第六章机器人感知

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机器人智能感知的工作原理

机器人智能感知的工作原理机器人智能感知是指机器人通过各种传感器获取外界信息，并能理解和分析这些信息的能力。

这种感知能力对于机器人的自主行动以及与环境的交互至关重要。

下面将介绍机器人智能感知的工作原理。

一、感知信息的采集机器人智能感知的第一步是通过各种传感器采集环境中的信息。

传感器可以是机器人身上直接集成的，也可以是通过外部设备进行连接。

常见的传感器包括视觉摄像头、声音麦克风、触摸传感器、陀螺仪、加速度计等。

这些传感器可以感知到光线、声音、触摸、姿态等各种信息。

二、感知信息的处理与分析机器人通过感知信息的采集，获取到了大量的原始数据。

接下来需要对这些数据进行处理和分析，提取出有用的信息。

这个过程需要借助计算机视觉、信号处理、模式识别等相关技术。

例如，对于视觉传感器采集到的图像，可以通过图像处理算法进行边缘检测、目标识别等操作，从而识别出环境中的物体和场景。

三、环境建模与感知融合机器人智能感知不仅仅是对感知信息的处理，还包括对环境的建模和对多种感知信息的融合。

机器人需要将感知到的信息与已有的知识进行融合，生成对环境的全面认知。

在环境模型中，机器人可以存储和更新地图、障碍物信息、对象属性等。

同时，机器人还需要将来自不同传感器的信息进行融合，以提高感知的准确度和可靠性。

四、决策与行动执行通过智能感知，机器人获取了对环境的全面认知，接下来需要根据感知结果进行决策，并执行相应的行动。

这涉及到机器人的路径规划、动作控制等方面。

机器人可以根据环境模型和任务需求，制定最佳的行动策略，并通过执行相应的动作完成任务。

五、学习与优化机器人智能感知的工作原理中，还包括机器人自主学习和优化的过程。

通过不断与环境的交互和感知信息的反馈，机器人可以逐步改进自身的感知能力和行动能力。

例如，通过机器学习算法，机器人可以从大量的训练数据中学习到更有效的感知和决策模式。

这样，机器人的智能水平将不断提高。

六、应用领域与前景机器人智能感知的工作原理在各个领域都有广泛应用。

机器人的感觉系统(1)

如视觉或触觉的，
内部传感器则装入机器人内部。
如转角编码器，
内部传感器是用来确定机器人在其自身坐标系内的姿态位置的
如用来测量位移、速度、加速度和应力的通用型传感器。
外部传感器则用于机器人本身相对其周围环境的定位。
外部传感机构的使用使机器人能以柔性方式与其环境互相作用。负责检验诸如距离、接近程度和接触程度之类的变量，便于机器
确实是机器人领域中一项活跃的研究和开发课题。
二、机器人传感器的分类
几乎所有的机器人都使用内部传感器，如为测量回转关节位置的编码器，和测量速度以控制其运动的测速计。大多数控制器都具备接口能力，故来自输送装置、机床以及机器人本身的信号，被综合利用以完成一项任务。
然而，机器人的感觉系统通常指机器人的外部传感器，这些传感器使机器人能获取外部环境的有用信息，可为更高层次的机器人控制提供更好的适应能力，也就是使机器人增加了自动检测能力，提高机器人的智能，
系统。如转角编码器，
从检测对象上看，机器人的传感器分属和。
内部状态传感器：机器人要感知它自己的内部状态，用以调整并控制机器人的行动，就要检测机器人本身的坐标轴来确定其位置，
它通常由位置、加速度、速度及压力传感器组成内部传感器。，
外部状态传感器：机器人还要感知周围环境、目标构成等状态信息，要使机器人对环境有自校正和自适应能力，就要检测外部环境信息，
人的引导及物体的识别和处理。
二、机器人传感器的分类
尽管接近觉、触觉和力觉传感器在提高机器人性能方面具有重大的作用。
但视觉被认为是机器人重要的感觉能力。
机器人视觉可定义为从三维环境的图像中提取、显示和说明信息的过程。
这一过程通常也称为机器视觉或计算机视觉，

