机器人专业课程

机器人技术概览

首先,机器人是一个交叉领域。包含了ME(Mechanical Engineering),EE(Electronic Engineering和CS(Computer Science。机器人分为三个子领域:传感(Perception),认知(Cognition),驱动(Actuation)。机器人专业方向课程设置一般如下:

  • 传感方面课程:图像处理、计算机视觉、卡尔曼滤波、信息融合;

  • 认知:机器学习、人工智能;

  • 驱动:自动控制原理、线性控制理论(线性空间理论)、非线性控制理论、计算机控制/数字控制、 机器人导论、机器人控制、非各向同性机器人控制(control for non-holonomic robot)(经常以其它名字存在)、路径规划、模拟电子线路、数字电子线路、信号与系统、各种电子线路设计知识、机械设计、工程制图;

但是这些不需要全部都懂,但至少要专攻一个方向,其它方向略懂。比方说,专攻控制和路径规划。机器人导论讲的是传统机械臂所用的一些数学方法。比如坐标变换之类。在此基础上衍生机械臂的描述方法和动力学、静力学分析工具。为机器人控制做好准备。智能控制、自动控制原理、线性系统理论和非线性控制学了基本就差不多了。其他所有方法都是在此基础上的衍生。公式推导是必要的,但并不是全部。需要的是设计的严密、高效。有大量的因素需要考虑。如果没有切实的参与过项目研究,是不可能获得深刻认识的。

机器人的设计、制造也是很重要的一块。一般搞机器人的往往不重视这一块。但是实际上这里面的内容比算法还多,例如光信号放大一块就很复杂。千万不要小看它。以后可以找一些做电路设计、机械设计的合作搞研究。

从已有的引用可知,机器人课程设计涉及六自由度机械臂模型简化。在机器人专业课程设计里,这种模型简化具有重要意义,因为六自由度机械臂动力学方程复杂,难以求出完整表达式。通用工业机械臂满足pieper准则,前三个关节负责末端位置运动,动力学参数大、非线性效应明显;后三关节负责末端姿态调整,动力学参数小。在误差允许范围内,将六自由度机械臂模型简化为前三自由度机械臂模型,能降低计算复杂度,减少待辨识参数,更易获得精准动力学模型,对基于动力模型的控制技术有工程意义 [^1]。 除了机械臂模型简化,机器人专业课程设计资料可能还包括机器人运动学、动力学分析,机器人轨迹规划,机器人传感器应用,机器人控制算法设计等方面。比如在运动学分析中,会研究机器人各关节的位置、速度和加速度关系;动力学分析则关注机器人的受力和能量转换。轨迹规划是为机器人规划合理的运动路径,传感器应用涉及如何利用各种传感器获取环境信息,控制算法设计是设计合适的控制策略使机器人完成特定任务。 以下是一个简单的机器人运动学正解的Python代码示例: ```python import numpy as np def forward_kinematics(theta1, theta2, theta3): # 定义连杆长度 l1 = 1.0 l2 = 1.0 l3 = 1.0 # 计算变换矩阵 T01 = np.array([[np.cos(theta1), -np.sin(theta1), 0, 0], [np.sin(theta1), np.cos(theta1), 0, 0], [0, 0, 1, l1], [0, 0, 0, 1]]) T12 = np.array([[np.cos(theta2), -np.sin(theta2), 0, l2 * np.cos(theta2)], [np.sin(theta2), np.cos(theta2), 0, l2 * np.sin(theta2)], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]]) T23 = np.array([[np.cos(theta3), -np.sin(theta3), 0, l3 * np.cos(theta3)], [np.sin(theta3), np.cos(theta3), 0, l3 * np.sin(theta3)], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]]) # 计算总的变换矩阵 T03 = np.dot(np.dot(T01, T12), T23) # 提取末端位置 x = T03[0, 3] y = T03[1, 3] z = T03[2, 3] return x, y, z # 示例输入 theta1 = np.pi / 4 theta2 = np.pi / 6 theta3 = np.pi / 3 # 计算末端位置 x, y, z = forward_kinematics(theta1, theta2, theta3) print(f"末端位置: x = {x}, y = {y}, z = {z}") ```
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