机器人学-第5章 机器人控制算法(4).
四足机器人控制算法
四足机器人控制算法
四足机器人的控制算法涉及到多个方面，包括步态生成、运动规划、力矩控制等。
下面是一般用于四足机器人控制的一些基本算法：
1. 步态生成算法：
-行走周期：确定每步的时间周期。
-支撑相和摆动相：在一个步态周期中，确定哪些腿是支撑在地面上的，哪些腿是摆动的。
2. 运动规划算法：
-逆运动学：确定每个关节角度，以实现期望的末端效应器的位置。
-前馈控制：根据期望的运动轨迹，预测并施加相应的力或力矩，以优化运动。
3. 传感器融合：
-使用传感器（例如惯性测量单元、摄像头等）获取机器人周围环境的信息，以调整步态和避免碰撞。
4. 力矩控制算法：
- PID控制：使用比例、积分和微分项来调整关节力矩，以实现期望的运动。
-模型预测控制（MPC）：基于机器人的动力学模型进行预测，然后优化控制输入，以最小化误差。
5. 路径规划和避障算法：
-确保机器人在执行任务时能够避开障碍物，包括静态和动态障碍物。
-可以使用基于地图的路径规划算法，如A*算法，或者利用传感器信息实时规划路径。
6. 学习算法：
-强化学习：使用强化学习算法，例如深度强化学习（DRL），来优化步态和运动规划。
-监督学习：通过示例数据进行监督学习，提高机器人在不同任务上的性能。
需要注意的是，四足机器人的控制算法通常是一个复杂的系统，需要综合考虑机器人的动力学、传感器信息、任务需求等多个因素。
同时，实际应用中可能需要不同的算法组合，具体的选择也取决于机器人的设计和应用场景。
02-课件：5-4 机器人动力学建模(牛顿-欧拉法)
连杆动力学方程（牛顿-欧拉递推方法）将机器人的连杆看成刚体，其质心加速度、总质量、角速度、角加速度、惯性张量与作用力矩满足如下关系：牛顿第二定律 （力平衡方程）()/ci i ci i ci d m dt m ==f v v欧拉方程 （力矩平衡方程）()()/c c c ci i i i i d dt ==+⨯i i i n I ωI ωωI ω连杆动力学方程（牛顿-欧拉递推方法）欧拉方程公式推导v 为质心移动速度（移动时与惯性力相关）坐标系旋转时，惯性张量不是常量()()/c cc ci i i i id dt ==+⨯i i i n I ωI ωωI ω ()() =[()] =[] =()c c c ci i i i c c i i i cc i i i c ci i i d d dt dtS ==+++⨯+⨯i i i i i i i i i n I ωI ωωI I ωωωI I ωωωI I ωωI ω ()()g d m dt =⋅+⨯⋅+N I ωωI ωρ×v力和力矩平衡方程i i+1i-1iP i+1i fi i n i i f i+1i n i+1连杆i 在运动情况下，作用在上面的合力为零，得力平衡方程式（暂时不考虑重力）：（将惯性力作为静力来考虑）111f f R f +++=-i i i i ci i i i力和力矩平衡方程作用在连杆i 上的合力矩等于零，得力矩平衡方程式：1111111i i i i i i i i i ci i i i ci ci i i i +++++++=--⨯-⨯n n R n r f P R f 将上式写成从末端连杆向内迭代的形式：111i i i i i i i ci+++=+f R f f 1111111i i i i i i i i i i i i ci ci ci i i i +++++++=++⨯+⨯n R n n r f P R f 利用这些公式可以从末端连杆n 开始，顺次向内递推直至到操作臂的基座。
机器人学中的控制算法技术
机器人学中的控制算法技术随着科技的不断发展，机器人技术正在得到越来越广泛的应用。
而机器人学中的控制算法技术是机器人技术中的一个重要领域。
一、传统控制算法技术在机器人学中，传统的控制算法技术主要有PID控制和模糊控制。
PID（Proportional-Integral-Derivative）控制是一种分析和控制过程输出的稳定性的控制算法。
在机器人应用中，PID控制可以用于机器人的运动控制和位置控制。
PID控制器通过比较实际测量值与目标设定值之间的差异，计算出相应的控制量，从而实现对机器人的控制。
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制技术。
它不需要精确的模型或控制参数，通过对输入和输出之间的关系进行模糊化，实现对系统的控制。
模糊控制在机器人控制中的应用广泛，可以用于机械臂的控制、物体抓取、平衡控制等。
二、现代控制算法技术现代的控制算法技术主要有自适应控制和强化学习控制。
自适应控制是一种可以根据系统动态特性自动调整控制器参数的控制技术。
在机器人应用中，自适应控制可以用于控制机器人的外力干扰、变形补偿等。
强化学习控制是一种通过对系统的交互学习来优化控制策略的控制技术。
在机器人应用中，强化学习控制可以用于机器人的路径规划、决策制定等。
三、应用案例机器人技术在各个领域中都有广泛的应用。
以下是几个机器人学中控制算法技术应用的案例。
1. 机器人的运动控制机器人的运动控制是机器人控制的核心之一。
传统的PID控制器可以用于机器人的运动控制，而现代的自适应控制技术可以自适应地调整系统参数，实现更加精准的运动控制。
2. 机械臂的控制机械臂在工业自动化中的应用广泛，控制机械臂的动作是机器人学中重要的问题之一。
模糊控制器可以用于控制机械臂的位置和姿态，而强化学习控制可以用于机械臂的路径规划和决策制定。
3. 物体抓取机器人的物体抓取是机器人学中一个重要的问题。
