第五章工业机器人路径规划教学提纲
第五章第二讲机器人路径轨迹运行规划
编号：授课时间：授课班级：工业机器人应用班任课教师：项目名称第五章第二节机器人路径轨迹运行规划学时：2教学目标知识目标1.掌握机器人路径轨迹规划的方法2.掌握离线编程软件的使用方法技能目标1.能正确进行机器人五角星轨迹的规划2.能使用离线编程软件完成五角星的编程情感态度培养学生热爱学习的良好习惯，通过知识的收集和总结，提高学生理解能力，通过实际操作，提高学生的操作技能。
教学内容要让机器人绘制五角星，我们需要告知工业机器人它的作业具体内容。
本次课主要机器人路径轨迹运行规划，用离线编程软件实现五角星的绘制程序编写。
重点1.能正确进行机器人五角星轨迹的规划2.能使用离线编程软件完成五角星的编程难点能使用离线编程软件完成五角星的编程教学策略利用现有ABB工业机器人进行操作，采用现场教学的方式，按照一体化教学的步骤实施教学计划，强调学生的实际操作能力，在做中学，同时充分利用学校现有的教学资源库，最大限度的收集更多更好的网络资源，使课堂教学更生动。
教学资源准备一、明确任务，完成路径规划机器人的基本原理是示教——再现。
示教也成为导引，是由操作者直接或间接的导引机器人，一步一步按实际作业要求告知机器人应该完成的动作和作业的具体内容。
机器人在导引过程中是以程序的形式将其记录下来，并存储在机器人控制装置内。
再现是通过存储内容的回放，使机器人能在一定的精度范围内按照程序所示教的动作和赋予的作业内容。
机器人的运动轨迹是机器人为了完成某一作业任务，工具中心点（TCP）所掠过的路径，它是工业机器人示教的重点。
示教时，我们不可能将运动轨迹上的所有点都示教一遍，一是费时，二是占用大量的存储空间。
实际上，对于有规律的轨迹，原则上我们只需要示教几个程序点。
例如直线运动轨迹示教两个点，直线起始点和结束点，我们学习数学的时候学过“两点确定一条直线”。
圆弧轨迹示教3个程序点，圆弧起始点，圆弧中间点和圆弧结束点。
常见的编程方法有两种，示教编程方法和离线编程方法。
工业机器人的运动控制与路径规划
工业机器人的运动控制与路径规划一、引言随着工业自动化的进一步发展，工业机器人的应用逐渐普及。
工业机器人是一种可以自主执行各种任务的机械设备，它通过精确的控制和路径规划实现各种复杂的工作。
本文将着重探讨工业机器人的运动控制与路径规划技术。
二、工业机器人的运动控制1. 关节空间与笛卡尔空间工业机器人的运动可以描述为在关节空间和笛卡尔空间中的运动。
关节空间是指机器人关节角度的变化，而笛卡尔空间是指机器人执行器的位置和姿态的变化。
控制机器人的关节角度可以直接通过控制关节电机实现，而控制机器人的位置和姿态则需要通过逆运动学求解，即根据末端执行器的位置和姿态来推算关节角度。
2. 动态模型与控制器为了实现机器人的精确运动控制，需要建立机器人的动态模型。
动态模型描述了机器人在受力作用下的运动方程，可以用于计算机器人在给定控制输入下的状态响应。
基于动态模型，可以设计合适的控制器，包括位置控制、速度控制和力控制等。
位置控制是最常用的控制方式，通过控制机器人的位置达到期望的位置。
速度控制则是通过控制机器人的关节速度实现期望的速度。
力控制则是通过传感器反馈机器人末端执行器的受力情况，控制机器人的受力在允许范围内。
三、工业机器人的路径规划1. 末端执行器的路径规划路径规划是指确定末端执行器在空间中的轨迹，以实现机器人的期望运动。
常用的路径规划方法包括直线规划和圆弧规划。
直线规划是通过直线插补，将机器人末端执行器从起始位置移动到目标位置。
圆弧规划则是通过圆弧插补，在起始位置和目标位置之间生成一条弧线路径。
2. 避障路径规划工业机器人在执行任务时，需要避免与障碍物发生碰撞，因此需要进行避障路径规划。
常用的避障路径规划方法包括局部规划和全局规划。
局部规划是在机器人周围的感知范围内进行规划，通过实时更新障碍物位置，避免碰撞。
全局规划则是在整个工作空间中进行规划，通过预先建立地图和路径搜索算法，找到无碰撞的路径。
全局规划常用的算法包括Dijkstra算法和A*算法等。
第五章工业机器人路径规划
上图中灰色区域为障碍物
上图黄色路线为该算法得到的最优路1径1
第五章 机器人路径规划
五、人工势场法 1.人工势场法基本思想：
人工势场法是一种虚拟力法。它模仿引力斥力下的物体运动， 目标点和运动体间为引力，运动体和障碍物间为斥力，通过建立 引力场斥力场函数进行路径寻优。优点是规划出来的路径平滑安 全、描述简单等，但是存在局部最优的问题，引力场的设计是算 法能否成功应用的关键。
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第五章 机器人路径规划
第三节 路径规划应用
第五章 机器人路径规划
一、全球第一个能自动避开障碍 物的机器人——Shakey
1969年美国斯坦福国际研究所(Stanford Research Institute, SRI)研制了移动式机器人Shakey,这是首台采用了人工智能学的移 动机器人，Shakey具备一定人工智能，能够自主进行感知、环境建 模、行为规划并执行任务(如寻找木箱并将其推到指定目的位置)。 它装备了电视摄像机、三角法测距仪、碰撞传感器、驱动电机以及 编码器，并通过无线通讯系统
END
