《机器人学及其应用-导论》课件全套 陶永 第1-7章-绪论、机器人结构与驱动-机器人的典型应用

《机器人学及其应用--导论》大纲一、大纲内容简介《机器人学及其应用--导论》由三部分组成机器人的定义与体系：主要介绍机器人学的起源与发展、机器人的定义与分类、机器人学的主要研究领域和重要意义；机器人的科学问题与核心关键技术：讲解机器人学领域的主要科学问题和关键技术，包括机构与驱动、运动学与动力学、传感器与视觉、运动规划与控制、典型的控制算法等；机器人的典型应用：用丰富的实例展示机器人在各领域的典型应用，涵盖工业机器人、服务机器人和特种机器人，以及机器人技术与产业发展展望。一、大纲内容简介

本讲座仅对机器人的定义、科学理论、典型应用等进行精炼的概述，同时介绍部分机器人经典的理论和案例。

针对关键科学问题的详细阐述，将在系列丛书的其他著作中进行描述。

二、《机器人学及其应用--导论》总目录第一章：绪论1.1机器人学的起源与发展历史；1.2机器人的定义；1.3机器人的分类（机器人的体系）；1.4机器人学的研究领域；1.5机器人的意义（科学、经济与产业、社会）第二章：机器人机构与驱动2.1系统特征（包含工作范围、负载能力、运动骨架）；2.2机械结构（包含连杆、关节、末端执行器）；2.3关节机构（包含关节轴结构、驱动器、变速器；串联、并联、串并联等）；2.4机器人性能（包含速度、加速度、重复性、分辨率、精度、组件寿命、碰撞）第三章：机器人运动学与动力学3.1位姿描述与齐次变换；3.2正运动学与逆运动学；3.3机器人的雅克比公式；3.4刚体动力学方程；3.5机器人动力学方程的简化与计算；3.6机器人静态特性与动态特性二、《机器人学及其应用--导论》总目录第四章：机器人传感器与视觉4.1机器人传感器概述；4.2传感器及其信息融合；4.3机器人视觉测量；4.4

视觉核心技术；第五章：机器人运动规划与控制方法5.1任务规划5.2运动规划5.3轨迹规划5.4人机交互二、《机器人学及其应用--导论》总目录第六章：机器人典型控制算法6.1PID控制方法；6.2模糊控制算法；6.3遗传算法；6.4神经网络算法6.5自学习/深度学习算法6.6遥操作与人机交互算法第七章：机器人的典型应用7.1工业机器人的典型应用7.2服务机器人的典型应用7.3特种机器人的典型应用《机器人学及其应用—导论》第一章绪论提纲124机器人的发展趋势与研究领域

机器人的概念

机器人技术发展历史3

机器人的分类与应用环境起源：在我国，最早的机器人应该是指南车，指南车出现的时间很早，但是直到宋代才有较为完整的资料。指南车是中国古代用来指示方向的一种装置。一、机器人技术发展历史除了指南车外，我国历史上比较有名的机器人形象当属木牛流马，木牛是有前辕的独轮车，流马是没有前辕的独推小车。1800年前的汉代，大科学家张衡不仅发明了地动仪，而且发明了计里鼓车，计里鼓车每行一里，车上木人击鼓一下，每行十里击钟一下。1662年，日本的竹田近江利用钟表技术发明了自动机器玩偶，并在大阪的道顿堀演出。1738年，法国天才技师杰克·戴·瓦克逊发明了一只机器鸭，它会嘎嘎叫，会游泳。1773年，著名的瑞士钟表匠杰克·道罗斯和他的儿子利·路易·道罗斯制造出自动书写玩偶、自动演奏玩偶等，他们创造的自动玩偶是利用齿轮和发条原理而制成的，它们有的拿着画笔和颜色绘画，有的拿着鹅毛蘸墨水写字，结构巧妙，服装华丽，在欧洲风靡一时。1927年，美国西屋公司工程师温兹利制造了第一个机器人“电报箱”，并在纽约举行的世界博览会上展出，它是一个电动机器人，装有无线电发报机，可以回答一些问题，但该机器人不能走动。一、机器人技术发展历史人偶机器人10一、机器人技术发展历史现代机器人的发展历史二战期间（1938-1945）由于核工业和军事工业的发展，研制了“遥控操纵器”（Teleoperator）主要用于放射性材料的生产和处理过程。1947年，对这种较简单的机械装置进行了改进，采用电动伺服方式，使其从动部分能跟随主动部分运动，称为"主从机械手"（Master-SlaveManipulator）。1949-1953

美国麻省理工学院开始研制数控铣床随着先进飞机制造的需要，美国麻省理工学院辐射实验室（MITRadiationLaboratory）开始研制数控铣床。1953年研制成功能按照模型轨迹做切削动作的多轴数控铣床。1954年“可编程”“示教再现”机器人美国人GeorgeC.Devol设计制作了世界上第一台机器人实验装置，并发表了题为《适用于重复作业的通用性工业机器人》的文章。11一、机器人技术发展历史60年代机器人产品正式问世，机器人技术开始形成1960年美国“联合控制公司”（ConsolidatedControl）根据Devol的专利技术，研制出第一台真正意义上的工业机器人，并成立了Unimation公司，开始定型生产名为Unimate的工业机器人。1965年，MIT的Roborts演示了第一个具有视觉传感器的、能识别与定位简单积木的机器人系统70年代机器人技术发展成为专门学科机器人产业得到蓬勃发展，机器人技术发展成为专门学科，称之为机器人学（Robotics）。80年代开始进入智能机器人研究阶段80年代，不同结构、不同控制方法和不同用途的工业机器人在工业发达国家真正进入了实用化的普及阶段。随着传感技术和智能技术的发展，开始进入智能机器人研究阶段。经历了40多年的发展，机器人技术逐步形成了一门新的综合性学科—机器人学（Robotics）工业机器人----发展历程萌芽诞生，1945世界二次大战核材料加工，机构学与数控机床，1954美国专利，PUMA机器人，1960年代卖给了日本川崎，机械、摩托车及汽车,1980年形成工业产业市场形成，1970汽车、摩托车及零部件，1990装配与物流搬运，2000军用、家用、医疗等，汽车、机械、军警、医疗、食品等标配设备。目前世界与中国大约装机160万台套/6-10万台套，60-100亿美元/50-100亿人民币，将带动8-10倍成套设计、相关工装、零部件、技术培训等市场提纲124机器人的发展趋势与研究领域

机器人的概念

机器人技术发展历史3

机器人的分类与应用环境国际标准化组织（ISO）的定义：机器人是一种自动的、位置可控的、具有编程能力的多功能机械手，这种机械手具有几个轴，能够借助可编程序操作来处理各种材料、零件、工具和专用装置，以执行种种任务。美国国家标准局（NBS）的定义：机器人是一种能够进行编程并在自动控制下执行某些操作和移动作业任务的机械装置。美国机器人协会（RIA）的定义：机器人是一种用于移动各种材料、零件、工具或专用装置的，通过可编程序动作来执行种种任务的，并具有编程能力的多功能机械手。日本工业机器人协会（JIRA）的定义：工业机器人是一种装备有记忆装置和末端执行器的，能够转动并通过自动完成各种移动来代替人类劳动的通用机器。14二、机器人的概念国际和国外相关组织的定义—工业机器人按照国际机器人权威机构的定义，服务机器人是指除从事工业生产以外的一大类半自主或全自主工作的机器人，它能完成有益于人类的服务工作。15二、机器人的概念服务机器人的定义综合诸家的解释，可按以下特征描述机器人：1.机器人的动作机构具有类似于人或其他生物体某些器官(如肢体、感官等)的功能；2.机器人具有通用性，工作种类多样，动作程序灵活易变，是柔性加工主要组成部分；3.机器人具有不同程度的智能，如感知、决策、执行、学习等；4.机器人具有独立性，完整的机器人系统，在工作中可以不依赖于人的干预。二、机器人的概念提纲124机器人的发展趋势与研究领域

