境之间的局部交互机制为前提，使感

知能力有限的个体机器人在协调控制算法作用下涌现群体智能完成规定的复杂任务，突出群机器

人规模可伸缩的系统特征。

关键词：群机器人；群体智能；有限感知；局部交互；协调控制；建模

中图分类号：TP242.6 文献标识码：A 文章编号：

Modeling and Simulation Approaches to Swarm Robotic Systems

Zeng Jian-chao1，Xue Song-dong1,2

(1.Division of System Simulation & Computer Application, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan 030024, China;

2.College of Electrical & Information Engineering, Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050, China)

Abstract：Concentrating on the desirable properties of swarm robotic systems, some key problems in swarm robotics such as limited sense, local interaction, communication among individuals and with environment, cooperation control and self-organization as well as pattern formation are discussed for the sake of getting an insight into sources and development of swarm robotics and understanding the criteria used to distinguish swarm robotics research from other multi-robot studies. To discern the research emphasis on swarm robotics, we describe the disciplinary profile and existing research findings. Then, the main modeling and simulation methods of swarm robotics are summarized. Finally, this survey shows that large numbers of relatively simple robots with limited sense capabilities and local interaction mechanism may emerge swarm intelligence to handle those prescribed complex tasks in scalable manner.

Key words：swarm robotics; swarm intelligence; limited sense; local interaction; cooperative control; modeling

引言

群机器人是特殊的多机器人系统，由许多同构的自主机器人组成，具有典型的分布式系统特征。与集中式控制系统相比，完成同样任务的群体系统的成员结构，可设计得相对简单。因此，群系统个体具有模块化、适合大规模生产、具有互换性等特点[1]。群机器人学是研究能力有限的个体机器人如何在局部交互机制和协调控制算法作用下涌现群体智能以合作完成相对复杂的规定任务。因为群一般是高度冗余的，群体系统就比标准控制系统具有更强的抗扰动能力；由于存在冗余性，群就具备了动态适应工作环境的能力，也便有可能执行远超出结构复杂的单体机器人能力的任务。群机器人的研究源于生物学启发，是群体智能在多机器人系统的应用[2]。可以认为，群机器人研究是一般意义上的多机器人

收稿日期：2008-xx-xx 修回日期：xxxx-xx-xx

基金项目：国家自然科学基金（60674104）

作者简介：曾建潮(1963-), 男, 陕西大荔人, 汉, 博士, 教授, 博导, 研究方向为复杂系统建模与控制、智能计算、群体智能行为仿真、群机器人；薛颂东(1968-), 男, 河南孟州人, 汉, 博士生, 副教授, 研究方向为群体智能行为仿真、群机器人协调控制。系统被赋予群体智能属性后的新兴研究领域[3]，其系统建模和仿真体现出有别于通常意义下多机器人系统的特点。明晰其系统特征和所涉问题方可能进行建模并仿真。

1 系统界定

约20年前，学界在研究元胞自动机时用元胞机器人构造如下系统：一组（group）简单机器人像机体细胞那样按照某种模式自组织成复杂结构[4]。后来用术语swarm取代group使之形象化。群机器人与分布式自主机器人等术语并非单元数量的标识，协调背后隐藏的有限感知和局部交互原则才是根本。与群对应的控制结构的规模可变，单元数量从数个到成千上万个甚至数以百万计。事实上，绝大多数群机器人文献提及的仅是规模很小的群，这是因为个体数量庞大使得系统造价昂贵[1]。

1.1 系统特征

研究显示，社会性昆虫协调控制的背后并不存在中心协调机制，然而从系统级层面看却是鲁棒、柔性、规模可伸缩的。这样的特征为群机器人系统所梦寐以求[5]：

（1）鲁棒性要求群机器人在系统性能较低时也不失控，即便个体机器人发生功能障碍或整个群受到环境干扰时亦然。这种鲁棒性可归结为以下因素：第一，系统冗余。个体的功能缺失可由其他的个体补充，即个体相对于群体而言是非必需的；第二，分散协调。破坏系统的某一部分并不能阻止系统的控制。协调是整个系统涌现的特性；第三，个体的简单性。与一个结构复杂功能繁多、能够完成同样任务的单体机器人相比，群中的个体结构要相对简单，而简单意味着发生功能障碍的可能性小；第四，感知的多样性。大量分布的个体感知能增加整个系统的总信噪比。

（2）柔性要求群机器人系统能针对不同任务进行灵活配置。这可从蚁群中几类性质相差甚远的任务如觅食、围猎、编队等加以理解。在觅食任务中，蚂蚁在环境中独立搜索食物，其搜索行为通过排放在环境中的信息素加以协调[6]；围猎任务则要求蚂蚁产生比单个个体大得多的力量将猎物拖到洞中。每只蚂蚁都用颚钳牢猎物，向不同的方向拖拉。看似随机的拖拉行为通过某种协调形成合力施加在猎物上；而编队任务中，蚂蚁用身体作为通信媒介获得协调形成一个类似链条的物理结构，它们用自己的颚夹持着伙伴的腿，顺序相拖施加很大的力量。群机器人也应有这样的柔性，针对环境变化利用不同的协调策略提供解决不同任务的方法。

（3）系统规模的可伸缩性要求群机器人系统应在群的规模发生很大变化时也能自如控制。也就是说，控制群体的协调机制应保证不受群体规模变化的影响。

1.2 判别准则

群机器人强调物理实现、实体之间及实体与环境之间的交互等，即关注如何设计物理上相对简单的agent，以便从agent之间和agent与环境的局部交互中涌现期望的集体行为。从某种意义上说，群机器人与群体智能的涵盖面一样广。诚然，群机器人是多机器人的一种，但从功能层面看与其他的多机器人系统又有明显区别[5]。

（1）机器人的自主性。无疑，组成群机器人系统的个体机器人是自主的，即个体机器人应是能够与环境交互的物理实体。由分布式感知元件组成的传感器网络由于不具备运动能力，不应视为群机器人系统。然而有理由相信，对传感器网络的研究与群机器人高度相关[7]。变形机器人系统中的单元通过彼此连接或脱开而运动，只要不存在中央规划和控制中心，这类系统则可被界定为群机器人范畴。

（2）机器人的数量。群机器人的研究涉及个体的协调。因此，仅仅对数量很少的机器人的控制可行，但不考虑系统规模的伸缩性则不属于群机器人的范畴。尽管明确给出个体数量的下限尚不可行，但不少人认为群的规模应至少维持在10-20个个体的水平[5]；另外，尽管可能把个体机器人的成本控制在较低水平，但用大量的机器人组成一个群体系统，其试验维护费用依旧是制约研究的主要障碍。因此，我们秉持这样的观点，可以开展较小规模群机器人的研究，如Balch 只用了1-8个[8]，但是必须考虑规模的伸缩性。

（3）机器人的同构性[8]。群中的个体数量应该很多，角色分工却不宜多。也就是说，用角色分工过细的群机器人进行的研究，无论群有多大，都应认为群的系统特征较不显著。例如，对机器人足球队的研究通常不属于群机器人的范畴，因为每个机器人都被一个凌驾于队伍控制的外部agent 赋予了不同角色，他们的角色是高度异构的[9]。针对群机器人的同构性程度的判断，Balch提出了按群熵分级的衡量标准[10]。

（4）个体机器人的能力应相对低下。与规定的任务相比，个体机器人的能力相对较小。也就是说，或者个体机器人自己完成这些任务有困难，需要一组机器人合作完成；或者使用一组机器人可改善系统性能。对于第一种情形，蚂蚁围猎就是一个例子，因为单只蚂蚁要猎获很大的猎物是不可能的。蚂蚁觅食时排放到地面上的信息素则是间接通信的例子，据信这可提高觅食的效率。Sugawara的研究[11]显示，用一组简单的移动机器人搜索在环境中呈非均匀分布的目标，能使群体系统性能提高的程度超过线性。请注意，该准则并非限制机器人的软硬件系统的复杂性。有限的个体能力不应绝对化，这是与任务的复杂性相对而言的。

（5）机器人应仅具有局部感知和通信能力。该约束保证了机器人间的协调是分布式的。实际上，群机器人中使用全局通信很可能导致规模不可伸缩并因而违反第二条准则。当然，作为一种手段，下载通用控制程序到每个机器人或外部统一发出指令使所有机器人终止工作，这样的全局通信是可以接受的，只要不将其用于机器人间的协调即可。