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随机覆盖法不用定位、也没有环境地图，也无法对 路径进行规划，所以其移动路径基本依赖于内置的算法， 算法的优劣也决定了其清扫质量与效率的高低。
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二、扫地机器人——ROOMBA
第五章 机器人路径规划
随机覆盖法不用定位、也没有环境地图，也无法对 路径进行规划，所以其移动路径基本依赖于内置的算法， 算法的优劣也决定了其清扫质量与效率的高低。
1.基于先验完全信息的是全局路径规划；全局路径规划 属于静态规划( 又称离线规划)。全局路径规划需要掌握所 有的环境信息，根据环境地图的所有信息进行路径规划。
2.基于传感器信息的是局部路径规划。局部路径规划属 于动态规划( 又称在线规划)。局部路径规划只需要由传感 器实时采集环境信息，了解环境地图信息，然后确定出所在 地图的位置及其局部的障碍物分布情况，从而可以选出从当 前结点到某一子目标结点的最优路径。
工业机器人路径规划与运动控制技术研究
工业机器人路径规划与运动控制技术研究第一章：引言工业机器人是一种自动化设备，可以完成各种复杂的生产任务。
随着制造业的发展，工业机器人在生产线上的应用越来越广泛。
而工业机器人的路径规划和运动控制技术则是其中至关重要的环节。
本文将重点研究工业机器人路径规划与运动控制技术，并探讨其在制造业中的应用。
第二章：工业机器人路径规划技术2.1 路径规划的概念路径规划是指通过算法确定机器人移动的轨迹，使其在不碰撞和避免障碍物的情况下，能够快速高效地到达指定的目标位置。
路径规划通常包括全局路径规划和局部路径规划两个环节。
2.2 全局路径规划算法全局路径规划是指在已知环境地图的情况下，确定机器人从起点到终点的最佳路径。
常用的算法包括A*算法、Dijkstra算法和基于图搜索的算法等。
这些算法通过搜索和评估不同路径的代价函数，确定最佳路径。
2.3 局部路径规划算法局部路径规划是指在机器人执行任务过程中，根据即时感知到的环境信息，进行实时的路径规划。
常用的算法包括DWA （Dynamic Window Approach）算法、VFH（Vector Field Histogram）算法和RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法等。
这些算法通过评估机器人当前位置附近的可行路径，进行实时的路径优化。
第三章：工业机器人运动控制技术3.1 运动学建模运动学建模是指将机器人的运动描述为一系列关节变量的函数关系。
通过对机器人各个关节的运动学建模，可以确定机器人末端执行器的位置和姿态。
常用的运动学建模方法包括解析法、几何法和迭代法等。
3.2 动力学建模动力学建模是指研究机器人运动时，与其相关的力学性能和力学响应。
通过动力学建模可以分析机器人的运动特性和力学特性，并为后续的运动控制提供理论基础。
常用的动力学建模方法包括拉格朗日方法、牛顿-欧拉方法和广义动力学方法等。
3.3 运动规划与控制运动规划是指确定机器人在指定时间内的轨迹和速度，使其能够按要求完成任务。
工业机器人课程教学大纲
工业机器人课程教学大纲《工业机器人》课程教学大纲一(课程的性质与任务课程性质:本课程综合介绍了机器人技术，设计思想和发展趋势主要任务:本课程是要求学生通过学习、课堂教育，能了解机器人发展的最新技术与现状;初步掌握机器人技术的基本知识。
二(课时分配序号课题小计讲课实验机动一绪言 2 2 二机器人学的数学基础 4 4 三机器人运动方程的表示与求解 8 8 四机器人动力学 6 6机器人的控制五 4 4 六机器人学的现状、未来 2 2合计 28 26 2三(课程教学内容第一章绪言简述机器人学的起源与发展，讨论机器人学的定义，分析机器人的特点、结构与分类。
第二章机器人学的数学基础空间任意点的位置和姿态变换、坐标变换、齐次坐标变换、物体的变换和逆变换，以及通用旋转变换等。
第三章机器人运动方程的表示与求解机械手运动姿态、方向角、运动位置和坐标的运动方程以及连杆变换矩阵的表示，欧拉变换、滚-仰-偏变换和球面变换等求解方法，机器人微分运动及其雅可比矩阵等第四章机器人动力学机器人动力学方程、动态特性和静态特性;着重分析机械手动力学方程的两种求法，即拉格朗日功能平衡法和牛顿-欧拉动态平衡法;然后总结出建立拉格朗日方程的步骤第五章机器人的控制机器人控制与规划第六章机器人学的现状、未来包括国内外机器人技术和市场的发展现状和预测、21世纪机器人技术的发展趋势、我国新世纪机器人学的发展战略等。
不同类型机器人的研究发展状况等。
四(教学的基本要求采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题、解决问题的能力;理论以够用为度，且从应用的角度，尽量简化定量分析。
五(建议教材与教学参考书1、机器人学、蔡自兴、清华大学出版社、20002、机器人学导论，约翰J.克雷格、西北工业大学出版社、1987 六(说明1( 本课程的教学原则上须由一定工作经验的讲师及讲师以上的教师担任，以保证理论知识和实践操作技能教学的需要。
2( 本课程适用于高职数控技术应用、机电一体化、机电工程及自动化、机械工程与自动化等专业。
工业机器人 教学大纲
