《机器人控制新》课件.pptxVIP

《机器人控制新》课程简介本课程旨在向学生介绍必威体育精装版的机器人控制技术。从基础原理到实际应用,全面系统地探讨了机器人控制系统的设计、建模和优化等关键问题。课程内容丰富,涵盖伺服机构、传感器、执行机构等多个领域,并结合实际案例进行深入讲解。byTRISTravelThailand.

课程目标全面掌握机器人基础知识通过学习机器人的历史发展、分类、结构等方面知识,为后续深入学习奠定扎实的基础。熟练掌握机器人建模与控制方法学习机器人运动学、动力学分析方法,以及基本控制算法,培养机器人仿真和实践能力。掌握机器人感知与执行技术深入学习机器人传感器、执行机构的工作原理和应用,为实现智能感知和精准操控打下基础。

课程大纲1基础知识机器人的基本组成及原理2运动学机器人位置、姿态及轨迹分析3动力学机器人运动方程及力矩计算4控制系统机器人感知、决策及执行系统本课程按照机器人设计及控制的主要流程,分为基础知识、运动学、动力学、控制系统等主要模块。通过系统地学习这些基础理论知识,学生能够全面掌握机器人的基本原理和控制技术。

机器人基础知识机器人的定义机器人是一种可编程的、多功能的机电装置,能够模仿人类的动作、完成各种复杂的任务。它们由机械结构、电子控制系统和计算机编程等部分组成。机器人的分类机器人按照用途可分为工业机器人、服务机器人和特种机器人。按照驱动方式可分为电机驱动、液压驱动和气动驱动等。机器人的历史机器人的概念最早由捷克作家卡雷尔·齐亚佩克在1920年提出。20世纪50年代,第一台工业机器人诞生,标志着机器人技术的崛起。机器人的应用机器人广泛应用于工业制造、医疗、军事、探险、家庭服务等领域,为人类生活带来了便利和革新。

机器人运动学位置分析研究机器人末端执行器的位置关系。通过正运动学分析,确定关节角度与位姿之间的映射关系。速度分析运用雅可比矩阵,计算机器人各关节的角速度与末端执行器的线速度和角速度之间的关系。加速度分析推导机器人各关节的角加速度与末端执行器的线加速度和角加速度之间的关系,用于控制和规划。

机器人动力学1运动方程机器人动力学研究机器人所受的内外力作用以及由此产生的运动。建立起机器人运动的微分方程模型。2能量分析分析机器人系统的动能、势能、损耗等，优化机器人的能量利用效率。3力矩计算计算各关节所需的驱动力矩，为机器人控制系统设计提供依据。4仿真验证利用动力学模型进行机器人运动仿真,验证动力学分析的正确性和有效性。

机器人控制系统机器人关节驱动机器人控制系统通过对机器人各关节的电机驱动和位置控制,实现复杂的运动和力交互。这需要精确的运动学和动力学建模。机器人编程接口控制系统为机器人提供了可编程的接口,工程师可以通过编写控制程序,自定义机器人的动作和行为。机器人感知与决策机器人控制系统集成了各种传感器,通过感知环境并做出决策,能够自主完成复杂的导航和任务执行。

机器人传感器力/扭矩传感器力/扭矩传感器可以测量机器人末端执行器施加在物体上的力和转矩,用于实现精准控制和避免碰撞。视觉传感器机器人通过摄像头等视觉传感器获取环境信息,用于识别目标物体、避障和导航等功能。触觉传感器触觉传感器可以检测机器人末端执行器与物体接触时的压力和力反馈,用于实现精细操作和环境感知。

机器人执行机构多自由度操作机器人执行机构通常拥有多个关节和致动器,可以实现多自由度的灵活操作,满足复杂的工作需求。高精度定位先进的反馈控制系统能够确保执行机构的高精度定位,确保机器人操作的准确性。大载荷能力机器人执行机构结构设计优化,能够承受大的外载荷,提高机器人操作的负荷能力。快速响应机器人执行机构采用高性能的电机和传动系统,具备快速的响应速度,提高机器人工作效率。

机器人控制算法控制算法机器人控制算法是实现机器人智能行为的核心技术,包括各种先进的控制算法,如PID控制、自适应控制、鲁棒控制等。优化算法优化算法可以根据机器人的动态特性和环境约束,自动生成最优化的运动轨迹,提高机器人的运动效率。决策算法基于感知信息和内部模型,机器人能够做出智能的决策,例如路径规划、任务调度等,实现自主行为。

机器人编程实践1基本编程语言掌握C++、Python等主流机器人编程语言的语法和使用方法,为后续机器人程序设计打下坚实基础。2机器人控制系统学习ROS、NAOqi等机器人操作系统的架构和编程模型,能够利用这些框架进行机器人控制和协调。3机器人应用开发基于前述基础,进行机器人感知、决策、执行等功能模块的开发与集成,实现具有交互能力的机器人应用。4机器人仿真验证利用Gazebo、V-Rep等机器人仿真环境,对设计的机器人程序进行模拟测试和验证,优化控制算法。

机器人仿真技术虚拟环境机器人仿真技术利用计算机模拟建立虚拟的机器人系统和工作环境。这能够在不实际制造机器人的情况下,提前评估机器人设计方