2 交互通信

为进行合作，个体机器人之间须交互磋商。因此，通信是群机器人系统的关键问题。一些研究虽然在探讨无通信合作，但依据通信使系统效率得到提高更为实际[12]。在生物群体模型中，个体之间有直接的交流，如触角的触碰、食物的交换等，但个体间的间接接触更为微妙，可用stigmergy 描述这种机制：个体感知环境对此做出反应并反作用于环境。环境是个体之间交互的媒介。对于环境的作用，通常借助信息素来体现[6],[13]。这样，类似于正反馈的机制最终将使绝大多数个体满足某种最优指标，涌现出群体层次的宏观特性。

上世纪90年代中期，有人探讨了通信对多agent机器人系统性能的影响。通过设计三种社会性的昆虫任务，评估了三种不同类型的通信，并进行了仿真研究[8]。按照个体的交互方式可以将通信分为三类[14]：

（1）通过环境实现交互。即以环境作为通信媒介，这是简单的交互方式，机器人之间无明确通信。机器人随着任务的执行改变环境，进而帮助其他机器人完成任务。

（2）通过感知实现交互。机器人位于传感器检测范围内时，可以相互感知对方的存在。感知是局部交互，机器人之间亦无明确通信。这要求机器人具有区分机器人与环境物体的能力。由于每个机器人都具有相对独立的传感器系统，整个系统的信息融合和有效利用是一个重要问题。Payton用智能车辆集中感知系统证实了其效果[13]。

(3) 通过直接型和广播型等明确的通信实现交互。尽管网络通信提供了机器人通信的基本解决方案，但适合群机器人实时性要求的通信协议、网络拓扑结构及通信方式尚待研究。群机器人作为典型的分布式控制系统，网络结构是其特征之一。但是，群机器人系统的通信与面向数据处理和信息共享的计算机网络通信有很大差异。若机器人之间过分依赖通信获取信息，则当个体数量增加，系统通信需求将呈指数增长。因此，既要研究适合群机器人的通信机制，又要利用个体机器人的局部感知和推理能力，研究机器人基于合作伙伴的行为推断，辅之以必要的通信控制策略[12],[15]。

3 协调控制

协调控制属于群机器人系统中的高级控制任务。在群机器人中，个体和群体都要协调动作以实现群体功能。群机器人研究对象包括个体行为、群体行为两个层次。前者包括个体对环境的感知、学习、响应及自适应动作的协调。个体机器人控制系统是实现个体行为的基础，它要求个体具有较强的协作性与自主性[14]。群体行为是个体行为的集成，典型的群体行为有集中行为、分散行为和编队行为等[15]。

（1）个体机器人的体系结构及物理实现。一般地，个体机器人应具有以下功能：有限感知能力、局部规划能力、非全局通信能力、任务分解能力、任务分配能力、学习能力和控制与决策能力等[14]。这里特别强调任务分配能力和学习能力。Kalra基于不同任务分配机制进行了研究[16]；另外，设计协作行为的控制参数值是困难的，故希望机器人能在线学习控制参数值以优化系统性能并适应环境变化。Pugh[17]和Li[18]分别阐述了机器人采用不同机器学习技术进行学习的问题。机器人的物理实现应着重考虑控制器设计、传感器布置及多源信息融合等，使机器人通过与环境交互有效学习。

（2）群机器人的体系结构与组织结构。体系结构提供了机器人活动和交互的框架，决定着机器人间的信息关系和控制关系。群体体系结构是实现协作行为的基础，决定了机器人的合作能力。群机器人体系结构研究如何根据任务类型、个体能力等确定群机器人的规模及相互关系。从控制方式和信息交互方式上看，群体系结构有分层和分布两类[14]。

（3）机器人的定位。群体模式通过个体间的交互涌现出来，而群中并不存在全局的协调控制系统，这便意味着每个机器人都有自己的局部协调控制系统，要具备在各自的局部协作系统框架内定位相邻个体的能力，所以机器人对相邻个体的快速准确定位是极为重要的[19]。单体机器人定位技术主要有绝对定位和相对定位两类，传统的多机器人定位技术有的直接将单体定位技术用于多机器人情形，但多数通过卡尔曼滤波或粒子滤波等复杂的运算将内部传感器和外部传感器信息进行融合估计[20]。所用的检测手段呈多元化：超声波、光线、声音等不一而足[21]。严格说来，这些定位技术对于未知环境下的群机器人系统并不理想，因为其复杂的计算开销严重挑战有限的机器人资源。因此，侧重于相对定位技术的开发和控制算法设计值得探索。Cui[22]使用多个能力有限的简单移动agent协同搜索和定位范围很大的区域中数量不确定的有害气体泄露源。Pugh[23]用三边定位技术开发了相对定位模块，并将该系统用在基于微粒群算法的群机器人搜索问题研究中[24]。Rothermich研究了群机器人的分布式定位问题[25]。Spears采用三角法对相邻个体机器人的定位技术进行了研究[26]。Kelly介绍了用于室内群机器人试验的定位、通信系统，采用板上红外线探测等技术感知机器人间的相对位置[27]。

4 建模与仿真

模型是实际系统的抽象，通过模型研究有助于理解系统内部的作用规律。因此，群机器人系统特征须在其模型中得以体现。特别地，群机器人建模的重要性还体现在对系统规模伸缩性的研究上，因为这是群机器人的一个重要特征，控制算法经常是针对多达成百上千个机器人进行的。但是可观的机器人制造维护费用严重挑战大规模试验的开展[3]。4.1 建模

这里提出四种群机器人系统的建模方法。应该声明，群机器人有别于确定性系统的本质特点决定了模型与实际系统具有相当差异，尚待进一步研究。

4.1.1 基于传感器-执行器的建模法

机器人的传感器和执行器及环境物体是群机器人系统的主要组成部分。引入传感器、执行器、环境物体的模型后，再对机器人间的交互及机器人与环境的交互行为进行建模是该法的基本思想。采用该法的关键，是要将交互行为接近真实并尽可能简化，这在系统规模扩大时显得特别重要。但不容否认的是，要求交互行为真实与尽量简单化之间是矛盾的，需要进行必要的折中[3]。

4.1.2 微观建模法

微观建模法是用数学方法对个体机器人及其交互建模。此法将机器人的行为定义为若干个状态及状态间的变迁组

合，这些状态由机器人的内部事件和环境中的外部事件触发。这种建模法与后面将要阐述的宏观建模法的区别主要是模型粒度。即微观法针对个体机器人建模，而宏观法直接对系统级的行为进行模型抽象。

作为微观和宏观建模法的特殊情形，群机器人学引入了概率微观和概率宏观模型。通过给机器人行为（微观模型）或系统状态（宏观模型）之间的变迁概率赋值，可以很方便地将系统行为和环境噪声集成到系统的概率模型中。在概率微观模型中，所有变迁事件的概率都是用真实机器人进行试验后获得的[3]。

4.1.3 宏观建模法

宏观建模法是另外一种数学建模法。在宏观建模法中，系统行为被定义为差分方程，表示在某个时间步处于每个特定状态的机器人平均个数。

在微观模型中，每个机器人均需要迭代，但宏观建模法只需要每次得到模型的稳定状态。与微观建模法相比，尽管此特性允许宏观模型具有很大的加速比，但微观模型允许研究较为细微的特性。换言之，当宏观模型能够很快得到粗略的全局行为时，微观模型得到的全局行为更为实际，虽然所耗时间较长。与微观模型类似，用概率宏观模型处理群机器人的系统噪声也较为简单[3],[28]。

4.1.4 扩展微粒群算法建模法

微粒群算法是对群居生物行为的抽象，具有明显的生物学内涵，多用于非线性函数的优化。群机器人则面向特定应用，这些应用由若干基准问题构成，如搜索、编队、协作搬运等。通过对微粒群算法和群机器人基准问题的特点对比分析，可知在这些任务中二者存在映射关系[24]。据此可对微粒群算法进行适当修改和扩展，以机器人对外界信号的检测值作为适应值，以通信范围内的机器人为感知邻域，应用Lbest模型的微粒群算法确定机器人个体的移动方向、速度及期望位置。再根据机器人的运动学和动力学特性控制机器人运动，同时结合通信模式、通信周期及采样周期等因素实时计算机器人的移动位置。所处环境存在障碍及考虑机器人尺寸时，可进行路径规划。这样便可将微粒群算法模型作为机器人的行为控制模型，用于群机器人运动行为的协调控制，从而涌现群体智能[2],[24]。