强化学习控制可以通过对机器人的动作经验进行学习，实现对物体的自适应抓取。
机器人学导论第4版课后答案第五章
机器人学导论第4版课后答案第五章在机械传动的系统中，摩擦是必不可少的。
利用这种摩擦进行制动器运动和驱动传动，可使机械传动系统中的齿轮保持不变。
此外，通过磨擦还可产生机械震动和压力。
如果使驱动元件和传动件在轴上接触而摩擦时产生了热量，则会引起零部件上的油质过氧化，同时因摩擦带来的热量也会被传递到空气中去，这就是所谓的油氧化反应。
油氧化反应发生时产生各种化学作用和物理效应，如：油脂氧化、氧自由基分解以及其他一些化学反应。
为了降低能源消耗，人们就利用电磁铁等辅助设备进行电机和直流电弧的电磁场传播及热能的传递。
同时使用电动机带动机械装置实现制动与转动（用滚动轴承代替齿轮驱动机械装置）、滑动变速等过程。
(1)润滑在机械传动系统中的作用润滑是机械传动系统得以正常运行和保证精度的重要保证，也是重要的节能措施。
在机械传动系统中，一般可分为两种类型：①摩擦式：利用轴承上的油脂润滑滚动轴承运转的方法；②滑动式：利用滑动轴承外圈与滚珠之间的摩擦力来驱动运转。
摩擦式与滑动轴承摩擦力大，但传动精度高。
滑动式以滑动轴承为轴心轴向进行传动，由于摩擦产生的热量可传递到空气中去。
滑动式利用液体润滑元件代替了滚动轴承；滑动式同时也由润滑元件代替了滑动轴承和滚珠轴承。
(2)根据润滑与传热的关系，将滑动变速法分为()。
A.摩擦-传热：利用润滑系统中摩擦材料不产生热量，仅在零件表面形成均匀温润的油膜以增加润滑强度。
B.电弧摩擦：利用电弧来能量传递。
C.电磁力摩擦：利用电磁力来改变电动机的转速使其不停转动（转）。
D.机械滑动变速法：利用机械滑动来改变电动机和负载之间的转速。
【答案】 B 【解析】根据润滑与传热关系，将滑动变速法分为摩擦-传热-滚动-制动-滑动变速法）。
故本题选 B.。
本题中轴承润滑与传热均起到传热传质等作用，因此不属于滑动变速法。
(3)下面我们来具体介绍一下摩擦原理中的摩擦现象是怎样发展来的：早在18世纪，英国天文学家便发现了太阳系的中心——日心在东偏南方向上移动得很快的现象，这被认为是太阳系诞生时一个重要的物理现象。
机器人学ppt完整版
视觉传感器
通过图像采集和处理获取 环境信息。
听觉传感器
通过声音采集和处理获取 环境信息。
触觉传感器
通过接触力、压力等检测 获取环境信息。
信息融合与处理技术
数据级融合
直接对原始数据进行融合处理。
特征级融合
提取各传感器数据的特征后进行融合。
信息融合与处理技术
决策级融合
在各传感器做出决策后进行融合。
信号处理
机器人结构组成
机器人本体
包括基座、腰部、臂部 、腕部等部分，构成机
器人的主体结构。
驱动系统
驱动机器人各关节进行 运动，通常由电机、减
速器等组成。
控制系统
实现对机器人运动的控 制，包括控制器、传感
器等部分。
感知系统
获取机器人内部和外部 环境的信息，如位置、
姿态、力等。
关节与连杆描述
关节描述
机器人的关节可分为转动关节和移动 关节，分别用旋转角度和平移距离来 描述。
稳定性分析与优化
李雅普诺夫稳定性分析
轨迹优化
通过构造李雅普诺夫函数，判断机器人系 统的稳定性，为控制器设计提供依据。
基于最优控制理论，对机器人运动轨迹进 行优化，提高机器人的运动性能和效率。
鲁棒性优化
控制分配与优化
针对机器人系统中存在的不确定性和干扰 ，设计鲁棒控制器，提高系统的稳定性和 抗干扰能力。
控制策略与方法
PID控制
通过比例、积分和微分环节对机器人 关节误差进行调节，实现关节位置、 速度和加速度的精确控制。
滑模控制
设计滑模面，使系统状态在滑模面上 滑动，从而实现对机器人关节的鲁棒 控制。
自适应控制
根据机器人动态特性的变化，实时调 整控制器参数，以保证系统性能的最 优。
机器人控制算法
机器人控制算法机器人控制算法是指用于控制机器人行为和运动的一系列计算方法和技术。
随着科技的不断进步，机器人在各个领域的应用越来越广泛，控制算法的研究和优化也变得尤为重要。
本文将介绍机器人控制算法的基本原理和常见方法，并探讨其在实际应用中的挑战和发展趋势。
一、机器人控制算法的基本原理机器人控制算法的基本原理是通过对机器人的感知信息进行处理和分析，然后制定相应的控制策略，使机器人能够执行特定的任务。
具体来说，机器人控制算法包括以下几个方面：1. 传感器数据处理：机器人通过各种传感器获取周围环境的信息，如视觉传感器、声音传感器、力传感器等。
控制算法需要对传感器数据进行处理和分析，提取有用的信息。
2. 运动规划：机器人需要根据任务需求和环境条件，制定合理的运动规划。
运动规划算法可以分为全局规划和局部规划两种。
全局规划是指在整个环境中找到一条最优路径，局部规划是指在已知路径的基础上进行微调。
3. 控制策略设计：根据机器人的任务需求和运动规划，设计相应的控制策略。
控制策略可以包括运动控制、力控制、位置控制等。
4. 运动控制：根据控制策略，对机器人的执行器进行控制，实现期望的运动。
运动控制算法可以分为开环控制和闭环控制两种。
开环控制是指根据预先设定的控制指令进行运动控制，闭环控制是指通过对机器人状态进行反馈，实时调整控制指令。
二、常见的1. PID控制算法：PID控制算法是一种经典的闭环控制算法，通过对机器人的误差进行反馈调整，实现期望的控制效果。
PID控制算法根据误差的比例、积分和微分部分来计算控制指令，具有简单、稳定的特点。
2. 路径规划算法：路径规划算法用于确定机器人在环境中的最优路径。
常见的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、RRT算法等。