机器人的概念

机器人技术发展历史3

机器人的分类与应用环境18三、机器人的分类与应用环境以安全可靠、环保节能、使用便捷为准则按照从低级→高级的发展程度可分为三类机器人:第一代机器人：即可编程、示教再现工业机器人，已进入商品化、实用化。第二代机器人：装备有一定的传感装置，能获取作业环境、操作对象的简单信息，通过计算机作出简单的推理，对动作进行反馈的机器人，通常称为低级智能机器人。第三代机器人：具有高度适应性的自治机器人。它具有多种感知功能，可进行复杂的逻辑思维、判断决策，在作业环境中独立行动。第三代机器人又称作高级智能机器人。按照开发内容和目的区分，可分为以下三类机器人工业机器人（IndustrialRobot）：应用于生产过程与环境的机器人，如焊接、喷漆、装配机器人。服务机器人（ServiceRobot）：服务于人的机器人，如助老助残机器人、康复机器人、清洁机器人、护理机器人、医疗机器人、教育娱乐机器人、……特种机器人（SpecialRobots）：特殊环境下作业的机器人，如核工业机器人、极地科考机器人、反恐防暴机器人、军用机器人、救援机器人、……三、机器人的分类与应用环境特种机器人环境：变化、极端特点：自主感知与适应、极端环境防护领域：侦查、排险、作战等国防应用服务机器人环境：变化、与人共处特点：环境识别与适应、交互、安全领域：生活辅助、医疗、助老助残等工业机器人环境：固定、独立特点：高精、高速、重复作业领域：汽车、电子产品制造等三、机器人的分类与应用环境特种机器人环境：变化、极端特点：自主感知与适应、极端环境防护领域：侦查、排险、作战等国防应用服务机器人环境：变化、与人共处特点：环境识别与适应、交互、安全领域：生活辅助、医疗、助老助残等工业机器人环境：固定、独立特点：高精、高速、重复作业领域：汽车、电子产品制造等近3年年均销售23万台，销售额90亿美元，年均增长约12%应用领域没有明显突破，国内市场被国外垄断近3年年均销售480万台，销售额80多亿美元，年均增长近30%应用领域不断突破，市场潜力巨大，未来20年井喷式增长近3年年均销售4万余套，销售额约20多亿美元，年均增长约18%应用环境特殊，关乎国防发展，未来迅速增长三、机器人的分类与应用环境特种机器人环境：变化、极端特点：自主感知与适应、极端环境防护领域：侦查、排险、作战等国防应用服务机器人环境：变化、与人共处特点：环境识别与适应、交互、安全领域：生活辅助、医疗、助老助残等工业机器人环境：固定、独立特点：高精、高速、重复作业领域：汽车、电子产品制造等环境固定，智能要求不高环境变化，自主感知与决策的本体智能要求高环境瞬息万变，本体智能和外部智能要求都很高三、机器人的分类与应用环境国外热门产品不断涌现医疗康复机器人：微创外科手术机器人、血管介入机器人…家政服务与教育机器人：清洁机器人、教育娱乐机器人…特种作业机器人：极限作业机器人、反恐防暴机器人…我国服务机器人产品崭露头角我国已初步形成了水下自主机器人、消防机器人、搜救/排爆机器人、仿人机器人、医疗机器人、机器人护理床和智能轮椅、烹饪机器人等系列产品，显展示出一定的市场前景。三、机器人的分类与应用环境工业机器人在工业生产中能代替人做某些单调、频繁和重复的长时间作业，或是危险、恶劣环境下的作业。共性机加工机器人食品包装机器人特征：模块化的结构设计、灵活的控制系统、专用的应用软件特征：节省了大量人力，减少了包装破损，提高了自动化水平。仓储物流机器人特征：引导方式为磁条引导，激光引导，RFID引导等汽车制造机器人前景：提升加工手段，提高产品质量，增加企业竞争力工业机器人在工业生产中的应用医疗/康复机器人护理机器人助残假肢手术机器人家居服务机器人游尔机器人—YOBYPEPER炒菜机器人清洁机器人教育机器人特种机器人的应用环境提纲124机器人的发展趋势与研究领域

机器人的概念

机器人技术发展历史3

机器人的分类与应用环境仿人/仿生机器人成为了机器与智能的综合集成平台自主感知与决策将成为机器人自主行为控制的核心云智能、群体智能是未来机器人发展的重要方向人-机器人的智能和功能融合是智能机器人技术发展的新兴领域机器人的发展趋势是指构成机器人传动系统、控制系统和人机交互系统，对机器人性能起到关键影响作用，并具有通用性和模块化的部件单元。主要分成以下三部分：高精度机器人减速机高性能交直流伺服电机和驱动器高性能机器人控制器机器人关键基础部件31四、机器人的发展趋势与研究领域机器人的研究领域：驱动、建模与控制：机器人驱动器可将电能、液压能和气压能转化为机器人的动力。机器人建模是指机器人结构的设计与搭建。

对于此领域的研究，主要集中于驱动电机的改进和控制机理的研究驱动电机32四、机器人的发展趋势与研究领域机器人的研究领域：传感器与感知系统：传感器是机器人用于获取外界信息的电子元件，而感知系统是一连串复杂程序所组成的大规模信息处理系统，信息通常由很多常规传感器采集。

传感器和感知系统构成了机器人的“五感”，对于机器人来说是必不可少的获取信息的途径。传感器33四、机器人的发展趋势与研究领域机器人的研究领域：机器人控制器是根据指令以及传感信息控制机器人完成一定的动作或作业任务的装置，它是机器人的心脏，决定了机器人性能的优劣。机器人控制器的体系结构：要让机器人完成一系列的任务需要控制器进行统筹，机器人的一系列动作是通过控制器对运动算法与指令进行控制完成的。34四、机器人的发展趋势与研究领域机器人的研究领域：机器人自动规划与调度：拥有一套能够应对复杂任务的自动规划与调度系统。自动规划与调度分为三个子领域：环境模型的描述任务路径的规划任务协商与调度SLAM可描述为：机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航SLAM：即时定位与地图构建，或并发建图与定位人工智能、新材料、微电子、通信、计算机、图像处理、云计算、大数据等技术的进步，为机器人的高度智能化奠定了基础。云计算、大数据语音识别人机环境…核心部件与处理器新材料与仿生驱动传感器、物联网智能机器人机器人为人工智能的应用提供很好平台

