机器人
参考文献
1. Rachid Alami, Frederic Robert, Felix Ingrand, Sho’ji Suzuki. R. Multirobot
Cooperation in the Martha Project. IEEE Robotics and Automation Magazine.
1998. 5(1): 312-320
2. Lynne E. Parker. On the Design of Behavior-based Multi-robot Teams. Advanced
Robotics. 1996, 10(6): 547-578
3. Ueyama, T. and Fukuda, T., Self-organization of Cellular Robots Using Random
Walk with Simple Rules. Proceedings of IEEE ICRA, V ol.3, 1993, pp595-600
4. Fukuda, T., and Sekiyama, K., Communication Reduction with Risk Estimate for
Multiple Robotic System. Proceedings of IEEE ICRA, 1994, pp2864-2869
5. Fukuda, T., Kawauchi, Y., and Asama, H., Analysis and Evaluation of Cellular
Robotics as Distributed Intelligent System by Communication Amount.
Proceedings of IEEE/RSJ IROS, 1990, pp827-834
6. Cai, A.H., Fukuda, T., Arai, F., Ueyama, T. and Sakai, Hierarchical Control
Architecture for Cellular Robotic System. Proceedings of IEEE ICRA, 1995, pp1191-1196
7. C. Ronald Kube and Eric Bonabeau. Cooperative Transport by Ants and Robots.
Robotics and Autonomous Systems,V ol. 30(1-2), pp 85-101, 2000.
8. C. Ronald Kube and Hong Zhang. The Use of Perceptual Cues in Multi-Robot
Box-Pushing. Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation, 1996. pp 2085-2090.
9. C. Ronald Kube and Hong Zhang. Task Modelling in Collective Robotics.
Autonomous Robots,V ol.4(1),1997, pp 53-72
10. C. Ronald Kube and Hong Zhang. Stagnation Recovery Behaviours for Collective
Robotics. Proceedings of IEEE/RSJ/GI International Conference on Intelligent Robots and Systems, 1994, pp 1893-1890
11. C. Ronald Kube and Hong Zhang. Collective Robotics: From Social Insects to
Robots. Adaptive Behavior, 2(2), 1993, pp189-219
12. C. Ronald Kube, Hong Zhang and Xiaohuan Wang. Controlling Collective Tasks
With An ALN. Proceedings of IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 1993, pp 289-293
13. C. Ronald Kube and Hong Zhang. Collective Robotic Intelligence. The Second
International Conference on Simulation of Adaptive Behavior, December 7-11, 1992. pp 460-468
14. Lynne E. Parker, Cooperative Robotics for Multi-Target Observation, Intelligent
Automation and Soft Computing, special issue on Robotics Research at Oak Ridge National Laboratory, V ol.5 (1), 1999, pp5-19
15. Lynne E. Parker, ALLIANCE: An Architecture for Fault Tolerant Multi-Robot
Cooperation, IEEE Transactions on Robotics and Automation, V ol.14 (2), 1998 16. Lynne E. Parker, L-ALLIANCE: Task-Oriented Multi-Robot Learning in
Behavior-Based Systems, Advanced Robotics, Special Issue on Selected Papers from IROS '96, V ol.11 (4) 1997, pp305-322
17. Lynne E. Parker, On the Design of Behavior-Based Multi-Robot Teams, Advanced
Robotics, V ol.10 (6) 1996, pp547-578
18. F. G. Pin, Lynne E. Parker, and F. W. DePiero, On the Design and Development of
a Human-Robot Synergistic System, Robotics and Autonomous Systems, V ol.10
(2-3), 1992, pp161-184
19. Lynne E. Parker, Cooperative Motion Control for Multi-Target Observation,
Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS '97) 1997, pp1591-1598
20. Lynne E. Parker and Brad Emmons, Cooperative Multi-Robot Observation of
Multiple Moving Targets, Proceedings of International Conference on Robotics and Automation, V ol.3, 1997, pp2082-2089
21. Lynne E. Parker, Task-Oriented Multi-Robot Learning in Behavior-Based Systems,
Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS '96), November, 1996, pp 1478-1487
22. Lynne E. Parker, The Effect of Action Recognition and Robot Awareness in
Cooperative Robotic Teams, Proceedings of the 1995 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS '95), August 1995: V ol.1, pp212-219
23. Lynne E. Parker, ALLIANCE: An Architecture for Fault Tolerant, Cooperative
Control of Heterogeneous Mobile Robots, Proceedings of the 1994 IEEE/RSJ/GI International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS '94), September 1994, pp776-783
24. Lynne E. Parker, Designing Control Laws for Cooperative Agent Teams,
Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, 1993, pp582-587
25. M.J.Mararic', Learning to Behave Socially, in D.Cliff, P.Husbands, J.-A.Meyer
and S.Wilson, eds., From Animals to Animats: International Conference on Simulation of Adaptive Behavior, 1994,pp453-462
26. M.J.Mararic', Reward Functions for Accelerated Learning, in W.W.Cohen and
H.Hirsh, eds., Proceedings of the Eleventh International Conference on Machine
Leaarning(ML-94), Morgan Kauffman Publishers, Inc., New Brunswick, NJ, 1994,pp 181-189
27. M.J.Mararic', M.Nilsson and K.T.Simsarian, Cooperative Multi-robot
Box-Pushing, Proceedings of IROS-95, Pittsburgh, PA, 1995
28. M. J. Mataric. Reinforcement Learning in the Multi-robot Domain. Autonomous
Robots, No. 4, 1997: 73-83
29. Dani Goldberg and Maja J Mataric', Coordinating Mobile Robot Group Behavior
Using a Model of Interaction Dynamics, in Proceedings of the Third International Conference on Autonomous Agents, Seattle, Washington, May 1-5, 1999
30. Yuechao Wang, Dalong Tan and Shan Huang, MRCAS: A Multi-agent Based
Implementation of Multi-Robot Cooperative Assembly System. In Proceedings of 3rd Asian Conference on Robotics and Its Application, 1997, pp97-102
31. Y. U. Cao, A. S. Fukunaga, A. B. Kahng. Cooperative Mobile Robotics:
Antecedents and Directions. Autonomous Robots, No. 4, 1997: 7-27
32. Schwartz J.T., Sharir M. on the Piano Movers’ Problem: II. General Techniques
for Computing Topological Properties of Real Algebraic Manifolds. Advances in Applied Mathematics. 1983, 4: 298-351
33. Parson D., Canny J. A Motion Planner for Multiple Mobile Robots. Proc. 1990
IEEE Int. Conf. Robotics Research. 1990:8-13
34. O’Dunlaining C., Sharir M. and Yap C. Retraction: a New Approach to Motion
Planning. Proc. 15th ACM Symposium Theory and Computing, 1983: 207-220
35. Gurewitz E., Fox G., Wong Y. Parallel Algorithm for One and Two-vehicle
Navigation. Proc. IROS’90, 1990: 51-58
36. Barraquand J., Langlois B., Latombe J. Robot Motion Planning with Many
Degrees of Freedom and Dynamic Constraints. Proc. 5th Int. Symposium Robotics Research, 1989: 435-444
