《机器人概论》教学课件—第2章 机器人感知
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机器人传感器教学课件PPT
应用：生化传感器主要用于微纳机器人和医疗机器人，并正向传统机器人领域扩展， 可以大大提高机器人对外界生化信息的感知能力。
分类：亲和型、代谢型、催化型、半导体型、生化电极传感器、光生化传感器。
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•19
1. 机器人传感器
（8）机器人生化传感器：
1，从1962年，Clark和Lyons最先提出生物传感器的设想距今已有40 年。生物传感器 在发酵工艺、环境监测、食品工程、临床医学、军事及军事医学等方面得到了深 度重视和广泛应用。
2，美国麻省理工学院视觉科学学科联合波士顿东北大学研究团队成功研制了一种触觉 传感器GelSight，比人类手指更加灵活敏感。GelSight不是以机器来辨识触觉，而 是以3D视觉实时定位物体的方位，以实现对物体的识别和传感。其最大特征在于， 最快的辨识物体的视觉信号，并马上将其转化为触觉信号。
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1. 机器人传感器
（6）机器人力觉传感器：
原理：力觉传感器经常装于机器人关节处，通过检测弹性体变形来间接测量所受力。 装于机器人关节处的力觉传感器常以固定的三坐标形式出现，有利于满足控制 系统的要求。目前出现的六维力觉传感器可实现全力信息的测量，因其主要安 装于腕关节处被称为腕力觉传感器。
应用：力觉传感器可用来检测机器人自身关节力和机器人与外部环境物体之间相互作 用力。
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1. 机器人传感器
（7）机器人滑觉传感器：
1，起始滑动和实际滑动是智能机器人触觉系统的重要参数，不论是装卸刚性物体还 是装卸一般不易握住的柔性材料以及易碎物品都是如此。滑觉传感器的开发对稳 定机器人装卸物尤其重要。
2，无方向型滑觉传感器：不考虑滑动的方向，只考虑滑动引起的位移和速度大小。 3，单一方向型滑觉传感器：根据手指把握物体方向的限制，只在某些特定方向感知
分类：亲和型、代谢型、催化型、半导体型、生化电极传感器、光生化传感器。
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1. 机器人传感器
（8）机器人生化传感器：
1，从1962年，Clark和Lyons最先提出生物传感器的设想距今已有40 年。生物传感器 在发酵工艺、环境监测、食品工程、临床医学、军事及军事医学等方面得到了深 度重视和广泛应用。
2，美国麻省理工学院视觉科学学科联合波士顿东北大学研究团队成功研制了一种触觉 传感器GelSight，比人类手指更加灵活敏感。GelSight不是以机器来辨识触觉，而 是以3D视觉实时定位物体的方位，以实现对物体的识别和传感。其最大特征在于， 最快的辨识物体的视觉信号，并马上将其转化为触觉信号。
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1. 机器人传感器
（6）机器人力觉传感器：
原理：力觉传感器经常装于机器人关节处，通过检测弹性体变形来间接测量所受力。 装于机器人关节处的力觉传感器常以固定的三坐标形式出现，有利于满足控制 系统的要求。目前出现的六维力觉传感器可实现全力信息的测量，因其主要安 装于腕关节处被称为腕力觉传感器。
应用：力觉传感器可用来检测机器人自身关节力和机器人与外部环境物体之间相互作 用力。
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1. 机器人传感器
（7）机器人滑觉传感器：
1，起始滑动和实际滑动是智能机器人触觉系统的重要参数，不论是装卸刚性物体还 是装卸一般不易握住的柔性材料以及易碎物品都是如此。滑觉传感器的开发对稳 定机器人装卸物尤其重要。
2，无方向型滑觉传感器：不考虑滑动的方向，只考虑滑动引起的位移和速度大小。 3，单一方向型滑觉传感器：根据手指把握物体方向的限制，只在某些特定方向感知
机器人第2讲.pptx
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2-4 转动矩阵
3．绕一个坐标轴旋转的转动矩阵
绕X、Y、Z坐标轴的旋转（图2－3）变换矩阵是最基本的 转动矩阵，它们是一般转动矩阵的特例，故可直接由一般 转动矩阵得到。
2020/12/3
14
2-4 转动矩阵
3．绕一个坐标轴旋转的转动矩阵 由式（2－5）可得到绕x轴旋转θ角的转动矩阵为：
cos(x j , yi ) cos( y j , yi ) cos(z j , yi )
cos(
x
j
,
zi
)
（2－7）
cos( y j , zi )
