机器人技术与应用方案

技术与应用方案TOC\o"1-2"\h\u577第一章技术概述 224431.1技术发展历程 3150101.2分类与特点 36186第二章传感器技术 471892.1传感器原理与类型 4117732.1.1敏感元件 414712.1.2转换元件 4252712.1.3信号处理 4145992.1.4输出接口 4247372.1.5传感器类型 4214092.2传感器在中的应用 5166182.2.1感知环境 5233322.2.2运动控制 518912.2.3交互 5282402.2.4安全保护 58504第三章控制系统 544523.1控制系统设计原则 598333.2控制算法与应用 6302563.3控制系统稳定性分析 623564第四章视觉技术 7260664.1视觉传感器原理 796344.2图像处理与分析 7248914.3视觉导航与定位 817921第五章运动学 8304445.1运动学基础 852825.1.1基本概念 8326545.1.2坐标系 9128855.1.3运动学方程 9164615.2运动规划 9247495.2.1运动规划方法 9105355.2.2运动规划步骤 9311315.3运动控制策略 9221535.3.1位置控制策略 10125615.3.2速度控制策略 10309575.3.3加速度控制策略 10227035.3.4复合控制策略 106745第六章动力学 10239936.1动力学建模 10145766.1.1概述 10153436.1.2质量特性分析 1099766.1.3运动方程建立 10133126.1.4约束条件处理 11255876.2动力学仿真与优化 11191126.2.1动力学仿真 11327166.2.2动力学优化 11321956.3动力学控制 11246166.3.1概述 11181276.3.2反馈控制 11167136.3.3前馈控制 11324426.3.4自适应控制 1222330第七章编程与调试 1253627.1编程语言与工具 12228037.1.1编程语言 12235607.1.2编程工具 12203687.2调试方法 121097.2.1软件调试 1224027.2.2硬件调试 1387207.2.3系统调试 13273457.3应用案例解析 134065第八章应用领域 13152758.1工业制造 13236918.2医疗健康 14280678.3农业生产 1432226第九章协同作业 15262379.1协同作业原理 15299119.1.1定义与概念 15298819.1.2基本原理 15107369.2协同作业策略 1527299.2.1作业分配策略 15190909.2.2路径规划策略 15315009.2.3动作协调策略 1555459.3协同作业应用案例 1529819.3.1工业制造领域 15149529.3.2医疗领域 1654809.3.3农业领域 16169569.3.4服务领域 1626418第十章技术发展趋势与展望 16183310.1技术发展趋势 16183510.2产业前景分析 1654510.3未来挑战与机遇 17第一章技术概述1.1技术发展历程技术作为现代科技的前沿领域，其发展历程可追溯至20世纪初。以下为技术的主要发展历程：早期摸索（20世纪初1950年代）：在这一阶段，技术主要以科幻作品中的设想为主。1920年，捷克作家卡雷尔·恰佩克首次提出了“”一词，意味着“奴隶”或“劳役者”。此后，科学家们开始尝试将科幻设想转化为现实。技术萌芽（1950年代1960年代）：1956年，美国工程师乔治·德沃尔制造了世界上第一台工业——“Unimate”。此后，技术逐渐从实验室走向实际应用。快速发展（1970年代1980年代）：这一阶段，技术得到了快速发展。工业逐渐应用于汽车、电子等行业，大幅提高了生产效率。同时编程技术、传感器技术等也得到了显著提升。智能化发展（1990年代至今）：计算机技术、人工智能等领域的快速发展，技术逐渐向智能化方向发展。