这些算法根据环境的地图和机器人的起点、终点，计算出一条最短或最优的路径。
3. 动力学建模和控制算法：动力学建模和控制算法用于描述机器人的运动学和动力学特性，并设计相应的控制策略。
《机器人性能仿真与控制原理》课程教学大 纲
《机器人性能仿真与控制原理》课程教学大纲课程代码：ME6017学分/学时：3学分/48学时课程开课学期：春季学期适用专业：机械、动力、车辆、航空、电子与电气工程、自动化等先修课程：高等数学、线性代数、机械设计、自动控制开课单位：机械与动力工程学院一、课程性质和教学目标机器人性能仿真与控制原理是面向机械制造自动化、机械电子工程、航空航天等专业的一门研究生专业课程。
本课程主要介绍机器人的基本原理及应用，阐述机器人的性能仿真、运动与控制的基本理论与方法。
通过本课程学习，使学生掌握机器人的基本原理及知识，了解机器人运动模型的建立及性能指标的分析方法，熟悉机器人的基本控制方法，为机器人的设计和应用提供技术支撑。
二、课程教学内容及学时分配第一章：绪论（3学时/课堂教学）●课程的目的与意义：典型案例分析●机器人介绍：定义、特点、结构、应用、性能指标、仿真方法等●团组大作业及要求：根据国内外机器人的发展状况，分组分类介绍机器人的特性及用途，每组完成一篇报告及PPT汇报第二章：机器人性能指标（4学时/课堂教学）●质量指标：质量及分布●几何指标：尺寸、形状●运动学指标：自由度、工作空间、灵活度、定位精度●动力学指标：刚度、强度、模态、负载能力、运动速度、运动加速度、动态响应、响应频率与带宽●控制指标：输出功率、输出力/矩、驱动力/矩、速度、加速度、响应频率与带宽、控制周期、控制精度、多轴同步精度、分辨率●工作环境指标：高温、低温、振动、辐射、水下、高压、真空第三章：机器人数学描述（2学时/课堂教学）●齐次坐标●齐次变换●等效旋转变换第四章：机器人运动学建模与性能仿真（6学时/课堂教学+2学时/讨论、实践）●运动学建模理论与方法介绍，D-H矩阵介绍●运动学模型建立：正反解求解算法●运动约束：驱动约束、干涉约束、奇异点●工作空间、速度、加速度仿真与分析●定位精度与误差敏感度分析●作业：机器人运动学建模第五章：机器人的雅克比矩阵（3学时/课堂教学）●微分平移、微分旋转●等效微分变换●机器人机构雅可比矩阵的建立第六章：机器人动力学建模与性能仿真（10学时/课堂教学+2学时/讨论、实践）●动力学建模理论与方法介绍：牛顿欧拉方程、拉格郎日方程●动力学模型的建立●静力学模型的建立●动力学特性仿真与分析●作业：机器人动力学建模第七章：机器人控制系统（4学时/课堂教学）●机器人控制系统介绍：发展历史与趋势、分类及特点●驱动系统：气动、液压、电机（伺服电机、步进电机、直线电机）●传感系统：位置（旋转编码器、光栅尺、旋转变压器、拉线传感器）、惯性（陀螺仪）、力觉（压力、力/矩传感器）、视觉（CCD相机、激光测距仪）●控制硬件：伺服阀、放大器、驱动器、运动控制卡、PC工控机、PLC、嵌入式计算机●控制软件：操作系统、实时性、编程语言第八章：机器人控制算法（4学时/课堂教学）●机器人控制技术及控制算法介绍●位置控制、柔顺控制、智能控制等第九章：机器人运动规划（2学时/课堂教学）●机器人运动规划介绍●轨迹产生与控制回路●运动规划案例介绍第十章：机器人控制及仿真工具MRDS（6学时/课堂教学、讨论、实践）●Microsoft Robotic Develop Studio (MRDS)概述●并发协调运行库（CCR）（concurrency and coordination runtime）●服务程序应用系统（DSS）(Decentralized Software System)●可视化仿真环境（VSE）(Visual Simulation Environment)●机器人控制仿真实例介绍●作业：机器人控制及仿真三、教学方法课程教学以课堂讲学为主，综合讨论、作业、网络、录像等共同实施。
机器人等级考试4级第五章
}
else{
pause();
}
}
5
（1）定义反应距离30cm
（2）设置反应的范围值为20-40cm，共20cm
（3）当超声波检测的距离在20 cm和40 cm之间时，小车自动跟随功能启用。 自动跟随小车流程图如图5-4所示。
5-4自动跟随小车流程示意图
（4）通过超声波传感器获取当前的距离，保存在全局变量dist中。
第五章 自律型自动跟随小车
日常生活中，“机器人频繁出现在我们的视野中，在你心目中机器人是什么样子呢？你有没有思考过什么是机器人呢？本章我们先了解机器人的基本知识。ABB机器人示意图如图5-1所示。
图5-1ABB机器人
5.1基本概念
机器人(ROBOT)是能自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序。它的任务是协助或取代人类工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。机器人的分类没有一个统一的标准，有的按负载重最分类，有的按控制方式分类，也有的按照自由度分类等等。
2.动作与结构
动作与结构是机器人对外界变化做出反应的机构。这个过程和传感器工作的过程相反，是将电信号转换成相应的物理量。 其不但可以将电信号转换为声、光，还可以转换为动能、势能、磁能。
机器人的表现出来的动作与外围的机构件有非常紧密的联系，这些结构件通常体现为以下几种形式：杠杆、连轴、凸轮、皮带和齿轮等。不同的结构件所表现出的动作有很大的差异，比如同样是电机转动的动作，配合相应的凸轮机构就能表现为直线运动，配合齿轮机构就能表现为加速或减速的圆周运动。
