机器人导论
学年第一学期第十讲机器人导论
~ 400 m
- 控制:结点之间的移动能力
~ 200 m
5.5.2
~ 1 km
~ 50 m
~ 10 m
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
发展现状/State-of-the-Art:
5.5.3
Current Challenges in Map Representation
现实世界是动态的/Real world is dynamic
拓扑分解/Topological Decomposition
5.5.2
节点
连接 (弧)
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
地图表示\ Map Representation: Decomposition (7)
拓扑分解/Topological Decomposition
- 传感:根据拓扑图检测位置
固定胞元分解/Fixed cell decomposition 窄通道消失/Narrow passages disappear
5.5.2
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
地图表示\ Map Representation: Decomposition (3)
适应胞元分解/Adaptive cell decomposition
高层次特征, e.g. 门, 车, 埃菲尔铁塔
o 小规模数据, 高区分度
o 过滤出有用的信息, 歧义性小,但未必充分
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
地图表示\ Map Representation: Continuous Line-Based
a) 建筑图/Architecture map b) 线段表示/Representation with set of infinite lines
第3章 机器人导论操作臂运动学
3.4 对连杆附加坐标系的规定
为了描述每个连杆与相邻连杆之间的相对位置关系,需要在每个连杆上定义一个固连 坐标系。根据固连坐标系所在连杆的编号对固连坐标系命名,因此,固连在连杆i上的 固连坐标系称为坐标系{i}。
连杆链中的中间连杆
ˆ 轴称为 Z ˆ , 坐标系{i}的 Z i 并与关节轴 i 重合,坐标系 {i}的原点位于公垂线 ai 与 ˆ沿 关节轴i的交点处。 X i ai 方向由关节 i 指向关节 i+1。
• 正运动学 • 知道操作臂的关节转角,去确定操作臂末端 执行器的位姿。
3.2 连杆描述
• 操作臂可以看成由一系列刚体通过关节连接而成的 一个运动链,我们将这些刚体称为连杆。通过关节 将两个相邻的连杆连接起来。
• 当两个刚体之间的相对运动是两个平面之间的相对滑动时,连 接相邻两个刚体的运动副称为低副。图3-1所示为六种常用的 低副关节。
例3.2 一个机器人由连杆1和连杆2两个连杆相互连接组成,如图3-3所示。关节2由连 杆1的支承“B”和连杆2的支承“A”组成,支承“A”和支承“B”的装配面为平面, 两者的装配面直接接触。求连杆偏距d2。
连杆偏距d2是关节2上的偏距,它是连杆1 和连杆 2 之间公垂线沿关节轴 2 方向的距 离。由图3-3可知, d2=2.5英寸。
当ai=0时,Xi垂直于Zi和Zi+1所在的平面。按右手定则绕Xi轴的转 角定义为αi ,由于Xi轴的方向可以有两种选择,因此αi的符号也 有两种选择。 Yi 轴由右手定则确定,从而完成了对坐标系 {i} 的 定义。图3-5所示为一般操作臂上坐标系{i-1}和{i}的位置。
中间连杆
与中间连杆i 1固接 的坐标系为 {i 1};
② ( 对首、末连杆连接的描 述 ): a) b) 1 0为原位。 d1 0为原位。
机器人学导论的100个论题
2机器人学导论的100个论题1. 机器人学的定义和范畴2. 机器人的发展历程3. 机器人的应用领域4. 机器人的分类和特点5. 机器人的工作原理和组成部件6. 机械结构与运动学7. 机器人的传感器和感知系统8. 机器人的控制系统9. 机器人的决策与规划10. 机器人的学习与智能化11. 机器人的运动规划与路径规划12. 机器人图像处理与视觉导航13. 机器人的自主导航与定位14. 机器人的力学与动力学建模15. 机器人的运动控制与力控制16. 机器人和人类的协作与共存17. 机器人和社会的互动与影响18. 机器人的道德与伦理问题19. 机器人在工业生产中的应用20. 机器人在医疗领域的应用21. 机器人在农业领域的应用22. 机器人在交通运输中的应用23. 机器人在环境监测与保护中的应用24. 机器人在教育与娱乐中的应用25. 机器人在日常生活中的应用26. 机器人与人类的情感交流27. 机器人的机器学习与模式识别28. 机器人的语音识别与自然语言处理29. 机器人的计算机视觉与物体识别30. 机器人的路径规划与轨迹跟踪31. 机器人的机器人操作系统32. 机器人的机器人建模与仿真33. 机器人的机器人编程与控制34. 机器人的可重构与自组织能力35. 机器人的运动学参数标定与标定精度36. 机器人的感知误差与补偿方法37. 机器人的决策与规划的求解算法38. 机器人的运动控制与力控制算法39. 机器人的自主导航与定位算法40. 机器人的机器学习与智能化算法41. 