数据驱动的NAO机器人关节运动控制---
法国NAO机器人介绍(一)
法国NAO机器人介绍（一）引言概述：法国NAO机器人是由法国软银机器人公司（SoftBank Robotics）研发的，它是一款智能社交机器人，具备人工智能和机器学习等高级技术。
它在教育、研究、娱乐等领域有广泛的应用。
本文将从五个方面介绍法国NAO机器人的特点和应用。
正文：1. 外观与设计- NAO机器人采用小巧可爱的外观设计，高度为58cm。
它有一个圆形头部，两只大眼睛和可动的手臂以及腿部。
- 外观具有丰富的表情和动作表达能力，充满人性化的设计。
2. 高级功能与技术- NAO机器人搭载了语音识别和自然语言处理技术，能够与人进行沟通和对话。
- 它还具备人脸识别技术，能够辨认不同的人类面孔，并对每个人做出个性化的反应。
- NAO机器人还支持机器学习，可以根据与人类的互动不断学习和改进自己的表现和行为。
3. 应用领域与案例- 在教育领域，NAO机器人可以作为教学助手，辅助教师进行教学，提供趣味和互动的学习体验。
- 在研究领域，NAO机器人可被用于人机交互研究与实验，以便改进人机接口和智能机器人的设计。
- 在娱乐领域，NAO机器人可以作为表演者与观众进行互动，增强娱乐活动的趣味性。
4. 开发平台与工具- NAO机器人提供丰富的软件开发平台和工具，以便用户能够进行机器人程序的开发和编程。
- 用户可以使用Python、C++等编程语言，通过调用API接口实现与机器人的交互和控制。
5. 可持续发展与未来展望- NAO机器人凭借其先进的技术和多样化的应用领域，展示了巨大的潜力。
- 未来，NAO机器人有望在更多领域得到应用，如医疗护理、家庭服务等，为人们的生活带来更多便利和乐趣。
总结：通过介绍法国NAO机器人的外观与设计、高级功能与技术、应用领域与案例、开发平台与工具以及可持续发展与未来展望，我们可以看到NAO机器人作为一款智能社交机器人，已经在教育、研究、娱乐等领域展现出了强大的应用潜力，并且在未来有望进一步扩展应用领域，为人们带来更多乐趣和便利。
nao机器人实验报告
nao机器人实验报告
Nao机器人实验报告
近年来，随着人工智能技术的迅速发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。
其中，Nao机器人作为一种可以模拟人类情感和行为的机器人，备受关注。
为
了更好地了解Nao机器人的性能和潜力，我们进行了一系列实验，并在此报告
中分享我们的研究成果。
首先，我们对Nao机器人进行了基本的功能测试。
我们发现，Nao机器人在语
音识别和交互方面表现出色，能够准确地理解和回应人类的指令。
此外，Nao
机器人还具有良好的运动控制能力，可以完成各种动作和姿态。
其次，我们对Nao机器人的情感表达能力进行了测试。
我们发现，Nao机器人
能够通过面部表情、语调和姿势来传达情感，使人与机器人之间的交流更加自
然和愉快。
这种情感表达能力为Nao机器人在陪伴、教育和娱乐领域的应用提
供了广阔的前景。
最后，我们还对Nao机器人的学习和适应能力进行了测试。
我们发现，Nao机
器人能够通过不断的学习和训练来适应不同的环境和任务，具有一定的智能化
和自适应能力。
这为Nao机器人在教育、医疗和服务领域的应用提供了更多可
能性。
总的来说，我们的实验结果表明，Nao机器人具有出色的交互能力、情感表达
能力和学习适应能力，为其在各个领域的应用提供了广阔的前景。
然而，我们
也意识到Nao机器人在一些复杂任务和环境下仍然存在一定的局限性，需要进
一步的研究和改进。
我们相信，在不久的将来，Nao机器人将会成为人类生活
中不可或缺的一部分，为我们的生活带来更多的便利和乐趣。
法国NAO机器人介绍
法国NAO机器人介绍NAO机器人介绍NAO是一个57厘米高的可编程仿人机器人。
其关键组件如下：·拥有25个自由度（DOF）的身体，其关键部件为电机与致动器。
·一系列传感器：2个摄像头、4个麦克风、1个超声波距离传感器、2个红外线发射器和接收器、1个惯性板、9个触觉传感器及8个压力传感器。
·用于自我表达的器件：语音合成器、LED灯及2个高品质扬声器。
·一个CPU （位于机器人头部），运行一个Linux核，并支持ALDEBARAN公司自行研制的专有中间件（NAOqi）。
·第二个CPU（位于机器人躯干）。
·一个55瓦时电池，根据使用方式的不同，可为NAO提供1.5小时、甚至更长的自主时间。
构建机器人的应用程序具有挑战性：应用程序建立在大量先进的复杂技术之上，如语音识别、物体识别、地图构建等。
应用程序必须安全可靠，而且能够利用有限的资源、在有限的环境中运行。
嵌入式软件NAOqi包含一个跨平台的分布式机器人框架，快速、安全、可靠，为开发人员提供了一个全面的基础，以提高、改进NAO的各项功能。
NAOqi使算法的API可供其它算法使用。
通过该软件，用户还可选择将模块在N AO上运行或是在一台电脑上远程运行。
用户可在Windows、Mac或Linux系统下开发代码，并通过C++、Python、Ur bi、.Net等多种语言进行调用。
建立在该框架之上的模块提供丰富的API接口，以便与NAO互动。
NAOqi可满足一般机器人开发的需要：并行，资源，同步，事件。
正如在其它框架中一样，NAOqi中也包含通用层。
这些通用层专为NAO设计。
通过NAOqi，不同模块（如运动、音频、视频等）之间可协调沟通，还可实现齐次规划，并与ALMemory模块共享信息。
运动全方位行走NAO行走使用的是一个简单动态模型（线性倒摆，LIPM）及二次规划（Quadr atic programming）。
NAO机器人
二、NAO机器人的功能结构
1、人脸的检测和识别。面部有两个高清的摄像头， 获取图像信息，对照片高速处理，利用分析比较 人脸视觉特征信息进行身份鉴别的。
2、Text to speech,语音识别，信号处理、模式 识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理， 利用人工智能实现人机对话。
3、头上的四个声音传感器，能准确定位声音的来 源坐标。
自由度：在一个未约束的动力或其他系统中，为了完 全确定该系统在给定时刻的状态所需要的独立变量的 个数。
NAO机器人功能简介