闭环控制是当控制系统接收一个输入量后，对输出量进行检测，计算实际输出结果和目标输出结果之间的偏差，并将计算偏差通过某种途径变换后反馈回输人端，以抑制内部或外部扰动对输出量的影响，称为闭环控制系统，如图5-3所示。 例如导弹发射，导弹发射后，导弹的控制系统会根据对目标的偏差，实时修正导弹的姿态，力争命中目标。
机器人学导论第5章1
( t
0) 0)
i 0
c0 c1
从而给出抛物线段的方程为：
( t ) c 2
c0 c1
i 0
c 2
(t) i (t )
1c 2 c 2t
2t 2
( t ) c 2
显然，对于直线段，速度将保持为常值，它可以根据
驱动器的物理性能来加以选择。将零出速度、线性段
(t)
c0
c1t
1 2
c 2t2
位置为 i 和 f ，抛物线与直线 部分的过渡段在时间tb和tf-tb处是 对称的，因此可得：
(t ) ( t )
c1 c2
c 2t
显然，这个抛物线运动段的加速度是一常数，并在公共点A
和B上产生连续的速度。将边界条件代入抛物线段的方程，
得到：
(t
(ti) c1 0 (tf ) c1 2c2(5)3c3(52) 0
c0 30 c1 0 c2 5 .4 c 3 0 . 72
由此得到位置，速度和加速度的多项式方程如下：
t305.4t2 0.72t3 t10.8t 2.16t2 t10.84.32t
(1 ) 34 . 68 ( 2 ) 45 . 84 ( 3 ) 59 . 16 ( 4 ) 70 . 32
为实现一条直线轨迹，必须计算起点和终点位姿 之间的变换，并将该变换划分许多小段可通过下面的方程进行 计算：
T f TiR
Ti 1T f Ti 1Ti R
R Ti 1T f
至少有以下三种不同方法可用来将该总变换化为 许多的小段变换。
(1) 希望在起点和终点之间有平滑的线性变换，因 此需要大量很小的分段，从而产生了大量的微分运动。 利用上一章导出的微分运动方程，可将末端手坐标系 在每个新段的位姿与微分运动、雅可比矩阵及关节速 度通过下列方程联系在一起。
机器人控制系统中的动力学建模与控制算法
机器人控制系统中的动力学建模与控制算法机器人控制系统是指利用计算机技术和相关算法对机器人完成任务进行控制和指导的一种系统。
动力学建模与控制算法是机器人控制系统中的重要组成部分，它们对机器人的运动特性和动作执行起着关键作用。
动力学建模是通过对机器人的力学特性和运动学关系进行建模，以描述机器人在不同条件下的运动规律和行为。
在机器人控制系统中，动力学建模主要包括刚体动力学建模和非刚体动力学建模两个方面。
刚体动力学建模主要研究机器人在理想刚性条件下的力学特性和运动学关系。
它基于牛顿运动定律，通过描述机器人的质量、惯性、力矩等参数，建立起机器人的动力学模型。
刚体动力学建模可以帮助我们分析机器人的惯性特征、力矩传递以及运动轨迹规划等方面的问题，为后续控制算法的设计提供基础。
非刚体动力学建模主要研究机器人在非刚性条件下的变形特性和运动规律。
这种情况下，机器人的构件或材料可能存在弹性变形、稳定性问题等。
非刚体动力学建模要考虑机器人的柔顺性、弹性劲度等因素，从而更准确地反映机器人的运动行为。
动力学建模的目的是为了深入了解机器人的运动特性，为后续的控制算法设计提供准确的模型和参考。
在机器人控制系统中，动力学建模是实现精确控制的基础。
控制算法是机器人控制系统的关键组成部分，可以分为开环控制和闭环控制两种形式。
开环控制是指在不考虑外部环境变化的情况下，通过预先确定的轨迹和动作参数，直接控制机器人的运动。
开环控制无法根据实时反馈信息进行调整，容易受到噪声、摩擦等因素的影响，因此在实际应用中较少使用。
闭环控制是指根据机器人在执行任务过程中实时反馈的信息，通过比较实际状态和期望状态的差异来调节机器人的动作。
闭环控制通过不断修正控制命令，使机器人能够适应环境变化和误差修正，并实现更精确的控制效果。
闭环控制算法常用的有PID控制算法、自适应控制算法、模糊控制算法等。
PID控制算法是最常用和经典的闭环控制算法之一。
它根据实时误差信号的比例、积分和微分项来调整控制命令，以实现机器人位置、速度或力矩的精确控制。
机器人运动控制算法
机器人运动控制算法机器人运动控制是指通过算法和程序对机器人进行控制，使其能够在庞大的自由度空间中完成各种任务。
本文将介绍几种常用的机器人运动控制算法，并探讨其应用和优势。
一、逆运动学算法逆运动学算法是通过已知末端执行器的位置和姿态来计算机器人关节角度的方法。
根据机械结构和运动学原理，可以推导出机器人各个关节的逆运动学方程。
逆运动学算法广泛应用于工业机器人中，能够实现高精度的位置和姿态控制。
其主要优势是计算简单、精确度高，适合用于控制要求较高的场合。
二、正运动学算法正运动学算法是通过已知机器人关节角度来计算末端执行器的位置和姿态的方法。
正运动学算法是逆运动学算法的反向过程，通过关节角度与坐标之间的转换矩阵来实现。
正运动学算法常用于机器人路径规划、碰撞检测和轨迹跟踪等应用。
其主要优势是计算快速、灵活性高，适用于复杂的控制任务。
三、运动规划算法运动规划算法是指根据机器人的初始状态和目标状态，通过路径生成和轨迹规划来实现机器人运动控制的方法。
常用的运动规划算法包括最短路径规划、速度规划和避障规划等。
运动规划算法主要应用于导航系统、物料搬运和自主行驶等场景，能够使机器人安全、高效地完成任务。
四、PID控制算法PID控制算法是一种经典的控制方法，通过不断调整系统的输出来使系统的误差最小化。
PID控制算法根据当前误差、误差变化率和误差累积值来计算控制量，实现对机器人运动的精确控制。
