1. 生物脑的运动控制原理 2. 神经信号的传递 3. 肌电信号的获取 4. 脑-机接口 5. 生物电信号控制机器人

针对完全依靠人工带电拧紧高压输电线路引流板螺栓作业效率低、劳动强度大、高空和高电压危险的问题,研制了一种双臂和双机械手的引流板螺栓拧紧带电检修机器人.通过各关节的轨迹规划双作业臂及其末端由初始位姿运动到螺栓螺母对准状态是机器人顺利完成检修作业的关键.针对现有多项式插值关节轨迹规划依赖于轨迹端点时刻,导致该方法实用性差及关节轨迹运动过程中忽略驱动机构对关节状态制约的问题,提出基于Min-Max时间标准化的改进多项式插值关节轨迹规划方法.基于该方法,以关节运动时间为优化对象,提出满足关节轨迹运动全程约束条件的关节运动时间区间范围的求取方法.通过仿真实验验证了改进算法关节轨迹仅与轨迹端点状态及运动时间有关,而与端点时刻无关,进一步淡化轨迹端点时刻对关节轨迹的影响,提高算法的实用性.通过选取最优关节轨迹运动时间,满足了关节状态全程状态约束要求,从而避免超调的发生,优化了各关节运动轨迹,提高了关节运动的效率.最后通过现场试验进一步验证改进算法的工程实用性

提出了一种基于保收敛粒子群优化算法的移动机器人全局路径规划策略,为移动机器人在有限时间内找到一条避开障碍物的最短路径提供了一种解决方案.首先建立环境地图模型,将连接地图中起点和终点的路径编码成粒子,然后根据障碍物位置规划出粒子的可活动区域,在此区域内产生初始种群,使粒子在受限的区域内寻找最优路径.在搜索过程中,粒子群优化算法的加速系数和惯性权重均随迭代次数自适应调节.仿真实验表明算法可在起点与终点之间找到一条简单安全的最优路径.与其他文献所提的方法进行了对比研究,结果表明本文所提算法具有更快的搜索速度和更高的搜索质量

针对一类双波动鳍仿生水下机器人的姿态镇定问题,提出一种基于增强学习的自适应PID控制方法.对增强学习自适应PID控制器进行了具体设计,包括PD控制律和基于增强学习的参数自适应方法.基于实际模型参数对偏航角镇定问题进行了仿真试验.结果表明,经过较小次数的学习控制后,仿生水下机器人的偏航角镇定性能得到明显改善,而且能够在短时间内对一般性扰动进行抑制,表现出了较好的适应性

4.1 传感器的种类 4.2 触觉信息的获取 4.3 视觉信息的获取 4.4 距离信息的获取

机器人技术的定义、发展和应用 机械执行部分 传感规划部分 智能控制部分 智能机器人专题

上海交通大学：《脑与机器人》课程教学课件（四）智能机器人的感知、定位和导航（规划）1. 概述 2. 机器人的环境感知

分析了一类机器人多指手的动力学模型的特点,针对这类机器人多指手在运动和抓握2个过程中动力学特性有根大差异的特点,提出了1种切实可行的位置-力混合控制方案,并成功的应用于北京科技大学双拇指手控制系统

哈尔滨工业大学机电学院：《机器人技术——机器人机构学》第五章 机器人操作机工作空间

哈尔滨工业大学机电学院：《机器人技术——机器人机构学》第六章 机器人静力学和动力学（2/2）