工业机器人教学大纲工业机器人教学大纲引言工业机器人是一种能够自动执行各种任务的机器人系统，它在现代制造业中扮演着重要的角色。
为了培养适应工业机器人应用需求的人才，制定一份全面的工业机器人教学大纲是至关重要的。
本文将探讨工业机器人教学大纲的内容和结构，以及其在培养学生技能和知识方面的重要性。
一、基础知识在工业机器人教学大纲中，首先应包括工业机器人的基础知识。
这包括机器人的定义、分类和应用领域。
学生需要了解机器人的基本构造和工作原理，以及机器人在制造业、物流和医疗等领域的应用。
此外，还应介绍机器人的安全性和维护保养方面的知识，以确保学生能够正确操作和维护机器人系统。
二、编程与控制工业机器人的编程与控制是培养学生技能的关键部分。
教学大纲应包括机器人编程语言的介绍，如G代码和Rapid语言。
学生需要学习如何编写程序，以实现机器人的自动化操作。
此外，还需要教授机器人的运动控制和路径规划技术，使学生能够精确控制机器人的运动轨迹和速度。
三、传感器与视觉系统工业机器人的传感器和视觉系统在实际应用中起着重要的作用。
教学大纲应包括传感器的种类和原理，以及它们在机器人系统中的应用。
学生需要学习如何选择和配置传感器，并利用传感器获取环境信息，实现机器人的自主感知和决策能力。
此外，还应介绍机器人的视觉系统，包括图像处理和目标识别技术，以提高机器人的视觉感知能力。
四、应用案例分析为了帮助学生更好地理解工业机器人的应用，教学大纲应包括一些实际的应用案例分析。
通过分析不同行业中的机器人应用案例，学生可以了解机器人在不同环境下的工作方式和应用效果。
此外，还可以让学生思考机器人在未来的发展趋势和应用前景。
五、实践操作与项目工业机器人的实践操作和项目是培养学生实际操作能力的重要环节。
教学大纲应包括一些实践操作的内容，如机器人系统的组装与调试，以及编写简单程序实现基本操作。
此外，还可以设计一些机器人应用项目，让学生通过实际操作来解决实际问题，提高他们的创新能力和解决问题的能力。
工业机器人技术基础-第五章-机器人的作业和示教
任务五 初识工业机器人的作业示教
(5)检查试运行 在完成机器人运动轨迹和作业条件输入后,需试运行测试程 序,以便检查各程序点及参数设置是否正确,这就是跟踪。跟踪的主要目的是 检查示教生成的运动以及末端工具指向位置是否已记录。一般工业机器人可 采用以下跟踪方式来确认示教的轨迹与期望轨迹是否一致。
1)单步运转。通过逐行执行当前行(光标所在行)的程序语句,机器人实现两个 临近程序点间的单步正向或反向移动。结束一行的执行后,机器人动作暂停。
(1)使用作业条件文件 输入作业条件的文件称为作业条件文件。使用这些文 件,可以使作业命令的应用更为简便。
任务五 初识工业机器人的作业示教
(2)在作业命令的附加项中直接设定 采用此方法进行作业条件设定,首 先需要了解机器人指令的语言形式,或者程序编辑画面的构成要素。由 图2-1-2可知,程序语句一般由行标号、命令及附加项几部分组成。要修 改附加项数据,将光标移动到相应语句上,然后按示教器上的相关按键即 可。
任务五 初识工业机器人的作业示教
表2-1-4 运动轨迹示教方法
任务五 初识工业机器人的作业示教
(4)设定作业条件 本实例中,焊接作业条件的输入主要涉及以下3个方面: 1)在作业开始命令中,设定焊接开始规范及焊接开始动作次序。 2)在焊接结束命令中,设定焊接结束规范及焊接结束动作次序。 3)手动调节保护气体流量。在编辑模式下合理配置焊接工艺参数。
任务五 初识工业机器人的作业示教
(6)再现施焊 示教操作生成的作业程序,经测试无误后,将“模式”旋钮 对准“再现/自动”位置,通过运行示教过的程序即可完成对工件的再现 作业。工业机器人程序的启动有两种方法: 1)手动启动。使用示教器上的“启动”按键来启动程序,适合于作业任 务编程及其测试阶段。 2)自动启动。利用外部设备输入信号来启动程序,在实际生产中经常采 用。
ABB工业机器人编程第五章
ABB工业机器人编程第五章在ABB工业机器人编程的旅程中，第五章标志着重要的里程碑。
这一章节将深入探讨机器人的运动学和动力学，为后续的编程操作奠定坚实的基础。
机器人运动学是研究机器人末端执行器在不同关节角度下所能够达到的空间位置和姿态的科学。
在ABB机器人中，这些关节角度被称为“关节变量”。
理解这些关节变量如何影响机器人的运动是非常重要的。
我们需要理解机器人坐标系。
一般来说，ABB机器人使用的是六自由度的机械臂，这意味着它有六个关节，每个关节对应一个角度。
这些角度可以由一个六元组（q1, q2, q3, q4, q5, q6）来表示。
然后，我们需要理解位姿（位置和姿态）的概念。
位姿是由三个线性分量（x, y, z）和三个旋转分量（roll, pitch, yaw）组成的。
这些分量描述了末端执行器的位置和朝向。
我们需要理解如何通过运动学方程将关节角度转化为位姿。
这需要使用到一些复杂的数学公式，例如雅可比矩阵。
通过这些公式，我们可以将关节角度映射到位姿，从而精确地控制机器人的运动。
机器人动力学是研究机器人运动过程中力与运动之间关系的科学。
在ABB机器人中，动力学主要的是如何在给定关节角度的情况下，计算出所需的关节扭矩。
我们需要理解牛顿-欧拉方程。
这个方程描述了物体的惯性（质量乘速度的平方）和外部力（例如重力、摩擦力）之间的关系。
通过这个方程，我们可以计算出在给定关节角度下，机器人所需的关节扭矩。
