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家庭机器人最新发表论文

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家庭机器人最新发表论文

机器人是由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械,下面是我整理的机器人技术论文,希望你能从中得到感悟!

刍议智能机器人及其关键技术

【摘 要】文章介绍了机器人的定义,阐述了智能机器人研究领域的关键技术,最后展望了智能机器人今后的发展趋势。

【关键词】智能机器人;信息融合;智能控制

一、机器人的定义

自机器人问世以来,人们就很难对机器人下一个准确的定义,欧美国家认为机器人应该是“由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械”;日本学者认为“机器人就是任何高级的自动机械”,我国科学家对机器人的定义是:“机器人是一种自动化的机器,所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,是一种具有高度灵活性的自动化机器。”目前国际上对机器人的概念已经渐趋一致,联合国标准化组织采纳了美国机器人协会(RIA:Robot Institute of America)于1979 年给机器人下的定义:“一种可编程和多功能的,用来搬运材料、零件、工具的操作机;或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”概括说来,机器人是靠自身动和控制能力来实现各种功能的一种机器。

二、智能机器人关键技术

随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大,人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的,在研究这类机器人的过程中,主要涉及到以下关键技术:

(1)多传感器信息融合。多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题,它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合,为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种,根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态,包括:特定位置、角度传感器;任意位置、角度传感器;速度、角度传感器;加速度传感器;倾斜角传感器;方位角传感器等。外部传感器包括:视觉(测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉、滑动觉传感器)、力觉(力、力矩传感器)、接近觉(接近觉、距离传感器)以及角度传感器(倾斜、方向、姿式传感器)。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据,以产生更可靠、更准确或更全面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性,消除信息的不确定性,提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性:冗余性、互补性、实时性和低成本性。目前多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。

(2)导航与定位。在机器人系统中,自主导航是一项核心技术,是机器人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有3点:一是基于环境理解的全局定位:通过环境中景物的理解,识别人为路标或具体的实物,以完成对机器人的定位,为路径规划提供素材;二是目标识别和障碍物检测:实时对障碍物或特定目标进行检测和识别,提高控制系统的稳定性;三是安全保护:能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤。机器人有多种导航方式,根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同,可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。根据导航采用的硬件的不同,可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识,以获取场景中绝大部分信息。目前视觉导航信息处理的内容主要包括:视觉信息的压缩和滤波、路面检测和障碍物检测、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作,如探针式、电容式、电感式、力学传感器、雷达传感器、光电传感器等,用来探测环境,对机器人的位置、姿态、速度和系统内部状态等进行监控,感知机器人所处工作环境的静态和动态信息,使得机器人相应的工作顺序和操作内容能自然地适应工作环境的变化,有效地获取内外部信息。

(3)路径规划。路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法两种。传统路径规划方法主要有以下几种:自由空间法、图搜索法、栅格解耦法、人工势场法。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的,但这些方法在路径搜索效率及路径优化方面有待于进一步改善。人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法,它通过环境势场模型进行路径规划,但是没有考察路径是否最优。智能路径规划方法是将遗传算法、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中,来提高机器人路径规划的避障精度,加快规划速度,满足实际应用的需要。其中应用较多的算法主要有模糊方法、神经网络、遗传算法、Q学习及混合算法等,这些方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果。

(4)机器人视觉。视觉系统是自主机器人的重要组成部分,一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示,核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识。而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题。目前视觉信息处理逐步细化,包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中环境和障碍物检测是视觉信息处理中最重要、也是最困难的过程。机器人视觉是其智能化最重要的标志之一,对机器人智能及控制都具有非常重要的意义。目前国内外都在大力研究,并且已经有一些系统投入使用。

(5)智能控制。随着机器人技术的发展,对于无法精确解析建模的物理对象以及信息不足的病态过程,传统控制理论暴露出缺点,近年来许多学者提出了各种不同的机器人智能控制系统。机器人的智能控制方法有模糊控制、神经网络控制、智能控制技术的融合(模糊控制和变结构控制的融合;神经网络和变结构控制的融合;模糊控制和神经网络控制的融合;智能融合技术还包括基于遗传算法的模糊控制方法)等。近几年,机器人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展。在模糊控制方面,J.J.Buckley等人论证了模糊系统的逼近特性,E.H.Mamdan首次将模糊理论用于一台实际机器人。模糊系统在机器人的建模控制、对柔性臂的控制、模糊补偿控制以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。在机器人神经网络控制方面,CMCA(Cere-bella Model Controller Articulation)应用较早的一种控制方法,其最大特点是实时性强,尤其适用于多自由度操作臂的控制。

(6)人机接口技术。智能机器人的研究目标并不是完全取代人,复杂的智能机器人系统仅仅依靠计算机来控制目前是有一定困难的,即使可以做到,也由于缺乏对环境的适应能力而并不实用。智能机器人系统还不能完全排斥人的作用,而是需要借助人机协调来实现系统控制。因此,设计良好的人机接口就成为智能机器人研究的重点问题之一。人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,除了最基本的要求机器人控制器有1个友好的、灵活方便的人机界面之外,还要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,研究人机接口技术既有巨大的应用价值,又有基础理论意义。目前,人机接口技术已经取得了显著成果,文字识别、语音合成与识别、图像识别与处理、机器翻译等技术已经开始实用化。另外,人机接口装置和交互技术、监控技术、远程操作技术、通讯技术等也是人机接口技术的重要组成部分,其中远程操作技术是一个重要的研究方向。

三、总结与展望

机器人是自动化领域的主题之一,人们几十年来对机器人的开发和研究,使机器人技术取得了巨大的进步。随着人工智能、智能控制和计算机技术的发展,机器人的应用领域必将不断扩大,性能不断提高,在未来的生产、生活、科研当中会发挥更重要的作用。

参 考 文 献

[1]孙华,陈俊风,吴林.多传感器信息融合技术及其在机器人中的应用[J].传感器技术.2003,22(9):1~4

[2]王灏,毛宗源.机器人的智能控制方法[M].北京:国防工业出版社,2002

[3]金周英.关于我国智能机器人发展的几点思考[J].机器人技术与应用.2001(4):5~7

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人工智能研究的一个重要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 以下是我精心整理的机器人与人工智能论文的相关资料,希望对你有帮助!

人工智能与智能机器人探析

【摘 要】 人工智能(AI)是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为的学科,是二十一世纪三大尖端技术之一。AI未来的发展必将越来越广泛,越来越深入,越来越快地向着人类智能的方向逼近。伴随着人工智能和智能机器人的发展,为人类文化生活提供了新的模式。

【关键词】 人工智能 大脑智能 智能机器人

0 引言

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机。二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。

1 人工智能的发展历程

(1)人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨,他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪,英国数学家布尔和德摩尔根提出了“思维定律”,这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代,英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器”,它被认为是计算机硬件,也是人工智能硬件的前身。1936年,24岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,在定义智慧时,图灵做出了解释,如果一台机器能够通过称之为图灵实验的测试,那它就是智慧的,图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为。(2)上世纪三四十年代,维纳、弗雷治、罗素的数理逻辑,和丘奇、图灵的数字功用以及计算机处理发展促使了1956年夏Dartmouth会议上人工智能学科(由“人工智能之父”麦卡锡提出,麦卡锡曾是Stanford人工智能实验室主任)的诞生20世纪60年代以来,采用生物模仿来建立功能强大的算法,包括进化计算等,人工生命以进化计算为基础,研究自组织、自复制、自修复以及形成这些特征的进化和环境适应。70年代以来,Conrad等研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学,提出不断完善的“人工世界”模型。80年代,人工神经网络再度兴起促进人工生命的发展。(3)1992年贝兹德克提出计算智能。专家系统在90年代兴起,模拟人类专家解决领域问题。

2 人工智能的研究

强人工智能的观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器,并且,这样的机器能将被认为是有知觉的,有自我意识的。弱人工智能的观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器,这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识。现在主流科研集中在弱人工智能上,强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。

目前人工智能主要研究内容是:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面,分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统、知识发现与数据挖掘、遗传与演化计算、人工生命应用等等。未来人工智能可能会向以下几个方面发展:模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。

3 人工智能的应用

IBM公司“deep blue”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军,美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实”实验室,拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互。国际各大计算机公司相继开始将人工智能作为其研究内容,几乎包括所有IT企业,以及很多金融巨头,纷纷建立自己的人工智能产业部,利用“智能”来解决问题。无人驾驶车的诞生,打破了汽车靠人驾驶的时代。

MIT开发出了SHRDLU,STUDENT系统可以解决代数问题,而SIR系统则开始理解简单的英文句子了,SIR的出现导致了新学科的出现:自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步,它头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行工作。在理论方面,计算机开始有了简单的思维和视觉,而不能不提的是人工智能语言Prolog语言诞生了,它和Lisp一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。

4 人工智能的影响及发展必须注意的问题

(1)人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科,AI带来的帮助不言而喻。更重要的是,AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。(2)人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业,带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时,也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用,能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动,会造成社会结构的剧烈变化。(3)人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段,今天,游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。

伴随着人工智能和智能机器人的发展,不得不讨论是人工智能本身就是超前研究,需要用未来的眼光开展现代的科研,因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题,需要针对可能产生的冲突及早预防,而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。

5 智能机器人

智能机器人具有类似于人的智能,它装备了高灵敏度的传感器,因而具有超过一般人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力,能对感知的信息进行分析,控制自己的行为,处理环境发生的变化,完成交给的各种复杂、困难的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能,和真正的意义上的智能机器人,还差得很远。

6 结语

当然,虽然人工智能一直都处于计算机技术的最前沿,但人工智能的发展也并不是一帆风顺的,并不象我们期待的那样迅速,也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷。人工智能的问题的在于,一方面哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次高而抽象;另一方面AI逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太基本。由于对中间机制知之甚少,这种背景下提出的各种AI理论,就只能是或者完全不同于人类思维,与人类的思维模式相距太远,同时在人类思维方式的理解上也有待突破,不然很难形成更新的AI框架和理论体系。尽管如此,多学科的联合协作研究也带来了足够引人注目的增长。因为人工智能的基本理论还不完整,我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考,这种思考来自于什么,这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展,我们相信它会给世界带来难以预料的变化。

