合作机器人的关键技术及仿真研究
Robocup3D仿真比赛关键技术的研究_个体技术的设计
第四章RoboCup3D仿真比赛中个体技术的设计在RoboCup3D仿真比赛中，11个球员为了完成赢得比赛的共同目标而互相合作。
两个球队之间的对抗实际上就是两个球队策略程序之间优劣的较量。
比赛的结果很大程度上是由球员所具备的技能来决定的。
仿真比赛客户端程序中，球员的技能实际上就是它所具备的能完成某个动作的能力，一个球员的行为特点也与它具备的技能有关，在多智能体系统中，单个智能体的技能对整个多智能体系统的性能有很大影响，体现在RoboCup3D中就是单个球员所具备的能力。
球员所具备的技能可以分解成许多基本的动作，一些高级的动作正是由一系列基本的动作所组成的，整个球队的策略都可以理解为单个球员技能的协调与合作。
球员的动作分为高层动作和中层动作以及底层动作[29]。
如图4.1所示，较高的动作都是通过调用一系列较低一层的动作来实现，最底层的动作实际上也就是最基本的指令(dash, kick, beam, say等)，这些指令是能被服务器直接理解和接受的，每个球员根据当前的世界模型的状态来决定执行相应的技能动作。
而中层动作包括射门、守门、拦截、带球等。
高层动作一般是指由两个或两个以上的机器人通过相互配合完成的动作，如一射一传、二过一以及下底传中等[30-31]。
其中要注意的是，选择某个技能动作只是产生了一系列基本命令的集合而已，而服务器并不能保证一定可以执行这些指令集合。
比如有个球员要执行跑位的战术动作，但是它的体力值已经耗尽，而执行这个复合动作包含着dash这样的基本指令，根据Server的说明，执行dash动作需要消耗一定的体力值，所以只有当体力值大于dash所要求的才可以响应。
本章主要针对踢球、拦截、射门、守门、带球这几个动作进行分析讨论。
图4.1个体动作的层次关系4.1 踢球动作的设计踢球动作有一定的复杂性，首先需要弄清它的基本模型。
我们知道，球员的半径为0.22m，球的半径为0.111m，而踢球半径是0.04 m，直接加和就是0.371m，因此踢球时球员和球心平面距离的取值范围是0.32m到0.38m。
基于工业机器人“虚实融合”仿真教学的实践与研究
基于工业机器人“虚实融合”仿真教学的实践与研究摘要：本文阐述了工业机器人虚拟仿真工作站为机器人专业同学搭建学习平台，以项目为载体，借助工业机器人虚拟仿真工作站开展项目制的学习,构建具有学校特色的工业机器人虚拟仿真工作站服务于教学，提高学生的机器人技术应用水平，更好的与企业实际应用相衔接，为学生提供了一种与工业环境下相同的逼真虚拟环境，为学生全面掌握机器人技术提供了一种有效方法，为工业机器人技术的推广和应用提供了一种技术解决方案。
关键词：工业机器人虚实融合RobotStudio一、变阻隔为交互通过RobotStudio、KABA、RobotArt等工业机器人仿真软件，帮助学生了解什么是工业机器人仿真技术，学习如何构建基本工业机器人仿真工作站，建模功能的使用，机器人离线轨迹编程，Smart组件应用，带导轨和变位机的机器人系统创建与应用，仿真软件在线功能的应用，使学生的工业机器人基础指令和工业机器人本体基础操作部分的学习，全部利用电脑仿真软件进行教学。
实训室共配置50台电脑，可以做到学生一人一工位，增加学生的编程与操作练习时间。
同时每台电脑配置真实工业机器人示教器，增强了学生的实际操作感受，避免了传统仿真软件教学普遍存在真实操作感受差的缺点，也缩短了仿真操作到真实操作的过渡周期。
实训室前部的真实工业机器人操作平台可以通过网络与电脑进行在线连接，学生编写的程序通过仿真验证无误后可直接传输到真实平台上进行在线验证操作，使学生建立真实的距离尺寸以及速度参数的概念，并将这种概念纠正学生在仿真教学中出现的参数偏差大的问题。
图1 工业机器人实训工作台图2 工业机器人虚拟仿真工作站二、变一维为三维构建虚实融合仿真实训系统，硬件上配备符合仿真要求的实训室，包括50台电脑、2台交换机、1台教师演示电脑、50套桌椅、手持示教器，还特别配备了一套工业机器人实训设备等。
通过仿真软件、机器人示教器、工业机器人操作平台三类教学平台，三维一体开展教育教学工作。
协作机器人技术的仿生学设计与仿真模拟
协作机器人技术的仿生学设计与仿真模拟近年来，随着机器人技术的快速发展和人工智能的不断进步，协作机器人成为了工业制造中的重要工具和研究领域。
在协作机器人中，仿生学设计与仿真模拟技术的应用成为了研究人员关注的焦点。
本文将讨论协作机器人技术的仿生学设计与仿真模拟，并探讨其在工业制造中的应用前景。
协作机器人是指能够与人类进行高效合作的机器人系统。
它们具备感知环境、学习能力和自适应控制等特点，可以与人类共同完成各种任务，提高生产效率和工作质量。
仿生学设计与仿真模拟技术的引入为协作机器人的研究和开发带来了新的思路和方法。
仿生学设计是通过模仿生物系统的结构和功能来设计机械系统。
在协作机器人技术中，研究人员可以通过仿生学的方法来设计机器人的运动机构和控制系统。
例如，借鉴昆虫的行走方式，研究人员可以设计出更加自由灵活的机器人腿部结构，使其能够适应不同的工作环境和任务需求。
另外，仿生学设计还可以通过模仿生物系统的感知和学习能力来提高机器人的智能水平。
研究人员可以借鉴人类大脑的神经网络结构，设计出更加高效的机器学习算法，并将其应用于协作机器人系统中，使其能够更好地完成各种任务。
仿真模拟技术是通过计算机模型对机器人系统进行模拟和测试。
协作机器人的研发过程通常需要大量的试验和测试，然而这样的过程既耗时又昂贵。
借助仿真模拟技术，研究人员可以在计算机中建立机器人系统的模型，并对其进行各种情况下的仿真测试。
在仿真模拟中，研究人员可以快速调整参数和设定条件，以评估机器人系统在不同环境下的性能和稳定性。
通过仿真模拟，可以有效减少实际试验的次数和成本，并提高机器人系统的设计效率。
协作机器人技术的仿生学设计与仿真模拟在工业制造中有着广泛的应用前景。
首先，在生产线上，协作机器人可以与工人合作完成重复性、高风险或繁琐的工作任务，提高工作效率和安全性。
仿生学设计和仿真模拟技术能够使机器人适应不同生产环境和任务需求，同时提高机器人系统的性能和精度。
基于RobotOperatingSystem的机器人控制与仿真技术研究
基于RobotOperatingSystem的机器人控制与仿真技术研究第一章：引言机器人技术的不断发展已经成为当今世界科技的重要领域。
Robot Operating System（ROS）是一款著名的机器人控制和仿真框架，已经被广泛应用于机器人领域。
此外，ROS还具有开源的特点，使得许多研究人员和工程师得以快速地开发和测试机器人应用程序。
本文旨在探讨基于Robot Operating System的机器人控制和仿真技术的研究。
第二章：Robot Operating SystemRobot Operating System（ROS）是一个开源的机器人软件框架，以C ++和Python编写，并被视为机器人控制和仿真的最佳解决方案之一。
ROS不仅提供了各种功能强大的程序库和工具，同时还具有对多种通信协议和操作系统的支持。
ROS的主要目标是提高开发和测试机器人应用程序的效率，以及提供程序重用和可拓展性。
ROS架构的基础是由消息传递、服务等角色构成的通信层。
通过这些通信层，ROS可实现多种任务，例如避障、自主导航、机器人感知等工作。
ROS还包括一个运行时环境，称为roscore，它充当ROS应用程序之间通信的中心节点。
第三章：机器人控制在ROS的支持下，机器人控制可以通过ROS动作库实现。
ROS动作库是一个API，可用于控制机器人的移动、姿态、传感器和执行器等功能。
它包含控制机器人的行为和状态信息，并使机器人操作便于可扩展和应用。
在ROS中，机器人的动作被表示为由动作服务器提供的动作消息。