cos(z
j
,
zi
)
[r] j [iR j ]1[r]i [ jRi ][r]i
[ jRi ] [iR j ]1 [iR j ]T
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1)
自由度(Degree DOF) ：
of
Freedom,
Steห้องสมุดไป่ตู้art平台有18个关节，14
个连杆，18个关节有36个自由
度，代入上式得
F 6(14 18 1) 36 6
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第二章 机器人运动学
2-1概 述
机器人运动学是研究机器人各关节运动的
几何关系。
•
机器人可以看成开式运动链，由一系列连杆通过转动 或移动关节串联而成。
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自由度计算
1)对自于由6度自(由De度gr并ee联o机f器Fr人ee，do其m,结D构OF是)闭：环结构，主要优点是结构刚度大，
由6个油缸驱动，决定末端执行器的位置和姿态。油缸的1端与基座相连 （2自由度虎克铰），另1端与末端执行器相连（3自由度球铰），该机 器人将手臂和手腕的自由度集成在一起。主要特点为：刚度大，但运动 范围十分有限，运动学反解特别简单，而运动方程的建立特别复杂，有 时还不具备封闭的形式
机器人感知技术 课件
机器人感知技术1. 简介机器人感知技术是指机器人通过各种传感器和算法来感知和理解周围环境的能力。
感知技术是机器人实现自主导航、环境识别和交互的基础。
本课件将介绍机器人感知技术的基本原理、常用传感器和相关算法。
2. 传感器技术2.1 激光雷达激光雷达是机器人常用的感知传感器之一，它能够通过发射激光束并接收返回的激光信号来测量周围物体的距离和位置。
激光雷达具有高精度、高分辨率和远距离探测能力，广泛应用于地图构建、障碍物检测和定位导航等领域。
2.2 相机相机是机器人感知的重要传感器之一，它能够捕捉周围环境的视觉信息。
通过对图像进行处理和分析，可以实现目标检测、人脸识别、图像分类等功能。
相机传感器的分辨率、感光度和图像处理算法对于机器人感知的准确性和效果至关重要。
2.3 超声波传感器超声波传感器可以通过发送超声波脉冲并接收回波来测量物体与传感器之间的距离。
超声波传感器具有低成本、低功耗和简单使用的特点，适用于避障、距离测量和人员定位等任务。
2.4 惯性测量单元（IMU）惯性测量单元由加速度计和陀螺仪组成，用于测量机器人在空间中的加速度和角速度。
通过积分计算，可以得到机器人的位姿信息。
IMU在惯性导航、姿态估计和运动控制等方面有着广泛应用。
3. 感知算法3.1 目标检测目标检测是机器人感知中的重要任务，它能够识别和定位图像中的目标物体。
目前常用的目标检测算法包括基于深度学习的物体检测网络（如YOLO和Faster R-CNN）、基于特征提取的传统算法（如Haar特征和HOG特征）、以及结合了两者的方法。
3.2 环境建模与地图构建环境建模是指通过感知数据构建机器人周围环境的模型，一般包括地图构建和障碍物检测。
地图构建可以通过激光雷达和相机等传感器获取的数据来实现，障碍物检测则是通过对感知数据进行分析和处理来实现。
3.3 人体姿态估计人体姿态估计是指通过感知数据推测人体骨骼的姿态信息。
通过识别和跟踪人体关键点，可以实现人体姿态估计。
机器人学导论第2章1ppt课件
.
上述向量也可表示为
P=
ax
by
cz
这种表示法也可以稍作变化： 我们加入一个比例 因子w，如果x、 y、 z各除以w，则得到ax、 by、 cz。于是，这时向量可以写为：
X
P= Y
Z
w
其中，ax=x, by=y 等等
w
w
.
随着w的变化，向量大小也随之发生变化，这类 似于计算机图形学中对图片的放大或缩小。让我们 来讨论一下w的取值
1 纯平移 2 绕一个轴的纯旋转 3 平移与旋转的结合 为了解它们的表示方法，我们将逐一进行探讨。
.
§2.5.1 纯平移变换的表示
大家来看这样一幅图 如果一坐标系（它也 可能表示一个物体） 在空间以不变的姿态 运动，那么该变换就 是纯平移。在这种情 况下，它的方向单位 向量保持同一个方向 不变。所有的改变只 是坐标系原点相对于 参考坐标系的变换。
（2）将它表示为方向的单位向量
解：
该向量可以表示为比例因子为2的矩阵形式，当比例 因子为0时，则可以表示为方向向量，结果如下：
P= 6
10 4 2
和 P= 3
5
2
.0
接下来我们将方向向量变为单位向量。我们 只需把每一个分量都除以三个分量平方和的开 方，最终的答案是
0.487
P=
0.811
0.324
ax=±0.707,ay=-0.707 大家想想为什么会出现多组解呢？ 这是因为利用给出的参数我们得到了两组在相反 方向相互垂直的向量。 除此之外，nx与ax必须同号，你知道为什么吗？ 最终我们得到了如下两个矩阵
.