37. Erdmann M., Lozano-Perez T. on Multiple Moving Objects. Proc. 1986 IEEE Int.
Conf. Robotics and Automation, 1986: 1419-1424
38. Steven M. LaValle, Seth A. Hutchinson. Optimal Motion Planning for Multiple
Robots Having Independent Goals. IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol. 14, No. 6, December 1998: 912-925
39. Warren C. W. Multiple Robot Path Coordination Using Artificial Potential Fields.
Porc. 1990 IEEE Int. Conf. Robotics and Automation, 1990: 500-505
40. L. Carrioli. Unsupervised Path-planning of Many Asynchronously Self-Moving
Vehicles. Proc. IROS’91, 1991: 555-559
41. O. Khatib. Real-time Obstacle Avoidance for Manipulators and Mobile Robots.
Int. J. Robotics Research, vol. 5, No. 1, Spring 1986: 90-98
42. M. Satio, T. Tsumura. Collision Avoidance between Mobile Robots. Proc.
IROS’89. 1989: 473-478
43. E. W. Large, H. I. Christensen, Ruzena Bajcsy. Scaling the Dynamic Approach to
Path Planning and Control: Competition among Behavioral Constraints. Int. J.
Robotics Research, vol. 18, No. 1, January 1999: 37-58
44. W. L. Xu, S. K. Tso. Sensor-Based Fuzzy Reactive Navigation of a Mobile Robot
Through Local Target Switching. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, vol.29, No. 3, August 1999: 451-459
45. J. Lee, Z. Bien. Collision-free Trajectory Control for Multiple Robots Based on
Neural Optimization Network. Robotica, vol. 8, No. 3, 1990:185-194
46. H. Noborio, J. Hashime. A Feasible Collision-free and Deadlock-free Path
Planning Algorithm in a Certain Workspace Where Multiple Robots Move Flexibly. Proc. IROS’91, 1991: 1074-1079
47. S. Premvuti, S. Yuta. Consideration on the Cooperation of Multiple Autonomous
Mobile Robots. Proc. IROS’90, 1990: 59-63
48. S. Kato, S. Nishiyama, J. Takeno. Coordinating Mobile Robots by Applying
Traffic Rules. Proc. IROS’92, 1992:1535-1542
49. J. C. Latombe. Motion Planning: A Journey of Robotics, Molecules, Digital
Actors, and Other Artifacts. Int. J. Robotics Research, vol. 18, No. 11, November 1999: 1119-1128
50. J. Barraquand, J. C. Latombe. Robot Motion Planning: A Distributed
Representation Approach. Int. J. Robotics Research, vol.10, No. 6: 628-649
51. Rodney A.Brooks. A Robust Layered Control System for a Mobile Robot. IEEE
Transactions on Robotics and Automation, vol. 2, No. 1, March 1986
52. J. Wang. Towards a Genetic Computer Simulation Platform for Distributed
Robotic System Development and Experiments. Proc. DARS’96, 1996:38-49
53. E. Uchibe, M. Asada and K. Kosoda. Cooperative Behavior Acquisition in Multi
Mobile Robots Environment by Reinforcement Learning Based on State Vector Estimation. Proc. IEEE Int. Conf. On Robotics and Automation, 1998: 1558-1563 54. Y. Arai, T. Fujii, H. Asama, H. Kaetsu, I. Endo, Collision avoidance in multi-robot
systems based on multi-layered reinforcement learning. Robotics and Autonomous Systems, No. 29, 1999: 21-32
55. J. H. Connell and S. Mahadevan, Rapid Task Learning For Real Robots. Robot
Learning, Kluwer Academic Publishers, 1993: 105-139
56. M. Dorigo and M. Colombetti, Robot Shaping, The MIT Press, 1998
57. G. Yasuda. An Object-oriented multitasking Control Environment for Multirobot
System Programming and Execution with 3D Graphic Simulation. Int. J.
Production Economics, No. 60, 1999: 241-250
58. A. Mukerjee, A. D. Mali. Reactive Robots and Amnesics: A Comparative Study in
Memoryless Behavior. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, vol.