95后机器人专家论文发表

随着科技的进步,智能机器人的性能不断地完善,因此也被越来越多的应用于军事、排险、农业、救援、海洋开发等方面。这是我为大家整理的关于机器人的科技论文,供大家参考!机器人的科技论文篇一:《浅谈智能移动机器人》 摘要:随着科技的进步,智能机器人性能不断地完善,移动机器人的应用范围也越来越广,广泛应用于军事、排险、农业、救援、海洋开发等。介绍了常见智能移动机器人的基本系统组成及其相关的一些技术,提出一种能够应用于智能移动机器人的越障机构,并简单阐述了其工作原理。在对智能机器人有一定了解的基础上,论述了智能移动机器人的研究现状及其发展动向。 关键词:智能移动机器人越障避障伸展收缩 1 引言 上世纪60年代智能机器人的出现开辟了智能生产自动化的新时代。在工业机器人问世50多年后的今天,机器人已被人们看作是不可缺少的一种生产工具。由于传感器、控制、驱动及材料等领域的技术进步开辟了机器人应用的新领域。智能移动机器人是机器人学中的一个重要分支。 2 智能移动机器人的基本系统组成及其相关技术 由于智能移动机器人在危险与恶劣环境以及民用等各方面具有广阔的应用前景,使得世界各国非常关注它的发展。其共同的五大系统组成要素为:(1)机械机构单元是智能移动机器人的骨架,机器人所有的模块都依靠其支撑,机械机构单元的结构,性能,强度直接影响着整个机器人的稳定性。随着科技发展和新型材料的研制开发,使得智能机器人产品的结构性能有了很大提高,机械机构的各项工艺性及尺寸设计都向着更加合理高效,更加轻便美观,更加环保节能,更加安全可靠等方向发展。(2)动力与驱动单元为智能移动机器人提供动力来源。(3)环境感知单元相当于智能移动机器人的五官,机器人通过感知单元对周围的环境进行感知识别及各种参数的收集,然后通过转换成控制模块可以识别的光电信号,输入到控制单元进行数据处理。(4)执行机构单元为智能移动机器人执行部分,能根据控制中心的命令执行命令,完成任务。不同的机器人有着不同的执行机构,执行机构的设计影响着对要执行动作的效率,精度,稳定性,可靠性等。(5)信息处理与控制单元作为整个机械系统的核心部分,它如人的大脑一样,调控着整个系统,一切的活动都由它指挥。将来自传感器部分采集到的信息进行集中汇总,存储,对所有信息分析,规划决策,输出命令。使机器人有目的的运行。 智能移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合机电系统。它是传感器技术,控制技术,移动技术,信息处理、人工智能、电子工程、计算机工程等多学科的重要研究成果,从某种意义上讲是机器发展进化过程中的产物,是目前科学技术发展最活跃的领域之一。 3 一种越障机器人 我们设计的移动机器人(图1)有很好的机动性能,前导轮、前轮和后轮可以实现独立升降运动。前导轮(如图1)由通过曲柄圆盘的转动角度控制摇杆的摆动角度,带动相关的平面连杆机构运动,从而实现前导向轮的伸展和收缩实现攀越。机器人两侧的侧边驱动机构为平面连杆-滑块越障机构,前后轮(如图1)分别通过导杆在槽中的移动,带动平面连杆机构的运动,实现前后轮的伸展和收缩,实现越障功能。本机器人通过尺寸的设计可以实现较大的越障高度,通过合理的控制轮摆动的角度还能实现多种类型障碍物的攀越。 4 智能移动机器人的应用概况 随着科技的进步,机器人的功能不断完善,智能移动机器人的应用范围也大大拓宽,不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用,而且在排险、海洋开发和宇宙探测领域等有害与危险场合(如辐射、灾区、有毒等)得到很好的应用。 4.1 陆地智能移动机器人 20世纪60年代后期,苏美为了完成对宇宙空间的占领,完成月球探测计划,各自研制开发并应用了移动机器人,通过移动机器人实现对外星土壤的样本采集和土壤分析等各种任务。陆地智能移动机器人的出现是为了帮助人类完成无法完成的任务。陆地移动机器人也广泛应用于军事,可以完成排除爆炸物,扫雷,侦查,清除障碍物等等,近年来智能移动机器人也开始渐渐融入人们的日常生活。 4.2 水下智能移动机器人 近年来,人们对资源的渴求加大,开始对原子能和海洋资源的开发,加之水下环境十分复杂(能见度差,定位困难,流体变化等),水下智能移动机器人在海底资源探测上的优势使之受到关注。近年德国基尔大学的科学家研制出新型深水机器人“ROV Kiel 6000”,这架深水机器人能够下探到6000米深的海底,寻找神秘的深水生物和“白色黄金”可燃冰。 4.3 仿生智能移动机器人 近年来,全球许多机器人研究机构越来越多的关注仿生学与机构的研究工作.在某些情况下仿生机器人尤其独特优势,例如,蛇形机器人重心低,能够模仿蛇的动作,穿梭在能够穿梭在受灾现场和其他复杂的地形中能够帮助人类完成各种任务。除此之外还有仿生宠物狗、仿生鱼、仿生昆虫等。 5 智能移动机器人的发展方向及前景 影响移动机器人发展的因素主要有:导航与定位技术,多传感器信息的融合技术,多机器人协调与控制技术等因而移动机器人技术发展趋势主要包括: (1)高智能情感机器人。随着科学技术的发展,人们对人机交互的技术的要求越来越高,具有人类智能的情感移动机器人是移动机器人未来发展趋势。目前的移动机器人只能说是具有部分的智能,人们渴望能够出现安全可靠的能够沟通交流的高智能的机器人。虽然现在要实现高智能情感机器人还非常的困难,但是终有一天,随着科学技术的突破,它将成为现实。 (2)高适应性多功能化的机器人。机器人的出现是为人类服务的,自然界中还有好多未知的世界等着我们开拓,各种危险的复杂多变的环境,人类无法涉足,因此人们也迫切希望有能够代替人类的机器人出现,高适应性多功能化的机器人也必将是机器人的发展方向之一。 (3)通用服务型的机器人。随着科学技术的发展,机器人也是应该越来越容易融入人们日常生活中的,在日常生活中为人们服务。例如在家庭中,机器人可以帮助人们做各种家务,和人们生活关系密切。 (4)特种智能移动机器人。根据不同应用领域,不同的目的,设计各种各样特种智能移动机器人是未来发展方向,如纳米机器人,宇宙探索机器人,深海探索机器人,娱乐机器人等等。 6 结束语 总之,智能移动机器人涉及到传感器技术,控制技术,移动技术,信息处理、人工智能、控制工程等多学科技术。未来智能移动机器人走向生活,安全可靠,操作简单是其趋势。尽管智能移动机器人以惊人的速度在发展着,但是实现高适应性,智能化,情感化,多功能化的移动机器人还有很长的路要走。 参考文献: [1]谢进,万朝燕,杜立杰.机械原理(第2版)[M].北京:高等 教育 出版社,2010. [2]陈国华.机械机构及应用[M].北京:机械工业出版社,2008. [3]徐国保,尹怡欣,周美娟.智能移动机器人技术现状及展望[J].机器人技术与应用,2007(2). [4]肖世德,唐猛,孟祥印,等.机电一体化系统监测与控制[M].四川:西南交通大学出版社,2011. 机器人的科技论文篇二:《浅谈机器人设计 方法 》 摘要:机器人是人类完成智能化中非常重要的工具,随着时代的发展,机器人已经在世界有了一定的发展,甚至很多国家机器人已经运用到实际的生活中去。而机器人的设计方法无疑是很多人非常感兴趣的问题,因此本文针对机器人的设计方法进行了详细的探索。 关键词机器人;设计;方法 1.前言 纵观人类的发展史,工具的进步才能带动人类的文明,如今设计朝着智能化的方向在发展,机器人就是人类在发展智能化过程洪重要的产物,因此机器人常用的设计方法是设计师们必备的工具。 2.控制系统的硬件设计 在现代科学技术不断发展的背景之下,工业现场所涉及到的重体力劳动量不断提升。当中部分劳动任务的实现单单依靠人力是很难实现的。而为了良好的完成工业现场的相关生产作业任务。就需要通过对机器人装置的研究与应用来实现机器人控制系统的硬件部分主要由5个模块组成:控制模块、循迹模块、避障模块、电机驱动模块、电源模块。 (1)控制系统模块。ATmega128为基于AVR RISC结构的8位低功耗CMOS微处理器,运算速度快,具有多路PWM输出,可将测速、避障等电路产生的输入信号进行处理,并输出控制信号给驱动放大电路,从而控制电机转速,此方式产生的PWM信号比用定时器中断产生的PWM信号实时性更好,而且不会占用系统的定时器资源。 (2)循迹模块。循迹是指小车在比赛场地上循白色引导线线行走,循迹模块的原理图如图2所示。循迹模块采用灰度传感器,发射管为普通LED灯,接收管为光敏三极管3DU33。工作原理为:不同颜色的物体对LED发射光反射不同的亮度,光敏三极管3DU33接收这些不同亮度的光线,就会呈现不同的电压Vx。Vx输入到比较器LM339的同相端,并与电位器设定的电压V0相比较,当Vx>V0时,比较器输出高电平,当Vx循迹机器人前后两端均是由7个灰度传感器组成的循迹模块。其中,中间三个灰度传感器起巡线的作用,两端的灰度传感器起探测弯道作用,剩下两个灰度传感器交替进行巡线和探测弯道。实验证明,这样的灰度传感器的布置图,机器人循迹的效果好,且“性价比”非常高。 (3)避障模块。避障模块主要使用的是红外发射接收传感器,当红外感应避障模块靠近物体时,输出低电平信号;当没有感应到物体时,输出高电平信号。将该信号线接入到单片机的控制端口,控制程序就能起到探测障碍物的作用,当在机器人行进的路径上就可以发现有障碍物并及时避开绕行。 (4)驱动模块。循迹避障机器人要求行走灵活、反应快速,因此要求驱动电机具有“转速快、制动及时”等特点。我们设计制作的循迹避障机器人采用中鸣公司的JMP-BE-3508I驱动板模块,其输入电压为11V到24V,最大输出电流为20A,满足快速前进、制动、转弯的要求。并且电机速度达到500rpm,堵转力矩为8KG.CM,具有很强的刹车功能。利用单片机的四路PWM输出信号,分别控制四个轮子的转速。并采用“四轮驱动”、“差速转弯”的方式实现机器人的前进、后退与转弯。 (5)电源模块。循迹机器人的电源模块主要实现以下三大功能:①稳定输出5V工作电压。故我们设计制作的电源模块以7805芯片为核心,把输入电压截止到5V。②提供足够的电流。7805芯片最大输出电流为1.5A,而循迹机器人需要较大电流,所以我们使用了两片7805芯片分别对控制系统和外部设备进行供电。③滤波。在7805芯片的输入、输出端分别并联104贴片电容和10μF的电解电容,过滤高频、低频信号。 3.软硬件模块开发流程和界面程序 (1)图像处理模块:照相机实时捕捉图像,处理转化后和初始图像进行处理比较,找出图像中差异的位置通过TCP传输。 (2)TCP通信模块:视觉系统通过以太网连接贝加莱控制器,控制器可以作客户机或服务器实时传输数据,:定义结构体用于视觉系统传输位姿给机器人和机器人实时反馈位姿和信号状态数据给视觉系统。 (3)位置转换模块:把视觉系统的位姿转换为机器人的位姿传输给机器人,控制机器人运行。 (4)轨迹规划模块:进行运动轨迹规划和速度规划,根据机器人当前的位置和目标位置,选择最优的运动轨迹(直线、圆弧、不规则曲线等运动轨迹),然后对轨迹、速度进行插补,插补值调用机器人运动学算法计算轨迹的可靠性,再把实时插补的位置、速度传送给运动控制模块。 (5)运动控制模块:根据实时插补的值结合加速度、加加速度等控制参数给驱动器。 (6)伺服模块:根据控制器所发送数据,结合各伺服控制参数,驱动电机以最快响应和速度运行到各个位置。 4.机器人精度标定和视觉软件处理 4.1精度标定 精度的标定包括机器人精度标定 和机器人相对于视觉照相机位置标定 。机器人运动前,需要用激光跟踪仪标定准确各轴杆长、零点、减速比、耦合比等机械参数,给运动学、控制器系统,机器人才能按理论轨迹运行准确。行到指定点。 通过三点法、六点法标定机器人相对于视觉照相机的X、Y、Z方向距离给位置转化模块,确定机器人坐标系相对于照相机坐标系的转化关系。 4.2视觉处理软件 包括固定视觉系统标定模块和移动视觉系统标定模块 。视觉系统安装在固定位置相当于给机器人建立照相机一个用户坐标系,此模块用于运算机器人和固定视觉系统之间位姿转换关系。视觉系统安装在机器人末端法兰位姿相当于给机器人建立照相机一个工具坐标系,随着机器人运动而实时改变位置,此模块用于运算机器人和动态视觉系统之间位姿转换关系。 实时处理传输机器人、视觉系统和以太网的运行通信状态以及出错状态处理。 4.3人机界面设计及实现 当机器人出现故障,不能自动移动位置时,比如碰到硬件限位或出现碰撞现象时,此时可以进入手动页面,选择机器人操作,移动机器人到指定位置。对于新建码垛工艺线,需要配置系统参数、位置信息、以及产品参数,等必要的信息。码垛数据编辑与创建的功能,产品覆盖了袋子、箱子,以及可变数量抓取的功能。可以添加产品数量,改变产品方向,单步数量修改,产品位置移动以及旋转等设置。本页面中,示例生成了每层五包的袋装产品,编号从1到5,可以通过调整编号的顺序,达到改变产品的实际码垛顺序。 5.结束语 总之,在进行机器人的设计过程中,要根据设计的用途进行针对性的设计,对于设计过程中出现的问题要及时的采用上述的思维方法进行解决,随着机器智能化的推广,无疑机器人的设计在未来会有更广阔的天空。 参考文献: [1]张海平,陈彦. Wincc在打包机人机界面中的设计与应用[J].HMI与工业软件,2012(3):70-72. [2]朱华栋,孔亚广.嵌入式人机界面的设计[J].中国水运,2008(11):125-126. [3]金长新,李伟.基于Windows CE的车载电脑系统人机界面的实现[J].微计算机信息,2005(21):132-134. 机器人的科技论文篇三:《浅谈igm焊接机器人的故障处理》 [摘 要]机器人技术综合了计算机、控制理论、机构学、信息和传感技术、人工智能等多学科而形成的高新技术。本文通过介绍igm焊接机器人的工作原理,以及在实际工作中机器人的常见故障现象,对故障产生的原因进行分析,并提出了相应的维修方法。 [关键词]igm焊接机器人 工作原理 故障处理 0 前言 机器人技术是综合了计算机、控制理论、机构学、信息和传感技术、人工智能等多学科而形成的高新技术。这门新型技术的介入,对维修技术人员提出了更高要求。如何保证焊接机器人的可靠性、稳定性,发挥机器人的最大优势,针对机器人的故障维修及设备维护保养工作就尤显重要。 1 igm焊接机器人组成及工作原理 1.1 igm焊接机器人的组成 igm焊接机器人是从事焊接(包括切割与喷涂)的工业机器人,它加工精细、动作灵巧、焊接精度高、焊缝成形好。在机械行业中得到了广泛的应用。 1.2 igm焊接机器人工作原理 igm焊接机器人内部轴控制原理:通过数字伺服板DSE-IBS处理当前位置的校准、位置驱动、速度驱动等信息,处理后的信息送馈到伺服驱动器,由伺服驱动器内部的脉宽调制器调制,然后放大输出推动伺服电机。伺服电机运动的同时,编码器同步运行,并把采集的位置角度信息反馈给RDW控制板,通过RDW板的增量计算、数据整定后的位置信息回馈给DSE-IBS板,做下一个周期的计算处理,此过程反复进行从而实现了实时位置的更迭过程。 2 igm焊接机器人故障诊断及分析 2.1 焊接机器人故障类型 焊接机器人故障类型可分为软件故障和硬件故障,由机器软件造成的故障,如系统停机 死机 的现象;由机器硬件造成的故障,如驱动单元、电气元件各模块的故障。就故障现象可分为人为故障和自然故障、突发故障三大类。对于维修来说,自然故障和突发故障的排除就显得困难,因为这种维修不仅仅针对故障单元本身,还要对系统进行改进,这就需要周密分析,对故障诊断进行优化和改进,避免排除过的故障重复出现,使系统进一步稳定可靠。 2.2 igm焊接机器人常见故障处理 2.2.1 机器人开机后示教器无报警信息,但机械手无法正常引弧。首先检查系统是否送丝送气,发现送丝系统无法手动送丝,保护气瓶有压力,但是焊枪喷嘴处无保护气。再检查机械手焊接电缆、引弧板及送丝板,都没有发现故障。这说明机械手的功能是正常的,可能是焊接回路不通畅。可以通过测量焊接回路阻抗来判断焊接回路是否正常。 回路阻抗的测试步骤: i把连接工件的地线接好,保证地线夹与工件接触部分干净良好; ii接通机器人电柜电源,将福尼斯焊机电源开关拨至“I”位置; iii在焊机二级菜单内选择“r”功能。 iv取下焊枪喷嘴,拧上导电嘴,将导电嘴贴紧工件表面。需要注意的是,测量过程中要确保导电嘴与工件接触处的洁净。测量进行时,送丝机和冷却系统不启动; v轻按焊枪开关或点动送丝键。焊接回路阻抗值测算完成。测量过程中,右显示屏显示“run”; vi焊接回路测算结束后显示屏显示测量值。测得的焊接回路阻抗是18 Ω(正常值以<20Ω为佳),说明焊接机器人的焊接回路的通畅的。再断电、通电调试,焊接机器人能正常引弧,应该是回路测试过程中通过连接接地夹、拆卸喷嘴、导电嘴等将回路未正常接触处接通了。 2.2.2 igm机器人在焊接过程中,引弧困难、焊接电流极不稳定,且经常断弧,反复出现“Arc fault”电弧故障。 i检查接地电缆,测量回路电阻值为9.7Ω,正常 值以<20Ω为佳。 ii检查焊丝直径(Ф1.2)与送丝轮的公称直径相匹配。 iii焊丝材料(G2Si)与焊接方式及焊接母材相匹配。 iv后观察焊枪喷嘴处,存在大量粉尘的切粉,手动送出的焊丝不光滑平整,有小量弯曲及伤丝情况,说明送丝不畅。 v对送丝阻力进行检测。将送丝锁紧杆、压紧杆打开,手盘焊丝盘将焊丝收回,发现阻力很大。多为送丝软管堵塞或软管与机械手夹角过大造成。 vi检查送丝轮磨损情况,V型送丝槽不易过深过宽,以正好放置一根Ф1.2规格的焊丝为佳,间隙过大,将影响送丝的稳定性,焊接电流的稳定性。拆下送丝轮,发现送丝轮磨损严重,圆度误差较大,送丝槽过深。送丝机构一旦出现失控,就会高速送丝,焊接电源得不到正常的信号反馈(送丝速度的反馈采用光电测速),不能提供稳定的电流、电压,造成不能正常焊接。更换送丝轮、送丝软管,并进行压力调整,故障解除,焊接正常。 2.2.3 igm机器人回零参数自动丢失。igm机器人在下一次开机时,回零参数自动丢失,重新校零、输入参数,保存参数反复丢失。检查示教电缆、接口、程序、轴卡、RDW板指示灯全部正常,检查后备电池(缓冲电瓶,用于关机或意外掉电情况下,为系统提供短时间供电,进行信息的存储)测量电压值,一个为8.9V,一个为12 V,总电压为21 V,正常值为24V,更换一组电池后一切正常,再未出现数据丢失现象。 2.3 突发故障的分析及处理 该故障无可预见性,事发突然。实际工作中出现最多。多为受环境影响的系统故障,如焊接机器人控制部分电路板故障、稳压 电源故障 、通讯故障等,反映在机器人在工作时突然报警且无法消除报警。重新启动又恢复正常,但不久又出现报警,这类故障造成整个系统不稳定。 为了进一步判断驱动器的好坏,缩小故障范围, 对编码器进行检查,RCI系列的机器人各轴所使用的编码器是绝对编码器,它是一种电磁部件,可以传递旋转角度的信息,由两个固定绕组(sin绕组和cos绕组)及一个参考绕组组成,原理基本上同旋转变压器相似。将X12插头拔下,分别测量11-12、13-5、14-4端子阻值,结果没有一项有阻值,说明编码器出现异常。 找到12轴伺服电机,检查发现编码器插头锁紧并帽已退出,插头连接松动。将插头重新安插,锁紧到位,再次测量11-12端子阻值为94Ω,13-5端子阻值为65Ω,14-4端子阻值为65Ω,9-10端子阻值为600Ω,说明各绕组正常。上电后,驱动可正常打开,故障解除。 3 结束语 维修工作是理论指导实践,实践促进理论的一个反复过程,理论实践的有机结合才会使维修人员更加深入,更加准确的判断处理各种故障。工作中维修人员必须具有独立思考分析判断的能力,操作中一定要注意观察,不可盲目更改焊接机器人设定、跳线等状态,要养成做工作记录的好习惯,归纳 总结 各类故障现象以及处理过程,积累故障诊断和维修方面的 经验 ,以提高维修水平。 参考文献 [1] 戴光平.《焊接机器人故障诊断及维修技术》. 重庆:中国嘉陵工业股份有限公司,2003. [2] 中国焊接协会成套设备与专业机具分会. 《焊接机器人实用手册》.机械工业出版社,2014. [3] 李德民.《焊接机器人的故障维修》. 长春:长客股份制造中心,2011. 猜你喜欢: 1. 关于科技论文的范文 2. 关于计算机的科技论文3000字 3. 数学科技论文800字 4. 自动化科技论文题目与范文