然后，我们需要理解如何通过动力学方程将关节扭矩转化为关节角度。
这需要使用到一些复杂的数学公式，例如动力学方程。
通过这些公式，我们可以将关节扭矩映射到关节角度，从而精确地控制机器人的运动。
在理解了机器人运动学和动力学的基础上，我们可以开始进行编程实践了。
在ABB工业机器人编程中，主要使用的是RobotWare软件。
这个软件提供了一套完整的编程环境，包括建模、仿真、编程、调试等功能。
我们需要使用RobotWare软件进行建模。
工业机器人的定位与路径规划
工业机器人的定位与路径规划工业机器人是一种在生产线上进行自动化操作的设备，广泛应用于制造业的各个领域。
而机器人的定位与路径规划则是机器人能够准确并高效地执行任务的基础。
本文将探讨工业机器人的定位与路径规划的原理与方法。
一、定位技术在工业机器人中，定位技术主要有以下几种：1. 视觉定位：通过摄像头或激光扫描仪等设备获取工作环境的图像信息，利用计算机视觉算法实现机器人的定位。
常见的方法有特征点匹配、SLAM（同步定位与地图构建）等。
2. 激光测距：利用激光束测量目标物体与机器人之间的距离，通过激光传感器获取位置信息。
这种方法具有精度高、适用范围广等优点。
3. GPS定位：通过卫星定位系统获取机器人的全球位置信息。
然而，在工业场景中，GPS信号受到建筑物和设备的遮挡，精度通常较低，故很少应用于工业机器人的定位。
二、路径规划算法路径规划算法是指机器人在已知环境中，找到一条能够到达目标位置的最短路径的方法。
以下是几种常见的路径规划算法：1. A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，通过评估距离综合代价函数来选择下一步的行动，从而找到最短路径。
2. Dijkstra算法：Dijkstra算法是一种广度优先的搜索算法，它通过计算每个节点到起点的代价来选择下一步的行动，直到找到目标。
3. RRT算法：RRT（快速随机树）算法利用树形结构来表示可行路径，并通过随机采样和扩展的方式逐步构建树，最终找到最优路径。
三、定位与路径规划的结合在实际应用中，定位和路径规划通常需要结合起来，以实现机器人的自主导航。
以下是一种典型的定位与路径规划的结合方法：1. 环境建模：通过传感器获取工作环境的三维点云或二维地图信息，并利用算法对其进行处理和分析，建立准确的环境模型。
2. 定位更新：机器人根据实时获取的传感器数据，通过定位算法估计自身的位置，并将其更新到环境模型中。
3. 路径规划：基于准确的环境模型和定位信息，机器人使用路径规划算法选择一条最短路径，并生成路径点序列。
工业机器人运动学与路径规划
工业机器人运动学与路径规划工业机器人是现代工业生产中不可或缺的重要设备，其运动学和路径规划是实现精确、高效操作的关键。
本文将介绍工业机器人的运动学和路径规划，并探讨其在工业应用中的重要性和挑战。
一、工业机器人的运动学工业机器人的运动学是研究机器人运动的科学，主要关注机器人的位置、速度和加速度等动力学特性。
工业机器人通常由机械臂和控制系统组成，机械臂由关节和连杆等组件构成。
机器人的关节可以实现旋转或平移运动，通过这些关节的组合，机器人可以在三维空间内实现复杂的运动轨迹。
工业机器人的运动学可以分为正运动学和逆运动学两个方面。
正运动学是根据机器人的关节位置和姿态计算末端执行器的位置和姿态，逆运动学则是根据末端执行器的位置和姿态计算机械臂的关节位置和姿态。
正逆运动学的计算是机器人控制和路径规划的基础。
二、工业机器人的路径规划工业机器人的路径规划是指确定机器人执行任务时的最佳轨迹。
路径规划需要考虑多个因素，包括工作空间限制、障碍物避障、动力学约束等。
路径规划旨在保证机器人能够在给定的工作空间中完成任务，并且过程中尽量减少时间和能量消耗。
在路径规划中，常用的方法包括启发式搜索、图搜索、优化算法等。
启发式搜索算法通过启发函数来估计每个状态的代价，从而根据代价选择最佳路径。
图搜索算法则将路径规划问题转化为图的搜索问题，通过搜索图中的节点和边来确定最佳路径。
优化算法则通过改进目标函数来求解最优路径问题，常见的优化算法包括遗传算法、模拟退火算法等。
三、工业机器人路径规划的挑战工业机器人路径规划面临着一些挑战。
首先，工作空间的限制会对机器人的路径规划造成限制。
机器人需要在给定的工作空间内完成任务，因此路径规划需要考虑工作空间的大小和形状，以及机器人自身的尺寸和动作限制。
其次，障碍物避障也是路径规划中的重要问题。
机器人在执行任务时，可能会遇到障碍物，如其他机器人、设备或工件。
路径规划需要避开这些障碍物，以保障机器人的安全和任务的顺利完成。
5.1机器人的路径规划和运动控制教学设计-高中通用技术粤科版选择性必修2机器人设计与制作
普通高中教科书《通用技术》选择性必修2机器人设计与制作第五章机器人的控制与制作第一节机器人的路径规划和运动控制教学设计教学背景党的二十大明确指出，“教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。
必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力，深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，开辟发展新领域新赛道，不断塑造发展新动能新优势”。