机器人的运动规划与路径规划算法42. 机器人的图像处理与视觉导航算法43. 机器人的语音识别与自然语言处理算法44. 机器人的计算机视觉与物体识别算法45. 机器人的路径规划与轨迹跟踪算法46. 机器人的机器人操作系统算法47. 机器人的机器人建模与仿真算法48. 机器人的机器人编程与控制算法49. 机器人的可重构与自组织算法50. 机器人的控制算法的稳定性分析51. 机器人的误差鲁棒性分析与控制52. 机器人的能源管理与优化53. 机器人的可靠性与安全性设计54. 机器人的维护与故障诊断55. 机器人的人机界面与交互设计56. 机器人的社会接纳与公众认知57. 机器人的技术标准与法律法规58. 机器人的知识产权与专利策略59. 机器人的市场前景与商业化应用61. 机器人的人力资源与任务分配62. 机器人的团队协作与任务分工63. 机器人的项目管理与供应链64. 机器人的投资与融资策略65. 机器人的产业政策与发展战略66. 机器人的智能化与自动化67. 机器人的创新与技术竞争力68. 机器人的可持续发展与环境保护69. 机器人的文化与社会影响70. 机器人的国际合作与交流71. 机器人的生态系统与生态效应72. 机器人的区域发展与战略布局73. 机器人的国际标准与技术创新74. 机器人的个人隐私与信息安全75. 机器人的社会接受度与人机关系76. 机器人的自主性与责任问题77. 机器人的养老与健康服务78. 机器人的智能化与智慧城市79. 机器人的网络与云计算80. 机器人的数据存储与处理81. 机器人的机器人协同与协作82. 机器人的人工智能与深度学习83. 机器人的虚拟现实与增强现实84. 机器人的人体工程学与人机界面85. 机器人的机器人道德与伦理86. 机器人的机器人法律与政策87. 机器人的机器人经济学与商业模式88. 机器人的机器人教育与技术培训89. 机器人的机器人创业与创新90. 机器人的机器人科技与科研92. 机器人的机器人运营与维护93. 机器人的机器人安全与风险评估94. 机器人的机器人测试与验证95. 机器人的机器人监管与质量控制96. 机器人的机器人认证与准入97. 机器人的机器人可靠性与故障排除98. 机器人的机器人标准与规范99. 机器人的机器人技术评估与评价100. 机器人的机器人未来发展趋势。
学年第一学期第十一讲机器人导论
计算
新的位置估计 p(k1k1) 协方差 p(k1k1)
5.6.1
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
马尔科夫和卡尔曼滤波器实现的定位/
5.6.1
Markov Kalman Filter Localization
马尔科夫(Markov)定位
定位过程可以从任何未知未知开始 恢复歧义.
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
马尔科夫定位/Markov Localization:
5.6.2
Case Study 1 - Topological Map (2)
办公环境的拓扑地图
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
马尔科夫定位/Markov Localization: Case Study 1 - Topological Map (3)
5.6.2
Applying probabilty theory to robot localization
P(A): 事件 A 是真的概率. e.g. p(rt = l): 机器人 r 在 t 时刻处于位置 l 的概率
给定执行动作和传感器测量,计算机器人处在每个位置的概率. P(A|B): 事件 B 发生的前提下 事件 A 发生的条件概率
学年第一学期第十一讲机器人导论
概率地图实现的定位/ Probabilistic, Map-Based Localization (2)
动作更新/Action update 动作模型/action model ACT
5.6.1
这里 ot: 编码器测量值, st-1: 先验信念状态(prior belief state) 不确定性增长
第一学期第六讲机器人导论
交叉敏感度/Cross-sensitivity
对与目标参数正交的环境参数的敏感度
误差与准确度/Error & Accuracy
传感器输出值与真实值之间的差
error
4.1.2
m =测量值 ,v = 真实值
移动机器人需要感知、分析和解释周围的状态 真实环境中的测量是动态变化并产生误差的. 例如:
变化的光照条件/changing illuminations 镜面产生的反射/specular reflections 吸收声光的表面/Light or sound absorbing surfaces 机器人传感器对机器人姿态和机器人环境动力学的交叉敏感度
光学陀螺仪/Optical Gyroscopes
商用开始于80年代初期在飞机上安装使用. 观学陀螺仪/Optical gyroscopes
利用同一光源发射的两个单色束角或激光光束获得 速度(导向)传感器. 一束顺时针行进通过光纤, 另一束绕圆柱体逆时针行进 激光光束沿着旋转方向行进 行进路径偏短-> 表现出较高的频率 两束光频率之差Df 正比于圆柱体的角速度 W 新的固体光学陀螺仪也是基于同样原理采用微加工工艺制作.