如今的不仅具备感知、决策、执行等多种功能，还能在复杂环境中自主完成任务。1.2分类与特点技术涉及众多领域，根据不同的分类标准，可以将分为以下几种类型：按应用领域分类：工业：主要用于工业生产，如焊接、搬运、装配等。服务：应用于家庭、医疗、教育等非工业领域。军事：应用于战场侦察、排雷、救援等军事任务。按驱动方式分类：电动：采用电动机驱动，具有结构简单、控制方便等优点。液压：采用液压系统驱动，具有负载能力强、运动平稳等优点。气动：采用气动系统驱动，具有响应速度快、维护方便等优点。按控制方式分类：遥控：通过无线电、光纤等传输信号进行控制。自主：具有自主决策、自主行动能力，无需人工干预。技术的特点主要包括：智能化：具备一定的智能，能够自主感知环境、决策和执行任务。灵活性：具有多种运动方式，能够在复杂环境中适应和完成任务。可靠性：具有较高的可靠性，能够长时间稳定运行。经济性：能够降低生产成本，提高生产效率，实现规模经济效益。安全性：能够在危险环境中代替人类工作，提高安全性。第二章传感器技术2.1传感器原理与类型传感器是一种将非电信号转换为电信号的装置，它是感知外部环境的重要部件。传感器的工作原理基于物理量的检测与转换，主要包括敏感元件、转换元件、信号处理和输出接口等部分。2.1.1敏感元件敏感元件是传感器的核心部分，它对被测量的物理量敏感，能够将其转换为易于处理的电信号。敏感元件的种类繁多，包括电阻、电容、电感、电压、电流等类型。2.1.2转换元件转换元件将敏感元件输出的电信号转换为标准信号，如电压、电流、频率等。常见的转换元件有放大器、滤波器、调制器等。2.1.3信号处理信号处理单元对转换元件输出的信号进行滤波、放大、调制等处理，以提高信号的准确性和稳定性。信号处理单元通常由模拟电路和数字电路组成。2.1.4输出接口输出接口将处理后的信号转换为控制系统所需的信号格式，如PWM、I2C、SPI等。输出接口可以是数字信号输出，也可以是模拟信号输出。2.1.5传感器类型根据测量物理量的不同，传感器可分为以下几种类型：（1）温度传感器：测量温度变化，如热敏电阻、热电偶等。（2）压力传感器：测量压力变化，如压电传感器、应变片等。（3）位移传感器：测量位移变化，如电位计、光栅尺等。（4）速度传感器：测量速度变化，如光电编码器、霍尔传感器等。（5）加速度传感器：测量加速度变化，如微机电系统（MEMS）加速度传感器等。（6）磁场传感器：测量磁场强度，如霍尔传感器、磁阻传感器等。（7）光学传感器：测量光强、颜色、距离等，如光电传感器、图像传感器等。2.2传感器在中的应用传感器在中的应用非常广泛，以下列举几个典型应用：2.2.1感知环境通过传感器感知外部环境，获取必要的信息，以实现自主导航、避障等功能。例如，激光雷达、超声波传感器、红外传感器等可以用于测量与障碍物之间的距离，实现避障；视觉传感器可以识别目标物体，进行图像处理，实现定位和导航。2.2.2运动控制传感器可以实时监测的运动状态，如速度、加速度、位移等，为控制系统提供反馈信号，实现精确的运动控制。例如，光电编码器可以测量的转速和位置，为伺服控制系统提供反馈信号；加速度传感器可以检测的加速度，用于平衡控制和姿态调整。2.2.3交互传感器可以实现与人类或其他的交互。例如，触摸传感器可以检测用户的触摸动作，实现人机交互；声音传感器可以识别语音指令，实现语音控制；无线传感器网络可以实现之间的通信与协作。2.2.4安全保护传感器可以监测的运行状态，及时发觉异常情况，保障和操作人员的安全。例如，压力传感器可以检测负载的变化，防止超载；温度传感器可以监测电机温度，防止过热。第三章控制系统3.1控制系统设计原则控制系统是技术与应用方案中的核心部分，其设计原则直接影响到的功能和稳定性。在设计控制系统时，以下原则应当被遵循：（1）稳定性原则：控制系统必须保证在给定的工作条件下，能够稳定运行，避免出现震荡和不稳定现象。（2）快速响应原则：控制系统应具备快速响应能力，保证在接收到指令后能够迅速作出反应。