0.707 0 0.707 5
F= 0.707 0 -0.707 3 或 F=
《机器人的感官》课件
新型传感器的发展将使机器人能够更加精确地感知和理解环境，并适应更复 杂的任务。
多种感官的融合将进一步提高机器人的感知能力，使其能够更好地适应各种 现实应用场景。
结论
机器人感官在人类生活中起着重要的作用，帮助人们实现自动化、提高工作效率和改善生活质量。 未来机器人感官的发展前景广阔，将进一步改变人类工作和生活的方式。
不同感官的应用案例
视觉感知应用案例包括无人驾驶汽车和工业机器人。无人驾驶汽车利用视觉感知识别道路、车辆和行 人，实现自动驾驶。工业机器人利用视觉感知进行精确定位和物体抓取。
触觉感知应用案例包括医疗机器人和智能家居。医疗机器人利用触觉感知进行手术操作和病人监测。 智能家居利用触觉感知控制家居设备和提供智能化服务。
机器人的常见感官
机器人具有多种感官，包括视觉、触觉、声音和味道感知。 视觉感知通过相机传感器和3D视觉传感器实现，可以识别对象、测量距离和创建环境地图。 触觉感知通过触觉传感器和压力传感器实现，可以感知力和接触，实现精准操作和物体识别。 声音感知通过麦克风传感器和扬声器传感器实现，可以识别声音、进行语音交互和音频输出。 味道感知通过化学传感器实现，可以识别气味和检测食品质量。
声音感知应用案例包括语音助手和安防系统。语音助手通过声音感知实现语音交互和语音识别。安防 系统利用声音感知识别入侵和报警。
味道感知应用案例包括食品加工机器人，通过味道感知检测食品质量，保证产品的口感和卫生。
未来机器人感官的发展趋势
人工智能和深度学习在机器人感知领域的应用将进一步提升机器人的感知能 力和智能水平。
《机器人的感官》PPT课 件
机器人的感官对于其在现实应用场景中起着非常重要的作用。本课件将介绍 机器人感官的重要性以及不同感官的应用案例和未来器人的感官是实现智能和交互的关键。通过感官，机器人可以感知和理解 周围环境，并做出相应的反应。
多种感官的融合将进一步提高机器人的感知能力，使其能够更好地适应各种 现实应用场景。
结论
机器人感官在人类生活中起着重要的作用，帮助人们实现自动化、提高工作效率和改善生活质量。 未来机器人感官的发展前景广阔，将进一步改变人类工作和生活的方式。
不同感官的应用案例
视觉感知应用案例包括无人驾驶汽车和工业机器人。无人驾驶汽车利用视觉感知识别道路、车辆和行 人，实现自动驾驶。工业机器人利用视觉感知进行精确定位和物体抓取。
触觉感知应用案例包括医疗机器人和智能家居。医疗机器人利用触觉感知进行手术操作和病人监测。 智能家居利用触觉感知控制家居设备和提供智能化服务。
机器人的常见感官
机器人具有多种感官，包括视觉、触觉、声音和味道感知。 视觉感知通过相机传感器和3D视觉传感器实现，可以识别对象、测量距离和创建环境地图。 触觉感知通过触觉传感器和压力传感器实现，可以感知力和接触，实现精准操作和物体识别。 声音感知通过麦克风传感器和扬声器传感器实现，可以识别声音、进行语音交互和音频输出。 味道感知通过化学传感器实现，可以识别气味和检测食品质量。
声音感知应用案例包括语音助手和安防系统。语音助手通过声音感知实现语音交互和语音识别。安防 系统利用声音感知识别入侵和报警。
味道感知应用案例包括食品加工机器人，通过味道感知检测食品质量，保证产品的口感和卫生。
未来机器人感官的发展趋势
人工智能和深度学习在机器人感知领域的应用将进一步提升机器人的感知能 力和智能水平。
《机器人的感官》PPT课 件
机器人的感官对于其在现实应用场景中起着非常重要的作用。本课件将介绍 机器人感官的重要性以及不同感官的应用案例和未来器人的感官是实现智能和交互的关键。通过感官，机器人可以感知和理解 周围环境，并做出相应的反应。
《机器人感知与智能》PPT课件
作工作、发挥出更大的作用？ 多传感器系统涉及多种类型传感器或多个同
类型传感器，还有多功能集成传感器。 多传感器系统与信息融合主要作用：
1、提高系统可靠性：替代。 2、降低系统的不确定性：沉余 3、提高完整描述环境的能力：协同 4、提高系统的实时性：并行处理
编辑ppt
山东大学机械工程学院机电工程研究所2010/09/702
LED
AB AC
B C
盘码及狭缝 也称光栅盘
转轴
零位标志
编辑ppt
山东大学机械工程学院机电工程研究所2010/092/902
第二节 机器人知觉与传感器
1）、工作原理
当光栅盘随被测工作轴一起转动时，每转过一 个缝隙，光电管就会感受到一次光线的明暗变化， 并转变成电信号的强弱变化，这个电信号近似于正 弦波，经过整形和放大等处理，变换成脉冲信号。 通过计数器计量脉冲的数目，即可测定旋转运动的 角位移；通过计量脉冲的频率，即可测定旋转运动 的转速。
第二节 机器人知觉与传感器
2）、绝对式光电编码器工作原理：
图1-8 绝对式光电编码器原理
编辑ppt
山东大学机械工程学院机电工程研究所2010/092/602
第二节 机器人知觉与传感器