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
一般分类/General Classification (1)
/触觉 /轮置电机传感器
/朝向
4.1.1
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一般分类/General Classification (2)
/地面信标 /主动测距
学年第一学期第十一讲机器人导论
然而, 为了随时更新状态空间中所 有位置的概率,需要离散网格表示
卡尔曼(Kalman)滤波器定位
精确有效的跟踪机器人.
然而, 若机器人的不确定性增加 (e.g. 发生碰撞),卡尔曼滤波器将失 效,位置信息将丢失.
为此使用细化网格所需的存储和处 理能力是十分关键的.
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
马尔科夫定位/Markov Localization (1)
马尔科夫定位 利用了状态空间中所有位置的概率信息.
通常将环境模型化成具有有限状态(位置)网格或拓扑图.
在每个更新过程中, 更新每个状态(元素)的概率.
5.6.2
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
0.2 × 0.05 × 0.7 × × 0.7 × 0.7 × 0.9 × 0.1 p(4| it) = 0.003.
同理对情形 {1-2}{2},可同样计算得到 p(2| it) = 1.00 × 0.9 × 0.9=0.3
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
马尔科夫定位/Markov Localization: Case Study 2 – Grid Map (1)
b
p ( k 1 k ) p f p ( k k ) p fT u f u ( k ) u fT
感知更新/Perception update 感知模型/perception model SEE
这里 it: 外部感受传感器输入, s’1: 更新信念状态 不确定性降低
概率地图实现的定位/
5.6.1
Probabilistic, Map-Based Localization (3)
机器人导论绪论课件
02
机器人的发展历程与趋势
机器人的发展历程
起步期
01
机器人的概念起源于20世纪初,但当时的技术和理论基础都较
为薄弱,发展缓慢。
发展期
02
随着计算机技术、传感器技术和控制技术等的发展,机器人技
术得到了迅速发展,并逐渐应用于工业生产。
成熟期
03
机器人技术逐渐成熟,应用领域也不断扩大,包括医疗、军事、
强化学习
机器人通过与环境的交互,学习 如何在给定的任务中获得最大的 累积奖励。强化学习在机器人控 制、路径规划等任务中具有很大
的潜力。
总结
机器人的关键技术涵盖了感知、 控制和学习等多个方面。这些技 术的发展将推动机器人在更多领 域的应用,为人类生活带来更多
便利。
04
机器人的应用领域与挑战
机器人的能够独立完成更多任务,减少 对人类的依赖。
03
机器人的关键技术
机器人感知技 术
环境感知
机器人通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等设备获取环境信息,实现环境 的感知和理解。这些感知数据可以用于构建地图、定位、避障等任务。
自身状态感知
机器人需要感知自身的状态,如位置、姿态、速度等,以实现精确的运动控制。 通常通过内部传感器,如加速度计、陀螺仪、编码器等实现。
02
机器人通常装备有各种先进的技 术,如人工智能、计算机视觉、 语音识别等,以实现更高级别的 自主性和智能化。
机器人的分 类
按照应用领域分类
包括工业机器人、服务机器人、医疗机器人、军事机器人等。工业机器人主要用于生产线 上的自动化生产,服务机器人则用于家庭、酒店等服务场所,医疗机器人可以协助医生进 行手术等操作,军事机器人可用于侦察、作战等任务。
机器人学导论
编程语言应用:机器人 操作系统、算法开发、
人机交互等
机器人的控制策略
01 控制策略类型:基于模型的控制、基于规则的控制、基于学习的控制等 02 控制策略选择:根据机器人应用场景、性能要求、技术成熟度等综合考虑 03 控制策略优化:参数调整、算法改进、系统集成等
05
机器人学的研究方法与创新
机器人学的研究方法