（3）准确性原则：控制系统应能够精确控制的运动轨迹和姿态，满足任务需求。（4）鲁棒性原则：控制系统应具备较强的鲁棒性，能够适应不同的工作环境和条件变化。（5）可靠性原则：控制系统应具有较高的可靠性，保证在长时间运行过程中不会出现故障。3.2控制算法与应用控制算法是控制系统实现上述设计原则的关键技术。以下为几种常见的控制算法及其应用：（1）PID控制算法：PID控制算法是一种经典的控制算法，适用于大多数线性系统。其主要优点是结构简单、易于实现、稳定性好。在控制系统中，PID算法常用于位置控制、速度控制等。（2）模糊控制算法：模糊控制算法适用于非线性、时变和不确定性系统。其主要优点是具有较强的鲁棒性和适应性。在控制系统中，模糊控制算法常用于路径规划、姿态控制等。（3）自适应控制算法：自适应控制算法能够根据系统参数的变化自动调整控制器参数，以实现系统的稳定性和功能。在控制系统中，自适应控制算法常用于动态环境下的自适应控制。（4）神经网络控制算法：神经网络控制算法具有较强的自学习和自适应能力，适用于复杂非线性系统。在控制系统中，神经网络控制算法常用于复杂任务的控制和优化。3.3控制系统稳定性分析控制系统稳定性分析是评估控制系统功能的重要环节。以下为几种常见的稳定性分析方法：（1）李雅普诺夫方法：李雅普诺夫方法是一种用于分析非线性系统稳定性的方法。通过构造李雅普诺夫函数，可以判断系统的稳定性。（2）劳斯赫尔维茨准则：劳斯赫尔维茨准则是一种用于分析线性系统稳定性的方法。通过求解劳斯赫尔维茨表格，可以判断系统的稳定性。（3）奈奎斯特准则：奈奎斯特准则是一种用于分析线性系统稳定性的方法。通过绘制系统的开环传递函数的奈奎斯特图，可以判断系统的稳定性。（4）伯德图法：伯德图法是一种用于分析线性系统稳定性的方法。通过绘制系统的开环传递函数的伯德图，可以判断系统的稳定性。通过对控制系统的稳定性分析，可以为控制器设计提供理论依据，保证在实际应用中具备良好的功能和稳定性。第四章视觉技术4.1视觉传感器原理视觉传感器是视觉系统中的关键组成部分，其工作原理基于光学成像。视觉传感器主要包括光源、光学镜头、图像传感器和信号处理器等部分。光源用于照亮待检测物体，光学镜头负责将物体的光学图像聚焦到图像传感器上，图像传感器将光信号转换为电信号，最后通过信号处理器对电信号进行处理，获取物体的图像信息。视觉传感器的工作原理可以分为以下几个步骤：（1）光源照射：为了获得清晰的图像，视觉传感器通常使用光源照亮待检测物体。光源的选择需考虑光源的稳定性、亮度和颜色等因素。（2）光学成像：光学镜头将光源照射到物体上的光线聚焦到图像传感器上，形成一个光学图像。光学镜头的设计和制造对图像质量具有重要影响。（3）图像传感：图像传感器将光学图像转换为电信号。常见的图像传感器有电荷耦合器件（CCD）和互补金属氧化物半导体（CMOS）两种类型。图像传感器的主要参数包括分辨率、动态范围、灵敏度等。（4）信号处理：信号处理器对图像传感器的电信号进行处理，包括图像预处理、特征提取、图像识别等。信号处理算法的选择对视觉传感器的功能具有决定性作用。4.2图像处理与分析图像处理与分析是视觉技术的核心环节。其主要任务是从图像中提取有用信息，为提供决策依据。图像处理与分析主要包括以下内容：（1）图像预处理：对原始图像进行去噪、增强、缩放等操作，提高图像质量，为后续处理提供便利。（2）特征提取：从图像中提取具有代表性的特征，如边缘、角点、纹理等。特征提取是图像识别和定位的关键环节。（3）图像分割：将图像划分为若干具有相似特征的区域，以便于后续处理。常见的图像分割方法有阈值分割、边缘分割、区域生长等。（4）图像识别：根据提取的特征，对图像进行分类或识别。常见的图像识别方法有模板匹配、神经网络、支持向量机等。（5）图像定位：确定图像中目标物体的位置和姿态。图像定位方法包括基于特征的定位、基于模型的定位等。4.3视觉导航与定位视觉导航与定位是视觉技术在自主导航和精确作业中的重要应用。其主要任务是根据视觉传感器获取的图像信息，实现的自主导航和精确定位。