机器人范文10篇

机器人范文篇1

关键词：STEM教育；中学机器人活动；影响；策略

随着时代教育的发展，培养学生的创新意识和能力已经成为一个国家教育竞争力的决定性因素。中学机器人活动模式要注重发掘学生的多项智能，教师要在教学中培养学生发现问题和解决问题的能力，在团队合作中养成独立思考能力的习惯。

一、中学生机器人竞赛对中学生综合素质发展的影响

机器人涉及到电子、机械、计算机以及人工智能等科学领域，直接面对的是科技前沿，加之机器人的应用广泛，通过开展机器人竞赛可以有效提高中学生对所学知识的应用能力，在实践中加深对所学知识的深入理解。中学生处于青春期，精力旺盛，喜欢新鲜事物，而机器人比赛可以激发学生学习科学的兴趣和动力，并在实践中活学活用。尤其是STEM教育中的科学素养，意在于让学生运用科学知识(如物理、化学、生物科学和地球空间科学)理解自然界并参与影响自然界。而数学素养是学生发现、表达、解释和解决多种情境下的数学问题的能力。这些重要素质都可以通过参与机器人比赛帮助学生得到提高，比单纯地通过课堂考试检验学生的学习情况要科学有效得多。

二、基于STEM教育的中学机器人活动开展策略

(一)注重机器人活动模式的优化。机器人比赛和活动需要在不断参与和认识中，围绕着机器人比赛的目的和形式，对机器人活动进行优化，保障中学生把主要精力都放在机器人的设计和创新方面。比如我校开展的机器人竞赛项目，就有RCJ机器人足球赛、RCJ机器人救援赛、FRC机器人工程挑赛、FLL机器人工程挑战赛、机器人基本技能挑战赛以及机器人智能搬运比赛等，每一项机器人竞赛项目对学生的科学素养、技术素养、工程素养和数学素养都有不同的要求，需要学生根据自己的专长设计制作自己的机器人去参加感兴趣的机器人竞赛，而不能眼高手低，对什么都感兴趣，那样学生既浪费了很多精力，科学素养等方面的能力也得不到有效的开发。(二)注重机器人活动模式的分工。机器人活动不可能依靠一个人独立完成，而是大家必须在基于STEM教育的中学机器人活动模式研究曾繁均(广东省深圳市深圳实验学校518028)一起集思广益，对机器人活动的整个流程既要心中有数，也要注意分工。教师要保障每位学生既能深入参与到机器人活动之中，也能够让每位学生发挥智能的专长。有的学生科学素养比较好，可以在机器人的设计上发挥自己的优势；有的学生动手操作能力比较强，就可以在机器人的组装和调试等方面充分发挥自己；有的学生独立思考能力比较优秀，解决问题的能力比较强，那么就可以在交流和探讨中把自己的认识和理解应用在解决各种问题之中。教师通过分工，机器人活动才能得到高效开展，也使学生在比赛中取得好成绩。(三)注重机器人活动模式的练习。机器人活动和比赛考验的是学生的综合科学智力，需要学生和教师付出大量的精力去钻研和实践，难度可想而知。因此在学习开发机器人的过程中，就需要教师和学生深入理解机器人的各种理论，在此基础上多加练习，只有在反复试验和练习中，学生的机器人素养才能得到有效的提高。在练习中，通过模拟实际的机器人比赛形式，提高学生的信心和应战能力。深圳有很多机器人公司，无论是在机器人设计还是机器人比赛中都有很多值得中学生去学习的经验。这些经验，学生可以通过观看视频讲座或者去公司现场观摩，增强自身的机器人素养，并在练习中逐步提高认知，建立对机器人的整体感知。比如“会开口微笑的机器人”“会做早操的机器人”“会写作业的机器人”“会炒菜的机器人”等，虽然只是一些简单的动作，但是包含着很多科学知识，凝结着研究者很多的耐心和智慧。尤其是在一些关键环节上，学生对一个知识点理解不到位，就可能无法完成这些貌似简单实则复杂的动作。而只有在不断地模拟练习中，学生才会一步一步靠近这些目标，并在实现这些目标的同时，不断提高参加机器人比赛的兴趣，从而使机器人活动成为学生综合能力的反映。

随着机器人活动在中学校园的常态化发展，机器人比赛在培养学生的综合素质等方面的作用一定会得到越来越多人的认可。中学机器人活动模式需要教师本着以人为本的教学理念，深入钻研STEM教育的内涵和价值，不断推进和加强STEM教育在机器人活动和比赛中的指导意义，拓展视野，把科学知识和科技应用结合起来，培养学生热爱科学、报效科学、献身科学的精神和志向。

参考文献：

[1]张瑞芳.西安市中学机器人教学的开设现状与发展对策研究[D].陕西师范大学，2016.

机器人范文篇2

关键词：意象仿生；医疗服务机器人；造型设计

1意象仿生概述

意象仿生不同于其他仿生通过视觉、触觉等感知进行模仿，而是通过人类对自然经验进行“神”或“形”的研究，让用户产生一定的生理或心理的反应，达到情感上的共鸣。从意象仿生的映射模式研究产品造型，高小针等人[1]用大象作为仿生对象，通过眼动实验分析产品外观，将产品外观和大象的特征进行融合。陈金亮等人[2]利用语义差分法将用户的意象进行分析，从而获得用户的意象需求，结合用户需求设计出产品。张阿维等人[3]在产品意象评价中结合熵权法获得产品要素的权重，根据权重值与生物对象进行融合的仿生设计。综上所述，国内的相关研究均体现出意象仿生的映射关系，但未达到映射关系的完整性。意象仿生的映射关系是根据用户意象、仿生对象和产品设计要素三者之间相互作用，最后使仿生对象和产品相融合的过程[4]。本文从用户意象中确定仿生对象，再达到仿生对象和产品设计要素的融合，最终实现设计目标，是对意象仿生映射关系的深化和补充。

2医疗服务机器人概述

服务机器人是机器人市场上发展持续上升的一个新兴产业。虽然到目前为止没有一个严格的定义，但是服务机器人的主要任务是服务于人，根据服务的环境、对象和特殊情况而定，服务机器人的类型可分为家用型服务机器人、专业型服务机器人和娱乐型服务机器人。现市面上的医疗服务机器人是属于专业型的服务机器人，主要应用在医疗场景中，根据功能需求的不同设计出不同造型的医疗服务机器人。专业型的服务机器人有康复机器人、手术机器人、医疗辅助服务机器人等，而本文是针对专业型的医疗辅助类服务机器人进行造型设计研究，提升用户在就诊过程中的体验，满足用户的情感需求。

3基于意象仿生的医疗服务机器人造型设计意义

现市面上的医疗服务机器人外观造型大多给人以冰冷和严肃的感受。用户在使用产品的过程中，不仅对功能有相应需求，而且对产品外观美感也存在一定的需求。基于意象仿生的医疗服务机器人造型设计，有利于提升医疗服务机器人外观造型，使用户产生共鸣，从而满足用户的情感体验需求。从三个层面来看本文的研究意义，在理论层面上，把意象仿生的相关理论应用于医疗服务机器人造型设计上，为类似的产品设计提供理论基础；在方法层面上，采用用户意象、仿生对象和产品属性三者之间耦合性的意象仿生设计方法，是对意象仿生设计方法的创新；在应用层面上，采用意象仿生设计出来的产品造型可以使用户产生亲切感，有利于减轻用户在就诊过程中的压力，促进情感上的体验，并直观地传递其象征意义。

