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关键词： Internet   机器人   控制技术   应用  

摘要： 将Internet与机器人连接起来,能够在不受地域限制的情况下,运用通过浏览器访问机器人,最终实现远程控制与监控机器人,乃是一种低成本的遥控操作机器人的技术形式。本文从多方面分析了系统当中的一些关键技术,并指出了具体的解决思路,最后探讨了此技术今后的应用前景。

关键词： 单片机   机器人   控制系统   应用  

摘要： 介绍机器人控制系统的组成,以及单片机技术在机器人控制系统中的应用,使机器人运动更为协调,提高其可靠性。

关键词： 机器人控制   数控机床技术   应用  

摘要： 机器人是科学和信息技术不断进步的产物,从长远的角度来看,机器人将被应用于各个生产领域,解放劳动力的基础上,提升工作效率。在有效改造数控系统和机床电器控制系统的基础上,可以促使数控机床和数控铣床同机器人之间形成有效的连接,二者之间的通信是通过I/O信号来是实现的,而机器人之所以可以做出各种动作、完成各项操作是由AS语言程序进行控制的。鉴于此,本文以川崎机器人为例,对机器人控制数控铣床和数控车床等进行了简要分析,希望对我国工业生产领域的全面发展奠定一定理论基础。

关键词： 手势识别   体感传感器   多自由度机器人   控制系统   机器学习  

摘要： 随着物联网技术的快速发展，人与物之间的交互活动日益频繁，利用很自然的方式——人的手势动作，去与物进行连接，用简单的手势动作代替纷繁复杂的操作与机器人进行交互，而基于光学的手势识别已成为研究热点，为利用Leap Motion进行手势识别、多自由度机器人控制技术研究提供了可能。本文主要包括两个部分：一是手势识别算法的研究，二是利用识别到的手势动作实现机器人的控制，让机器人执行特定的动作。主要研究工作如下：\n (1)分析了各种体感传感器的优缺点，选用Leap Motion作为本文的传感器，分析了国内外的手势识别算法，最终确定用机器学习的方法对手势动作识别进行研究。\n (2)对于静态手势动作，提出了基于虚拟球半径和基于力度值两种特征。利用提出的k-meansplus算法求出特征阈值ST：基于虚拟球半径的手势识别，握拳动作的ST1=45.57315，伸展动作的ST2=58.8543。基于力度值的手势识别，握拳动作的ST3=0.805725，伸展动作的ST4=0.126575。相比于k-means算法，k-meansplus算法在基于虚拟球半径特征中，握拳手势动作正确率提高16%，伸展手势动作正确率提高13%。基于力度值的特征中，握拳手势动作正确率提高41%，伸展手势动作正确率提高12%。\n (3)对于手指数量识别，一是利用k-meansplus算法对图像进行了二分类，分类效果好。二是基于骨骼模型识别手指数量，五个手指伸出与弯曲关节点信息不同，通过给伸出手指分配密钥的方式，实时检测动态密钥数组ArrayList的长度，数组长度就是手指的数量。\n (4)对于动态手势识别问题，采用HMM，通过EM迭代求出最优参数prior(2n)、transmat(2n)、obmat(2n)，利用最大对数似然的方法确定出手势动作所属的类别，对Roll、Yaw、Pitch手势动作进行测试，取得了较高的识别率。\n (5)对于相似的手势动作，使用引入松弛变量?和惩罚因子C的SVM，测试不同惩罚因子C在不同的核函数下各自的识别率，得出选择高斯核函数作为本文的手势识别SVM方法的核函数，并且在其它相似手势动作提前不知道是否线性可分的情况下，优先选用高斯核函数。\n (6)设计与开发了手势识别系统，对手势动作进行测试，体现了系统具有实时性、识别手势动作多样性、识别率高、快速性等特点。\n (7)设计与开发了多自由度机器人控制系统，将识别的手势动作应用于机器人的控制中，进行了搬运物体测试，完全依靠手势动作完成了机器人的控制，真正实现了人与机器人之间的人机交互。体现了用手势动作控制机器人的简单、易用、方便，证实了手势动作控制机器人的可行性和可用性。