视觉导航与定位主要包括以下内容：（1）视觉地图构建：通过图像处理与分析，构建所在环境的视觉地图。视觉地图包括地形、障碍物、目标物体等信息。（2）路径规划：根据视觉地图，为规划一条从起点到终点的最优路径。路径规划算法有Dijkstra算法、A算法等。（3）视觉伺服：通过实时获取图像信息，控制运动，使其沿着规划路径自主导航。视觉伺服方法有基于图像特征的伺服、基于模型的伺服等。（4）定位与建图：同时进行定位与建图（SLAM）是视觉导航与定位的关键技术。SLAM通过实时获取图像信息，同时实现位置和环境的感知。（5）误差校正：为了提高视觉导航与定位的精度，需要对传感器误差、图像处理误差等进行校正。校正方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。第五章运动学5.1运动学基础运动学是研究运动规律和运动机构设计的基础理论。本节主要介绍运动学的基本概念、坐标系和运动学方程。5.1.1基本概念（1）运动学：研究物体在运动过程中，位置、速度、加速度等运动参数的变化规律。（2）机械臂：执行任务的主要部件，由多个连杆和关节组成。（3）关节：连接两个连杆的部件，可分为转动关节、滑动关节等。（4）自由度：描述运动能力的参数，表示可以在空间中进行独立运动的数量。5.1.2坐标系（1）世界坐标系：固定在地面上的坐标系，用于描述的整体位置和姿态。（2）连杆坐标系：固定在每个连杆上的坐标系，用于描述连杆之间的相对位置和姿态。（3）关节坐标系：固定在关节处的坐标系，用于描述关节运动。5.1.3运动学方程（1）正运动学：根据关节角度求解末端位置和姿态的过程。（2）逆运动学：根据末端位置和姿态求解关节角度的过程。（3）运动学求解方法：解析法、数值法、优化法等。5.2运动规划运动规划是保证安全、高效地完成任务的关键环节。本节主要介绍运动规划的方法和步骤。5.2.1运动规划方法（1）基于路径规划的方法：根据任务需求，从起始点到目标点的路径。（2）基于速度规划的方法：根据任务需求，运动过程中的速度曲线。（3）基于加速度规划的方法：根据任务需求，运动过程中的加速度曲线。5.2.2运动规划步骤（1）环境建模：建立运动环境的模型，包括障碍物、任务目标等。（2）确定运动目标：根据任务需求，确定运动的目标位置和姿态。（3）运动轨迹：根据运动规划方法，运动过程中的轨迹。（4）轨迹优化：对的运动轨迹进行优化，以满足运动功能要求。（5）轨迹执行：将优化后的运动轨迹输出给控制系统，实现运动。5.3运动控制策略运动控制策略是保证精确、稳定地执行运动轨迹的关键。本节主要介绍运动控制的基本策略。5.3.1位置控制策略（1）PID控制：根据误差信号，调整控制器输出，实现末端位置的精确控制。（2）模糊控制：采用模糊逻辑，实现末端位置的稳定控制。5.3.2速度控制策略（1）速度反馈控制：根据末端速度与目标速度的误差，调整控制器输出，实现速度控制。（2）速度前馈控制：根据末端速度与目标速度的关系，提前调整控制器输出，实现速度控制。5.3.3加速度控制策略（1）加速度反馈控制：根据末端加速度与目标加速度的误差，调整控制器输出，实现加速度控制。（2）加速度前馈控制：根据末端加速度与目标加速度的关系，提前调整控制器输出，实现加速度控制。5.3.4复合控制策略（1）模糊PID控制：结合模糊控制和PID控制，实现运动轨迹的精确控制。（2）滑模控制：采用滑模变结构控制策略，实现运动轨迹的稳定控制。第六章动力学6.1动力学建模6.1.1概述动力学建模是研究运动规律的重要手段，通过对系统的动力学特性进行分析，可以为后续的动力学仿真、优化和控制提供理论依据。动力学建模主要包括质量特性分析、运动方程建立、约束条件处理等内容。6.1.2质量特性分析质量特性分析是动力学建模的基础，主要包括质量分布、转动惯量、质心位置等参数的求解。通过对各部件的质量特性进行分析，可以得到整个系统的质量特性。6.1.3运动方程建立运动方程建立是动力学建模的核心，通常采用拉格朗日方法或牛顿欧拉方法。