PID控制算法广泛应用于机器人的姿态控制、力控制和位置控制等方面。
其优势是算法简单、稳定性好，适用于各种控制场景。
五、模型预测控制算法模型预测控制算法是一种基于动态模型的先进控制方法，通过对系统未来的状态进行预测来生成最优控制策略。
模型预测控制算法可以考虑系统的约束和目标函数，并进行在线优化，从而实现对机器人运动的预测性和优化性控制。
模型预测控制算法适用于复杂的非线性系统和快速变化的环境，能够实现高度灵活和精准的运动控制。
综上所述，机器人运动控制算法在现代机器人技术中起到了重要的作用。
《机器人学》教学大纲
《机器人学》课程教学大纲、课程基本信息二、课程目标（一）总体目标:机器人学是智能制造工程专业培养计划中一门高度交叉、前沿的重要专业必修课程，融合了运动学/动力学分析、机械学、控制理论与工程、计算机技术、人工智能等多学科内容的综合性新技术应用课程.通过该课程的学习，使学生了解并掌握机器人学相关的基本理论和方法，具有现代机器人系统设计、分析、应用等基本能力和以后从事相关科学研究和技术工作的能力。
本课程针对智能制造工程专业的特点，主要介绍机器人数学基础、工业机器人、服务机播人的基本机械结构设计、运动学与动力学分析，以及机器人传感器和控制技术等基础理论和技术基础知识，并以实际工程应用为背景，安排各类机器人实样参观、专题讲座、实验等内容。
通过本课程教学，不但使学生掌握机器人技术的基本理论知识，使学生对各类机器人技术和开发方法有所了解，同时通过课程设计等活动培养其在逻辑思维、科学研究和设计实践上的能力，从而培养学生综合运用机器人技术解决智能制造领域实际工程问题的能力。
（二）课程目标：课程目标1：学习并掌握现代机器人的基本理论及方法，具有应用机器人解决工程问题的创新意识和能力；（支撑毕业要求1）课程目标2：学习并掌握工业机器人、服务机器人的状态检测和控制技术，具有利用先进控制理论和方法进行机器人控制并完成具体工程应用的能力；（支撑毕业要求2）课程目标3：学习并掌握现代机器人的总体设计、技术设计和详细结构设计及控制系统设计等内容,具有根据实际工程问题设计相应机器人解决方案的能力：（支撑毕业要求3）课程目标4：评定方法包括课后作业（15%）、实验（20%）、项目研究（15%）和期末考试（50%）环节,总评成绩以百分计，满分100分，各考核环节所占分值比例和根据具体情况微调。
2.（三）评分标准通过机器人的实验，获得相关实验设计和实验技能的基本训练，具有应用相关实验方法解决实际工程问题的能力。
（支撑毕业要求5）（三）课程目标与毕业要求、课程内容的对应关系三、教学内容第1章：绪论（3学时）通过本章内容的教学，使学生了解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。
两轴并联机器人控制算法
两轴并联机器人控制算法一、引言两轴并联机器人是一种常用的工业机器人结构，由两个平行的旋转轴和一个连接两个轴的平台组成。
该机器人结构具有高精度、高刚度和高速度等优点，广泛应用于装配、加工和检测等领域。
二、控制算法的基本原理两轴并联机器人的控制算法主要包括轨迹规划、逆运动学求解和运动控制三个部分。
1. 轨迹规划轨迹规划是指确定机器人末端执行器的运动轨迹，使其能够按照既定的路径和速度完成任务。
常用的轨迹规划方法有插值法、样条曲线法和直线插补法等。
在两轴并联机器人中，由于机构的特殊性，轨迹规划需要考虑到机器人的运动范围和工作空间限制。
2. 逆运动学求解逆运动学求解是指根据机器人末端执行器的位置和姿态，计算出各个关节的运动参数。
在两轴并联机器人中，逆运动学求解可以通过解析法或数值法进行。
解析法能够直接求解出解析解，但只适用于简单的机器人结构；数值法则通过迭代计算逼近解，适用于复杂的机器人结构。
3. 运动控制运动控制是指通过控制机器人的关节电机，使其按照规划的轨迹进行运动。
常用的运动控制方法包括PID控制、自适应控制和模型预测控制等。
在两轴并联机器人中，由于机构的刚性和动态特性，通常采用PID控制算法。
三、控制算法的实现方法两轴并联机器人的控制算法可以通过编程实现。
常用的编程语言包括C++、MATLAB和Python等。
在编程实现时，需要先建立机器人的运动学模型和动力学模型，然后根据控制算法进行编码实现。
四、控制算法的应用领域两轴并联机器人的控制算法在多个领域有着广泛的应用。
以下列举几个典型的应用领域：1. 汽车制造两轴并联机器人在汽车制造中可以用于焊接、喷涂和装配等工序。
控制算法能够实现对机器人的精确控制，提高生产效率和产品质量。
2. 电子制造在电子制造领域，两轴并联机器人可用于印刷电路板的组装和测试等任务。
通过控制算法，机器人能够按照既定的路径和速度进行精确的操作，提高生产效率和产品质量。
3. 医疗器械两轴并联机器人在医疗器械领域可以用于手术辅助和康复训练等任务。
第五章 机器人动力学
1 1 2 2 &2 2 Ek = (m1l1 + I yy1 + I yy 2 + m2 d 2 )θ1 + m2 d 2 2 2
(3)系统势能 (3)系统势能 因为： 因为：
g = [0 g 0]
则：
T
T
pc1 = [l1c1 l1s1
0]T
E p1 = m1 g pc1 = m1 gl1s1
i
q 和关节速
& q
的函数，因此，从上式可知， 的函数，因此，从上式可知，机器人
的动能是关节变量和关节速度的标量函数，记 的动能是关节变量和关节速度的标量函数， 为 Ek ( q, q ) ，可表示成： & 可表示成：
1 T & & & Ek ( q , q ) = q D ( q ) q 2
式中， nxn阶的机器人惯性矩阵 式中， D ( q ) 是nxn阶的机器人惯性矩阵