关键词： 分布式机器人   控制系统   TTEthernet   分片策略   仿真  

摘要： 随着机器人任务复杂性的提高,增加系统中机器人个数、人机交互设备成为其中的一个重要解决方案。但随着分布式理念引入,分布式开放式控制系统对于通信网络的带宽、实时性、确定性和安全性有着更高的要求。本文在实验室提出并研制完成的基于软件总线的面向服务机器人控制原型系统的基础上,针对其存在的网络实时性问题以及面临多机器人智能控制场景的应用需求,设计并提出一种基于时间触发以太网(TTEthernet)的分布式机器人智能控制系统架构,旨在满足分布式智能控制系统的实时性和确定性;本文通过对TTEthernet流量整合算法进行分析,针对在TTEthernet中由于及时阻断算法出现速率限制流量时延较大的问题,提出一种基于分片策略的改进方案;本文针对所提出的基于TTEthernet的分布式机器人控制系统设计方案,对其网络模型进行建模并在网络仿真平台OMNeT++上做验证实验,实验结果表明该方案能满足机器人控制的实时性与确定性要求;同时针对改进方案在仿真平台上做出性能测试与对比实验,验证了改进方案的能够减少速率限制流量的时延并且提高网络的利用率。

ISBN: (纸本)9787118110074

关键词： 慕课   混合式教学   机器人控制技术  

摘要： 近年来,慕课(MOOC)学习得到了教育界的广泛重视,然而高职院校推行慕课教学仍然面临许多困难。以《机器人控制技术》课程为例,探讨如何对高职工科类课程开展基于慕课的混合式教学。从教学准备、课前预习、课堂教学、课后拓展四个环节实施,通过课程难易程度问卷调查分析实验成效,总结经验并提出思考,逐步完善混合式教学的改革与创新。

关键词： 机器人   视觉系统   摄像机标定   图像处理   边缘检测  

摘要： 机器人技术的发展为制造业企业带来了新活力,解决了人力资源短缺问题并提高了产品质量和工作效率,单纯的机器人技术在一些高端应用场合受到限制,而引入视觉系统可满足柔性化生要求,推进了智能化和自动化的进程。本文结合埃华路(芜湖)机器人工程有限公司实际工程需求开展了基于视觉定位的机器人控制技术研究[11。机器视觉系统是一项综合技术,涉及到多门学科,各项技术相互协调成功应用于实际工程。机器视觉系统组成部分包括摄相机和光学系统、照明系统、要检查的对象、图像采集与处理系统、操作设备接口和外部设备接口。机器视觉可实际上就是利用视觉传感器代替人眼工作,适应现场恶劣环境完成人工难以完成或无法完成的任务,提高生产的柔性化和自动化程度。本文在对国内外机器视觉定位技术了解的基础上,分析打磨机器人系统中上下料机器人的原理,将机器人视觉定位技术应用到上下料机器人的控制系统中,利用视觉系统进行定位抓取。把摄像机成像的基本参数作为内部参数,通过旋转矩阵R和平移参数T获得摄像机标定。针对实际的工程首先对机器人本身进行性能测试,再进行安装视觉系统,保证系统整体的稳定性和安全性,通过边缘检测算对图像进行处理,经过不断的调试机器人和视觉系统完成课题。本课题的难点主要是视觉的标定、图像的处理以及坐标的转换。通过机器人视觉技术,不需要预先对其轨迹进行人工示教或离线编程,可直接进行定位抓取,相比于人工机械定位视觉定位灵活性更强、质量更有保证、效率更高,减少了编程时间[2]。工程项目中抓取工件不止一种,因为处理方法基本相同本文只介绍其中一种,针对抓取的柔性化要求及精度要求,建立了一个基于机器视觉定位系统,应用在打磨项目中,负责将毛坯工件抓取放置于二次定位台上。