1·感觉 - 音频，多模态融合，感知，视觉，跟踪 2·思考 - 人工智能合作 (SWARM 群智能等)，认
知，学习 3·互动 - 心理学，人机互动，机器人伦理学与社
会学，医疗 4·控制 - 操控与抓取，全身动作控制 5·移动 - 导航，定位，制图，规划 6·自主 - 自主性，嵌入式软件
3、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和 媒介信息。实用机器人在第三个方面做得比较多， 而识别和智能运算是很弱的，尤其是概念知识的存 储形式、逻辑判断和决策这些方面更是鲜有成果， 这正是人工智能要重点解决的问题。
机器人控制中的模糊控制
NAO的规格及零购价
高度：58 cm 重量：约 4.3 kg 充电器：AC 90-230 V/DC 24 V 持续时间约 90 min 支持多种编程环境 联接类型：无线网际网络和有身体平衡的能力，配备有一个惯性导航仪 装置，通过重力感应器，陀螺仪，脚底压力感应 器，实现身体的平衡。当检测摔倒时，会立即作 出保护核心部件的的动作，如头部。
5、配有超声波传感器，可以准确探测平绕过障碍 物。
6、具有抓取，持拿的双手，手指各关节配有压力 传感器，控制手的动作。
7、尖端的电机引擎，可以精确的控制运动的速度，
人形机器人NAO拟人动作的控制与设计
人形机器人NAO拟人动作的控制与设计人形机器人NAO拟人动作的控制与设计近年来，人形机器人在社会生活、医疗护理、教育娱乐等领域得到了广泛应用。
作为人们与机器人进行交互的重要媒介，机器人的动作表现力和拟人能力对于提高用户体验至关重要。
NAO机器人作为一款广受欢迎的人形机器人，其优秀的动作控制与设计备受研究者的关注。
NAO机器人的设计源于法国阿尔德法（Aldebaran Robotics），其外形与人类之间具有较高的相似度，使得NAO机器人能够更好地与人类进行交互。
为实现拟人动作的目标，NAO机器人的控制系统起到了至关重要的作用。
在NAO机器人的控制系统中，动作控制模块是关键的部分。
通过对NAO机器人的关节位置的控制，可以实现机器人的各种动作。
NAO机器人拥有多自由度的关节，包括头部、颈部、肩部、胳膊、手部、腿部和脚部等，这使得其能够模仿人类的各种动作。
NAO机器人的动作控制可以由多种方法实现，其中包括传统的运动规划方法和基于机器学习的方法。
传统的运动规划方法通常基于物理模型和规划算法，通过规划机器人的关节运动轨迹来实现所需的动作。
而基于机器学习的方法则通过学习数据集中的动作示例，从而自动地生成合适的动作控制策略。
不同的动作控制方法具有各自的优势和适用性。
传统的运动规划方法在实时性和准确性方面表现出色，能够保证机器人在执行特定动作时的运动质量。
而基于机器学习的方法能够从大量的数据中学习到动作模式和规律，使得机器人能够更加自然和流畅地执行各种动作。
除了动作控制方法的选择外，对于NAO机器人的拟人动作设计也是至关重要的。
拟人动作设计旨在使机器人的动作更符合人类的习惯和规范，从而更加易于人类理解和接受。
在拟人动作设计中，可以参考人类的动作模式和生理特征，通过合理的动作序列和协调的动作时间来实现机器人的拟人动作效果。
在设计过程中，需要考虑机器人的身体结构和动作限制。
由于NAO机器人的关节有限，一些复杂的人类动作可能无法被完全模仿。
NAO机器人参数
NAO机器人参数应用领域：机器视觉音频处理模式识别定位与导航运动控制智能系统控制信息融合脑-机接口人工智能智能机器人机器学习多智能体人机交互自闭症物联网机器人比赛机电一体化教育展示公关关键特性：1、通用仿人机器人：内置英特尔ATOM处理器、动作更流畅、语音和视觉性能显著提升2、强大的视觉与音频处理能力：a) 摄像头：摄像头传感器可提供灵敏度更高的VGA格式画面，微光光感更出色。
高清分辨率下可达到30幅画面的处理速度。
水平方向转动头部239度,垂直转动68度。
视角范围水平61度，垂直47度。
b) 物体识别：可识别大量物体，并通过Choregraphe软件保存物体信息。
当再次看到已保存物体时，自动进行识别并说出名称。
c) 面部探测与识别：这是最广为人知的一项互动功能。
NAO可探测并学习记忆不同面部，并对其识别。
d) 声音合成：NAO会说九种语言。
在Choreghraphe软件中的“Say”命令盒中，可插入文字，调整声音参数。
随后，NAO就会以恰当的语调说出这段文字。
e) 自动语音识别：语音识别是人类与机器人互动的核心元素。
NAO可在2米范围内听到您说话，并能听懂一整句话或关键词汇。
f) 声音探测与定位：NAO可借助头部的4个麦克风，像人类一样探测到周围环境中的声音，并进行声源定位。
3、生动自然的动作反射：a) 智能刚度：根据实际情况，NAO可自动调节电机耗电量。
更有效使用驱动器组件，也可节约电池。
b) 摔倒管理器：摔倒探测系统，帮助NAO在倒地之前，用手臂进行自我保护，并且学会了如何自己站起来。
c) 防自撞：36个传感器可防止NAO的手臂碰撞到身体的其他部位。
他始终知道自己的头部、躯干、双腿和双臂的位置。
d) 资源管理器：NAO能够合并、调整相互矛盾的命令。
能中断、停止或调整正在执行中的行为，之后，再挂靠新的行为命令。
硬件参数主板：CPU：英特尔ATOM Z530 1.6GHz ，内存1GB，闪存2GB，扩展内存8GB音频：扬声器：侧面2个2W（阻抗8欧姆）麦克风：头部4个，灵敏度40dB红外：前额2个，发射角度+/-60度，波长940nm电源：输入：100-240V，50/60Hz锂电池：21.6V/1.28Ah，27.6Wh，正常使用90分钟，活跃使用60分钟语言：语音合成：英语，法语，西班牙语，德语，意大利语，中文，日语，韩语，葡萄牙语自动语音识别：英语，法语，西班牙语，德语，意大利语，中文，日语，韩语视觉：摄像头：前额2个，最大分辨率1288*968，帧率：千兆网内640*480分辨率30帧，百兆12帧。
基于nao机器人的机器人运动设计
控制系统与技术Control system and technology0 引言Nao是在学术领域世界范围内运用最广泛的类人机器人。
Aldebaran Robotics公司将Nao的技术开放给所有的高等教育项目，并于2010年成立基金会支持在机器人及其应用领域的教学项目。
