关键词： 线上教学系统   机器人学基础   教学改革  

摘要： 机器人学基础课程作为机器人工程专业学生的入门必修科目,在带领学生了解和认识机器人领域基本概念原理和基本分析方法方面具有重要作用。机器人学基础课程利用线上教学平台进行教学解决了传统教学受时间、空间限制的问题,提高学生的自主学习能力和创新能力,取得了良好的教学效果。

关键词： 空间机器人   机器人学习   微低重力环境模拟   硬件在环仿真  

摘要： 针对空间航天器失重服役环境下样本数据少、实验测试难等问题,构建了一个面向空间航天器的机器人学习算法研究的高保真仿真平台.该平台依照机器人学习领域标准的数据交互模式,支持直接调用各类主流机器人学习算法库,以及按照Gym交互模式开发的控制/学习算法;利用微重力模拟系统的实验数据,采用数据驱动的方式构建航天器动力学模型,用于仿真平台中的状态更新;以航天器位置姿态稳定任务为例,在所构建的仿真平台中完成了主流强化学习算法Soft Actor-Critic的训练和测试,验证了所构建的仿真平台用于机器人学习算法研究的可行性.

关键词： 模块化磨削机器人   双工位   D-H方法   正逆运动学   轨迹规划   动力学  

摘要： 基于机器人运动学和动力学的相关知识,设计了一种双工位的模块化磨削机器人系统。首先构建系统机器人实体模型,根据D-H方法创建机器人关节连杆坐标系,并求解机器人的正逆运动学结果。然后,通过求解结果和轨迹规划设计,对机器人进行运动学仿真模拟,以获得每个关节的运动关系曲线。随后对机器人模型进行动力学仿真模拟,得到每个关节的力矩曲线。模拟结果显示:机器人每个关节的运动和力矩连续,双工位模块化磨削机器人系统在工作时能够保持较高的精度,并且仿真值的相对误差在5%以内,表明模拟结果具有较高的可靠性,文中研究为磨削机器人系统设计提供一定的指导。

关键词： 混合动力机器人   动力学模型   并联机构的优化设计   机器人性能  

摘要： 针对加工用混合动力机器人结构,提出混合机器人动力学模型和优化设计方法。建立混合机器人的动力学模型,综合考虑了机器人工作空间/机器体积比、横向刚度和低阶模态3个性能指标,分析设计变量对性能指标的影响。在此基础上制定机器人内部并联机构的设计问题和综合设计策略,对机器人的结构进行优化。通过搭建多自由度混合机器人加工实验平台,结果表明所设计的混合机器人在较大的工作空间内具有良好的静态和动态特性,验证了所提模型的合理性。

关键词： 机器人学  

ISBN: (纸本)9787560668734

摘要： 本书分为机器人基础、机器人理论、机器人实操三部分，内容包括：工业机器人系统组成、空间描述与变换、机器人正运动学、工业机器人的操作方法、工业机器人案例实践等。

关键词： 人形机器人   智能机器人   机器人学   附体   表情  

摘要： “灵魂附体”的人形机器人今天的话剧排练,老师说我的表情僵硬,怎么办呢?你可以向这个机器人学下!不久前,英国一家科技公司开发出一款高智能机器人Ameca,它是世界上迄今为止最先进的人形机器人。瞧,它开机时,先活动一下肩骨,然后突然间像灵魂附体、如梦初醒般静开双眼。它的表情十分丰富,能够模仿人类的12种表情,包括怀疑、惊讶、恍然大悟、左右眨眼、厌恶、愤怒等。

关键词： 机器人   动力学   碰撞   检测   控制   研究  

摘要： 基于动力学对机器人碰撞检测控制进行研究。在研究中,利用机器人控制器实时特性和软件平台,在机器人运动空间轨迹中获得机器人关节实时位置、速度、加速度、力矩数据,完成机器人静态参数与动态参数辩识,得到精确的机器人系统数学模型。在此基础上,设定位置、速度、加速度,根据当前值和机械常数来计算理论力矩输出,与实际力矩进行比较,利用阈值和速度变化关系,应用于机器人碰撞检测。通过机器人碰撞检测控制研究,可以减少碰撞损失。

关键词： 机器人学   碳纤维材料   残障人士   假肢   设计研发   体育运动   古埃及   肢体功能  

摘要： 除了设计研发辅助人类的机器人,机器人学也可以为那些失去胳膊、腿以及身体其他部分的人或动物造出非常逼真、可以模拟肢体功能的机械假肢。假肢早在古埃及或者更早的时期就已出现,人们会用木头、皮革等材料制作为人体提供支撑和保持平衡的假肢。到了20世纪60年代,人们开始研究如何利用假肢改善残障人士的生活。比如,在假肢中使用重量较轻的碳纤维材料,这样一来,即便是肢体残缺的人也可以参加各项体育运动。

关键词： 工业机器人   动力学参数   激励轨迹   参数辨识  

摘要： 针对机器人动力学特性影响机器人的控制性能问题,本文在构建可辨识的工业机器人动力学参数模型的基础上进行线性化整合,采用加权的最小二乘法精确辨识动力学的参数,以实现对动力学模型的精确构建。首先,对推导的工业机器人动力学方程表达式的参数进行线性化整合,得到线性的可辨识参数模型;其次,根据机器人结构获取D-H表,利用工具箱得到待优化的参数集,设定傅里叶级数激励轨迹,并对其进行优化;再次,在不带负载的状况下,工业机器人执行激励轨迹,获取机器人各关节角度和力矩信号,并进行滤波处理;最后,通过使用加权的最小二乘法精确辨识机器人的模型参数,得到动力学最小惯性参数集的值。通过验证轨迹比较分析,可检验辨识后模型的正确性。本文通过辨识算法以精确辨识工业机器人的动力学参数,更加精确地构建机器人的动力学模型,以便解决其动力学特征对工业机器人控制特性产生的影响。