4基于意象仿生的医疗服务机器人造型设计流程

4.1明确设计目标。医疗服务机器人设计目的是为了产品造型符合用户需求，让用户在意识上达到共鸣。因而采用意象仿生使产品造型变得柔和，并匹配用户熟知的生物进行仿生，增加用户对产品的熟悉感和亲切感，达到医疗服务机器人对用户意识产生积极影响的效果。4.2确定生物仿生对象。为了准确获得仿生对象，先建立感知词汇资料数据库，可以通过网络和期刊等各种相关文献进行初步搜集，从中挑选出和医疗服务机器人相关的词，去除和实验不相关的词，最后筛选得出60个词汇。接着召集医疗服务机器人设计师、医护人员和就诊病人对60个词汇进行筛选打分。最终得出10个得票最高的词汇是美观的、可爱的、协调的、有趣的、科技的、柔和的、简单的、独特的、亲切的、直观的。将设计师提供的具有代表性医疗服务机器人做成样本，运用语义差分法对这8个样本进行分析。用8个样本分别对30名用户进行问卷调查，得出用户对医疗服务机器人的感性意象词是可爱的、美观的、亲切的和有趣的。因此，仿生生物对象的选取可以从这些词汇中进行范围确定。用网络和文献查找的方式寻得仿生基因数据库[6]，根据数据库里面找出对应的意象词汇得出：意象词汇对应的生物是企鹅。4.3仿生对象生物外形与产品造型要素融合。1)分析生物外形特征。通过网络和动物期刊等方式，选取26张企鹅动态照片作为研究样本。并构建语义量化表，把26张企鹅动态样本与得出的4个意象词相结合。共发放45份调查问卷，实际得到38份调查问卷，其中医疗服务机器人设计的专业人员有20份，非医疗服务机器人设计的专业人员18份，归纳出企鹅外形结构及类目，如表1。用熵权法来计算出企鹅外形各部分的权重。将26个样本和4个意象词对于38份调查问卷结果进行统计处理，构建出数据标准化，因此得出26个样本的信息熵值和权重值。并根据样本的信息熵值和权重值得出4个感知意象词权重值。把26张研究样本基于4个感知意象词汇的综合评价值，以及企鹅外形各部分类目转化为适于数量化一类理论处理的数据，以及根据各项指标的加权值得出生物外形各部分和类目之间的对应关系数据。并根据对应关系数据可得知生物外形各部分的优先顺序是身体、头部、脚部、翅膀和啄部。2)确定产品造型要素的主次。运用眼动实验确定用户对目前市场已有的产品各部分注意时长情况。采用眼动仪进行测试，眼动仪型号为TobiiT20，采样频率是120Hz。眼动仪可记录人眼注视的位置及眼睛运动轨迹，这样可以直观了解到被试者对研究目标不同部位的关注程度。实验素材是根据网络和现有市场上各品牌的医疗服务机器人，通过专业人员对各品牌产品分析与讨论，挑选出有代表性的样本。实验对象均无近视、色盲与色弱等特殊情况。依据得出的数据和访谈结果进行整合，使用SPSS软件处理得到眼动实验参数。因此，医疗服务机器人造型设计认知重要性从主次顺序依次为屏幕、机身部分、监测装置、行走部分、调节装置和麦克风装置。3)根据仿生对象生物外形特征的分析和医疗服务机器人造型要素的主次，将两者的各部分进行融合，得出的结果如表2。从用户意象里确定仿生对象，是意象仿生设计的第一次映射。将医疗服务机器人的造型要素和企鹅的外形特征进行融合，得出新的产品造型，是意象仿生设计的第二次映射。意象仿生不是完全照搬生物原型，而是模仿生物的形态特征或行为情态，用生物的抽象形态激起用户的共鸣。利用对医疗服务机器人的外观设计，唤起用户对企鹅的联想，从产品的外观相似神态中就可产生亲切感和熟悉感，拉近用户与产品之间的距离。4.4设计方案。从生物的形态特征上进行大概身形的勾勒，通过对原生物体型的变形和转换，可以得出六种医疗服务机器人的设计草图，选择其中三种方案进行深入设计，初步定出其他结构，如图1。根据三种方案草图进行细节设计的深化，对产品色彩方案的选择上也是关键环节，为此保留原生物的大体色彩黑色和白色，可以选择以白色或者黑色为主要产品色彩。因为医疗机器人的材质设计要具有质感、现代感和科技感，所以辅色上可以搭配灰白色或蓝色进行协调。

5结语

本文研究了基于意象仿生的医疗服务机器人造型设计，提升了医疗服务机器人外观造型，同时能满足用户在使用过程中的情感体验。在产品造型自上而下的设计流程中，从确定产品设计目标到最后方案的形成，采用语义差分法得出用户意象，根据用户意象在仿生数据库里面找出仿生对象，把生物的外形结构进行拆分，针对生物各部分和产品造型要素进行融合得出设计方案，希望为类似的产品造型设计提供参考。

参考文献

[1]高小针，张阿维．基于眼动实验的高压电机意象仿生设计[J]．西安工程大学学报，2018，32（03）：330-335．

[2]陈金亮，赵锋，李毅，等．基于感性工学的产品设计方法研究[J]．包装工程，2019，40（12）：162-167．

[3]张阿维，高小针，陈彦蒿，等．基于认知耦合的产品造型仿生设计研究[J]．机械设计，2018，35（06）：120-124．

[4]李雄，苏建宁，陈彦蒿，等．产品意象造型设计应用研究进展[J]．包装工程，2019，40（8）：1-9．

[5]陆冀宁．仿生设计中生物形态特征提取浅析[J]．装饰，2009，52（01）：136-138．

机器人范文篇3

[关键词]PLC移动机器人运动控制

一、PLC的主要优点

1.灵活通用。PLC是通过存储在存储器中的程序实现控制功能的，如果控制功能需要改变的话，只需要修改程序以及改动极少量的接线即可。

2.可靠性高、抗干扰性强。PLC采用的是微电子技术，大量的开关动作是由于无触点的半导体电路来完成，因此不会出现继电器控制系统中的接线老化、脱焊、触点电弧等现象。如洗衣机。

3.编程简单、使用方便。用微机实现控制，使用的是汇编语言，难于掌握，要求使用者具有一定水平的计算机硬件和软件知识。而PLC采用面向控制过程、面向问题的自然语言编程，容易掌握。

4.接线简单，功能强，体积小、重量轻、易于实现机电一体化。

二、PLC在移动机器人上的应用

采用PLC技术的移动机器人的结构框图PLC源于继电控制装置，其初衷就是替代继电器，并增强其相应功能。所以，它的特长就是处理逻辑量。使用它，能够方便地对离散生产过程的顺序进行控制。

下面就分别介绍这五大功能在移动机器人上的应用:

1.顺序控制(开关量控制)。它的目的就是，根据有关开关量的当前与历史的输入状况，产生所要求的开关量输出，以使系统能按一定顺序工作。

学会用PLC去实现这个控制就得学会编写实现这个控制的程序。而这个控制程序设计方法基本上有两类:一是用逻辑处理方法，用组合或时序逻辑综合，进行输入、输出变换；另一是用工程方法设计，按不同要求输出控制命令。

工程设计可使用分散、集中或混合的算法实现控制。

集中原则(命令原则):其控制命令是由集中控制器发出。这集中控制器就是PLC程序产生的顺序输出的命令。因此可以用在采用步进电机控制的移动机器人上。

分散原则(反馈控制原则):其控制命令是由分散信号提供。如果把控制输出比喻为发命令，分散控制发出命令的内容及时刻，则是由分散动作完成反馈信号决定。

分散控制的优点是，有反馈，若收不到反馈信号，后续的命令不会出现，可使所控制的系统能安全、可靠地工作。因此可以用在由伺服电机控制的移动机器人上。

2.过程控制(模拟量控制)。一般讲，过程控制要用到模拟量。模拟量一般是指连续变化的量，如电流、电压、温度、压力等物理量。而这个模拟量要能被PLC处理，必须离散化、数字化。PLC处理后，还要锁存并转换为模拟输出。为此，要配置A/D模块，使模拟量离散化、数字化；及D/A模块，使数字量锁存并模拟化。

