机器人创新制作机器人创新制作
标签： 机器人
上传时间： 2022-01-22
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ARLOK Arduino机器人，3D打印机器人（原理图、源码开源）ARLOK Arduino机器人，3D打印机器人（原理图、源码开源）
上传时间： 2022-01-23
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上传时间： 2022-01-25
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上传时间： 2022-02-04
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上传时间： 2022-02-05
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标签： matlab
上传时间： 2022-02-07
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用三点法实现机器人三维位置测量的研究摘 要 ：提 出 了一 种 微 小 爬 壁 机 器 人 三 维 位 置 测 量 的新 方 法 。笔 者 通 过 深 入 分 析 研 究各 种 位 置 测 控 方 法 与 系 统 ，提 出采 用单 目视 觉方 法 中的 聚 焦法 ，以 CCD作 为 传 感 器 ，用 三 点 法 实现 对 机 器 人 的 三 维 位 置 测 量 。 验 证性 实验 结果表 明 ，本研 究提 出的测 量原 理和 系统是 正 确 可行 的 。 关键词 ：机 器人 ；位置 测量 ；CCD传 感 器 ；单 目视 觉 ；摄 像 机 标 定 中 图分 类 号 ：TP242．6 文 献 标 识 码 ：B Abstract：A new 3D position measurementmethod Ofa wall—climbing micro robothas been researched．Researc— hing on the various position measuring and controlling method，theauthorhasputforwardanewprojecttomeas— ure the 3D position of the robot，in which the focusing method with singlecamera and CCD sensorhasbeen used to getthe position information．The elementary experiment has verified the principle and the system． Key words：robot；position detection；CCD sensor；single camera vision；camera caiibration 位置测量技 术是智 能机 器人 的关键 技术 ，是各 种 机器人控 制系统 中极 为重 要 的环节 ，也 是 国内外研 究 的热点所 在。 按 照测试 系统 与被 测机 器 人 的关 系 ，可 以将位 置 测量技术 分为接触 式和非接触式 两大类 。接触 式测量 系统 由于在测 量过程 中或多或少地 对机器人施 加 了载 荷 ，因而仅适用于静 态 位置测 量 。而动 态 位 置测量 系 统 主要分 5类 ：①激光跟踪 系统 ；@ CCD交 互测量 收 稿 日期 ：2001—07—03 基 金项 目：国家 863高科技 研 究 资助 项 目(9804-06)；教 育 部 高 等 学校 骨干教 师 资助 计 3t,j项 目 作者 简 介 ：张 智海 (1973一 )，男 ，工 学硕 士 ，主 要 研 究 方 向 为 智 能 机 器人 测 控 技 术 。 系统 ；③ 超声波 测量 系统 ；④ PSD(positionsensitivede— vice)位 置 测 量 系统 ；⑤ 带 有 接 近觉 传 感 器 的 测量 系 统 。位置测量 还可 以从另一个分类 角度划分为主动式 测量和被动 式测 量 。主动式测 量主要可 以分为结 构光方法和激光 自动聚焦法两类 。被 动式测量 主要 可 以分为双 目视 觉 、三 目视觉 、单 目视觉 等方法 。 对 比以上各种方法 的 优缺 点 ，针对 笔者 研制 的微 小爬壁机器人 的空 间三 维位 置 测量 的要 求 ，测量 系统 必须满足尺 寸小 、分 辨率 高 、稳定 性 和可 靠性 好 、时 间 响应快等特 点 ，提 出了采用 单 目视觉方法 中的聚焦法 ， 选用 CCD作 为传感器 ，用 三点法实现对机器人 的三维 位置测量 ，并用 Matlab和 V