当动作服务器提供机器人动作时，客户端可以订阅相应的动作消息以及告知动作服务器它是否已准备就绪可以处理该消息。
第四章：机器人仿真在机器人控制领域，机器人仿真是一项非常重要的任务，ROS提供了强大的仿真工具Gazebo，用于建模、仿真和测试机器人。
Gazebo提供了三维仿真环境，支持各种机器人类型和传感器模拟。
其基本结构包括一个物理引擎、可视化引擎和传感器模型库。
机器人仿真及其自动化研究进展
境 进入 人 的 日常生 活 环 境一 医 院 、办 公 室 、家 庭 和其 它 杂 乱 及 不 可控 环 境 ，成 为不 仅 能 自主 完 成
关键词 ： 机器人 ；建模 ；控制 ；自动化
中图分类号 ：Ｔ ２ ２ Ｐ ４ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１０ —０ ３ （ ０ １６ 下） ０ ８ — ３ ９ １ ４ ２ １ ） （ 一 ０ ７ ０ ０
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过 程 中 面 临 着 粉 尘 、煤 尘 、 瓦 斯 、 冒顶 、 火 灾 、 水 灾 等 不 安 全 因 素 。粉 尘 、煤 尘 、 瓦 斯 、 冒顶 、 火 灾 、水 灾 等 不 安 全 因 素极 大 地 威 胁 井 下 工人 的 安 全 ，因 此 在 煤 炭 开采 中 ，迫 切 需 要 各种 不 同用
相互 作用 ， 离线编 程等 方面 。
服 务 机 器 人 是一 种 半 自主 或 全 自主 工 作 的机 器人 ，它 可 以完成 对人 们 有 意义 的工 作 。从 ２ ０世 纪８ ０年 代 中期开 始 ，机 器人 已从工 厂 的 结构化 环
领 域 的 应 用 特 点 …，人 们 研 制 了 各 式 各 样 的 智能
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机器人仿真及其 自动化研究进展
Ｔｈｅ ｄｅ ｖｅｌ ｏｐｍ ｅｎｔ ｏ ｈｅ ｒ ｆ ｔ ｏｂｏｔｃ ｓ ｍ ｕｌ ｉ ｉ ｉ ａｔｏｎ ａｎｄ ａｕｔ ｏｍ ａｔｏｎ ｉ
机器人建模与仿真算法
机器人建模与仿真算法机器人技术近年来得到了长足的发展，其应用已经渗透到了各行各业的许多领域。
在工业自动化、医疗服务、农业生产等方面都可以看到机器人的身影。
机器人的建模与仿真算法是其中非常重要的一环，通过对机器人进行建模和仿真，可以有效地优化设计并提高性能。
在的研究中，一个关键的问题是如何选择合适的建模方法。
在建模过程中，可以采用多种不同的方法，比如几何建模、物理建模、控制系统建模等。
每种方法都有其优缺点，需要根据具体的需求和应用场景来选择合适的方法。
几何建模主要关注机器人的外部几何形状和结构，可以帮助工程师更好地理解机器人的外观和尺寸。
物理建模则更加关注机器人的内部结构和运动规律，通过建立物理模型可以更准确地预测机器人的运动和响应。
除了建模方法的选择，仿真算法的设计也是机器人建模与仿真研究中的关键问题。
仿真算法可以帮助工程师验证设计方案、优化参数，并在实际制造之前进行预测和测试。
常用的仿真算法包括有限元分析、多体动力学仿真、控制系统仿真等。
这些算法可以模拟机器人在不同条件下的运动行为、力学特性和控制效果，为工程师提供重要的参考信息。
另外，机器人建模与仿真算法的研究还需要考虑到机器人的特殊性。
不同类型的机器人在结构、控制方式、应用场景等方面都有很大的差异，因此需要针对具体机器人的特点设计相应的建模和仿真方法。
比如，工业机器人通常需要考虑到高精度、高速度的运动控制，而服务机器人则更注重与人类的交互和智能化。
针对不同类型的机器人，需要设计不同的建模与仿真算法，以满足其具体需求。
另一个重要的研究方向是机器人的感知与认知能力。
随着人工智能技术的不断发展，机器人在感知和认知方面也取得了很大进展。
通过激光雷达、摄像头、传感器等装置，机器人可以获取周围环境的信息，并通过感知算法进行处理和分析。
这些感知数据可以帮助机器人更准确地理解周围环境，并做出相应的决策和行动。
在认知能力方面，机器人可以通过机器学习算法不断优化自身的智能化水平，提高在复杂环境下的适应能力。
机械工程研究报告之机器人手臂运动控制的建模与仿真研究
机械工程研究报告之机器人手臂运动控制的建模与仿真研究摘要：机器人手臂的运动控制是机器人技术中的重要研究方向之一。
本研究通过对机器人手臂运动控制的建模与仿真研究，旨在提供一种有效的方法来优化机器人手臂的运动控制算法，并验证其在实际应用中的可行性和有效性。
本研究采用了基于MATLAB/Simulink的仿真平台，通过建立机器人手臂的动力学模型、控制模型和仿真模型，对机器人手臂的运动控制进行了深入研究。
1. 引言随着机器人技术的不断发展，机器人手臂在工业生产、医疗护理、军事领域等方面的应用越来越广泛。
机器人手臂的运动控制是机器人技术中的关键问题之一，它直接影响机器人手臂的精度、速度和稳定性。
因此，对机器人手臂运动控制的研究具有重要的理论和实际意义。
2. 机器人手臂的动力学建模机器人手臂的动力学模型是机器人手臂运动控制的基础，它描述了机器人手臂在力学作用下的运动规律。
本研究基于拉格朗日动力学原理，建立了机器人手臂的动力学模型。
通过对机器人手臂的质量、惯性、摩擦等参数进行建模和参数化，得到了机器人手臂的动力学方程。
3. 机器人手臂的控制模型机器人手臂的控制模型是机器人手臂运动控制的核心，它描述了机器人手臂在控制输入下的运动规律。
本研究采用了PID控制器作为机器人手臂的控制器，通过对机器人手臂的位置、速度和加速度进行反馈控制，实现对机器人手臂运动的精确控制。
4. 机器人手臂的仿真模型为了验证机器人手臂运动控制算法的可行性和有效性，本研究建立了机器人手臂的仿真模型，并基于MATLAB/Simulink平台进行了仿真实验。
通过对机器人手臂的控制输入和仿真环境的设置，模拟了机器人手臂在不同工况下的运动过程，并对运动控制算法进行了评估和优化。
5. 结果与讨论通过对机器人手臂运动控制的建模与仿真研究，本研究得到了机器人手臂的动力学模型、控制模型和仿真模型，并验证了机器人手臂运动控制算法的可行性和有效性。
仿真结果表明，采用PID控制器的机器人手臂能够在不同工况下实现精确的运动控制，并具有较高的稳定性和鲁棒性。
基于MATLAB仿真的机器人运动学建模及控制技术研究
基于MATLAB仿真的机器人运动学建模及控制技术研究机器人的普及与应用越来越广泛，成为了工业自动化的重要组成部分。
但是，如何对机器人进行运动学建模与控制是机器人研究的重要问题之一。
近年来，由于计算机技术的发展，基于MATLAB仿真的机器人运动学建模及控制技术研究得到了广泛应用。
本文将对此方面的研究进行探讨。
一、机器人运动学建模机器人的运动学建模是指利用几何学和代数学知识来描述机器人的运动规律，从而实现机器人的运动控制。
根据机器人的类型，可以采用不同的方法进行运动学建模。
1、串联机器人的运动学建模串联机器人指的是由各种关节通过齿轮、链条等联接的机器人。
其运动学建模主要是研究各关节的角度、速度、加速度等变量与末端执行器之间的关系，从而实现机器人的控制。
这种建模的方法主要基于牛顿-欧拉方法，可以通过MATLAB中的符号化计算实现。
首先，需要对各个关节进行标号，并定义每个关节和基座之间的距离和角度。
然后，可以运用牛顿-欧拉方法来用关节运动学参数表示末端执行器的位置和姿态变量。
最后，通过控制关节运动学参数来控制机器人的运动。
2、并联机器人的运动学建模并联机器人由多个平台和机械臂组成，并联机器人可以同时控制多个执行器，从而实现更高效的工作。
并联机器人的运动学建模主要是研究机器人末端执行器的位置和姿态变量与各个执行器之间的关系。
建模方法主要包括支点变换法和雅可比矩阵法。
其中支点变换法是将并联机器人转化为串联机器人的形式，然后用串联机器人的运动学进行建模。