PLC进行过程控制的目的是根据有关模拟量的输入状况，产生所要求的模拟量输出，以使系统能要求工作。

过程控制的类型很多。主要有两类:闭环，开环。

闭环控制:传感器监测调节量，并传送给A/D模块。后者使其离散化、数字化。PLC程序再参考要求值，对其进行处理，进而经D/A模块、执行器作用到被控对象上。对于移动机器人主要是控制关节角度和电机的运行速度。关节角度是模拟量，电机如采用伺服电机就必须采用闭环控制方式。

开环控制:传感器监测扰动量，PLC程序依扰动量与调节量间的关系产生控制量，进而再通过摸出模块、执行器作用到被控对象上。其目的是在干扰量作用于系统的同时，这个控制量也作用于该系统，以克服干扰对系统的不利影响。在移动机器人上一般也可以采用开环控制，此时电机基本采用步进电机。

在生产中，有时要求若干变量间保持一定的比例关系，比如两个电机对机器人本体的转角控制。比值控制有开环、闭环及多变量比值等。

过程控制用中还有均匀控制。目的是保证左右两轮的速度得以平衡，以达到直线运动的目的。

3.运动控制(脉冲量控制)。主要指:对工作对象的位置、速度及加速度所作的控制。可以是单坐标即控制对象作直线运动；也可是多坐标的，控制对象的平面、立体，以至于角度变换等运动。有时，还可控制多个对象，而这些对象间的运动可能还要有协调。

利用该特点PLC运动控制可用闭环，也可用开环。因此可以在机器人进行开环(步进电机)、闭环(伺服电机)的运动控制。

4.信息控制。也称数据处理，是指数据采集、存储、检索、变换、传输及数表处理等。

随着技术的发展，PLC不仅可用作系统的工作控制，还可用作系统的信息控制。

在移动机器人上，可以进行对它的信息控制。对机器人的各种内部参数(角度、速度、位移等)、外部参数(定位)进行采集、处理、记录。并在数据显示屏上实时显示。同时，当计算机与其通讯时，还可将其传送给计算机，再由计算机作进一步处理、存储、报表打印及显示。

5.远程控制。是指对系统的远程部分的行为及其效果实施检测与控制。PLC有多种通讯接口，有很强的联网、通讯能力，并不断有新的联网的模块与结构推出。所以，PLC远程控制是很方便的。公务员之家

PLC与智能传感器、智能执行装置(如变频器)，也可联成设备网。也可通讯，交换数据，相互操作。可联接成远程控制系统，系统范围面可大到几十、几百公里或更大。这种远程控制，既提高了控制能力，又简化了硬件接线及维护。

机器人范文篇4

关键词:图像处理；机器视觉系统；灰度处理科技

随着时代迅速发展，而机器人的发展至今已有近百年历史，在医学领域，医用机器人进行辅助甚至代替人类对病人进行诊断与手术。在工业领域，机器人代替人类对产品进行检验和包装。除此之外机器人在军事领域也有所应用，如帮助军人观察战场、辅助射击等作用。其中，机器视觉系统是利用数字摄像头采集各类信息，通过中心处理器对图像数据进行分析处理，得到图片中的有用信息，帮助人们完成繁琐单调的工作。机器视觉技术在发展的同时也紧跟社会发展潮流，从热门的PS到现在的人脸识别技术，逐渐走向人工智能化，为人们的生活增添更加便捷的通道，本文将会对机器视觉系统的硬件和软件分别进行描述。

1硬件结构

1.1设计理念。机器视觉系统赋予机器人视野，可以快速分析、分辨、处理复杂图像上的信息数据。基于此机器人的应用得到拓宽，减少了人类处理繁琐工作的时间，让我们的生活更加便利高效。在制药方面，药品的生产过程需要严格的管理控制和质量控制，而机器视觉系统可以实现这一系列繁琐的操作，维护患者的生命安全。在激光加工方面，激光加工技术与机器视觉技术相结合，使加工变得更加精准，降低了加工成本，而机器视觉系统由光源、镜头、相机、图像采集卡、图像处理系统五大部分构成。1.2光源。光源是机器视觉系统的重要结构之一。在不同的情况下对光源的种类都有着不同的要求。一般为热辐射电源、气体放电光源源、固体放电光源、激光器四类。光源当中最常使用的是LED，而LED又因为形状不同又分为许多钟类，比如当我们进行显微镜照明时我们使用环形光源，突出物体的三维信息。对透明物体划痕检测时使用背光源，突出物体外形轮廓特点。不限于上文中所提到的LED，在不同场景下选择合适的光源才能采集到有效的图片信息。1.3镜头。镜头是机器视觉系统图像采集的重要组件，它就如同人类的眼球一样，来观察被测物的距离和范围。它的类型有标准、远心、广角、远摄和近摄等。人们根据物距、拍摄范围、光圈、焦距等条件进行选择。1.4相机。相机是图像采集的核心组件，通过感光元件将光信号转换为电信号，实现光线与数字信号的转换，采集到原始图像。根据分类方法的不同，相机也被分为多种。按照芯片来分类，最常见的是CCD摄影机和CMOS摄影机两种类型，它们都是进行光电转换的数字摄像头，但是由于芯片类型的不同，处理能力也有些不同，CMOS的技术相对与CCD更节能，效率更高，但成本上更加的昂贵。1.5图像采集卡。图像采集卡是图像处理部分不可或缺的一部分，视频信息的处理方面图像采集技术必不可少它将图像数字化，将它以数据文件的形式保存在电脑中的硬盘里。图像的采集一般是依靠众多感光元件，如清晰度为1080×720时，感光元件上横排有1080个感光元件小矩形，纵边上有720个小矩形，等待收集光线强度。由于感光原件接受的光照强度的敏感性不同，使它们的电阻跟着发生改变，所以它们产生的效果也会有所差异，从而来得到初始图像。而组成图片的像素越大，图像越清晰，形成人们所说的高清图片[1]。1.6图像处理系统。在机器视觉系统当中，图像处理系统的作用是通过图像采集卡得到的图像数据进行一系列的分析处理，从而得到想要的信息。图像的处理过程如图1，首先是通过图像采集卡等采集图片信息，将光信号转换为电信号。将数字图片传输至处理器进行灰度处理，即将我们所感兴趣的部分变成白色，不感兴趣的部分变成黑色，从而区分我们所需要与不需要的部分。但在得到二值化图像后在目标物体周围会有一些噪点，影响后续判断物体边缘的数值。为了消除这些噪点，我们利用图像腐蚀和膨胀处理/滤波处理，腐蚀细化目标物体，再经过卷积运算放大目标物，去除噪点，实现边界检测、图像增强的效果。经过与数据库对比得到视野里目标物的准确信息，基于此进行后续执行的判断与运行[1-2]。

2机器视觉的应用

2.1军事领域。在军事领域中，机器视觉系统在航空、航天、追踪等方面起着非常重要的作用。空军主要利用无人机完成空中任务，如目标锁定、精准歼灭的工作。在高空、移动的情况下，通过配合红外传感器，实时回传图片信息，与数据库的目标物体进行匹配，相似度极高且检测到强烈的红外信号，则判断该地区有非法核武器等敌方信息，对目标物体进行精准打击。减少人员损失，提高作战精准水平。在执行无人机高空侦查任务时，高分辨率的图片采集与分析处理有利于我们随时监控周边环境，防止敌军入侵的同时观测敌方的日常运行。2.2工业领域。在工业领域，重复机械的产品质量检查耗费大量人力成本，且处理速度慢，受天气、身体状态、工作时长等干扰因素的影响。而机器人视觉系统不受各干扰因素的影响，且拥有优秀的处理系统，在短短几秒迅速分辨出大批量产品的质量缺陷，快速且准确。计算得出，工业上机器人视觉分拣系统一天可完成500工人的工作量，大幅度提升生产的效率，解放劳动力。工业视觉机器人可以不断学习，各个机器人之间通过网络就可以迅速刷新知识，不断学习与巩固，减少出错环节，提高精准度，相当于拥有无数可复制的资深检察员。不仅在检查的工作岗位上，工厂智能机器人在流水线上也可利用机器视觉定位快速定位进行抓取，迅速分析物料并进行加工等操作[3]。2.3民用领域。在民用领域，机器视觉识别技术的运用范围是非常广泛的，在人脸验证、安保、交通等方面都有着深入接触。我们在保安室的电脑上就可以看到，计算机通过拍摄的图片得到进出车辆的车牌号，并自行对比该车辆是否为小区入档的车牌号，计算出车辆进出该区域相隔多久时间等。在一定程度上简化了车辆进出流程，为车辆进出提供安全、快速的通道。当进入机场检票时，自动检票机将人脸与身份证照片进行对比核实，迅速准确地进行判断，节约人力成本，加快机场安检速度。此外，在追捕嫌疑犯时使用摄像头实时检测，将各类摄像头拍下的照片与数据库里的犯人照片进行对比与相似度分析，从而在茫茫人海中识别罪犯，进行逮捕[4]。