机器人控制技术论文篇二 智能控制在机器人技术中的应用 摘要:机器人的智能从无到有、从低级到高级,随着科学技术的进步而不断深人发展。计算机技术、 网络技术 、人工智能、新材料和MEMS技术的发展,智能化、网络化、微型化发展趋势凸显出来。本文主要探讨智能控制在机器人技术中的应用。 关键词:智能控制 机器人 技术 1、引言 工业机器人是一个复杂的非线性、强耦合、多变量的动态系统,运行时常具有不确定性,而用现有的机器人动力学模型的先验知识常常难以建立其精确的数学模型,即使建立某种模型,也很复杂、计算量大,不能满足机器人实时控制的要求。智能控制的出现为解决机器人控制中存在的一些问题提供了新的途径。由于智能控制具有整体优化,不依赖对象模型,自学习和自适应等特性,用它解决机器人等复杂控制问题,可以取得良好效果。 2、智能机器人的概述 提起智能机器人,很容易让人联想到人工智能。人工智能有生物学模拟学派、心理学派和行为主义学派三种不同的学派。在20世纪50年代中期,行为主义学派一直占统治地位。行为主义学派的学者们认为人类的大部分知识是不能用数学方法精确描述的,提出了用符号在计算机上表达知识的符号推理系统,即专家系统。专家系统用规则或语义网来表示知识规则。但人类的某些知识并不能用显式规则来描述,因此,专家系统曾一度陷人困境。近年来神经网络技术取得一定突破,使生物模拟学派活跃起来。智能机器人是人工智能研究的载体,但两者之间存在很大的差异。例如,对于智能装配机器人而言,要求它通过视觉系统获取图纸上的装配信息,通过分析,发现并找到所需工件,按正确的装配顺序把工件一一装配上。因此,智能机器人需要具备知识的表达与获取技术,要为装配做出规划。同时,在发现和寻找工件时需要利用模式识别技术,找到图样上的工件。装配是一个复杂的工艺,它可能要采用力与位置的混合控制技术,还可能为机器人的本体装上柔性手腕,才能完成任务,这又是机构学问题。智能机器人涉及的面广,技术要求高,是高新技术的综合体。那么,到底什么是智能机器人呢?到目前为止,国际上对智能机器人仍没有统一的定义。一般认为,智能机器人是具有感知、思维和动作的机器。所谓感知,即指发现、认识和描述外部环境和自身状态的能力。如装配作业,它要能找到和识别所要的工件,需要利用视觉传感器来感知工件。同时,为了接近工件,智能机器人需要在非结构化的环境中,认识瘴碍物并实现避障移动。这些都依赖于智能机器人的感觉系统,即各种各样的传感器。所谓思维,是指机器人自身具有解决问题的能力。比如,装配机器人可以根据设计要求,为一个复杂机器找到零件的装配办法及顺序,指挥执行机构,即动作部分去装配完成这个机器,动作是指机器人具有可以完成作业的机构和驱动装置。因此,智能机器人是一个复杂的软件、硬件的综合体。虽然对智能机器人没有统一的定义,但通过对具体智能机器人的考察,还是有一个感性认识的。 3、智能机器人的体系结构 智能机器人的体系结构主要包括硬件系统和软件系统两 个方面。由于智能机器人的使用目的不同,硬件系统的构成也不尽相同。结构是以人为原型设计的。系统主要包括视觉系统、行走机构、机械手、控制系统和人机接口。如图1所示: 2.1视觉系统 智能机器人利用人工视觉系统来模拟人的眼睛。视觉系统可分为图像获取、图像处理、图像理解3个部分。视觉传感器是将景物的光信号转换成电信号的器件。早期智能机器人使用光导摄像机作为机器人的视觉传感器。近年来,固态视觉传感器,如电荷耦合器件CCD、金属氧化物半导体CMOS器件。同电视摄像机相比,固体视觉传感器体积小、质量轻,因此得到广泛的应用。视觉传感器得到的电信号经过A/D转换成数字信号,即数字图像。单个视觉传感器只能获取平面图像,无法获取深度或距离信息。目前正在研究用双目立体视觉或距离传感.器来获取三维立体视觉信息。但至今还没有一种简单实用的装置。数字图像经过处理,提取特征,然后由图像理解部分识别外界的景物。 2.2行走机构 智能机器人的行走机构有轮式、履带式或爬行式以及类人型的两足式。目前大多数智能机器人.采用轮式、履带式或爬行式行走机构,实现起来简单方便。1987年开始出现两足机器人,随后相继研制了四足、六足机器人。让机器人像人类一样行走,是科学家一直追求的梦想。 2.3机械手 智能机器人可以借用工业机器人的机械手结构。但手的自由度需要增加,而且还要配备触觉、压觉、力觉和滑觉等传感器以便产生柔软、.灵活、可靠的动作,完成复杂作业。 2.4控制系统 智能机器人多传感器信息的融合、运动规划、环境建模、智能推理等需要大量的内存和高速、实时处理能力。现在的冯?诺曼结构作为智能机器人的控制器仍然力不从心。随着光子计算机和并行处理结构的出现,智能机器人的处理能力会更高。机器人会出现更高的钾能。 2.5人机接口 智能机器人的人机接口包括机器人会说、会听以及网络接日、话筒、扬声器、语音合成和识别系统,使机器人能够听懂人类的指令,能与人以自然语言进行交流。机器人还需要具有网络接n,人可以通过网络和通讯技术对机器.人进行控制和操作。 随着智能机器人研究的不断深入、越来越多的各种各样的传感器被使用,信息融合、规划,问题求解,运动学与动力学计算等单元技术不断提高,使智能机器人整体智能能力不断增强,同时也使其系统结构变得复杂。智能机器人是一个多CPU的复杂系统,它必然是分成若干模块或分层递阶结构。在这个结构中,功能如何分解、时间关系如何确定、空间资源如何分配等问题,都是直接影响整个系统智能能力的关键问题。同时为了保证智能系统的扩展,便于技术的更新,要求系统的结构具有一定开放性,从而保证智能能力不断增强,新的或更多传感器可以进入,各种算法可以组合使用口这便使体系结构本身变成了一个要研究解决的复杂问题。智能机器人的体系结构是定义一个智能机器人系统各部分之间相互关系和功能分配,确定一个智能机器人或多个智能机器人系统的信息流通关系和逻辑上的计算结构。对于一个具体的机器人而言,可以说就是这个机器人信息处理和控制系统的总体结构,它不包括这个机器人的机械结构内容。事实上,任何一个机器人都有自己的体系结构。目前,大多数工业机器人的控制系统为两层结构,上层负责运动学计算和人机交互,下层负责对各个关节进行伺服控制。 参考文献: [1]左敏,曾广平. 基于平行进化的机器人智能控制研究[J]. 计算机仿真,2011,08:15-16. [2]陈赜,司匡书. 全自主类人机器人的智能控制系统设计[J]. 伺服控制,2009,02:76-78. [3]康雅微. 移动机器人马达的智能控制[J]. 装备制造技术,2010.08:102-103. 看了“机器人控制技术论文”的人还看: 1. 搬运机器人技术论文 2. 机电控制技术论文 3. 关于机器人的科技论文 4. 工业机器人技术论文范文(2) 5. 机器人科技论文