机器人是20世纪人类的伟大发明，今天，它不仅能够代替人类登陆火星和潜入几千米以下的深海，还可以不知疲倦地工作在各种生产线上，并服务于我们的日常生活。
关于机器人，我国科学家认为机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。
国际标准化组织认为工业机器人是一种具有自动控制的操作和移动功能，能完成各种作业的可编程操作机。
教学目标：知识与技能目标:1.理解简单的机器人路径规划与运动控制的概念和功能。
2.掌握利用栅格建模法对机器人移动路径进行规划和运动控制。
教学内容分析:机器人是一种能够按照预先设计程序而自动执行工作的机械装置。
当前机器人已经大规模地走进工业生产、军事、政府管理、商业应用等领域，它们可以帮助或代替人类完成不同的工作，在各个方面影响着人类的生活。
通过本章的学习，让我们来初步了解和认识机器人吧。
前面我们学习了机器人主要组成部分的基础知识，搭建了机器人，初步体验了控制器和传感器的设计制作。
在这一章中，我们将理解机器人路径规划和运动控制的概念和功能，掌握机器人常用路径规划和运动控制的设计方法。
通过机器人制作活动，亲历设计和制作、编程和调试的全过程，尝试简单的机器人运动控制和路径规划，使我们对机器人的基本组成及功能有更进一步的掌握。
学情分析:生活在科技迅猛发展的21世纪，同学们有必要了解一些机器人的知识，因为未来的机器人将对我们的生活和工作产生巨大的影响。
工业机器人基础 教案大纲
工业基础教案大纲第一章：工业概述1.1 工业的定义与分类1.2 工业的应用领域1.3 工业的发展历程与趋势1.4 工业的技术参数与性能指标第二章：工业的机械结构2.1 工业的本体结构2.2 工业的关节与驱动方式2.3 工业的手部结构与末端执行器2.4 工业的感知与传感器第三章：工业的控制系统3.1 工业的控制原理与结构3.2 工业的控制算法与编程3.3 工业的路径规划与运动控制3.4 工业的智能控制与视觉识别第四章：工业的编程与操作4.1 工业的编程语言与指令系统4.2 工业的手动与自动操作4.3 工业的操作界面与操作步骤4.4 工业的操作安全与维护保养第五章：工业的应用案例分析5.1 工业在制造业的应用案例5.2 工业在服务业的应用案例5.3 工业在医疗领域的应用案例5.4 工业在其他领域的应用案例第六章：工业的传感器与视觉系统6.1 工业的传感器分类与功能6.2 工业常用传感器的工作原理与应用6.3 工业的视觉系统与图像处理6.4 工业视觉系统在实际应用中的案例分析第七章：工业的通讯与协作技术7.1 工业的通讯协议与接口技术7.2 工业与人类协作的安全距离与准则7.3 工业的协作类型与功能7.4 工业协作技术的实际应用案例第八章：工业的故障诊断与维护8.1 工业常见故障类型与诊断方法8.2 工业的维护保养策略与周期8.3 工业故障排除与维修技巧8.4 工业故障诊断与维护的实际案例第九章：工业的编程与仿真9.1 工业编程环境与开发工具9.2 工业编程语言与高级编程技术9.3 工业仿真软件与仿真技术9.4 工业编程与仿真的实际案例第十章：工业的未来发展趋势10.1 工业的技术革新与创新方向10.2 工业与的融合10.3 工业在新兴领域的应用前景10.4 我国工业产业的发展现状与展望重点和难点解析重点环节1：工业的定义与分类补充和说明：工业是一种自动执行工作的设备，它可以接受人类指挥，也可以运行预先编排的程序，或者根据由程序制定的原则行动。
工业机器人的运动控制与路径规划
工业机器人的运动控制与路径规划工业机器人在现代制造业中发挥着重要的作用，其运动控制与路径规划技术是保证机器人能够完成任务的基础。
本文将重点介绍工业机器人的运动控制和路径规划的相关内容。
1. 运动控制工业机器人的运动控制涉及到对机械臂关节的控制和运动学模型的建立。
通过对机械臂关节的控制，可以实现机器人末端执行器在空间中的精确定位和轨迹追踪。
1.1 机械臂关节控制机械臂通常由多个关节组成，每个关节都可以进行旋转或者伸缩。
在运动控制中，需要对每个关节进行控制以实现所需的运动。
常见的控制方式包括位置控制、速度控制和力控制等。
通过给定关节的期望位置、速度或力矩，机器人可以按照这些要求来执行动作。
1.2 运动学模型建立为了更好地控制机械臂的运动，需要建立其运动学模型。
运动学模型可以描述机械臂各个关节之间的几何关系，从而实现机器人姿态的计算和控制。
通过计算机算法和数学模型，可以实现机械臂的正逆运动学计算，从而控制机器人的运动。
2. 路径规划工业机器人在执行任务时，需要按照预定的路径进行运动。
路径规划是指确定机器人末端执行器在空间中的轨迹，使其能够尽快、高效地到达目标位置，并且在整个路径中避免与障碍物的碰撞。
2.1 路径规划方法常见的路径规划方法包括离散路径规划和连续路径规划。
离散路径规划是将机器人运动路径划分为多个离散的点，然后通过运动控制将机器人从一个点移动到另一个点。
连续路径规划则是通过数学模型来描述机器人的轨迹，从而实现平滑的运动。
2.2 避障路径规划在许多工业环境中，机器人执行任务时需要避开障碍物。
避障路径规划是指确定一条能够绕过障碍物的最短路径。
常见的方法包括基于搜索算法的路径规划和基于感知的路径规划。
前者通过搜索算法（如A*算法、Dijkstra算法等）来找到最短路径，后者则通过机器人的传感器来感知周围环境，从而规划出安全可行的路径。