3结论

本文主要对机器人视觉的硬件组成与图像处理流程进行说明，并介绍机器人视觉在民用、军用、工业领域的具体应用，通过对机器人视觉构造的理解与当前应用现状的分析，找出机器人视觉发展的难点，积极推动机器人视觉的应用，建设智能化工厂、智能化军队、智慧城市。我国的机器视觉技术起步较晚，国外相比还有较大的差距，最明显的差距在于当前机器视觉领域的人才稀缺。我国的机器人视觉系统应用范围还不广泛，稳定性不高。而在图片数据库领域也是引入的国外图片处理数据库，还未建立起自己的一套应用体系。随着国家政府的重视，相关的标准、规范逐渐完善，机器人视觉系统的研发创新也将愈加热烈。这也将不断推动我国的机器视觉技术的发展，使我国的机器人视觉系统的设计应用更加广泛，充分解放劳动力，建设更智能化的工厂、社会、城市。

参考文献

[1]梅啟成.基于深度学习的商品图像识别方法研究[D].广州：广东工业大学，2018.

[2]蒋伟.基于图像处理技术的工业分拣机器人研究与应用[D].乌鲁木齐：新疆大学，2018.

[3]曾志伟.基于机器视觉的工业机器人定位抓取技术的研究[D].广州：广东工业大学，2018.

机器人范文篇5

1.1产品结构分析。驾驶舱整体焊合由10大件组成，分别为后风窗下横梁组合、后尾板组合、尾部立梁组合（左右各1件）、挡泥板组合（左右各1件）、后地板组合、前围组合、地板梁组合、前地板组合。1.2焊接要求及焊缝数量。（1）产品焊后技术要求：①焊后安装面配合面单点位置公差±1mm，其余零部件型面单点位置公差±1.5mm，焊后对角线尺寸公差不大于3mm，各定位孔孔距间距公差±1mm；②焊缝外形应均匀，表面光滑平整，不允许有夹渣、咬边等焊接缺陷。（2）焊接参数。电流150～180A，电压21～25V，气流量10～15L/min。（3）焊接采用纯CO2气体保护焊的方式，CO

2气体采用

集中供气方式；后期切换富氩混合气。（4）除尾部立梁处需周圈焊接外，其余均为断续焊，焊缝为角焊缝或喇叭型焊缝，每段焊缝长度20mm，角焊缝焊脚为3。正反面焊缝数量如下：正面焊缝：塞焊缝21处，塞焊孔直径8；角焊缝77段（其中2段30长、2段180），焊缝总长1880。反面焊缝：角焊缝75段（其中6段30长、2段180），焊缝总长1880。2系统组成由两个弧焊接机器人、两个焊接电源、两套行走机构、一个变位机、一套地板组装夹具、一套焊接夹具、一个吊具、一个暂存工作台、两套独立除尘系统、电气控制系统、安全设备系统等部分组成，实现地板焊接、补焊机器人完成，取代人工焊接。

3工位介绍

（1）从左至右依次为组装工位、缓存工位、补焊工位。（2）组装工位焊接工件正面焊缝及其他需要连接散件的焊缝。（3）补焊工位焊接工件反面焊缝及其他可达剩余焊缝。（4）两个机器人布置在工位两侧，同时在同一工位进行焊接工件。

4工作流程

（1）人工在系统西侧按动组对工装上件按钮，组对工装移动到最西侧，且组对工装处于打开状态。（2）人工将10个分部件放至组对工装相应部位上。（3）人工按动夹紧按钮，组对工装夹紧分工件并组成整体。（4）人工按动送件按钮，组对工装移动至焊接位置。（5）组对工装移动至焊接位置后，检测开关发出指令，相应工位除尘罩摆动至组装工位正上方，吸尘主机开启工作。（6）除尘系统开启后，预约两个机器人同时移动至组焊工位进行焊接工件正面焊缝；（正常焊接时此时间段人工将补焊工位焊接完成的工件卸下送出，并将缓存工位待焊工件吊运至补焊工位变位机上，并按动补焊工位夹紧按钮，焊接夹具自动夹紧工件等待机器人焊接）。（7）工件正面焊缝焊接完成，机器人移动至补焊工位进行焊接工件反面焊缝，组装工位吸尘罩移开，吸尘主机停止工作，补焊工位吸尘罩摆至工位正上方，吸尘主机开启工作。（8）人工按动松开按钮，组对工装打开，按动上升按钮，底部举升机构举起工件，按动西弧光栏下降按钮，西侧弧光栏下降，东侧弧光栏同时上升，人工操作吊具吊起工件移送至缓存工位，并按动西弧光栏上升按钮，西弧光栏、东弧光栏下降。（9）人工按动下降按钮，底部举升机构回至初始位置，并重复前述组装工位上件动作（1）～（6）。（10）机器人在组装工位焊接时，人工按动补焊工位松开按钮，将焊完工件从焊接夹具上卸下，吊运缓存工位工件至补焊工位变位机上并按动补焊工位夹紧按钮，预约机器人焊接，重复步骤（7）。

5组装夹具系统介绍

（1）组装夹具示意图（如图2）。（2）组装夹具结构特点：①与底部移动底座之间可实现快拆快装，可实现后期增加不同产品生产时的快速换型，吊装方便；②适应10个不同部位散件拼装，采用气动夹紧方式，夹紧气缸带电磁阀检测功能；③夹具设置顶升机构，在组焊完成时可顶起工件；④各种管线有防烫材料保护，防止飞溅侵入；⑤组装夹具底座带滑移轨道，夹具可移出机器人焊接工位方便人工上件组装。

机器人范文篇6

关键词：群体机器人系统通信协作与控制冲突

机器人作为人类20世纪最伟大的发明之一，在短短的40年内发生了日新月异的变化。近几年机器人已成为高技术领域内具有代表性的战略目标。机器人技术的出现和发展，不但使传统的工业生产面貌发生根本性变化，而且将对人类社会产生深远的影响。随着社会生产技术的飞速发展，机器人的应用领域不断扩展。从自动化生产线到海洋资源的探索，乃至太空作业等领域，机器人可谓是无处不在。然而就目前的机器人技术水平而言，单机器人在信息的获取、处理及控制能力等方面都是有限的，对于复杂的工作任务及多变的工作环境，单机器人的能力更显不足。于是人们考虑由多个机器人组成的群体系统通过协调、协作来完成单机器人无法或难以完成的工作。群体机器人系统比单机器人系统具有更强的优越性，主要表现在以下几个方面：