机器人发表论文

现如今,随着社会经济发展,机器人开始被广泛应用于各行各业中,替工人进行一些复杂、繁重的体力劳动,能减轻人们的工作负担。下面是由我整理的工业机器人技术论文 范文 ,希望能对大家有所帮助!工业机器人技术论文范文篇一:《浅谈工业机器人在工业生产中的应用》 工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人。工业机器人是自动执行工作的机器装置,是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥,也可以按照预先编排的程序运行,现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。就工业机器人在工业生产中的应用进行探讨。 关键词:工业机器人 应用 工业 1 引言 工业机器人最早应用于汽车制造工业,常用于焊接,喷漆,上、下料和搬运。工业机器人延伸和扩大了人的手、足和大脑功能,它可代替人从事危险、有害、有毒、低温和高热等恶劣环境中的工作;代替人完成繁重、单调的重复劳动,提高劳动生产率,保证产品质量。工业机器人与数控加工中心、自动搬运小车以及自动检测系统可组成柔性制造系统和计算机集成制造系统,实现生产自动化。 2 工业机器人的主要运用 (1)恶劣工作环境及危险工作军事领域及核工业领域有些作业是有害于人体健康并危及生命,或不安全因素很大而不宜由人去做的作业,用工业机器人去做最合适。例如核工厂设备的检验和维修机器人,核工业上沸腾水式反应堆燃料自动交换机。 (2)特殊作业场合和极限作业火山探险、深海探密和空间探索等领域对于人类来说是力所不能及的,只有机器人才能进行作业。如航天飞机上用来回收卫星的操作臂;用于海底采矿和打捞的遥控海洋作业机器人。 (3)自动化生产领域早期的工业机器人在生产上主要用于机床上、下料,点焊和喷漆。用得最多的制造工业包括电机制造、汽车制造、塑料成形、通用机械制造和金属加工等工业。随着柔性自动化的出现,机器人在自动化生产领域扮演了更重要的角色。下面主要针对工业机器人在自动化生产领域的应用进行简单介绍。 2.1 焊接机器人 点焊机器人工业机器人首先应用于汽车的点焊作业,点焊机器人广泛应用于焊接车体薄板件。装焊一台汽车车体一般大约需要完成3000~4000个焊点,其中60%是由点焊机器人来完成的。在有些大批量汽车生产线上,服役的点焊机器人数量甚至高达150多台。 点焊机器人主要性能要求:安装面积小,工件空间大;快速完成小节距的多点定位;定位精度高(土0 .25 mm ),以确保焊接质量;持重大(490~980N ) ,以便携带内装变压器的焊钳;示教简单,节省工时。 2.2 弧焊机器人 弧焊机器人应用于焊接金属连续结合的焊缝工艺,绝大多数可以完成自动送丝、熔化电极和气体保护下进行焊接工作。弧焊机器人应用范围很广,除汽车行业外,在通用机械、金属结构等许多行业中都有应用。弧焊机器人应是包括各种焊接附属装置在内的焊接系统,而不只是一台以规划的速度和姿态携带焊枪移动的单机。如图1所示为弧焊机器人的基本组成。适合机器人应用的弧焊 方法 主要有惰性握体保护焊、混合所体保护焊、埋弧焊和等离子弧焊接。 1-机器人控制柜2-焊接电源3-气瓶4-气体流量计5-气路6-焊丝轮7-柔性导管8-弧焊机器人9-送丝机器人10-焊枪11-工件电缆12-焊接电缆13-控制电缆 图1 弧焊机器人系统的基本组成 弧焊机器人的主要性能要求:在弧焊作业中,要求焊枪跟踪工件的焊道运动,并不断填充金属形成焊道。因此,运动过程中速度的稳定性和轨迹是两项重要指标,一般情况下,焊接速度约取5~50 mm/s ,轨迹精度约为.2 ~0.5 ) mm;由于焊枪的姿态对焊缝质量也有一定影响,因此希望在跟踪焊道的同时,焊枪姿态的可调范围尽量大。此外,还有一些其他性能要求,这些要求包括:设定焊接条件(电流、电压、速度等)、抖动功能、坡口填充功能、焊接异常检测功能(断弧、工件熔化)及焊接传感器(起始焊点检测,焊道跟踪)的接口功能。 2.3 喷漆机器人 喷漆机器人广泛应用于汽车车体、家电产品和各种塑料制品的喷漆作业。喷漆机器人在使用环境和动作要求上有如下特点: (1)工作环境空气中含有易爆的喷漆剂蒸气; (2)沿轨迹高速运动,途经各点均为作业点; (3)多数被喷漆部件都搭载在传送带上,边移动边喷漆。如图2所示为关节式喷漆机器人。 2.4 搬运机器人 随着计算机集成制造技术、物流技术、自动仓储技术的发展,搬运机器人在现代制造业中的应用也越来越广泛。机器人可用于零件的加工过程中,物料、工辅量具的装卸和储运,可用来将零件从一个输送装置送到另一个输送装置,或从一台机床上将加工完的零件取下再安装到另一台机床上去。 2.5 装配机器人 装配在现代工业生产中占有十分重要的地位。有关资料统计表明,装配劳动量占产品生产劳动量的50%~60%,在有些场合,这一比例甚至更高。例如,在电子器件厂的芯片装配、电路板的生产中,装配劳动量占产品生产劳动量的70 %~80%。因此,用机器人来实现自动化装配作业是十分重要的。 2.6 机器人柔性装配系统 机器人正式进入装配作业领域是在“机器人普及元年”的1980年前后,引人装配作业的机器人在早期主要用来代替装配线上手工作业的工序,随后很快出现了以机器人为主体的装配线。装配机器人的应用极大地推动了装配生产自动化的进展。装配机器人建立的柔性自动装配系统能自动装配中小型、中等复杂程度的产品,如电机、水泵齿轮箱等,特别适应于中小批量生产的装配,可实现自动装卸、传送、检测、装配、监控、判断、决策等机能。 机器人柔性装配系统通常以机器人为中心,并有诸多周边设备,如零件供给装置、工件输送装置、夹具、涂抹器等与之配合,此外还常备有可换手等。但是如果零件的种类过多,整个系统将过于庞大,效率降低,这是不可取的。在机器人柔性装配系统中,机器人的数量可根据产量选定,而零件供给装置等周边设备则视零件和作业的种类而定。因此,和装配线比较,产量越少,机器人柔性装配系统的投资越大。 3 结束语 工业机器人是以机械、电子、电子计算机和自动控制等学科领域的技术为基础,融合而成的一种系统技术;也可说是一门知识、技术密集的,多学科交叉的综合化的高新技术。随着这些相关学科技术的进步和发展,工业机器人技术也一定会到迅速发展和提高。 工业机器人技术论文范文篇二:《探讨工业机器人的发展趋势》 摘 要 随着社会经济发展,机器人开始被广泛应用于各行各业中,替工人进行一些复杂、繁重的体力劳动。目前,机器人是一种制造业与自动化设备中的典型代表,这将会是人造机器的“终极”版。它的应用已经涉及信息化、自动化、智能化、传感器与知识化等多个学科和领域,这是目前,是我国乃至世界高新技术成果的最佳集成,因此,它的发展是与许多学科的发展有着密切的联系。以现在的发展趋势来看,工业机器人的应用范围越来越广泛,同时在技术操作中,他也变得越来越标准化、规范化,提高工业机器人的安全性。另一方面,工业机器人发展越来越微型化、智能化,在人类生活中应用越来越广泛。 关键词 工业机器人 智能化 应用领域 安全性 随着社会复杂的需求,工业机器人在应用领域中越来越广泛。一方面,工业机器人被广泛应用于工业生产中,代替工人危险、复杂、单调的长时间的作业,例如在机械加工、压力铸造、塑料制品成形及金属制品业等各种工序上,同时还应用于原子能工业等高危险的部门,这已经在发达国家中应用比较广泛。另一方面,工业机器人在其他的领域应用也比较多,随着科学技术的飞速发展,提高了工业机器人的使用性能和安全性能,其应用的范围越来越广泛,应用的范围已经突破了工业,尤其在医疗业中应用比较好。 一、工业机器人的发展历程 第一代机器人,一般指工业上大量使用的可编程机器人及遥控操作机。可编程机器人可根据操作人员所编程序完成一些简单重复性作业。遥控操作机制每一步动作都要靠操作人员发出。1982年,美国通用汽车公司在装配线上为机器人装备了视觉系统,从而宣告了第二代机器人―感知机器人的问世。这代机器人,带有外部传感器,可进行离线编程。能在传感系统支持下,具有不同程度感知环境并自行修正程序的功能。第三代机器人为自治机器人,正在各国研制和发展。它不但具有感知功能,还具有一定决策和规划能力。能根据人的命令或按照所处环境自行做出决策规划动作即按任务编程。 我国机器人研究工作起步较晚,从“七五”开始国家投入资金,对工业机器及其零部件进行攻关,完成了示教再现式工业机器人成套技术的开发和研制。1986 年国家高技术研究发展计划开始实施,智能机器人主题跟踪世界机器人技术的前沿,经过几年的研究,取得了一大批科研成果,成功地研制出了一批特种机器人。 我国工业机器人起步于70年代初期,经过30多年的发展,大致经历了3个阶段:70年代的萌芽期,80年代的开发期和90年代的适用化期。 上世纪70年代是世界科技发展的一个里程碑:人类登上了月球,实现了金星、火星的软着陆。我国也发射了人造卫星。世界上工业机器人应用掀起一个高潮,尤其在日本发展更为迅猛,它补充了日益短缺的劳动力。在这种背景下,我国于1972年开始研制自己的工业机器人。 进入80年代后,在高技术浪潮的冲击下,随着改革开放的不断深入,我国机器人技术的开发与研究得到了政府的重视与支持。“七五”期间,国家投入资金,对工业机器人及其零部件进行攻关,完成了示教再现式工业机器人成套技术的开发,研制出了喷涂、点焊、弧焊和搬运机器人。1986年国家高技术研究发展计划(863计划)开始实施,智能机器人主题跟踪世界机器人技术的前沿,经过几年的研究,取得了一大批科研成果,成功地研制出了一批特种机器人。 从90年代初期起,中国的国民经济进入实现两个根本转变时期,掀起了新一轮的经济体制改革和技术进步热潮,我国的工业机器人又在实践中迈进一大步,先后研制出了点焊、弧焊、装配、喷漆、切割、搬运、包装码垛等各种用途的工业机器人,并实施了一批机器人应用工程,形成了一批机器人产业化基地,为我国机器人产业的腾飞奠定了基础。 我国工业机器人经过“七五”攻关计划、“九五”攻关计划和863计划的支持已经取得了较大进展,工业机器人市场也已经成熟,应用上已经遍及各行各业。 我国未来工业机器人技术发展的重点有:第一,危险、恶劣环境作业机器人:主要有防暴、高压带电清扫、星球检测、油汽管道等机器人;第二,医用机器人:主要有脑外科手术辅助机器人,遥控操作辅助正骨等;第三,仿生机器人:主要有移动机器人,网络遥控操作机器人等。其发展趋势是智能化、低成本、高可靠性和易于集成。 二、工业机器人的发展趋势 机器人是先进制造技术和自动化装备的典型代表,是人造机器的“终极”形式。它涉及到机械、电子、自动控制、计算机、人工智能、传感器、通讯与网络等多个学科和领域,是多种高新技术发展成果的综合集成,因此它的发展与众多学科发展密切相关。当今工业机器人的发展趋势主要有:一是工业机器人性能不断提高(高速度、高精度、高可靠性、便于操作和维修),而单机价格不断下降。二是机械结构向模块化可重构化发展。例如关节模块中的伺服电机、减速机、检测系统三位一体化;有关节模块、连杆模块用重组方式构造机器人。三是工业机器人控制系统向基于 PC机的开放型控制器方向发展,便于标准化,网络化;器件集成度提高,控制柜日渐小巧,采用模块化结构,大大提高了系统的可靠性、易操作性和可维修性。四是机器人中的传感器作用日益重要,除采用传统的位置、速度、加速度等传感器外,视觉、力觉、声觉、触觉等多传感器的融合技术在产品化系统中已有成熟应用。五是机器人化机械开始兴起。从94年美国开发出“虚拟轴机床”以来这种新型装置已成为国际研究的 热点 之一,纷纷探索开拓其实际应用的领域。 总体趋势是,从狭义的机器人概念向广义的机器人技术概念转移,从工业机器人产业向解决方案业务的机器人技术产业发展。机器人技术的内涵已变为 灵活应用机器人技术的、具有实际动作功能的智能化系统。机器人结构越来越灵巧,控制系统愈来愈小,其智能也越来越高,并正朝着一体化方向发展。 三、我国工业机器人发展面临的挑战与前景 我国工业底子薄,工业机器人发展一直处于一个初步发展阶段,虽然我国从上个世纪70年代开始研发工业机器人,但是技术力量不足与西方国家的技术封锁,对此,在发展过程中,存在着比较多的问题。细分起来,有如下几点: 首先,我国基础零部件制造能力差。虽然我国在相关零部件方面有了一定的基础,但是无论从质量、产品系列全面,还是批量化供给方面都与国外存在较大的差距。特别是在高性能交流伺服电机和精密减速器方面的差距尤其明显,因此造成关键零部件的进口,影响了我国机器人的价格竞争力。 第二,我国的机器人还没有形成自己的品牌。虽然已经拥有一批企业从事机器人的开发,但是都没有形成较大的规模,缺乏市场的品牌认知度,在机器人市场方面一直面临国外机器人品牌的打压。国外机器人作为成熟的产业采用整机降价,吸引国内企业购买,而在后续的维护备件费用很高的策略,逐步占领中国市场。 第三,认识不到位,在鼓励工业机器人产品方面的政策少。工业机器人的制造及应用水平,代表了一个国家的制造业水平,我们必须从国家高度认识发展中国工业机器人产业的重要性,这是我国从制造大国向制造强国转变的重要手段和途径。□ 参考文献: [1]任俊.面向熔射快速制模的机器人辅助曲面自动抛光系统的研究.华中科技大学,2006年. [2]钟新华,蔡自兴,邹小兵.移动机器人运动控制系统设计及控制算法研究.华中科技大学学报(自然科学版),2004年S1期. [3]张中英.基于遗传算法的机器人神经网络控制系统.太原理工大学,2005年. [4]李磊,叶涛,谭民,陈细军.移动机器人技术研究现状与未来.机器人,2002年05期. [5]杜玉红,李修仁.生产线组装单元气动搬运机械手的设计.液压与气动,2006年05期. [6]徐晓峰.基于串行通信技术的机器人实时控制研究.南京林业大学,2005年. 工业机器人技术论文范文篇三:《试论工业机器人机电一体化》 1机电一体化技术的应用现状 1.1工业机器人。 工业机器人的出现在一定程度上可替代人的劳动,对于高辐射、高噪声污染、高浓度有害气体的工作场合来说,工业机器人是一个理想的选择。工业机器人的发展经历了三个阶段,第一代工业机器人智能化程度较低,只能通过预设的程序进行简单的重复动作,无法应对多变的工作环境和工作岗位。随着科技的发展,在第一代机器人的基础上通过各种传感器的应用使其可通过对环境信息的获取、分析、处理并反馈给动作单元,从而进行一些适应性的工作,这种机器人虽然智能化程度较低,但已经在一些特定的领域得以成功应用。在机电一体化技术相对成熟的今天,第三代机器人的智能化水平已经得到了较大的提升,其可以通过强大的传感原件收集信息数据,并根据实际情况作出类似于人脑的判断,因此可以在多种环境下进行独立作业,但成本较高,在一定程度上限制了实际应用。 1.2分布式控制系统。 分布式控制系统是相对于集中式控制系统而言的,是通过一台中央计算机对负责现场测控的多台计算机进行控制和指挥,由于其强大的功能和安全性,使其成为当前大型机电一体化系统的主流技术。根据实际情况分布式控制系统的层级可分为两级、三级或更多级,通过中央计算机完成对现场生产过程的实时监控、管理和操作控制等,同时,随着测控技术的不断发展与创新,分布式控制系统还可以对生产过程实现实时调度、在线最优化、生产计划统计管理等功能,成为一种集测、控、管于一体的综合系统,具有功能丰富、可靠性高、操作方便、低故障率、便于维护和可扩展等优点,因此使系统的可靠性大幅提高。 2机电一体化技术的发展趋势 2.1人工智能化。 人工智能就是使工业机器人或数控机床模拟人脑的智力,使其在生产过程中具备一定的推理判断、 逻辑思维 和自主决策的能力,可大幅提升工业生产过程的自动化程度,甚至实现真正的无人值守,对于降低人力成本,提高加工精度和工作效率具有十分重要的意义。目前,人工智能已经不只是停留在概念上,因此可预见机电一体化技术将向着人工智能化的方向发展。虽然以当前的科学技术水平不可能使机器人或数控机床完全具备人类的思维模式和智力特点,但在工业生产中,使这些机电一体化设备具备部分人类的职能是完全可以通过先进的技术达到的。 2.2网络化。 网络技术 的发展给机电一体化设备远程监视和远程控制提供了便利条件,因此,将网络技术与机电一体化技术结合起来将是机电一体化技术发展的重点。在生产过程中,操作人员需要在车间内来回走动,对设备的状态进行掌握,并对机床的操作面板进行操作,通过在机电一体化设备与控制终端之间建立通信协议,并通过光纤等介质实现信息数据的传递,即可实现远程监视和操作,降低工人的劳动量,并且各种控制系统功能的实现,理论上来说都是建立在网络技术基础上的。 2.3环保化。 在人类社会发展的最近几十年里,虽然经济得到了迅猛的发展,人们生活水平得到了显著的提高,然而以牺牲资源和环境为代价的发展模式使得人类赖以生存的环境遭到严重的污染,因此,在可持续发展战略提出的今天,发展任何技术都应当以对环境友好作为前提,否则就是没有前途的,故环保化是机电一体化技术发展的必然趋势。在机电一体化应用过程中,通过对资源的高效利用,并在制造过程中做到达标排放甚至零排放,产品在使用过程中对生态环境不造成影响,即便报废后也可对其进行有效回收利用,这就是机电一体化技术环保化的具体表现形式,符合可持续发展的要求。 2.4模块化。 由于机电一体化装置的制造商较多,为降低系统升级改造的成本,并为维修提供便利,模块化将是一个非常有前途的研究方向。通过对功能单元进行模块化改造,可在需要增加或改变功能时直接将对应的功能模块进行组装或更换,即便出现故障,只需将损害的模块进行更换即可,工作效率极高,通用性的增强为企业节约了大量的成本。 2.5自带能源化。 机电一体化对电力的要求较高,如果没有充足的电能供应就会影响生产效率,甚至由于停电造成数据的丢失等,因此通过设备自带动力能源系统可始终保持充足的电力供应,使系统运行更流畅。 3结语 综上所述,机电一体化技术的应用可使产品的生产效率和精度大幅提高,在当前工业生产中具有较大的技术优势,相信随着科技的发展,机电一体化技术水平也会不断提高,为工业生产做出更大贡献。 猜你喜欢: 1. 初三机器人科学论文2000字 2. 工业智能技术论文 3. 传感器技术论文范文 4. 机器人科技论文3000字 5. 初三智能机器人科技论文2000字 6. 人工智能机器人的相关论文