机器人的感知和认知能力

机器人的感知和认知能力随着科技的发展，机器人在人类社会中扮演着越来越重要的角色。

机器人的感知和认知能力是其核心功能，决定了其在各个领域的应用和表现。

本文将就机器人的感知和认知能力进行探讨，包括机器人的感知方式、认知能力的发展以及与人类的对比等方面。

一、机器人的感知方式机器人的感知方式主要通过传感器和摄像头等装置来获取外界信息。

传感器可以感知物体的温度、压力、湿度等参数，从而了解周围环境的变化。

而摄像头可以捕捉图像和视频，并通过图像识别技术来识别和理解图像中的内容，如人脸、物体等。

这些感知方式为机器人提供了对外界信息的基本认识。

二、机器人的认知能力发展机器人的认知能力是指其理解和分析外界信息的能力。

随着人工智能技术的不断进步，机器人的认知能力在逐渐提高。

机器学习和深度学习等技术使机器人能够通过大量的数据进行学习和训练，进而改善其感知和认知能力。

例如，机器人可以通过学习人类行为和语言来理解人类的意图，并做出相应的回应。

同时，机器人还可以通过与环境的交互和反馈来实时调整和完善自己的认知能力。

三、机器人与人类的对比尽管机器人的感知和认知能力不断提升，但相比于人类来说，还存在一定的差距。

首先，机器人的感知能力虽然可以通过传感器获取各种信息，但与人类的感知器官相比仍有限制。

例如，机器人无法像人类一样触觉敏感，无法感受到温度的变化和细微的压力。

其次，机器人的认知能力虽然可以通过学习和训练进行改进，但在某些情况下仍无法做出像人类一样的智能决策。

人类拥有复杂的思维和情感体验，而机器人仍然只能依靠程序和算法执行任务。

综上所述，机器人的感知和认知能力在科技发展中占据重要地位。

感知方式的不断创新和认知能力的提升使机器人能够更好地适应和应对复杂的环境和任务。

然而，与人类相比，机器人在感知器官和认知能力上仍存在差距。

未来随着科技的进步和人工智能的发展，相信机器人的感知和认知能力会继续得到提升，为人类社会带来更多的便利和效益。

机器人技术基础课件第六章机器人传感器

物理量
电量
目前，传感器转换后的信号大多为电信号。因而从狭义上讲，传感器是把外界输入的非电信号转换成电信号的装置。
6.1 机器人传感器概述
6.1.1 传感器的基本概念
2、传感器的组成
传感器一般由敏感元件、转换部分组成
基
被测量
敏感元件
转换元件
本转换电
电信号
路
6.1 机器人传感器概述
6.2 内传感器
增量式编码器
6.2.1 位移（位置）传感器
（1）信号性质
输出信号为一串脉冲，每一个脉
冲对应一个分辨角，对脉冲进行计数N，就是对的累加，即，角位移＝N。
如：＝0.352，脉冲N＝1000，
则：
＝ 0.352×1000＝ 352
增量式编码器的信号性质
6.2 内传感器
增量式编码器
6.2 内传感器
6.2.1 位移（位置）传感器
2、光电编码器
光电编码器是角度（角速度）检测装置，通过光电转换，将输出轴上的机械几何位移量转换成脉冲数字量的传感器。具有体积小，精度高，工作可靠等优点，应用广泛。
编码器
6.2 内传感器
6.2.1 位移（位置）传感器
2、光电编码器
轴式
套式
电信号
二进制编码
• 满足机器人控制的要求 • 满足机器人自身安全和机器人使用者的安全性要求
6.1 机器人传感器概述
6.1.4 机器人传感器的分类
1)按被测物理量分类常见的被测物理量
机械量:长度,厚度,位移,速度,加速度, 旋转角,转数,质量,重量,力,力矩;
热工量:温度、热量、比热容、热流、热分布、压力（压强）、压差、真空度、流量、流速、物位、液位、界面、噪声

钱钧机器人_06机器人感知

6.1 机器人内部传感器

角度测量传感器

旋转变压器
3 pairs of poles Absolutely accurate position control within a third of a revolution of the motor
Resolution with 12 bits (4096 increments) Power infeed approx. 16 Vpp 8 kHz
1

第六章机器人感知技术

6.1 机器人内部传感器 6.2 机器人外部传感器 6.3 机器人传感器应用实例

2
第六章机器人感知技术

内部传感器

本体感受型(Proprioceptive)，测量系统的内部变量。外部感受型(Exteroceptive)，测量系统所在的环境变量。

外部传感器

焊缝搜索定位

搜索定位焊缝，在焊接前平移机器人或专机的编程路径，确保焊缝精确地熔敷在接头上的过程。指在焊接位置前方进行实时跟踪。这不仅可以校正机器人或专机的轨迹，而且可以实现自适应控制，例如通过调整电压、送丝速度或行走速度来改变焊缝成形。