29, No. 2, May 1999: 216-226
59. R. A. Brooks, M. J. Mataric. Real Robots, Real Learning Problems. Robot
Learning, Kluwer Academic Publishers, 1993: 193-213
60. S. Whitehead, J. Karlsson, J. Tenenberg. Learning Multiple Goal Behavior via
Task Decomposition and Dynamic Policy Merging. Robot Learning, Kluwer Academic Publishers, 1993: 45-78
61. 谭民. 机器人群体协调与控制的研究. 国家863计划自动化领域发展战略研
讨会文集1999
62. 王越超. 多机器人协作系统研究. 哈尔滨工业大学博士论文1999
63. 战强. 多移动机器人运动规划的研究. 哈尔滨工业大学博士论文1999
64. 范永. 多机器人协作与控制研究. 中科院自动化所博士论文2000
工业机器人模拟卷模板
1 / 8 一、基本概念简答题（共30分，每小题5分）1.什么是机器人的位姿描述? 2.什么是操作臂正运动学? 3.什么是操作臂的自由度? 4.机器人系统的组成分为哪几部分? 5.操作臂的运动学构形包括几类？（例如 笛卡尔操作臂。。 。至少再举3类）题号一二三四五六七八总成绩得分 得分
6. 已知机器人手爪所在的A坐标系在B参考坐标系的位姿描述为如下齐次坐标变 换矩阵： 求：B坐标系在A坐标系中的位置和姿态描述。 二、简答题（共35分） 得分 1.坐标系{B} 相对于坐标系{A}绕X 轴逆时针方向旋转180度，求旋转矩阵（5分） 2. 平面三杆操作手如下图所示，已知连杆长度，要求：
A 构建各个连杆的局部坐标系。设基座为0坐标系。（3分） B 填写它的连杆D-H几何参数表。（5分） C 求出他的末端相对于底座的运动学方程。（2分）（不用写出最终答案） 3 / 8
3. 判断下面的4乘4矩阵是不是有效的齐次坐标变换矩阵？给出答案和解题步骤（10分）。 4. （10分）固连在活动坐标系上的点P5,2,3,1T, 经历如下变换，求出变换后该点相对于参考坐标系（XYZO）的坐标： （1）绕Z轴旋转180度 （2）接着XYZ三个坐标轴方向平移【3 2 1】 （3）接着再绕Y轴旋转90度。
三、（10分）观察如下的PRR三自由度操作臂。关节2和得分 3的轴线平行，如图所示。 1. 建立坐标系。从0坐标系到3坐标系都构建出来，标出DH几何参数。关节2和3的初始角度都为0. 2. 完成几何参数的表格填写。 3. 建立手爪所在局部坐标系{3}相对于参考坐标系{0}运动学方程（变换矩阵）。 5 / 8
机器人分类
机器人是现代一种典型的光机电一体化产品，机器人学也是当今世界极为活跃的研究领域之一，它涉及计算机科学与工程、机械学、电子学、控制论与控制工程学、人工智能、生物学、人类学、社会学等多个学科。 在机器人技术快速发展的今天，作为一名现代工程师、理工科大学学生都有必要学习掌握一些机器人学方面的知识。 目前有很多学校的机器人是单纯围绕着机器人比赛而展开，造成学生完全是为了比赛而比赛，在比赛中过分追求结果, 机器人做为多学科的综合载体，可以涉及到 机器人的分类可以按照不同的标准分为不同的机器人平台，现在按着功能来分，可以有三类：教学型、竞赛型、科研型等 天津启诚伟业科技有限公司的机器人产品曾荣获天津科学技术委员会授予的科技型企业技术创新资金项目，做为科技型创新企业，启诚科技依托适合不同学习阶段的机器人产品，为大中专院校提供机器人实训中心解决方案、提供科研项目平台和竞赛型个性定制解决方案。 天津启诚科技于天津中德学院共同研发的基础型机器人教学平台有一下特点： 首先TQD系列基础教学机器人平台的硬件优势非常明显：采用模块化设计理念，机器人本体为铝合金材质，积木式万能拼接模块组成，其中包括：板、条、片和各种连接搭配机构。所有本体模块均采用数控机床加工，表面进行喷沙氧化等多道工序处理，这种机体设计不仅组装、拆卸灵活，而且坚固耐用适用于重复训练使用；控制器开放性设计，机器人控制器核心CPU可以根据客户需要进行选配，可以与原有单片机、EDA开发系统兼容，有良好的延续性；机器人产品配合机器人教学解决方案，对于学校开展机器人实验实训课程具有针对性，非常适合二次开发与科研。 使用TQD系列基础机器人教学平台，可以使学生对机械课程中常用的机械结构作一个深入的了解和体验，启诚机器人平台常用的有七大机械结构。 凸轮机构：以盘形凸轮为主，是一个绕固定轴转动并且具有变化半径的盘形零件，简易凸轮和低速高力矩电机，可以根据需要更换适合机器人动作扩展使用。 六足机构：模仿六足昆虫的爬行步态，具有三个自由度，分别由三个直流电机控制。有三支传感器，电位器可实现单片机对直流电机的闭环控制，反射式光电传感器和行程开关使得六足机构自身具有一定的反应能力。电机为动力源，通过凸轮和连杆机构实现六足运动，运动速度可以通过控制电机转速调节。 两足机构：内置微处理器芯片，电脑编程，通过控制伺服马达来实现机器人大腿和脚的行走，两个伺服马达一个在正面, 一个在底部. 正面的马达用于提升大腿动作, 底部马达用
《机器人技术及应用》综合习题
《机器人技术及应用》综合 习题 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
《机器人技术及应用》综合习题 一、判断 1.机器人是在科研或工业生产中用来代替人工作的机械装置。（对） 2. 19世纪60年代和20世纪70年代是机器人发展最快、最好的时期，这期间的各项研究发明有效地推动了机器人技术的发展和推广。（错） 3. 对于机器人如何分类，国际上没有制定统一的标准，有的按负载量分，有的按控制方式分，有的按自由度分，有的按结构分，有的按应用领域分。（对） 4. 所谓特种机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。（错） 5. 机器人机械本体结构的动作是依靠关节机器人的关节驱动，而大多数机器人是基于开环控制原理进行的。（错） 6. 机器人各关节伺服驱动的指令值由主计算机计算后，在各采样周期给出，由主计算机根据示教点参考坐标的空间位置、方位及速度，通过运动学逆运算把数据转变为关节的指令值。（对） 7. 为了与周边系统及相应操作进行联系与应答，机器人还应有各种通信接口和人机通信装置。（对） 8. 轮式机器人对于沟壑、台阶等障碍的通过能力较高。（错） 9. 为提高轮式移动机器人的移动能力，研究者设计出了可实现原地转的全向轮。（对） 10. 履带式机器人是在轮式机器人的基础上发展起来的，是一类具有良好越障能力的移动机构，对于野外环境中的复杂地形具有很强的适应能力。（对） 11. 腿式（也称步行或者足式）机构的研究最早可以追溯到中国春秋时期鲁班设计的木车马。（对） 12. 机器人定义的标准是统一的，不同国家、不同领域的学者给出的机器人定义都是相同的。（错） 13. 球形机器人是一种具有球形或近似球形的外壳，通过其内部的驱动装置实现整体滚动的特殊移动机器人。（对） 14. 可编程机器人可以根据操作员所编的程序，完成一些简单的重复性操作，目前在工业界已不再应用。（错） 15. 感知机器人，即自适应机器人，它是在第一代机器人的基础上发展起来的，具有不同程度的“感知”能力。（对） 16. 第三阶段机器人将具有识别、推理、规划和学习等智能机制，它可以把感知和行动智能化结合起来，称之为智能机器人。（对） 17. 工业机器人的最早研究可追溯到第一次大战后不久。（错） 18. 20世纪50年代中期，机械手中的液压装置被机械耦合所取代，如通用电气公司的“巧手人”机器人。（错）