Байду номын сангаас
1 1 i Ti i T Eki = miν ciν ci + ω i I i ω i 2 2
系统的动能为n个连杆的动能之和，即： 系统的动能为n个连杆的动能之和，
Ek = ∑ Eki
i =1
n
1 T & & & Ek ( q , q ) = q D ( q ) q 2
由于 ν 度
ci
和 iω 是关节变量
5.1 机器人静力学
机器人静力学研究机器人静止或者缓慢运动时作用在手臂 上的力和力矩问题，特别是当手端与外界环境有接触力时， 上的力和力矩问题，特别是当手端与外界环境有接触力时，各 关节力矩与接触力的关系。 关节力矩与接触力的关系。 下图表示作用在机器人手臂杆件i上的力和力矩。 下图表示作用在机器人手臂杆件i上的力和力矩。其i-1fi 为杆件i 对杆i的作用力， ifi+1为杆i+1对杆 的作用力， 为杆i+1对杆i 为杆件i-1对杆i的作用力，-ifi+1为杆i+1对杆i的作用力，i1Ni为杆件 为杆件i 对杆i的作用力矩， iNi+1为杆i+1对杆 为杆i+1对杆i 1Ni为杆件i-1对杆i的作用力矩，-iNi+1为杆i+1对杆i的作用力 ci为杆 质心。 为杆i 矩，ci为杆i质心。
机器人实习报告
一、实习背景随着科技的飞速发展，机器人技术已经逐渐渗透到各行各业。
为了更好地了解机器人技术在实际应用中的发展状况，提升自身的专业技能，我选择了在某知名机器人公司进行为期一个月的实习。
在此期间，我参与了公司的研发项目，学习了机器人技术的基本原理和实际操作，积累了宝贵的实践经验。
二、实习内容1. 项目参与在实习期间，我主要参与了公司的智能机器人研发项目。
该项目旨在开发一款适用于家庭服务领域的智能机器人，能够实现自动清洁、陪伴老人、协助儿童学习等功能。
我负责的部分包括：（1）学习机器人硬件知识，包括传感器、执行器、控制系统等；（2）协助工程师进行电路设计，绘制电路图；（3）编写机器人控制程序，实现机器人基本功能；（4）参与机器人测试，收集数据，分析问题，提出改进方案。
2. 技能学习（1）机器人编程：学习了C++和Python两种编程语言，掌握了机器人编程的基本方法；（2）电路设计：了解了电路基础知识，学习了Altium Designer等电路设计软件；（3）传感器应用：学习了各种传感器的工作原理和应用，如红外传感器、超声波传感器等；（4）机器人控制算法：学习了PID控制、模糊控制等算法，并将其应用于机器人控制。
三、实习收获1. 专业技能提升通过实习，我对机器人技术有了更加深入的了解，掌握了机器人编程、电路设计、传感器应用等方面的知识和技能。
这些技能对我未来的学习和工作都将产生积极的影响。
2. 团队协作能力在实习过程中，我学会了与团队成员有效沟通，共同解决问题。
在项目开发过程中，我与工程师、设计师等不同岗位的同事紧密合作，共同推进项目进展。
3. 问题解决能力在实习过程中，我遇到了许多技术难题。
通过查阅资料、请教同事等方式，我学会了如何分析问题、寻找解决方案，并最终解决问题。
四、实习总结通过一个月的实习，我深刻认识到机器人技术的广泛应用和巨大潜力。
在今后的学习和工作中，我将继续努力，不断提升自己的专业技能，为我国机器人产业的发展贡献自己的力量。
机器人动力学与控制研究
机器人动力学与控制研究一、引言机器人动力学与控制研究是人工智能领域中的重要分支，涉及机器人运动学、动力学、轨迹规划、运动控制等多个方面。
机器人技术的不断发展，也使得机器人动力学与控制研究更加受到关注。
本文将从机器人动力学和控制两个方面的研究进行探讨。
二、机器人动力学机器人动力学是机器人学中的一个基础分支，其主要研究机器人的运动状态和受力情况。
其中，运动状态包括机器人的位置、速度、加速度等运动参数，而受力情况包括机器人受到的外力和内力。
在机器人动力学研究中，运动状态和力学特性之间的关系被描述为运动学方程和动力学方程。
1. 运动学方程机器人的运动学方程描述机器人运动状态之间的关系。
其基本构成包括位置、速度、加速度和时间四个因素。
具体而言，机器人的位置通常由坐标系或关节角度表示，机器人的速度和加速度可以通过对位置的微分和二阶微分得到。
因此，机器人的运动参数可以用如下方式表示：$$q=[q_1,q_2,...,q_n]$$$$\dot{q}=[\dot{q_1},\dot{q_2},...,\dot{q_n}]$$$$\ddot{q}=[\ddot{q_1},\ddot{q_2},...,\ddot{q_n}]$$其中，$q$ 表示机器人的位置，$\dot{q}$ 表示机器人位置的一阶导数，$\ddot{q}$ 表示机器人位置的二阶导数，$n$ 表示机器人的关节数量。
2. 动力学方程机器人的动力学方程描述机器人受力情况。
在动力学方程中，机器人受到的额外力一般包括质量、重力等物理学因素。
动力学方程可以用牛顿-欧拉方程表示：$$M(q)\ddot{q}+C(q,\dot{q})\dot{q}+g(q)=\tau$$其中，$M(q)$ 表示机器人的惯性矩阵，$C(q,\dot{q})$ 表示科里奥力和离心力等非线性项，$g(q)$ 表示重力因素，$\tau$ 表示机器人受到的控制力。
三、机器人控制机器人控制是机器人学中的另一个重要分支，其主要研究机器人自主行动和执行特定任务。
机器人学、机器人视觉与控制--matlab算法基础
机器人学、机器人视觉与控制--matlab算法基础机器人学、机器人视觉和控制是现代机器人技术的核心领域之一。
Matlab作为一种常见的机器人学分析和控制的工具，具有广泛的应用。