拉格朗日方法以能量函数为基础，通过求解拉格朗日方程得到运动方程；牛顿欧拉方法则直接以牛顿第二定律和欧拉动力学方程为基础，求解运动方程。6.1.4约束条件处理在动力学建模过程中，需要对系统的约束条件进行处理。约束条件包括几何约束、运动约束和力约束等。常用的约束处理方法有拉格朗日乘子法、虚位移原理和罚函数法等。6.2动力学仿真与优化6.2.1动力学仿真动力学仿真是在动力学模型的基础上，利用计算机技术对系统的运动过程进行模拟。动力学仿真可以验证动力学模型的正确性，为动力学控制提供依据。常用的动力学仿真方法有数值积分法、有限元法和多体动力学法等。6.2.2动力学优化动力学优化是在动力学模型的基础上，对系统的运动参数进行优化，以达到预定的功能指标。动力学优化主要包括运动轨迹优化、关节力矩优化和能量消耗优化等。常用的动力学优化方法有梯度下降法、遗传算法和模拟退火算法等。6.3动力学控制6.3.1概述动力学控制是通过对系统的动力学模型进行控制，使实现预期的运动轨迹、速度和加速度等功能指标。动力学控制主要包括反馈控制、前馈控制和自适应控制等。6.3.2反馈控制反馈控制是动力学控制中最常用的方法，主要包括比例积分微分（PID）控制、滑模控制和模糊控制等。反馈控制通过对实际运动状态与期望运动状态的误差进行调节，使系统达到预定的功能指标。6.3.3前馈控制前馈控制是在动力学模型的基础上，根据期望的运动轨迹和速度等参数，计算出相应的控制输入，以实现对系统的精确控制。前馈控制主要包括逆动力学控制和逆运动学控制等。6.3.4自适应控制自适应控制是一种能够根据系统的不确定性进行自动调整的控制方法。自适应控制主要包括模型参考自适应控制和自校正控制等。通过自适应控制，系统可以在不断变化的环境中保持良好的功能。第七章编程与调试7.1编程语言与工具技术的不断发展，编程语言与工具在开发中发挥着关键作用。以下是几种常见的编程语言与工具：7.1.1编程语言（1）Python：Python是一种易于学习的编程语言，广泛应用于开发。其简洁的语法和丰富的库支持使得Python成为编程的理想选择。（2）C：C是一种高效、功能强大的编程语言，常用于开发复杂的控制系统。C在实时性和功能方面具有优势，适用于高功能应用。（3）Java：Java是一种面向对象的编程语言，具有良好的跨平台功能。Java在编程中主要用于开发嵌入式系统。（4）MATLAB：MATLAB是一种用于数值计算和科学计算的编程环境，广泛应用于仿真和控制算法开发。7.1.2编程工具（1）ROS（RobotOperatingSystem）：ROS是一个开源的编程框架，提供了丰富的库和工具，支持多种编程语言。ROS在编程中具有广泛的应用。（2）VREP：VREP是一个基于物理的仿真软件，支持多种编程语言。VREP可用于开发和测试控制系统。（3）LabVIEW：LabVIEW是一种图形化编程工具，适用于开发嵌入式系统和实时控制系统。LabVIEW在编程中具有较高的易用性。7.2调试方法调试是保证正常运行的关键环节。以下是几种常见的调试方法：7.2.1软件调试（1）代码审查：通过审查代码，发觉潜在的错误和不规范的编程习惯。（2）单元测试：对代码的各个模块进行测试，保证每个模块的功能正确。（3）集成测试：将多个模块组合在一起，测试整个系统的功能和稳定性。7.2.2硬件调试（1）传感器校准：保证传感器输出数据的准确性。（2）驱动器测试：检查驱动器是否正常工作，输出是否符合预期。（3）通信测试：测试与外部设备之间的通信是否稳定。7.2.3系统调试（1）系统集成测试：将各部分组合在一起，测试整个系统的功能和稳定性。（2）环境适应性测试：在多种环境下测试，保证其能够适应不同环境。（3）功能测试：评估在实际应用中的功能，如速度、精度等。7.3应用案例解析以下为几个编程与调试的应用案例：案例一：基于ROS的自主导航本案例中，采用Python和C编程，利用ROS框架进行开发。调试过程中，通过ROS的调试工具进行代码审查、单元测试和集成测试。在实际应用中，能够实现自主导航，适应不同环境。