理论研究:数学建模、算法设计、性能分析等 实验研究:仿真实验、实验室测试、实际应用等 计算研究:计算机模拟、计算性能评估、计算优化等
机器人学的创新方向
01 技术创新:新型传感器、高性能驱动系统、先进控制算法等 02 应用创新:新兴应用领域、跨界融合、产业升级等 03 制度创新:政策支持、产学研合作、人才培养等
产业升级:传统产业的智能化改造、 新兴产业的培育与发展
技术创新:新型传感器、 高性能驱动系统、先进
控制算法等
市场需求:家庭、医疗、 教育、军事等领域的机
器人应用需求
机器人学对社会的影响
经济影响:提 高生产效率、 降低生产成本、 促进产业升级
01
社会影响:改 变生活方式、 提高生活质量、 促进社会进步
机器人学的关键技术
关键技术一:传感器技术
• 传感器的设计与制造 • 传感器的集成与融合 • 传感器的性能评估与优化
关键技术二:控制技术
• 控制算法的设计与实现 • 控制系统的稳定性与可靠性 • 控制系统的性能评估与优化
关键技术三:人工智能技术
• 机器学习与深度学习 • 自然语言处理与计算机视觉 • 智能决策与规划
机器人学的未来发展趋势
机器人技术的普及与推广:家庭机器 人、教育机器人、医疗机器人等
机器人技术的深度融合: 人工智能、物联网、大
第二学期第三讲机器人导论
认知
路径
运动控制
3
运动学/Mobile Robot Kinematics
目标
描述和控制机器人的运动行为 类似操作手的运动学 不同的是,移动机器人可在环境中不受限制的移动
? 无法直接测量机器人的位置 ? 位置需要随之时间累积 ? 不可避免导致位置估计的误差
-> 面临的最严峻的挑战
理解机器人的运动需要从理解机器人运动能力(机动性)开始 机器人的运动是轮子运动的综合结果 机器人的机动性是轮子运动约束的综合结果 从轮子所受约束对机器人机动性的影响开始
?? 0
0 1??
XR ?
XI
实例/Example
3.2.1
轮子的运动模型 /Motion Model of Wheels
Rolling motion Lateral slip
轮子的运动Constraints: Assumptions
v
3.2.3
运动学/Kinematics Model
3.2.1
yI v(t) s(t) ?
xI
机器人位置的表示 /Representing Robot Position
3.2.1
?XI ,YI ?
YI
?XR ,YR?
?I ? ?x y ? ?T
YR
P
? cos? sin? 0?
R?? ?? ??? sin? cos? 0??
标准轮/Fixed StandardWheel
实例/Example
3.2.3
假定轮子 A 所处的位置使得
a =0和b=0
这意味着轮子的接触点在 XI 上,轮面与 YI平行。 若 ? = 0, 则侧滑 约束约简为:
3.2.3
机器人导论01绪论PPT课件
1927年,美国西屋公司工程师温兹利制造了第一个机器人“电报 箱”,并在纽约举行的世界博览会上展出,它是一个电动机器人, 装有无线电发报机,可以回答一些问题,但该机器人不能走动。
春秋后期,据《墨经》记载,鲁班曾制造过一只木鸟,能在空中飞行 “三日不下” 。
公元前2世纪,古希腊人发明了最原始的机器人──太罗斯,它是以水、 空气和蒸汽压力为动力的会动的青铜雕像,它可以自己开门,还可以 借助蒸汽唱歌。
1800年前的汉代,大科学家张衡不仅发明了地动仪,而且发明了计 里鼓车,计里鼓车每行一里,车上木人击鼓一下,每行十里击钟一下。
(6) 机器人语言;
(7) 装置与系统结构;
(8) 机器人智能等。
网络化控制与智能仪器仪表教育部
26.09.2020
重点实验室
9
1.3 机器人的定义和分类
(Definition and Classifying for Robots)
网络化控制与智能仪器仪表教育部
26.09.2020
重点实验室
4
1.2 机器人的发展历史
( The Developing History of Robots )
古代“机器人”——现代机器人的雏形
人类对机器人的幻想与追求已有3000多年的历史
西周时期,我国的能工巧匠偃师研制出的歌舞艺人,是我国最早记载 的机器人。
网络化控制与智能仪器仪表教育部
26.09.2020
重点实验室
机器人学导论
机器人的动力学模型
牛顿-欧拉方程
拉格朗日方程
凯恩方法
雅可比矩阵
机器人的运动规划与控制