人工智能加速了机器人智能化的步伐！期待中国智能机器人的春天！谢谢！《机器人学及其应用—导论》第二章机器人结构与驱动

提纲123机器人的性能

机器人的关节传动

机器人的机械结构机械结构由连杆、关节等部分组成。PUMA560机器人一、机器人的机械结构连杆描述

工业机器人可以看成由一系列刚体通过关节连接而成的一个运动链，我们将这些刚体称为连杆。通过关节将两个相邻的连杆连接起来。一、机器人的机械结构机械结构：连杆定义：连杆机构（LinkageMechanism）又称低副机构，是机械的组成部分中的一类，指由若干（两个以上）有确定相对运动的构件用低副（转动副或移动副）联接组成的机构。组成类型：平面连杆机构；空间连杆机构优缺点：优点：面接触、承载大、便于润滑、不易磨损，形状简单、易加工、容易获得较高的制造精度；改变杆的相对长度，从动件运动规律不同；两构件之间的接触是靠本身的几何封闭来维系的，它不像凸轮机构有时需利用弹簧等力封闭来保持接触；连杆曲线丰富，可满足不同要求。缺点：构件和运动副多，累积误差大、运动精度低、效率低；产生动载荷（惯性力），且不易平衡，不适合高速；设计复杂，难以实现精确的轨迹。生活辅助、医疗、助老助残等平面连杆结构图空间连杆结构图连杆描述当两个刚体之间的相对运动是两个平面之间的相对滑动时，连接相邻两个刚体的运动副称为低副。下图所示为六种常用的低副关节。关节类型（低副）1.转动副2.移动副3.圆柱副4.平面副5.螺旋副6.球面副连杆描述从操作臂的固定基座开始为连杆进行编号，可以称固定基座为连杆0。第一个可动连杆为连杆1，以此类推，操作臂最末端的连杆为连杆n。44一、机器人的机械结构关节是各杆件间的结合部分，是实现机器人各种运动的运动副；

由于机器人的种类很多，其功能要求不同，关节的配置和传动系统的形式都不同。机器人的关节结构组成连杆体由三部分构成：与活塞销连接的部分称连杆小头；与曲轴连接的部分称连杆大头；连接小头与大头的杆部称连杆杆身。连杆的主要损坏形式是疲劳断裂和过量变形。通常疲劳断裂的部位是在连杆上的三个高应力区域。连杆的工作条件要求连杆具有较高的强度和抗疲劳性能；又要求具有足够的钢性和韧性。一、机器人的机械结构46机器人的结构(TheStructureofRobot)机器人主要由执行机构、驱动和传动装置、传感器和控制器四大部分构成。记忆、示教装置控制装置驱动传动装置传感器工业机器人系统结构一、机器人的结构47执行机构：机器人的足、腿、手、臂、腰及关节等，它是机器人运动和完成某项任务所必不可少的组成部分。驱动和传动装置：用来有效地驱动执行机构的装置，通常采用液压、电动和气动，有直接驱动和间接驱动二种方式。传感器：是机器人获取环境信息的工具，如视觉、听觉、嗅觉、触觉、力觉、滑觉和接近觉传感器等，它们的功能相当于人的眼、耳、鼻、皮肤及筋骨。控制器：是机器人的核心，它负责对机器人的运动和各种动作控制及对环境的识别。

一、机器人的结构（1）控制系统

工业机器人的控制系统是机器人的“大脑”它通过各种控制电路硬件和软件的结合来操纵机器人，并协调机器人与生产系统中其他设备的关系。（2）驱动系统工业机器人的驱动系统是指驱动操作机运动部件动作的装置，也就是机器人的动力装置，机器人使用的动力源有：压缩空气、压力油和电能。（3）工业机器人机械本体

是工业机器人的机械主体，是用来完成各种作业的执行机械。（4）末端执行器

工业机器人的末端执行器是指连接在操作机腕部的直接用于作业的机构，他可能适用于抓取搬运的手部（爪），也可能适用于喷漆的喷枪，或用于焊接的焊枪、焊钳，或打磨用的砂轮以及检查用的测量工具等。工业机器人的构成传感器：机器人在执行任务时，不仅需要人们对它输入指令，在很多情况下也需要机器人具有自我感知外界条件变化，并做出正确反应的能力。现在比较成熟的是摄像头、颜色、听力与电子罗盘等来作为机器人的传感器，而最前沿的技术则是环境感知技术，其中有一点就是机器人可以感应人类的脑电波。机器人关节实例仿人机器人的关节运动新一代串联工业机器人关节运动提纲123机器人的机械结构

机器人的性能

机器人的关节传动齿轮减速器蜗轮蜗杆减速器谐波减速器行星减速器减速器是一种由封闭在刚性壳体内的齿轮传动、蜗杆传动、齿轮-蜗杆传动所组成的独立部件，常用作原动件与工作机之间的减速传动装置。减速器52

传动装置二、机器人的关节传动在原动机和工作机或执行机构之间起匹配转速和传递转矩的作用，在现代机械中应用极为广泛！驱动装置——步进电机驱动器反应式步进电动机：也叫感应式、磁滞式或磁阻式步进电动机。其定子和转子均由软磁材料制成，定子上均匀分布的大磁极上装有多相励磁绕组，定、转子周边均匀分布小齿和槽，通电后利用磁导的变化产生转矩。永磁式步进电动机：通常电机转子由永磁材料制成，软磁材料制成的定子上有多相励磁绕组，定、转子周边没有小齿和槽，通电后利用永磁体与定子电流磁场相互作用产生转矩。混合式步进电动机：也叫永磁反应式、永磁感应式步进电动机，混合了永磁式和反应式的优点。其定子和四相反应式步进电动机没有区别，转子结构较为复杂。53二、机器人的关节传动驱动装置——无刷直流电机无刷直流电机由电动机主体和驱动器组成，是一种典型的机电一体化产品。54二、机器人的关节传动无刷直流电机主体无刷直流电机驱动器由于无刷直流电动机是以自控式运行的，所以不会像变频调速下重载启动的同步电机那样在转子上另加启动绕组，也不会在负载突变时产生振荡和失步。驱动装置——伺服驱动器二、机器人的关节传动伺服驱动器的作用类似于变频器作用于普通交流马达，属于伺服系统的一部分，主要应用于高精度的定位系统。

一般是通过位置、速度和力矩三种方式对伺服电机进行控制，实现高精度的传动系统定位，目前是传动技术的高端产品。伺服驱动器伺服电机剖视图伺服电机及其驱动器广泛应用于机床、印刷设备、包装设备、纺织设备、激光加工设备、机器人、自动化生产线等对工艺精度、加工效率和工作可靠性等要求相对较高的设备。串联机器人：56二、机器人的关节传动串联结构操作手是较早应用于工业领域的机器人。机器人操作手开始出现时，是由刚度很大的杆通过关节连接起来的。PUMA型机器人Stanford型机器人二、机器人的关节传动并联机器人：并联机构，可定义为动平台和定平台通过至少两个独立的运动链相连接，机构具有两个或两个以上自由度，且以并联方式驱动的一种闭环机构并联结构特点：无累积误差，精度较高驱动装置可置于定平台上或接近定平台的位置，这样运动部分重量轻，速度高，动态响应好结构紧凑，刚度高，承载能力大完全对称的并联机构具有较好的各向同性工作空间较小提纲123机器人的机械结构