焊缝跟踪

39
6.3 机器人传感器应用实例

基于激光测距的物体轮廓扫描检测系统

交流：同步、异步（常用）测速发电机直流：电磁式、永磁式测速发电机
20
6.1 机器人内部传感器

速度测量传感器

测速发电机用于转速自动调节系统

调节转速给定电压，可以使系统保持期望的转速。当电动机的转速由于某种原因（如负载转矩增大）减小，此时测速发电机的输出电压减小，转速给定电压和测速反馈电压的差值增大，差值电压信号经放大器放大后，使电动机的电压增大，电动机开始加速，直到达到所要求的转速为止。因此，只要转速给定电压不变，无论由于何种原因企图改变电动机的转速，由于测速发电机的反馈作用，使系统能自动调节到所要求的转速。

第6章 RobotBasic传感器

表达方式使其成立的情况rbumper0如果所有缓冲器都没有受压rbumper15如果所有缓冲器都受压压rbumper如果有任何一个缓冲器都没有受压压rbumper4如果只有前面的缓冲器受压压rbumper12如果前面和左面缓冲器都受压压81762红外传感器?红外传感器使机器人能够在接触到物体之前就探测到路径上物体的存在
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6.2 红外传感器
rlocate 400,300 //定义机器人在屏幕上的位置 while rfeel()=0 rForward 1 wend end rFeel()比rBumper()探测物体的效果更好,因为最好是不发生碰撞. 缺点:有可能探测不到小的物体(或大物体的边角),因此,当想避免障碍物时,推荐同时使用rFeel和rBumper状态数据进行分析.
第6章 RobotBasic传感器
1
第6章 RobotBasic传感器
利用缓冲器进行避障红外传感器测距传感器机器人视觉信号探测
指南针
全球定位电池电量水平
第6章 RobotBasic传感器
RobotBasic传感器使机器人对周围的环境有了感知的能力。控制算法通过传感器来分析环境，然后使机器人采取行动避障，并能发现、定位目标。本章介绍部分传感器，并探索如何应用从传感器上获得的数据对机器人进行编程，使其获得有效的行为。
4 /17
6.1 利用缓冲器进行避障
RobotBASIC机器人有4个缓冲器,前面和后面的分别形成 130°圆弧,侧面的仅形成50°。通过rBumper()获得4个缓冲器状态的数据。
缓冲器
位
值
后
右前左
20
21 22 23
1
2 4 8
5 /17