机器人控制技术论文篇二 智能控制在机器人技术中的应用 摘要:机器人的智能从无到有、从低级到高级,随着科学技术的进步而不断深人发展。计算机技术、 网络技术 、人工智能、新材料和MEMS技术的发展,智能化、网络化、微型化发展趋势凸显出来。本文主要探讨智能控制在机器人技术中的应用。 关键词:智能控制 机器人 技术 1、引言 工业机器人是一个复杂的非线性、强耦合、多变量的动态系统,运行时常具有不确定性,而用现有的机器人动力学模型的先验知识常常难以建立其精确的数学模型,即使建立某种模型,也很复杂、计算量大,不能满足机器人实时控制的要求。智能控制的出现为解决机器人控制中存在的一些问题提供了新的途径。由于智能控制具有整体优化,不依赖对象模型,自学习和自适应等特性,用它解决机器人等复杂控制问题,可以取得良好效果。 2、智能机器人的概述 提起智能机器人,很容易让人联想到人工智能。人工智能有生物学模拟学派、心理学派和行为主义学派三种不同的学派。在20世纪50年代中期,行为主义学派一直占统治地位。行为主义学派的学者们认为人类的大部分知识是不能用数学方法精确描述的,提出了用符号在计算机上表达知识的符号推理系统,即专家系统。专家系统用规则或语义网来表示知识规则。但人类的某些知识并不能用显式规则来描述,因此,专家系统曾一度陷人困境。近年来神经网络技术取得一定突破,使生物模拟学派活跃起来。智能机器人是人工智能研究的载体,但两者之间存在很大的差异。例如,对于智能装配机器人而言,要求它通过视觉系统获取图纸上的装配信息,通过分析,发现并找到所需工件,按正确的装配顺序把工件一一装配上。因此,智能机器人需要具备知识的表达与获取技术,要为装配做出规划。同时,在发现和寻找工件时需要利用模式识别技术,找到图样上的工件。装配是一个复杂的工艺,它可能要采用力与位置的混合控制技术,还可能为机器人的本体装上柔性手腕,才能完成任务,这又是机构学问题。智能机器人涉及的面广,技术要求高,是高新技术的综合体。那么,到底什么是智能机器人呢?到目前为止,国际上对智能机器人仍没有统一的定义。一般认为,智能机器人是具有感知、思维和动作的机器。所谓感知,即指发现、认识和描述外部环境和自身状态的能力。如装配作业,它要能找到和识别所要的工件,需要利用视觉传感器来感知工件。同时,为了接近工件,智能机器人需要在非结构化的环境中,认识瘴碍物并实现避障移动。这些都依赖于智能机器人的感觉系统,即各种各样的传感器。所谓思维,是指机器人自身具有解决问题的能力。比如,装配机器人可以根据设计要求,为一个复杂机器找到零件的装配办法及顺序,指挥执行机构,即动作部分去装配完成这个机器,动作是指机器人具有可以完成作业的机构和驱动装置。因此,智能机器人是一个复杂的软件、硬件的综合体。虽然对智能机器人没有统一的定义,但通过对具体智能机器人的考察,还是有一个感性认识的。 3、智能机器人的体系结构 智能机器人的体系结构主要包括硬件系统和软件系统两 个方面。由于智能机器人的使用目的不同,硬件系统的构成也不尽相同。结构是以人为原型设计的。系统主要包括视觉系统、行走机构、机械手、控制系统和人机接口。如图1所示: 2.1视觉系统 智能机器人利用人工视觉系统来模拟人的眼睛。视觉系统可分为图像获取、图像处理、图像理解3个部分。视觉传感器是将景物的光信号转换成电信号的器件。早期智能机器人使用光导摄像机作为机器人的视觉传感器。近年来,固态视觉传感器,如电荷耦合器件CCD、金属氧化物半导体CMOS器件。同电视摄像机相比,固体视觉传感器体积小、质量轻,因此得到广泛的应用。视觉传感器得到的电信号经过A/D转换成数字信号,即数字图像。单个视觉传感器只能获取平面图像,无法获取深度或距离信息。目前正在研究用双目立体视觉或距离传感.器来获取三维立体视觉信息。但至今还没有一种简单实用的装置。数字图像经过处理,提取特征,然后由图像理解部分识别外界的景物。 2.2行走机构 智能机器人的行走机构有轮式、履带式或爬行式以及类人型的两足式。目前大多数智能机器人.采用轮式、履带式或爬行式行走机构,实现起来简单方便。1987年开始出现两足机器人,随后相继研制了四足、六足机器人。让机器人像人类一样行走,是科学家一直追求的梦想。 2.3机械手 智能机器人可以借用工业机器人的机械手结构。但手的自由度需要增加,而且还要配备触觉、压觉、力觉和滑觉等传感器以便产生柔软、.灵活、可靠的动作,完成复杂作业。 2.4控制系统 智能机器人多传感器信息的融合、运动规划、环境建模、智能推理等需要大量的内存和高速、实时处理能力。现在的冯?诺曼结构作为智能机器人的控制器仍然力不从心。随着光子计算机和并行处理结构的出现,智能机器人的处理能力会更高。机器人会出现更高的钾能。 2.5人机接口 智能机器人的人机接口包括机器人会说、会听以及网络接日、话筒、扬声器、语音合成和识别系统,使机器人能够听懂人类的指令,能与人以自然语言进行交流。机器人还需要具有网络接n,人可以通过网络和通讯技术对机器.人进行控制和操作。 随着智能机器人研究的不断深入、越来越多的各种各样的传感器被使用,信息融合、规划,问题求解,运动学与动力学计算等单元技术不断提高,使智能机器人整体智能能力不断增强,同时也使其系统结构变得复杂。智能机器人是一个多CPU的复杂系统,它必然是分成若干模块或分层递阶结构。在这个结构中,功能如何分解、时间关系如何确定、空间资源如何分配等问题,都是直接影响整个系统智能能力的关键问题。同时为了保证智能系统的扩展,便于技术的更新,要求系统的结构具有一定开放性,从而保证智能能力不断增强,新的或更多传感器可以进入,各种算法可以组合使用口这便使体系结构本身变成了一个要研究解决的复杂问题。智能机器人的体系结构是定义一个智能机器人系统各部分之间相互关系和功能分配,确定一个智能机器人或多个智能机器人系统的信息流通关系和逻辑上的计算结构。对于一个具体的机器人而言,可以说就是这个机器人信息处理和控制系统的总体结构,它不包括这个机器人的机械结构内容。事实上,任何一个机器人都有自己的体系结构。目前,大多数工业机器人的控制系统为两层结构,上层负责运动学计算和人机交互,下层负责对各个关节进行伺服控制。 参考文献: [1]左敏,曾广平. 基于平行进化的机器人智能控制研究[J]. 计算机仿真,2011,08:15-16. [2]陈赜,司匡书. 全自主类人机器人的智能控制系统设计[J]. 伺服控制,2009,02:76-78. [3]康雅微. 移动机器人马达的智能控制[J]. 装备制造技术,2010.08:102-103. 看了“机器人控制技术论文”的人还看: 1. 搬运机器人技术论文 2. 机电控制技术论文 3. 关于机器人的科技论文 4. 工业机器人技术论文范文(2) 5. 机器人科技论文