机器人的关节传动

机器人的性能

机器人的重要组件：电源、执行器、电动机、致动器，另外还有气动人工肌肉、记忆合金、压电电机等可以提高机器人性能的组件。电源和能量存储：供电方式可分为电缆供电和电池供电，电缆供电一般用于工业机器人，电池供电可选择铅酸蓄电池、锂电池等。执行器：执行器之于机器人，相当于肌肉之于人。电动机转动齿轮是最常见的执行器（比如航模中的舵机也是一种执行器）。气泵、电力直驱与化学能也是发展中的驱动器。电动机：在电机的选择上，一般的会采用直流电机。高端的也会选择无刷直流电机（工业机器人有可能使用交流电机）。机器人组件的性能与选择线性致动器：很多人看到“线性致动器”的时候很陌生，其实光驱或者DVD播放机，按下开仓键，光盘架自动伸出或收回的动作就是依靠线性致动器来实现的。对于机器人来说，完成拾升动作，线性致动器是个不错的方式。弹性致动器：对行走机器人而言，行走机械如果以非常硬朗的方式触地，对机身容易造成损害，而且很容易摔倒。如果在驱动部分加入弹性致动器，就能缓冲这种震动，而它的功能更像是汽车的悬架。气动人工肌肉：利用一种特殊的纤维编织成囊状，然后利用空气的压缩与释放来驱动整个关节的运动，从而达到与人体肌肉极为相似的运动效果。相比传统机器人通过舵机控制手指，气动肌肉驱动手指的力度就会更加温柔，可以拿起鸡蛋这样脆弱的物品。机器人组件的性能与选择形状记忆合金：形状记忆合金一般通过加热来恢复原状。一些小型机器人由于无法容纳弹性致动器就会使用到这种技术。电活性聚合物：电活性聚合物，是指只要对其施加上电场，材料的大小就会发生改变。压电电机：用压电材料做成电机，然后再用超声波来提供机械压力，就得到一种超低功耗而且很静音的马达。在机器人领域，月球机器人就会使用超声波马达，这是因为这种马达如果不施加机械力，其转轴就会锁死，从而不需要花费电力用于车轮锁止系统，加上其能耗极低，所以成为月面机器人的最佳驱动力来源。碳纳米管同体积条件下碳纳米管比钢的强度要大100倍，但其质量却不到钢的15%，如果将其用来做纤维并编织成人工肌肉，可以储备的弹性势能将非常强大。机器人组件的性能与选择机器人性能指标速度加速度自由度分辨率与精度三、机器人的性能PUMA260机器人结构图位姿精度机器人性能演示录像三、机器人的性能ABB工业机器人高精度运动控制ibot公司智能轮椅精确控制机械臂类型自由度最大工作范围(mm)重量(kg)载荷(kg)载重比重复精度(mm)末端速度(m/s)柔顺性Barret710002540.16±0.103.00NoKRAgilus6R70067065060.12±0.032.00NoLWAPowerball670012.560.48±0.06NoLWAPA10793035100.286±0.101.55NoSIA5F75593050.167±0.06NoVS-6577G-B68543670.194±0.038.20NoLBRiiwa7R800780022.370.314±0.10YesUR5685018.450.272±0.101.00YesDLRLWRIII7936147(14)0.5(1)0.5NoATLAS7167573250(500)3.425(6.849)NoKUKAKR700PA4332028507000.246±0.08NoFANUCM-900iB/7006283228007000.25±0.3NoFANUCLRMate200iD67172570.28±0.02No谢谢！《机器人学及其应用—导论》第三章机器人运动学与动力学3.1位姿描述与齐次变换3.2正运动学与逆运动学3.3雅可比公式3.4动力学方程3.5机器人静态特性与动态特性重点：齐次坐标变换，逆运动学求解难点：动力学方程及其求解提纲3.1位姿描述与齐次变换位置描述在直角坐标系{A}中，把三个分量记为列矢量，空间任一点P的位置用3×1的列矢量表示姿态描述

机器人运动过程中，经常用到绕X轴、Y轴或Z轴转动一角度，以下列出它们的姿态旋转矩阵：位姿描述相对参考系{A}，坐标系{B}的原点位置和坐标的姿态，分别由位置矢量和旋转矩阵描述。这样，我们就可以描述刚体在空间的位姿。运动坐标系描述用x、y、z轴表示参考坐标系{A}，用n、o、a轴表示运动坐标系。运动坐标系固连在末端执行器（简称手爪）上，a（英文单词为approach的首字母）轴对应于参考坐标系的Z轴，用来表示手爪接近物体的方向，o（英文单词为orientation的首字母）轴对应于参考坐标系的y轴，用来表示手爪抓紧物体的方向，n（英文单词为normal的首字母）轴对应于参考坐标系的x轴，用来表示垂直于a轴和o轴的方向，根据右手法则确定。齐次坐标变换

为了阐述从一个坐标系到另一个坐标系的关系表示，需用讨论矩阵变换的相关问题，由此引出齐次坐标变换。1平移坐标变换2旋转坐标变换3齐次变换4平移齐次坐标变换5旋转齐次坐标变换6复合变换

复合变换是由固定参考坐标系或者当前运动坐标系的一系列沿轴平移变换和旋转变换所组成的。任何变换都可以分解为按一定顺序的组合平移变换和旋转变换。3.1位姿描述与齐次变换延伸：为何引入齐次坐标

引入其次坐标后，主要解决了如下问题：（1）无穷远点表示问题。在几何当中，两条平行线表示为Ax+By+C=0，Ax+bY+D=0两个方程，他们之间没有交点（解），但引入齐次坐标后两条直线可表示为AX/W+BY/W+C=0,AX/W+BY/W+D=0，他们之间有交点（解），交点为无穷远点，即W=0，（X，Y，0）表示无穷远点。（2）矩阵运算。可以在矩阵运算中，把平移旋转等各种变换放在一个矩阵内进行，便于表达齐次变换矩阵。所以才有齐次变换矩阵的表达方式。。右图显示平行线的交点问题 机器人运动学研究的是机器人的工作空间与关节空间之间的映射关系或机器人的运动学模型，包括正运动学问题和逆运动学问题两部分。PUMA560机器人3.2正运动学与逆运动学运动学问题，是在不考虑引起运动的力和力矩的情况下，描述机械臂的运动。因此运动学描述的是一种几何方法。其主要参数在于连杆参数和关节变量。正运动学问题，是根据给定的机器人关节变量的取值来确定末端执行器的位置和姿态。逆运动学问题，是根据给定的末端执行器的位置和姿态来确定机器人关节变量的取值。

运动学研究什么问题？

机械臂可以看成由一系列刚体通过关节连接而成的一个运动链，我们将这些刚体称为连杆。通过关节将两个相邻的连杆连接起来。在进行操作臂的结构设计时，通常优先选择仅具有一个自由度的关节作为连杆的连接方式。大部分操作臂中包括转动关节或移动关节。在极少数情况下，采用具有n个自由度的关节，这种关节可以看成是用n个单自由度的关节与n-1个长度为0的连杆连接而成的。关节的行为能够用单一参数来描述：对于移动关节是关节转角，对于移动关节是位移。3.2.1连杆参数与关节变量3.2.1连杆参数与关节变量1、连杆长度关节轴i-1和关节轴i之间的公垂线长度记为，即为连杆长度。，连杆参数2、连杆转角关节轴i-1和关节轴i之间的夹角角度记为，即为连杆转角。关节变量1、连杆偏距公垂线和公垂线之间的长度记为，即为连杆偏距。2、关节角公垂线的延长线和公垂线之间绕关节轴i旋转所形成的角度记为，即为关节角。机器人的每个连杆都可以用四个运动学参数来描述，其中两个参数用于描述连杆本身，另外两个参数用于描述连杆之间的连接关系。通常，对于转动关节，为关节变量，其他三个连杆参数是固定不变的;对于移动关节，为关节变量，其他三个连杆参数是固定不变的。这种用连杆参数描述机构运动关系的规则称为Denavit-Hartenberg参数。D-H方法关键问题：如何建立连杆坐标系