机器人的感知与认知

机器人的感知与认知随着科技的不断进步和发展，机器人逐渐成为人们生活中的重要组成部分。

机器人的感知与认知能力被认为是其核心技术，它决定了机器人能否与人类有效地交互和合作。

本文将探讨机器人的感知与认知，并分析其在各个领域的应用。

一、机器人感知技术机器人能够通过各种传感器感知周围环境，并将感知到的信息转化为可供计算机处理的数据。

常见的机器人感知技术包括视觉感知、听觉感知、触觉感知和位置感知。

1. 视觉感知机器人通过摄像头等设备获取图像信息，并通过图像处理算法进行分析和识别。

例如，机器人可以通过视觉感知技术辨别物体的形状、颜色和大小，实现物体抓取或目标追踪等功能。

2. 听觉感知机器人通过麦克风等设备获取声音信号，并通过声音处理算法分析和理解。

例如，语音识别技术使得机器人能够听懂人类的指令，并做出相应的反应。

3. 触觉感知机器人通过触摸传感器等设备获取触摸信号，并通过触摸感知算法进行分析和处理。

例如，机器人可以通过触摸感知技术判断物体的硬度、温度和纹理等属性。

4. 位置感知机器人通过全球定位系统（GPS）、惯性导航等技术获取自身的位置信息。

这些技术帮助机器人在运动中准确定位，实现精确导航和路径规划。

二、机器人认知技术机器人的认知能力是其理解和处理感知信息的能力。

机器人的认知技术主要包括智能推理、知识表示和机器学习。

1. 智能推理机器人通过推理技术，通过已有的知识和规则进行逻辑推理，从而做出合理的决策。

例如，机器人可以通过智能推理技术在复杂环境中找到最佳路径或解决问题。

2. 知识表示机器人通过知识表示技术将获取到的知识进行存储和组织，便于后续的处理和利用。

常见的知识表示方法包括逻辑表示、本体表示和语义网络等。

3. 机器学习机器学习技术使得机器人能够通过观察和经验来学习并不断改进自己的性能。

例如，机器人可以通过机器学习算法提取出感知信息中的关键特征，并用于目标识别和分类等任务。

三、机器人在各领域的应用机器人的感知与认知技术在各个领域都有着广泛的应用。

机器人感知系统知识要点梳理

机器人感知系统知识要点梳理机器人感知系统是指机器人通过感知技术获取环境信息，并将其用于决策和执行任务的过程。

它是机器人技术中至关重要的一个组成部分，对于机器人能够智能地感知和理解周围环境具有重要意义。

本文将就机器人感知系统的知识要点进行梳理，包括感知技术的分类、工作原理和应用领域等。

1. 感知技术的分类感知技术主要分为以下几类：- 视觉感知：机器人利用摄像头、相机等视觉设备获取图像或视频信息，并进行分析和处理。

视觉感知技术可以实现对物体形状、颜色、运动轨迹等特征的识别和跟踪。

- 声音感知：通过麦克风等声音设备采集声音信号，并利用声音处理算法分析声音的频率、强度、方向等信息。

声音感知技术可以实现声源定位、语音识别等功能。

- 触觉感知：机器人利用传感器获取触觉信息，如力传感器可以测量物体施加的力或压力，触觉传感器可以模拟人手的触觉感知，实现对物体形状和材质的感知。

- 气味感知：利用气体传感器感知气味分子的浓度和种类，实现对气味的辨别和追踪。

2. 感知系统的工作原理机器人感知系统的工作原理主要包括感知数据采集、数据处理和决策执行三个步骤：- 感知数据采集：机器人通过感知设备获取环境信息，如摄像头获取图像、麦克风获取声音、传感器获取触觉信息等。

- 数据处理：感知数据被传输到机器人的中央处理单元（CPU）进行处理。

通过算法和模型，对获取的数据进行分析、识别和分类，提取有用的特征信息。

- 决策执行：基于数据处理的结果，机器人进行决策和执行相应的任务。

例如，当机器人在视觉感知中检测到目标物体时，可以根据目标物体的特征进行决策，如抓取、避障等。

3. 感知系统的应用领域机器人感知系统在各个领域都得到了广泛应用，包括：- 工业制造：在工厂生产线上，机器人可以通过视觉感知识别产品的质量缺陷、完成装配或检测任务，提高生产效率和品质。