·相互协调的n个机器人系统的能力可以远大于一个单机器人系统的n倍，群体机器人系统还可以实现单机器人系统无法实现的复杂任务；

·设计和制造多个简单机器人比单个复杂机器人更容易、成本更低；

·使用群体机器人系统可以大大节约时间，提高效率；

·群体机器人系统的平行性和冗余性可以提高系统的柔性和鲁棒性等。

此外因为群体机器人系统具有空间分布、功能分布、时间分布等特点，利用这些特点可以达到以下目的：

·通过群体机器人系统内在特性提高完成任务的效率；

·通过共享资源（信息、知识等）弥补单机器人能力的不足，扩大完成任务的能力范围；

·利用系统内机器人资源的冗余性提高完成任务的可能性，增加系统的性能。

因此，进行群体机器人系统的研究是机器人技术发展的必然趋势，必将对机器人技术的发展带来划时代的变革。

1群体机器人研究的主要内容

群体机器人系统的主要研究内容为：群体机器人系统的通信，群体机器人系统的协作与控制，群体机器人系统冲突问题的解决。

根据系统中机器人功能结构的不同，可将群体机器人系统分为同构系统和异构系统。同构系统就是系统中每个机器人的结构相同、功能相同；异构系统中每个机器人的结构和功能不尽相同。对于同构群体机器人系统研究的主要问题是设计正确的控制方案和通信机制，使之能正确完成给定的任务；而对于异构群体机器人系统的研究主要是解决如何在它们之间进行有意识的合作问题，另外还有动作选择问题、通信冲突问题的解决。不论是同构系统还是异构系统的研究对群体机器人系统的研究都起着重要作用，下面以同构系统为主来讨论群体机器人的研究。

1．1群体机器人系统的通信

群体机器人系统的通信是研究群体机器人系统的基础，由各个个体机器人组成一个群体系统，通信是必不可少的。

群体机器人系统在执行某项任务时，为了实现协调与合作，个体机器人的传感器必须提供足够的环境描述信息和其他机器人的信息，因此机器人个体之间或者上层控制和下层合作之间的通信是必要的。机器人之间的通信方式主要有两种，即直接通信和间接通信。直接通信要求发送和接收信息能保持一致性，因此机器人之间需要一种通信协议，而且直接通信时发送方和接收方必须同时在线，间接通信没有此项要求。一般来说，直接通信存在于有智能的机器人之间，而间接通信存在的范围就比较大，如个体和个体通信、个体和群体通信、个体和环境通信等。目前，大部分关于群体机器人的通信主要采用广播的方式，即个体机器人将自己的位置和传感器信息以及自己从事的工作信息广播出去，其他个体机器人可以按自己的需要选择信息，或主控机器人通过广播分配任务等。

通信方式的选择是保证通信的有效性和实时性的基本要求，在实际应用中根据机器人的结构和任务要求来选择，目前群体机器人的通信还存在许多瓶颈问题，如机器人数目增加时，通信速度和效率将下降。

1．2群体机器人系统的协作与控制

机器人之间的协作与控制问题属于群体机器人系统中的高级控制任务，是研究群体机器人系统的关键技术。

机器人群体系统是由机器人个体按照一定关系联系起来，并具有自我调整的功能，系统中机器人个体和机器人群体都要协作动作，以实现机器人群体的功能。借鉴组织行为学的理论，群体机器人系统研究对象包括机器人个体、机器人群体两个层次，即机器人个体行为和机器人群体行为。机器人个体行为主要包括机器人个体对环境的感知、学习、响应以及自适应动作的协调。机器人个体控制系统是实现个体行为的基础，机器人个体控制系统要求能使个体表现出较强的协作性和自主性。协作性是指机器人能协调合作的能力；自主性是指机器人具有一定的自主能力、能感知环境的变化并能作用于环境。系统的协调行为在很大程度上依赖于如何处理机器人的自主和协作之间的关系；机器人群体行为是机器人个体行为的合成，典型的群体行为研究有集中行为、分散行为和编队行为等。根据机器人群体结构分布的不同相应的控制结构也不同，可分为集中式和分布式两种。集中式控制由一个机器人或者PC机对任务进行调协规划并集中调度；分散式控制中任务分配是通过机器人之间的交互来实现的，每个机器人基于自己的传感器信息和内部状态规划各自的行为，通过协商等手段消解冲突。

为研究机器人群体的协作机制，以提高群体的协作能力，目前多采用下述控制机制，包括：

（1）基于信息资源库共享；

（2）基于传感器信息共享的控制：依靠通信装置，每个机器人上的传感器不再是私有享用，其他机器人通过通信也可享用；

（3）基于资源竞争规则的调度机制：资源包括作业空间、作业顺序、作业工具等，该控制策略最基本的目标是解决死锁问题；

（4）基于任务与能量最佳匹配原则的动态组成、重构控制；

（5）并行规划算法。

1．3群体机器人系统冲突的解决

在群体机器人系统中还有一个很重要的问题就是系统中冲突问题的解决。在群体机器人系统中冲突的形式是多种多样的，主要有任务冲突、路径冲突和空间冲突等。群体机器人系统中的冲突很容易造成系统的混乱，严重影响了系统的总体性能。解决冲突除了要有合理的控制结构和通信方式外，也需要相应的解决策略。在群体机器人系统中，每个机器人都把其他机器人当作障碍物来处理，并通过传感器探测障碍物的有无。同时机器人也根据定期接收到的信息来处理传感器的不确定性，并区分机器人障碍物和非机器人障碍物，由此选择不同的处理方法。群体机器人系统冲突问题的解决办法有很多，最直接的方法是采用集中控制器来决定所有机器人的无冲突路径，但是这种方法在实用性方面具有一定的缺陷。另一种方法是主从控制法，在冲突的机器人中有一个作为主控，指挥别的机器人以解决冲突问题。

对于群体机器人系统的研究除了上述几个主要的方面外还有群体机器人系统的学习问题、系统的组织结构问题和环境的观察问题等。

2国内外群体机器人研究现状

经过二十几年的发展，群体机器人系统的研究已在理论和实践方面取得很大的进展，并建立了多机器人仿真系统和实验系统。目前，国内关于群体机器人系统的研究刚刚起步，而国外的研究则比较活跃。欧盟专门设立了一个进行多机器人系统研究的MARTHA课题——“用于搬运的多自主机器人系统（multipleautonomousrobotssystemfortransportandhandingapplication）″。日本对群体机器人系统的研究开展得比较早，著名的研究有ACTRESS系统和CEBOT系统。ACTRESS系统是由日本H．Asama等人提出的通过设计底层的通讯结构而把机器人、周边设备和计算机等连接起来的自治多机器人智能系统，这个系统的主要特点是系统的单个动作和合作动作的并存。日本名古屋大学的Fukuda教授提出的CEBOT系统，每个机器人可以自主地运动，没有全局的世界模型，整个系统没有集中控制，可以根据任务和环境动态重构、可以具有学习和适应的群体智能，具有分布式的体系结构。美国学者K．Jin和G．Beni等研究了SWARM系统。SWARM系统是有大量自治机器人组成的分布式系统，其主要特点是机器人本身被认为无智能，它们在组成系统后，将表现出群体的智能。在国内已开发出在车辆拥挤时自行移动的全方位移动结构，还开发了使用带有桶型自由辊的车轮，用3个传动装置驱动可自由地前后左右移动或旋转的递补结构。

我国群体机器人的研究相对于国外起步较晚，目前已逐渐引起人们的重视，上海交通大学，中国科学院，哈尔滨工业大学机器人研究所，东北大学等已先后开发出各种形式的群体机器人系统。

总体上说，国内外对群体机器人的研究已取得了令人瞩目的进展，但与工业机器人相比，实用性尚有很大的差距，需要解决以下几个方面的问题：

（1）如何使机器人个体之间相互通信和相互作用；

（2）如何在各机器人间表达、描述问题，分解和分配任务；

（3）如何保证机器人在行动中的行为协调一致；

（4）机器人彼此之间如何识别和解决冲突。

3群体机器人系统未来主要研究方向

3．1高度自动化的命令接口

目前，尽管机器人群体作为一个人工制造的智能群体，还处在比较初级的阶段，但是作为一个复杂系统，已能实实在在地体现人类的智慧和人类社会的形态。但人们创造机器人的主要目的是利用机器人协助或代替人类从事不便、危险或无法完成的任务，这就决定了机器人遵从人的指令。因此机器人如何更有效的理解人类的意图，让人类更方便、有效的向机器人发号施令，将是未来很重要的一个研究方向。