标签： 机器人
上传时间： 2022-02-12
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移动机器人导航与定位技术随 着 计 算机 技 术 、微 电 子 技 术 、网 络 技 术 等 的快 速 发 展 ，特 别是 通 讯 技 术 的进 步 。机 器 人 技 术 也 得 到 了飞 速 发 展 ，移 动机 器 人 的 关键 技 术 得 到 深 入 而 广 泛 的研 究 。并 且 部 分 已经 走 向成 熟 ， 移 动 机 器 人 应 用 领 域 不 断扩 展 ，与 制 造 业 相 比 ，移动 机 器 人 的 工 作 环 境 具 有 非 结 构 化 和 不 确 定 性 。因而 对机 器人 的要 求 更 高 。不 仅 要 求 机 器 人 完 成 一 定 的 功 能 ，还 需 要 机 器 人具 有 行 走 功 能 。对 外感 知 能力 以及 局 部 的 自主 规 划 能 力等 ，因 此 移 动机 器 人 的 导 航 与 定位 技 术 成 为 智 能机 器 人 领 域 的一 个 重 要 研 究 方 向 ．也 是 智 能移 动 机 器 人 的一 项 关 键 技 术 。 多年 来 国际 国 内都 有 大 量 的 科技 工 作 者 致 力 于 这 方 面 的研 究 开 发 工作 ．因 而 对 许 多 问题 的 认 识 与求 解 都 取 得 了长 足 的 发 展 。在 某 些特 定 的 应用 领 域 ，移 动 机 器人 导航 技 术 已得 到 了实 际 应用 。本 文 介 绍 了移 动机 器人 导 航 技 术 研 究 中的 相 关 关 键 技 术 。 2移动 机 器 人导 航 与定位 研 究 的 目的 移 动 机 器 人 根 据 运 动 行 为 方 式 分 为 自主 和 半 自主 式 ．根 据 应 用 的环 境 有 室 内和 室 外 机器 人之 分 。无 论 哪 种 移动 机 器人 。在 它的运动过程 中始终要求解决 自身的导航与定位 问题 ．也就是 Dm．~ntWhyte提 出 的 三 个 问 题 ：(1)”我 现 在 何 处 ?”，(2)”我 要 往 何 处 去 ?”，(3)”要 如 何 到 该 处 去?”。其 中 问题 (1)是 移 动 机 器 人 导 航 系统 中 的定 位 及 跟 踪 问题 ，(2)(3)是 移 动机 器人 导 航 系 统 中 的 路径 规划 问题 。移 动 机 器 人 导航 与 定位 技 术 研 究 的 目的 就 是 解 决上 面 的 3个 问题 ．给 出 已知 和 未 知 环 境 下 移 动机 器 人 实 时 导 航 与 定 为 控 制 的 理 论 、方 法 与 关 键 技 术 ，并 验 证 该 理 论 与 方 法 的 的 实用 性 ：提 出适 应 多种 环境 的 实 时导 航 策 略 和 具 有 良好 可 扩 展 性 的 移动 机 器 导航 体 系 结 构 ：未知 环 境 中 移 动 机 器 人 的 快 速环 境 建模 与 定 位 方 法 ：未 知环 境 中基 于 传 感 器 的 移 动 机 器 人 局部 运 动 规 划 理 论 与 方 法 ：与 未 知环 境 中移 动 机 器 人 导 航 控 制 相 关 的机 器 学 习的 基 础 理 论 与 方 法 ；移 动 机 器 人 的 故 障 自诊
上传时间： 2022-02-12
上传用户：xsr1983
神经网络在智能机器人导航系统中的应用研究1神经网络在环境感知中的应 用 对环境 的感 知 ，环境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 环境中的障碍物的几何形状是不确定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用册格法表示范围较大的工作环境，在满足 精度要求 的情况下，必定要占用大量的内存，并且采用栅 格法进行路径规划，其计算量是相当大的。Kohon~n自组织 神经瞬络为机器人对未知环境的蒜知提供了一条途径。 Kohone~冲经网络是一十自组织神经网络，其学习的结 果能体现出输入样本的分布情况，从而对输入样本实现数 据压缩 。