3）、直接读出角度坐标的绝对值。 • 不受掉电、关机的影响。 • 没有累积误差，可靠性高，抗干扰能强 。 • 使用简单，方向判断较容易。 • 范围大于360度时可采用多组码盘。 • 每个码道都必须放置光电收发装置。 • 编码器的精度取决于位数。 • 最高运转速度比增量式光电编码器高。 • 价格高
第一节 基本概念与相关理论
6.1.3机器人与人工智能
人工智能是指将人类所具有的智能的一部分 用计算机来实现以及与此相关的技术领域。
类型传感器，还有多功能集成传感器。 多传感器系统与信息融合主要作用：
1、提高系统可靠性：替代。 2、降低系统的不确定性：沉余 3、提高完整描述环境的能力：协同 4、提高系统的实时性：并行处理
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山东大学机械工程学院机电工程研究所2010/09/702
LED
AB AC
B C
盘码及狭缝 也称光栅盘
转轴
零位标志
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山东大学机械工程学院机电工程研究所2010/092/902
第二节 机器人知觉与传感器
1）、工作原理
当光栅盘随被测工作轴一起转动时，每转过一 个缝隙，光电管就会感受到一次光线的明暗变化， 并转变成电信号的强弱变化，这个电信号近似于正 弦波，经过整形和放大等处理，变换成脉冲信号。 通过计数器计量脉冲的数目，即可测定旋转运动的 角位移；通过计量脉冲的频率，即可测定旋转运动 的转速。
第二节 机器人知觉与传感器
2）、绝对式光电编码器工作原理：
图1-8 绝对式光电编码器原理
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山东大学机械工程学院机电工程研究所2010/092/602
第二节 机器人知觉与传感器
3）、直接读出角度坐标的绝对值。 • 不受掉电、关机的影响。 • 没有累积误差，可靠性高，抗干扰能强 。 • 使用简单，方向判断较容易。 • 范围大于360度时可采用多组码盘。 • 每个码道都必须放置光电收发装置。 • 编码器的精度取决于位数。 • 最高运转速度比增量式光电编码器高。 • 价格高
第一节 基本概念与相关理论
6.1.3机器人与人工智能
人工智能是指将人类所具有的智能的一部分 用计算机来实现以及与此相关的技术领域。
《机器人概论》教学课件—第2章 机器人感知
常用于无固定基座的机器人或其它移动体的姿态测量。 惯性测量单元通常由三个正交的单轴加速度计和三个正交 的单轴速率陀螺组成，加速度计检测物体沿着三个轴向的 线加速度，而陀螺检测物体关于三个轴的旋转角速率。有 些还包含电子罗盘(三轴磁力计)。
(1)速率陀螺 速率陀螺的输出是关于（速率陀螺模块固连的）机体坐
同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）问题是指：机器人在未知环境中运动，假设起始 位置已知，由于其运动存在不确定性，随着时间的推移， 越来越难以确定它的准确的全局坐标。若机器人在运动的 过程中可以感知环境的信息，则机器人可以在对周围环境 建图，同时确定自身相对于周围环境的位置。若环境地图 已知，则SLAM问题退化为定位问题。
3
角位置和角速度测量——增量码盘
角位置测量普遍采用光电码盘，按编码方式的不同码盘可 分为绝对式码盘和和增量式码盘 • 绝对式码盘沿径向从内到外被分为多个码道，每个码道与
二进制输出的一位对应。在码盘的一侧装有光源，另一侧 对应每个码道装有一个光敏元。在码盘处于不同的转角位 置时，各光敏元根据是否受到光照输出高或低电平，形成 二进制输出，读数即对应码盘当前的绝对位置。
第2章 机器人感知
2.1 机器人的运动感知 2.2 机器人视觉 2.3 机器人语音
1
机器人的传感器通常分作两类：内部传感器和外部传感器 • 内部传感器用于测量机器人本体的运动状态，包括测量
关节角度或轮子走过的距离的码盘或轮式里程计、测量 自身旋转角速度和线性加速度的惯性测量单元等。 • 外部传感器用于环境及与环境交互的测量, 后者包括获取 外界图像的相机、获取外部声音信息的声音传感器、测 量到卫星距离来实现定位的GPS、进行距离扫描的激光雷 达等。
(1)速率陀螺 速率陀螺的输出是关于（速率陀螺模块固连的）机体坐
同时定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）问题是指：机器人在未知环境中运动，假设起始 位置已知，由于其运动存在不确定性，随着时间的推移， 越来越难以确定它的准确的全局坐标。若机器人在运动的 过程中可以感知环境的信息，则机器人可以在对周围环境 建图，同时确定自身相对于周围环境的位置。若环境地图 已知，则SLAM问题退化为定位问题。
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角位置和角速度测量——增量码盘