3．2机器人整体模型

机器人实际上是仿生学的产物。作为一个参与群体活动的个体，如何对其能力进行刻画，也就是如何对机器人进行形式化描述，定义机器人整体模型，是评价和组成一个机器人系统的必要手段。

3．3机器人社会学

机器人根据作用的不同存在很多不同的种类，就典型的军用机器人来说，可分为航天、航空、地面、水下等多种类型。对于现代化战争，未来的战场一定是立体化、全方位、人机混杂的形态，因此，各类具有自主能力的机器人群，在执行任务时将会是一个较为复杂的机器人社会。在某些无人参与的场合，这些机器人群体的协同工作，实际上形成了一个短暂的社会活动。如何使这个社会正常有序、经济有效的运行，如何使不同类型的机器人构成合理的运行组织，并如何使受到破坏的组织迅速恢复，这将是机器人社会学研究的内容。而对于人机混合活动的人机社会学更是亟待深入研究发展的方向。

机器人范文篇7

关键词：降本增效;生产节拍;时序逻辑

1前言

现今汽车制造企业多采用柔性化生产，同一生产线共线生产多种车型[1]，在单位时间内多产生加工效益，提高企业的生产效率和竞争力[2]。其中车间的生产节拍直接反应了车间的生产效率[3-5]，所以在生产当中对节拍的优化至关重要。同时随着技术的进步，在汽车领域焊接机器人得到最广泛的应用[6]，提高了生产效率和产品质量，而机器人在焊接的过程中，最需要关注的问题也是节拍。在这样的背景下，研究汽车焊装自动生产线机器人生产节拍存在的浪费问题，具有重要的现实意义[7]。分析机器人的工作时序逻辑，查找机器人工作时存在的等待浪费，提升机器人的生产节拍，提高生产效率，可以让企业更好地占领市场份额、控制生产成本[8]，同时对行业内同类生产线节拍问题的优化提供参考。

2优化节拍的背景和需求

某车型的焊装车间自动生产线主要有机舱线、后地板线、UB下车身线、左右侧围线。以机舱自动线和后地板自动线为例，对机舱线和后地板线的每个工位进行了视频拍摄和节拍时间记录，绘制了如图1、图2所示的工位节拍统计图。图1、图2中，横线代表自动线的生产节拍要求（90s），超出横线代表不满足要求的工位，未超出横线代表满足要求的工位，每个条形柱上的数字代表实际工作时间。焊装车间自动线的生产节拍要求为90s，机舱线共有13个工位，有6个工位的生产节拍超出了90s，不满足生产节拍要求的工位达到46%，节拍最大超出6s，如图1所示。后地板线共有12个工位，有6个工位的生产节拍超出了90s，不满足生产节拍要求的工位达到50%，节拍最大超出8s，如图2所示。经过对现场工位节拍的测量分析和统计，焊装车间的自动生产线不同工位上的节拍分布不均，有些工位工作时间长，有些工位工作时间短，存在大量等待浪费以及作业间不平衡导致的效率损失，存在一定的可优化空间。

3节拍延误的问题分析

从焊装自动生产线上，对其中耗时最长的工序进行视频拍摄和工作时序逻辑分析，通过视频分析和现场观察，查找到影响生产节拍的问题，并进行了如下分析。3.1修磨导致等待浪费当机器人带有固定焊枪需要修磨时，在固定焊枪焊接完成，抓手机器人进行放件，回起始位（Home位）后，抓手机器人等待，摆臂修磨器对固定焊枪进行修磨，然后固定焊枪进行电阻检测，直到当修磨和电阻检测完毕后抓手机器人才调用生产程序去抓件，修磨时间有16s，在这16s时间内抓手一直处于等待状态。现场某工位的固定焊枪修磨如图3所示，固定焊枪修磨时序逻辑如图4所示。固定焊枪修磨时，抓手机器人端一直处于等待状态，造成生产节拍的浪费，存在可优化的空间。3.2换枪盘防尘盖开合时序逻辑不合理现场某工位的2号焊枪焊接完成，退到起始位（Home位）；给1号防尘盖发送打开信号，收到完全打开的反馈信号后，机器人将2号焊枪放到2号停放支架，从1号停放支架取枪，回到起始位；等收到2号防尘盖关闭完成的反馈信号后，机器人开始焊接，如图5所示，换枪盘防尘盖开合时序逻辑如图6所示。在给1号防尘盖发送打开信号到收到完全打开的反馈信号期间，机器人等待时间有3s，在等收到2号防尘盖关闭完成的反馈信号期间，机器人等待时间有3s，一次换枪有6s的等待时间，造成生产节拍的浪费，存在可优化空间。3.3机器人放件时序逻辑不合理在机舱060工位，R1、R2两把焊枪对夹具台上的工件焊接完成后，机器人R3将工件从夹具台抓起，到固定焊枪处进行补焊，如图7所示。在机器人R3将工件从夹具台上抓起，送到固定焊枪处的这段时间，机器人R0一直在等待，没有将工件放在空置的夹具台上，直到机器人R3的件开始补焊，机器人R0才将工件放在夹具台上，机器人R0等待时间有6s，造成节拍浪费，存在可优化空间。

4节拍优化的详细方法

基于节拍平衡理论，要使得每个工位的设备利用率、人员负荷程度基本平均合理，就需要每个工位的员工操作时间尽可能接近[9]。对于超过生产节拍要求的瓶颈工位，需要进行节拍优化，减少各个工位之间的时间差，从而达到节拍平衡[10]。针对上述造成节拍浪费的问题制定了如下的优化方案。4.1摆臂修磨同步功能。摆臂修磨与抓手机器人取件异步进行，存在多余等待浪费，造成这种浪费的原因为摆臂修磨程序在抓手机器人程序最后面，只有运行完摆臂修磨程序后，走主程序（MAIN程序），抓手机器人才能进行取件，底层程序如图8所示。修磨时间需要16s，这16s时间内机器人端不工作一直处于等待，造成生产节拍浪费。为了避免因修磨造成的机器人等待浪费，将修磨与机器人作业同步进行，在机器人抓放件程序中嵌入固定修磨程序，将修磨语句行指令，即修磨电阻检测（CheckBGTD）、摆臂修磨结束（EndB⁃GTD）、摆臂修磨开始（StartBGTD）放在机器人的程序轨迹当中，只要固定焊枪焊接完成就启动修磨指令（StartBGTD），这时机器人不等待继续放件，此时修磨时间全都纳入轨迹中，从而节约了修磨等待时间，电阻检测运行CheckBGTD，等修磨完后运行EndBGTD，此时修磨结束。通过修改机器人底层程序节约了机器人因修磨而产生的等待时间，修改后的机器人底层程序如图9所示。通过在机器人抓放件程序中嵌入固定修磨程序，使得机器人抓放件与固定修磨同步进行，消除了机器人的等待浪费，优化后固定焊枪修磨时序逻辑如图10所示，单工位固定修磨节约16s时间，节拍优化率达到47%，固定修磨时序优化前后对比如图11所示。焊装车间固定焊总数量为48个，单工位固定修磨节约16s，焊装车间单次固定修磨可节约768s，极大提高了车间生产效率。4.2换枪盘防尘罩开合时序优化。机器人取放枪与防尘罩开合异步进行，造成等待浪费，原因为防尘盖开合底层程序存在BUG，在机器人焊枪完成焊接，退回到起始位（Home位）后才运行防尘盖开合程序，直到程序运行完毕，机器人端才开始放枪、回起始位、取枪、回起始位，并再次运行防尘盖开合程序，在防尘盖关闭完成后，机器人开始焊接。换枪盘防尘盖程序的逻辑问题造成了等待浪费，存在优化空间，具体程序优化方式如图12所示。优化后的防尘盖开合底层程序，实现了焊装自动线换枪工位换枪盘防尘盖合理的开合时序逻辑，即带2号焊枪的机器人焊接完成，回到起始位后给1号防尘盖发送打开信号，然后去2号停放支架进行放枪，机器人端放枪完成后回到起始位，给2号防尘盖发送关闭信号，并在接收到1号防尘盖完全打开信号后，去抓1号焊枪，并回到起始位，机器人端在检测到2号防尘盖关闭完成信号后开始进行焊接工作。换枪盘防尘盖优化后开合时序逻辑如图13所示。优化后的底层程序，实现了机器人取枪前防尘罩已经打开完毕；机器人放枪后，防尘罩马上关闭，消除了等待浪费。单工位换枪节约6s，节拍优化率达到26%，防尘盖开合时序优化前后对比如图14所示。焊装车间换枪盘总数量为97个，单工位换枪能节约6s，焊装车间单次换枪能节约582s，提高了车间生产效率。4.3机器人放件时序优化。如图15所示，机器人R0放件的信号来源于机器人R3固定焊是否开始焊接，时序不合理。通过对机器人底层程序进行优化，在机器人R3抓件离开机器人R0放件的干涉区后，机器人R0开始进行放件。机器人放件时序优化后，能节约等待时间6s，优化前单工位节拍为95s，节拍优化提升6%，提升了生产节拍，提高了车间生产效率。4.43种优化方法总结针对某车型的焊装车间现场3种影响生产节拍的具体问题，提出3种优化方案，并全车间应用，消除部分等待浪费，提升焊装车间自动线的线平衡率，提高生产效率。优化方法总结如表1所示。