4.2 仿真

仿真系统可以采用面向对象的程序设计语言自建，也可以购买商业仿真工作包。利用商业工具包中的标准库模型的确可以很快地进行简单群体系统的仿真。然而，当需要对系统特性较复杂部分进行仿真时，便会发现采用商业工具包降低了仿真的可控性和灵活性。这是因为，任何库中的模型也不可能涵盖群机器人系统的方方面面，总是需要建立专门的模型或者修改既有的模型。对用户来说，采用商业工具包与处理模型算法本身的细节相比，通常需要花费更多的精力来处理仿真结构方面的规则和限制。一般认为，群机器人面向具有特定背景的应用，自建仿真系统更易处理动态界面等问题。如果确实需要处理大量仿真试验数据，可以将获得的自定义格式数据导入商业数据处理平台做进一步的处理。

5 结束语

国内外对群机器人的研究取得了相当进展，参与研究的科研机构也不断增多。但与工业机器人相比，在实用性上尚有巨大差距。如何进一步研究可资借鉴的生物群体的行为模型，抽象行为规则并通过有限感知和局部交互等群体智能原则获得期望的涌现性群体行为，如何将多个抽象层次的群体系统建模方法和群体优化算法应用于群机器人在特定背景下的实际控制问题，如何用形式化方法描述和预测群体涌现性，进而提高群机器人系统的运行可靠性，实现群机器人系统的工程化建模、仿真和实际应用，还要做许多艰巨细致的探索研究工作。

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工业机器人应用系统建模考试试卷及答案

一、选择题（50分） 1.使用一个轮廓不封闭的草图进行拉伸，会出现以下哪种情况（ A ）。A．自动生成薄壁实体 B．不能进行拉伸操作 C．自动生成曲面 D．自动生成凸台实体 2.在一个草图中，绘制两个没有交集的圆，对其进行拉伸，会出现以下哪种情况（ B ）。 A．提示不能生成连续的实体 B．生成两个实体 C．生成一个实体 D．生成两个曲面 3.在线性阵列中，下列（ B ）对象不能作为方向参数。 A．线性边线B．圆形轮廓边线C．轴线D．直线4.对一个孔进行一个方向的线性阵列，在“实例”文本框中输入6，单击“确定”，结果会增加（ A ）个孔。 A．5 B．6 C．7 D．8 5.特征是关于（ C ）镜向的。 A．原点B．中心线C．镜向面/基准面D．拉伸曲面6.草图是关于（ B ）镜向的。 A．原点B．中心线C．镜向面/基准面D．拉伸曲面7.镜向草图实体时，（ A ）几何关系被添加。

A．对称B．镜向C．共线D．相等 8.在草图中倒角，（ D ）是不允许的。 A．角度距离B．距离-距离C．相等距离D．角度-距离-角度9.如果没有选择模型上的任何面，对一实体零件抽壳，将生成（ B ）。A．出现错误提示B．闭合的空腔C．按前视基准面抽壳 10.在SolidWorks建模过程中，最基础的是草图绘制，以下哪类平面上能绘制草图（ A ）。 A．基准面B．曲面C．任一图形区域D．剖面视图中的平面剖面11.单击直线按钮，可以绘制（ C ）种直线。 A．1 B．2 C．3 D．4 12.该图标是什么工具（ C ）。 A．圆B．圆弧C．样条曲线D．椭圆 13.该图标是什么工具（ A ）。 A．拉伸B．旋转C．扫描D．放样 14.在SolidWorks中，草图工具栏不存在哪种槽口（ C ）。 A．直槽口B．中心点直槽口C．边角槽口D．三点圆弧槽口15.下列选项哪个不属于草图几何关系（ C ）。 A．共线B．相切C．正交D．固定 16.该选项开启状态，可实现什么功能（ A ）。 A．复制B．旋转C．固定D．浮动 17以下哪类阵列不属于特征工具栏（ C ）。 . A．线性阵列B．曲线驱动的阵列C．方程驱动的阵列D．表格驱动的阵列

FANUC机器人仿真软件操作手册

2008年10月第1版ROBOGUIDE 使用手册（弧焊部分基础篇）

目录目录 (1) 第一章概述 (2) 1.1. 软件安装 (2) 1.2. 软件注册 (3) 1.3. 新建Workcell的步骤 (4) 1.3.1. 新建 (4) 1.3.2. 添加附加轴的设置 (11) 1.4. 添加焊枪，TCP设置。 (16) 1.5. Workcell的存储目录 (20) 1.6.鼠标操作 (22) 第二章创建变位机 (25) 3.1.利用自建数模创建 (25) 3.1.1．快速简易方法 (25) 3.1.2．导入外部模型方法 (42) 3.2.利用模型库创建 (54) 3.2.1．导入默认配置的模型库变位机 (54) 3.2.2．手动装配模型库变位机 (58) 第三章创建机器人行走轴 (66) 3.1. 行走轴－利用模型库 (66) 3.2. 行走轴－自建数模 (75) 第四章变位机协调功能 (82) 4.1. 单轴变位机协调功能设置 (82) 4.2. 单轴变位机协调功能示例 (96) 第五章添加其他外围设备 (98) 第六章仿真录像的制作 (102)

第一章概述 1.1. 软件安装本教程中所用软件版本号为V6.407269 正确安装ROBOGUIDE ，先安装安装盘里的SimPRO，选择需要的虚拟机器人的软件版本。安装完SimPRO后再安装WeldPro。安装完，会要求注册；若未注册，有30天时间试用。

如果需要用到变位机协调功能，还需要安装MultiRobot Arc Package。 1.2. 软件注册注册方法：打开WeldPRO程序，点击Help / Register WeldPRO 弹出如下窗口，

虚拟机器人仿真软件使用使用说明

热博机器人3D仿真系统用户手册

杭州热博科技有限公司 1.软件介绍 RB-3DRSS是热博科技有限公司新近推出的一款以.NET平台为基础，在Microsoft Windows平台上使用3D技术开发的3D机器人仿真软件。用户通过构建虚拟机器人、虚拟环境，编写虚拟机器人的驱动程序，模拟现实情况下机器人在特定环境中的运行情况。 RB-3DRSS与市面上的同类产品相比，它具有如下的特点： 1．全3D场景。用户可自由控制视角的位置，角度。 2．先进的物理引擎技术，引入真实世界的重力、作用力、反作用力、速度、加速度、摩擦力等概念，是一款真正意义上的仿真软件。 3．逼真的仿真效果。采用虚拟现实技术，高度接近实际环境下的机器人运动状态，大大简化实际机器人调试过程。

4．实时运行调试。运行时，依据实际运行情况，调整机器人参数，帮助用户快速实现理想中的效果。 5．自由灵活的机器人搭建与场地搭建。用户可自由选择机器人及其配件，进行机器人搭建，可自行编辑3D训练比赛场地，所想即所得。 6．单人或多人的对抗过程。用户可添加多个机器人，自由组队进行队伍间对抗。7．与机器人图形化开发平台无缝连接。其生成的控制程序代码可在虚拟仿真系统中直接调用，大大节省编程时间。

系统配置要求操作系统:win98,win2000全系列,winXp,win2003 server 运行环境:.Net Framework v2.0,DirectX 9.0c 最低硬件配置： 2.0GHz以上主频的CPU,512M内存,64M显存以上的3D显卡.支持1024×768分辨率,16bit颜色的监视器，声卡推荐配置： 3.0G以上主频的CPU,1G内存,128M显存的3D显卡，支持1024×768分辨率,16bit 颜色监视器，声卡

《工业机器人工程应用虚拟仿真》课程标准

《工业机器人工程应用虚拟仿真》课程标准制定人：高亮制定时间：2016年10月批准人：批准时间：适用专业：工业机器人技术专业课程类型：建议学时：102 学分：8 本课程旨在提高学生在机器人方面的综合素质，着重使学生掌握从事机器人加工类企业中机器人工作所必备的知识和基本技能，初步形成处理实际问题的能力。培养其分析问题和解决问题的学习能力，具备继续学习专业技术的能力；在本课程的学习中渗透思想道德和职业素养等方面的教育，使学生形成认真负责的工作态度和严谨的工作作风，为后续课程学习和职业生涯的发展奠定基础。一、课程分析（一）教学计划的制定和教学内容的选取根据培养应用技能型人才总目标，制订本专业教学计划，课程的教材配套，教学、实验、实训、课程设计大纲和指导书等教学文件齐全，近几年来引入了现代教学技术手段，已初步建设、形成了具有特色的全套课堂教学和实验教学课件。根据该课程的基本教学要求和特点，结合学时的安排，从教材的整体内容出发，有侧重地进行取舍，筛选出学生必须掌握的基本教学内容，较好地解决了教学中质量与数量的矛盾。通过本课程的学习，使学生了解工业机器人工程应用虚拟仿真的基础知识、机器人虚拟仿真的基本工作原理；掌握机器人工作站构建、RobotStudio中的建模功能、机器人离线轨迹编程、Smart组件的应用、带轨道或变位机的机器人系统创建于应用，以及RobotStudio的在线功能，具备使用RobotStudio仿真软件的能力和针对不同的机器人应用设计机器人方案的能力，为进一步学习其它机器人课程打下良好基础。（二）教学方法分析 1、本课程适宜采用理论、实践一体化的教学方法。坚持理论联系实际，突出实际上机训练，切实保证技能训练教学的时间和质量。