- 家庭服务：智能家居机器人通过声音感知、视觉感知等技术，能够理解用户指令、识别用户行为，并提供相应的服务，如扫地、煮饭等。

机器人感知技术综述

机器人感知技术综述机器人感知技术是现代工程学中的一个重要领域，它涵盖了机器人获取和处理信息的方法和技术。

感知技术的发展对机器人的自主性和智能化水平有着重要的影响。

本文将对机器人感知技术的发展历程、主要应用领域以及未来发展趋势进行综述。

一、机器人感知技术的发展历程随着传感器技术的不断进步和算法的发展，机器人感知技术取得了长足的进展。

最早期的机器人感知技术主要依靠单个传感器，比如红外传感器、超声波传感器等，用来获取环境信息。

然而，这些传感器的分辨率和精度受到了限制，无法满足复杂环境下的需求。

随着计算机技术和图像处理算法的进步，视觉感知技术成为了机器人感知的重要手段。

通过将图像传感器与处理算法相结合，机器人可以获取环境中的视觉信息，包括物体的形状、颜色、纹理等。

此外，激光雷达、声纳传感器等也逐渐应用于机器人感知中，使得机器人能够更全面地了解周围环境。

二、机器人感知技术的主要应用领域机器人感知技术在多个领域都得到了广泛的应用。

以下是一些主要的应用领域：1. 工业自动化：机器人在工厂生产线上的应用越来越广泛。

通过感知技术，机器人可以自主地检测和识别零部件，完成装配、焊接等工作。

这大大提高了生产效率和质量。

2. 农业领域：机器人感知技术被应用于农业生产中，可以用于土壤检测、作物识别和采摘等任务。

通过感知技术，机器人可以准确地判断作物的生长情况，提供精准的农业决策支持。

3. 医疗保健：机器人感知技术在医疗领域也有广泛的应用。

例如，手术机器人通过感知技术可以准确地定位和操作，提高手术的精确性和安全性。

此外，机器人还可以用于医疗监测和康复辅助等领域。

4. 家庭服务：智能家居领域的发展催生了机器人在家庭服务中的应用。

通过感知技术，机器人可以感知家庭成员的行为，提供智能化的家庭服务，比如智能音箱、智能清洁机器人等。

5. 救援和探测：机器人感知技术在救援和探测任务中扮演着重要角色。

例如，无人机通过感知技术可以迅速获取灾区的图像信息，帮助救援人员制定行动计划。

机器人感知与定位技术的使用方法

机器人感知与定位技术的使用方法在现代科技领域中，机器人的应用越来越广泛，并扮演着越来越重要的角色。

而机器人能够完成任务的关键是它的感知与定位技术。

机器人感知与定位技术是指机器人通过传感器和算法来感知和判断自身位置以及周围环境的技术。

本文将介绍机器人感知与定位技术的使用方法及其在不同领域中的应用。

一、机器人感知技术的使用方法1. 传感器选择：机器人的感知技术主要依赖于各类传感器，例如视觉传感器、声音传感器、力传感器等。

在选择传感器时，需要根据任务需求、环境特点和机器人的功能来确定所需传感器的类型和数量。

2. 数据采集与处理：机器人通过传感器感知到的数据需要进行采集和处理以生成可用的信息。

这一步骤涉及到数据的滤波、噪声去除、特征提取等处理方法。

根据具体情况，可以使用各种算法和技术，如滤波器、卷积神经网络等来提高数据的准确性和可用性。

3. 环境建模：机器人在感知环境时，需要将感知到的数据转化为可识别和理解的环境模型。

这一过程涉及到点云处理、图像处理、空间定位等技术。

通过对环境进行建模和分析，机器人能够更好地适应环境并做出相应的决策。

二、机器人定位技术的使用方法1. 室内定位：机器人在室内环境中的定位可以利用多种技术手段，如惯性导航系统、传感器融合、无线通信等。

这些方法可以通过计算机算法和模型来实现对机器人位置的准确估计。

同时，可以结合地标标识、环境特征等进行增强定位。

2. 室外定位：机器人在室外环境中的定位相对复杂一些。

常见的定位方法包括全球定位系统（GPS）、惯导系统、视觉定位等。

室外定位涉及到地理信息、地图数据和机器人自身运动轨迹的融合，以获得准确的定位结果。

3. SLAM技术：SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是指机器人同时进行定位和地图构建的技术。

通过结合感知数据和运动信息，机器人可以在未知环境中实现自主导航和地图构建。

SLAM技术在自动驾驶、无人机等领域有着广泛的应用。

机器人的视觉感知技术

机器人的视觉感知技术随着科技的不断发展，机器人的应用范围越来越广泛。

机器人的视觉感知技术是其中非常重要的一环，它通过模拟人类的视觉系统，使机器人能够感知和理解周围环境，从而更好地完成各种任务。

本文将从机器人视觉感知技术的基本原理、应用领域和未来发展等方面进行论述。