角位置测量普遍采用光电码盘，按编码方式的不同码盘可 分为绝对式码盘和和增量式码盘 • 绝对式码盘沿径向从内到外被分为多个码道，每个码道与
二进制输出的一位对应。在码盘的一侧装有光源，另一侧 对应每个码道装有一个光敏元。在码盘处于不同的转角位 置时，各光敏元根据是否受到光照输出高或低电平，形成 二进制输出，读数即对应码盘当前的绝对位置。
第2章 机器人感知
2.1 机器人的运动感知 2.2 机器人视觉 2.3 机器人语音
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机器人的传感器通常分作两类：内部传感器和外部传感器 • 内部传感器用于测量机器人本体的运动状态，包括测量
关节角度或轮子走过的距离的码盘或轮式里程计、测量 自身旋转角速度和线性加速度的惯性测量单元等。 • 外部传感器用于环境及与环境交互的测量, 后者包括获取 外界图像的相机、获取外部声音信息的声音传感器、测 量到卫星距离来实现定位的GPS、进行距离扫描的激光雷 达等。
机器人概论ppt课件
• 多传感器控制系统的研究，离线编程技术、自诊断和安全保护技术等方 面均已取得了突破，掌握了工业机器人所有关键技术。 • 在基础元件制造方面，我国在谐波减速器、高效电机的制造领域也有了 突破。已研制出了交、直流伺服电机及其驱动系统、测速发电机、光电 编码器、液压（气动）元部件、滚珠丝杠、直线滚动导轨、谐波减速器、 RV减速器、十字交叉滚子轴承、薄壁轴承等。
我国机器人新进展—服务 机器人
• • 服务机器人产业将成为继家电和个人电脑之后，全球新经济发展的重要增长点。 在监控机器人方面，中科院深圳先进院研制的家庭监控机器人可以在家中自如移 动到每个角落，监测家中是否漏水、着火煤气泄露等，一旦发现异常，机器人会 主动地向主人的手机发送报警短信。如果有陌生人闯入时，机器人也会立即将其 拍照并传给主人。 在老人服务机器人方面，中科院深圳先进院研制的管家机器人能够接收用户通过 智能手机发送的指令完成特定目标抓取，为老人提供生活便利。中国科学院自动 化研究所则研制了一种具有视觉和口令导航功能并能与人进行语音交互的机器人 轮椅，不仅能通过语音控制轮椅自由行走,还可以实现简单的人机对话功能，给 行动不变的老人和残疾人提供很大方便。 在仿人机器人方面，2011年11月，由浙江大学研制的仿人机器人“悟”和“空” 成功实现了乒乓球以及与人类对打，能够持续百余回合以上。
• •
日本机器人发展
• 为了解决劳动力不足问题和提高产品质量，着力开发机器人技术。 • 20世纪80年代超过美国成为“机器人王国”。 • 日本在传感器、电机、精密加工、能源以及材料等机器人的关键零部件 和关键基础技术均是世界领先。 • 日本本田公司研制的仿人机器人ASIMO, 高1.3m,行走速度达6km/h, 可 完成“8”字形行走、上下台阶、弯腰等动作, 还可与人握手、挥手、 语音对话, 识别出人和物体等. 日本川田公司的仿人机器人HRP-2 高 1.5m, 可模仿人的舞蹈动作. 索尼公司开发了0.6m高的小型娱乐仿人机 器人QIRO. • 2011年，日本福岛第一核电站事故爆发，本大力开展了对核事故处理机 器人的研究。同年11月，由千叶工业大学研发的“ROSEMARY”核事故处 理机器人面世，能够在负重50公斤的情况下连续工作5小时，并可进行 遥控 机器人
《机器人第二章》课件
医疗机器人的应用
探讨医疗机器人在手术和康复等领域的重要作 用。
家庭服务机器人的应用
介绍家庭服务机器人的应用场景，如智能家居 和老年人护理等。
军事机器人的应用
分析军事机器人在侦察和无人作战等任务中的 应用情况。
未来机器人的发展趋势
1 智能化和自主化
展望机器人未来的发展方向，包括更智能和 自主的特点。
机器人的历史发展概览
回顾机器人的历史，了解其 发展的里程碑和主要进展。
机器人的构成要素
1 硬件和软件
深入了解机器人的硬件组 成和软件系统，以及二者 之间的关系。
2 传感器和执行器
了解机器人的传感器和执 行器，它们对机器人感知 和执行任务的重要性。
3 控制系统和决策系统
探索机器人的控制系统和 决策系统，理解它们如何 使机器人能够做出智能决 策。
2 多模态和交互式
研究机器人未来的多模态感知和交互技术的 发展趋势。
3 协作式和群体化
探索机器人将更多地以协作和群体形式工作 的前景。
4 轻量化和柔性化
展示机器人轻量化和柔性化的趋势，以适应 不同的工作场景。
《机器人第二章》PPT课 件
欢迎来到《机器人第二章》PPT课件。本课程将带您深入了解机器人的定义、 分类和应用领域，以及机器人的构成要素和运动学、动力学、视觉系统、学 习和认知等方面知识。
概述
机器人的定义和分类
了解机器人的准确定义以及 不同类型的分类。
机器人的应用领域
探索机器人在各个领域中的 应用，包括工业、家庭服务、 医疗和军事等。
了解机器人的不同学习类型和学习方法，如监督学习和强化学习等。2Biblioteka 机器人的感知和认知及其模型
探索机器人的感知和认知能力，以及相关的认知模型和理论。