机器人奇异点(知识材料)
产生的结果如下： ?机械臂自由度减少，从而无法实现某些运动 ?某些关节角速度趋向于无穷大，导致失控 ?无法求逆运算 当机器人以笛卡尔坐标系运动时，经过奇点，某些轴的速度会突然变得很快，TCP 点的路径速度会显著减慢。因此，应避免机器人的轨迹经过奇点附近。 如何产生奇异点（singularity） 说到奇异点的产生就不得不提一下的Gimbal Lock[2]. 如下图，飞机内部的陀螺仪有三个旋转的自由度，假设三个圈会随着飞机的旋转而旋转，旋转的轴线如上图： 当其中pitch角向上达到90°时，其中一个圈与原本水平的圈在这一瞬间发生了重合，从而减少了一个自由度。
当然，飞机的旋转并没有真的被LOCK了，依然可以运动。 相同的情况同样可以发生在机器人上： 6轴串联关节机器人有三种奇点：腕部奇点，肩部奇点，肘部奇点。腕部奇点发生在4轴和6轴重合(平行)时。肩部奇点发生在腕部中心位于1轴旋转中心线时。肘部奇点发生在腕部中心和2轴3轴一条线。 4轴和6轴产生奇异点(wrist singularity) 下图中的六轴机器人，四轴和六轴相交[3]（大部分机器人四轴和六轴都会相交，所以很多机器人都会存在这种奇异点,这玩意跟机器人的品牌无关，只和结构有关）.
机器人的五轴与四轴和六轴的轴线相交，因此，机器人四，五,六三个轴便形成了上面提到的Gimbal Lock. 当五轴旋转到某个角度时，比如下面这个角度（所有的关节角度都是0°），四轴和六轴共线，奇异在此发生。 因此，在某系机器人仿真软件里，比如说ABB的robotstudio，当你打开机器人模型的时候，机器人的五轴会是这样的：
工业机器人模拟卷模板
6. 已知机器人手爪所在的A坐标系在B参考坐标系的位姿描述为如下齐次坐标变换矩阵： 求：B坐标系在A坐标系中的位置和姿态描述。 二、简答题（共35分） 1.坐标系{B} 相对于坐标系{A}绕X 轴逆时针方向旋转180度，求旋转矩阵（5分） 2. 平面三杆操作手如下图所示，已知连杆长度，要求：
3. 判断下面的4乘4矩阵是不是有效的齐次坐标变换矩阵？给出答案和解题步骤（10分）。 4. （10分）固连在活动坐标系上的点P() 5,2,3,1T, 经历如下变换，求出变换后该点相对于参考坐标系（XYZO）的坐标： （1）绕Z轴旋转180度 （2）接着XYZ三个坐标轴方向平移【3 2 1】 （3）接着再绕Y轴旋转90度。
学 院: 专 业: 学号: 姓 名: ―――――――――――――装――――――――――― ― 订 ― ― ― ― ― ― ― ―― ― ― ― 线 ― ―― ――――――――――― 三、（10分）观察如下的PRR 三自由度操作臂。关节2和3的轴线平行，如图所示。 1. 建立坐标系。从0坐标系到3坐标系都构建出来，标出DH 几何参数。关节2和3的初始角度都为0. 2. 完成几何参数的表格填写。 3. 建立手爪所在局部坐标系{3}相对于参考坐标系{0}运动学方程（变换矩阵）。 得分
四（7分）利用三次多项式进行机器人关节路径规划，初 始关节角度30度，终止关节角度90度。初始和终止的速度都为零。如何确定三次多项式的系数的值？ 如果对初始 和终止的加速度有严格的规定，三线多项式的路径规划还行不行？为什么？ 五（10分）设一个1自由度弹簧质量系统的动力学方程为： f x x x =++25204 1. （当f=0时）它的无阻尼系统固有频率 是多少？阻尼系数是多少？这是 个什么系统（欠阻尼，过阻尼？） 得分 得分 得分
机器人技术发展与应用
机器人技术的发展与应用调研名称：机器人技术的发展与应用 调研时间：2018年7月29日止 调研人：曹桐滔
目录
一、机器人的发展状况 1.1国外发展概况 日本具有国际上最先进的机器人技术，就全世界范围来看，全球工业机器人约有4成在日本。不论在技术方面，还是在市场规模方面，日本可以称得上是“机器人大国”。日本在2004年5月发布的“新产业发展战略”中所指出的7个产业领域，机器人产业也是其中之一，同时，在进一步实施“新产业发展战略”的“新经济成长战略”报告中也把机器人放在使日本成为“世界技术创新中心”的支柱地位上，并在近两年开始重新审视机器人产业政策。 美国是机器人的诞生地，早在1962年就研制出世界上第一台工业机器人，比起号称机器人王国的日本起步至少要早五、六年。经过40多年的发展，美国现已成为世界上的机器人强国之一，基础雄厚，技术先进。据统计，截止到2009年底，美国运行工业机器人大约有19．4万台。目前，美国工业机器人供应商有AdeptTechnology、AmericanＲobot、EmersonIndustrialAutomation等公司。 德国引进机器人的时间比英国和瑞典大约晚了五、六年，但战争所导致的劳动力短缺，国民的技术水平较高等社会环境，却为工业机器人的发展、应用提供了有利条件。此外，20世纪70年代中后期，德国政府采用的积极行政手段也为工业机器人的推广开辟了道路。如在“改善劳动条件计划”中规定，对于一些危险、有毒、有害的工作岗位，必须由机器人来代替。这个计划为机器人的应用开拓了广泛的市场，并推动了工业机器人技术的发展。据统计，截止到2009年底，德国运行的工业机器人为14．58万台。目前，德国工业机器人供应商有KUKA、CLOOS等。 国际上一些大的工业机器人制造厂家，品牌主要分成两大体系，以日本为代表的日韩系，以德国为代表的欧系，其中ABB、安川、发那科三大品牌占据了全球51%的市场，KUKA、OTC、川崎、松下等几大品牌占市场份额的40%以上。
robotics toolbox for matlab的机器人仿真