从机械臂的固定基座开始为连杆进行编号，可以称固定基座为连杆0。第一个可动连杆为连杆1，以此类推，机械臂最末端的连杆为连杆n。坐标系{i}的原点、轴方向如何确定？首、末连杆中间连杆连杆坐标系与连杆参数间的关系建立连杆坐标系步骤归纳变换矩阵D-H法建立机器人运动学模型的步骤，其次需要知道将一个参考坐标系变换到下一个参考坐标系的变换矩阵。以上从一个坐标系变换到了下一个坐标系。表示前面4个运动的两个依次坐标之间的变换是4个运动变换矩阵的乘积。由于所有的变换都是相对于当前的坐标系进行的，因所有的变换矩阵都是右乘的。从而得到如下结果：变换矩阵

根据以上归纳的方法建立连杆坐标系，得到D-H参数，可以得到相邻两连杆坐标系之间的变换矩阵。运动学方程的建立

此公式为机器人正向运动学的表达式，即：已知机器人各关节值，计算出末端相对于基座的位姿。举例：PUMA560机器人运动学方程PUMA560机器人运动方程步骤：

首先：绘制D-H参数表PUMA560D-H参数表其次：列写PUMA560变换矩阵最后：各连杆变换矩阵相乘，得到PUMA560机器人的变换矩阵：结果：略逆运动学方程在上一节讨论了机器人的正向运动学，此节将研究逆向运动学问题，即机器人运动方程的求解问题：已知工具坐标系相对于工作台坐标系的期望位置和姿态，求机器人能够达到预期位姿的关节变量。以PUMA560机器人为例来阐述如何求解这些方程。1）解的存在性和工作空间（灵活工作空间，可达工作空间）

通常将反解存在的区域称为机器人的工作空间。当机械臂的自由度小于6时．其灵活空间的体积为零。不能在三维空间内获得一般的目标的位姿。2）解的唯一性和最优解机器人机械臂运动学反解的数目决定于关节数目、连杆参数和关节变量的活动范围。在避免碰撞的前提下，通常按“最短行程’的准则来择优、即使每个关节的移动量为最小。由于工业机器人前面三个连杆的尺寸较大，后面三个较小。故应加权处理，遵循“多移动小关节、少移动大关节”的原则。解逆问题需了解什么3）可解性（封闭解，数值解）所有包含转动关节和移动关节的串联型6自由度机构都是可解的。(数值解)封闭解存在的两充分条件：1）三个相邻关节轴交于一点2）三个相邻关节轴相互平行求解方法：机械臂运动学反解的方法可以分为两类：封闭解和数值解、在进行反解时总是力求得到封闭解。因为封闭解的计算速度快，效率高，便于实时控制。而数值法不具有些特点为。机械臂的运动学反解封闭解可通过两种途径得到：代数解和几何解。举例：PUMA560机器人运动学反解根据相同原理可求得PUMA560机器人运动学反解过程略。机械人的操作速度与关节速度的线性变换定义为机械人的雅可比矩阵，可视它为从关节空间向操作空间运动速度的传动比。3.3雅可比矩阵机器人实际操作和运行时，是微分平移和绕任意轴旋转的复杂运动。假如用T表示原始坐标系，dT表示变化量，若沿坐标系轴进行运动，则有下式表达：微分算子由上式可得微分算子同理，若沿着当前坐标系进行运动，则可得到如下公式：称为对于固定基坐标系的微分算子。

称为对于当前坐标系的微分算子动力学方程描述力和运动之间的关系。当机器人手臂加速时，驱动器就要有足够的力和力矩来驱动机器人的连杆和关节，以获得期望的速度和加速度。解决此类问题最常用的是拉格朗日方法和牛顿-欧拉方法。拉格朗日方法只需要从能量的角度来列些计算公式，计算相对比较简单，本节主要介绍拉格朗日方程；牛顿-欧拉方法需要计算内部作用力，多自由度机器人计算起来比较复杂，常用于数值计算中。3.4动力学方程拉格朗日函数L被定义为系统的动能K和势能P之差：L=K-P对直线运动，拉格朗日方程如下：对旋转运动，拉格朗日方程如下：拉格朗日法

多自由度机器人力学方程。推导过程分五步进行：（一）计算任一连杆上任一点的速速度；（二）计算各连杆的动能和机器人的总动能；（三）计算各连杆的势能和机器人的总势能；（四）建立机器人系统的拉格朗日函数；（五）对拉格朗目函数求导,以得到动力学方程式。多自由度机器人拉格朗日动力学牛顿-欧拉（Newton-Euler）方程的动力学一般形式为：式中，W，K，D，P和qi等的含义与拉格朗日法相同；i为连杆代号，n为连杆数目。牛顿-欧拉方程

机器人的静态特性主要是指稳定负载——力和力矩。关节力和力矩可以由末端执行器固连的坐标系的力和力矩决定。机器人的动态特性则包含工作精度、重复能力、稳定度和空间分辨度等。机器人的动态特性描述下列能力：它能够移动得多快，能以怎样的准确性快速地停在给定点，以及它对停止位置超调了多少距离等。当工具快速移向工件时，任何超调都可能造成重大的损害或事故。另一方面，如果工具移动得太慢，那么又会耗费过多的时间。对于基底具有转动关节的机器人来说，要达到良好的动态性能通常是很困难的。3.5机器人静态特性与动态特性

从伺服控制角度看，惯性负载不仅是由物体的惯量决定的，而且也取决于这些关节的瞬时位置及运动情况。在快速运动时，机器人上各刚性连杆的质量和转动惯量(即惯量矩)给这些关节的伺服系统的总负载强加上一个很大的摩擦负载。一台工业操作机器人，随着它的姿态变化，其第一个转动关节上的惯性负载在十倍范围内变化的情况并非罕见。如果单独关节伺服系统是经典的比例积分-微分(PID)控制器，那么这些伺服系统应以最大惯性负载来调准，以保证不会超越它们的目标。但是，这种调整方法会严重地降低它们的性能。在机器人示教设备中，有一种用于加速运没有中继点动过程的技术，即教会一个或多个附加的路径中继点，这些中继点所处位置能够使手臂的部分运动进入低惯量姿态。一个中继点是工具触头应当经过而不必停止的点。3.5机器人静态特性与动态特性谢谢！《机器人学及其应用—导论》第四章机器人传感器与视觉提纲124机器人传感器信息融合