机器人学基础
机器人学的核心是运动学和动力学。
运动学研究机器人的位置、方向、速度和加速度等运动状态。
机器人运动学的目的是确定机器人在空间中的位姿（位置和方向）。
其主要工具是利用坐标变换和运动学符号表示来描述机器人的运动状态。
动力学研究机器人的动力学行为，即机器人在行进过程中的物理反应。
机器人动力学中最重要的是机器人运动力学和动力学性能。
运动力学用于预测机器人的运动轨迹和控制机器人的运动过程。
动力学性能是指机器人受到外部力和约束时的反应。
机器人视觉基础
机器人视觉是指机器人利用摄像头或其他传感器获取环境信息，并通过图像处理和分析来实现自主决策和行动。
机器人视觉的核心是图像处理和模式识别。
图像处理包括各种基本的图像处理方法，如滤波和边缘检测。
模式识别是通过机器学习算法和深度学习算法来学习和预测对象的不同状态和位置。
机器人控制基础
机器人控制是指利用电子技术和计算机技术，使机器人完成特定的任务。
机器人控制基本分为两个部分：开环控制和闭环控制。
开环控制是根据机器人的运动规划程序进行控制，但没有真实反馈。
而闭环控制则是根据传感器反馈来实时控制机器人的运动状态。
总之，机器人学、机器人视觉和机器人控制是现代机器人技术的重要组成部分。
Matlab是这些领域中最常用的工具之一，掌握Matlab能够快速有效地开发机器人技术应用程序。
《机器人技术基础》课程大纲
《机器人技术基础》课程教学大纲一、课程名称（中英文）中文名称：机器人技术基础英文名称：Robotic Technology Foundation二、课程编码及性质课程编码：0801051课程性质：选修课三、学时与学分总学时：32学分：2.0四、先修课程机械原理、机械设计、材料加工工程、工业控制五、授课对象本课程面向材料成型及控制工程专业学生开设，也可以供机械科学与工程专业和机电一体化专业学生选修。
六、课程教学目的（对学生知识、能力、素质培养的贡献和作用）本课程是本专业的核心选修课程之一，其教学目的主要包括：1. 系统全面掌握机器人技术专业知识，具备应用这些知识分析、解决机器人应用中的系统集成及其自动化控制等复杂问题的能力；2. 掌握机器人概况、机器人学的数学基础、机器人运动学、机器人动力学、机器人控制原则与方法、机器人在材料成型加工中的应用以及人工智能，具备针对不同需求设计机器人集成制造/加工系统的能力；3. 理解不同机器人系统架构的特点与共性问题，掌握机器人路径规划与离线仿真分析方法，具备机器人集成系统的性能分析与评价能力；4. 了解机器人技术的发展前沿，掌握其在机械制造、材料成型、医疗、电子、航空航天与资源开发等行业的发展特点与动向，具备研发机器人制造/加工的基础与能力。
表1 课程目标对毕业要求的支撑关系七、教学重点与难点：教学重点：1）机器人应用范围非常广泛，其形式与结构等也多种多样，本课程以介绍机器人系统结构、设计与控制为主体，以讲述机器人集成制造/加工系统为重点；2）在全面了解与掌握机器人系统种类及结构特点的基础上，重点学习机器人系统设计与控制技术、机器人路径规划、离线仿真以及集成系统设计与实现；3）课程将重点或详细介绍机器人在机械制造、材料加工工程、先进制造中的典型应用，而对较普遍应用的系统仅作简要介绍或自学。
4）重点学习的章节内容包括：第3章“机器人运动学与动力学”（4学时）、第4章“机器人的驱动与控制”（4学时）、第5章“机器人轨迹规划及离线仿真”（4学时）第6章“工业机器人应用”（8学时）第7章“机器人系统集成技术”（4学时）。
第五章机器人动力学ppt课件
Eki
1 2
mi
T
ci
ci
1 2
i Ti i
Iiii
…1
Ek1
1 2
m1l1212
1 2
I
2
yy1 1
Ek 2
1 2
m2
(d
2 2
21
d
2 2
)
1 2
I
yy
2
21
总动能为：
Ek
1 2
(m1l12
I yy1
I yy2
m2d22 )12
1 2
m2
d
2 2
(3)系统势能 因为：
g [0 g 0]T
H (q, q) J T (q)U x (q, q) J T (q) 9q)ar (q, q)
G(q) J T (q)Gx (q)
3．关节力矩—操作运动方程 机器人动力学最终是研究其关节输入力矩与其输出的
操作运动之间的关系．由式(4)和(5)，得(6) ：
F M x (q)x U x (q, q) Gx (q) ……4
E p q
g(m1l1 m2d2 )c1
gm2 s1
(5)拉格朗日动力学方程 将偏导数代入拉格朗日方
程，得到平面RP机器人的动 力学方程的封闭形式：
d Ek Ek Ep
dt q q q
拉格朗日方程
1
2
(m1l12
I yy1
I yy2
m2
d
2 2
)1
2m2d21d2
m2d2 m2d212 m2 gs1
q)
1 2
qT
D(q)q
式中，D(q是) nxn阶的机器人惯性矩阵
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end effector
O Y Z X
X
图 机器人操作手
机器人的基坐标作为参考坐标。机器人的基坐标的设置也不尽相同，如日 本的Movemaster－Ex系列机器人，它们的基坐标都设置在腰关节上，而美 国的Stanford机器人和Unimation公司出产的PUM系列机器人则是以肩关节坐 标作为机器人的基坐标的。
第七章 控制 Control
7.1 7.2 引言 机器人控制器和控制结构
7.3 7.4 7.5 7.6 7.7 7.8
机器人位置控制 二阶线性系统控制规律的分解 单关节机器人的建模与控制 柔顺控制 位置和力的混合控制 其他控制方法