运动学:研究机器人末端执行器的位置和姿态信息 动力学:研究机器人末端执行器的力和力矩信息 运动规划:根据任务要求,规划机器人的运动轨迹 控制:通过控制器对机器人进行实时控制,实现运动规划
机器人的感知与感
05
知融合
01
添加章节标题
02
机器人学概述
机器人的定义与分类
机器人的定义: 机器人是一种能 够自动执行任务 的机器系统,具 有感知、决策、
执行等能力
机器人的分类: 根据应用领域、 结构形式、智能 化程度等不同, 机器人可分为多 种类型,如工业 机器人、服务机 器人、特种机器
人等
机器人学的研究领域
机器人设计:研究机器人的结构、 运动学和动力学
机器人的感知技术
添加项标题
视觉感知技术:通 过摄像头获取环境 信息,识别物体、 场景等,实现机器 人视觉导航、物体 识别等功能。
添加项标题
听觉感知技术:通 过麦克风获取声音 信息,识别语音、 音乐等,实现机器 人语音交互、音乐 识别等功能。
添加项标题
触觉感知技术:通过 触觉传感器获取接触 信息,识别物体的形 状、大小、硬度等, 实现机器人触觉导航、 物体抓取等功能。
执行器作用:根据控制信号执行相应的动作,如移动、转动等
机器人的感知系统
传感器类型:视觉、听觉、触觉等 传感器工作原理:图像处理、语音识别、触觉反馈等 传感器在机器人中的应用:导航、目标识别、物体抓取等 感知系统对机器人性能的影响:精度、稳定性、安全性等
机器人的运动学与
04
动力学
机器人的运动学方程
学年第二学期第五讲机器人导论
缺点
很多情形预先规划有效的轨迹有相当难度
涉及机器人速度和加速度的限制和约束
无法适应或更正环境动态变化产生
形成的轨迹通常不是光滑的
3.6.1
goal xI
运动控制之反馈控制
3.6.2
Feedback Control, Problem Statement
yR
v(t) xR
( t)
start
e
goal
考虑
yR
{ 1,2=/2, 1=0, 2= }
侧滑约束退化
工作空间由3D退化成为1D
{ y=0, =0 } 滚动约束
[ -sin(+) cos(+) lcos ]R()I’+r’=0 等价地可以表示成
=(x/r)+0
3.4.2 xR
3.4.3
路径 / 轨迹 : 全向驱动/Omnidirectional Drive
3.6.2
3.6.2
控制路径/Resulting Path
稳定性问题/Stability Issue
可以进一步证明,在下述条件下,闭环系统是局部指数稳定的
3.6.2
证明:
k 0;k 0;k k 0
对于接近于零的 x cosx = 1, sinx = x , 则有
矩阵 A 的特征多项式为 不难看出,其所有根均具有负实部。得证。
以描述成
I x cos
y
sin
0
0
10v
Dy
运动控制: 坐标变换/Coordinates Transformation
在惯性参考坐标系中进行及坐标变化:
= x2 y2
a tan 2( y, x)
y
《机器人导论》机器人逆运动学
行器有两种可能的方位,在工作空间的边界上只能一种可能的方位。
第四章: 操作臂逆运动学 4.2 可解性
当一个操作臂少于6自由度时,它在三维空间内不能达到 全部位姿. ---操作臂的工作空间是一个子空间. ---更简单的操作臂的工作空间是这个子空间的子集.
对于少于6个自由度的操作臂来说,给定一个确定的一般 目标坐标系,什么是最近的可达目标坐标系?
4 4 1800 5 5 6 6 1800
由于关节运动的限制, 这8个解中的某些解是不能实现的.
第四章: 操作臂逆运动学 4.2 可解性
通常,连杆的非零参数越多,达到某一特定目标的方式也越多. 以一个具有6个旋转关节的操作臂为例,解的最大数目与等于零的连 杆长度参数的数目相关。非零参数越多,解的最大数目就越大.
3. 通过化简为多项式的代数解法 万能公式:
u tan
2
,
cos
1 u2 1 u2
,
sin
2u 1 u2
,
tan sin 2 1 cos
第四章: 操作臂逆运动学 4.3 代数解法和几何解法
例子: 求解超越方程 acos bsin c 的 .
利用:
Then we have:
1
平面内的角度是可以相加的,因此三个连杆的角度之和即为最后一个连杆 的姿态:
1 2 3 This equation is solved for 3 to complete our solution.
第四章: 操作臂逆运动学 4.3 代数解法和几何解法
y
x2 y2
0
02T
x x2 y2
0
机器人导论第二章 空间描述和变换
❖为什么要引进齐次坐标,它有什么优点?