一、机器人视觉感知技术的基本原理机器人的视觉感知技术主要包括图像获取、图像处理和目标识别三个基本过程。

首先，机器人需要通过摄像头等设备获取到环境中的图像信息。

然后，通过图像处理算法对图像进行处理，包括去噪、边缘检测、特征提取等操作，以便更好地理解图像内容。

最后，机器人利用目标识别算法将处理后的图像与预先设定的样本进行匹配，从而实现对目标物体的识别和定位。

二、机器人视觉感知技术的应用领域机器人的视觉感知技术在许多领域都得到了广泛的应用。

首先，工业领域是最早应用机器人视觉感知技术的领域之一。

在汽车生产线上，机器人通过视觉感知技术可以实现对零部件的识别和装配，提高生产效率和产品质量。

其次，机器人的视觉感知技术在农业领域也有很大的应用潜力。

例如，机器人可以通过图像识别技术判断农作物的生长情况和病虫害情况，从而实现自动的农作物管理。

此外，机器人视觉感知技术还可以应用于安防领域，通过对监控图像的处理和识别，实现对异常行为的检测和报警。

三、机器人视觉感知技术的未来发展随着人工智能和深度学习等技术的不断发展，机器人的视觉感知技术也将迎来更加广阔的发展前景。

首先，机器人的目标识别算法将会变得更加精准和高效。

通过深度学习等方法，机器人可以自动学习识别新的目标，并且在大量数据的支持下，提高识别的准确度和速度。

其次，机器人的视觉感知能力将会更加全面。

除了仅仅识别和定位目标物体，机器人还可以逐渐具备理解图像内容的能力，包括识别人脸表情、判断物体材质等。

最后，机器人的视觉感知技术将会与其他技术相结合，实现更高级的功能。

例如，将机器人的视觉感知技术与语音识别技术相结合，实现机器人能够根据图像内容做出相应的语音回应。

《移动机器人原理与设计》第六章移动机器人感知

紅外感測器
HS0038 （紅外接收管）
HS0038只是一個紅外接收管，在實際使用時須與紅外發射管配對使用，另外，紅外接收管和紅外發射管有兩種裝配方式，即對射式和反射式。
HS0038管腳封裝圖
紅外發射管發射電路
HS0038接收電路
ST188 特點：採用高發射功率紅外二極體和高靈敏度光電晶體管組成。檢測距離可調整範圍大， 4--13 mm可用。採用非接觸方式。
i j i j cosi sin j
i j i j cos(i j )

r
cos(
i 1 i i
n
i
)

i 1
n
i
基於可視表像的特徵提取
空間局部特徵提取方法全圖像特徵提取方方法，並舉例說明。 2.什麼是模擬攝像頭？什麼是數字攝像頭？兩者的區別是什麼？ 3.試給出CMOS攝像頭和CCD攝像頭的優缺點，在實際應用中應如何選擇？ 4.什麼是特徵提取？在移動機器人學中，特徵提取有哪些方法？ 5.試簡述超聲波感測器進行距離測量的工作原理。 6.ST188紅外光電傳感器廣泛應用於巡線機器人的設計，在實際應用中，如何提高系統對環境的適應性？
高斯分佈圖
誤差的傳播
Yj f j ( X1...X m ), j 1, 2,...m
誤差傳播示意圖
一維誤差非線性傳播問題
CY FX CX F
f1 其中： X 1 FX f f n X 1
T X
•Cx表示輸入不確定性的協方差矩陣， •CY表示輸出不確定性的協方差矩陣， •Fx表示系統的雅可比矩陣
di i cos(i ) r

机器人学导论第四版

机器人学导论第四版简介本文是对机器人学导论第四版的概述和评价。

机器人学作为一门跨学科的学科，涵盖了机械工程、电子工程、计算机科学、控制论等多个领域。

本书是机器人学领域的经典教材之一，第四版在前三版的基础上进行了大幅更新和扩展，对机器人学的理论与应用都进行了全面的介绍。

内容概述本书共分为十二章，内容包括机器人学的基本概念、机器人的机械结构和运动学、传感器和感知、机器人的控制理论与方法、跨越、机器人的应用等。

第一章介绍了机器人学的基本概念和发展历程，并对机器人学的重要性进行了阐述。

通过引入一些经典的机器人案例，帮助读者更好地理解机器人学的基本概念。

第二章到第四章分别介绍了机器人的机械结构和运动学的基本概念和方法。

其中，第二章介绍了机器人的基本结构、关节和链状机构的运动学表示方法；第三章介绍了机器人的正运动学和逆运动学，并详细讲解了机器人末端执行器的运动学分析；第四章介绍了机器人的速度和加速度分析。

第五章到第八章介绍了机器人的传感器和感知技术。

第五章介绍了机器人的传感器分类和基本原理；第六章介绍了机器人的机器视觉技术，包括图像获取、图像处理和目标识别等；第七章介绍了机器人的力觉传感技术，包括力传感器和力控制等；第八章介绍了机器人的运动感知技术，包括惯性传感器和光纤陀螺仪等。