而雅可比矩阵法则是运用雅可比矩阵来建立机器人末端执行器的运动学模型，从而实现机器人的控制。
二、机器人运动控制机器人运动控制是指根据机器人的运动学模型，利用控制算法控制机器人的运动状态和轨迹。
在控制机器人的运动过程中，主要的控制方法包括开环控制、PID 控制和反馈控制等。
1、开环控制开环控制是一种简单的控制方法，即在机器人刚开始运动时就预设好机器人的运动轨迹和速度。
机器人智能控制系统中的物理建模与仿真研究
机器人智能控制系统中的物理建模与仿真研究随着人类科技的不断发展，机器人技术的应用范围也在不断拓展。
机器人智能控制系统作为机器人技术中不可或缺的一部分，其性能的优劣也在直接影响着机器人工作的效率和可靠性。
而物理建模和仿真技术在机器人智能控制系统的设计和优化中扮演着重要角色，可以减少试验成本和时间，提高开发效率。
本文将探讨在机器人智能控制系统中物理建模和仿真的应用及相关技术的研究。
一. 机器人物理模型建立机器人物理模型可以描述机器人的结构和运动特性，是机器人仿真和控制系统设计的重要基础。
其中，模型的复杂性和准确度直接影响着仿真的效果和控制系统的性能。
对于机器人的物理模型建立，一般可从以下两个方面入手：1. 运动学模型机器人的运动学参数是机器人建模的基础，通过运动学模型可以得到机器人各个关节角度和位移的关系。
常见的机器人运动学模型有DH模型、向量模型等，其精度和适用性不同。
2. 动力学模型动力学模型考虑了机器人的惯性、摩擦和力矩等因素，可以描述机器人在运动过程中的动态响应。
通常采用Lagrange-Euler方程建立机器人的动力学模型，也可利用常规数学工具求解运动轨迹。
二. 机器人仿真技术机器人的物理建模需要结合仿真技术才能达到预期效果，常用的仿真技术有基于ODE的仿真、基于多体动力学仿真和基于有限元方法的仿真等。
1. ODE仿真ODE(Open Dynamics Engine)是开源物理引擎，旨在模拟物理运动中的各种效应。
它可以为机器人模型提供动态特性，支持重力、碰撞、运动阻力等物理效应的仿真，可以实现机器人动态行为的快速开发和验证，常用于小型机器人的物理仿真。
2. 多体动力学仿真多体动力学仿真是有效分析机器人运动及其控制的重要手段之一，它可从物理学的角度模拟机器人系统的动态运动过程。
采用多体动力学仿真，可以考虑机器人外部环境与机器人内部的相互作用，更全面地研究机器人的稳定性和控制，常用于中型和大型机器人的物理仿真。
机器人控制系统中的动力学建模与仿真
机器人控制系统中的动力学建模与仿真随着科技的发展，机器人在生产、服务、医疗等领域越来越广泛地应用，其中的关键技术——机器人控制系统也得到了快速发展。
机器人控制系统的设计和开发是机器人应用的重要保障，其中的动力学建模与仿真技术尤为重要，本文将重点讨论这一技术的应用。
一、机器人动力学建模的概念及其应用动力学建模是指用数学方法描述机器人系统运动规律、力学等基础行为的过程。
通常将机器人的行为建模为刚体运动学模型和刚体动力学模型两部分。
其中，刚体运动学模型描述机器人的运动轨迹、速度、加速度，刚体动力学模型则描述机器人在运动中的重力、摩擦、碰撞、相互作用等动力学行为。
机器人动力学建模的应用范围广泛，包括制造业、军事、航空航天、医疗等领域。
在制造业中，机器人动力学建模可以帮助分析机器人的稳定性、动态响应和特定工艺条件下的效率。
在军事领域，机器人动力学建模则可以用于训练机器人的行为和响应能力。
在航空航天领域，机器人动力学建模则可以用于控制飞行器的姿态，并保证机器人的运动稳定。
而在医疗领域，机器人动力学建模则可以应用于手术机器人的控制与操作中。
二、机器人动力学仿真的原理和实现机器人动力学仿真是指将动力学模型用数值计算方法模拟机器人行为的过程。
动力学仿真可以帮助分析机器人系统在不同条件下的运动规律、稳定性及效率，是机器人控制系统的重要工具之一。
机器人动力学仿真的主要原理是利用计算机进行数值计算，并结合相关物理学知识来模拟机器人在不同情况下的行为。
具体实现方法包括使用机器学习算法、神经网络、传递函数法、有限元分析法等。
这些方法不仅可以模拟机器人的运动特性，还可以考虑到环境因素、机器人结构等各种因素对机器人行为的影响。
三、机器人动力学建模与仿真在工业控制中的应用机器人动力学建模与仿真技术在工业控制中应用广泛，主要包括以下几个方面：1. 通过动力学建模和仿真技术可以进行机器人路径规划及轨迹跟踪控制，平滑机器人运动路线，提高机器人运动精度和效率；2. 通过动力学建模和仿真技术可以进行机器人运动控制，实现机器人在复杂环境下的精准操作和自主运动；3. 通过动力学建模和仿真技术可以进行机器人逆运动学计算，实现机器人姿态控制和精确定位；4. 通过动力学建模和仿真技术可以进行机器人动态控制，解决机器人在悬空、运动中的稳定性问题；5. 通过动力学建模和仿真技术可以进行机器人动态性能评估及优化设计，从而提高机器人的运动稳定性和机械性能等。
机器人智能控制模型建立与仿真研究
机器人智能控制模型建立与仿真研究一、引言机器人智能控制是机器人技术领域中极具挑战性且具有广泛应用前景的一项任务。
智能控制可以提高机器人的运动精度、控制精度、反应速度和自主运动能力，从而扩展机器人应用领域，为人们的生产和生活带来更多的福利。
为了实现机器人的智能控制，需要建立机器人的控制模型，并进行数字仿真研究，以便更好地了解机器人的动态特性、掌握机器人的控制规律和优化机器人控制策略。
本文将介绍机器人智能控制模型的建立方法和仿真技术，重点讨论了机器人的动力学建模和控制器设计方法，以及机器人运动过程中的动态模拟和控制参数优化技术。
同时还探讨了机器人控制仿真系统的设计和实现，包括系统架构、界面设计、算法优化等方面的内容。
二、机器人动力学建模机器人动力学建模是机器人智能控制的关键环节。
动力学模型的建立需要考虑机器人的运动学特性、动力学特性和环境因素等因素，以使得模型能够准确地描述机器人的运动规律和反应规律。
具体来说，机器人动力学建模包括以下几个方面：1. 运动学建模运动学建模主要是描述机器人运动时的位置、速度和加速度等运动学参数，可以通过解析法、数值法和符号法等方法来建立机器人运动学模型。
通常我们会采用动画方式来更形象的展现这些运动参数，使机器人的运动规律更具可视化。
2. 动力学建模机器人动力学建模的目的是描述机器人的力学特性和反应特性，以便控制算法依据这些规律来执行相应的控制命令。
动力学模型的建立需要考虑机器人的惯性、重力、摩擦等因素，同时还需要考虑机器人的复杂联动结构和非线性特性等因素。
通常我们采用基于贝叶斯网络的方法来建立动力学模型，以更好地反映机器人的运动规律。
3. 环境建模环境建模是指对机器人外部环境进行建模，以便预测机器人运动时与环境的相互作用，并避免与环境发生碰撞等意外情况。
环境建模能够准确地反映机器人运动时的障碍物、地形等重要因素，可以在实际的机器人控制中更好地保障机器人的安全和稳定运行。
智能机器人控制系统的建模与仿真研究
智能机器人控制系统的建模与仿真研究1.引言随着科技的不断发展，智能机器人在工业生产、医疗保健、教育等领域的应用越来越广泛，对智能机器人的控制系统进行建模和仿真研究变得日益重要。
掌握智能机器人控制系统的建模与仿真技术，可以减少实际试验的时间和成本，并提供决策、优化和改进智能机器人控制系统的能力。
2.智能机器人控制系统建模建模是智能机器人控制系统研究中的重要部分，通过建立准确的数学模型，可以描述机器人的动态特性和运动行为。
常用的智能机器人建模方法包括传统的物理建模方法和基于数据的建模方法。
2.1 传统的物理建模方法传统的物理建模方法通常基于机器人的力学原理和动力学方程，可以将机器人表示为质点、刚体或连续体，并考虑其受到的力、力矩和运动约束。
通过建立运动学和动力学模型，可以分析机器人的运动、力学特性和动态响应。
