3、机器人技术:从机械臂到移动机器人的全面解析

机器人技术:从机械臂到移动机器人的全面解析

1. 机器人基础与运动链系统

机器人系统中,以运动链形式存在的是最为基础的类型,其他更复杂的机器人系统可由其组装而成。分析、模拟或合成运动链控制器的方法,同样适用于具有更复杂连接性的子系统。机器人机械臂便是形成运动链的典型机器人示例。有一种特殊的设计,将驱动装置安装在机器人基座或腰部,可减少机械臂的惯性,包含开环和闭环链作为子系统的这种系统,被称为混合机械臂。

2. 按工作空间几何形状分类机器人

机器人的另一种分类方法是依据其工作空间几何形状。机械臂的工作空间指的是末端执行器能够到达的空间体积。末端执行器至少能以一种方向或姿态到达的所有点的集合,称为可达工作空间;而末端执行器能以所有可能的方向或姿态到达的所有点的集合,则是灵活工作空间。显然,灵活工作空间是可达工作空间的子集。多数工业串联机械臂的设计特点是,其前三个运动连杆比其余连杆长,这些内部连杆主要用于控制末端执行器的位置,而其余外侧连杆通常用于控制末端执行器的姿态或方向。一般来说,与前三个连杆相关的子组件称为手臂,其余外侧连杆构成手腕。常见的工作空间类型有以下几种:
|工作空间类型|特点|
| ---- | ---- |
|笛卡尔型|由三个相互正交的棱柱关节定义,工作空间相对规则|
|圆柱型|可达空间呈圆柱状|
|球型|可通过球形坐标描述运动,工作空间较大|
|关节型|运动类似人类手臂,工作空间灵活|

下面是工作空间类型的简单流程图:

graph LR
    A[机器人工作空间] --> B[笛卡尔型]
  
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 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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