機器人學導論（課堂PPT）機器人的定義機器人是一種能夠半自主或全自主工作的智能機器，具有感知、決策、執(zhí)行等基本特征。國際標準化組織（ISO）對機器人的定義為：機器人是具有一定程度的自主能力，可在其環(huán)境內(nèi)運動以執(zhí)行預定任務的執(zhí)行機構。從廣義上講，機器人可以是機械臂、移動機器人、人形機器人等不同形態(tài)。機械臂常用于工業(yè)生產(chǎn)線上的裝配、焊接等任務；移動機器人可在倉庫中進行貨物搬運；人形機器人則更接近人類的外形和行為模式，能在服務、教育等領域發(fā)揮作用。機器人的發(fā)展歷程機器人的發(fā)展可以追溯到古代，當時人們就已經(jīng)制造出一些具有簡單動作的機械裝置。古希臘工程師克特西比烏斯制造出了自動水鐘和會動的人形雕像。而現(xiàn)代機器人的發(fā)展始于20世紀中葉。1954年，喬治·德沃爾設計了第一臺可編程的機器人“尤尼梅特”，這被認為是現(xiàn)代工業(yè)機器人的開端。20世紀60年代，美國Unimation公司推出了第一臺工業(yè)機器人，并在通用汽車公司的生產(chǎn)線上得到應用。隨著計算機技術、傳感器技術和控制理論的不斷發(fā)展，機器人的功能和性能不斷提升。20世紀80年代，工業(yè)機器人開始大規(guī)模應用于汽車制造等行業(yè)。進入21世紀，服務機器人、特種機器人等新型機器人不斷涌現(xiàn)，機器人的應用領域也從工業(yè)擴展到了醫(yī)療、教育、家庭等多個領域。機器人學的研究內(nèi)容機器人學是一門多學科交叉的學科，涉及機械工程、電子工程、計算機科學、控制理論等多個領域。其研究內(nèi)容主要包括機器人運動學、動力學、控制、感知、規(guī)劃等方面。機器人運動學主要研究機器人的位置、速度和加速度等運動參數(shù)之間的關系，分為正向運動學和逆向運動學。正向運動學是根據(jù)機器人各關節(jié)的角度來計算末端執(zhí)行器的位置和姿態(tài)；逆向運動學則是根據(jù)末端執(zhí)行器的位置和姿態(tài)來求解各關節(jié)的角度。動力學研究機器人在運動過程中的力和力矩關系，考慮機器人的慣性、重力等因素，為機器人的運動控制提供理論基礎?？刂评碚撚糜谠O計機器人的控制系統(tǒng)，使機器人能夠按照預定的軌跡和速度運動。感知技術讓機器人能夠獲取周圍環(huán)境的信息，包括視覺、聽覺、觸覺等傳感器技術。規(guī)劃則是為機器人制定運動路徑和任務執(zhí)行策略，以實現(xiàn)高效、安全的操作。機器人的分類工業(yè)機器人工業(yè)機器人是應用于工業(yè)生產(chǎn)領域的機器人，主要用于完成重復性、高精度的任務。常見的工業(yè)機器人包括焊接機器人、裝配機器人、搬運機器人等。焊接機器人可用于汽車制造、航空航天等行業(yè)的焊接作業(yè)，具有焊接質(zhì)量高、效率快等優(yōu)點。裝配機器人能夠準確地將零部件組裝在一起，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。搬運機器人可在倉庫、工廠等環(huán)境中搬運貨物，減輕工人的勞動強度。工業(yè)機器人通常具有較高的負載能力和重復定位精度，其結(jié)構形式多為串聯(lián)機器人和并聯(lián)機器人。串聯(lián)機器人具有多個關節(jié)，通過關節(jié)的轉(zhuǎn)動或移動實現(xiàn)末端執(zhí)行器的運動；并聯(lián)機器人則由多個并聯(lián)的連桿機構組成，具有較高的剛度和運動速度。服務機器人服務機器人是為人類提供服務的機器人，應用于家庭、醫(yī)療、教育、餐飲等多個領域。家庭服務機器人包括掃地機器人、擦窗機器人等，能夠幫助人們完成家務勞動。醫(yī)療服務機器人可用于手術輔助、康復護理等方面。手術機器人能夠提高手術的精度和安全性，減少患者的創(chuàng)傷和恢復時間?？祻妥o理機器人可以幫助患者進行康復訓練，提高康復效果。