2.2 基于数据的建模方法基于数据的建模方法是通过采集实际机器人的运动数据，并使用统计学和机器学习方法分析和建模。
这种方法可以考虑到实际机器人在不同工况下的非线性特性和系统的复杂性，但对大量的数据和计算资源有较高的要求。
3.智能机器人控制系统仿真仿真是智能机器人控制系统研究中不可或缺的环节，通过仿真可以模拟和评估控制算法在不同情况下的性能和稳定性。
智能机器人控制系统的仿真研究通常包括以下几个步骤：建立仿真模型、选择仿真环境和条件、设计仿真实验和评估仿真结果。
3.1 建立仿真模型建立仿真模型是仿真研究的第一步，需要根据机器人的物理特性和运动特征建立合理的数学模型。
模型的准确性和精细程度将直接影响仿真结果的可靠性和有效性。
3.2 选择仿真环境和条件仿真环境和条件的选择应该与实际应用场景相匹配，可以通过虚拟现实技术来模拟各种环境。
合理选择仿真环境和条件，可以更真实地评估机器人控制系统的性能。
3.3 设计仿真实验设计仿真实验是仿真研究的核心任务，需要选择合适的控制算法、仿真任务和性能指标。
通过对不同控制算法的比较和评估，可以优化机器人控制系统的性能，并提供决策支持。
SolidWorks机器人运动学和动力学仿真技术研究
SolidWorks机器人运动学和动力学仿真技术研究在现代工业中，机器人技术的发展引领着生产制造的进步。
为了提高机器人的操作效率和准确性，研究人员一直致力于开发先进的仿真技术以模拟机器人的运动学和动力学。
其中，SolidWorks作为一款流行的三维设计软件，提供了强大的机器人运动学和动力学仿真工具，成为了研究人员的首选。
机器人的运动学和动力学是机器人技术中的两个重要概念。
运动学研究机器人的位置、速度、加速度和轨迹，而动力学则研究机器人受力状况以及对环境的相互作用。
运动学和动力学的仿真技术可通过SolidWorks的计算机辅助设计（CAD）环境进行实现。
首先，SolidWorks提供了完善的运动学仿真功能，可以准确地模拟机器人的运动轨迹和工作空间。
研究人员可以根据机器人的几何结构、连接关系和约束条件，使用SolidWorks进行运动学建模和仿真。
通过设置关节的运动范围、限制条件以及工作空间的约束，可以模拟机器人在不同任务下的运动情况。
运动学仿真结果可以帮助研究人员评估机器人的动作是否符合设计要求，并对机器人的性能进行分析和改进。
其次，SolidWorks还提供了强大的动力学仿真功能，可以模拟机器人受力情况和对环境的相互作用。
在机器人执行任务时，会受到来自外界的力和力矩，这些外界力会影响机器人的稳定性和动作效果。
通过建立机器人的物理模型，并加入机器人和环境之间的力学力和接触力，可以准确地模拟机器人在各种工作负载和环境条件下的动力学行为。
动力学仿真结果可以帮助研究人员评估机器人的可靠性和稳定性，为设计优化提供指导。
除此之外，SolidWorks还具有其他与机器人运动学和动力学仿真相关的功能。
例如，通过SolidWorks的可视化工具，研究人员可以实时观察机器人的运动过程，并生成动画以及运动轨迹图。
同时，SolidWorks还允许用户对机器人的设计进行参数化建模和优化，在仿真分析的基础上进行机械结构的改进、工作效率的提高等。
基于数字孪生技术的机器人仿真研究
基于数字孪生技术的机器人仿真研究数字孪生技术是近年来兴起的新兴技术，通过将现实世界中的对象或系统建立虚拟仿真模型，来实现对其行为的分析、优化和预测，并为其制定更加高效可靠的控制策略。
随着智能机器人行业的快速发展，数字孪生技术也被广泛应用于机器人仿真领域，用于实现机器人的设计、开发和测试。
一、数字孪生技术在机器人仿真中的应用数字孪生技术在机器人仿真中的应用主要包括三个方面：机器人建模、运动控制和行为预测。
1.机器人建模机器人建模是实现机器人仿真的重要前提，其目的是以数学方法描述机器人的外形、结构、运动特性和传感器等功能，从而实现虚拟仿真。
数字孪生技术可以将机器人的各种参数和性能以精细的三维模型的形式化为计算机程序，该模型将准确显示机器人的外观、动作和运动情况等详细信息，以便于工程师更好地分析和设计控制算法，这也为机器人控制系统的设计与优化提供了支持和帮助。
2.运动控制虚拟仿真是一种低成本、低风险、高效率的方法，可以帮助机器人在生产之前开发出最佳的运动控制策略。
机器人在现实世界中受到可变的摩擦力和惯性的影响，不能完全按照预设的操作规程与物体交互。
仿真可以模拟出各种复杂情况，更好地理解这些问题。
3.行为预测虚拟仿真也可以帮助机器人行为的预测。
通过对机器人模型的基础算法做出重要的优化，可仅靠单一的仿真就可以实现实际生产中的数据分析和各种模拟。
这些数据可用于精益生产的用途，诸如避免或减少重大的故障保护缺陷和降低其影响等等。
二、数字孪生技术在机器人仿真中的优势数字孪生技术在机器人仿真中的优势包括以下几个方面：1.高效率数字孪生技术可以提高机器人系统设计的全面性和深度。
可以发现一些明显的毛病，并及时更正。
传统的机器人研发方法通常依赖于物理实验，这种方法比较耗时费力，而数字孪生的方法可以大大简化机器人的研发过程，从而提高效率。
2.低成本数字孪生技术可以在虚拟环境下进行仿真试验，避免了制造新的机器人设备或器材花费，很大程度上降低了研发机器人的成本。
基于视觉的多机器人协作SLAM研究
基于视觉的多机器人协作SLAM研究一、概述随着人工智能和机器人技术的飞速发展，即时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）技术在实现机器人自主、智能移动中发挥着越来越重要的作用。
特别是在无人驾驶汽车、探险机器人等复杂环境中，要求机器人能够自主感知和行动，对SLAM技术的要求更是日益提高。
传统的单机器人SLAM技术在面对大规模环境建图时，全局误差的累积、计算量的剧增以及可能出现的意外故障等问题，使得其在实际应用中的精度和鲁棒性受到挑战。
基于视觉的多机器人协作SLAM技术应运而生，成为当前研究的热点。
多机器人协作SLAM技术利用多个机器人之间的信息交换和合作，可以更加精确地描述整个环境，从而实现更加高效的任务。
在多机器人系统中，每个机器人都有自己的坐标系，需要建立一个全局坐标系来协调他们之间的运动。
基于视觉的多机器人协作SLAM技术，通过利用机器人之间的相机传感器，提取环境图像，得到准确的全局坐标系，从而解决了建立全局坐标系的问题。
本文旨在深入研究基于视觉的多机器人协作SLAM技术，分析其实现过程中的关键问题，并对未来的发展趋势进行展望。
我们将介绍多机器人系统及其任务分配算法，研究如何有效地将任务分配给各个机器人，以实现协同工作。
我们将研究基于双目视觉的自然路标提取与描述方法，以提高SLAM过程中的数据关联准确性和效率。
再次，我们将对基于视觉的SLAM算法进行深入研究，探讨如何提高其在大规模环境地图构建中的性能和鲁棒性。
我们将总结现有的研究成果，分析存在的问题和挑战，并对未来的研究方向提出建议。
通过本文的研究，我们期望能够为基于视觉的多机器人协作SLAM技术的发展提供有益的参考和指导。
1. 介绍多机器人协作SLAM的研究背景和意义随着科技的不断发展，机器人技术已广泛应用于各个领域，如无人驾驶、搜索救援、智能物流等。
在这些应用中，机器人需要在复杂且未知的环境中实现自我定位、地图构建以及与其他机器人的协同工作。
机器人虚拟仿真及控制技术研究