❖机器人的坐标变换主要包括平移和旋转变换,平移是矩 阵相加运算,旋转则是矩阵相乘,综合起来可以表示为p’ = m1*p + m2(m1旋转矩阵,m2为平移矩阵,p为原向量,p’ 为变换后的向量).引入齐次坐标的目的主要是合并矩阵 运算中的乘法和加法,合并后可以表示为p' = M*p的形式. 即它提供了用矩阵运算把二维、三维甚至高维空间中的 一个点集从一个坐标系变换到另一个坐标系的有效方法.
A
P
BP
PA BORG
这个例子说明了如何将一个矢量从 一个坐标系映射到另一个坐标系。 映射的概念,即描述一个坐标系到 另一个坐标系的变换。
两个坐标系具有相同的姿态
关于旋转坐标系的映射
❖ 我们已知矢量相对于某坐标系{B}的定义 BP ,怎样求矢量相对 另一个坐标系{A}的定义 AP ?且这两个坐标系原点重合。
{B}绕 Zˆ 轴旋转30度
0.866
A B
R
0.500
0.000
0.500 0.866 0.000
0.000 0.000 1.000
0.0
已知:
B P 2.0
0.0
1.000
求出
AP
:
A
P BAR BP
1.732
0.000
❖齐次坐标
❖所谓齐次坐标就是将一个原本是n维的向量用一个n+1 维向量来表示.有一个特定的投影附加于n维空间,也可以 把它看作一个附加于每个矢量的比例系数.
❖三维直 v x y zT ❖齐次 v wx wy wz wT
❖角坐标
❖坐标
显然,齐次坐标表达并不是唯一的,随w值的不同而不同. 在计算机图学中,w 作为通用比例因子,它可取任意正值, 但在机器人的运动分析中,总是取w=1.
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机器人导论课后学习13301084-钟奎(1)ARM的发展简史ARM最早于1990年由Acorn改组而来,之前Acorn时期开发出自己第一代32位、6MHz、3.0μm处理器,即ARM1,并用它做出一台 RISC指令集的计算机,也就是说当时还是在沿袭传统的方式,自己设计芯片出售芯片,早期使用Acorn 芯片产品的包括苹果的Newton pad等。
RISC 即精简指令集计算机,起初为达到降低售价把面积设计的小,功耗低是顺带的优势,而价格低廉功耗少天然适合移动设备,1990年11月,从苹果获得150万英镑投资,从VLSI获25万英镑投资,Acorn则是12个工程师和作价150万英镑的IP,外加一个办公的谷仓,重组后的Acorn开启世界标准之旅。
初创时期的ARM没有商业经验没有管理经验,当然也没有世界标准这种愿景,运营资金紧张,工程师人心惶惶,最后ARM决定自己不生产芯片,转而以授权的方式将芯片设计方案转让给其他公司,即“Partnership”开放模式,公司在1993年实现盈利,1998年纳斯达克和伦敦证券交易所两地上市,同年基于ARM 架构芯片出货达5000万片。
进入2000年,开始受益于手机以及其他电子产品的迅速普及,ARM系列芯片呈爆炸性增长,2001年11月出货量累积突破十亿片,2011年基于ARM系列芯片单年出货79亿片,年营收4.92亿英镑(合7.85亿美元),净利润1.13亿英镑。
ARM 的发展代表了半导体行业某种趋势,即从完全的垂直整合到深度的专业化分工,70年代半导体行业普遍采用上中下游的垂直整合封闭式生产体系,80年代开始半导体行业开始分化,出现垂直整合和分工化的系统制造、定制集成等两个体系,台积电的晶圆代工模式进一步推动了专业分工的发展,半导体行业分工进一步细化,形成IP、设计、晶圆、封装价上下游体系,ARM处于价值链顶端。
(2)STM32系列微控制器的特点STM32系列给MCU用户带来了前所未有的自由空间,提供了全新的32位产品选项,结合了高性能、实时、低功耗、低电压等特性,同时保持了高集成度和易于开发的优势。
STM32控制器的主要优点:使用ARM最新的、先进架构的Cortex-M3内核。
哈佛结构。
1.25 DMIPS/MHz和0.19 mW/MHz。
Thumb-2指令集以16位的代码密度带来了32位的性能。
单周期乘法指令和硬件除法指令。