要建立PUMA560的机器人对象，首先我们要了解PUMA560的D-H参数，之后我们可以利用Robotics Toolbox工具箱中的link和robot函数来建立PUMA560的机器人对象。 其中link函数的调用格式： L = LINK([alpha A theta D]) L =LINK([alpha A theta D sigma]) L =LINK([alpha A theta D sigma offset]) L =LINK([alpha A theta D], CONVENTION) L =LINK([alpha A theta D sigma], CONVENTION) L =LINK([alpha A theta D sigma offset], CONVENTION) 参数CONVENTION可以取‘standard’和‘modified’，其中‘standard’代表采用标准的D-H参数，‘modified’代表采用改进的D-H参数。参数‘alpha’代表扭转角，参数‘A’代表杆件长度，参数‘theta’代表关节角，参数‘D’代表横距，参数‘sigma’代表关节类型：0代表旋转关节，非0代表移动关节。另外LINK还有一些数据域： LINK.alpha %返回扭转角 LINK.A %返回杆件长度 LINK.theta %返回关节角 LINK.D %返回横距 LINK.sigma %返回关节类型 LINK.RP %返回‘R’(旋转)或‘P’(移动) LINK.mdh %若为标准D-H参数返回0，否则返回1 LINK.offset %返回关节变量偏移 LINK.qlim %返回关节变量的上下限 [min max] LINK.islimit(q) %如果关节变量超限，返回 -1, 0, +1 LINK.I %返回一个3×3对称惯性矩阵 LINK.m %返回关节质量 LINK.r %返回3×1的关节齿轮向量 LINK.G %返回齿轮的传动比 LINK.Jm %返回电机惯性 LINK.B %返回粘性摩擦 LINK.Tc %返回库仑摩擦 LINK.dh return legacy DH row LINK.dyn return legacy DYN row 其中robot函数的调用格式： ROBOT %创建一个空的机器人对象 ROBOT(robot) %创建robot的一个副本 ROBOT(robot, LINK) %用LINK来创建新机器人对象来代替robot ROBOT(LINK, ...) %用LINK来创建一个机器人对象 ROBOT(DH, ...) %用D-H矩阵来创建一个机器人对象 ROBOT(DYN, ...) %用DYN矩阵来创建一个机器人对象
机器人与未来人的生活
浅谈机器人的发展与人类未来生活前言：生产力在不断进步，推动着科技的进步与革新，以建立更加合理的生产关系。自工业革命以来，人力劳动已经逐渐被机械所取代，而这种变革为人类社会创造出巨大的财富，极大地推动了人类社会的进步。时至今天，机电一体化，机械智能化等技术应运而生并已经成为时代的主旋律。人类充分发挥主观能动性，进一步增强对机械的利用效率，使之为我们创造出愈加巨大的生产力，并在一定程度上维护了社会的和谐。机器人的出现是人类在利用机械进行社会生产史上的一个里程碑。 那么下面我谈一下就人们很关心的问题，为什么要发展机器人?那么简单说，机器人有三个方面是我们必要去发展的理由:一个是机器人干人不愿意干的事，把人从有毒的、有害的、高温的或危险的，这样的环境中解放出来，同时机器人可以干不好干的活，比方说在汽车生产线上我们看到工人天天拿着一百多公斤的焊钳,一天焊几千个点，就重复性的劳动，一方面他很累，但是产品的质量仍然很低；另一方面机器人干人干不了的活，这也是非常重要的机器人发展的一个理由，比方说人们对太空的认识，人上不去的时候，叫机器人上天，上月球，以及到海洋，进入到人体的小机器人，以及在微观环境下，对原子分子进行搬迁的机器人，都是人们不可达的工作。上述方面的三个问题，也就是说机器人发展的三个理由。 机器人的研制与人类的生活密切相关，比如有类人机器人、娱乐机器人、空间机器人、工业机器人、水下机器人等等。这些机器人都给人类生活带来了很多便利。 美国伊利诺伊州西北大学的研究人员开发出一种触觉装臵，它就像老鼠和海豹的胡须一样，可以感知周围的物体。研究小组还成功测量了另外一种塑料胡须的弯曲动作，它们像海豹的胡须一样，可以精确地反映出流水的变化。 今天，大多数机器人是通过电缆、太阳能电池板或电池获取能量。但是，在未来，机器人将不必依靠电网、日照，也不需要人工协助。 专家认为，和野生动物觅食的方式一样，未来的机器人也可以自己觅食，满足能量需要 现在有些科学家正在从事一项研究，他们将为智能机器人植入一种“人造染色体”，这样机器人与人类一样将拥有自己的“基因代码”，进而与人类一样有喜怒哀乐。 当机器人有了“性别”，也就有了雌雄机器人“相爱”的可能，它们“染
机器人的发展及其应用
机器人的发展及其应用 摘要：本文介绍了机器人的定义、机器人产生的背景，具体阐述了机器人的应用领域，通过多个方面的考虑，结合我国国内的市场情况，预测了未来机器人的未来发展前景。 关键词：机器人定义产生背景应用领域发展前景 0、引言 机器人技术的发展，它应该说是一个科学技术发展共同的一个综合性的结果，也同时，为社会经济发展产生了一个重大影响的一门科学技术。另一方面它也是生产力发展的需求的必然结果，也是人类自身发展的必然结果，那么人类的发展随着人们这种社会发展的情况，人们越来越不断探讨自然过程中，在改造自然过程中，认识自然过程中，实现人们对不可达世界的认识和改造，这也是人们在科技发展过程中的一个客观需要。 一、机器人的定义 上世纪60年代，可实用机械的机器人被称为工业机器人；上世纪80年代到现在，正越来越向智能化方向发展；机器人学是一门不断发展的科学，对机器人的定义也随其发展而变化。国际上，关于机器人的定义主要有以下几种： （1）美国机器人协会(RIA)的定义：机器人是“一种用于移动各种材料、零件、工具或专用装置的，通过可编程序动作来执行种种任务的，并具有编程能力的多功能机械手(manipul ator)”。 （2）日本工业机器人协会(JIRA)的定义：工业机器人是“一种装备有记忆装置和末端执行器(end effector)的，能够转动并通过自动完成各种移动来代替人类劳动的通用机器”。（3）美国国家标准局(NBS)的定义：机器人是“一种能够进行编程并在自动控制下执行某些操作和移动作业任务的机械装置”。 （4）国际标准化组织(ISO)的定义：“机器人是一种自动的、位置可控的、具有编程能力的多功能机械手，这种机械手具有几个轴，能够借助于可编程序操作来处理各种材料、零件、工具和专用装置，以执行种种任务”。 （5）我国对机器人的定义。蒋新松院士曾建议把机器人定义为“一种拟人功能的机械电子装置”(a mechantronic device to imitate some human functions)。 结合各国关于机器人的定义，对机器人给出以下定义：机器人是一种计算机控制的可以编程的自动机械电子装置，能感知环境，识别对象，理解指示命令，有记忆和学习功能，具有情感和逻辑判断思维，能自身进化，能计划其操作程序来完成任务。 二、机器人产生的背景 机器人技术的发展，它应该说是一个科学技术发展共同的一个综合性的结果，也同时，为社会经济发展产生了一个重大影响的一门科学技术，它的发展归功于在第二次世界大战中，各国加强了经济的投入，就加强了本国的经济的发展。 另一方面它也是生产力发展的需求的必然结果，也是人类自身发展的必然结果，那么人类的发展随着人们这种社会发展的情况，人们越来越不断探讨自然过程中，在改造自然过程中，认识自然过程中，实现人们对不可达世界的认识和改造，这也是人们在科技发展过程中的一个客观需要。 1、古代机器人 西周时期，出现了能歌善舞的伶人，这是我国最早记载的机器人。春秋后期，鲁班曾制造