ａｌｇｏｒ ｉｔｈｍ ． Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ， ｉｔ ｍｅｅｔｓ ｔｈｅ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ｏｆ ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ ａｎｄ ａｃｃｕｒａｔｅ ｔｏｗａｒｄ ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｎ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ｓｏｌｖｅｓ ｔｈｅ ｐａｒａｄｏｘ ｂｅｔｗｅｅｎ ｅｆｉ ｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ ａｃｃｕｒａｃｙ．Ｉｎ ｔｈｅ ｓｔａｇｅ ｏｆａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｐｒｅｔｒｅａｔｍｅｎｔ，ｔｈｅ ｓｕｒｆａｃｅ ｃｏｎｖｅｘ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｒｅａｌｉｚｅ ｔｈｅ ｖｉｖｉｄ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ａபைடு நூலகம்ｄ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｔｅ ｆｅｅｄｂａｃｋ ｏｆ ｔｈｅ ｅｎｔｉｔｙ ｒｏｂｏｔ， ａ ｓｅｔ ｏｆ ｒｏｂｏｔ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ
仿生四足机器人步态规划与仿真研究
仿生四足机器人步态规划与仿真研究引言随着机器人技术的不断发展，仿生四足机器人已经成为研究的热点之一。
仿生四足机器人能够模仿动物的行走方式，在不同的地形和环境中具有良好的适应性，因此在救援、勘探和军事等领域有着广阔的应用前景。
步态规划是仿生四足机器人行走的关键技术之一，通过仿真研究可以帮助我们更好地理解和优化步态规划算法，提高机器人的运动性能和稳定性。
本文将对仿生四足机器人步态规划与仿真研究进行探讨，旨在为相关研究提供一定的参考和借鉴。
一、仿生四足机器人步态规划技术1.1 四足机器人步态分类四足机器人的步态通常分为步进步态和跳跃步态两种基本类型。
步进步态是指四足机器人依次移动四只腿的一种行走方式，具有较好的稳定性和适应性，适用于复杂的环境和地形。
跳跃步态则是指四足机器人通过同时跳跃两只腿来行走，具有较高的速度和灵活性，适用于需要快速移动的场合。
1.2 步态规划算法步态规划算法是指根据机器人的动力学特性和环境条件，确定机器人各个关节的运动轨迹和步态参数，使得机器人能够稳定地行走。
常用的步态规划算法包括开环控制算法、闭环控制算法和优化算法等。
开环控制算法主要通过预先设定的规则和参数来控制机器人的步态，适用于简单的环境和任务。
闭环控制算法则通过传感器和反馈控制来调整机器人的步态，具有更好的鲁棒性和适应性。
优化算法则是通过数学建模和优化理论来寻找最优的步态参数，以提高机器人的运动性能和稳定性。
步态规划是四足机器人研究中的一个重要挑战，主要表现在以下几个方面：一是机器人的非线性动力学特性和多自由度运动控制；二是复杂的环境和地形条件对步态规划的要求；三是不同类型的步态需要适应不同的任务和场景。
如何有效地设计和实现步态规划算法，成为当前四足机器人研究中的热门问题。
步态规划仿真平台是指利用计算机软件对机器人的运动学和动力学进行仿真和模拟研究，以验证步态规划算法的有效性和稳定性。
常用的仿真平台包括MATLAB/Simulink、ADAMS、ROS等。
仿真机器人发展及其技术探索
自动化 技 术 ・
仿 真机器人发展 及其技 术探 索
俞忻 王 文 远
（ 江苏大学计算机科 学与通信工程 学院 江苏镇江
２ ２ １） １０ ３
摘 要： 仿真机 器人 是 研 究人 类 智能 的 高级 平 台， 它是 机 械 ． 电子 ， 算 机 ． 感 器 、 制技 术 、 工 智能 、 计 传 控 人 仿生 学 等 多种 学科 综 合 应 用 ， 目 已成 为机 器人 领域 的研 究热 点问题之 一 。 对 国内外 仿真人 机 器人研 究现状 进行 广泛 调研的基 础上 ， 前 在 进行 了仿真人 机 器人 的初 步研 究 与探
１ 前言
仿 真机 器 人 是 具有 感 知 、 维 和 行 动 功 思 能的 机 器 ， 机 构学 、 是 自动 控 制 、 算 机 、 计 人 工智 能 、 电技 术 、 感 技术 、 讯 技 术 、 光 传 通 仿 真技 术等 多 种学 科和 技 术 的综 合 应用 。 真 仿 机器 人做 为 新一 代 生产 和 服务 工 具 ， 制造 在 领 域 和非 制造 领 域 占有 更广 泛 、 重 要 的位 更 置 ， 对 人 类开 辟 新 的产 业 ， 高生 产 与 生 这 提 活水 平具 有 十分 现实 的意 义 ， 代表 着一 个 国 家的 高科 技 发展 水平 ， 目前科 技 发展 最 活 是 跃 的领 域之 一 。
索， 得 了明显 的 进展 。 取
关键 词 ： 仿真机器人 遥控 电力无 线传输 超 声 电机 中 图分 类号 ： Ｐ ４ Ｔ ２ ２ 文 献标 识 码 ： Ａ
文 章 编 号 ： ０ —９ １ （ ０ １ 一 ５ １ １ ７ ４ ２ １ ） ｌ ０ ０ —０ ０ ６ ０ ０
以通 过 传 声 器 和 摄 像 机 来 遥 控 “ 器 人 教 机 师 ” 而 机 器 人 则 通 过语 音 识 别 系 统 的 来 和 ， 学生 们 交流 。 些 “ 器 人 教师 ” 来 不会 生 这 机 从 气， 也不 会 对 学 生 大 发 脾 气 ， 生 们对 他 们 学 “ 器 人教 师 ” 机 的工作 普 遍 持拥 护 的态 度 。 科 研 人 员表 示 ， 实践 证 明 ， 机 器人 英 语 教 师 ” “ 有助 于 提 高 学 生 学 习英 语 的 兴 趣 并 增 强 他 们 的 自信 。
《新型轮腿式机器人的设计与仿真》范文
《新型轮腿式机器人的设计与仿真》篇一一、引言随着科技的飞速发展，机器人技术已经广泛应用于各个领域。
其中，移动机器人是机器人技术的重要组成部分。
为了提高机器人的适应性和灵活性，本文提出了一种新型轮腿式机器人设计。
该设计旨在结合轮式和腿式移动方式的优点，使机器人能够在各种复杂环境中灵活移动。
本文将详细介绍该新型轮腿式机器人的设计思路、设计方法以及仿真结果。
二、新型轮腿式机器人的设计思路1. 设计需求分析在设计新型轮腿式机器人时，我们首先分析了机器人的应用场景和功能需求。
考虑到机器人需要在复杂环境中灵活移动，我们确定了以下设计需求：高灵活性、高适应性、高负载能力以及低能耗。
2. 结合轮式与腿式移动方式的优点为了满足上述设计需求，我们提出了将轮式和腿式移动方式相结合的设计思路。
轮式移动方式具有速度快、能耗低的优点，而腿式移动方式则具有高适应性和高负载能力的特点。
因此，我们将轮式和腿式移动方式的优势相结合，设计出一种新型轮腿式机器人。
三、新型轮腿式机器人的设计方法1. 机械结构设计机械结构设计是新型轮腿式机器人设计的关键步骤。
我们采用了模块化设计思想，将机器人分为轮式模块和腿式模块。
轮式模块采用传统轮式结构，以实现快速移动；腿式模块则采用多关节结构，以实现高适应性和高负载能力。
此外，我们还设计了可切换的轮腿转换机构，使机器人能够在轮式和腿式之间灵活切换。
2. 控制系统设计控制系统是新型轮腿式机器人的大脑。
我们采用了先进的传感器技术和控制算法，实现了对机器人的精确控制。
同时，我们还设计了能量管理系统，以实现低能耗运行。
四、仿真实验与分析为了验证新型轮腿式机器人的设计效果，我们进行了仿真实验。
仿真实验结果表明，该机器人在各种复杂环境中均能实现灵活移动，且具有高灵活性、高适应性、高负载能力和低能耗等优点。
具体分析如下：1. 灵活性分析在仿真实验中，我们发现新型轮腿式机器人在面对复杂地形时表现出色。
在崎岖不平的地形中，机器人能够通过切换为腿式模式，实现灵活的移动。
机器人仿真研究及运动学动力学分析
