ISBN: (数字)9781788835701 ISBN: (纸本)9781788835442

摘要： Bring a new degree of interconnectivity to your world by building your own intelligent robots Key Features • Leverage fundamentals of AI and robotics • Work through use cases to implement various machine learning algorithms • Explore Natural Language Processing (NLP) concepts for efficient decision making in robots Book Description Artificial Intelligence for Robotics starts with an introduction to Robot Operating Systems (ROS), Python, robotic fundamentals, and the software and tools that are required to start out with robotics. You will learn robotics concepts that will be useful for making decisions, along with basic navigation skills. As you make your way through the chapters, you will learn about object recognition and genetic algorithms, which will teach your robot to identify and pick up an irregular object. With plenty of use cases throughout, you will explore natural language processing (NLP) and machine learning techniques to further enhance your robot. In the concluding chapters, you will learn about path planning and goal-oriented programming, which will help your robot prioritize tasks. By the end of this book, you will have learned to give your robot an artificial personality using simulated intelligence. What you will learn • Get started with robotics and artificial intelligence • Apply simulation techniques to give your robot an artificial personality • Understand object recognition using neural networks and supervised learning techniques • Pick up objects using genetic algorithms for manipulation • Teach your robot to listen using NLP via an expert system • Use machine learning and computer vision to teach your robot how to avoid obstacles • Understand path planning, decision trees, and search algorithms in order to enhance your robot Who this book is for If you have basic knowledge about robotics and want to build or enhance your existing robot’s intelligence, then Artificial Intelligence for Robotics is for you. This book is also for ent

关键词： 弹药转运机器人   运动副间隙   接触碰撞   动力学特性   轻量化研究  

摘要： 随着时代的发展,舰炮逐渐向着更大口径发展,弹药的形式也从整装弹药发展为弹丸、药筒分装形式,这对舰炮供弹系统在分装弹药供应和快速供弹方面提出了更高的要求。因此,大口径舰炮分装弹药快速供弹问题,成了舰炮供弹系统设计的重点。本文针对分装弹药供应需要解决的问题,在详细分析舰炮供弹系统结构和工作原理的基础上,设计了一种新的弹药转运机构—弹药转运机器人。弹药转运机器人能实现分装弹药从卸载平台到扬弹机之间的弹药转运。对弹药转运机器人的水平驱动机构及弹药提升机构进行了详细设计,并对各机构的工作时序和运动规律进行了优化设计;对转运机器人与各模块之间的接口进行了研究;分析了转运机器人在舰船横摇情况下的运动学特性,为后续章节的分析提供数据基础。对弹药转运过程中弹药与抱弹筒之间的接触碰撞问题进行了理论分析。以药筒与抱弹筒之间的接触碰撞现象为研究对象,首先确定了药筒与抱弹筒之间的接触模式,然后运用空间几何等数学方法推导了药筒与抱弹筒接触碰撞的判定条件,综合分析并选择了合适的法向接触力及切向摩擦力理论模型,最后运用牛顿-欧拉法推导了间隙影响下药筒的动力学方程。在理论分析的基础上对含间隙药筒-抱弹筒之间的接触碰撞问题进行了动力学仿真。运用多体动力学分析软件Adams分析了间隙对药筒动力学特性的影响,并探究了因间隙导致的弹药晃动抑制方法,设计了弹药扶持机构来抑制药筒的晃动,并对扶持机构中板簧的刚度和初始预紧力进行了参数化优化,得到了最佳板簧参数。在动力学分析结果的基础上,运用有限元分析软件Ansys/Workbench对转运机器人中的行走轮导轨、链条导轨、弹托、架体等关键部件进行了静力学有限元分析,获取了这些关键部件的应力分布情况。通过改换抱弹筒材料和对转运机器人架体进行拓扑优化的方式对转运机器人进行了轻量化研究,减轻了转运机器人的质量。

关键词： 液压驱动型机器人   基于力的阻抗控制   动力学补偿控制   运动控制器  

摘要： 液压足式仿生机器人在复杂环境中具有较强的运动能力与负载能力,具有较大的军用与民用潜力,是当前国内外研究的热点。机器人在面对复杂环境时,要求机器人腿部具有一定的柔顺性,以保证机器人运动的稳定性,而机器人腿部运动过程中的动力学特性会对腿部的柔顺控制精度产生不利影响,因此为保证高精度的柔顺控制,有必要进行动力学补偿控制。本文针对机器人腿部液压驱动系统,采用动力学补偿控制方法(含重力补偿控制和惯性力补偿控制),以提高机器人腿部的运动控制及柔顺控制精度为目标,主要研究工作包括:(1)机器人腿部系统数学建模。为了保证机器人腿部运动过程中可以实现期望的阻抗特性与运动控制特性,采用基于力的阻抗控制方法,实现机器人腿部的运动控制。利用机器人运动学与静力学理论,结合几何运动方法,建立机器人足端到关节的运动学正反解与静力学正反解表达式。基于推导的运动学、静力学表达式,采用基于力的阻抗控制方法,建立机器人腿部液压驱动系统数学模型,并搭建机器人腿部系统的整体仿真模型。(2)机器人腿部系统动力学补偿控制仿真分析。为了消减机器人腿部重力与惯性力对机器人腿部运动控制性能的影响,推导机器人腿部重力与惯性力数学表达式。分析机器人腿部重力与惯性力对足端运动控制精度的影响关系,并设计基于重力与惯性力补偿的运动控制方法,利用机器人腿部系统仿真模型,研究动力学补偿控制方法的补偿效果。(3)机器人腿部系统动力学补偿控制实验研究。基于推导的动力学公式,分离动力学公式的常数量,进行实验辨识。利用机器人单腿实验台,采用动力学补偿控制方法,实验验证多种工况下动力学补偿控制方法的补偿效果。(4)机器人腿部系统运动控制器的设计与实验测试。以DSP为核心控制芯片,设计控制器的采集、控制及以太网通信模块;采用基于模型的设计方法,设计Simulink自动代码生成的DSP驱动模块,基于Labview软件环境开发上位机调试界面,并进行实验测试。