机器人是由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械,下面是我整理的机器人技术论文,希望你能从中得到感悟!

刍议智能机器人及其关键技术

【摘 要】文章介绍了机器人的定义,阐述了智能机器人研究领域的关键技术,最后展望了智能机器人今后的发展趋势。

【关键词】智能机器人;信息融合;智能控制

一、机器人的定义

自机器人问世以来,人们就很难对机器人下一个准确的定义,欧美国家认为机器人应该是“由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械”;日本学者认为“机器人就是任何高级的自动机械”,我国科学家对机器人的定义是:“机器人是一种自动化的机器,所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,是一种具有高度灵活性的自动化机器。”目前国际上对机器人的概念已经渐趋一致,联合国标准化组织采纳了美国机器人协会(RIA:Robot Institute of America)于1979 年给机器人下的定义:“一种可编程和多功能的,用来搬运材料、零件、工具的操作机;或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”概括说来,机器人是靠自身动和控制能力来实现各种功能的一种机器。

二、智能机器人关键技术

随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大,人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的,在研究这类机器人的过程中,主要涉及到以下关键技术:

(1)多传感器信息融合。多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题,它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合,为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种,根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态,包括:特定位置、角度传感器;任意位置、角度传感器;速度、角度传感器;加速度传感器;倾斜角传感器;方位角传感器等。外部传感器包括:视觉(测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉、滑动觉传感器)、力觉(力、力矩传感器)、接近觉(接近觉、距离传感器)以及角度传感器(倾斜、方向、姿式传感器)。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据,以产生更可靠、更准确或更全面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性,消除信息的不确定性,提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性:冗余性、互补性、实时性和低成本性。目前多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。

(2)导航与定位。在机器人系统中,自主导航是一项核心技术,是机器人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有3点:一是基于环境理解的全局定位:通过环境中景物的理解,识别人为路标或具体的实物,以完成对机器人的定位,为路径规划提供素材;二是目标识别和障碍物检测:实时对障碍物或特定目标进行检测和识别,提高控制系统的稳定性;三是安全保护:能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤。机器人有多种导航方式,根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同,可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。根据导航采用的硬件的不同,可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识,以获取场景中绝大部分信息。目前视觉导航信息处理的内容主要包括:视觉信息的压缩和滤波、路面检测和障碍物检测、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作,如探针式、电容式、电感式、力学传感器、雷达传感器、光电传感器等,用来探测环境,对机器人的位置、姿态、速度和系统内部状态等进行监控,感知机器人所处工作环境的静态和动态信息,使得机器人相应的工作顺序和操作内容能自然地适应工作环境的变化,有效地获取内外部信息。

(3)路径规划。路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法两种。传统路径规划方法主要有以下几种:自由空间法、图搜索法、栅格解耦法、人工势场法。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的,但这些方法在路径搜索效率及路径优化方面有待于进一步改善。人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法,它通过环境势场模型进行路径规划,但是没有考察路径是否最优。智能路径规划方法是将遗传算法、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中,来提高机器人路径规划的避障精度,加快规划速度,满足实际应用的需要。其中应用较多的算法主要有模糊方法、神经网络、遗传算法、Q学习及混合算法等,这些方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果。

(4)机器人视觉。视觉系统是自主机器人的重要组成部分,一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示,核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识。而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题。目前视觉信息处理逐步细化,包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中环境和障碍物检测是视觉信息处理中最重要、也是最困难的过程。机器人视觉是其智能化最重要的标志之一,对机器人智能及控制都具有非常重要的意义。目前国内外都在大力研究,并且已经有一些系统投入使用。

(5)智能控制。随着机器人技术的发展,对于无法精确解析建模的物理对象以及信息不足的病态过程,传统控制理论暴露出缺点,近年来许多学者提出了各种不同的机器人智能控制系统。机器人的智能控制方法有模糊控制、神经网络控制、智能控制技术的融合(模糊控制和变结构控制的融合;神经网络和变结构控制的融合;模糊控制和神经网络控制的融合;智能融合技术还包括基于遗传算法的模糊控制方法)等。近几年,机器人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展。在模糊控制方面,J.J.Buckley等人论证了模糊系统的逼近特性,E.H.Mamdan首次将模糊理论用于一台实际机器人。模糊系统在机器人的建模控制、对柔性臂的控制、模糊补偿控制以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。在机器人神经网络控制方面,CMCA(Cere-bella Model Controller Articulation)应用较早的一种控制方法,其最大特点是实时性强,尤其适用于多自由度操作臂的控制。

(6)人机接口技术。智能机器人的研究目标并不是完全取代人,复杂的智能机器人系统仅仅依靠计算机来控制目前是有一定困难的,即使可以做到,也由于缺乏对环境的适应能力而并不实用。智能机器人系统还不能完全排斥人的作用,而是需要借助人机协调来实现系统控制。因此,设计良好的人机接口就成为智能机器人研究的重点问题之一。人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,除了最基本的要求机器人控制器有1个友好的、灵活方便的人机界面之外,还要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,研究人机接口技术既有巨大的应用价值,又有基础理论意义。目前,人机接口技术已经取得了显著成果,文字识别、语音合成与识别、图像识别与处理、机器翻译等技术已经开始实用化。另外,人机接口装置和交互技术、监控技术、远程操作技术、通讯技术等也是人机接口技术的重要组成部分,其中远程操作技术是一个重要的研究方向。

三、总结与展望

机器人是自动化领域的主题之一,人们几十年来对机器人的开发和研究,使机器人技术取得了巨大的进步。随着人工智能、智能控制和计算机技术的发展,机器人的应用领域必将不断扩大,性能不断提高,在未来的生产、生活、科研当中会发挥更重要的作用。

参 考 文 献

[1]孙华,陈俊风,吴林.多传感器信息融合技术及其在机器人中的应用[J].传感器技术.2003,22(9):1~4

[2]王灏,毛宗源.机器人的智能控制方法[M].北京:国防工业出版社,2002

[3]金周英.关于我国智能机器人发展的几点思考[J].机器人技术与应用.2001(4):5~7

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机器人论文发表

机器人是由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械,下面是我整理的机器人技术论文,希望你能从中得到感悟!

刍议智能机器人及其关键技术

【摘 要】文章介绍了机器人的定义,阐述了智能机器人研究领域的关键技术,最后展望了智能机器人今后的发展趋势。

【关键词】智能机器人;信息融合;智能控制

一、机器人的定义

自机器人问世以来,人们就很难对机器人下一个准确的定义,欧美国家认为机器人应该是“由计算机控制的通过编程具有可以变更的多功能的自动机械”;日本学者认为“机器人就是任何高级的自动机械”,我国科学家对机器人的定义是:“机器人是一种自动化的机器,所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,是一种具有高度灵活性的自动化机器。”目前国际上对机器人的概念已经渐趋一致,联合国标准化组织采纳了美国机器人协会(RIA:Robot Institute of America)于1979 年给机器人下的定义:“一种可编程和多功能的,用来搬运材料、零件、工具的操作机;或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”概括说来,机器人是靠自身动和控制能力来实现各种功能的一种机器。

二、智能机器人关键技术

随着社会发展的需要和机器人应用领域的扩大,人们对智能机器人的要求也越来越高。智能机器人所处的环境往往是未知的、难以预测的,在研究这类机器人的过程中,主要涉及到以下关键技术:

(1)多传感器信息融合。多传感器信息融合技术是近年来十分热门的研究课题,它与控制理论、信号处理、人工智能、概率和统计相结合,为机器人在各种复杂、动态、不确定和未知的环境中执行任务提供了一种技术解决途径。机器人所用的传感器有很多种,根据不同用途分为内部测量传感器和外部测量传感器两大类。内部测量传感器用来检测机器人组成部件的内部状态,包括:特定位置、角度传感器;任意位置、角度传感器;速度、角度传感器;加速度传感器;倾斜角传感器;方位角传感器等。外部传感器包括:视觉(测量、认识传感器)、触觉(接触、压觉、滑动觉传感器)、力觉(力、力矩传感器)、接近觉(接近觉、距离传感器)以及角度传感器(倾斜、方向、姿式传感器)。多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据,以产生更可靠、更准确或更全面的信息。经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性,消除信息的不确定性,提高信息的可靠性。融合后的多传感器信息具有以下特性:冗余性、互补性、实时性和低成本性。目前多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。