工业机器人应用系统建模考试试卷及答案

一、选择题（50分） 1．在工程图中，使用哪个视图命令可以完成轴测剖切图（ D ）。 A．模型视图B．局部视图C．断开的剖视图D．剖切视图2．绘制轴测图时所采用的投影法是（ C ）。 A．中心投影法B．平行投影法C．只能用正投影法D．只能用斜投影法3．机械图所采用的投影方法为（ C ）。 A．中心投影法B．斜投影法C．正投影法D．B、C均采用4．添加3个标准的、正交的三视图的命令是（ A ）。 A．标准三视图B．模型视图C．投影视图D．辅助视图5．根据现有零件或装配体添加正交或命名视图的是（ B ）命令。 A．标准三视图B．模型视图C．投影视图D．辅助视图6．从一个已经存在的视图展开新视图的是（ B ）命令。 A．标准三视图B．模型视图C．投影视图D．辅助视图7．如果工程图文件已经有一个视图，要建立其左视图，通过（ B ）命令实现。A．模型视图B．投影视图C．剖面视图D．局部视图8．在工程图纸中，将一个视图的比例改小为原来的一半，该视图上的尺寸数值会（ A ）。 A．不变B．变为原来的一半 C．变为原来的两倍D．有些尺寸不变，有些尺寸变小 9．工程图的文件类型（ D ）。 A．*.sldasm B．*.sldprt C．*.asm D．*.slddrw 10．（ A ）在工程图中生成一个视图来显示一个视图的某个部分。

A．局部视图B．辅助视图C．断裂视图D．剖面视图11．（ C ）可以将工程图视图以较大比例显示在较小的工程图纸上。 A．局部视图B．辅助视图C．断裂视图D．剖面视图12．工程图中的线型（ A ）。 A．可以通过草图设置B．可以通过图层设置 C．可以通过视图设置D．无法设置 13．在某个图纸中，由于要表达的信息很多，下面哪种方法最不可取（ A ）。A．把视图摆放的挤一点B．缩小视图比例 C．在文件中添加一张新图D．扩大图幅 14．要快速生成一个零件的标准三视图，在SolidWorks采用的方法是（ B ）。A．生成定向视图，再投影B．选中零件的名称，拖到图纸区域内C．用线条画出各视图的轮廓线D．从图形区域复制 15．如何将尺寸从一个视图转移到另一个视图（ C ）。 A．选中尺寸后直接拖到新的视图中 B．选中尺寸后，按住Ctrl键，拖到新的视图中 C．选中尺寸后，按住Shift键，拖到新的视图中 D．选中尺寸后，按住Tab键，拖到新的视图中 16．SolidWorks画剖面视图的方法是（ A ）。 A．单击工程图工具栏中的剖面视图，画一条直线作为剖面位置，自动生成剖面视图 B．选择视图，投影到另一位置，选择生成剖面视图指令 C．右键单击视图，在属性中选择生成剖面视图，再选择一个方向

中学信息技术《机器人仿真系统》教案

中学信息技术《机器人仿真系统》教案第16课机器人仿真系统【教学目标】 .知识目标 ◆认识仿真下的虚拟机器人； ◆能用NSTRSS设计场地、构建机器人并利用仿真环境进行组队测试。 2．过程与方法 ◆通过教师演示在虚拟仿真环境下的机器人运行，激发学生兴趣； ◆通过教师讲解虚拟仿真软件，培养学生对新软件的兴趣； ◆通过让学生自己动手调试，体会学习新事物的乐趣。 3．情感态度与价值观 ◆使学生领悟“自由无限，创意无限，只有想不到，没有做不到”的道理； ◆培养学生积极探索、敢于实践、大胆创新的精神和意识。【教法选择】示例讲解、任务驱动、辅导答疑。【教学重点】．用NSTRSS仿真系统设计仿真场地；

2．搭建仿真机器人； 3．运行仿真。【教学难点】．设计场地； 2．搭建仿真机器人。【教学过程】一、巩固1日知，引入新知教师活动将上节课学生完成的在现实场地中运行的走迷宫机器人进行分组比赛，一是能够检验学生的学习情况，二是能调动起学生的积极性，三是为引入仿真系统做准备。学生活动小组合作，调试机器人程序，检查机器人的搭建，准备比赛。教师活动通过比赛，提出问题：同学们想不想经常地进行这样的比赛呢?但是在现实中调试，需要很多的时间，而且还需要固定的场地环境等等，非常不方便，我们有没有什么好办法解决这个问颢？引入纳英特的仿真模拟系统，展示它的特点，与现实情况做比较。教师给学生演示讲解：

．关于仿真系统什么是仿真系统?仿真系统是机器人的设计、实现，完全在虚拟的环境中，以虚拟的形式出现，它以优化机器人硬件和软件设计、缩短研发周期、节约成本为特色，解决机器人设计过程的不足。 2．初识NSTRSS软件 NSTRSS是NST科技新近推出的一款以．NET平台为基础，使用microsoftDirectX9．0技术的3D机器人仿真软件。用户通过构建虚拟机器人、虚拟环境，编写虚拟机器人的驱动程序，模拟现实情况下机器人在特定环境中的运行情况。 NSTRSS与市面上的同类产品相比，它具有如下的特点：全3D场景。用户可自由控制视角的位置及角度，甚至以第一人称方式进行场景漫游；逼真的仿真效果。采用虚拟现实技术，高度接近实际环境下的机器人运动状态，大大简化实际机器人调试过程；实时运行调试。运行时，依据实际运行情况，调整机器人参数，帮助用户快速实现理想中的效果；自由灵活的机器人搭建与场地搭建。用户可自由选择机器人及其配件，进行机器人搭建，可自行编辑3D训练比赛场地，所想即所得；单人或多人的对抗过程。用户可添加多个机器人，自由组队进行队伍间对抗；

工业机器人应用系统建模考试试卷及答案

一、选择题（50分） 1.装配体的文件类型为（ A ）。 A.*.sldasm B.*.sldprt C.*.asm D.*.slddrw 2.零件的文件类型为（ B ）。 A.*.sldasm B.*.sldprt C.*.asm D.*.slddrw 3.工程图的文件类型（ D ）。 A.*.sldasm B.*.sldprt C.*.asm D.*.slddrw 4.SolidWorks中使用快捷方式复制对象时，应按以下哪个热键（ A ）。A．Ctrl+C B．Shift+C C．Alt+C D．Tab+C 5.在FeatureManager设计树中，默认的有（ C ）个基准面。 A．1个B．2个C．3个D．4个 6.SolidWorks的主要建模技术是（ B ）。 A．参数建模B．特征建模C．附加特征建模D．基础特征建模7.SolidWorks的辅助功能有（ C ）。 A．绘制装配体B．绘制工程图C．三维浏览、运动模拟D．工业设计8.在新建SolidWorks文件对话框中，新建文件类型有（ C ）种。 A．1 B．2 C．3 D．4 9.根据草图的尺寸标注，可将草图分为欠定义、完全定义、和过定义3种状态，草图以黑色显示时，说明草图为（ B ）。 A．欠定义B．完全定义C．过定义 10.SolidWorks是基于（ B ）原创的三维实体建模软件。 A．UNIX B．Windows C．Linux D．Dos