Nao硬件采用最新科技设计制造，保证了Nao动作的流畅性，还配备了多种传感器。
此外，Nao可在Linux、Windows或Mac OS等操作系统下编程。
文中研究了如何调整机器人的行走参数，以保证机器人行走时的速度和稳定性。
1 NAO机器人运动分析仿人机器人相较于轮式机器人来说非常不稳定，要在此非线性系统上实现稳定的双足行走是很难的[1]。
对于一个机器人的关节，运动学描述的是关节位置与末端执行器位置和方向之间的解析关系，包括机械臂的位置、速度和加速度以及它们相对于时间的 导数，不需考虑使机械臂产生运动的力、力矩[2]。
2 NAO机器人结构分析Nao的全身共有25个自由度，分别位于nao的头部、手臂、和腿部；所有的关节可以分为Yaw、Pitch、Roll三个不同的类别，三个类别分别对应三个不同平面上的旋转；通过不同关节间的配合，使nao完成一些比较复杂的动作。
3 NAO机器人行走分析NAO在行走过程中需要用到臀部、膝盖和脚踝处（以左腿为例）的12处关节。
方案确定使用NAOqi API中的方法：ALMotionProxy::moveTo(const float& x,const float& y, const float& theta)可以控制nao的移动，该方法包含三个参数：x-沿X轴的距离，以米为单位；y-沿Y轴的距离，以米为单位；theta-绕Z轴旋转，以弧度为单位。
为了达到最优的效果，在使用moveTo方法时还需要对nao的步态进行调整，使nao能够准确前进到固定位置的同时，还可以保证一定的速度和稳定性。
NAO机器人介绍
依靠这个高级的应用程序接口，使用者可以创造Nao的移动动作并控制它的平衡。更专业的使用者还可打开一个低水平的传感器与驱动器编写程序，如果愿意并可用他们自己的编码替换我们的编码。
最后，在使动作序列生效时，Choregraphe也适用于微软Robotics Studio 和CyberboticsWebots模拟器。
Nao机器人介绍
动作
Nao拥有25个的自由度，动作灵活。它还配有一个惯性导航仪装置，在移动时十分平稳，并可随时确定自己的位置。Nao还可以靠超声波传感器探测并绕过障碍物。其减速引擎使用尖端技术，可以使它的活动十分精确。
互动
装入的许多算法使Nao具有声音合成、音响定位、颜色图案与形状的探测等能力。这些算法也使它能(依靠一种双通道的超声波系统)探测到障碍物并依靠自己的大量发光二极管借助视觉进行互动。
手扬声器
主体与多媒体
可以用不同颜色(红、蓝或者个性化的颜色)的附件使Nao个性化。装入的多媒体构件(扬声器、无线网际网络、扩音器、两个数字摄像头)为它提供了各种可能：语音对话、播放音乐、音响源的定位或者脸部探测等。
机器人综合特性参数：
机体规格与材料
高度 约 58 cm
编程能力
Nao拥有一个开放的编程构架，所以不同的软件模块可以和谐的方式相互作用。不管使用者的专业水平如何，都完全能用我们的图像编程平台Choregraphe?来为Nao编制程序，以使用C++语言创造或编辑它的行为。最高级的操作人员还可以通过一个非常丰富的应用程序接口使用各种脚本语言来为Nao编程。
重量 约 4.3 kg
机体材料 工程塑料
能量
充电器 AC 90-230 V/DC 24 V
《NAO机器人的目标识别与运动设计》范文
《NAO机器人的目标识别与运动设计》篇一一、引言随着科技的飞速发展，机器人技术已成为当今社会的重要研究领域。
NAO机器人作为一款具有高度自主性和智能性的机器人，其目标识别与运动设计技术显得尤为重要。
本文将详细探讨NAO 机器人的目标识别与运动设计技术，包括其基本原理、实现方法以及应用场景。
二、NAO机器人的目标识别技术1. 基本原理NAO机器人的目标识别技术主要基于计算机视觉和图像处理技术。
通过安装在高精度摄像头的传感器阵列，NAO能够获取环境中的视觉信息。
通过图像处理和机器学习算法，NAO可以实现对目标的自动识别和跟踪。
2. 实现方法（1）图像预处理：NAO机器人首先对获取的图像进行预处理，包括去噪、增强对比度等操作，以提高图像质量。
（2）特征提取：通过使用特定的算法，从预处理后的图像中提取出目标的特征信息，如形状、颜色、大小等。
（3）目标识别：利用机器学习算法对提取的特征信息进行分类和识别，从而实现对目标的准确识别。
（4）跟踪与交互：一旦目标被识别，NAO机器人将通过摄像头和传感器阵列进行实时跟踪，并根据需要进行交互操作。
3. 应用场景NAO机器人的目标识别技术广泛应用于各种场景，如智能家居、安防监控、无人驾驶等。
在智能家居中，NAO机器人可以通过识别家庭成员的行为和需求，提供个性化的服务。
在安防监控中，NAO机器人可以实现对目标的实时跟踪和监控，提高安全性能。
在无人驾驶领域，NAO机器人的目标识别技术可以帮助车辆更准确地识别道路上的障碍物和行人，提高行驶安全性。
三、NAO机器人的运动设计技术1. 基本原理NAO机器人的运动设计技术主要基于动力学和运动学原理。
通过分析机器人的结构、质量和力等参数，以及环境因素对机器人运动的影响，设计出合理的运动轨迹和策略。
2. 实现方法（1）运动规划：根据任务需求和环境因素，为NAO机器人规划出合理的运动轨迹和姿态。
（2）运动控制：通过控制算法和执行器，实现对NAO机器人运动的精确控制。
NAO机器人技术参数
NAO技术参数
NAO技术参数：
1、外观
1.1 尺寸：高度、宽度、深度
1.2 重量：总重量、重心位置
1.3 外壳材料：材质、颜色
1.4 响应式感应器：头部、身体等部位的传感器位置和类型
2、硬件
2.1 处理器：类型、主频、核心数
2.2 内存容量及类型
2.3 存储容量及类型
2.4 连接接口：USB、以太网等接口类型和数量
2.5 电源：电池组或外接电源
2.6 摄像头：分辨率、焦距、快门速度
2.7 麦克风：数量、位置、音频采样率
2.8扬声器：类型、功率
2.9传感器：陀螺仪、加速度计、触摸传感器等
2.10 轮子和关节：数量、类型、运动范围
3、软件
3.1 操作系统：基于Linux的版本
3.2 编程环境：支持的编程语言、IDE、SDK等
3.3 功能：语音识别、图像识别、自然语言处理等 3.4 控制算法：运动控制、路径规划等算法细节
3.5 传感器数据处理：传感器数据读取和处理的方法