探讨医疗机器人在手术和康复等领域的重要作 用。
家庭服务机器人的应用
介绍家庭服务机器人的应用场景，如智能家居 和老年人护理等。
军事机器人的应用
分析军事机器人在侦察和无人作战等任务中的 应用情况。
未来机器人的发展趋势
1 智能化和自主化
展望机器人未来的发展方向，包括更智能和 自主的特点。
机器人的历史发展概览
回顾机器人的历史，了解其 发展的里程碑和主要进展。
机器人的构成要素
1 硬件和软件
深入了解机器人的硬件组 成和软件系统，以及二者 之间的关系。
2 传感器和执行器
了解机器人的传感器和执 行器，它们对机器人感知 和执行任务的重要性。
3 控制系统和决策系统
探索机器人的控制系统和 决策系统，理解它们如何 使机器人能够做出智能决 策。
2 多模态和交互式
研究机器人未来的多模态感知和交互技术的 发展趋势。
3 协作式和群体化
探索机器人将更多地以协作和群体形式工作 的前景。
4 轻量化和柔性化
展示机器人轻量化和柔性化的趋势，以适应 不同的工作场景。
《机器人第二章》PPT课 件
欢迎来到《机器人第二章》PPT课件。本课程将带您深入了解机器人的定义、 分类和应用领域，以及机器人的构成要素和运动学、动力学、视觉系统、学 习和认知等方面知识。
概述
机器人的定义和分类
了解机器人的准确定义以及 不同类型的分类。
机器人的应用领域
探索机器人在各个领域中的 应用，包括工业、家庭服务、 医疗和军事等。
了解机器人的不同学习类型和学习方法，如监督学习和强化学习等。2Biblioteka 机器人的感知和认知及其模型
探索机器人的感知和认知能力，以及相关的认知模型和理论。
《机器人的感觉系统》课件
味觉感知系统
通过传感器与酵素技术，实现对 食物味道的分析和识别。
嗅觉感知系统
利用传感器与气态检测技术实现 对气味的分析和识别。
机器人感知技术的应用
工业领域
机器人感知技术可以应用于 生产线、装配、包装等环节， 大幅度提高生产效率。
医疗领域
机器人感知技术可以用于手 术、治疗等环节，帮助医生 更精确准确地操作和治疗。
结论
机器人感知技术的发展是未来机 器人发展的重要方向
机器人感知技术是未来机器人发展的趋势，将对机 器人的应用、维护等方面产生重大影响。
机器人感知技术的成功落地需要 跨学科和跨领域的合作
机器人感知技术需要跨越多个学科与领域的合作， 对人类社会产生影响的同时也为未来的科技发展打 下重要基础。
《机器人的感觉系统》 PPT课件
欢迎来到我们的课件！今天我们将探讨机器人感知系统的重要性和应用以及 未来的发展方向。
引言
1 机器人与人类的感知有何不同？
机器人的感知比人类的感知更精确，更可靠，同时更加十分广泛。
2 机器人感知技术的重要性
在未来，机器人感知技术将成为机器人发展的必要组成部分，对今后机器人的使用与维 护有重要作用。
机器人的感觉系统
1
机器人感知系统的组成部分
2
包括视觉、听觉、触觉等多种感知系统。
3
听觉感知系统
4
通过麦克风采集声音数据，并借助自然 语言处理技术进行数据处理和语音识别。
感知系统的定义
机器人感知系统是通过不同类型的传感 器采集数据，将其转化为计算机识别的 形式，以实现对外部环境进行感知和理 解。
视觉感知系统
通过摄像头采集外部环境的图像数据， 并借助计算机视觉技术对这些数据进行 处理和物理信号并进行转换， 将触觉信息传递给机器人控制系统。
《机器人感知与智能》课件
详细描述
05
CHAPTER
未来展望
感知技术
随着传感器和机器学习技术的进步，机器人将具备更高级的感知能力，能够识别和理解更复杂的环境和任务。
机器人将在医疗护理领域发挥更大的作用，如辅助手术、康复训练和老年人照护等。
医疗护理
家庭机器人将逐渐普及，承担家务、照看孩子、陪伴老人等任务。
家庭服务
农业机器人将提高农业生产效率，实现精准种植和养殖。
机器学习定义
机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等类型，每种类型都有其特定的应用场景和优势。
机器学习分类
机器学习在许多领域都有广泛的应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
机器学习应用
深度学习框架
常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch和Keras等，这些框架提供了丰富的工具和库，方便开发者进行深度学习模型的构建和训练。
专家系统结构
02
专家系统通常包括知识库、推理机和用户界面等部分，其中知识库存储了专家提供的知识和经验，推理机则利用这些知识进行推理和决策。
专家系统应用
03
专家系统在许多领域都有广泛的应用，如医疗诊断、金融咨询和军事决策等。
04
CHAPTER
机器人感知与智能的应用
VS
机器人感知与智能在家庭服务领域的应用，提高了生活便利性，改善了家庭生活质量。
智能系统作用
02
CHAPTER
机器人感知技术
机器人通过摄像头等视觉传感器获取周围环境的信息，识别物体、场景和人脸等。