11.如果想放大模型使之整屏显示，按（ C ）快捷键。 A．Ctrl+F B．Shift+F C．F D．Alt+F 12.SolidWorks是市面上的主流三维软件之一，能够与绝大多数CAD软件进行格式转换，以下哪种格式不能被读取（ A ）。 A．EXB B．IGES C．STEP D．DWG 13.在SolidWorks中，方向键可以使模型旋转，若要使模型沿顺时针按90°增量转动，应使用下列哪个组合键（ A ）。 A．Shift+方向键B．Ctrl+方向键C．Alt+方向键D．Fn+方向键14.可以按住（ B ）键在FeatureManager设计树上选择多个特征。A．Enter B．Shift C．Insert D．Alt 15.在SolidWorks中，其设计过程具有（ A ）性。 A．相关B．无关C．可逆 16.在SolidWorks特征管理设计树中包含（ B ）基准面。 A．后视B．右视C．坐视D．下视17.在SolidWorks中，绘制的多边形边数最多为（ B ）。 A．30 B．40 C．50 D．60 18.草图按钮位于SolidWorks界面哪个区域（ B ）。 A．菜单栏B．工具栏C．图形区域D．状态栏19.新建文件命令位于SolidWorks界面哪个区域（ A ）。 A．菜单栏B．工具栏C．图形区域D．状态栏20.通过SolidWorks装配体进行装配时，需要一个（ C ），以它为中心完成装配。

工业机器人软件仿真码垛工作站

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工业自动化技术强化训练Ⅱ实践报告工业机器人码垛应用作者姓名: 指导老师：所在学院: 提交日期：

绪论一、摘要本次强化训练的时间为期4周，通过对ABＢ机器人的学习与操作，以完成本次强化训练的要求。这着4周的学习过程中,学习包括机器人的发展历程和机械结构等理论方面，还包含了编程、机器人I／O的接线。同时练习实操机器人，这是一个必不可少的环节,只有理论与实践相结合，才能出真知。在前一周的实操中完成了机器人循迹。而本次强化训练的重点为，利用ABB ＲoboｔStudｉｏ对双输送线单机械臂工作站完成工作站搭建并模拟仿真。 ABB ＲoboｔStudｉｏ是优秀的计算机仿真软件。为帮助您提高生产率，降低购买与实施机器人解决方案的总成本,ＡＢB开发了一个适用于机器人寿命周期各个阶段的软件产品家族。规划与可行性：规划与定义阶段RｏｂoｔＳtuｄio可让您在实际构建机器人系统之前先进行设计和试运行。您还可以利用该软件确认机器人是否能到达所有编程位置,并计算解决方案的工作周期。编程：设计阶段，PrｏｇramMａｋer将帮助您在ＰC机上创建、编辑和修改机器人程序及各种数据文件。ScｒeenMakeｒ能帮您定制生产用的ＡＢＢ示教悬臂程序画面。关键词:强化训练；ABＢＲoｂｏtStuｄiｏ;双输送线;模拟仿真

工业机器人码垛软件仿真一、双输送线码垛工作站搭建在ABB RｏboｔStｕdiｏ中导入机器人模型后，点击显示机器人工作范围，以机器人为中心,周围放置两个输送线与两个托盘垛。也可以将两个托盘垛换成一个较大的传送带，但此种方法需要增加新的I/Ｏ设置,不宜采用。值得注意的是托盘垛应放置于较合适，既较高的位置，以免机械臂达到极限位置。布局如下，其中双输送线的以及托盘垛的位置并未精确定位，只需要放置在合理的机器人工作范围内即可。二、工作站搭建流程第一节:搭建输送带系统 1、新建一个物料并手动拖动到输送带上 2、在建模选项中点击Smａrｔ组件,并添加一个Sourcｅ 3、设置Ｓouｒｃe的属性如下，其中Positioｎ选项为要复制的物料的原点位置，值得注意的是Tｒaｎsienｔ应当勾选，以防内存溢出。

机器人系统常用仿真软件介绍

1 主要介绍以下七种仿真平台(侧重移动机器人仿真而非机械臂等工业机器人仿真)： 1.1 USARSim-Unified System for Automation and Robot Simulation USARSim是一个基于虚拟竞技场引擎设计高保真多机器人环境仿真平台。主要针对地面机器人，可以被用于研究和教学，除此之外，USARSim是RoboCup救援虚拟机器人竞赛和虚拟制造自动化竞赛的基础平台。使用开放动力学引擎ODE(Open Dynamics Engine)，支持三维的渲染和物理模拟，较高可配置性和可扩展性，与Player兼容，采用分层控制系统，开放接口结构模拟功能和工具框架模块。机器人控制可以通过虚拟脚本编程或网络连接使用UDP协议实现。被广泛应用于机器人仿真、训练军队新兵、消防及搜寻和营救任务的研究。机器人和环境可以通过第三方软件进行生成。软件遵循免费GPL条款，多平台支持可以安装并运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上。 1.2 Simbad Simbad是基于Java3D的用于科研和教育目的多机器人仿真平台。主要专注于研究人员和编程人员热衷的多机器人系统中人工智能、机器学习和更多通用的人工智能算法一些简单的基本问题。它拥有可编程机器人控制器，可定制环境和自定义配置传感器模块等功能，采用3D虚拟传感技术，支持单或多机器人仿真，提供神经网络和进化算法等工具箱。软件开发容易，开源，基于GNU协议，不支持物理计算，可以运行在任何支持包含Java3D库的Java客户端系统上。 1.3 Webots Webots是一个具备建模、编程和仿真移动机器人开发平台，主要用于地面机器人仿真。用户可以在一个共享的环境中设计多种复杂的异构机器人，可以自定义环境大小，环境中所有物体的属性包括形状、颜色、文字、质量、功能等也都可由用户来进行自由配置，它使用ODE检测物体碰撞和模拟刚性结构的动力学特性，可以精确的模拟物体速度、惯性和摩擦力等物理属性。每个机器人可以装配大量可供选择的仿真传感器和驱动器，机器人的控制器可以通过内部集成化开发环境或者第三方开发环境进行编程，控制器程序可以用C，C++等编写，机器人每个行为都可以在真实世界中测试。支持大量机器人模型如khepera、pioneer2、aibo等，也可以导入自己定义的机器人。全球有超过750个高校和研究中心使用该仿真软件，但需要付费，支持各主流操作系统包括Linux, Windows和MacOS。 1.4 MRDS-Microsoft Robotics Developer Studio MRDS是微软开发的一款基于Windows环境、网络化、基于服务框架结构的机器人控制仿真平台，使用PhysX物理引擎，是目前保真度最高的仿真引擎之一，主要针对学术、爱好者和商业开发，支持大量的机器人软硬件。MRDS是基于实时并发协调同步CCR(Concurrency and Coordination Runtime)和分布式软件服务DSS(Decentralized Software Services)，进行异步并行任务管理并允许多种服务协调管理获得复杂的行为，提供可视化编程语言(VPL)和可视化仿真环境(VSE)。支持主流的商业机器人，主要编程语言为C#，非商业应用免费，但只支持在Windows操作系统下进行开发。 1.5 PSG-Player/Stage/Gazebo

工业机器人工程应用虚拟仿真教程教学提纲

工业机器人工程应用虚拟仿真教程教学提纲一、说明 1．课程的性质和内容《工业机器人工程应用虚拟仿真教程》课程是高级技工学校工业机器人应用与维护专业的专业课。主要内容包括：Robot Studio软件的操作、建模、Smart 组建的使用、轨迹离线编程、动画效果的制作、模拟工作站的构建、仿真验证以及在线操作。 2．课程的任务和要求本课程的主要任务是培养学生熟练操作Robot Studio软件，并能通过Robot Studio软件对工业机器人进行应用开发、调试、现场维护，为学生从事工业机器人工程技术人员打下的必要的专业基础。通过本课程的学习，学生应该达到以下几个方面的专业基础。（1）了解Robot Studio工业机器人仿真软件的基础知识，掌握软件使用方法和技巧。（2）掌握构建基本仿真工业机器人工作站的方法。（3）能熟练在Robot Studio软件中创建工件、工具模型。（4）掌握工业机器人离线轨迹编程方法。（5）掌握Smart组建的应用。（6）掌握带导轨和变位机的机器人系统创建于应用方法。（7）了解ScreenMaker示教器用户自定义界面的操作。（8）掌握Robot Studio软件的在线功能。 3．教学中注意的问题（1）本课程教学最好采用理论与实际相结合的一体化教学方式，借助多媒体网络教室，一人一机，使用多媒体课件讲解与软件操作相结合。（2）理论教学中应帮助学生总结并灵活运用所学的相关知识，本着够用的原则讲授，切忌面面俱到。对工业机器人仿真操作不作深入探讨，仅作一般性了解。

（3）实践教学环节中对工业机器人Robot Studio仿真软件常用功能作简单介绍，重点培养学生使用软件对工业机器人进行基本操作、功能设置、二次开发、在线监控与编程、方案设计和检验。教师教学中多联系生产实际并选用一些工业上经典的工业机器人使用案例进行讲解，提高学生对工业机器人进行应用开发、调试、现场维护的能力。二、学时分配表