机器人仿真研究及运动学动力学分析一、概述随着科技的不断进步和创新，机器人技术已成为现代工程领域的研究热点。
机器人仿真研究及运动学动力学分析作为机器人技术的重要组成部分，对于提高机器人的运动性能、优化机器人的设计以及推动机器人技术的实际应用具有重要意义。
本文旨在深入探讨机器人仿真研究的基本原理和方法，以及运动学和动力学分析在机器人技术中的应用，以期为相关领域的研究者和工程师提供有益的参考和启示。
机器人仿真研究是通过建立数学模型和仿真环境，对机器人的运动行为、感知能力、决策过程等进行模拟和分析的过程。
通过仿真研究，可以预测机器人在实际环境中的表现，评估其性能，发现潜在的问题，进而对机器人进行优化和改进。
同时，仿真研究还可以为机器人的设计和开发提供有效的手段，降低开发成本，缩短开发周期。
运动学和动力学分析是机器人仿真的两个核心方面。
运动学主要研究机器人的几何位置和姿态随时间的变化规律，而不涉及力和力矩的作用。
动力学则更关注机器人在运动过程中所受的力和力矩，以及这些力和力矩如何影响机器人的运动状态。
通过对机器人进行运动学和动力学分析，可以深入了解机器人的运动特性和性能表现，为机器人的优化和控制提供理论支持。
本文将首先介绍机器人仿真研究的基本原理和方法，包括常用的仿真软件、建模方法以及仿真实验的设计和实施。
重点阐述运动学和动力学分析在机器人仿真中的应用，包括机器人运动学模型的建立和分析、动力学模型的建立和分析、以及基于运动学和动力学分析的机器人优化和控制方法。
对机器人仿真研究及运动学动力学分析的发展趋势和前景进行展望，以期为相关领域的研究者和工程师提供有益的参考和启示。
1. 机器人仿真研究的重要性仿真研究可以大幅降低研发成本。
在机器人设计的初期阶段，通过仿真软件模拟机器人的运动状态、工作环境以及与其他系统的交互，工程师可以在虚拟环境中测试和优化设计方案，避免在实际制造和测试过程中出现不必要的损失和浪费。
仿真研究有助于提高机器人的性能和安全性。
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V ol.17增刊系统仿真真学报Dec.2005JO URNAL OF SYSTEM SIMULATION91合作机器人的关键技术及仿真研究董玉红张立勋王怀军(哈尔滨工程大学机电学院,哈尔滨150001)摘要:根据合作机器人Cobot 与人合作的特点对其不完全约束关节机构和虚拟轨迹控制两项关键技术进行了建模及仿真研究建立了基于双超越离合器的不完全约束关节机构的模型对该机构的被动约束特性进行了仿真分析根据Cobot 虚拟轨迹控制的原理提出了基于操作力的虚拟轨迹控制方法给出了Cobot 跟踪给定轨迹的仿真结果研究结果表明不完全约束关节机构具有被动的特性能够约束Cobot 的运动基于操作力的虚拟轨迹控制方法能使Cobot 跟踪期望轨迹满足人机合作的要求研究Cobot 的关键技术对我国开发机器人产品改进人机合作技术等均具有重要的实际意义关键词:合作机器人关键技术不完全约束虚拟轨迹控制文章编号:1004-731X (2005)S0-0091-04中图分类号:TP391.9文献标识码::AKey Technology of Cobot and SimulationDONG Y u-hong,ZHA NG Li-x un,WA NG Huai-jun(School of Mechani cal and Electrical Engineeri ng,Harbin Engineering University,Harbin 150001,Chi na)Abstract According to the features of Cobot colla borating with human the key technologies of Cobot were studied bymodeling and simulating,which involves non-holonomic constraint joint mechanism and virtual trajectory control.The model of non-holonomic constraint joint mechanism based on double over-running clutches was constructed,and the simulation analysis was carried out for passive and constraint characteristics of the mechanism.In terms of virtual trajectory control principle of Cobot trajectory planning method based on operation force was put forward,and the simulation results of Cobot following given trajectories were given.The research results illustrate that non-holonomic constraint joint mechanism possesses passive characteristic and can constrain Cobot moving;the trajectory planning method based on operation force can make Cobot track a desired trajectory,and meet the requirements of man-machine cooperation.Studying key technology of Cobot will have important practical significances for our country developing of Cobot product and improving the technology of human collaboration with robot and so on.Key words Cobot key technology non-holonomicconstraint virtual trajectory control引言111995年美国西北大学的爱德华和迈科尔博士[1-2](J.E.Colgate,M.A.Peshkin)提出了一种新型与人合作机器人称为合作机器人(Collaborative Robot 简称Cobot)使人与机器人在同一作业空间内合作成为可能Cobot 具有两个显著特点一是它以被动方式工作其运动的力由操作者提供因此它不会伤人二是它以约束方式工作Cobot 关节上电机仅起约束作用只有与人合作才能完成作业任务计算机控制系统约束了机器人的轨迹而操作者提供机器人运动所需要的力Cobot 在继承了机器人的承载能力强高精度等特点的同时发挥了人的高智能视觉触觉和灵活性等特长不会因为机器人的失控而伤害操作者进而可以减轻操作者的劳动强度提高作业效率和操作水平,解决传统工业机器人不能与人在一个作业空间直接合作作业的问题Cobot 主要用于外科手术物料搬运和零件装配等需要人机合作作业的场合[3-6]为了使合作机器人(Cobot)与人在同一工作空间收稿日期2005-08-31修回日期:2005-10-21作者简介作者简介董玉红(1965-),女,吉林省白山市人,博士生,研究方向为机电控制及特种机器人张立勋(1962-),男,黑龙江省拜泉县人,博导,研究向为机电一体化及特种机器人内直接进行物理合作对Cobot 的不完全约束关节机构和虚拟轨迹控制等关键技术进行了研究建立了基于双超越离合器的不完全约束关节机构的模型并进行了仿真分析按照基于操作力的轨迹规划原理实现了Cobot 