机器人视觉及图像处理

机器人传感器3

机器人视觉核心技术105一、机器人传感器机器人传感器概述定义：传感器是借助检测元件将一种形式的信息转换成另一种信息的装置。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。敏感器件的作用是感受被测物理量，并对信号进行转换输出。辅助器件则是对敏感器件输出的电信号进行放大、阻抗匹配，以便于后续仪表接入。一、机器人传感器107一、机器人传感器内部传感器速度、角速度传感器加速度传感器位置、角度传感器力/力矩传感器其他光电开关霍尔传感器电位计光电码盘磁栅传感器旋转变压器加速度计其他增量编码器脉冲发电机测速发电机角加速度计其他弹性梁应变片其他姿态传感器惯性传感器其他限位开关内部传感器：以其自己的坐标系统确定其位置，是安装在机器人自身中用来感知它自己的状态，以调整并控制机器人的行动。108一、机器人传感器外部传感器外部传感器：检测机器人所处环境及目标状况，如是什么物体，离物体的距离有多远，抓取的物体是否滑落等。从而使得机器人能够与环境发生交互作用并对环境具有自我校正和适应能力。机器人外部传感器就是具有人类五官的感知能力的传感器。外部传感器视觉传感器力觉传感器触觉传感器测距传感器其它109一、机器人传感器外部传感器110一、机器人传感器外部传感器举例：欧姆龙视觉传感器FZ3通过摄像头捕捉图像信息，检测拍摄对象的数量、位置关系、形状等特点，用于判断产品是否合格或将检验数据传送给机器人等其它生产设备。提纲124机器人传感器信息融合

机器人视觉及图像处理

机器人传感器3

机器人视觉核心技术二、机器人视觉及图像处理WhyVision？视觉是人类最重要的感觉，人类认识外界信息80%来自视觉计算机视觉的概念利用各种成像系统代替人类的视觉器官作为输入手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释计算机视觉的最终目标使计算机像人那样，通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力计算机视觉当前的研究目标使计算机具有通过二维图像认知三维环境的能力：感知三维环境中物体的几何信息，包括形状、位置、姿态、运动等对它们进行描述、存储、识别与理解FANUC工业机器人视觉装配图像处理是信号处理的一种形式。这里,输入信号是一个图像(诸如照片或视频);输出或是图像,或是与图像关联的一组参数。大多数图像处理技术,将图像处理为一个二维信号I（x,y）。此处，x与y是空间的图像坐标。在任意坐标对（x,y）的I幅度,称作该点图像的强度或灰度图像处理是一个很大的领域,且在许多其他操作中,典型的是:滤波、图像增强、边缘检测。图像恢复与重构小波与多分辨率处理。图像压缩(例如,JPEG)。欧几里德几何变换,诸如放大、缩小与旋转。颜色校正，诸如亮度与对比度调整、定量化。或颜色变换到一个不同的色彩空间图像配准（两幅或多幅图像的排列）图像对准(二个或二个以上图像的对准)图像识别(例如,使用某些人脸识别算法从图像中抽取人脸)。图像分割(根据颜色、边缘或其它特征,将图像划分成特征区)。二、机器人视觉及图像处理115二、机器人视觉及图像处理图像处理--图像滤波图像滤波是图像处理中的主要工具之一。传送低频的滤波器为低通滤波器。低通滤波器所产生的效应是模糊(平滑)一个图像,它有减少图像噪声的主效应。反之,传送高频的滤波器称为高通滤波器,它典型地用作边缘检测。图像滤波器既可以在频率域实施也可在空间域实施。116二、机器人视觉及图像处理图像处理---边缘检测边缘的定义：图像中像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合边缘检测算子基本思想：计算局部微分算子

几种常用的边缘检测算子：梯度算子Roberts算子Prewitt算子Sobel算子Kirsch算子Laplacian算子Marr算子117二、机器人视觉及图像处理计算机视觉---立体视觉一个相机提供的二维图像无法给出清楚的深度信息，深度信息即被观测目标到相机的距离。假如目标的几何模型是已知的,深度信息可以根据该几何模型间接获得。当同一场景可以从不同视角获得两幅图像时,点的深度信息可以直接计算得到。这两幅图像可用两个照相机拍摄,或用一个移动相机次序拍摄。这种情况称作立体视觉。双目视觉第二个像机可解决单目存在的深度歧义可通过三角测量获得深度118二、机器人视觉及图像处理计算机视觉---运动场与光流运动场的定义：摄影机和空间环境存在相对运动；图像中的每一个点都对应于一个空间点；每一个空间点相对于摄影机的速度向量都可以投影为像平面上一个点上的二维速度向量，图像上每个像素的二维速度向量就构成运动场。当摄影机和被摄影物体之间存在相对运动时，在物体所成的图像序列中，可以观测到的亮度模式的明显变化称为光流。119二、机器人视觉及图像处理计算机视觉---运动场与光流运动场不为0，光流为0！运动场为0，光流不为0！120二、机器人视觉及图像处理计算机视觉---运动场与光流提纲124机器人传感器信息融合

机器人视觉及图像处理

机器人传感器3

机器人视觉核心技术122三、机器人视觉核心技术人类视觉机器视觉适应性适应性强，可在复杂及变化的环境中识别目标适应性差，容易受复杂背景及环境变化的影响智能具有高级智能，可运用逻辑分析及推理能力识别变化的目标，并能总结规律虽然可利用人工智能及神经网络技术，但智能性差，不能很好地识别变化的目标彩色识别能力对色彩的分辨能力强，但容易受人的心理影响，不能量化受硬件条件的制约，目前一般的图像采集系统对色彩的分辨能力较差，但具有可量化的优点灰度分辨力差，一般只能分辨64个灰度级强，目前一般使用256灰度级，采集系统可具有10bit、12bit、16bit等灰度级标定算法研究1966年B.Hallert首先考虑畸变，引入最小二乘法，对结果进行优化。1975年W.Fig建立复杂的成像模型，并用非线性优化求解。1986年，R.Y.Tsai建立经典的Tsai摄像机模型，提出两部标定法1999年张正友提出了基于移动模板的摄像机标定法，张正友标定法124三、机器人视觉核心技术机器人手眼标定摄像机标定分类序号分类方式标定方法1是否要标定参照物传统的摄像机标定、摄像机自标定2所用模型不同线性（小孔模型）和非线性3摄像机个数单摄像机、多摄像机4求解参数的结果显式（设置具有物理意义参数）、隐式（转换矩阵元素为定标参数）5解题方法解析法、神经网络、遗传算法6标定块的不同立体、平面7定标步骤两步法、三步法、四步法8内部参数是否可变可变内部参数的标定、不可变内部参数的标定9摄像机运动方式非限定运动方式摄像机标定、限定运动方式摄像机标定125三、机器人视觉核心技术机器人手眼标定张正友标定法，要求摄像机在可两个以上不同的方位拍摄一个平面靶标，摄像机和2D平面靶标都以自由移动。通过线性模型分析就可计算出摄像机参数的优化解，然后用基干最大似然法进行非线性求精。在这个过程中得出考虑镜头畸变的目标函数后就可求出所需的摄像机内、外部参数126三、机器人视觉核心技术位姿估计场景镜头光源摄像机图像存储体计算机输出镜头摄像机镜头摄像机控制电缆视觉系统流程图单目视觉：一个摄像组件（镜头+摄像机）多目视觉：多个摄像组件（镜头+摄像机）127三、机器人视觉核心技术位姿估计---双目立体视觉测量原理128三、机器人视觉核心技术位姿估计双目立体视觉测量原理——锻件测量129三、机器人视觉核心技术机器人视觉伺服系统控制视觉伺服：把视觉传感信号嵌入到机器人的伺服循环中，通过对视觉特征的控制，实现对机器人的定位闭环控制。优越性：简化了机器人控制系统的设计，伺服任务可灵活定义，控制器形式多样，更能满足不同场合需求。