机器人系统建模

一、基于模型控制方式来改进机器人性能背景：在学术界多年前就已经对机械臂动态模型化方法论已有深入研究。它作为一个非常有用工具，通常应用在机器人领域和工程实验室领域里研究和开发人形机器人，开发高级控制算法，运动模拟及其他学术进行研发。动态模型化涉及描述机器人惯量，质量，质心动态性能的数学公式和其他不易简单计算取得数值。尽管在理论研究中频繁可见，但使用动态模型化来改进机器人控制的应用大都得不到研发人员和工业机器人生产商的重视。高创首先考虑用动态模型化解决半导体行业中高速delta机器人所遇到的性能问题。模型实例：通过对运动中机器人上力矩和力的预估，以及对过大力矩的阻止，使得机器人提速变得更简单，更安全，同时减少了振动，缩短整定时间。基于模型的控制最终使机器人系统运动更快，更精准，从而提高产量。轴伽利略球形机器人（GSR-L）在执行动态模式使用动态模型，客户能迅速获取整定时间，并更好实现轨迹跟踪运动控制。使用动态模型另外一个好处通过随时变动的机械参数，尤其是摩擦常数，可检测系统磨损和撕裂。力矩误差显示计算出的力矩值能准确预估过滤力矩

作用：基于模型的控制最直接益处是检测并避免冲击，这点在delta机器人案例中清晰可见。负载，工作环境及操作工可得到更好保护。此外，该控制模式不需要力传感器，从而简化系统设计，减少成本。该控制方式最显著益处是改善机器人运转状态及提高驱动器性能。要求获取位置的力矩值可被计算得出，且能精确地控制，因此路径得到大幅度地优化。因为通过计算得到电流，并非简单由反馈环获得，所以要求的电流更平缓，从而取得更好速度控制，减少颤抖和抖动。对于太阳能硅片处理应用机器人，需具备高加速度和高精确度。Delta机器人结构本就脆弱，所以机械臂易损。此外，它还对贵重负载及生产材料受到冲击及损坏带来威胁。 Delta机器人存在损坏自身及负载的风险 Delta动力学基于由球状关节连起来的力的平行四边形，在一些系统中，这些平行四边形连接到移动平台和机械臂连轴。若超过一定位置或角度时，需要力来分解，机器人则大幅度减速，即使是一个小碰撞或强震动也可使机器人解体。更复杂的是，这些断裂点典型地位于伸出位置，碰到障碍物风险更高。机器人折断后，留存的撞击未被检测出，会增加潜在破损机率。为解决以上隐患并提供delta机器人更好的控制性能，高创工程师采纳并改善科研中原有的动态模式，从而为delta机器人提供更好的控制。体会：二、矢量喷水推进式水下机器人的建模仿真与验证背景：为提高小型水下航行器的机动性与可控性，构建了一种基于矢量喷水推进系统的新型多自由度水下机器人。为使该机器人具有理想的运动特性和优异的操控性能，对其进行了理论建模、数值仿真与实验验证。首先建立其运动学和动力学模型，分析多矢量推进作用对机器人运动姿态和航行效果的影响，据此研究机器人多矢量喷水推进协调控制的策略与方法，实现机器人自主升沉、旋转、水平移动等多姿态水中运动。此后，采用MATLAB 和ADAMS 对所建模型和虚拟样机进行了数值仿真，并且对机器人实物样机进行了水下运动验证实验。仿真分析与实验验证的结果表明，该机器人的运动特性和操控性能符合高机动性和高可控性的设计要求。实例：矢量喷水推进式水下机器人的建模仿真与

1.3 简介能力风暴机器人仿真系统

1.3 简介能力风暴机器人仿真系统学习智能机器人，除了需要具备机器人硬件外，还需要为机器人编写控制程序，并在场地上进行反复调试。但如果手边暂时既无机器人实物，又无真实场地，我们还能学习和研究机器人吗？答案是可以的。能力风暴机器人为我们提供了一套仿真的VJC系统软件，在这个仿真系统中，我们不仅可以为机器人编写各种控制程序，同时还可以将编制的程序下载到仿真的机器人上，并在仿真的场地中进行模拟运行和调试,体验机器人控制的全过程。本节我们就来认识VJC系统仿真版软件，学习构建仿真场地和仿真调试的方法。 1.3.1 认识VJC系统仿真版软件 1．VJC系统仿真版软件的安装安装VJC系统仿真版的方法很简单，先打开本书配套光盘上的“VJC系统软件\VJC1.5仿真版”文件夹，找到名为“setup.exe”的安装程序，用鼠标双击该文件，系统自动将其安装到C盘中，并在Windows桌面上自动生成一个“VJC1.5仿真版”的快捷方式图标，软件安装的路径默认为：C:\program files\VJC1.5仿真版。如果我们使用的计算机中已经安装了VJC系统仿真版，则安装这一步可以跳过不做。 2．VJC系统仿真版软件的启动及主界面当需要进入VJC系统仿真版编程时，只要双击桌面上的“VJC1.5仿真版”快捷方式图标，就可进入VJC的编程环境。 VJC编程环境的主界面见图1-3-1。可以看出，主界面包含了以下几个部分：（1）菜单栏及工具栏：位于窗口上方，工具栏上除了新建、打开、保存等常规按钮外，还有仿真、JC代码、缩放等按钮,见图1-3-2所示。（2）模块库：位于窗口左侧，共有五大类模块库，其中：执行器模块库包含了基本动作模块，这是控制机器人运动的基本模

系统模型与系统分析

系统模型与系统分析课程教师：xxx教授学院：通信工程学院姓名：五里雾一、什么叫系统分析？系统分析的要素有哪些？系统分析的“5W1H”要点是什么？（25 分）系统分析产生于２０世纪４０年代末期的美国兰德公司，早期主要用于武器系统的成本效益分析，６０年代后，开始用于社会经济系统。系统分析是通过一系列步骤，帮助领导者选择最优方案的一种系统方法。主要步骤有：研究领导者提出的整个问题，确定目标，建立方案，并且根据各个方案的可能结果，使用适当的方法比较各个方案，以便能够依靠专家的判断能力和经验处理问题。系统分析的要素：（１）目标；（２）可行方案；（３）费用（寿命周期总费用(Life Cycle Cost)）；（４）模型；（５）效果（效益和有效性）；（６）准则（目标的具体化）；（７）结论（建议，不是决策） 5W1H是指：

(1)任务的对象是什么？即要干什么（What）; (2)这个任务何以需要？即为什么这样干（Why）; (3)它在什么时候和什么样的情况下使用？即何时干（When）; (4)使用的场所在哪里？即在何处干（Where）; (5)是以谁为对象的系统？即谁来干（Who）; (6)怎样才能解决问题？即如何干（How）。二、对系统模型有哪些基本要求？系统建模主要有哪些方法？请分别说明这些建模方法的适用对象和建模思路。（25分）系统模型的基本要求是：1 切题；2 模型结构清晰；3 精度要求适当；4尽量使用标准模型。系统模型的定义：系统模型是一个系统某一方面本质属性的描述，它以某种确定的形式（如文字、符号、图表、实物、数学公式等）提供关于该系统的知识。系统模型一般不是系统对象本身,而是现实系统的描述、模仿和抽象。如:地球仪是地球原型的本质和特征的一种近似或集中反映。系统模型是由反映系统本质或特征的主要因素构成的。系统模型集中体现了这些主要因素之间的关系。建模的主要方法及其适用对象和建模思路： 1、推理法（“白箱”问题）（1）、对象：比较简单的白箱系统。（2）、方法：利用自然科学的各种定理、定律（如物理、化学、数学、电学的定理、定律）和社会科学的各种规律（如经济规律），经过一定的分析和推理，可以得到S的数学模型。 2、实验法和统计分析法（“黑箱”或“灰箱”问题）（注：此方法也可分成两类。老师PPT 分成两类，在此处合并为一类进行叙述。）（1）、对象：可实验和不可实验的黑箱和灰箱系统；（2）、方法：通过实验或者查阅历史统计资料，找出系统的输入和输出数据，然后运用自控中的传递函数方法或其它的数学方法（如回归分析、时序分析等方法），建立系统输出与输入之间的关系——系统的数学模型。 3、混合法也称数据拟合法。相当多的建模过程是以统计数据或实验数据为基础的。以收集和分析数据为基础去构建一个系统模型的方法，称之为数据拟合法。 4、类似法（相似模型）（1）、对象：用推理法难以建模的复杂的白箱系统；（2）、方法：利用不同事物具有的同型性，建造原系统的类似模型。三、考虑湖水的污染与净化问题，如果流入湖的污水浓度比湖水浓度高，那么湖水就要受到污染；反之，如果将清水注入湖内，则可以使湖水净化。为了简化问题，现在做如下假设：（1）蒸发量和降雨量相等，流入与流出的平均速度相等，即湖水总量保持不变；（2）污水不发生化学变化，也不引起沉淀；（3）污水瞬间混合是均匀的，即湖中水的浓度总是均匀的。记湖水体积为Ω，初始浓度为C0,，注入水的速度为V，注入水的浓度为C，如果以清水注