3. 实际应用工业机器人的运动控制与路径规划技术在各个领域都有广泛应用。
工业机器人的路径规划技术使用教程
工业机器人的路径规划技术使用教程随着科技的不断发展，工业机器人在生产领域的应用越发广泛。
工业机器人的路径规划技术对于机器人的运动控制至关重要。
本篇文章将详细介绍工业机器人的路径规划技术的使用教程，帮助读者更好地了解和应用该技术。
一、什么是路径规划技术？路径规划技术是工业机器人中用于确定机器人运动轨迹和行进路径的方法。
它通过算法和计划，使机器人能够在不碰撞障碍物的前提下，自动选择最优路径实现目标。
路径规划技术不仅可以提高机器人的效率和精确度，还可以降低运动成本和减少机器人与人员之间的风险。
二、工业机器人路径规划技术的应用1. 自动导航系统工业机器人路径规划技术可以通过自动导航系统，实现机器人在复杂环境中的自主导航。
该系统利用传感器和先进的算法，能够精确地感知环境，并根据环境障碍物的变化，实时调整机器人的运动轨迹。
自动导航系统的应用，大大提高了机器人在危险环境或无人区域的工作效率和安全性。
2. 路径优化路径优化是工业机器人路径规划技术的重要应用之一。
通过优化机器人的移动路径，可以减少机器人在运动过程中的冗余动作，降低能源消耗，并提高机器人的运动速度和精确度。
路径优化还可以减少机器人与其他设备之间的碰撞风险，优化生产线的整体效率。
3. 协同机器人系统协同机器人系统是指多个机器人在共同工作中相互协调和配合的一种工作模式。
路径规划技术在协同机器人系统中，可以实现多个机器人的路径分配和协同运动控制。
通过路径规划技术，机器人可以避免与其他机器人的干涉，实现协同工作的高效率和高精确度。
三、工业机器人路径规划技术的实现步骤1. 环境建模在使用工业机器人路径规划技术前，首先需要对工作环境进行建模。
环境建模通过激光扫描仪、相机等传感器获取环境中障碍物的位置和形状信息，并将其转化为数字化的模型。
这个模型在后续的路径规划过程中起到指导作用，帮助机器人规避障碍物，实现目标。
2. 路径规划算法选择路径规划算法是机器人实现路径规划的关键。
工业机器人中的路径规划算法使用教程
工业机器人中的路径规划算法使用教程工业机器人是现代工业生产中的重要设备，其高速、高精度的特点使其成为生产线上的关键角色。
机器人的运动轨迹规划是机器人控制领域中的核心问题之一，合理的路径规划可以提高机器人的运动效率和精确度。
本文将介绍工业机器人中常用的路径规划算法，并提供使用教程，帮助读者更好地掌握这些算法。
1. 机器人运动的基本概念在介绍路径规划算法之前，首先需要了解机器人运动的基本概念。
在工业机器人中，通常使用笛卡尔坐标系描述机器人的位置和姿态。
位置由三个坐标表示，分别是机器人在水平面上的位置（X、Y坐标）和垂直方向上的位置（Z坐标）。
姿态由三个角度表示，分别是机器人绕X轴、Y轴和Z轴的旋转角度。
机器人通过控制关节的运动来实现位置和姿态的改变，关节角度是描述机器人姿态变化的重要参数。
2. 路径规划算法简介路径规划算法根据给定的起始点和目标点，在机器人工作空间中找到一条合适的路径。
常见的路径规划算法包括：直线运动规划、圆弧运动规划、样条曲线插补等。
- 直线运动规划：直线运动规划是最简单的路径规划方法，它将起始点和目标点之间的路径划分为若干个小线段，并通过控制机器人的速度和加速度，在每个小线段上做匀速运动。
直线运动规划适用于机器人在直线路径上的运动，但在复杂环境中可能存在碰撞风险。
- 圆弧运动规划：圆弧运动规划是通过定义一条圆弧路径来实现机器人的运动。
其基本原理是通过计算起始点、目标点和圆弧半径，确定圆弧曲线的参数方程，再结合机器人的速度和加速度限制，实现机器人的平滑运动。
- 样条曲线插补：样条曲线插补方法通过拟合多个散点来生成一条平滑的路径。
它可以实现复杂的路径规划，例如S曲线或贝塞尔曲线。
样条曲线插补方法通常需要使用插值算法进行计算，以满足机器人的运动要求。
3. 使用教程：直线运动规划实例下面将通过一个直线运动规划的实例来介绍路径规划算法的使用。
假设机器人需要从起始点（X1, Y1, Z1）移动到目标点（X2, Y2, Z2）。
工业机器人基础 教案大纲
工业基础教案大纲第一章：工业概述1.1 工业的定义与发展历程1.2 工业的应用领域及优势1.3 工业的分类与基本结构1.4 工业的发展趋势与前景第二章：工业的机械结构2.1 工业的机械臂结构2.2 工业的关节与驱动方式2.3 工业的末端执行器2.4 工业的坐标系与运动学第三章：工业的控制系统3.1 工业的控制系统概述3.2 工业的控制算法3.3 工业的传感器与反馈控制3.4 工业的编程与操作第四章：工业的编程与操作4.1 工业的编程语言与规范4.2 工业的手动与自动编程4.3 工业的操作界面与操作方法4.4 工业的调试与维护第五章：工业的应用案例分析5.1 工业在焊接领域的应用5.2 工业在搬运与装配领域的应用5.3 工业在加工与制造领域的应用5.4 工业在其他领域的应用案例分析第六章：工业的视觉系统6.1 工业视觉系统的基本原理6.2 工业视觉系统的硬件组成6.3 工业视觉算法与图像处理6.4 工业视觉系统的应用案例第七章：工业的触觉传感器7.1 工业触觉传感器的作用与类型7.2 工业触觉传感器的安装与调试7.3 工业触觉传感器的数据处理7.4 工业触觉传感器在实际应用中的案例分析第八章：工业的路径规划与避障8.1 工业的路径规划算法8.2 工业的避障策略与算法8.3 工业路径规划与避障在实际应用中的案例分析8.4 工业路径规划与避障的优化方法第九章：工业的安全与防护9.1 工业的安全规范与标准9.2 工业的安全监控与故障诊断9.3 工业的紧急停止与安全防护措施9.4 工业事故案例分析与防范措施第十章：工业的发展趋势与未来展望10.1 工业技术的发展趋势10.2 工业在智能制造领域的应用前景10.3 工业的产业化与市场化发展10.4 我国工业产业的发展现状与展望重点和难点解析一、工业的定义与发展历程难点解析：理解工业从最初的简单自动化到现代智能化的发展过程，以及不同阶段的代表性技术和应用。