(2)导航与定位。在机器人系统中,自主导航是一项核心技术,是机器人研究领域的重点和难点问题。导航的基本任务有3点:一是基于环境理解的全局定位:通过环境中景物的理解,识别人为路标或具体的实物,以完成对机器人的定位,为路径规划提供素材;二是目标识别和障碍物检测:实时对障碍物或特定目标进行检测和识别,提高控制系统的稳定性;三是安全保护:能对机器人工作环境中出现的障碍和移动物体作出分析并避免对机器人造成的损伤。机器人有多种导航方式,根据环境信息的完整程度、导航指示信号类型等因素的不同,可以分为基于地图的导航、基于创建地图的导航和无地图的导航3类。根据导航采用的硬件的不同,可将导航系统分为视觉导航和非视觉传感器组合导航。视觉导航是利用摄像头进行环境探测和辨识,以获取场景中绝大部分信息。目前视觉导航信息处理的内容主要包括:视觉信息的压缩和滤波、路面检测和障碍物检测、环境特定标志的识别、三维信息感知与处理。非视觉传感器导航是指采用多种传感器共同工作,如探针式、电容式、电感式、力学传感器、雷达传感器、光电传感器等,用来探测环境,对机器人的位置、姿态、速度和系统内部状态等进行监控,感知机器人所处工作环境的静态和动态信息,使得机器人相应的工作顺序和操作内容能自然地适应工作环境的变化,有效地获取内外部信息。

(3)路径规划。路径规划技术是机器人研究领域的一个重要分支。最优路径规划就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。路径规划方法大致可以分为传统方法和智能方法两种。传统路径规划方法主要有以下几种:自由空间法、图搜索法、栅格解耦法、人工势场法。大部分机器人路径规划中的全局规划都是基于上述几种方法进行的,但这些方法在路径搜索效率及路径优化方面有待于进一步改善。人工势场法是传统算法中较成熟且高效的规划方法,它通过环境势场模型进行路径规划,但是没有考察路径是否最优。智能路径规划方法是将遗传算法、模糊逻辑以及神经网络等人工智能方法应用到路径规划中,来提高机器人路径规划的避障精度,加快规划速度,满足实际应用的需要。其中应用较多的算法主要有模糊方法、神经网络、遗传算法、Q学习及混合算法等,这些方法在障碍物环境已知或未知情况下均已取得一定的研究成果。

(4)机器人视觉。视觉系统是自主机器人的重要组成部分,一般由摄像机、图像采集卡和计算机组成。机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示,核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识。而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题。目前视觉信息处理逐步细化,包括视觉信息的压缩和滤波、环境和障碍物检测、特定环境标志的识别、三维信息感知与处理等。其中环境和障碍物检测是视觉信息处理中最重要、也是最困难的过程。机器人视觉是其智能化最重要的标志之一,对机器人智能及控制都具有非常重要的意义。目前国内外都在大力研究,并且已经有一些系统投入使用。

(5)智能控制。随着机器人技术的发展,对于无法精确解析建模的物理对象以及信息不足的病态过程,传统控制理论暴露出缺点,近年来许多学者提出了各种不同的机器人智能控制系统。机器人的智能控制方法有模糊控制、神经网络控制、智能控制技术的融合(模糊控制和变结构控制的融合;神经网络和变结构控制的融合;模糊控制和神经网络控制的融合;智能融合技术还包括基于遗传算法的模糊控制方法)等。近几年,机器人智能控制在理论和应用方面都有较大的进展。在模糊控制方面,J.J.Buckley等人论证了模糊系统的逼近特性,E.H.Mamdan首次将模糊理论用于一台实际机器人。模糊系统在机器人的建模控制、对柔性臂的控制、模糊补偿控制以及移动机器人路径规划等各个领域都得到了广泛的应用。在机器人神经网络控制方面,CMCA(Cere-bella Model Controller Articulation)应用较早的一种控制方法,其最大特点是实时性强,尤其适用于多自由度操作臂的控制。

(6)人机接口技术。智能机器人的研究目标并不是完全取代人,复杂的智能机器人系统仅仅依靠计算机来控制目前是有一定困难的,即使可以做到,也由于缺乏对环境的适应能力而并不实用。智能机器人系统还不能完全排斥人的作用,而是需要借助人机协调来实现系统控制。因此,设计良好的人机接口就成为智能机器人研究的重点问题之一。人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,除了最基本的要求机器人控制器有1个友好的、灵活方便的人机界面之外,还要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,研究人机接口技术既有巨大的应用价值,又有基础理论意义。目前,人机接口技术已经取得了显著成果,文字识别、语音合成与识别、图像识别与处理、机器翻译等技术已经开始实用化。另外,人机接口装置和交互技术、监控技术、远程操作技术、通讯技术等也是人机接口技术的重要组成部分,其中远程操作技术是一个重要的研究方向。

三、总结与展望

机器人是自动化领域的主题之一,人们几十年来对机器人的开发和研究,使机器人技术取得了巨大的进步。随着人工智能、智能控制和计算机技术的发展,机器人的应用领域必将不断扩大,性能不断提高,在未来的生产、生活、科研当中会发挥更重要的作用。

参 考 文 献

[1]孙华,陈俊风,吴林.多传感器信息融合技术及其在机器人中的应用[J].传感器技术.2003,22(9):1~4

[2]王灏,毛宗源.机器人的智能控制方法[M].北京:国防工业出版社,2002

[3]金周英.关于我国智能机器人发展的几点思考[J].机器人技术与应用.2001(4):5~7

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电气自动化机器人论文

现在电气自动化已经运用到了机器人领域了,以下是我整理好的电气自动化机器人论文,欢迎大家阅读参考!

摘要: 随着经济全球化和现代化的发展趋势,工业设备也出现了越来越多的智能化和自动化。自动化的工业就是要将焊接机器人普及应用。以提高焊接质量和工作效率,改善工人强度和工作环境,并积极降低了传统操作技术,改变生产流程,缩短了产品生产周期,节省成本。

关键词: 电气自动化;机器人;配套焊接;工作站

在应对工业现代化和厂间自动化发展的过程中,只有实现焊接变位机与焊接机器人的结合应用,才能保证焊接机器人的全自动化运行。与此同时在汽车和电子等领域的焊接工作,也能降低传统人工操作所带来的种种弊端。从而进一步提高产品的质量和生产的效率以及厂间的流水线运作水平。

1技术方案

焊接机器人属于工业机器人中的现代化产品。它可以实现多用途运作。其中可重复编程的自动控制装备促使了焊接机器人广泛应用于工业自动化领域。而柔性化即说由由计算机系统或物料储运系统等信息技术,控制数控机床设备的自动化运作。所谓机器人柔性焊接工作站就是由计算机信息控制系统所控制,焊接机器人与焊接变位机相结合,实现自动化的流水线作业。这个小型运作流程可以焊接工件标准在在2.5米以下的各类产品。不仅将设备运作中的自动上料和半自动定位装卡、自动焊接和自动卸货等应用功能集中为一体,而且还采用了统一的流水线技术方案,将工件定位工装和智能搬运器、变位机、构件周转架和码垛架以及送料机构等构成生产设备,其中运用电气及气动系统作为生产程序。从设备与程序的双向革新实现生产效率的提高,工作强度的降低。

系统采用专用屏蔽电缆将西门子S7-300、S7-200、ET200、机器人适配卡、触摸屏等控制设备连接组成PROFIBUS-DP通讯链路的网络设计方案,在后期编制软件时对网络通讯状态进行实时监视和处理,避免出现通讯故障造成停机。

2变位机的设计

变位机是专用的.焊接辅助设备。工作原理是应用于回转工作的焊接变位,实现加工位置和焊接速度的再次精确。它拥有回转和翻转两个系统,通过工作台的升降、回转翻转来完成角度装配以及无级调速等自动化运作,可与焊机和操作机一起配套使用,进而组成自动化焊接中心。工作台的焊接工作,要求精确度和时效率很高,所以这对于手工作业是个难题。变位机的回转应用为焊接设备带来了调速精度极高的变频器无级调速以及可对工作台完成远程操作的遥控盒设备。这些变位机的设计不仅将操作机和焊接机的操作系统联系起来,还实现了整个焊接工作的联动操作,达到理想的焊接速度。

这里说的变位机属于机器人柔性焊接工作站的核心部件。其中包括钢结构、旋转轴、翻转轴、导轨、快速卡环等工件设备所组成,各自的功能迥异。变位机的精度决定着机器人柔性焊接工作站的焊接效果。譬如机器人柔性焊接工作站的焊接精度为0.5mm以内,所以这就要求变位机必须以直径3.8米的转盘为核心设备,将其旋转180度定位精度和翻转定位精度都应该在0.5mm以内。

3智能搬运器的设计

智能搬运器即指借用电机设备实现货物的升降与横移等动作的卸货机器。其中包括

升降架,横移架、导向套、横移轮、伸缩叉臂等主要组成部分。它在机器人柔性焊接工作站的主要作用是提高码垛效率,利用导轨把焊接变位机上装卡完毕的工件,搬运到指定的码货架。智能搬运器的使用组成了自动化流水线的运作,还大大降低了劳动强度,整体提高了工作生产效率。

4工件定位工装的设计

工件定位工装即指在应对不同工件的装卡过程中为实现工件的快速定卡,利用气缸的弹簧与拉钩或变位机的快速卡环,同时实现工件的定位与卡紧两个动作。借用定位架安装在通用的工装支座上,利用变位机实现变位机与工件定位工装的快速连接。

5机器人动作的设计

作为柔性焊接工作站的主角,机器人的安装位置尤为重要,由计算机模拟后进行定位,而机器人的动作、姿态、轨迹、速度等根据实际工况和其它联动设备的配合,在现场经过反复示教逐步达到高速协调统一, 最终满足系统工作节拍和操作精度的设计要求。

6控制系统设计

控制系统不仅在运作过程中将人机界面和伺服闭环驱动以及PLC定位模块等主流自动化控制元件语义融合,还在操作过程中确保了精度和维护工作。

6. 1PLC总控与机器人控制器信号

(1)机器人位置信息

在回到原点或者进入非干涉区中位置时,焊接机器人会预警发出信号来通知PLC总控。焊接机器人会在第一时间完成信号互锁和控制点用。譬如在焊接过程中为了规避焊接机器人由于意外转台而造成的撞机事故,PLC会将转台转动和夹具动作进行严格的屏蔽。

(2)夹具控制指令

夹具控制指令即指由于焊接机器人在焊接工作中可能对某些焊点位置焊接不到,所以在设计夹具时要对某个夹紧单元进行补焊操作或控制夹具旋转,促使焊接机器人全面焊接的控制指令。焊接机器人对对焊接中途的夹具控制发出指令,利用总线传达给夹具控制单元,保持补焊操作时及时打开夹紧单元的补焊工作,确保系统操作,规避失误。

(3)系统信号

系统信号即指可通过PLC总控,在系统触摸屏上完成显示。如此有利于操作人员的监督和查询行为。其中包括系统初始化信息和故障信息以及程序执行进度等等。

6.2PLC总控与焊装夹具控制单元信号

焊接夹具上都安有夹具控制单元。这个夹具单元由由ET200总线端子和I/O端子以及总线电源共同组成。工作原理为夹具上包括工件到位信号、气缸夹紧打开信号、夹具操作按钮等输入与输出信号都必须连接到I/0端子上,再通过ET200M总线端子将I/O信号转为总线信号,以总线方式传达给PLC总控系统完成对夹具的控制指令。

6.3PLC总控与触摸屏信号

生产产品的选择与显示

工作站都配有触摸屏。触摸屏显示控制指令。产品需要更换时可在生产前于触摸屏上选择产品种类,在确定与系统识别夹具相一致时,确定系统执行按钮。否则会有预警信息以保证生产的准确率。其中生产产品的种类以及机器人工作状态选择等生产信息都可在触摸屏的主页中根据显示完成操作。

手动控制及其故障处理

触摸屏操作显示可实现对工作站所有输入与输出点的单独控制。这种简单易操的手动系统,实现了一体化的调试、维护和故障处理。通过系统的自动查询功能,可对有逻辑关系的控制点予以动作保障。当系统出现预警与故障,可根据弹出的窗口进行故障信息排查,系统会提出处理意见。当故障消除后还需要人工操作完成复位行为以确保故障处理完毕。

7安全回路设计

工作站安全配置尤为重要,实际设计中应将机器人安全回路、区域光栅安全回路、控制系统安全回路、现场操作及其它设备的安全回路统筹集成,按照硬件和软件双重锁定方式进行布线和编程,可靠实现当安全监视点出现问题立即停止相关运动设备、及时发出声光报警并在触摸屏上显示安全报警原因。