总结词
机器人视觉感知技术包括图像采集、预处理、特征提取和识别等步骤，可应用于机器人导航、物体识别、人脸识别等领域。
05
CHAPTER
未来展望
感知技术
随着传感器和机器学习技术的进步，机器人将具备更高级的感知能力，能够识别和理解更复杂的环境和任务。
机器人将在医疗护理领域发挥更大的作用，如辅助手术、康复训练和老年人照护等。
医疗护理
家庭机器人将逐渐普及，承担家务、照看孩子、陪伴老人等任务。
家庭服务
农业机器人将提高农业生产效率，实现精准种植和养殖。
机器学习定义
机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等类型，每种类型都有其特定的应用场景和优势。
机器学习分类
机器学习在许多领域都有广泛的应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
机器学习应用
深度学习框架
常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch和Keras等，这些框架提供了丰富的工具和库，方便开发者进行深度学习模型的构建和训练。
专家系统结构
02
专家系统通常包括知识库、推理机和用户界面等部分，其中知识库存储了专家提供的知识和经验，推理机则利用这些知识进行推理和决策。
专家系统应用
03
专家系统在许多领域都有广泛的应用，如医疗诊断、金融咨询和军事决策等。
04
CHAPTER
机器人感知与智能的应用
VS
机器人感知与智能在家庭服务领域的应用，提高了生活便利性，改善了家庭生活质量。
智能系统作用
02
CHAPTER
机器人感知技术
机器人通过摄像头等视觉传感器获取周围环境的信息，识别物体、场景和人脸等。
总结词
机器人视觉感知技术包括图像采集、预处理、特征提取和识别等步骤，可应用于机器人导航、物体识别、人脸识别等领域。
机器人的感觉器官ppt课件
八、碰撞传感器--能力风暴的 皮肤
在能力风暴的正面下部放了3个碰撞传感器， （有的是4个或多个）分别在正前方、左前 方和右前方，在后方放置一个碰撞块是为了 防止意外事件的发生，确保能力风暴的正常 活动。
另外，能力风暴还有一个程序编辑软件，简 称VJC，可以对能力风暴进行编程并下载到 能力风暴里。SVJC和VJC功能基本相同， 只是不能下载到能力风暴里。
六、直流电机--能力风暴的肌 肉
在能力风暴上有两个直流电机， 它在机器人轮子的上部，可以讲 电池提供的电能转化为动能，让 机器人利用电能动起来。直流电 机通过调节不同的转动速度，可 以实现机器人随心所欲的慢走或 快走。
七、眼睛--能力风暴表达情绪 的窗口
在能力风暴运行时，眼睛可以发 光，根据不同的信息做出不同颜 色的改变。
2.能力风暴的第3只眼睛--地面检测传 感器
能力风暴有第3只眼睛，如果说前面 两只眼睛起到探知外界环境以躲避外 界障碍的作用，那么这第3只眼睛就 是利用外界环境提供的不同信息，按 照控制要求，执行相应的动作。
地面传感器可以探测到地面各个位置 的不同颜色和不同亮度，它由一个发 光管和一个光敏电阻发光管组成。
位于能力风暴心脏部位的控制部 件是能力风暴的大脑--主板，由中央 处理器（CPU）存储器（RAM）数据 总线和输入输出口以及外围接口电路 所组成。跟人的大脑一样，它在控制 机体运动的时候，要完成接受信息、 处理信息、发出指令等一系列过程。 能力风暴的大脑有记忆功能，这主要 由主板上的内存实现，至于大脑的分 析、判断、决策的功能则由主板上的 众多芯片共同完成。
四、LCD--能力风暴的特殊表 达方式
能力风暴的液晶显示屏可以表达 自己，简称LCD。LCD可以显示 各种字符来与外界进行交流，表 示它遇到了什么，正在做什么和 想干什么。
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直接这样进行积分，而是将速率陀螺的输出与三轴加速度
(a)
(b)
计和电子罗盘的输出配合使用。
角速率陀螺的敏感轴示意
8
(2)加速度计
加速度计测量的是线加速度，包括重力加速度，因此在
物体质量准确已知的情况下，也可用作测量作用于物体的
合外力。当与加速度计固连的机体静止或低速运动时，加
速度测得的是重力加速度。
标转换矩阵 Rbe 。
10
角速率和由加速度计与电 子罗盘解算出的姿态角进 行互补滤波的结构图
上图中，b 是陀螺仪测得的角速度，通过 Rbe 将其转换为在惯性坐标 系中的表示e 。角度估计值 与e 和ref (由加速度计和电子罗盘解 算出的姿态角)之间存在如下关系：
=
s
s
K
(e
s
)
s
K K
ref
=(1
12
(1)基于外部相机的运动捕捉系统 VICON和Optitrack系统均是在环境中固定安装经过校准
的高精度、快速相机系统（通常由6个、8个、12个甚至24 个相机组成），并在运动物体上贴上红外敏感标记。通过 软件控制相机同步取图，可实现对贴有标记的目标的准确 定位和跟踪。定位精度高，适用于室内定位。
3