机器人系统常用仿真软件介绍概要

1 主要介绍以下七种仿真平台 (侧重移动机器人仿真而非机械臂等工业机器人仿真 : 1.1 USARSim-Unified System for Automation and Robot Simulation USARSim 是一个基于虚拟竞技场引擎设计高保真多机器人环境仿真平台。主要针对地面机器人, 可以被用于研究和教学, 除此之外, USARSim 是 RoboCup 救援虚拟机器人竞赛和虚拟制造自动化竞赛的基础平台。使用开放动力学引擎 ODE(Open Dynamics Engine,支持三维的渲染和物理模拟,较高可配置性和可扩展性,与 Player 兼容,采用分层控制系统, 开放接口结构模拟功能和工具框架模块。机器人控制可以通过虚拟脚本编程或网络连接使用 UDP 协议实现。被广泛应用于机器人仿真、训练军队新兵、消防及搜寻和营救任务的研究。机器人和环境可以通过第三方软件进行生成。软件遵循免费 GPL 条款, 多平台支持可以安装并运行在Linux 、 Windows 和 MacOS 操作系统上。 1.2 Simbad Simbad 是基于 Java3D 的用于科研和教育目的多机器人仿真平台。主要专注于研究人员和编程人员热衷的多机器人系统中人工智能、机器学习和更多通用的人工智能算法一些简单的基本问题。它拥有可编程机器人控制器, 可定制环境和自定义配置传感器模块等功能, 采用 3D 虚拟传感技术, 支持单或多机器人仿真,提供神经网络和进化算法等工具箱。软件开发容易,开源,基于 GNU 协议,不支持物理计算,可以运行在任何支持包含 Java3D 库的 Java 客户端系统上。 1.3 Webots Webots 是一个具备建模、编程和仿真移动机器人开发平台, 主要用于地面机器人仿真。用户可以在一个共享的环境中设计多种复杂的异构机器人, 可以自定义环境大小, 环境中所有物体的属性包括形状、颜色、文字、质量、功能等也都可由用户来进行自由配置,它使用 ODE 检测物体碰撞和模拟刚性结构的动力学特性, 可以精确的模拟物体速度、惯性和摩擦力等物理属性。每个机器人可以装配大量可

科技前沿,仿真机器人

最特别的机器人科技前沿课程：院系：专业：学号：姓名：

最特别的机器人科技前沿【摘要】机器人的出现和发展，对全人类的发展具有巨大的影响，机器在很多领域代替了人类自己操作，使人类的生产能力有了巨大的提高。随着智能机器人的研发，机器人将进一步为人类服务，本文主要从不同的角度来探讨仿真机器人的科技原理、应用、影响等。【关键字】机器人；仿真系统；应用；影响；发展在人类的发展史中，机器人扮演着一个十分重演的角色，特别是现代机器人。首先让我们来看看机器人的发展简史。追根溯源，早在三千多年前的西周时代，我国就出现了能歌善舞的木偶，称为“倡者”，这可能是世界上最早的“机器人”。在近代，随着第一次、第二次工业革命，各种机械装置的发明与应用，世界各地出现了许多“机器人”玩具和工艺品。这些装置大多由时钟机构驱动，用凸轮和杠杆传递运动。1920年，捷克作家K.凯比克在一科幻剧本中首次提出了ROBOT （汉语前译为“劳伯”）这个名词。现在已被人们作为机器人的专用名词。1950 年美国作家I.阿西莫夫提出了机器人学（Robotics）这一概念，并提出了所谓的“机器人三原则”，即：1.机器人不可伤人；2.机器人必须服从人给与，但不和（1）矛盾的指令； 3.在与（1）、（2）原则不相矛盾的前提下，机器人可维护自身不受伤害。上世纪50，60年代，随着机构理论和伺服理论的发展，机器人进入了使用化阶；70年代，随着计算机技术、现代控制技术、传感技术、人工智能技术的发展，机器人得到了迅速发展；进入80年代，随着传感技术，包括视觉传感器、非视觉传感器（力觉、触觉、接近觉等）以及信息处理技术的发展，出现了第二代机器人—有感觉的机器人。它能够获得作业环境和作业对象的部分有关信息，进行一定的实时处理，引导机器人进行作业。第二代机器人已进随着时代的发展，入了使用化，在工业生产中得到广泛应用。科学技术日新月异。我们的生活无时无刻不在被新科学新技术影响着、改变着。特别是机器人的到来更是给我们的生活和生产带来了巨大的改变，特别是工业机器人在日本大力发展之后，机器人的发展迎来了一个新的春天。到了上世纪80年代，随着科技的进步，人类也在不断地研发更人性化的机器人，于是科学家们开始了研究一种新的机器人——仿真机器人。随着计算机技术和人工智能技术的飞速发展，使机器人在功能和技术层次上有了很大的提高，移动机器人和机器人的视觉和触觉等技术就是典型的代表。既然有了技术，人类就想最大化利用他们，让他们具有更大的价值，于是人们将机器人的技术（如传感技术、智能技术、控制技术等）扩散和渗透到各个领域形成了各式各样的新机器——仿真机器人。看到仿真机器人这几个字，就能想到仿真技术是他的核心技术，那么下面就针对机器人仿真技术和仿真设计简单介绍一下。机器人系统仿真是指通过计算机对实际的机器人系统进行模拟的技术。通过计算机对实际的机器人系统进行模拟。机器人系统仿真可以通过单机或多台机器人组成的工作站或生产线。仿真可以通过交互式计算机图形技术和机器人学理论等，在计算机中生成机器人的几何图形，并对其进行三维显示，用来确定机器人的本体及工作环境的动态变化过程。通过系统仿真，可以在制造单机与生产线之前模拟出实物，缩短生产工期，可以避免不必要的返工。在使用的软件中，工作

UML系统建模与分析设计-刁成嘉-课后答案

第一章系统建模与分析设计的演变 1、系统建模的三要素：方法、工具和过程 2、软件的分类：按软件的功能划分：系统软件、支撑软件和应用软件按软件的规模划分：小型软件、中型软件、大型甚至超大型软件按软件的工作方式划分：实时处理软件、分时处理软件交互式软件和批处理软件按软件服务对象的范围划分：一次性使用软件和使用频度较高的软件按软件失效的影响程度划分：一般性软件和关键性软件 3、软件危机产生的原因主要有两个：一是与软件本身的特点相关；二是软件开发和维护的方法不正确。 4、软件开发过程模型：瀑布模型、渐增模型、演化模型、螺旋模型、智能模型 5、UML的特点：唯一性、连续性、维护性、复用性和逐步完善 6、面向对象的三大重要特征：封装性、继承性和多态性

7、软件开发方法从结构化开发方法、模块化开发方法到面向对象开发方法是一个渐进的演变过程 8、软件生命周期描述了一个软件从定义、开发、使用、维护到服用的全过程 9、面向对象的基本概念有：对象、类急气封装性、多态性、继承性和消息传递 10、软件开发过程由客户端需求分析、系统分析、系统设计和系统实现以测试与维护四个四个阶段组成 11、面向对象系统的开发过程以体系结构为中心，以用例为驱动，是一个反复、渐增的过程课后习题： A 1、封装是吧对象的属性和操作结合在一起，组成一个独立的对象、 C 2、封装是一种信息隐蔽技术，目的是使对象的生产者和使用者分离，使对象的定义和实现分开。 B 3、面向对象方法中的继承机制使子类可以自动地拥有复制父类全部属性和操作 D 4、使得在多个类中能够定义同一个操作或属性名，并在每一个类中有不同的实现的一种方法