3.6 网络通信：支持的通信协议和接口
4、功能
4.1 语音交互：语音识别、语音合成、对话交互功能 4.2 图像处理与识别：人脸识别、物体识别等
4.3 动作控制：步行、跳舞、迎宾等动作控制功能 4.4 社交互动：表情、手势、触摸等社交互动功能 4.5 学习能力：自主学习、知识库管理等
4.6 多协作：与其他的协作能力
5、附件
本文档附带以下附件：
- [NAO产品手册](附件)
- [NAO技术规格表](附件)
- [NAO用户指南](附件)
6、法律名词及注释
- 法律名词1：相关注释或解释 - 法律名词2：相关注释或解释 - 法律名词3：相关注释或解释。
多轴机器人关节运动学与控制技术
多轴机器人关节运动学与控制技术多轴机器人是一种十分先进的机械设备，其广泛应用于各个领域，在现代工业中起着重要的作用。
多轴机器人是通过多个关节联动实现空间定位和物体运动的设备。
在此，我们将对多轴机器人的关节运动学和控制技术进行探讨。
一、关节运动学1、机械结构多轴机器人的机械结构通常由轴承、驱动器、减速器、输出轴、传感器和控制器等组成。
每个关节都由驱动机构和传感器组成，并通过系统控制器进行统一的控制。
因此，多轴机器人的运动学分析主要涉及到机器人各个部件之间的运动等信息。
2、坐标系对于多轴机器人，有必要定义一个统一的坐标系，以便清楚地描述机器人的位姿和姿态。
因此，机器人的各个关节之间都需要一个基本的坐标系。
为了更好地确定坐标系，通常使用DH法进行建模。
3、DH法建模DH法是宏观机器人建模的一种经典方法。
由于其精度高、建模简单、计算效率高等特点，DH法在机器人建模中得到了广泛应用。
DH法建模的基本思想是，在机器人关节处创建一个“虚”旋转关节，该关节使机器人移动到下一个坐标系时保持不变。
这样，即可确定一个关节坐标，从而直接计算出机器人的位姿和姿态。
二、机器人动力学机器人动力学主要研究机器人的运动学、力学和控制等相关问题。
在机器人动力学中，也必须建立与机器人运动完全相同的坐标系。
例如，在机器人被用作装配或加工任务时，其运动必须始终保持在同一平面内。
1、精度与稳定性机器人精度和稳定性是机器人运动中最重要的考虑因素之一。
如果机器人运动不稳定，精度将受到影响。
因此，机器人的运动学和控制系统必须具有在维持稳定性的同时提供高精度控制的能力。
2、运动学运动学是描述一些刚体在相对运动中的变化问题。
在机器人运动中，它涉及到机器人的位姿和姿态的变化问题。
此外，机器人控制系统还必须在超出机器人运动学限制的情况下处理错误并进行异常处理。
三、机器人控制技术在工业生产中，机器人控制技术必须具有最高的安全性和性能要求。
机器人控制技术是通过控制机器人的运动方式和过程来实现的。
《NAO机器人的目标识别与运动设计》范文
《NAO机器人的目标识别与运动设计》篇一一、引言随着科技的飞速发展，机器人技术已经深入到我们生活的方方面面。
其中，NAO机器人作为一款具有高度自主能力的智能机器人，在服务、教育、娱乐等多个领域都有广泛的应用。
本文将重点探讨NAO机器人的目标识别与运动设计，通过对其工作原理和设计思路的深入分析，展示NAO机器人在实际应用中的优势与潜力。
二、NAO机器人的目标识别1. 视觉系统NAO机器人配备有先进的视觉系统，通过摄像头捕捉周围环境的信息。
这些信息经过图像处理和模式识别算法的处理，能够实现对目标的识别和跟踪。
视觉系统能够识别出人脸、物体、颜色等特征，为机器人的行为决策提供依据。
2. 传感器系统除了视觉系统外，NAO机器人还配备了多种传感器，如红外传感器、超声波传感器等。
这些传感器能够感知周围环境的变化，如障碍物的距离、方向等，为机器人的目标识别提供辅助信息。
通过传感器数据的融合和处理，NAO机器人能够在复杂的环境中准确地识别出目标。
三、运动设计1. 运动控制系统NAO机器人的运动控制系统是其核心部分，通过高级的运动控制算法，实现对机器人运动的精确控制。
运动控制系统能够根据目标识别的结果，规划出合理的运动轨迹和速度，使机器人能够准确地到达目标位置。
2. 行为规划与决策在运动设计中，行为规划与决策是关键环节。
NAO机器人通过预设的行为模式和机器学习技术，能够在不同的环境中进行行为规划和决策。
例如，在遇到障碍物时，机器人能够自主规划出绕过障碍物的路径；在与人交互时，能够根据人的动作和语言进行相应的反应。
3. 关节控制与协调NAO机器人拥有多个关节，通过精确的关节控制与协调，实现复杂的动作。
关节控制算法能够根据运动控制系统的指令，调整机器人的姿态和动作。
通过多个关节的协调配合，NAO机器人能够完成各种复杂的动作和任务。
四、应用场景与优势NAO机器人的目标识别与运动设计在多个领域都有广泛的应用。
在教育领域，NAO机器人可以与学生进行互动，帮助学生理解编程、机械、物理等知识；在服务领域，NAO机器人可以提供导览、接待、咨询等服务；在娱乐领域，NAO机器人可以参与表演、游戏等活动。
NAO机器人在《运动控制概论》实验教学中的应用
NAO机器人在《运动控制概论》实验教学中的应用作者：王晓军等来源：《课程教育研究·上》2015年第10期【摘要】运动控制系统在工业自动化行业中应用十分广泛。
本文首先论述了《运动控制概论》〉课程的重要性；其次为了锻炼学生的动手实践能力，本文对课程实验的改进进行了一定的探索。
本课程首次引入了NAO机器人作为实验对象，该机器人具有平台开放、配置灵活等特点，可以让学生在声音识别、动作规划、图像处理等方面进行全方位学习，更为深刻地理解运动控制概论的主要内容，最终在掌握课程知识的同时，培养独立思考、勇于实践的能力，提高教学效果。