内置了快速的中断控制器,提供了优越的实时特性,中断间的延迟时间降到只需6个CPU周期,从低功耗模式唤醒的时间也只需6个CPU周期。
与ARM7TDMI®相比运行速度最多可快35%且代码最多可节省45%。
关于Cortex-M3内核更多内容,请参阅第一章。
杰出的功耗控制。
高性能并非意味着高耗电。
STM32经过特殊处理,针对应用中三种主要的能耗需求进行了优化,这三种能耗需求分别是运行模式下高效率的动态耗电机制、待机状态时极低的电能消耗和电池供电时的低电压工作能力。
为此,STM32提供了三种低功耗模式和灵活的时钟控制机制,用户可以根据自己所需的耗电/性能要求进行合理的优化。
出众及创新的外设。
STM32的优势来源于两路高级外设总线(APB)结构,其中一个高速APB(可达CPU的运行频率),连接到该总线上的外设能以更高的速度运行。
最大程度的集成整合。
STM32内嵌电源监控器,减少对外部期间的需求,包括上电复位、低电压检测、掉电检测和自带时钟的看门狗定时器。
使用一个主晶振可以驱动整个系统。
低成本的4~16MHz晶振即可驱动CPU、USB以及所有外设,使用内嵌PLL产生多种频率,可以为内部实时时钟选择32KHz的晶振。
内嵌出厂前调校的8MHz RC振荡电路,可以作为主时钟源。
额外的针对RTC或看门狗的低频率RC电路。
LQPF 100封装芯片的最小系统只需要7个外部无源器件。
易于开发,可使产品快速进入市场。
使用STM32,你可以很轻松地完成产品的开发,ST提供了完整、高效的开发工具和库函数,帮助开发者缩短系统开发时间。
STM32固件库。
STM32固件库提供易用的函数可以使用户方便地访问STM32的各个标准外设,并使用它们的所有特性。
这个免费的软件包提供的驱动覆盖了从GPIO到定时器,再到CAN、I2C、SPI、UART和ADC等等的所有标准外设。
对应的C源代码只是用了最基本的C编程的知识,经过严格测试,并且配有完整的文档。
它兼容所有基于ARM内核的C编译器,并且和最新的MISRA C兼容。
STM32固件库沿用了STR7和STR9的API(应用程序接口),和他们相同。
USB开发工具集。
在更广的应用领域中,USB功能的实现将变得越来越方便,因为USB开发工具集提供了完整的,经过验证的固件包,使得用户可以顺利地开发各个类的USB固件,其中包括:用于普通的设备管理任务的控制传输。
中断传输,附带人机界面类(HID)鼠标/游戏杆例程。
批量传输,附带大规模存储(mass storage)例程。
同步传输,附带扬声器/麦克风例程。
这个工具集还包含了通过USB接口进行固件升级的DFU以及在USB接口上模拟RS232接口的虚拟串口例程(CDC类的实现)。
开发工具。
意法半导体以及众多第三方为32位STM32微控制器提供了从低成本到高端的全套开发工具,包括简单易用的入门套件,完整的开发工具方案,编程工具以及嵌入式操作系统,所有这些都是为基于ARM Cortex-M3内核的STM32专门定制的。
常用的第三方开发工具有Keil MDK和IAR EWARM,这两个工具的使用在后面的章节将会做详细介绍。
Internet支持。
从您可以从/stm32获取最新的STM32微控制器的新闻、资料下载以及文档信息。
要获取更多的专用的第三方工具的信息,请访问相关的第三方工具供应商的网页。
(3)课堂有关知识内容1.冯·诺依曼结构冯·诺依曼结构,又称为普林斯顿体系结构,是一种将程序指令存储器和数据存储器合并在一起的存储器结构。
取指令和取操作数都在同一总线上,通过分时复用的方式进行;缺点是在高速运行时,不能达到同时取指令和取操作数,从而形成了传输过程的瓶颈。
由于程序指令存储地址和数据存储地址指向同一个存储器的不同物理位置,因此程序指令和数据的宽度相同,如英特尔公司的8086中央处理器的程序指令和数据都是16位宽。
目前使用冯·诺依曼结构的CPU和微控制器有很多。
其中包括英特尔公司的8086及其他CPU,TI的MSP430处理器,ARM公司的ARM7,MIPS 公司的MIPS处理器。
2. 哈佛结构哈佛结构是一种将程序指令存储和数据存储分开的存储器结构,它的主要特点是将程序和数据存储在不同的存储空间中,即程序存储器和数据存储器是两个独立的存储器,每个存储器独立编址、独立访问,目的是为了减轻程序运行时的访存瓶颈。