服务机器人的发展现状及趋势
服务机器人的发展现状及趋势 【摘要】服务机器人是机器人家族中的一个年轻成员，是一种半自主或全自主工作的机器人，它能完成有益于人类健康的服务工作。进入二十一世纪，人们已经愈来愈亲身地感受到机器人深入生产、生活和社会的坚实步伐。一方面随着各个国家老龄化越来越严重，更多的老人需要照顾，社会保障和服务的需求也更加紧迫，老龄化的家庭结构必然使更多的年青家庭压力增大，而且生活节奏的加快和工作的压力，也使得年轻人没有更多时间陪伴自己的孩子，随之酝酿而生的将是广大的家庭服务机器人市场。另一方面服务机器人将更加广泛地代替人从事各种生产作业, 使人类从繁重的、重复单调的、有害健康和危险的生产作业中解放出来。 【关键词】服务机器人发展现状发展趋势 引言 截至2014年底，我国60岁以上的老龄人口已达2.97亿，占人口总数的6.07%，劳动力人口比重正在逐年下滑，迫切需要大力发展机器人自动化产业。服务机器人是机器人发展的主攻方向，受到国内外学术界和产业界的高度重视。近年来，原中型组和人形组中的国际一流研究型大学纷纷加入服务机器人研发制造，使得行业技术得到快速的发展，服务机器服务机器人是集机械、电子、控制、材料、生物医学等多学科交叉的战略性高技术，不仅能应对劳动力成本上升、人口老龄化等问题，而且对于相关技术与产业的发展起着重要的支撑和引领作用。目前，主导全球研发机器人技术的国家主要有美国、日本、德国、韩国、中国，我国目前已经跻身了全世界五大强国之列，但是与美国、日本差距非常大，我国服务机器人研究与市场化生产运作仍处于初级阶段，国内专门研发生产服务机器人的企业少且多半集中于低端市场[1]。 1 服务机器人的市场现状和前景 中国产业调研网发布的2015-2020年中国服务机器人市场现状研究分析与发展趋势预测报告认为：根据国际机器人联盟的数据（表1），2014年，全球专业服务机器人销量22163台，比2013年增加1163台，与2010 年相比翻了一番，销售额达到45.48亿美元，同比增长8.3%;全球个人/家用服务机器人440台，比2013年增加40 台，销售额达到12.05亿美元，同比增长27.2%;2013年，全球国防应用机器人销量8013台，比2012年增加759台；全球医用服务机器人销量1106台，比2012年增加33台。全球家用服务机器人销量224万台，比2012年增加29万台。2014年，我国服务机器人销售额45.56亿元，同比增长34%;2014年中国服务机器人投入使用仅仅少部分是国产的，大部是国外进口机器人。我国服务机器人
教育机器人发展趋势
导语 当今社会科技突飞猛进，科技发展给我们的生活带来的变化，比过去任何一个时代都要多，也更加剧烈。当下，我们生活在一个“海量科技”的时代，处处感受着科技为生活所带来的诸多便利，也感受着它对我们生活方式、思维方式的巨大冲击，这在与科技发展关系最为密切的教育领域当中表现得更加明显。 机器人教育现状 我国目前正在开展新一轮基础教育课程的改革，正是在全球化浪潮和科技发展冲击下进行的一次巨大变革，是世界范围内课程改革的一部分，而机器人教育则在其中具有举足轻重的地位。因此我们有必要分析和借鉴国外机器人教育改革的经验和成果，以全球化视野来促进我们的相关领域发展。 教育机器人则是一类应用于教育领域的机器人，它一般具备以下特点:首先是教学适用性，符合教学使用的相关需求;其次是具有良好的性能价格比，特定的教学用户群决定了其价位不能过高;再次就是它的开放性和可扩展性，可以根据需要方便地增、减功能模块，进行自主创新；此外，它还具有人机交互界面。 科学教育改革 在科学教育改革的推动下，很多中、小学的科学课程内容也丰富起来，增加了更多的科技信息。教学过程开始从学生角度出发，体现出学生的主体地位，教学内容贴近学生日常生活、符合学生兴趣和需要，提倡并引导教师运用灵活多变、有利于发展学生探究能力的教学形式；强调培养学生的综合能力等等。 实际上，教育机器人也是一种十分典型的数字化益智玩具，适用于各个年龄阶段的孩子，并且能够以不同角度、通过多样的形式发挥其教育功能，达到寓教于乐的目的。 全新模式的教学工具 孩子是天生的学习者，孩子们在"玩"的过程中，探索、体验着属于他们的世界。玩具直接影响到孩子的性格、兴趣和爱好。使用教育机器人成为教学工具，可以让孩子承担更错综复杂的探索并促成其全面发展。 传统的教学工具，如电子书，与孩子的交互有限，而且大多是固定的，孩子一般只是简单地使用这些工具，而不能对工具本身做任何互动。与传统的教学工具相比，教育机器人有较强的交互性，交互形式多样，对于孩子来说也不容易产生厌烦感。教育机器人作为教学工具，使用形式灵活多样。 它可以作为儿童的伴侣，独生子女没有兄弟姐妹共同生活，容易形成感情上的“自我中心”不善于交流、不善于同情、不善解人意、缺少助人为乐的品质和行为。而教育机器人可以充当儿童伴侣，在一定程度上缓解独生子女的以上问题，教育机器人还可以作为知识获取工具，更是培养创新能力的工具！ 课外活动新载体 传统的学校教育是对科学达到概念性理解的主要渠道，但课外的非正式教育即课外活动对于科学知识的学习也有相当大的影响。课外活动不受教学计划、教学大纲和教育形式的限制，活动的范围比较广泛，内容也很丰富。教育机器人作为学校课外活动的
ROS简单的机器人仿真教程
一、rviz简单机器人模拟 1、安装机器人模拟器 rviz是一个显示机器人实体的工具，本身不具有模拟的功能，需要安装一个模拟器arbotix。 2、TurtleBot机器人的模拟 在书中的rbx_vol_1包里已经为我们写好了模拟的代码，我们先进行实验，完成后再仔细研究代码。 机器人模拟运行： roscore roslaunch rbx1_bringup fake_pi_https://www.wendangku.net/doc/9615462820.html,unch 然后在终端中可以看到，机器人已经开始运行了，打开rviz界面，才能看到机器人实体。 rosrun rviz rviz -d `rospack find rbx1_nav`/sim_fuerte.vcg 后面的参数是加载了rviz的配置文件sim_fuerte.vcg。效果如下： 此时的机器人是静止的，需要发布一个消息才能让它动起来。 rostopic pub -r 10 /cmd_vel geometry_msgs/Twist '{linear: {x: 0.2, y: 0, z: 0}, angular: {x: 0, y: 0, z: 0.5}}'
如果要让机器人停下来，需要在中断中按下“Ctrl+c”，然后输入： rostopic pub -1 /cmd_vel geometry_msgs/Twist '{}' 也可以改变发送的topic信息，使机器人走出不同的轨迹。 二、实现分析 按照上面的仿真过程，我们详细分析每一步的代码实现。 1、TurtleBot机器人运行 机器人运行使用的是launch文件，首先打开fake_https://www.wendangku.net/doc/9615462820.html,unch文件。