角位置和角速度测量——增量码盘
角位置测量普遍采用光电码盘，按编码方式的不同码盘可 分为绝对式码盘和和增量式码盘 • 绝对式码盘沿径向从内到外被分为多个码道，每个码道与
二进制输出的一位对应。在码盘的一侧装有光源，另一侧 对应每个码道装有一个光敏元。在码盘处于不同的转角位 置时，各光敏元根据是否受到光照输出高或低电平，形成 二进制输出，读数即对应码盘当前的绝对位置。
第2章 机器人感知
2.1 机器人的运动感知 2.2 机器人视觉 2.3 机器人语音
1
机器人的传感器通常分作两类：内部传感器和外部传感器 • 内部传感器用于测量机器人本体的运动状态，包括测量
关节角度或轮子走过的距离的码盘或轮式里程计、测量 自身旋转角速度和线性加速度的惯性测量单元等。 • 外部传感器用于环境及与环境交互的测量, 后者包括获取 外界图像的相机、获取外部声音信息的声音传感器、测 量到卫星距离来实现定位的GPS、进行距离扫描的激光雷 达等。
G(s))(e
s
)
G(s)ref
其中 G(s)= K 。显然，上式将低通滤波器 G(s) 作用于由加速度计 sK
和电子罗盘解算出的姿态角，将与其互补的滤波器 (1 G(s)) 作用于
由速率陀螺的输出变换后直接积分得到的姿态角，并将二者结合到
一起得到姿态角的估计值 。
11
2.1.2机器人运动导航
机器人运动导航的首要问题是知道“自己在什么位置”。
5
绝对式码盘的输出
正转与反转时增量式码盘输出的 A相和B相脉冲的相位关系
相对式码盘的输出
当码盘正转时，A相脉冲波波形滞后π/2相角。C码道 在码盘转动一周时只对应一个脉冲输出 ，给计数系统提供一个初始的零位信号
6
姿态测量——惯性测量单元
1.运动导航感知系统
测量机器人位置的方法可以分为两类：。 • 一是确定机器人的绝对地理坐标，即经纬度，如基于GPS
或北斗导航系统的定位，差分GPS定位精度可以达到厘米 级。但对GPS或北斗定位的影响因素很多，天气、高楼或 数目遮挡都可能使定位数据漂移甚至失效。 • 二是测量机器人与周围环境的相对位置，如基于外部相机 的运动捕捉系统定位、基于无线信标的UWB定位、基于环 境扫描的激光雷达定位、基于视觉的定位等。
常用于无固定基座的机器人或其它移动体的姿态测量。 惯性测量单元通常由三个正交的单轴加速度计和三个正交 的单轴速率陀螺组成，加速度计检测物体沿着三个轴向的 线加速度，而陀螺检测物体关于三个轴的旋转角速率。有 些还包含电子罗盘(三轴磁力计)。
(1)速率陀螺 速率陀螺的输出是关于（速率陀螺模块固连的）机体坐
2
2.1 机器人的运动感知
机器人的运动感知可以通过内部和外部两类传感器实 • 内部感知通过直接测量机器人本体的运动状态感知运动
变化， • 外部感知通过机器人自身携带的外部传感器或外置的传
感器测量机器人相对于环境的变化。
2.1.1 机器人运动定位
两类典型的内部运动传感器： • 关节位置和速度传感器，也可用作轮式里程计 • 用于移动机器人姿态测量的惯性测量单元
绝对式码盘(a)和增 量式码盘(b)示意图
4
• 增量式码盘由A、B两个码道和用于确定基准位置的C码道 组成。A码道和B码道由数目相等、分布均匀的透光和不透 光的扇形区组成，在位置上相互错开半个扇形区；C码道 只有一个扇形区。同样在码盘的一侧装有光源，另一侧对 应A、B、C码道各装有一个光敏元。当关节转动带动码盘 旋转时，A、B码道对应的输出为相位相差90°的脉冲信号 ，分别称作A相脉冲和B相脉冲。在等速运动时对应A、B码 道的测量信号是等宽脉冲信号，转速越快，脉冲的频率越 高，因此可通过对A相脉冲或B相脉冲进行计数测量码盘转 过的角度，而脉冲的频率则代表了转速。 此外，还可根据A相脉冲波形和B相脉冲波形的相位关系来 判断码盘转动的方向。
存在较大高频噪声；而速率陀螺仪的动态响应很好，但是存 在零漂，也就是测量数据带有低频噪声。因此，在实际使用 中，往往通过数据融合，将加速度计数据中的高频噪声与陀 螺仪数据中的低频噪声滤掉，从而获取良好的姿态角数据。
值得注意的是，加速度计和数字罗盘通过重力投影与地磁
通量解算出的姿态角参考值是在惯性坐标系 E 下的，而陀螺 仪测得的角速度是机体坐标系 B 下的测量值，因此要引入坐
当机体静止加速度计测得的近似为重力加速度；物体的姿
态变化后，重力加速度在三个正交轴上的投影。
偏航角度需要用
g
3g
2
检测地磁场方向
1g
2
的电子罗盘测量。
(a)机体水平且静止
(b)机体关于俯仰轴旋转-30°
旋转前后加速度计对应的三轴朝向
9
(3)姿态解算——互补滤波 加速度计的静态特性相对良好，但容易受到震动等影响，
标系的三个轴的旋转角速率，机体坐标系是动坐标系。一 般安装情况下，三轴陀螺测量俯仰(pitch)轴、横滚(roll) 轴和偏航(yaw)轴角速率。
7
理想情况下，将速率陀螺的输出经过坐标变换转换为惯
性坐标系下的欧拉角速度后，在已知初始状态的前提下，
可以通过积分获得当前的姿态角。但由于速率陀螺的输出
存在噪声和零漂，尤其是对于廉价的速率陀螺，往往不能