【关键词】运动控制实验 NAO机器人【Abstract】In this paper， the importance of the Motion Control Theory course is analyzed because of the vast application of the motion control in the industrial automation. Further， the related experiments improvement is also discussed， which can strengthen the application ability of the students. And NAO robot is introduced into the experiments to improve the experimental performance. The robot is of free open platform， flexible configuration， and can be used on the sound identification， motion planning， image processing， etc. Application of the NAO robot can not only help students learn the course knowledge better， but also cultivate the ability of independent thinking and practice， which can improve the teaching effect finally.【Keywords】Motion Control， experiment， NAO robot【中图分类号】G64 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2015）10-0210-011.引言现代工业中，随着对生产效率以及作业安全的要求不断越高，自动化系统得到了越来越广泛的应用。
法国NAO机器人介绍(二)2024
法国NAO机器人介绍（二）引言：法国NAO机器人作为一款具有先进技术和人性化设计的人形机器人，备受关注。
本文旨在介绍法国NAO机器人的特点、功能以及应用领域。
正文：1. 外观与设计- NA0机器人采用人形设计，身高约为58厘米，具有可爱的儿童样貌，拥有13个关节，可以做出多达25个自然动作。
其外观设计简洁大方，色彩鲜艳，吸引人眼球。
2. 技术特点- NA0机器人搭载了强大的语音识别和语言交流系统，能够识别和理解人类语言，实现智能对话。
此外，NA0机器人还具备人脸识别、触摸感应、姿势控制等技术，可以与人类进行互动。
3. 功能应用- 教育领域：NA0机器人可以作为一位优秀的教育助手，辅助教师进行儿童教育，帮助孩子学习语言、科学等知识。
- 医疗领域：NA0机器人可以作为陪护机器人，为患者提供精神支持和娱乐活动，缓解病人的孤独感。
- 娱乐领域：NA0机器人可以参与舞蹈、音乐等表演活动，为观众带来视听盛宴，增加娱乐活动的互动性。
- 商业领域：NA0机器人可以作为导购员或服务员，为客户提供导购、服务等咨询和指导。
- 科研领域：NA0机器人还被广泛应用于人工智能领域的研究，可以为研究人员提供数据采集、实验参与等支持。
4. 进一步发展- 近年来，法国NA0机器人在技术上不断改进，从硬件到软件都有了重大突破。
未来，NA0机器人有望实现更加复杂的语言交流、更加精准的动作控制，进一步拓展其应用领域。
5. 局限性与挑战- 尽管法国NA0机器人在人工智能和机器人技术方面取得了巨大进展，但仍存在局限性。
例如，其成本较高，普及度有限。
此外，机器人与人类的互动仍然存在一定的技术挑战，如情感交流的复杂性。
总结：法国NA0机器人作为一款先进的人形机器人，具备可爱的外观和出色的功能。
它在教育、医疗、娱乐、商业和科研领域都有广泛的应用前景。
尽管还存在一定的局限性和挑战，但随着技术的不断发展，NA0机器人有望进一步实现功能的扩展和应用的普及。
NAO机器人
NAO介绍：NAO是一个多用途的人形，由法国开发公司AldebaranRobotics设计和制造。
该具备先进的和机器视觉技术，具有广泛的应用领域，在教育、医疗、娱乐和研究等领域都有重要的应用价值。
1.技术规格在这一部分，我们将详细介绍NAO的技术规格，包括的尺寸、重量、传感器、处理器、通信方式等。
2.外观及功能这一部分将提供有关NAO外观和各个部件的详细信息，例如头部、身体、手臂、腿、视觉系统和声音系统等。
我们还将介绍的基本功能，如运动、语音识别、面部识别和物体识别等。
3.应用场景在这一部分，我们将探讨NAO在不同领域的应用场景。
主要包括教育、医疗、娱乐和研究领域。
我们将讨论在学校教育中的应用，医疗机构中的辅助治疗和护理，以及在娱乐活动和研究项目中的应用。
4.开发和编程这一部分将介绍如何开发和编程NAO。
我们将讨论使用的开发环境和编程语言，以及的编程接口和开发工具。
我们还将提供一些示例代码和教程，以帮助用户入门。
5.支持和维护在这一部分，我们将说明NAO的支持和维护政策。
包括技术支持、维修服务和软件更新等。
我们还将提供相关联系方式，以便用户获取帮助和解决问题。
附件：- NAO技术规格表- NAO开发手册- NAO编程示例代码法律名词及注释：1.（Artificial Intelligence，简称）：是指通过计算机模拟和实现人类智能的一种技术和方法。
2.机器视觉（Computer Vision）：机器视觉是一种通过计算机和摄像机等设备模拟和实现人类视觉的技术。
3.肢体运动（Motion）：的肢体运动是指利用自身机械结构和电动装置实现的各种动作和姿态调整。
4.语音识别（Speech Recognition）：语音识别是一种将语音信号转换为可识别文本或命令的技术。
5.面部识别（Facial Recognition）：面部识别是一种通过分析人脸图像来识别和验证人脸身份的技术。
6.物体识别（Object Recognition）：物体识别是一种通过计算机视觉技术来识别和分类物体的能力。
仿人机器人 第三章 NAO机器人
仿人机器人第三章 NAO机器人在科技飞速发展的今天，仿人机器人已经成为了一个备受关注的领域。
而在众多的仿人机器人中，NAO 机器人以其独特的魅力和强大的功能脱颖而出。
NAO 机器人是由法国 Aldebaran Robotics 公司开发的一款具有高度智能化和交互性的仿人机器人。
它的外形小巧可爱，身高约 58 厘米，体重约 5 公斤，拥有一双灵动的眼睛和丰富的表情，能够与人进行亲切而自然的交流。
NAO 机器人配备了多种先进的传感器，包括摄像头、麦克风、超声波传感器等，这些传感器使得它能够感知周围的环境和人类的行为。