结语

本文从机器人柔性焊接工作站的技术方案入手,对焊接机器人系统的关键部件变位机、智能搬运器、机器人本体以及工件定位工作的具体设计进行了简单地探讨。不仅表明了本设计方案对于解决变位器精度、通讯问题、搬运器取物以及机器人动作等有着深远影响,还对工件的迅速定位和卡紧的技术难题也予以了合理解释。

参考文献:

[1]吴志亚.机器人焊接智能化技术浅析[J]廊坊师范学院学报(自然科学版),2008(10)

[2 ]李晓辉,汪苏.焊接机器人智能化的发展[J].电焊机,2005(06)

[3]霍文峰.基于PLC的焊接机器人柔性控制系统[J].农业网络信息,2012(07)

《人工智能与机器人研究》是一本关于人工智能的期刊,该期刊杂志上发表的文章包含这些领域:智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人工智能其他学科等等。另外,这本期刊就是一本开源期刊,与传统期刊相比,采用了同行评审的方法审稿,具体开源期刊的特点可以百度了解更多;而且发表了的文章传播范围更广,受众更多,文章的影响力也更大。

人机工程学论文最新发表

北京林业大学林业装备与信息化考研经验分享

一、考研择校与专业:

北京林业大学简称”北林“,教育部直属、教育部与国家林业局共建的全国重点大学,国家“世界一流学科建设高校”、“211工程”建设高校,入选985工程优势学科创新平台、卓越农林人才教育培养计划、“2011计划”、国家建设高水平大学公派研究生项目、中国政府奖学金来华留学生接收院校、国家大学生文化素质教育基地,商务部援外学历项目奖学金、北京市政府奖学金、北京市“一带一路”专项奖学金以及亚太森林组织奖学金项目院校,北京高科大学联盟、丝绸之路农业教育科技创新联盟创始成员,学校以生物学、生态学为基础,以林学、风景园林学、林业工程、农林经济管理为特色,农、理、工、管、经、文、法、哲、教、艺等多门类协调发展。

北京林业大学办学历史可追溯至1902年的京师大学堂农业科林学目。1952年,北京农业大学森林系与河北农学院森林系合并,成立北京林学院。1956年,北京农业大学造园系和清华大学建筑系部分并入学校。1960年被列为全国重点高等学校。1985年更名为北京林业大学。

截至2020年12月,校本部有校园面积696亩,学校实验林场占地面积12480亩。设17个学院。学校在校生25276人,教职工2044人。

学科介绍

林业装备与信息化是林业工程一级学科下设的二级学科,林业工程学科是北京市和国家林草局重点学科;具有硕士和博士学位授予权,设有博士后流动站;拥有 林业装备与自动化国家林草局重点实验室。

本学科围绕(1)森林工程装备及其自动化、(2)人机环境与安全、(3)林业环境感知与信息化、(4)林业机器人四个主要特色方向开展人才培养与研究工作。学科具有一支学历结构、知识结构、年龄结构合理的师资队伍。

林业装备与信息化学科承担国家重点研发计划、国家自然科学基金、林业公益性行业专项、教育部博士点基金、中国博士后科学基金以及国家林业局948项目等国家和省部级课题50余项。在多功能立体固沙车、林木整枝抚育机器人、多功能伐木机、经济林果采收处理装备、遥控山地单轨车、林木精准施药、林业图像处理以及森林环境微能量收集等方面取得了一批创新性成果。

本学科着力培养具有国际视野的创新型高水平人才,毕业的研究生分布在高等学校、科研院所、政府机关以及大中型企业。近10年来获得省部级以上奖励4项,出版著作10余部,发表论文被SCI、EI收录150余篇,获得发明专利40余项。

本学科与美国、加拿大、日本、德国、芬兰、加拿大等国家建立了学术交流关系,多次邀请美国农业部林产品实验室、日本森林综合研究所、日本岛根大学以及加拿大多伦多大学的教授专家来学科交流讲学,本学科教师多次出国参加国际学术会议、访学和合作研究。

学科简介

人机工程学从不同的学科、不同的领域发源,又面向更广泛领域的研究和应用,是因为人机环境问题是人类生产和生活中普遍性的问题。其发源学科和地域的不同,也引起了学科名称长期的多样并存,在英语中,主要有Ergonomics(欧洲)、Human Factors(美国)等,在汉语中,则还有"人类工效学"、"人类工程学"和"人体工学"。

我国一般把"人类工效学"作为这个学科的标准名称,不过笔者更喜欢"人机工程学"的叫法,比较起来,前者指明人类和工效的研究是学科的主要内容,但后者更能抓住问题的核心在于人机关系,也更适合学科目的的丰富内涵。

基本原理

人机工程学

(Ergonomics)

人机工程学是一门新兴的边缘科学。它起源于欧洲,形成和发展于美国。人机工程学在欧洲称为Ergonomics,这名称最早是由波兰学者雅斯特莱鲍夫斯基提出来的,它是由两个希腊词根组成的。

"ergo"的意思是"出力、工作","nomics"表示"规律、法则"的意思,因此,Ergonomics的含义也就是"人出力的规律"或"人工作的规律",也就是说,这门学科是研究人在生产或操作过程中合理地、适度地劳动和用力的规律问题。

人机工程学在美国称为"Human Engineering"(人类工程学)或"Human Factor Engineering"(人类因素工程学)。日本称为"人间工学",或采用欧洲的名称,音译为"Ergonomics",俄文音译名"Эргнотика"在我国,所用名称也各不相,有"人类工程学"、"人体工程学"、"工效学"、"机器设备利用学"和"人机工程学"等。为便于学科发展,统一名称很有必要,大部分人称其为"人机工程学",简称"人机学"。

"人机工程学"的确切定义是,把人-机-环境系统作为研究的基本对象,运用生理学、心理学和其它有关学科知识,根据人和机器的条件和特点,合理分配人和机器承担的操作职能,并使之相互适应,从而为人创造出舒适和安全的工作环境,使工效达到最优的一门综合性学科。

人-机系统(Man-Machine systems)

"人--机系统",就是人和一些机器、装置、工具、用具等为完成某项工作或生产任务所组成的系统。更确切地说,这种系统还应包括环境条件在内。所以,人--机系统实际上是指人--机--环境组成的一个不可分割的整体。人--机系统的范围是很广阔的,有简单的,也有复杂的,如人用铅笔书写,就是一个简单的人--机系统;又如船员驾驶轮船,飞行员驾驶飞机,司机开动汽车,就是一些较复杂的人--机系统。在人--机系统中,包括人、机器和环境三个组成部分,而每个组成部分可称为一个分系统或子系统。

机器分系统具有控制器和显示器(显示器的种类很多,有视觉的、听觉的,触觉的等)。人,这一分系统在看到(或听到,触到)显示器的显示时,就要决定如何去控制,如何去操作。如果有必要调节时,即可通过人体的动作去进行操纵。整个人-机系统是在各种不同的环境里工作。而环境条件又不同程度地影响着各个分系统的工作。可见,在人--机系统中,人同机器、环境的关系总是相互作用,相互配合和相互制约的,但人始终起着主导作用。因此,为了能充分地发挥人和机器的作用,使整个人--机系统可靠、安全、高效,以及操作方便和舒适,设计人--机系统时就得充分考虑人和机器的特征与功能,使之相互协调配合,构成有机整体,达到生产和工作的最佳效果。

人-机系统设计(Man-Machine systems design)

人们要完成某项工作或生产任务,就需要一定的机器或装置,但是有些机器或装置适合人的生理机能和心理特征,人们工作起来就感到舒适和省力,效率高而且安全。

而有些则不是这样。所以,在设计机器或装置时,要尽可能考虑人体的机能和人的心理特征,力求在人操纵机器时所接触的部位尽量符合人体的各种因素。须使人体骨架结构能够适应它,肌肉组织能够操纵它,精神系统能够控制它。同时,还须在使用这些机器或装置时,保证人体安全。如果这些目标达不到,那么,人们所有期望的结果-事故就很可能发生。

二、考研经验:

政治:

思想政治理论复习要一鼓作气。暑期可以看视频刷肖秀荣1000题,视频建议直接从强化开始看,推荐徐涛视频课,配套相应习题或者直接买肖秀荣1000题;政治刷完一千题之后总结并刷第二遍,边刷边记忆,知识点在错题旁边标出便于以后翻阅。

政治大家水平都差不多,马哲部分要理解透彻,要做1000题保证扎实的基础,冲刺阶段做肖秀荣4套卷8套卷、徐涛押题卷等。大题的话首先要背诵肖秀荣4套卷,其次再考虑徐涛或其他老师的大题卷。

英语:

很多同学觉得英语不好学,不容易学,主要是在于应试教育的风气下,学生们只会死记硬背,不会灵活学习,只为了成绩而学习,不是为了使用在学习,所以一直在走偏路。

我建议同学们可以前期在背单词的同时,多看看外文读物,不用多,每天一篇外文读物,外文读物上是最标准的单词和语法,如果可以弄懂的话,对于以后的阅读和完型是有很大帮助的。单词的记忆肯定是漫长的,所以一定要坚持。在过了两遍单词以后,就要开始真题的练习,经过对于外文读物的练习,相信对于真题的做题速度与正确率也是有所提高的。我建议除真题外不要使用资料,至于真题建议用考研文库里的,基本面历年真题都有,内容也很丰富。

如果还想那个做阅读,就用外文读物练习,因为真题中有很多会涉及专业术语,时政,在练习的同时,也会增加词汇量。

数学:

数学学习要贯穿始终。在暑假阶段七点起床,上午看数学,高数看汤家凤基础强化视频,同时做他的高数配套讲义和习题。

线代必看李永乐,买配套线代讲义。建议上新祥旭的网课然后做相应的习题。第一阶段暑期基本上可以看数学基础课,一多半强化课。第二阶段就是九、十月份,数学总结基础课,完成强化阶段并继续按部就班看视频做习题册;数学听完强化开始做真题两天一套,前一天上午做,第二天上午总结改错复习相应知识点;数学做两至三遍真题,不会的看强化笔记和视频,基本做完一遍真题就差不多有型了,不慌了。

接着就是十二月份强化阶段,在这个阶段完成数学真题做三遍及总结,建议第一遍从2005年开始,第二遍第三遍从2010年开始,错题标出并整理。中间穿插看完汤家凤的强化冲刺押题视频。做完真题后可以买张宇的最后四套卷做一下,押中的可能性很小,但是他的题偏难,可以提前感受一下考场氛围。真题已经做完三遍并且总结好了的基础上可以买汤家凤的题,汤家凤的押题和真题很相似,可以买来练练手,保持做题的手感。在考试之前一定要每天都做题,保证做题思维的连贯性。

专业课:

到十月中的时候,我认为自己的专业课基础已经打了十分牢固了,于是我按照计划开始了近十年的真题,时间定在每天晚上的七点到十点。十点之后用半个小时到一个小时的时间更正错题,最开始两套做的有点不适应,但从11年的真题开始我就做的比较得心应手了,同时也由于2011年到2018年的真题都是一个套路,尽管偶尔会有大题计算错误和概念记错而导致的解题方法的错误,但是我每次的模拟基本上都能保持130以上。而2019年的真题,我做了三个半小时,并且分数还不高,勉强100分+。虽然自信心受到了打击,但是我前面提到过,从2019年开始出题就变得灵活了,套路变得更少了,2019年的学长们考研的专业课平均分也就100分,我重新整顿好心情,认为自己仍然有很多空缺需要补。接下来的三天,我将2019年的真题好好消化了一下,之后的一个星期,我对2019年多出的知识点做了专项训练,至此第一遍真题阶段结束。于是我开始第二遍真题训练,因为力学的题是要现场受力分析和一步步代入数据或未知数计算,所以就算对题目有点印象也没有什么影响,整个过程的严密分析和精确计算仍然具有很大的训练意义,在第二遍真题过程中我发现我的计算过程更加优化了,能够保证没有计算失误,而且都是两个半小时做完140分+。这个时候差不多已经到了11月20日左右,我后面放心大胆地减少了专业课训练,将更多的时间留给了政治。因为我们的专业课是八个大题加若干个小题,一般八个大题的分数我都能够拿到,但是小题总是会不可避免地丢一点分,主要小题考的范围非常广,所以我后期主要是小题狂练,做拔高训练。

三、最后总结

考研是每一个人在不同阶段不同的选择,既然选择了考研这条路我们就要义无反顾地走下去。加油啊!22考研的学习们。未来的路无限可能都等着你们开拓。

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