的虚拟轨迹控制并给出了轨迹控制的仿真结果1不完全约束关节机构不完全约束(non-holonomic constraint)关节机构是Cobot与人合作的关键技术之一它使Cobot 具有被动的约束特性这是一种多输入单输出机构其特点是关节上的电机只用来改变输入输出轴之间的速度关系电机力矩不输出给机器人的关节它只约束关节的运动状态1.1不完全约束关节机构的模型一种基于单边超越离合器的不完全约束关节机构的框图如图1所示[7]该机构由两套相同的传动机构及一根输出关节轴组成每套机构包括电机蜗轮副同步齿形带和单向超越离合器两个超越离合器相反安装其内环与关节轴同轴刚性连接其外环分别与两个同步齿形带连接当第一组蜗轮副以角速度顺时针转动另一组蜗轮副静止时关节只能以大于小于零的速度顺时针转动或不动当V ol.17增刊系统仿真学报Dec.200592第二组蜗轮副以角速度逆时针转动另一组蜗轮副静止时关节也只能以小于大于零的速度逆时针转动或不动当第一组蜗轮副以的角速度顺时针转动而第二组蜗轮副以的角速度逆时针转动时关节则能以为界双向转动或不动关节轴的角速度应满足+≤≤ωωωo (1)图1不完全约束机构的组成框图通过控制和的大小就可以控制o的范围即通过电机1和电机2来约束关节的运动状态电机对关节没有驱动作用关节的转速o 由操作力产生根据不完全约束机构的上述特性可知该关节的转速o是由操作力在关节上产生的角速度L和两个电机的输出转速mm共同决定的则可得Cobot 关节机构的不完全约束机构的模型为<<≥≤=+++ωωωωωωωωωωωL LL L o (2)操作力F 在关节处产生的关节转速为TLL LB s J k+=ω(3)式中k,J,B 关节机构的比例系数转动惯量和阻尼比T操作力F 在关节处产生的转矩根据图1Cobot 关节机构的组成框图对于分别由电机蜗轮副同步齿形带和超越离合器等组成的伺服系统12采用PI 控制器闭环控制电机的转速则可以绘出不完全约束关节机构的控制模型如图2所示图2Cobot 关节机构的控制模型图中mi ω关节的转速指令+m im i ,ωω电机12的转速指令+u u ,电机12的电枢电压i蜗轮副的减速比1.2仿真分析由Cobot 关节机构的模型建立了关节机构的Simulink仿真模型当给定关节逆时针转速指令mi 如图3中的曲线1所示操作力产生的转矩T 如图3中的曲线2所示转速指令超前于转矩指令电机12的转速mm如图3中的34所示关节的输出转速Lo 如图3中的曲线56所示由图3可知电机1的转速m为0电机2的转速m驱动超越离合器2逆时针旋转并约束关节转动但关节的输出转速o只有在操作力作用后才有输出这说明关节具有被动特性当给定关节逆时针转速指令如图4中的曲线1所示操作力产生的转矩如图4中的2所示转速指令滞后于转矩指令电机12以及关节的输出转速曲线如图4中的3456所示由图5可知虽然转矩超前作用但关节的输出转速o必须受电机2的转速约束这说明关节具有约束特性仿真分析表明这种基于双超越离合器的关节机构具有被动的约束特性由其构建的Cobot 既有同样特性因此能够满足人机合作的要求图3转速指令超前于转矩时的转速和转矩曲线图4转速指令滞后于转矩时的转速和转矩曲线2Cobot 的虚拟轨迹控制虚拟轨迹控制是Cobot 与人合作的另一关键技术也是Cobot 与普通工业机器人控制的最大区别之处虚拟轨迹控制基于虚拟墙(Virtual wall)理论通过计算机和不完全约束传动机构把机器人的末端轨迹约束在虚拟轨迹上这如同人手画线一样当徒手画一条直线时很难把它画直如果用一把直尺就很容易画出一条直线在画线的过程中尺并没有提供画线所需要的动力它只起到约束笔的位置和方向的作用画线的动力来自于画线者虚拟轨迹控制似乎就是起到尺子的作用[8-9]2.1轨迹规划原理为了实现Cobot 的虚拟轨迹控制必须对Cobot 进行轨超越离合器1超越离合器2电机1蜗轮副1电机2蜗轮副2基座一级臂关节轴oωω+ωmω+m ω+im ωim ω编码器1编码器2电机1BJs k +mωLωTim ωuoω--+u 比例积分控制器1-+mωi/1i/1+ωωmiω+miω电机2比例积分控制器2转矩T /N m 转速/ra d s -1t /s转速/r a d s -1t /s转矩T /N mV ol.17增刊Dec.2005董玉红等合作机器人的关键技术及仿真研究93迹规划由于Cobot 运动的力来自于操作者Cobot 的运动速度由操作者决定Cobot 的下一个目标点由末端的当前位置操作力和期望轨迹确定当操作者推动Cobot 末端操作力与期望轨迹切向一致时Cobot 才开始运动为了跟踪期望轨迹必须不断计算出末端实际位置与期望轨迹的位置误差并消除该误差这需要求出Cobot 在每一时刻的下一个目标点Cobot 与传统工业机器人轨迹控制的最大不同点是它的目标点是根据末端实际位置和操作力来确定的Cobot 的轨迹规划分两步进行一是求得轨迹上的参考点二是得到下一个目标点图5Cobot 运动轨迹的矢量图如图5所示在实际操作中Cobot 的期望轨迹已知通常为平面曲线P 点为Cobot 末端的当前位置为了计算位置误差必须确定和求出期望轨迹上的参考点为了使Cobot 能很好地跟踪期望轨迹选择与末端实际位置P 点最近的期望轨迹上点作为参考点即过P 点的法平面与期望轨迹的交点若期望轨迹上的任一点用向量r (t)来表示则期望轨迹可以表示为)(t r r =(4)利用微分几何原理期望轨迹上任一点的导数)(t r &为轨迹的切向量过P 点作垂直于切向量)(t r &的法平面法平面方程可以表示为0))(()(=t t r OP r &(5)图5中rt 0就是P 点的参考点向量即有ji j i r +=+=00000)()()(y x t y t x t (6)根据(4)(6)式就可以求得法平面与期望轨迹交点即参考点坐标X(x 0y 0)P 点的位置误差向量为0)(PXOP r R ==t (7)Cobot 末端的运动方向和目标指令位置由位置误差向量和末端操作力共同决定Cobot 末端P 点的运动方向向量为T F R τF R K K +=(8)式中K R 位置误差系数K F 末端操作力作用系数F TF 在参考点的切线方向的分量它可以表示为()()T 000000()/()/()/()x y t t F x t t F y t t ==F F r r r r &&&&&&(9)式中)(0t r &切向量)(t r &的模Cobot 末端P 点的目标指令位置)(1t r 取为运动方向向量与期望轨迹r (t)的交点即向量OP r )(1t 与共线则有PCP C xy x x y y =ττ(10)由(10)式就可以求出Cobot 的目标指令位置为了在位置误差较小的情况下也能求得运动方向向量与期望轨迹的交点即目标指令位置通常K R 取值较大K F 取值较小且要通过试验确定两者的合适取值当操作力分量F T 增大时Cobot 的末端按目标指令位置运动且运动速度加快当操作力为零或与期望运动方向相反时Cobot 的运动被约束Cobot 不动当位置误差R0时Cobot 末端在期望轨迹上则目标指令位置取为向量T F OP F K +与期望轨迹的交点则有0000()/()()/()P F y C C P F x y K F y t t y x x K F x t t +=+r r &&&&(11)2.2仿真结果为了验证Cobot 虚拟轨迹控制的可行性建立了Cobot 轨迹规划的仿真模型Cobot 机构由三个转动关节和一个移动关节组成Cobot 的末端P 点处载有重物三个转动关节主要实现末端物体的位置和姿态而移动关节主要承载物体的重量实现负载升降自动控制由于移动关节和末端转动关节不与其他关节转角耦合因此在Cobot 的建模仿真和动力学分析时主要考虑转动关节12对末端位置轨迹的影响为了使Cobot 具有被动的约束特性实现人机合作在Cobot 