2、机器人系统:起源、结构与分类

机器人系统:起源、结构与分类

1 机器人系统的起源

机器人系统的历史可以追溯到早期艺术家、工匠、工程师和科学家们的努力,他们试图创造出在行动或推理上模仿人类的机器。随着社会试图创造能够在单调、乏味甚至危险的工作中取代人类劳动的替代品,现代机器人系统的概念应运而生。甚至在工业机器人普及之前,人们就已经设想了自动化机器在工作场所可能发挥的变革性作用。多年来,机器人作为工厂工人的角色也被反复提及。

“机器人”一词由捷克作家卡雷尔·恰佩克(Karel Capek)在1920年出版的戏剧《罗萨姆的万能机器人》中创造。恰佩克想用这个词来描述机器人任务的重复性和枯燥性。“机器人”(robot)这个词源于捷克语“robota”,意思是“工作”或“强迫劳动”。这部戏剧探讨了在创造和使用数字编程奴隶时出现的道德问题,这一主题在小说、戏剧和电影中反复出现。例如,小说家库尔特·冯内古特(Kurt Vonnegut)在较新的小说《自动钢琴》中探讨了人类工人被自动化取代后社会的焦虑和幻灭。

尽管有这些警示故事,但机器人作为在恶劣环境中取代人类劳动的手段仍在不断增加。1954年,乔治·德沃尔(George Devol)创造了第一台可重新编程的数字控制机器人Unimate。这是一个工业机械手,具有球形工作空间,用于在工厂环境中提升和移动重型生产部件。1960年,通用汽车公司购买了这台机器人,它也成为了现代工厂装配线上常见的大量工业机器人的先驱。对性能的需求一直是机器人在工业中应用的驱动力。现代机器人系统的负载能力、重复性、精度和速度远远超过了人类的能力。

1.1 机器人的定义

目前,对于机器人系统的定义有很多种,但所有定义都传达了机器人执行单调或重复性任务的概念。以下

同步定位地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数专用工具箱,尤其适用于算法开发仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达视觉传感器)的建立应用、特征匹配数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波粒子滤波)、图优化框架(如GTSAMCeres Solver)以及路径规划避障策略。通过项目实践,参者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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