关键词： 机器人学   人工智能   蔡自兴  

摘要： 由蔡自兴教授和翁环高级讲师合著的《探秘机器人王国》已由清华大学出版社隆重出版,向全国发行,正在京东和当当等书店热售中。本书是一本以机器人学和人工智能知识和机器人技术为中心内容的科普及科幻长篇小说。书中通过形象与连续的故事和插图,介绍机器人的发展历史、基本结构与分类,在工矿业与农林业、空间与海洋探索、国防与安保、医疗卫生、家庭服务、文化娱乐、教育教学等方面的应用,以及智能化工厂、未来宇宙开发与星际航行和发展方向等。此外,还展望了其它一些新技术或潜在高新技术的未来应用。

ISBN: (数字)9787568255127

摘要： 本书共12章，分为基础篇和提高篇两部分，主要内容包括机器人发展趋势及组成分类，机器人数学基础，正逆运动学求解，速度与雅可比矩阵计算，轨迹规划，机器人关节伺服运动控制，机器人动力学，机器人的柔顺控制，机器人运动学参数辨识，机器人视觉识别与定位以及基于Adams/Matlab机器人动力学联合仿真等内容。

关键词： 机器人学  

ISBN: (纸本)9787111590316

摘要： 本书系统讲解了机器人学的理论知识，主要内容包括：空间位姿的描述和变换、操作臂的正运动学和逆运动学、操作臂的雅可比、操作臂动力学、轨迹规划、操作臂的机构设计、操作臂的线性和非线性控制、操作臂的力控制、机器人编程语言和离线编程。此外，各章末包括不同难度的习题、编程练习和MATLAB练习。

关键词： external disturbance   Uncertainty   Variable structure systems   kinematics   trajectory tracking   speed controller   Self tuning   dynamics   wheeled mobile robots   Nonholonomic mobile robots   System stability  

摘要： This article designs a novel adaptive trajectory tracking controller for nonholonomic wheeled mobile robot under kinematic and dynamic uncertainties. A new velocity controller, in which kinematic parameter is estimated, produces velocity command of the robot. The designed adaptive sliding mode dynamic controller incorporates an estimator term to compensate for the external disturbances and dynamic uncertainties and a feedback term to improve the closed-loop stability and account for the estimation error of external disturbances. The system stability is analyzed using Lyapunov theory. Computer simulations affirm the robustness of the designed control scheme.

关键词： 机器人学   工业机器人基础   课程内容构建   理论教学与实践  

摘要： 为适应我市机器人与智能装备战略性新兴产业对高职工业机器人技术专业人才的巨大需求,分析了本科高年级和研究生阶段所开设的《机器人学》课程内容,结合高职学生特点构建了基于模块化、少理论、多实践的《工业机器人基础》课程内容。该内容以矩阵论基础、运动学基础、控制与传感技术基础、工业机器人构造与传动原理、结构化编程等为课程理论教学核心,以工业机器人的结构拆装、上机模拟与计算、简单编程与调试为课程实践教学内容和技能训练手段,培养高职学生对工业机器人的零部件加工、整机装配、初步编程与调试、运行与维护等应用型能力。以48学时为例,给出了该课程体系的教学大纲、考核指标以及近年来在相关专业的教学实践。

关键词： 直线驱动并联机器人   反向动力学   虚功原理   联合仿真   负载特性试验  

摘要： 以直线驱动型并联机器人为研究对象,根据其几何结构模型,利用矢量法建立并联机器人的运动学模型,并得到其运动学逆解、速度和加速度模型。利用虚功原理建立反向动力学模型,分析机械系统中各个运动部件在虚位移下对应的广义力,推导出其动力学方程,并确定其影响因素。给定动平台末端一个已知轨迹,反解出各个电机的力矩,分析得出惯性项是力矩的最大影响因素。通过ADAMS与Matlab联合仿真和负载特性试验,验证了动力学理论模型的正确性,为并联机器人的尺寸综合与轨迹规划奠定了理论基础,也为同类并联机器人控制器的研究与开发提供了理论支撑。

关键词： 机器人学   佛山   中国制造   院落   机器人产业   汉诺威   学院   德国  

摘要： 2017年10月12日，享誉世界的德国汉诺威机器人学院的中国版本～佛山机器人学院开幕仪式成功举办，这标志着中国首家机器人学院，也是德国汉诺威机器人学院唯一海外授权的机构正式落地中国。不同于传统意义上的教育类学院，佛山机器人学院是围绕机器人产业生态圈打造的平台，将是“中国制造2025”对接“德国工业4．0”的示范平台。