智能机器人材料3
2013 10th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI) October 31-November 2, 2013 / Ramada Plaza Jeju Hotel, Jeju, Korea
Emotional Gait Generation Method based on Emotion Mental Model - Preliminary experiment with Happiness and Sadness Matthieu Destephe1, Kenji Hashimoto2 and Atsuo Takanishi3
Graduate School of Science and Engineering, Waseda University, Tokyo, Japan 2 Faculty of Science and Engineering, Waseda University, Tokyo, Japan 3 Department of Modern Mechanical Engineering & Humanoid Robotics Institute, Waseda University, Tokyo, Japan (Tel : +81-3-3203-4394; E-mail: contact@takanishi.mech.waseda.ac.jp)
1
Abstract – Designing humanoid robots able to interact socially with humans is a challenging task. If we want the robots to be actively integrated in our society, several issues have to be taken in account: the look of the robot, the naturalness of its movements, the stability of its walk, the reactivity it might have with its human partners. We propose to improve the reactivity of the robot by using a emotional mental model in order to generate emotional gait patterns. Those patterns will help the understanding of any emotional message conveyed between a human and a robot. We propose a novel emotional gait generation method based on the Emotion mental model. We did preliminary experiments with the Happiness and Sadness emotions and with different intensities. Keywords - Motion Generation, Emotion, Biped Robot, Social Robotics
1. Introduction
Humanoid robots are designed to interact with people in their daily life and at any age, as soon as kindergarten or as late as nursing home. Advanced robots such as robot companions, robot workers, etc., will need to be able to adapt their behavior according to human feedback. For humans it is important to be able to give and to be given such feedback in a natural way, e.g., using emotional expression. Expressive robots can act as caregivers for children, with or without disabilities, and help their emotional development and wellbeing through emotive interaction. Therefore the ability of expressing emotions is important to facilitate intuitive human robot interaction. Moreover, the adaptation of the robot movements to the interaction context is necessary in order to create an interaction as natural and beneficial as possible. In this context, several emotion capable robots were developed along the years. For example, the robot Kismet was designed to simulate emotion and assess the affective intent of the caregiver [1]; NAO a small humanoid (58 cm) is often used in Human Robot Interaction (HRI) studies with children [2]; and the Waseda KOBIAN (fig. 1), designed by the applicant's team, combines a face capable of human-like expressions (24 DoF) and the bipedal locomotion ability. Preliminary studies on KOBIAN showed that whole-body posture clearly improves the emotion recognition [3].