视觉伺服控制系统之间映射关系130三、机器人视觉核心技术机器人视觉伺服系统控制基于位置的视觉伺服（PBVS）

视觉反馈控制信号直接在3D任务空间中以笛卡尔坐标形式定义基本原理：结合已知的目标几何模型及摄像机模型，在三维笛卡尔坐标系中对目标位姿进行估计，然后控制系统根据机械手当前位姿与估计出的目标位姿之间的差分信息，进行轨迹规划并计算出控制量。131三、机器人视觉核心技术机器人视觉伺服系统控制基于图像的视觉伺服(IBVS)误差信号直接用图像特征定义，无需对目标进行位姿估计，而是直接利用图像特征进行视觉信息反馈控制。基本原理:由图像误差信号计算控制量，再将此控制量变换到机器人运动空间，从而驱动机械手向目标运动。提纲124机器人传感器信息融合

机器人视觉及图像处理

机器人传感器3

机器人视觉核心技术133四、机器人传感器信息融合多传感器信息融合技术是通过对这些传感器及其观测信息合理支配和使用，把多个传感器在时间和空间上的冗余或互补信息依据某种准则进行组合，以获取被观测对象的一致性解释或描述。134四、机器人传感器信息融合135四、机器人传感器信息融合机器人传感器信息融合多传感器融合常用的方法有：加权平均法、贝叶斯估计、卡尔曼滤波、DS证据推理、模糊逻辑、产生式规则、人工神经网络等信息融合过程：首先将被测对象它们转换为电信号，然后经过A/D变换将它们转换为数字量。数字化后电信号需经过预处理，以滤除数据采集过程中的干扰和噪声。对经处理后的有用信号作特征抽取，再进行数据融合；或者直接对信号进行数据融合。最后，输出融合的结果。136四、机器人传感器信息融合机器人传感器信息融合三种结构形式：串联、并联和混合融合形式。137四、机器人传感器信息融合机器人传感器信息融合138四、机器人传感器信息融合机器人传感器信息融合多信息传感器的应用海军舰船传感器信息融合系统139四、机器人传感器信息融合机器人传感器信息融合多信息传感器的应用空中目标侦察与预警140四、机器人传感器信息融合机器人传感器信息融合多信息传感器的应用目标识别与身份认证141四、机器人传感器信息融合机器人传感器信息融合多信息传感器的应用智能交通与智能车辆谢谢！《机器人学及其应用—导论》第五章机器人规划与人机交互

提纲124人机交互

运动规划

任务规划3

轨迹规划145一、任务规划规划是一种重要的问题求解技术，它从某个特定的问题状态出发，寻求一系列行为动作，并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止。规划可用来监控问题求解过程，并能够在造成较大的危害之前发现差错。规划的好处可归纳为简化搜索、解决目标矛盾以及为差错补偿提供基础。一、任务规划一个服务机器人在接受主人“给我倒一杯开水”的命令之后,机器人如何完成这一任务?147一、任务规划机器人得到的任务有时是复杂的，是无法一步解决的，而任务规划的目的就是将某些比较复杂的问题分解为一些比较小的问题，并进一步分解为机器人可执行的动作。取一个杯子

找到水壶

打开水壶把水倒入杯中

把水送给主人给主人倒一杯水

提起水壶到杯口上方

把水壶倾斜

把水壶竖直

把水壶放回原处

手部从A点移到B 点

关节从C点移到D点148一、任务规划机器人的规划是分层次的，从高层的任务规划，动作规划到手部轨迹规划和关节轨迹规划。智能化程度越高,规划的层数越多,用户操作越简单。机器人的规划是分层次的：任务规划运动规划轨迹规划提纲124人机交互

运动规划

任务规划3

轨迹规划150二、机器人运动规划方法运动规划概念机器人运动规划要完成的功能一般包括两层：第一层即路径规划，移动机器人在具有障碍物环境中按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态（包括位置和姿态）到目标状态（包括位置和姿态）的无碰路径。第二层即跟踪控制，要求移动机器人依据路径规划得到路径解，设计控制量序列驱动机器人安全快速地移动到目标点。该机器人是由日本川田工业株式会社生产的，首台机器人已运至空客PuertoReal工厂，并将被集成在A380方向舵装配台上。该机器人将和普通人类员工一起进行铆接工作。151二、机器人运动规划方法运动规划分类及常用算法

按照环境建模方式和搜索策略的异同，可将规划方法大致上分成三类：基于自由空间几何构造的规划方法有可视图、切线图、Voronoi图以及精确（近似）栅格分解等方法。前向搜索算法是从起始点出发向目标点搜索的算法，常用的包括贪心算法、Dijkstra算法、A*算法以及人工势场法等。基于随机采样的规划始于1990年Barraquand和Latombc提出的RPP（randomizedpotentialplanner）规划算法，用于克服人工势场法存在的局部极小和高维姿态空间中规划时存在的效率问题。152二、机器人运动规划方法基于几何构造的常用算法图形的构建有多种方法。典型的有可视性图法、沃罗诺伊图法、精确单元分解法与近似单元分解法。可视图法Voronoi法153二、机器人运动规划方法栅格分解法将机器人的工作空间分解为多个简单的区域,一般称为栅格。由这些栅格构成一个显式的连通图,或在搜索过程中形成隐式的连通图,然后在图上搜索一条从起始栅格到目标栅格的路径。图中灰色区域为障碍物图中黄色的路线表示该算法得到的最优路径154二、机器人运动规划方法人工势场法基本思想：引入一个称为势场的数值函数描述机器人空间的几何结构,通过搜索势场的下降方向来完成运动规划。势场分为两部分:目标位姿产生的吸引势和障碍物产生的排斥势。障碍物对机器人施加排斥力，目标点对机器人施加吸引力合力形成势场，机器人移动就像球从山上滚下来一样机器人在合力作用下向目标点移动提纲124人机交互

运动规划

任务规划3

轨迹规划156三、轨迹规划轨迹规划的概念机器人在作业空间完成给定的任务，其手部运动必须按一定的轨迹进行。轨迹的生成一般是先给定轨迹上的若干个点，将其经运动学反解映射到关节空间，对关节空间中的相应点建立运动方程，然后按这些运动方程对关节进行插值，从而实现作业空间的运动要求，这一过程通常称为轨迹规划。157三、轨迹规划机器人轨迹规划过程机器人轨迹控制过程安川机器人刀法158三、轨迹规划关节空间插补三次多项式插补