关节12上安装了两套不完全约束关节机构根据Cobot 的轨迹规划原理分别编写了MATLAB 函数的直线和圆弧算法并根据Cobot 机构的组成和不完全约束关节机构的模型设计了基于Simulink 及SimMechanics的Cobot 机构仿真模型图6是期望轨迹是起点为P 1(0.5656, 1.3656)终点为P 2(1.1,1.1)的直线时的仿真结果图7是期图6Cobot 的期望轨迹为直线时的仿真结果图7Cobot 的期望轨迹为圆弧时的仿真结果yxP (x p ,y p )OX 0r (t 0)法平面期望轨迹τr(t 1)FF RP C (x C ,y C ))(0t r &x P /myP /mx P /myP /mV ol.17增刊系统仿真学报Dec.200594望轨迹是圆心为(0.5656,0.5656)半径为0.8的一段圆弧时的仿真结果图6图7中的实线为期望轨迹(desiredpath)点线为按照Cobot 控制策略实现的实际运动轨迹(actual path)由仿真曲线可知Cobot 的实际运动轨迹与期望轨迹基本重合仿真结果表明按照Cobot 的轨迹规划原理实现了虚拟轨迹控制可以使Cobot 跟踪一条期望轨迹3结论建立了不完全约束关节机构的模型和它的控制模型对该机构的性能进行了仿真分析提出了基于操作力的轨迹规划方法实现了Cobot 的虚拟轨迹控制对这两项关键技术进行仿真研究表明(1)不完全约束关节机构具有被动的特性能够约束Cobot 的运动因此不会因为机器人的失控而伤害操作者满足人机合作的安全性要求(2)基于操作力的轨迹控制方法能使Cobot 跟踪期望轨迹可以实现Cobot 的虚拟轨迹控制研究Cobot 关键技术将对我国开发机器人产品进一步提高合改进人机合作技术等具有重要的实际意义参考文献::[1]Moore C,Peshkin M,Colgat e E.Design of 3R cobot using continuousvariable transm issions [C].IEEE International Conference onRobot ics and Automat ion,Detriot.Michi gan,1999,3249-3254.[2]Boy E,Burdet E,Teo C,Colgate E.The l earni ng of cobot.Proceeding of IMECE ’02International Mechanical Engineering Conference and Expositi on [C],New Orleans,2002:17-22.[3]Surdi lovic D,Bernhardt R,Zhang L.New intel ligent power-assist systems based on di fferenti al transmission [J].Robotica,2003,21(3):295-302.[4]Schneider O,Troccaz J,Chavanon O,Bli n D.PADYC:A synergistic robot for cardiac puncturing [C].Proceedings of the 2000IEEE Int ernat ional Conference on Robotics and Autom ation,San Francisco,2000,2883-2888.[5]Surdi lovic D,Ernhardt R,Zhang L.A novel class of intel ligent power-assist systems based on di fferenti al CVT [C].Proceeding of t he 2002IEEE International Conference Workshop on Robot &Human Int eractive Communication,Berlin,2002:25-27.[6]张立勋路敦民王岚.基于差动机构的五连杆式人机合作机器人的动力学分析[J].机器人,2004.26(2):123-126.[7]Lu Dunmin,Zhang Lixun,Wang Lan,et al.Architecture and Trajectory Constraint Co n trol of a Five-bar Cobot [C].Proceedingof the Fifth World Congress on Intell igent Control and Automation,Hangzhou,2004:4960-4963.[8]张立勋董玉红路敦民.五连杆式人机合作机器人运动学及动力学研究[J].哈尔滨工程大学学报,2004.25(3):337-340.[9]Yuhong Dong,Lixun Zhang,Dunmin Lu.A Novel C obot and Control [C].Proceeding of the Fifth World Congress on Intell igent Control and Automat ion,Hangzhou,2004:4635-4639.(上接第70页)如果鼠标点到原始波形右边界的右边则将截取区间右边界强制为文件末尾被截取波形本身可以是各种数据类型的数据文件确保了软件的通用性3MATLAB 引擎[3]由于界面设计并非MATLAB 的强项因此对于更为复杂的软件界面可以考虑利用VC++等语言进行GUI 开发通过引擎Engine调用MA TLAB进行后台运算在Microsoft Windows 操作系统下引擎库与MATLAB 之间的通信通过ActiveX 实现MATLAB 引擎函数库engine.h 中的函数用来控制MA TLAB 计算引擎以eng 作为前缀引擎函数分两类分别支持C 语言和Fortran 语言下面给出以VC6.0作为开发平台实现引擎调用的示例#i nclude <engine.h>void main(){Engine*ep=NULL;//定义指针epep=engOpen(NULL);//打开MA TLAB engSetVisi ble(ep,0);//隐藏MA TLAB 窗口engEvalSt ring(ep,"cd('E:\\cfi le\\softwarepro\\source')");//设定路径注意用\\而不是\engEvalSt ring(ep,"huagui");//huagui.m 是软件主程序位于E:\\cfile\\softwarepro\\s ource}注意要在Project->Setting->Link 页面的Object/Librarymodules 编辑框内添加libmx.lib libmex.lib libeng.lib将这段VC 代码编译为可执行文件*.exe后双击即可启动软件4结论本软件即能对引信实测数据进行分析解决实际问题也能根据引信的工作机理产生模拟数据并分析可作为引信信号处理教学软件本软件可作为通用图形显示软件使用能对多种数据类型的二进制文件进行图形显示本软件也可作为通用时频分析软件使用即能快速有效地分析出信号时频分布FFT 技术也能以任意精度给出信号时频分布MUSIC 技术还能即快速有效又保证较高精度给出信号时频分布FFT-MUSIC 联合估计技术[2]本软件涉及到复杂的数字信号处理和界面设计所有的代码都采用MA TLAB 编程实现体现了MATLAB 强大的功能参考文献::[1]张志涌.精通MA TLAB [M].北京:北京航空航天大学出版社,2000.[2]傅雄军,高梅国,陈曦.脉冲多普勒引信信号的参数提取[J].现代雷达,2003,25(4):21-25.[3]苏金明,黄国明,刘波.MATLAB 与外部程序接口[M].北京:电子工业出版社,2004,162-169.。