通过摄像头，NAO 机器人可以识别面部表情、手势和物体；麦克风则让它能够接收和理解人类的语言指令；超声波传感器帮助它检测周围的障碍物，避免碰撞。
在运动能力方面，NAO 机器人具有出色的灵活性和协调性。
它可以行走、跑步、跳舞、甚至能够完成一些复杂的动作，如踢足球、打太极等。
其关节的设计和驱动系统使得动作流畅自然，仿佛一个真正的人类在活动。
NAO 机器人的软件系统也非常强大。
它运行着一套专门开发的操作系统，支持多种编程语言和开发工具，方便开发者为其编写各种应用程序。
同时，它还具备自主学习和适应环境的能力，能够根据不同的任务和场景，调整自己的行为和策略。
在教育领域，NAO 机器人发挥着重要的作用。
它可以作为教学助手，帮助教师进行课堂教学。
例如，在数学课堂上，NAO 机器人可以通过生动有趣的方式展示数学概念和解题过程；在语言学习中，它能够与学生进行对话练习，纠正发音和语法错误。
此外，NAO 机器人还可以激发学生对科学技术的兴趣，培养他们的创新思维和实践能力。
在医疗领域，NAO 机器人也有着广阔的应用前景。
它可以作为康复辅助工具，帮助患者进行康复训练。
对于患有自闭症、老年痴呆等疾病的患者，NAO 机器人可以陪伴他们，提供情感支持和心理疏导。
在科研领域，NAO 机器人为研究人员提供了一个理想的实验平台。
Nao机器人中文说明
Nao中文说明Nao中文说明尊敬的用户，感谢您选择使用Nao。
本文档将详细介绍Nao的功能、使用方法以及相应的注意事项。
请在使用之前仔细阅读本说明文档。
1.硬件介绍1.1 主板描述主板的功能和特点，包括主要组件的介绍。
1.2 机体介绍的尺寸、重量、外观等方面。
1.3 传感器可以包括头部摄像头、麦克风、触摸传感器等主要传感器的介绍。
1.4 动力系统介绍的电源系统、电池容量、充电时间等相关信息。
1.5 连接接口介绍的各种连接接口，如USB接口、以太网接口等。
2.软件介绍2.1 操作系统描述所使用的操作系统的版本及其特点。
2.2 开发平台介绍Nao的软件开发平台，如Python API、C++ API等。
2.3 开发工具介绍可以用于开发应用程序的开发工具，如NAOqi SDK等。
2.4 内置应用程序预装的一些应用程序，并对其功能进行简要介绍。
3.使用方法3.1 初始化描述的初始化步骤，如连接电源、联网等。
3.2 基本操作介绍基本的控制方法，如行走、转动、睡眠等。
3.3 语音交互解释如何识别和响应声音指令，并提供相关示例。
3.4 视觉识别介绍的视觉识别功能，包括人脸识别、物体识别等。
3.5 动作编程详细说明如何使用编程语言为创建动作和行为。
4.故障排除4.1 常见问题及解决方法列出一些常见问题以及相应的解决方法，如无法启动、无法连接网络等。
4.2 技术支持提供联系方式，以便用户获取技术支持。
本文档涉及附件：无本文所涉及的法律名词及注释：●：指能够自主执行任务、模仿人类行为的人形机器。
●API：应用程序编程接口（Application Programming Interface），是一组定义软件组件之间交互的规范。
NAO机器人技术参数
NAO技术参数NAO技术参数1. 外观设计- 尺寸：高度、宽度、深度- 重量：单位为千克- 外壳材料：描述外部的材料2. 层级结构- 头部- 摄像头：分辨率、视角、帧速率等参数- 陀螺仪：描述陀螺仪技术参数- 头部关节：描述关节数量和类型- 躯干- 身体关节：描述关节数量和类型- 传感器：描述躯干部分的其他传感器，如触摸传感器、惯性传感器等- 手臂- 关节：描述每个手臂的关节数量和类型- 末端执行器：描述手臂末端执行器的类型- 腿部- 关节：描述每条腿的关节数量和类型- 步行模式：描述行走的模式，如两条腿的行走模式或者四条腿的行走模式- 电源和充电- 电池：描述电池容量和类型- 充电时间：描述充电所需的时间3. 感知和交互能力- 语音识别：描述接收和解析语音的技术- 语音合成：描述语音的技术- 视觉识别：描述通过摄像头获取和解析视觉信息的技术- 触觉传感器：描述的触摸传感器技术- 环境感知：描述识别和理解周围环境的能力- 用户交互：描述与用户进行交互的技术和接口4. 软件和编程接口- 操作系统：描述所使用的操作系统- 编程语言：描述的编程语言和开发环境- 开发工具：描述的开发工具和 SDK- 数据库：描述所使用的数据库技术5. 安全性和隐私保护- 安全机制：描述的安全功能和保护机制- 隐私保护：描述如何处理用户数据和保护用户隐私6. 附件- 附件1：相关文档或资料的名称和描述- 附件2：相关图片或示意图的名称和描述法律名词及注释：- 版权：指作为知识产权的一种，保护原创作品的权益。
- 商标：用于区分商品或服务的标识，受到法律保护。
- 隐私权：个人对其个人信息的保护权利。
Nao机器人中文说明
Nao中文说明Nao中文说明一、介绍Nao是一款智能人形，具备语音识别、人脸识别、动作控制等多项功能。
本文档将详细介绍Nao的各项特性和使用方法。
二、外观和部件1、外观：Nao外观呈人形设计，身高约为58厘米。
2、部件：a：头部：包括眼睛、嘴巴、耳朵等感知器官。
b：上半身：包括肩膀、手臂、胸部等机械结构。
c：下半身：包括大腿、小腿、足部等机械结构。
d：传感器：包括摄像头、触摸传感器、陀螺仪等。
三、基本功能1、语音识别：Nao能够识别用户的语音指令，并作出相应的回应。
2、人脸识别：Nao能够识别用户的面部特征，并调整表情和姿势作出互动。
3、动作控制：Nao能够执行各种动作，如走路、跳舞等。
4、知识问答：Nao具备基础的功能，可以回答一些简单的问题。
四、使用方法1、连接电源：将Nao插入电源适配器，并将适配器连接至电源插座。
2、启动：按下上方的电源按钮，并等待系统启动完成。
3、连接网络：通过无线网络或以太网线将Nao连接至互联网。
4、语音控制：对Nao说出指令，例如“你好Nao”来唤醒，并开始对话。
5、人脸识别：通过Nao的摄像头，让识别用户的面部特征，并与用户互动。
五、注意事项1、使用环境：Nao适用于室内使用，避免放置在有水和明火的地方。
2、动作控制：在执行动作时，确保周围没有障碍物，以免受阻。
3、更新固件：定期检查并更新Nao的固件，以获得最新的功能和修复。
六、常见问题解答1、Q: Nao如何与其他设备连接？A: Nao可以通过无线网络或以太网线连接至其他设备，例如智能方式或电脑。