第九章到第十一章介绍了机器人的控制理论与方法。

第九章介绍了机器人的控制系统和基本控制方法；第十章介绍了机器人的轨迹规划和路径规划；第十一章介绍了机器人的力控制和力学轨迹规划。

最后一章对机器人的应用进行了广泛而深入的讨论。

从工业机器人的应用到医疗机器人、军事机器人和家庭机器人的应用，全面展示了机器人在各个领域的应用和未来的发展趋势。

本书的每一章都有大量的实例和习题，可以帮助读者加深对机器人学理论的理解，并提供了实践的机会。

此外，本书还提供了各章节末尾的参考文献，供读者深入学习和研究。

评价机器人学导论第四版是一本非常全面和权威的机器人学教材。

机器人智能导航系统的设计与实现

机器人智能导航系统的设计与实现第一章：绪论机器人智能导航系统是目前机器人领域中最为重要、最为关键和最为受欢迎的研究方向之一。

它涉及到机器人自主感知、识别和导航等多种技术，需要综合运用机器视觉、激光雷达、惯性导航等众多技术手段。

本文将基于机器人智能导航系统的设计与实现进行分析和探讨。

第二章：机器人感知技术机器人智能导航系统中最为关键和核心的部分是机器人感知技术。

机器人智能导航系统需要能够对周围环境进行精准的探测和感知，获取精准的位置和姿态信息，并能够实现多传感器数据的融合。

该部分涉及到机器视觉、激光雷达、惯性导航等多种技术手段。

第三章：机器人路径规划技术机器人智能导航系统中的路径规划技术是实现机器人自主漫游和导航的关键。

在该部分中，需要考虑机器人在导航过程中如何规避障碍物、如何制定最优路径、如何进行全局和局部路径规划等问题。

该部分涉及到A*算法、Dijkstra算法、深度优先搜索算法、广度优先搜索算法等多种路径规划算法。

第四章：机器人运动控制技术机器人智能导航系统中的运动控制技术是机器人整个导航过程的关键。

在该部分中，需要考虑机器人如何实现精准的姿态调整、如何实现高精度的位置控制、如何进行智能避障等问题。

该部分涉及到PID控制算法、自适应控制算法、模糊控制算法等多种控制算法。

第五章：机器人智能导航算法应用实例本章将基于前面几章的理论基础，介绍机器人智能导航算法的应用实例。

通过具体的案例演示，展示机器人智能导航算法在不同场景下的应用特点和优势，包括室内导航、室外导航、危险环境下的导航等多种情况。

第六章：机器人智能导航系统的实现本章将基于前面几章的理论基础，介绍机器人智能导航系统的具体实现方案。

该部分中将涉及到硬件设计、软件设计、实验过程等多方面。

在该部分中，需要将前几章中的理论应用到实践当中，考虑系统整体性能、系统性价比等问题，并进行完整的系统评价和验证。

第七章：结论和展望通过本文的分析和探讨，我们可以得到如下结论：机器人智能导航系统是目前机器人领域中最为重要、最为关键的研究方向之一；机器人智能导航系统的核心技术包括机器人感知技术、路径规划技术、运动控制技术等多个方面；机器人智能导航系统的应用范围非常广泛，可以涵盖室内导航、室外导航、特殊环境下的导航等多种场景。

ch6 Robot Sensors

中南大学智能科学与技术系
Department of Intelligence Science and Technology, IST
6
中南大学智能科学与技术系
Department of Intelligence Science and Technology, IST
7
6.1 Introduction to Robot Sensors
Detect position and orientation in the coordinate of the robot itself, deal with the detection of variables such as arm joint position, velocity, and acceleration.
机器人学导论
第六章机器人传感器
Introduction to Robotics
Ch 6. Robot Sensors
中南大学蔡自兴谢斌
zxcai@
2014
中南大学智能科学与技术系
Department of Intelligence Science and Technology, IST
Trajectory Planning
Task Planning
Instruction
中南大学智能科学与技术系
Department of Intelligence Science and Technology, IST
8
6.1.1 Classification of Robot Sensors
Robot sensors can be divided into two main categories: Internal state