如图,哈佛结构的计算机由CPU、程序存储器和数据存储器组成,程序存储器和数据存储器采用不同的总线,从而提供了较大的存储器带宽,使数据的移动和交换更加方便,尤其提供了较高的数字信号处理性能。
目前使用哈佛结构的中央处理器和微控制器有很多,除了上面提到的Microchip公司的PIC系列芯片,还有摩托罗拉公司的MC68系列、Zilog公司的Z8系列、ATMEL公司的AVR系列和安谋公司的ARM9、ARM10和ARM11。
哈佛结构与普林斯顿结构处理器相比,处理器有两个明显的特点:使用两个独立的存储器模块,分别存储指令和数据,每个存储模块都不允许指令和数据并存;使用独立的两条总线,分别作为CPU与每个存储器之间的专用通信路径,而这两条总线之间毫无关联。
随着CPU设计的发展,流水线的增加,指令和数据的互斥读取影响CPU指令执行的scale程度。
哈佛结构中数据存储器与程序代码存储器分开,各自有自己的数据总线与地址总线,取操作数与取指令能同时进行。
但这是需要CPU提供大量的数据线,因而很少使用哈佛结构作为CPU外部构架来使用。
对于CPU内部,通过使用不同的数据和指令cache,可以有效的提高指令执行的效率,因而目前大部分计算机体系都是在CPU 内部的使用哈佛结构,在CPU外部使用冯·诺依曼结构。
3CISC 和RISC指令系统CISC是指复杂指令系统计算机(ComplexInstruction Set Computer);RISC是指精减指令系统计算机(Reduced Instruction Set Computer)。
CISC指令系统是一种大量指令很少使用的指令系统。
它不仅带来计算机结构上的复杂性,同时使微程序设计更为复杂,致使出错的概率增加。
此外,大量使用操作复杂的存储器——存储器操作指令,因而也很难大幅提高计算机的效率。
RISC结构的最大特点是指令系统简单。
其设计原则是使计算机的结构更加简单、更加合理,使系统达到最高的有效速度。
为此,首先简化硬件设计,排除那些实现复杂功能的复杂指令,而保留能提高机器性能并且使用频率最高的指令。
精减指令系统计算机开始出现于80年代中、后期。
这是计算机体系结构发展史又一次重大的变革,是计算机发展的必然趋势。
RISC技术的特点是:①采用高效的流水线操作:使指令在流水线中并行地操作,从而提高处理数据和指令的速度。
②指令格式的规格化和简单化:为与流水线结构相适应且提高流水线的效率,指令的格式必须趋于简单和固定的规式。
比如指令采用16位或32位的固定的长度,并且指令中的操作码字段、操作数字段都尽可能具有统一的格式。
此外,尽量减少寻址方式,从而使硬件逻辑部件简化且缩短译码时间,同时也提高了机器执行效率和可靠性。
③采用面向寄存器堆的指令:RISC结构采用大量的寄存器——寄存器操作指令,使指令系统更为精简,控制部件更为简化,指令执行速度大大提高。
由于VLSl技术的迅速发展,使得在一个芯片上做大量的寄存器成为可能,这也促成了RISC结构的实现。
④采用装入/存储指令结构:在ClSC结构中,大量设置存储器——存储器操作指令,频繁地访问内存。
将会使执行速度降低。
RISC结构的指令系统中,只有装入/存储指令可以访问内存,而其它指令均在寄存器之间对数据进行处理。
用装入指令从内存中将数据取出,送到寄存器;在寄存器之间对数据进行快速处理,并将它暂存在那里,以便再有需要时,不必再次访问内存。
在适当的时候,使用一条存储指令再将这个数据送回内存。
采用这种方法可以提高指令执行的速度。
CISC(复杂指令集计算机)和RISC(精简指令集计算机)是当前CPU的两种架构。
它们的区别在于不同的CPU设计理念和方法。
早期的CPU全部是CISC架构,它的设计目的是要用最少的机器语言指令来完成所需的计算任务。
RISC和CISC是设计制造微处理器的两种典型技术,虽然它们都是试图在体系结构、操作运行、软件硬件、编译时间和运行时间等诸多因素中做出某种平衡,以求达到高效的目的,但采用的方法不同,因此,在很多方面差异很大.RISC设计者把主要精力放在那些经常使用的指令上,尽量使它们具有简单高效的特色。