第5章 机器人的控制系统
5.3 控制理论与算法
• 在机器人的运动学中，已知机器人末端欲到达的位姿，通过运 动方程的求解可求出各关节需转过的角度。所以运动过程中各 个关节的运动并不是相互独立的，而是各轴相互关联、协调地 运动。 • 机器人运动的控制实际上是通过各轴伺服系统分别控制来实现 的。所以机器人末端执行器的运动必须分解到各个轴的分运动， 即执行器运动的速度、加速度和力或力矩必须分解为各个轴的 速度、加速度和力或力矩，由各轴伺服系统的独立控制来完成。 • 然而，各轴伺服系统的控制往往在关节坐标系下进行，而用户 通常采用笛卡儿坐标来表示末端执行器的位姿，所以有必要进 行各种运动参数包括速度、加速度和力(或力矩)的分解运动控 制。分解运动控制能很大程度上化简为完成某个任务而对运动 顺序提出的要求。本节将讨论分解运动的求解问题。
7.3 机器人的位置控制
位置控制是在预先指定的坐标系上, 对机器人末端执行器（end effector）的 位置和姿态（方向）的控制。如图所示 ，末端执行器的位置和姿态是在三维空 间描述的，包括三个平移分量和三个旋 转分量，它们分别表示末端执行器坐标 在参考坐标中的空间位置和方向（姿态 ）。因此，必须给它指定一个参考坐标 ，原则上这个参考坐标可以任意设置， 但为了规范化和简化计算，通常以
θbi 光电 码盘 Xd θdi ·· · － θei 关节位控制 PID 机器人 操作手 X
解逆运动程 Xd →θd
＋
•
由图可知，通用机器人是一个半闭环控制机构，即关节坐标采用闭环控制方 式，由光电码盘提供各关节角位移实际值的反馈信号 θbi。直角坐标采用开环 控制方式，由直角坐标期望值Xd解逆运动方程，获得各关节位移的期望值 θdi， 作为各关节控制器的参考输入，它与光电码盘检测的关节角位移 θbi比较后获 得关节角位移的偏差 θei，由偏差控制机器人操作手各关节伺服机构（通常采 用PID方式），使机械手末端执行器到达预定的位置和姿态。
下位机进行运动插补及关节伺服控
制。它由6块6503CPU为核心的单 板机组成，它与B接口板、手臂信 号板插在J-Bus总线上。 C接口板、高压控制板和6块功率 放大器板插在Power amp bus上。 上位机软件为系统编程软件——软 件系统的各种系统定义、命令、语 言及其编译系统。针对各种运动形 式的轨迹规划和坐标变换，以 28ms的时间间隔完成轨迹插补点 的计算、与下位机信息交换、执行 VAL程序、示教盒信息处理、机 器人标定、故障检测等。 下位机软件为伺服软件——驻留在 下位机6503微处理器的EPROM中。 每隔28ms接受上位机轨迹设定点 信息，将计算的关节误差以 0.875ms的周期伺服控制各关节的 运动。
2、主要控制变量 任务轴R0：描述工件位置的坐标系 X(t):末端执行器状态； θ(t):关节变量； C(t)：关节力矩矢量； T(t)：电机力矩矢量； V(t)：电机电压矢量 本质是对下列双向方程的控制
V(t ) T(t ) C(t ) (t ) 工智能级、控制模式级、伺服系统级 1）人工智能级 完成从机器人工作任务的语言描述 生成X(t)； 仍处于研究阶段。 2）控制模式级 建立X(t) T(t)之间的双向关系。
协调控制来实现的，因此，必须对每一个关节进行有效的 控制。
7.2
机器人控制器和控制结构
机器人的控制就是要使机器人的各关节或末端执行器的位置能够以 理想的动态品质跟踪给定的轨迹或稳定在给定的位姿上。
机器人控制特点：冗余的、多变量、本质非线性、耦合的 1.控制器分类 结构形式：伺服、非伺服、位置反馈、速度反馈、力 矩控制、 控制方式：非线性控制、分解加速度控制、最优控制、 自适应控制、滑模变结构控制、模糊控制，神经网络控制 等 控制器选择：依工作任务，可选PLC控制、普通计算机 控制，智能计算机控制等。 简单分类：单关节控制器：主要考虑稳态误差补偿； 多关节控制器：主要考虑耦合惯量补偿。
7.1 引言(Introduction) 前几章，我们借助齐次变换阐述了对于包括机械手 在内的任何物体的位置和姿态的描述方法。研究了机械手
的运动学，建立了机械手关节坐标和与直角坐标的位置和
速度之间的关系，推导了机械手的动力学方程。 本章，我们要根据动力学方程来考虑机械手的控制
问题，由于任何机械手的实际控制都是通过对各个关节的
X(t ) (t ) C(t ) T(t )
T(t )
C(t )
(t )
X(t )
机器人模型
电机模型 传动模型 关节动力学模型 3）伺服系统级 解决关节伺服控制问题 即 VT
PUMA机器人的伺服控制结构
计算机分级控制结构，VAL
编程语言。 采用独立关节的PID伺服控 制，伺服系统的反馈系数是 确定的。由于机器人惯性力、 关节间耦合、重力与机器人 位姿和速度有关，所以难于 保证在高速、变速和变载情 况下的精度。 上位机配有64kB RAM内存， 采用Q-Bus作为系统总线， 经过A、B接口板与下位机 交换数据。上位机作运动规 划，并将手部运动转化为各 关节的运动，按控制周期传 给下位机。 A接口板插在上位机的Q-Bus 总线上，B接口板插在下位 机的J-Bus总线上。B板有一 个A /D转换器，用于采样电 位器反馈的位置信息。
机器人的位置控制主要有直角坐标和关节坐标两种控制方式。
直角坐标位置控制：是对机器人末端执行器坐标在参考坐标中的位置和姿态 的控制。通常其空间位置主要由腰关节、肩关节和肘关节确定，而姿态（方 向）由腕关节的两个或三个自由度确定。通过解逆运动方程，求出对应直角 坐标位姿的各关节位移量，然后驱动伺服结构使末端执行器到达指定的目标 位置和姿态。