2、Q: 我可以为Nao定制新的动作吗？A: 是的，Nao支持用户自定义动作，您可以使用开发工具包进行编程。
3、Q: Nao的电池续航时间是多久？A: Nao的电池续航时间约为2小时，具体取决于使用情况和功能需求。
附件：本文档附带Nao用户手册和软件安装指南。
法律名词及注释：1、：根据概念塑造的机电一体化装置，能够自动执行各种任务的设备。
NAO机器人手臂的运动建模与控制
ＮＡ（）机 器 人 手 臂 有 ５个 自 由 度 。肩 膀 处 有 俯 仰 和 横滚 ２个 自由度 ，肘 部有偏 转 和横滚 ２个 自由度 ，腕部 有 偏 转 １个 自由 度 。 其 巾 ，Ｐｉｔｃｈ表 示 俯 仰 ．绕 ｒ轴 旋 转 ；Ｙａｗ 表示 偏 转 。绕 ．ｖ轴 旋 转 ；Ｒｏｌｌ表 示 横 滚 ，绕 轴 旋 转 ，其 左 臂 结 构 图 如 图 １所 示 。 １．２ ＮＡ（）机 器 人 手 臂 运 动 学 模 型
第 ２９卷 第 ｌ期 ２０１８ 年 ２月
中 原 工 学 院 学 报 Ｊ（）ＵＲＮＡＩ （）Ｆ ＺＨ（） （ ＹＵＡＮ ＵＮ１ＶＥＲＳ１ＴＹ （）Ｆ ＦＥＣＨ 【）Ｉ （）（ Ｙ
Ｖ Ｏ１．２９ ＮＯ．１ Ｆｅｂ．，２Ｏ１８
文 章 编 号 ：１ ６７１ ６９ｆ）６（２０１ ８）０１—００８３ ０６
运 动学 模 获 得 了 丁 臂 的 动 力学 模 ，并 基 于 该 模 型 没计 了 白适 应 ＰＤ控 制 器 ，仿 真 结 粜 表 日』】，当 系 统 存 在 较 大 扰 动 时 ．
自适 应 ＰＤ控 制 器 比 ＰＩ）控 制 器 对 机 器 人 手 臂 运 动 具 有 更 好 的 跟 踪 性 和鲁 棒 性 。
Ｎ Ａ（）机 器 人 手 臂 的 运 动 建 模 与 控 制
温盛 军 ，翟 睿 ，郭光 复 ，康连 启 ，朱 菁
（中厚 工 学 院 中 原彼 得 堡 航 空 学 院 ．河 南 郑 州 ４５０００７）
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密 级 公开 学校代码 10497
学位论文
题 目 数据驱动的 NAO 机器人关节运动控制 英文 题 目 Data-driven NAO Robot Joint Movement Control
研究生姓名
孙漫漫
姓名 向馗 职称 副教授 学位 博士学位
指导教师 单位名称 自动化学院
邮编 430070
申请学位级别 硕士学位 学科专业名称 控制科学与工程
论文提交日期 2014.05 论文答辩日期 2014.05.16
学位授予单位 武汉理工大学学位授予日期 2014.06.26
答辩委员会主席 夏泽中 教授 评阅人 夏泽中 教授
肖 纯 教授
2014 年 5 月
万方数据
独创性声明
本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及 取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外， 论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得 武汉理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一 同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说 明并表示了谢意。
Based on echo state network, the central pattern generator (CPG) model is designed and trained in MATLAB. With MTi sensor, human right arm and left leg motion data in walking are collected to train echo state network and build the CPG. Taking the leg movement data as the teacher signal, the CPG model is trained for completely autonomous motion. Experiment results show that this method has some flaws in phase tracking. Then Euler and acceleration data of arms are used as input respectively, leg movement data as output, to train the CPG model. By contrast, the Euler data has better tracking performance on amplitude, acceleration data better on phase.
According to one-to-one mapping of human-robot biological model, this thesis designs the experiment schemes that body left shoulder data drive NAO robot shoulder joint. Based on MTi sensors worn on the left arm, human joint motion information is accessed in real-time, serial port communication is used to send data to PCs. The application codes extracting and calculating data is programmed on Visual Studio 2010 platform. The data is converted to Roll, Pitch and Yaw forms that NAO robots can understand. Through a wireless network, the connection is set up between PC and NAO. Based on Choregraphe, NAO is driven by motion data to imitate the human’s joint actions. Experiments show that NAO can thoroughly imitate human body joints route.