5结束语

针对国内某车型的焊装车间自动生产线上机器人设备工作时序逻辑不合理的3个问题，即固定焊枪修磨导致抓手机器人等待、换枪盘防尘盖开合时序逻辑不合理导致机器人端等待、机器人放件时序逻辑不合理导致机器人端等待，分别分析了机器人的工作时序和底层程序，对程序中存在的漏洞和不合理的逻辑进行了优化，使得摆臂修磨与机器人作业同步进行，换枪盘防尘罩开合时序合理，机器人放件时序合理，解决了机器人工作时序逻辑不合理的3个问题，提升焊装车间的生产节拍，从而提升车间的生产效率，最终通过降低生产成本提高企业的竞争力。

参考文献：

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机器人范文篇8

[关键词]智能；机器人；节能控制技术

机器人的发展已经有60年的历史之久，它代表着科学技术发展的程度，这些年来，从最开始的编程机器人到现在的智能机器人，节能控制技术都在不断的更新和完善。节能控制技术一直是智能机器人的热点问题和技术发展的方向。国内近几年的计算机技术在飞速的发展，为智能机器人节能控制技术的研究提供了理论以及技术上的支撑。本文将结合智能机器人的特点，利用神经网络PID理论对智能机器人的节能控制技术进行研究[1]。

1基于PID的智能机器人节能控制技术

在智能机器人的节能控制系统中，主要的控制对象就是发动机的转速。智能机器人的启动主要有两种模式。第一种是降压启动:这种启动方式会使电流与电压呈现正比例的关系。因此，可以降低定子电流以限制启动电流，即降压启动。由于启动转矩减小，降压启动时启动的电流减小，所以只适用于启动电流必须减小，负载不变，不需要高启动的情况[2]。此方法的具体操作是：机器人启动时，发动机连接成星形接线，启动成功后，发动机变成三角形接线。通过控制功率的方式来对启动电流进行控制，以此达到降压启动的标准，这种方式无法判断发动机功率的大小是否需要降压启动，必须仔细观察研究机器人的负载条件。智能机器人的启动电流比正常电流大了很多倍，而电网电压的电压范围可承受的波动通常为±10％。第二种是直接启动，也可以叫做全压启动，是大部分机器人启动的方式。把机器人定子电压端连接到电源，并在正常电压值下启动。全压启动具有快速、启动转矩大的特点，是最简单，经济，可靠的启动方式[3]。智能机器人节能控制技术的应用的研究很多，其中有许多完善的方法。在提高机器人节能控制方面，主要包括以下措施：首先是改善机械特性曲线以便能够顺利且平稳地实现发动机转矩提升过程；其次是最小化机器人启动的瞬时电流；再次是应尽可能简化机器人的启动器控制，以便于节能。

2节能控制技术的工作原理

智能机器人的节能控制系统需要运用到计算机内部的浮点运算，通常的控制器是没法办法实现的，所以，将其运用到节能控制器上。节能控制器采取的是主从机的构成方式。主机主要的任务是完成神经网络的学习算法，从机的任务是完成采集样本以及控制的任务，从机是插卡式设计。要真正实现机器人节能，机器人应该在大部分工作时间内必须是节能的状态，这个要求有点近乎苛刻。因此，不能满足发动机输出转速要求。在这个条件下，在启动阶段设计一个自动调节定子端电压的控制装置，以便在启动过程中可以自动的调节输出电流和输出转矩。一般的软件设计大部分是依靠改变接线方式来降低启动电流，以此来减少发动机所受到的摩擦。研究发现，机器人在启动时消耗的能量是正常运行的好几倍。本文提出了一种软启动方式，这种方式不但可以对启动时的电流进行控制，还可以减少发动机的摩擦。

3智能机器人节能控制技术试验

基于上述的节能控制技术的工作原理，对智能机器人的节能控制系统进行试验。试验结果如图1：90009600100001300920094009800260390520控制电流、mA650图1节能控制技术的试验结果图1中是在机器人工作模式下的试验结果，上半部分的曲线代表的是控制电流随着压力的变化而产生相应的变化，下半部分表示的是负载压力的变化过程。根据上图可以看出，负载压力产生变化的话，控制电流也会产生相应的变化，因此，若是通过控制电流来对压力实施控制，放弃控制时产生的二次电压就会随之减少，从而达到节能的目的。

4结语

本文主要介绍了基于PID技术的智能机器人节能控制技术，分别阐述了其工作原理以及试验结果，希望对以后的研究有所帮助。

【参考文献】

[1]熊秋华.轨道交通环境智能节能控制技术[J].工程技术:文摘版,2016（50）:00181-00181.

[2]沈昊.宝钢1780热轧除鳞智能节能控制技术[J].上海电机学院学报,2017,20(2):120-124.

机器人范文篇9

关键词：机器人;离线编程;弧焊;协调运动

由于弧焊的特殊性,机器人弧焊系统正由单机器人向机器人柔性加工单元和机器人柔性生产线发展.与单机器人焊接最本质的区别,弧焊机器人柔性加工单元或工作站能够通过空间协调更有效地实现空间运动,保证焊枪与焊缝在弧焊过程中始终处于接头成型良好的焊接位置.离线编程系统作为机器人编程的一种方式,极大地提高了机器人的编程效率[1].国外的离线编程系统如Igrip等也实现了系统协调运动的仿真,但对于复杂工作单元的协调运动往往不能实现[2].国内的一些科研院所在离线编程技术上进行了很多的研究,并开发了一些离线编程系统,但这些系统都处于单机仿真状态,没有实现协调运动.哈尔滨工业大学焊接实验室自主开发了一套机器人弧焊离线编程与仿真系统———ACADOLP[3,4].本文对该系统中的协调运动进行了研究.