《计算机科学》面向外骨骼机器人人机交互的步态数据获取系统及识别模型_高增桂

第４１卷　第１０期２０１４年１０月计算机科学Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ＳｃｉｅｎｃｅＶｏｌ．４１Ｎｏ．１０Ｏｃｔ　２０１４到稿日期：２０１３－０７－０１　返修日期：２０１３－０９－０６本文受国家自然科学基金项目：基于云模型的音乐情感表示与识别算法研究（６１３０３１３７），基于基因表达式编程的动漫情感化配乐技术研究（６１０７００７５），基于嵌套随机集的产品意象认知模型研究（６１００３１４７），生物启发设计中产品创意造型生成机制及其演化模型研究（５１３０５０７７），广东省产学研项目基于人体行为模型的智能助行机器人研究与开发（００４１１４２０１２４６７１０３８）资助。高增桂（１９８６－），男，博士生，主要研究方向为人机接口、应用人机工程；孙守迁（１９６３－），男，博士，教授，主要研究方向为计算机辅助设计、人机共生装备；张克俊（１９７８－），男，博士，助理研究员，主要研究方向为进化计算、机器学习，Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｈａｎｎｙ＠ｚｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎ（通信作者）；佘铎淳（１９８７－），男，硕士，主要研究方向为人机交互；杨钟亮（１９８２－），男，博士，讲师，主要研究方向为体感交互、生物启发设计等。面向外骨骼机器人人机交互的步态数据获取系统及识别模型高增桂１　孙守迁１　张克俊１　佘铎淳１　杨钟亮２（浙江大学计算机科学与技术学院　杭州３１００２７）１　（东华大学机械工程学院　上海２０１６２０）２　摘　要　外骨骼机器人人机交互是当前的研究热点，通常需要获取人体相关运动信息作为控制信号源。为了采集人体步态数据，研究了生理信号与关节运动之间的关联机制，设计了一种步态数据获取系统，其利用鞋内薄膜压力传感器和关节角度传感器组成测试设备，成功采集了１５组健康男子在３ｋｍ／ｈ、４ｋｍ／ｈ和５ｋｍ／ｈ　３种速率下自然行走的步态数据。提出采用基因表达式编程建立膝关节运动识别模型，并使用所采集的步态数据进行训练和验证。结果显示，利用此模型可有效进行关节运动的识别和预测，验证了本系统作为外骨骼人机接口的可行性。关键词　人机交互，人机接口，步态分析，基因表达式编程，外骨骼中图法分类号　ＴＰ２３文献标识码　ＡＤＯＩ　１０．１１８９６／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３７Ｘ．２０１４．１０．００９　Ｇａｉｔ　Ｄａｔａ　Ｓｙｓｔｅｍ　ａｎｄ　Ｊｏｉｎｔ　Ｍｏｖｅｍｅｎｔ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　Ｍｏｄｅｌ　ｆｏｒ　Ｈｕｍａｎ－ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎ　ＩｎｔｅｒａｃｔｉｏｎＧＡＯ　Ｚｅｎｇ－ｇｕｉ　１　ＳＵＮ　Ｓｈｏｕ－ｑｉａｎ１　ＺＨＡＮＧ　Ｋｅ－ｊｕｎ１　ＳＨＥ　Ｄｕｏ－ｃｈｕｎ１　ＹＡＮＧ　Ｚｈｏｎｇ－ｌｉａｎｇ２（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ　３１００２７，Ｃｈｉｎａ）１（Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｄｏｎｇｈｕａ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ　２０１６２０，Ｃｈｉｎａ）２　Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｈｕｍａｎ－ｍａｃｈｉｎｅ　ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ　ｐｌａｙｓ　ａ　ｇｒｅａｔ　ｒｏｌｅ　ｉｎ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ　ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎｓ，ａｎｄ　ｕｓｕａｌｌｙ　ｉｔ　ｉｓ　ｒｅｑｕｉｒｅｄ　ｔｏ　ｏｂｔａｉｎｔｈｅ　ｒｅｌｅｖａｎｔ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ａｂｏｕｔ　ｂｏｄｙ　ｍｏｔｉｏｎ　ａｓ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｓｉｇｎａｌ　ｓｏｕｒｃｅｓ．Ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｃｏｌｌｅｃｔ　ｈｕｍａｎ　ｇａｉｔ　ｄａｔａ　ａｎｄ　ｆｉｎｄ　ｔｈｅ　ａｓ－ｓｏｃｉａｔｉｏｎ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｈｅ　ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ　ｓｉｇｎａｌｓ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｊｏｉｎｔ　ｍｏｖｅｍｅｎｔ　ｍｅｃｈａｎｉｓｍ，ｗｅ　ｄｅｓｉｇｎｅｄ　ａ　Ｇａｉｔ　Ｄａｔａ　ＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ（ＧＤＳ）ｗｈｉｃｈ　ｃｏｎｓｉｓｔｓ　ｏｆ　ｅｉｇｈｔ　ｔｈｉｎ－ｆｉｌｍ　ｐｒｅｓｓｕｒｅ　ｓｅｎｓｏｒｓ　ａｎｄ　ａ　ｊｏｉｎｔ　ａｎｇｌｅ　ｓｅｎｓｏｒ．Ａｆｔｅｒ　ｇａｉｔ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ｗｅ　ｏｂ－ｔａｉｎｅｄ　１５ｇｒｏｕｐｓ　ｏｆ　ｇａｉｔ　ｄａｔａ　ｏｆ　ｈｅａｌｔｈ　ｍａｌｅ　ｏｂｊｅｃｔｓ　ｗｉｔｈ　ｎａｔｕｒａｌ　ｗａｌｋｉｎｇ　ｕｎｄｅｒ　ｔｈｒｅｅ　ｒａｔｅｓ　ｉｎ　３ｋｍ／ｈ，４ｋｍ／ｈ　ａｎｄ　５ｋｍ／ｈ．Ｗｅ　ａｌｓｏ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ　ｏｆ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｋｎｅｅ　ｊｏｉｎｔ　ｍｏｔｉｏｎ　ｕｓｉｎｇ　ＧＥＰ．Ｔｈｅ　ｇａｉｔ　ｄａｔａ　ｗａｓ　ｕｓｅｄ　ｔｏｔｒａｉｎ　ａｎｄ　ｖａｌｉｄａｔｅ　ｔｈｅ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔ　ｓｈｏｗｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｍｏｄｅｌ　ｃａｎ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ　ｉｄｅｎｔｉｆｙ　ａｎｄ　ｐｒｅｄｉｃｔ　ｋｎｅｅ　ｊｏｉｎｔｍｏｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ＧＤＳ　ｉｓ　ｆｅａｓｉｂｌｅ　ａｓ　ａ　ｈｕｍａｎ－ｍａｃｈｉｎｅ　ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　ｉｎ　ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　Ｈｕｍａｎ－ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ，Ｈｕｍａｎ－ｍａｃｈｉｎｅ　ｉｎｔｅｒｆａｃｅ，Ｇａｉｔ　ａｎａｌｙｓｉｓ，ＧＥＰ，Ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎ　１　引言外骨骼机器人是一种以人为主、机械为辅的穿戴式人机一体化［１］装备，它巧妙地结合人的智能和机器的力量来完成仅靠人体自身无法单独完成的任务，不仅扩展了人体感官，也增强了人体机能。由于外骨骼机器人与人体运动相平行，因此其控制要点是与使用者之间的运动适配性。为了获得和谐自然的人机交互，通常将使用者置于控制环路以形成闭环的反馈控制回路［２］。人机接口是实现人与外骨骼通信的方式，它通过采集人体生理信息，获得人体运动意图，帮助外骨骼制定有效的控制策略［３］。对下肢外骨骼而言，人机接口的功能是分析和预测人体步态数据。步态是人类步行的综合特征，包括中枢命令、身体平衡和协调控制，涉及肢体肌肉和关节的协同运动。其中，骨骼是运动的杠杆，关节用于运动的联系，神经系统用于控制，肌肉收缩作为动力，从而实现下肢的行走运动［４］。典型步态是连续的周期运动，包含许多复杂的生理信息，步态分析旨在检测和分析这一过程中的运动轨迹、接触力信息、肌电信号等生理参数变化规律并应用于医学、生物工程等领域［５］。随着计算机科学的发展，步态分析和识别研究取得了长足进步，常用的方法是基于视觉的步态分析及利用生理信号测量的分析等。基于视觉的步态分析主要用于临床诊断以及身份识别，而对外骨骼机器人的控制通常采用生理信号测量方法。脑机接口（Ｂｒａｉｎ－Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ，ＢＭＩ）是当前智能控制领域的研究热点［６］，其局限在于难以反映人的无意识行为。利用表面肌电信号（ｓＥＭＧ）分析技术提取反映运动意愿· ２４·

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