However, if we want to perform a smooth and natural Human Robot Interaction, it necessitates a dynamic interaction between the participants with feedback, which could be visual, audible or tactile. Most of the current robots are only focused on the facial expressions and use rarely their limbs [4-5]. It was showed that the use of whole-body to express emotions improves the recognition rate of the emotions, and thus could increase the understanding and feedback during an interaction. In the case where movements are used for the interaction, they are usually fixed and follow a pre-determined pattern. This means that the robot will follow the same stimuli-response pattern. However, emotions are known to be dependent on several factors such as interaction context, culture, age, and gender. Without dynamic adaptation, after some time, the human partner will become progressively bored and the human implication in the interaction will drop. Additionally, the emotive walking research is an innovative field of research which stays mainly unexplored. In this paper, we propose an emotional gait generation method based on the Emotion mental model [6]. After a brief literature review in section 2, we describe our robot platform, the emotional mental model and a new emotional gait generation method in section 3. We present an experiment in the section 4 and we conclude and comment our work in the section 5.
2. Related works
2.1 Humanoid robots Among human sized humanoids robots, just a few are capable of expressing emotions. HRP-4C is a geminoid which can express pre-programmed facial emotions but cannot walk [7]. ASIMO [8] and WABIAN-2RII [9] are able to walk but do not have emotion expression capabilities. KIBO [10], developed by KIST, can express facial emotion expression but this capability was not assess by research. KOBIAN-2R [11], developed at Waseda University, is able to walk and express emotions not only with its face but also with its whole body [13]. 2.2 Emotion models Emotion models can be classified in three categories: appraisal, a categorical or a dimensional approach. The appraisal approach states that our appreciation of events (appraisal) determines the reaction to those events and it is
978-1-4799-1197-4/13/$31.00 ?2013 IEEE
86
机器人等级考试二级模拟题
机器人二级理论考试模拟题（A卷） （满分100分） 一、单选题（每题2分，共30题） 1.下列人物中，哪位发明了电灯 A. 牛顿 B. 熊大 C. 爱迪生 D. 爱因斯坦 2.首届机器人世界杯在哪举办 A. 法国 B. 日本 C. 美国 D. 英国 3.机器人控制系统从基本原理和系统结构上可以分成哪两类 A. 非伺服型系统和伺服型系统。 B. Windows系统和苹果系统。 C. 仿真型系统和非仿真型系统。 D. 大系统和小系统。 4.下列说法正确的是 A. 凸轮机构一般有凸轮、从动件和机架三个构件组成。 B. 凸轮机构一般有凸轮、主动从件和机架三个构件组成。 C. 凸轮机构一般有凸轮、从动件和主动件三个构件组成。 D. 凸轮机构一般有圆轮、从动件和主动件三个构件组成。 5.下列事物中，有曲柄装置的是 A. 自行车 B. 自动晾衣架 C. 电视机 D. 以上都有
6.火车在长直的轨道上匀速行驶，门窗紧闭的车厢内有一人向上跳起，发现仍落回原地，这是因为 A. 人跳起厚，车厢内空气推着他向前运动。 B. 人跳起到落地时间过短，偏后的距离看不出来。 C. 人跳起到落地，在水平方向上人与车有相同的速度。 D. 人跳起瞬间，地板给人一个向前的力，推着他一起向前运动。 7.被称为“工业机器人之父”。 A. 阿西莫夫 B. 英格伯格 C. 诺伯特 D. 弗里茨 8.下面哪个不是机器人系统的基本结构 A. 机械本体。 B. 人。 C. 计算机控制系统。 D. 传感系统。 9.工业机器人出现是在（）世纪。 A. 18 B. 19 C. 20 D. 21 10.（）决定了从动件预定的运动规律。 A. 凸轮转速。 B. 凸轮大小。 C. 凸轮轮廓曲线。 D. 凸轮形状。 11.一节普通干电池电压是多少伏（） A. 0.8 B. 1.0 C. 1.5