基于 网络 的这些特 性，可采 用K0h0n曲 神经元 的 权向量来表示 自由空间，其方法是在 自由空间中随机地选 取坐标点xltl【可由传感器获得】作为网络输入，神经嘲络通 过对大量的输八样本的学习，其神经元就会体现出一定的 分布形 式 学习过程如下：开 始时网络的权值随机地赋值 ， 其后接下式进行学 习： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神经元 1在t时刻对 应的权值 ；a(∽ 谓整系 数 ； (『l网络的输八矢量；Ⅳ()：学习的 I域。每个神经元能最 大限度 地表示一 定 的自由空间 。神经 元权 向量的最 小生成 树可以表示出自由空问的基本框架。网络学习的邻域 (，) 可 以动 态地 定义 成矩形 、多边 形 。神经 元数量 的选取取 决 于环境 的复杂度 ，如果神 经元 的数量 太少 ．它们就 不能 覆 盖整十空间，结果会导致节点穿过障碍物区域 如果节点 妁数量太大 ．节点就会表示更多的区域，也就得不到距障 碍物的最大距离。在这种情况下，节点是对整个 自由空间 的学 习，而不是 学习最 小框架空 间 。节 点的数 量可 以动态 地定义，在每个学习阶段的结柬．机器人会检查所有的路 径．如检铡刊路径上有障碍物 ，就意味着没有足够的节点 来 覆盖整 十 自由窑 间，需要增加 网络节点来 重新学 习 所 138一 以为了收敛于最小框架表示 ，应该采用较少的网络 节点升 始学习，逐步增加其数量。这种方法比较适台对拥挤的'E{= 境的学习，自由空间教小，就可用线段表示；若自由空问 较大，就需要由二维结构表示 。 采用Kohonen~冲经阿络表示环境是一个新的方法。由 于网络的并行结构，可在较短的时间内进行大量的计算。并 且不需要了解障碍物的过细信息．如形状、位置等 通过 学习可用树结构表示自由空问的基本框架，起、终点问路 径 可利用树的遍 历技术报容易地被找到 在机器人对环境的感知的过程中，可采用人】：神经嘲 络技术对 多传 感器的信息进 行融台 。由于单个传感器仅能 提 供部分不 完全 的环境信息 ，因此只有秉 甩 多种传感器 才 能提高机器凡的感知能力。 2 神经 网络在局部路径规射中的应 用 局部路径 规删足称动吝避碰 规划 ，足以全局规荆为指 导 利用在线得到的局部环境信息，在尽可能短的时问内
上传时间： 2022-02-12
上传用户：qingfengchizhu
嵌入式智能机器人平台研究摘 要：针对传统工业机器人采用的封闭式结构的局限性，在WindowsCE．NET系统基础上，通过剪裁定制 ，去 除冗余的功能，搭建嵌入式智能机器人平台．该智能机器人系统具有移动机器人需要的主要感知模块，并有丰富的 运动控制接口及驱动模块．同时 ，设计了多传感器数据融合 、轨迹规划、运动控制、无线网络通信 、图形人机界面等智 能机器人的测试软件和应用模块．该智能机器人平台具有模块化、易扩展、可移植、可定制、硬件体积小、功耗低、实 时性强、可靠性高等优点． 关键词：智能机器人平台；WindowsCE．NET；实时控制；自主机器人；双目视觉；语音识别引言(Introduction) 随着计算机技术 的快 速发展 ，机器 人技术也得 到了飞速发展．然而 ，现有机器人系统在硬件 和软件 开发方面虽然已经趋于成熟，但依然存在一些问题． 它们的硬件多是专用的，软件系统也多采用 Windows 2000或者 WindowsXP系统…．这些机器人系统 主要 存在以下一些缺点 ： (1)系统的实时性差．机器人控制系统是一个实 时性要求非常高的控制系统，作为一般桌面应用的 Windows和 Linux操作系统很难达到高实时性的要 求． ． (2)开放性 以及扩展性差．常见的机器人控制系 统存在的一个 问题就是 系统 的冗余大、开放性扩展 基金项 目：国家 自然科学基金 资助项 目(60475036) 收稿 日期 ：2005—05—16 性差，系统适用于特定的应用 ，不便于在硬件和软件 上进行扩展和剪裁． (3)软件的独立性差．软件结构及其逻辑结构依 赖于处理器硬件 ，难以在不同的系统 间移植． (4)缺少友好的人机交互界面． 2 系统概述(System description) 为促进当前智能机器人研究和应用，迫切需要 开发“具有开放式结构 的、模块化 、标准化 的嵌 入式 智能机器人平台”．这种智能机器人平台具
上传时间： 2022-02-12
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