二、工业的机械结构难点解析：掌握工业的运动学原理，包括坐标系、关节运动和末端执行器的精确控制。
工业机器人的运动控制与路径规划技术研究
工业机器人的运动控制与路径规划技术研究第一章引言工业机器人是一种用于代替人工完成生产任务的机械装置，广泛应用于汽车制造、电子产品组装、仓储物流等领域。
为了使工业机器人能够高效准确地完成任务，运动控制与路径规划技术起着关键作用。
本章将介绍工业机器人的研究背景和目的。
第二章工业机器人的运动控制技术2.1 关节空间控制关节空间控制是工业机器人中最基础的控制模式，通过控制每个关节的角度来实现机械臂的运动。
这种控制模式简单直观，容易实施。
但是，关节空间控制无法考虑到机械臂末端路径的规划，容易导致不稳定和碰撞等问题。
2.2 笛卡尔空间控制笛卡尔空间控制是基于末端执行器的位姿和速度来实现机械臂的运动控制。
通过对末端执行器的控制，可以实现更精准的运动和路径规划。
但是，笛卡尔空间控制需要对机械臂的运动学模型和动力学模型进行建模和分析，计算复杂度较高。
第三章工业机器人的路径规划技术3.1 离线路径规划离线路径规划是在机器人执行任务之前通过计算机模拟来确定机械臂的运动轨迹。
这种方法可以提前规划好机械臂的路径，具有较高的精度和可靠性。
但是，离线路径规划需要对工作环境进行建模和预测，对计算机的性能要求较高。
3.2 在线路径规划在线路径规划是在机械臂执行任务过程中动态规划路径。
这种方法可以根据实时传感器数据和环境变化来调整机械臂的运动轨迹，适应不同的情况。
但是，在线路径规划需要实时计算机算力和较强的实时控制能力。
第四章工业机器人运动控制与路径规划技术的研究进展4.1 机器学习在工业机器人运动控制与路径规划中的应用机器学习技术的发展为工业机器人的运动控制与路径规划提供了新的思路。
通过建立机器学习模型，可以让机器人在不断的实践中学习和改进自己的运动控制策略和路径规划算法，提高运动控制的精度和效率。
4.2 传感器技术在工业机器人运动控制与路径规划中的应用传感器技术的进步使得工业机器人可以更加准确地感知和理解环境，提供更可靠的运动控制和路径规划。
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六、蚁群算法
第五章 机器人路径规划
从统计的角度可以认为开始时它们以相同的概率选择 路径BCD、BMD,这样由于路径短,相同时间内最终造成通过 BCD的蚂蚁比通过BMD的多,使得BCD上的信息素比BMD上的多, 这样又吸引更多的蚂蚁沿路径走,直至最终所有蚂蚁选择路 径BCD,从而找到由蚁巢到食物源的最短路径。由此可见,蚂 蚁个体之间的信息交换是一个正反馈过程。
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五、人工势场法
第五章 机器人路径规划
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第五章 机器人路径规划
五、人工势场法 2.人工势场法的两个问题：
（1)非点形障碍物 普通的障碍物的形状不是一个点，如何确定一个障碍物对机器 人的排斥力呢？ 方案1：计算障碍物内所有点斥力的合力。 方案2：用离障碍物最近的点进行计算。 （2)死锁（dead lock）现象
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第五章 机器人路径规划
七、神经网络算法（Neural Networks）
神经网络算法是人工智能领域中的一种非常优秀的算 法，它主要模拟动物神经网络行为，进行分布式并行信息 处理。但它在路径规划中的应用却并不成功，因为路径规 划中复杂多变的环境很难用数学公式进行描述，如果用神 经网络去预测学习样本分布空间以外的点，其效果必然是 非常差。尽管神经网络具有优秀的学习能力，但是泛化能 力差是其致命缺点。但因其学习能力强鲁棒性好，它与其 他算法的结合应用已经成为路径规划领域研究的热点。
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第五章 机器人路径规划
第二节 路径规划方法
一、路径规划方法
第五章 机器人路径规划
1.传统方法：
可视图法、自由空间法、栅格法、人工势场法
2.智能方法：
蚁群算法、神经网络、遗传算法
3.其他方法：
A*算法、Dijkstra 算法
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二、可视图法
第五章 机器人路径规划