1.协调运动系统的定义

在协调加工单元中,机器人连续弧焊作业时,焊枪末端总是跟踪焊缝不断运动,根据笛卡尔空间的齐次变换描述,这种运动可由如下矩阵方程表示:式中:Wrob-base为弧焊机器人基坐标相对于参考坐标系的位姿变换矩阵;Rrob(t)为焊枪坐标系相对机器人基坐标系的位姿齐次变换矩阵;Wpos.base为变位机基坐标系相对于参考坐标系的位姿变换矩阵;Ppos(t)为变位机工作台固定坐标系相对于其基坐标系的齐次变换矩阵;Dpart为被焊目标点相对变位机的工作台固定坐标系的齐次变换矩阵.方程左边的矩阵描述弧焊机器人末端焊枪的空间位置和姿态,而方程右边的矩阵描述工件被焊点的位置和姿态.对于任何协调运动工作单元,其都可被抽象为参考坐标系、机器人基坐标系、变位机基坐标系、变位机动坐标系来表示.

从工业机器人的控制及轨迹规划方式看,不论机器人所走的轨迹多么复杂,其构成轨迹的线型要素只有两种:直线和圆弧.通过这两种基本线型的组合,构成各种复杂的轨迹.协调直线和协调圆弧算法相似,下面以机器人和变位机组合为例,对协调圆弧算法进行介绍.

2.协调圆弧算法原理空间任意3点确定一个圆,因此,从机器人协调圆弧功能实现的角度来讲,初始条件至少要有空间的3个点.圆弧轨迹上的运动可以描述为

空间协调圆弧轨迹的实现算法原理可以概括为:获取空间圆弧在起始形位、中间过渡形位、结束形位的位置信息,利用相邻的3个形位的位置信息求解得到圆弧轨迹在各自圆心坐标系(工件坐标系)中的参数方程,然后以此为条件,进行空间圆弧轨迹规划,最后以变位机为主手,机器人为从手,控制变位机以给定速度调整被焊工件的姿态,根据机器人与变位机之间的相对坐标关系实时控制机器人跟踪变位机运动,从而实现圆弧协调运动.在具体实现过程中,为了尽量消除示教过程中的误差影响,对于多点(>3)协调示教,采取分段计算的办法.如图2所示,假设某圆弧上示教了n个形位:D15、D5、D35、D45、....、Dn5,那么在实现圆弧轨迹过程中将分为n-2段进行,第一段由前3个形位确定,第二段由D25、D35、D45确定,以此类推,...,第n-2段由Dn-25、Dn-15、Dn5确定.

机器人范文篇10

关键词：CMAC神经网络BP网络叠加处理器机器人手眼系统

近年来，在智能机器人领域，关于机器人手眼系统位置控制问题的研究受到越来越多的关注。在研究中发现存在这样一个问题，即如何以较高的精度和较快的速度实现机器人手眼系统位置控制，以使机器人能快速实现对目标物体的准确定位和自动抓取。这个问题也就是机器人手眼系统中非线性视觉映射关系模型的建模问题。采用精确的数学模型是机器人视觉系统传统的建模方法。但由于这类问题是高度的非线性问题，参数多且其间的相关性强，故这种方法理论上虽然精确，但是建模困难、计算量大，实时性差且没有容错能力和自学习能力，而神经网络作为一种智能信息处理的新技术，具有极强的非线性映射能力。因此采用神经网络的建模方法与传统的方法相比具有极大的优越性。

作者已经采用BP网络建立了机器人视觉系统的映射模型，并作了初步的研究和实验。结果发现，采用神经网络建立机器人视觉映射模型是一种有效的建模方法。但采用BP网络建立模型存在网络规模大、训练时间长、容易陷入局部最小解、定位精度较低等缺点。本文采用CMAC神经网络建立了机器人视觉系统的映射模型，取得了十分令人满意的效果。

1CMAC神经网络简介

小脑模型关节控制器神经网络(CerebellarModelArticulationControllerNeuralNetwork，即CMAC神经网络)是Albus根据小脑的生物模型提出的一种人工神经网络。它学习速度快，具有局域泛化能力，能够克服BP网络容易陷入局部最小点的问题，且硬件易于实现。目前，CMAC神经网络被广泛应用于机器人控制、非线性函数映射、模式识别以及自适应控制等领域。

1.1CMAC的基本结构和原理

CMAC神经网络的模型结构原理图如图1所示。它本质上可看作是一种用于表示复杂非线性函数的查表结构。

图1中，S为n维输入矢量空间；A为联想记忆空间；Y是输出响应矢量。输入空间S中的每一矢量S(…，Si，…，Sj，…)被量化后送人存锗区A，每个输入变量Si激活存储区A中C个连续存储单元。网络输出yi为这C个对应单元中值(即权wi)的累加结果，对某一输入样本，总可通过调整权值达到期望输出值。由图1可以看出，每一输入样本对应于存储区A中的C个单元，当各样本分散存储在A中时，在S中比较靠近的那些样本就会在A中出现交叠现象，其输出值也比较相近，即这C个单元遵循"输入相邻，输出相近"的原则，这种现象被称为CMAC神经网络的局部泛化特性，C为泛化参数：C越大，对样本的映射关系影响越大，泛化能力越好。

CMAC网络的学习采用误差纠正算法，计算量少敛速度快。其权值修正公式及输出可表示如下：

式中，η为学习步长，yd为期望输出，mi为输入变量S激活存储单元的首地址。修正方法可以采用每个样本修正一次的增量学习方法，也可以采用所有样本都输入一轮后再修正的批量学习方法。

1.2多维CMAC网络的计算方法

由上述CMAC模型的算法可知，应用传统的多维CMAC概念映射算法会因输入维数的增大而使存储空间剧烈增大，从而使网络计算量增大，收敛速度变慢。这里采用一种新的多维CMAC网络的处理方法--叠加处理法。即把输入空间为n维的多维CMAC网络看作是由n个一维CMAC网络叠加而成，其输出为n个一维子网络的输出的叠加。\par

当输入空间的维数n=1时，对于每一个输入变量，都激活C个连续存储单元，即有C个对应单元的权值输出非零。它的激励情况如表l所示。

表1激活单元地址分布

sia1a2a3a4a5a6a7a8a9a10

01111000000

10111100000

20011110000

30001111000

40000111100

50000011110

60000001111

经归纳，输入变量Si激活存储单元的首地址mi的计算方法如下：

mi=Si(C-Δ)+1(4)

其中，Si为输入量的量化值；C为泛化参数；△为相邻输入激活存储单元的重叠单元数大小。若输入矢量有q个量化级，则存储区A需要q(C-△)+C个存储单元。．

当输入空间的维数n>1时；设输入空间为n维矢量Si=(Si1，Si2，…，Sin)，对于每个分量Sij，都可以看作图1所示结构模型的一维输入量。由式(3)可得其对应的输出为：

其中，mj为Sij所激活存储单元的首地址。整个CMAC网络可看作由n个如图1所示的子网络组成，S对应的输出yi可看作n个子网络输出yij（j=1，2，…，n）的叠加。

若每个输入分量有q个量化级，每个子网络中两相邻样本有△个单元重叠，采用上述叠加方法共需存储单元n×[q(C－△)+C]。而对于传统的多维概念映射算法来说，n维输入空间中可能的输入状态为qn个。对于一些实际系统，qn往往远远大于n×[q（C－△）+C]。例如8维输入，量化级为200个等级，泛化参数C取为40，相邻输入激活存储单元的重叠单元数大小△为35，则用叠加处理法需要11200个存储单元，而用传统的概念映射算法需要2008个存储单元。对于传统的概念映射算法所带来的要求存储空间过大的问题，最常用的方法是把A当作一个虚拟存储区，通过散射编码映射到一个小得多的物理空间单元Ap中，从而减少存储空间。但是这种地址压缩技术随机性很强，会带来冲撞问题且不可避免。然而，对多维CMAC网络采用叠加处理法，不但可以大大减少占用的存储单元数，而且还可以避免地址压缩带来的冲撞现象，大大提高网络的映射精度和学习速度。

图2

2实验及仿真结果