案例二：基于MATLAB的控制系统本案例中，控制系统采用MATLAB编程，利用MATLAB/Simulink进行仿真。调试过程中，通过MATLAB的调试工具进行代码审查和仿真测试。在实际应用中，控制系统表现出良好的功能和稳定性。案例三：基于LabVIEW的嵌入式控制系统本案例中，控制系统采用LabVIEW编程，利用LabVIEW的图形化编程环境进行开发。调试过程中，通过LabVIEW的调试工具进行代码审查和硬件测试。在实际应用中，控制系统表现出较高的易用性和稳定性。第八章应用领域8.1工业制造科技的飞速发展，工业制造领域对的应用日益广泛。技术在提高生产效率、降低成本、保证产品质量等方面发挥了重要作用。在工业制造过程中，可应用于以下几个方面：（1）装配作业：可替代人工进行高精度、高速度的装配作业，提高生产效率，降低劳动强度。（2）焊接作业：焊接具有较高的稳定性和精确度，能够满足高质量焊接的需求。（3）搬运作业：可承担重物搬运，提高搬运效率，降低人工成本。（4）喷涂作业：具有高效的喷涂功能，能够提高涂层质量，减少涂料浪费。（5）检测与监控：可用于生产线的实时监测，及时发觉并解决问题，保障生产顺利进行。8.2医疗健康在医疗健康领域，技术逐渐成为辅助医生进行诊断、治疗和康复的重要工具。以下是技术在医疗健康领域的几个应用实例：（1）手术辅助：手术系统具有高精度、低创伤的特点，可辅助医生完成复杂手术，提高手术成功率。（2）康复治疗：康复设备可帮助患者进行康复训练，提高康复效果。（3）远程医疗：可用于远程医疗，实现医生与患者的实时互动，提高医疗服务水平。（4）药物配送：可承担医院内部药品配送任务，提高配送效率，降低人为失误。（5）护理辅助：可协助护士完成病患护理工作，减轻护士负担，提高护理质量。8.3农业生产技术在农业生产领域的应用，有助于提高农业劳动生产率，降低农业生产成本，实现农业现代化。以下是技术在农业生产领域的几个应用方向：（1）种植作业：可进行精确播种、施肥、灌溉等作业，提高农作物产量。（2）收割作业：收割机可替代人工进行作物收割，提高收割效率。（3）植保作业：植保无人机可用于病虫害监测与防治，降低农药使用量。（4）养殖管理：可用于养殖场环境监测、喂养、繁殖等环节，提高养殖效益。（5）农业数据采集：可收集农业环境数据，为农业生产决策提供科学依据。第九章协同作业9.1协同作业原理9.1.1定义与概念协同作业是指多个根据特定的任务需求，相互配合、协同工作，以提高作业效率、降低成本和提升作业质量。协同作业原理基于分布式控制系统，通过实时信息交互与共享，实现之间的协调与配合。9.1.2基本原理协同作业的基本原理包括以下几个方面：（1）信息感知：通过传感器、视觉系统等设备获取周围环境信息，为协同作业提供数据支持。（2）信息处理与决策：根据获取的信息，运用算法和智能决策技术，制定协同作业策略。（3）信息传递与交互：之间通过无线通信网络实现信息的实时传递与交互，保证作业过程中的一致性。（4）协调与控制：根据协同作业策略，对自身动作进行实时调整，以实现协同作业目标。9.2协同作业策略9.2.1作业分配策略作业分配策略是指根据功能、任务需求等因素，合理分配作业任务。常见的作业分配策略有：最小作业时间策略、最大作业效率策略、负载均衡策略等。9.2.2路径规划策略路径规划策略是指在协同作业过程中，根据环境信息和任务需求，规划出最佳行驶路径。常见的路径规划策略有：最短路径算法、A算法、遗传算法等。9.2.3动作协调策略动作协调策略是指之间在执行任务时，相互配合、协同动作。动作协调策略包括：同步策略、异步策略、主从策略等。9.3协同作业应用案例9.3.1工业制造领域在工业制造领域，协同作业可以提高生产线效率，降低人工成本。例如，在汽车制造过程中，多个协同完成焊接、涂装、装配等任务，提高了生产效率。9.3.2医疗领域在医疗领域，协同作业可以提高手术成功率，降低手术风险。例如，在心脏手术中，多个协同操作，精确完成心脏搭桥等复杂手术。9.3.3农业领域在农业领域，协同作业可以提高农业生产效率，减轻农民劳动强度。例如，