教育服務機器人可作為教學工具，通過與學生的互動，激發(fā)學生對科學技術的興趣。服務機器人通常需要具備良好的人機交互能力和環(huán)境適應能力，能夠與人類進行自然的交流和協(xié)作。特種機器人特種機器人是用于特殊環(huán)境和特殊任務的機器人，如水下機器人、太空機器人、救援機器人等。水下機器人可用于海洋勘探、海底作業(yè)等任務，能夠承受高壓、低溫等惡劣環(huán)境。太空機器人可在太空環(huán)境中進行衛(wèi)星維修、空間站建設等任務，需要具備適應太空微重力、輻射等特殊條件的能力。救援機器人可在地震、火災等災害現(xiàn)場進行搜索、救援等工作，幫助救援人員尋找幸存者，提高救援效率。特種機器人通常需要具備高度的自主性和可靠性，能夠在復雜、危險的環(huán)境中獨立完成任務。機器人運動學正向運動學正向運動學是機器人運動學的基礎內(nèi)容，用于描述機器人從關節(jié)空間到笛卡爾空間的映射關系。對于串聯(lián)機器人，通常采用DH（DenavitHartenberg）方法來建立運動學模型。DH方法通過定義每個關節(jié)的坐標系，確定相鄰關節(jié)坐標系之間的變換關系。對于一個具有n個關節(jié)的串聯(lián)機器人，每個關節(jié)有一個對應的坐標系，通過依次計算相鄰坐標系之間的齊次變換矩陣，最終得到從基坐標系到末端執(zhí)行器坐標系的齊次變換矩陣。這個變換矩陣包含了末端執(zhí)行器的位置和姿態(tài)信息。例如，對于一個三自由度的平面機器人，通過DH方法可以得到其末端執(zhí)行器在平面直角坐標系中的坐標表達式，根據(jù)各關節(jié)的角度值，就可以計算出末端執(zhí)行器的具體位置。逆向運動學逆向運動學是正向運動學的逆問題，即已知末端執(zhí)行器的位置和姿態(tài)，求解各關節(jié)的角度。逆向運動學的求解通常比正向運動學更為復雜，因為可能存在多解、無解等情況。對于一些簡單的機器人結(jié)構，可以通過幾何方法求解逆向運動學問題。例如，對于二自由度的平面機器人，可以通過三角函數(shù)關系直接求解關節(jié)角度。對于復雜的機器人，通常采用數(shù)值方法求解，如牛頓拉夫遜法等。數(shù)值方法通過迭代的方式逐步逼近真實解，但需要注意初始值的選擇和收斂性問題。逆向運動學的求解對于機器人的軌跡規(guī)劃和運動控制至關重要，只有準確地求解出各關節(jié)的角度，才能使機器人按照預定的軌跡運動。機器人動力學動力學建模方法機器人動力學建模是研究機器人在運動過程中力和力矩關系的重要手段。常見的動力學建模方法有牛頓歐拉法和拉格朗日法。牛頓歐拉法是基于牛頓第二定律和歐拉方程，分別對機器人的每個連桿進行受力分析和運動分析，通過建立力和力矩的平衡方程，得到機器人的動力學方程。這種方法物理意義明確，直觀易懂，但對于多關節(jié)機器人，計算過程較為復雜。拉格朗日法是基于能量的方法，通過定義機器人的動能和勢能，利用拉格朗日方程推導出機器人的動力學方程。拉格朗日法的優(yōu)點是計算過程相對簡單，不需要對每個連桿進行詳細的受力分析，但對于復雜的機器人系統(tǒng)，拉格朗日函數(shù)的推導和求解也具有一定的難度。動力學方程機器人的動力學方程通常可以表示為一個非線性的二階微分方程，描述了關節(jié)力矩與關節(jié)角度、關節(jié)速度和關節(jié)加速度之間的關系。動力學方程包含了慣性項、科里奧利力項、重力項等。慣性項反映了機器人各連桿的慣性特性，與關節(jié)加速度有關；科里奧利力項考慮了連桿之間的相對運動產(chǎn)生的力，與關節(jié)速度有關；重力項則考慮了重力對機器人運動的影響。動力學方程是機器人運動控制的重要依據(jù)，通過對動力學方程的分析和求解，可以設計出合理的控制器，使機器人能夠準確地跟蹤預定的軌跡。例如，在機器人的軌跡跟蹤控制中，需要根據(jù)動力學方程計算出所需的關節(jié)力矩，以克服慣性、科里奧利力和重力的影響。機器人控制控制策略機器人的控制策略主要包括位置控制、速度控制和力控制。