对可视图进行搜索,并利 用优化算法删除一些不必要 的连线以简化可视图,缩短了 搜索时间,最终就可以找到一 条无碰最优路径。优点是可 以求得最短路径,缺点是此法 缺乏灵活性,即一旦机器人的 起点和目标点发生改变,就要 重新构造可视图,比较麻烦。
六、蚁群算法 2.蚁群算法运用分析：
第五章 机器人路径规划
设A是巢穴,E是食物源,CM为 一障碍物。由于障碍物的存在, 蚂蚁要从A到E或E从到A,只能沿 路线BCD或BMD通过,各点之间的 距离如图所示。设每个单位时 间有50只蚂蚁由到达,蚂蚁过后 留下的激素物质量信息素为1, 为方便起见,假设信息素挥发时 间为10。
上图中灰色区域为障碍物
上图黄色路线为该算法得到的最优路1径0
第五章 机器人路径规划
五、人工势场法 1.人工势场法基本思想：
人工势场法是一种虚拟力法。它模仿引力斥力下的物体运动， 目标点和运动体间为引力，运动体和障碍物间为斥力，通过建立 引力场斥力场函数进行路径寻优。优点是规划出来的路径平滑安 全、描述简单等，但是存在局部最优的问题，引力场的设计是算 法能否成功应用的关键。
第五章 机器人路径规划
著名学者蒋新松将路径规划定义为路径规划是移动 机器人的一个重要组成部分,它的任务就是在具有障碍物 的环境内按照一定的评价标准如工作代价最小、行走路 线最短、行走时间最短等,寻找一条从起始状态包括位置 和姿态到达目标状态包括位置和姿态的无碰路径。
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一、路径规划概述 路径规划需要解决的问题：
第五章 机器人路径规划
1.使机器人能从初始位置运动到目标位置。 2.一定的算法使机器人能绕开障碍物,并且经过某些 必须经过的点完成相应的作业任务。 3.在完成以上任务的前提下,尽量优化机器人运行轨迹。
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二、路径规划的分类
第五章 机器人路径规划
按对环境信息的把握程度分为全局或局部路径 规划：
2.自由空间法的优缺点：
自由空间法的优点是比较 灵活,机器人的起始点和目标 点的改变不会造成连通图的重 新构造。
自由空间法的缺点为不是任 何时候都可以获得最短路径。
第五章 机器人路径规划
由算法找到的路径
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四、栅格法
第五章 机器人路径规划
用编码的栅格来表示地图，把包含障碍物的栅格标记为障碍栅 格，反之则为自由栅格，以此为基础作路径搜索。栅格法一般作为 路径规划的环境建模技术来用，作为路径规划的方法它很难解决复 杂环境信息的问题，一般需要与其他智能算法相结合。
1.基于先验完全信息的是全局路径规划；全局路径规划 属于静态规划( 又称离线规划)。全局路径规划需要掌握所 有的环境信息，根据环境地图的所有信息进行路径规划。
2.基于传感器信息的是局部路径规划。局部路径规划属 于动态规划( 又称在线规划)。局部路径规划只需要由传感 器实时采集环境信息，了解环境地图信息，然后确定出所在 地图的位置及其局部的障碍物分布情况，从而可以选出从当 前结点到某一子目标结点的最优路径。
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三、自由空间法
第五章 机器人路径规划
1.自由空间法基本思想：
自由空间法的基本思 想是采用预先定义的基本 形状如广义锥形,凸多边形 等构造自由空间,并将自由 空间表示为连通图,然后通 过对图的搜索来规划路径, 其算法的复杂度往往与障 碍物的个数成正比。
由两个障碍和工作空间边界生成的广义锥
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三、自由空间法
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五、人工势场法
2.人工势场法的两个问题：
（3）避免死锁的改
进算法： APF与随机采样相结
合如RPP算法、APF与遗 传算法（GA）相结合、 APF与其他全局优化算法 相结合：如：粒群算法， 蚁群算法，模拟退火法， 附加动量法等。
第五章 机器人路径规划
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六、蚁群算法
第五章 机器人路径规划
1.蚁群算法基本思想：
蚁群算法通过模拟蚁群搜索食物的过程,达到求解比较困难的 组合优化问题的目的。该方法是受到对真实蚁群行为研究的启发而 提出的。仿生学家经过大量细致的观察研究发现,蚂蚁个体之间是 通过一种称之为外激素的物质进行信息传递的。蚂蚁在运动过程中, 能够在它所经过的路径上留下该种物质,而且蚂蚁在运动过程中能 够感知这种物质的存在及其强度,并以此指导自己的运动方向,蚂蚁 倾向于朝着该物质强度高的方向移动。因此,由大量蚂蚁组成的蚁 群的集体行为便表现出一种信息正反馈现象某一路经上走过的蚂蚁 越多,则后来者选择该路径的概率就越大。蚂蚁个体之间就是通过 这种信息的交流达到搜索食物的目的。 算法通过迭代来模拟蚁群觅食的行为达到目的。具有良好的全局优 化能力、本质上的并行性、易于用计算机实现等优点，但计算量大、 易陷入局部最优解，不过可通过加入精英蚁等方法改进。 15