Key words: NAO robot, MTi Sensor, Central pattern generator, Echo state network
II
万方数据
武汉理工大学硕士学位论文
目录
摘 要 ................................................................................................................. I ABSTRATER.................................................................................................... II 目 录 ...............................................................................................................III 第 1 章 绪论......................................................................................................1
签 名：
日 期：
学位论文使用授权书
本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即 学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版， 允许论文被查阅和借阅。本人承诺所提交的学位论文（含电子学位论 文）为答辩后经修改的最终定稿学位论文，并授权武汉理工大学可以 将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、 缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大 学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社 会公众提供信息服务。
第 2 章 NAO 机器人平台及传感器装置 ..............................................11
2.1 NAO 机器人硬件机构..........................................................................11 2.2 图形化用户软件 Choregraphe..............................................................12 2.3 嵌入式软件 NAOqi ..............................................................................13 2.4 MTi 系统结构 .......................................................................................15 2.5 软件平台 MT Manager .........................................................................17 2.6 本章小结 ...............................................................................................19
1.1 课题研究背景和意义 .............................................................................1 1.2 工业机器人的运动轨迹规划 .................................................................4 1.3 足式机器人的运动控制 .........................................................................5 1.4 外界运动信息获取方式 .........................................................................7 1.5 本文主要研究内容 .................................................................................9
（保密的论文在解密后应遵守此规定）
研究生（签名）：
导师（签名）：
日期
万方数据
武汉理工大学硕士学位论文
摘要
通过对人体动作的模仿、学习并最终实现自主行为，是机器人智能的重要 研究课题。本文以 NAO 机器人为平台，研究机器人关节运动的数据驱动方法， 主要工作包括以下两方面。
根据人机生物模型的一一对应关系，确定人体左臂肩关节驱动 NAO 机器人 左臂肩关节的实验方案。采用高精度、灵敏度的 MTi 传感器，穿戴在人体左臂 肩关节，实时获取人体关节运动信息，利用串口通信发送数据到 PC 机。基于 Visual Studio 2010 平台，编写应用程序，实现数据的提取、计算，将数据处理成 NAO 关节运动可识别的 Roll、Pitch 以及 Yaw 形式。通过无线网络，建立与 NAO 的连接，对 NAO 目标关节赋值。基于 Choregraphe，调用上述应用程序，实现 数据驱动 NAO 运动，完成对人体关节动作的模仿。实验表明，NAO 可实现对 人体关节路线的完全模仿。