位置控制是最基本的控制策略，用于控制機器人的關節(jié)位置或末端執(zhí)行器的位置。通過反饋控制，將實際位置與期望位置進行比較，根據(jù)誤差調(diào)整控制信號，使機器人的位置逐漸接近期望位置。速度控制用于控制機器人的運動速度，通常在位置控制的基礎上增加速度反饋環(huán)節(jié)，使機器人能夠按照預定的速度運動。力控制則用于控制機器人與外界環(huán)境的相互作用力，例如在機器人進行裝配、打磨等任務時，需要精確控制機器人與工件之間的作用力。常見的力控制方法有阻抗控制、力反饋控制等。阻抗控制通過調(diào)整機器人的阻抗特性，使機器人能夠適應外界環(huán)境的變化，實現(xiàn)柔順的力控制?？刂破髟O計控制器設計是機器人控制的核心內(nèi)容，常見的控制器有PID（比例積分微分）控制器、模糊控制器、神經(jīng)網(wǎng)絡控制器等。PID控制器是一種經(jīng)典的控制器，通過比例、積分和微分三個環(huán)節(jié)對誤差進行處理，產(chǎn)生控制信號。PID控制器具有結(jié)構簡單、易于實現(xiàn)等優(yōu)點，在工業(yè)機器人控制中得到了廣泛應用。模糊控制器是基于模糊邏輯的控制器，能夠處理不確定性和非線性問題。通過模糊規(guī)則的制定，將輸入的誤差和誤差變化率轉(zhuǎn)化為模糊輸出，再經(jīng)過模糊推理和反模糊化得到控制信號。神經(jīng)網(wǎng)絡控制器則是基于神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應控制器，能夠自動學習和適應機器人系統(tǒng)的非線性特性。神經(jīng)網(wǎng)絡控制器通過對大量數(shù)據(jù)的學習，建立輸入與輸出之間的映射關系，實現(xiàn)對機器人的精確控制。機器人感知傳感器技術機器人的感知主要依靠各種傳感器，常見的傳感器包括視覺傳感器、聽覺傳感器、觸覺傳感器、激光雷達等。視覺傳感器是機器人最重要的傳感器之一，能夠獲取周圍環(huán)境的圖像信息。通過圖像處理和計算機視覺技術，機器人可以識別物體的形狀、顏色、位置等信息。常見的視覺傳感器有攝像頭、深度相機等。聽覺傳感器可用于語音識別和聲音定位，使機器人能夠與人類進行語音交流。觸覺傳感器能夠感知機器人與外界物體的接觸力和表面特性，為機器人的操作提供反饋信息。激光雷達通過發(fā)射激光束并測量反射光的時間，獲取周圍環(huán)境的三維點云數(shù)據(jù)，可用于機器人的導航和環(huán)境建模。環(huán)境感知與建模機器人通過傳感器獲取的環(huán)境信息需要進行處理和分析，以實現(xiàn)環(huán)境感知和建模。環(huán)境感知是指機器人對周圍環(huán)境的理解和認知，包括物體識別、障礙物檢測等。通過對傳感器數(shù)據(jù)的處理，機器人可以識別出環(huán)境中的物體，并判斷其是否為障礙物。環(huán)境建模則是將感知到的環(huán)境信息轉(zhuǎn)化為數(shù)學模型，常見的環(huán)境模型有地圖模型、拓撲模型等。地圖模型是最常用的環(huán)境模型，包括柵格地圖、概率地圖等。柵格地圖將環(huán)境劃分為一個個小的柵格，每個柵格表示一個環(huán)境狀態(tài)，如障礙物、自由空間等。概率地圖則考慮了傳感器數(shù)據(jù)的不確定性，用概率分布來表示環(huán)境狀態(tài)。拓撲模型則是用圖的形式表示環(huán)境的拓撲結(jié)構，用于機器人的路徑規(guī)劃和導航。機器人規(guī)劃路徑規(guī)劃路徑規(guī)劃是機器人規(guī)劃的重要內(nèi)容，用于為機器人尋找一條從起始點到目標點的無碰撞路徑。常見的路徑規(guī)劃算法有A算法、Dijkstra算法、RRT（快速隨機樹）算法等。A算法是一種啟發(fā)式搜索算法，通過引入啟發(fā)函數(shù)，在搜索過程中優(yōu)先選擇最有可能到達目標點的路徑，提高搜索效率。