机械制图 理论力学 A 专业概论 材料力学 A 电工学 机械原理 A 工程材料及成型技术 机械设计 A 电气控制与 PLC 应用 互换性与技术测量 电子技术 测试技术 机械制造技术基础 单片机原理及应用 液压与气动 机械制造工艺学 CAD/CAM 工业机器人（双语）-机械设计与制造方向 制造自动化与生产线 机械工程控制基础 机电一体化系统设计 数控加工编程 模具设计 有限元分析 振动学基础 机械制造装备设计 特种加工与精密加工 陶瓷机械 工程热力学 快速成型技术 机械润滑原理及应用 工业机器人（双语）-机械电子工程方向 数控技术 机电传动控制 机器人视觉技术 光电技术与系统 计算机控制技术 现代设计方法

机器语言、汇编语言与高级语言 程序设计语言通常分为3类: 机器语言( Machine language) 汇编语言( Assembler Language 高级语言( High Level language)

第一章计算机体系结构的基本概念 1.1名词解释: 1.层次结构—计算机系统可以按语言的功能划分为多级层次结构,每一层以不同的语言为特征。 第6级:应用语言虚拟机 第5级:高级语言虚拟机 第4级:汇编语言虚拟机 第3级:操作系统虚拟机 第2级:机器语言(传统机器级) 第1级:微程序机器级 2.翻译—(基于层次结构)先把N+1级程序全部变换成N级程序之后,再去执行N级程序,在执行过程中,N+1级程序不再被访问

计算机的指令集结构也称为指令系统,它是硬件 体机器所支持的全部指令集合,它是机器语言程员 系所看到的机器的最主要的属性之一。 结 指令集结构设计的最基本问题是软硬件划分。 指令集结构设计包括确定指令格式、类型、操作 以及操作数的访问方式等

首先介绍了传统的编队控制方法的定义、特点和常用方法及优缺点,并将传统编队控制时代定义为前编队控制时代.随着多智能体技术的发展,将多智能体技术引入到编队控制问题中,诞生了众多新的研究成果,称为后编队控制时代.后编队控制时代以多智能体技术为基础,随着通信技术、计算机技术、人工智能技术的发展而逐渐壮大起来,并受到了学者的广泛关注.前编队控制时代强调多机器人通过编队协作完成单个机器人无法实现的任务,提高任务完成效率且缩短任务完成时间.后编队控制时代则是在前编队控制时代的基础上,更强调低成本、同步性和协同性,但却不那么重视每个个体的任务分工,甚至是按照规则自由分配任务,不再有“不可替代冶的个体存在.最后给出了研究编队控制问题的基本思路和目前尚待解决的关键问题

同步定位与地图构建技术（SLAM）是当前机器人领域的重要研究热点，传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平，但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷，所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要，但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务，交互性能不足。随着深度学习技术的发展，利用深度学习方法提取环境语义信息，并与SLAM技术结合，越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展，重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果，并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后，展望了语义SLAM研究的发展方向

针对非结构环境下高速公路绿篱修剪机器人手臂实时准确避障问题, 提出一种基于扰动人工势场法的避障路径规划解决方法.根据绿篱隔离带与障碍物分布情况, 设计智能修剪机器人执行机构, 构建包络障碍物简化模型, 分析机械臂与障碍物的碰撞条件, 求解机械臂在修剪过程中的避碰空间.引入斥力场调节策略来优化势场模型, 建立斥力场扰动机制调整斥力影响方式, 消除传统算法中的局部极小点、目标不可达等现象.在避碰空间内, 应用扰动人工势场法对机械臂进行路径规划仿真, 仿真结果表明, 机械臂跳出局部极小点, 灵活顺利避障, 成功抵达目标点, 验证了该方法的有效性和可行性

1.1介绍: “高级语言” 汇编语言:优点:可以充分发挥机器硬件的功能 ,并提高质量。缺点:必须熟悉机器的指令系统, 而指令系统又是和具体机器的内部结构密切相关的 ,所以所编写的程序依赖于计算机硬件,可读性和 可移植性比较差。 一般高级语言:优点:可读性和可移植性比较好 。缺点:难以对硬件进行操作,如内存地址、位操 作等

在机器的设计和制造中,为了减少制造、安装、维修和运输费用,以及尽可能减轻机器重量、 节约贵重金属、降低生产成本和提高劳动生产率,在一部机器中我们经常可以看到使用了不同的 机械动联接 铆接、焊接、胶接等

订单接受与不相关并行机调度是订单接受与订单调度的联合决策, 广泛存在于面向定制的多品种混合生产环境中. 针对这一问题, 考虑了顺序与机器依赖的安装时间以及可加工机器限制, 并以最小化总成本为优化目标. 其中, 总成本由被接受订单的总拖期成本和被拒绝订单的总拒绝成本构成. 通过分析订单拒绝对目标的影响, 提出了列表拒绝方法和订单拒绝规则, 进而设计了协同进化遗传算法. 算法将染色体编码分解为订单列表和订单指派两个个体, 提出了基于列表拒绝方法的解码方案来进行订单拒绝决策. 由于两个个体相互独立, 且二者的进化约束不同, 因而引入协同进化策略, 并根据个体的编码特征, 分别采用单亲遗传算子和传统遗传算子进行遗传操作. 数据实验验证了算法的有效性和求解效率, 并对问题规模和订单拒绝成本对算法性能的影响进行了分析