机器人的感知与运动能力

机器人的感知与运动能力机器人在现代科技发展中扮演着越来越重要的角色。

为了更好地完成各种任务，机器人需要具备感知与运动能力。

感知能力使机器人能够感知周围环境，运动能力使机器人能够有效地应对各种情况。

本文将着重探讨机器人的感知与运动能力的发展和应用。

一、机器人的感知能力机器人的感知能力主要包括视觉感知、听觉感知和触觉感知。

视觉感知是机器人最为重要的感知方式之一。

通过搭载摄像头和图像处理算法，机器人可以获取周围的视觉信息。

例如，机器人可以识别物体的形状、颜色和大小，从而辨别不同物体并作出相应的反应。

这种感知能力在许多应用场景中都得到了广泛的应用，如无人驾驶、智能导航等。

听觉感知是机器人实现人机交互的重要手段。

机器人可以通过搭载麦克风和声音处理算法，感知周围的声音，并根据声音的特征做出相应的反应。

例如，在语音识别和语音交互方面，机器人已经能够听懂人类的指令并做出相应的回应。

这不仅提高了机器人的智能化程度，也方便了人们与机器人之间的交流和合作。

触觉感知使机器人能够感知物体的质地、温度、形状等信息。

通过搭载传感器和力反馈系统，机器人可以模拟和感知外界的力和触感。

这种感知能力使得机器人在物体抓取、操作和协作等任务中能够更加精确地控制力度和姿态，并且能够避免碰撞和伤害。

二、机器人的运动能力机器人的运动能力主要包括步态运动、轮式运动和飞行运动。

步态运动是指机器人通过仿照人类的步态进行移动的一种方式。

例如，人形机器人可以模拟人类行走的动作，并且可以进行各种姿势的转换。

通过对步态的控制，机器人可以在复杂地形中自如地行走和运动，具备了较高的灵活性和适应性。

轮式运动是机器人最常见的一种运动方式。

例如，工业机器人、清洁机器人等常常采用轮子进行移动。

由于轮子的设计和控制相对简单，轮式运动的机器人能够在平整的地面上快速、稳定地移动，并且能够进行精确的定位和导航。

飞行运动是指机器人通过飞行进行移动的方式。

无人机是典型的飞行运动的机器人。

第六章机器人感知 PPT课件

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• 直线型（测量位移）旋转型（测量角度）
360V
E
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• 1.2 测速发电机
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• 1.3 光电编码器
光学编码器是机器人关节伺服中常用的一种检测装置。可以将机械轴的转角值或直线运动的位移量转化成相应的电脉冲。
增量式
绝对式
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2 外部状况的感觉
（1）物体识别传感器（2）物体探测传感器（3）极近物体探测传感器（4）距离传感器
四机器人感觉
传感器的种类
1.传感器的分类内部传感器：检测机器人本身状态（手臂间角度等）的传
感器。外部传感器：检测机器人所处环境（是什么物体，离物体
的距离有多远等）及状况（抓取的物体滑落等）的传感器。外部传感器分为末端执行器传感器和环境传感器。末端执行器传感器：主要装在作为末端执行器的手上，检
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触觉传感阵列
滑觉传感器
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力觉传感器
力和力矩的一般检测方法
（1）通过检测物体弹性变形测量力。（2）通过检测物体压电效应检测力。（3）通过检测物体压磁效应检测力。（4）采用电动机、液压马达驱动的设备可以通过检测电动机电流及液压马达油压等方法测量力或转矩。（5）装有速度、加速度传感器的设备，可以通过速度与加速度的测量推出作用力。
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腕力传感器
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接近与距离觉传感器
根据感知距离，接近觉传感器可分为三类；感知近距离（mm级）物体的有磁力式、气压式、电容式等；感知中距离（大致30mm以内）物体的有红外式；感知远距离（30CM以外）物体有超声式和激光式。视觉传感器也可作为接近觉传感器。
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超声波传感器

机器人的感知和感知处理技术是如何实现的

机器人的感知和感知处理技术是如何实现的机器人的感知和感知处理技术是现代机器人领域中的关键技术之一，涉及到机器人对外部环境信息的获取、理解和处理。

通过感知和感知处理技术，机器人可以更好地与人类进行交互，完成各种任务，甚至取代人类进行危险、繁重或重复性工作。

本文将从机器人的感知和感知处理技术的基本原理出发，深入探讨其实现方法和应用领域。

一、基本原理机器人的感知和感知处理技术是建立在传感器技术、模式识别技术和人工智能等多个学科基础之上的，其基本原理是通过传感器获取外部环境的信息，然后通过算法对这些信息进行处理和分析，最终实现机器人对环境的感知和理解。

传感器是机器人感知的核心，可以根据其原理和用途分为多种类型，包括视觉传感器、声音传感器、力传感器等。

视觉传感器可以帮助机器人获取物体的形状、颜色、位置等信息，声音传感器可以帮助机器人识别声音信号的来源和内容，力传感器可以帮助机器人感知物体的力量和压力。

模式识别技术是机器人感知处理的关键环节，其主要任务是对传感器获取的信息进行分类和识别，从而使机器人能够理解和判断外部环境。

二、实现方法机器人的感知和感知处理技术的实现方法主要包括传感器选择、数据采集、特征提取和模式识别等步骤。

首先，需要根据机器人的应用需求选择适合的传感器，保证机器人能够获取所需的环境信息。

然后，通过传感器对外部环境信息进行采集，并将采集到的数据传输给计算机进行处理。

在数据处理过程中，需要对数据进行预处理，包括滤波、降噪等操作，以提高数据的质量。

接下来，需要从传感器采集到的数据中提取有效的特征，例如物体的形状、颜色、纹理等，以便机器人进行进一步的分析。

最后，通过模式识别技术对特征进行分类和识别，使机器人能够对环境进行感知和理解。

三、应用领域机器人的感知和感知处理技术在各个领域都有广泛的应用，包括制造业、医疗保健、军事安全等。

在制造业领域，机器人可以通过视觉传感器获取产品的信息，实现自动检测和组装，提高生产效率和产品质量。