Dijkstra算法是一種廣度優(yōu)先搜索算法，能夠找到從起始點到目標點的最短路徑，但搜索效率較低。RRT算法是一種基于隨機采樣的路徑規(guī)劃算法，通過隨機采樣和樹的擴展，快速地探索環(huán)境空間，找到可行的路徑。RRT算法適用于復雜環(huán)境下的路徑規(guī)劃，具有較高的搜索效率和魯棒性。任務規(guī)劃任務規(guī)劃是為機器人制定任務執(zhí)行策略，包括任務分解、任務調(diào)度等。任務分解是將一個復雜的任務分解為多個簡單的子任務，以便機器人能夠逐步完成。例如，在機器人進行裝配任務時，將裝配過程分解為取件、搬運、安裝等子任務。任務調(diào)度則是根據(jù)任務的優(yōu)先級和機器人的資源情況，合理安排任務的執(zhí)行順序。通過任務調(diào)度，提高機器人的工作效率和資源利用率。任務規(guī)劃需要考慮機器人的能力、環(huán)境約束和任務要求等因素，確保機器人能夠高效、安全地完成任務。機器人的應用案例工業(yè)應用案例在汽車制造行業(yè)，工業(yè)機器人得到了廣泛應用。例如，在汽車焊接生產(chǎn)線中，焊接機器人可以快速、準確地完成汽車車身的焊接任務。通過編程控制，焊接機器人能夠按照預定的焊接軌跡和參數(shù)進行焊接，保證焊接質(zhì)量的一致性和穩(wěn)定性。在電子制造行業(yè)，裝配機器人可以將微小的電子元件精確地裝配到電路板上，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。在食品加工行業(yè)，搬運機器人可以將食品從一個加工環(huán)節(jié)搬運到另一個加工環(huán)節(jié)，實現(xiàn)食品加工的自動化生產(chǎn)。服務應用案例在家庭服務領域，掃地機器人已經(jīng)成為許多家庭的必備家電。掃地機器人通過激光雷達或視覺傳感器對家庭環(huán)境進行感知和建模，規(guī)劃清掃路徑，自動完成地面清掃任務。在醫(yī)療服務領域，達芬奇手術機器人是一種先進的手術輔助機器人。醫(yī)生可以通過操作控制臺，遠程控制手術機器人的機械臂進行手術操作。手術機器人具有高精度、高穩(wěn)定性等優(yōu)點，能夠提高手術的成功率和安全性。在教育服務領域，一些教育機器人可以通過語音交互、游戲等方式，為學生提供個性化的學習服務，激發(fā)學生的學習興趣和創(chuàng)造力。特種應用案例在水下探測領域，水下機器人可以下潛到深海進行海洋資源勘探和科學研究。水下機器人配備了各種傳感器和探測設備，能夠獲取海底地形、海洋生物等信息。在太空探索領域，太空機器人可以在國際空間站進行設備維護和實驗操作。太空機器人需要具備高度的自主性和可靠性，能夠在太空微重力、輻射等惡劣環(huán)境中完成任務。在救援領域，救援機器人可以在地震、火災等災害現(xiàn)場進行搜索和救援工作。救援機器人能夠進入危險區(qū)域，通過視覺、聽覺等傳感器尋找幸存者，并將相關信息傳遞給救援人員。機器人學的發(fā)展趨勢智能化未來的機器人將越來越智能化，具備更強的自主決策能力和學習能力。通過人工智能技術的應用，機器人能夠自動學習和適應環(huán)境的變化，更好地完成各種任務。例如，機器人可以通過深度學習算法對大量數(shù)據(jù)進行學習，提高對物體的識別和分類能力。智能化的機器人還能夠與人類進行更加自然和高效的協(xié)作，實現(xiàn)人機共融。人機協(xié)作人機協(xié)作將成為機器人發(fā)展的重要方向。未來的機器人將不再是孤立的工作單元，而是能夠與人類進行緊密的協(xié)作。例如，在工業(yè)生產(chǎn)中，人機協(xié)作機器人可以與工人共同完成任務，提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。人機協(xié)作機器人需要具備良好的安全性能和人機交互能力，能夠感知人類的意圖和動作，實現(xiàn)安全、高效的協(xié)作。多機器人協(xié)作多機器人協(xié)作是指多個機器人之