在机器人运动过程中，若末端执行器的起始和终止位姿已知，由逆向运动学即可求出对应于两位姿的各个关节角度。

末端执行器实现两位姿的运动轨迹描述可在关节空间中用通过起始点和终止点关节角的一个平滑轨迹函数

(t)来表示。

为实现系统的平稳运动，每个关节的轨迹函数

(t)至少需要满足四个约束条件，即两端点位置约束和两端点速度约束。159三、轨迹规划关节空间插补三次多项式插补在操作臂运动的过程中，由于相应于起始点的关节角度

0是已知的．而终止点的关节角

f可以通过运动学反解得到，因此，运动轨迹的描述，可用起始点关节角与终止点关节角度的一个平滑插值函数

(t)来表示。

(t)在t0=0时刻的值是起始关节角度

0，终端时刻tf的值是终止关节角度

f。160三、轨迹规划三次多项式插补端点位置约束是指起始位姿和终止位姿分别所对应的关节角度。

(t)在时刻t0=0时的值是起始关节角度

0，在终端时刻tf时的值是终止关节角度

f，即为满足关节运动速度的连续性要求，起始点和终止点的关节速度可简单地设定为零，即161三、轨迹规划三次多项式插补上面给出的四个约束条件可以惟一地确定一个三次多项式

为求得三次多项式的系数a0，a1，a2和a3，代以给定的约束条件，有方程组运动过程中的关节速度和加速度则为162三、轨迹规划三次多项式插补

求解该方程组，可得

对于起始速度及终止速度为零的关节运动，满足连续平稳运动要求的三次多项式插值函数为163三、轨迹规划关节角速度和角加速度的表达式为三次多项式插值的关节运动轨迹提纲124人机交互

运动规划

任务规划3

轨迹规划165四、人机交互人机交互的概念人机交互技术：通过计算机输入、输出设备，以有效的方式实现人与计算机对话的技术。

近些年20年前30年前166四、人机交互语音交互语音助手是一类可以通过语音交互实现或替代部分我们在手机上的查询与操作的应用，通过此类应用，可大大提高在不同场景下操作的便利性。苹果手机中siri开创智能语音助手的先河，当然中文语音助手也如雨后春笋般蓬勃发展，在中文方面的智能搜索程度依然超过siri。基于语音交互的智能护理床基于脑肌电接口/生物神经信号控制的假肢169四、人机交互虚拟现实虚拟现实技术是一种可创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真，使用户沉浸到该环境中。170四、人机交互展望未来

眼球追踪

全息投影

柔性屏幕谢谢！《机器人学及其应用—导论》第六章机器人典型控制算法提纲146PID控制方法

模糊控制算法

遥操作与人机交互算法523

遗传算法

神经网络算法自学习/深度学习算法一、PID控制方法定义：PID是比例（proportion）积分（integral）微分（differential）的简称。原理：（1）比例（P）控制（调整系统的开环增益，提高系统的稳态精度，降低系统的惰性，加快响应速度）（2）积分（I）控制（增加控制系统的调节精度，消除静态误差。）（3）微分（D）控制（反映偏差信号的变化率，能够遇见偏差的变化趋势，产生超前的控制作用。）PID控制算法原理框图被控对象比例环节积分环节微分环节求和求差期望输出实际输出算法分类PID控制算法分为以下三类：位置式PID算法增量式PID算法PID算法微分先行位置式PID算法优点：不需要建立数学模型，控制系统的稳定性较好。缺点：计算量非常大适用范围：适用于不带积分元件的执行器一、PID控制方法增量式PID算法优点：使用加权处理达到比较良好的控制效果；机器发生故障时影响范围小、不会严重影响生产过程；可以实现无扰动切换缺点：有静态误差，溢出影响大PID算法微分先行优点：改善系统克服超调现象的性能；适用范围：它主要应用于串联控制系统的副控制回路一、PID控制方法Matlab/simulink模型PID控制方法原理简单，使用方便，系统的稳定性高，适应性强，在工业控制中被广泛应用。而且PID算法有一套完整的参数设定与设计方法，易于掌握。177一、PID控制方法但是PID控制系统也存在一定的缺点。为了改进PID控制算法的性能，增加其应用范围，出现了许多改进型PID控制算法；在这些改进型的控制系统中，主要有模糊PID控制系统、专家PID控制系统、基于遗传算法整定的PID控制系统、灰色PID控制系统以及神经PID控制系统等。178一、PID控制方法模糊控制系统(FuzzyControlSystem)模糊PID控制就是将PID控制策略引入模糊（Fuzzy）控制器，构成模糊PID复合控制。179一、PID控制方法专家控制系统(ExpertControlSystem)是一个应用专家系统技术的控制系统。专家PID控制系统把常规的PID控制器与先进的专家系统相结合，实现系统的最佳控制。180一、PID控制方法神经控制系统(Neuro-ControlSystem)起源于对人脑神经系统模拟而建立起来的。神经网络PID控制：神经网络应用于PID控制并与传统PID控制相结合，而产生的一种改进型控制方法基于神经网络的PID控制系统框图181例：基于神经网络的位置控制PID控制方法的参数整定方法182一、PID控制方法PID控制参数整定方法优点缺点手动整定经验试凑发方法简单，应用广泛依靠经验，耗费时间Z-N经验公式法方法简单，使用快捷大滞后过程中，控制品质差Z-N临界比例度法不依赖模型数学参数多次试验耗时长，受不确定因素影响大，临界振荡不易判定衰减曲线法利用衰减振荡整定参数负荷变化，需要重新调整Cohen-Coon整定法抗负载扰动能力强作用于小时滞系统产生大超调自动整定阶跃辨识法鲁棒性强，动态性能好计算简单，精度高从阶跃响应曲线获得参数困难继电反馈法耗时少，抗干扰，可整定高度非线性过程继电反馈得到的参数是近似参数最优整定法系统超调小、响应快性能指标提取困难内模控制超调小、抗干扰模型建立精确性难保证非线性PID控制超调小、调整时间短控制参数的不易选取提纲146PID控制方法

模糊控制算法

遥操作与人机交互算法523

遗传算法

神经网络算法自学习/深度学习算法二、模糊控制算法定义：以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种控制技术。适用于现代比较复杂的现代工业控制系统。优点：具有较强的稳定性以及抗干扰能力，可实现对具有时变时滞、非线性的复杂系统的控制。缺点：①模糊控制规则不明确，通常是凭借操作者的经验或者根据专家知识获取的，因此不能获得对系统的最优控制规则；②在控制过程中，如果出现外界干扰，参数会大幅度变化，导致控制结果不尽如人意。③在系统变量增加状态变量之间的耦合关系不容易表征时，控制器设计困难；④当系统存在不确定性或者系统的状态变量不可测时，常规的模糊控制器效果达不到期望的目标。185二、模糊控制算法

模糊控制的基本思想

将人类专家对特定对象的控制经验，运用模糊集理论进行量化，转化为可数学实现的控制器，从而实现对被控对象的控制。

人类专家的控制经验是如何转化为数字控制器的？186二、模糊控制算法人类对热水器水温的调节控制思想：如果水温偏高，就把燃气阀关小；如果水温偏低，就把燃气阀开大。187二、模糊控制算法模仿人类的调节经验，可以构造一个模糊控制系统来实现对热水器的控制。

用一个温度传感器来替代左手进行对水温的测量，传感器的测量值经A/D变换后送往控制器。

电磁燃气阀代替右手和机械燃气阀作为执行机构，电磁燃气阀的开度由控制器的输出经D/A变换后控制。

构造控制器，使其能够模拟人类的操作经验。188二、模糊控制算法模仿人类的调节经验，可以构造一个模糊控制系统来实现对热水器的控制。

用一个温度传感器来替代左手进行对水温的测量，传感器的