初识羽毛球机器人 羽毛球机器人结构 羽毛球机器人嵌入式系统设计 羽毛球机器人运动控制系统设计 羽毛球机器人传感器系统设计 羽毛球机器人视觉系统软件 机器人操作系统 机器人导航与路径规划 羽毛球机器人定位与视觉系统设计

◼ 1、概述 ◼ 1.1、机器学习的应用 ◼ 1.2 、什么是机器学习 ◼ 1.3、机器学习的发展 ◼ 1.4、机器学习的分类 ◼ 1.5 机器学习的资源 ◼ 2、机器学习的数学基础 ◼ 3、机器学习的术语 ◼ 4、基于案例的机器学习流程简介 ◼ 5、机器学习算法简介 ◼ 6、机器学习实例演示

第1节葡萄收获机器人 第2节柑橘收获机器人 第3节苹果收获机器人 第4节西瓜收获机器人 第5节甘蓝收获机器人 第6节林业机器人 第7节多功能机器人 第8节作物保护机器人

1.1.1 机器人的定义 1.1.2 机器人的发展历史 1.1.3 机器人的分类 1.1.4 机器人技术展望 1.3.1 机器人的组成 1.3.3 机器人的性能要素

工业机器人的控制主要包括：机器人动作的顺序、应实现的路径与位置、动作时间间隔以及作用于对象物上的作用力等。 早期工业机器人的控制是通过示教再现方式进行的，控制装置是由凸轮、挡块、插销板、穿孔纸带、磁鼓、继电器等机电元件构成。 而进入80年代的工业机器人则主要使用微型计算机系统综合实现上述装置的功能。本章介绍的工业机器人控制系统都是以计算机控制为前提的

● 轮式机器人组件 ● 轮式机器人电控系统 ● 轮式机器人常用传感器 ● 轮式机器人简易开发软件 ● 轮式机器人基本运行控制 ● 轮式机器人寻迹运行控制 ● 轮式机器人避障运行控制 ● 轮式机器人跟踪运行控制

对一种新型的四足变结构机器人进行了运动学分析.首先建模分析了单条腿的运动速度;然后综合考虑机器人车身本体的运动和变形以及四条腿的运动状态,对机器人整体进行了运动学分析,提出并建立了机器人的全局速度方程;最后将全局速度方程应用到机器人的速度分解控制中,使该控制方法的应用领域从串联机器人扩展到多足移动(串并混联)机器人,并以变结构四足机器人的车身原地收缩运动为例,验证了这种方法的可行性

多轴联动下的串联多关节工业机器人在空间轨迹运动时，在时间上保证各关节轴单独具有良好的跟踪性能，而由于机械电气的迟滞效应，并不能完全保证理想的轮廓轨迹，这说明各个伺服轴的运动在几何空间中的同步非常重要。针对运动指令与实际位置之间的迟滞所带来的机器人末端轮廓精度不高的问题，本文结合工业机器人现有的运动学和动力学以及传统的PID控制理论，研究了六关节机器人位置域控制算法。将机器人空间轮廓轨迹的控制，通过采用主?从运动关系实时建立的方法，将时域中的各个伺服关节的同步控制方法，变换到位置域的各个伺服关节的主?从跟随的控制方法，在实现位置域的同步控制的同时，引入基于位置域的PD控制，减少了主?从跟随控制的跟随误差，从而整体提高机器人末端的轮廓运动精度。该方法在Linux CNC(Computerized Numerical Control)数控系统上，以某公司HSR-JR605机器人为对象进行了实验，证明采用位置域控制方法对六关节机器人空间运动轨迹精度的提高有积极作用

智能机器人的感知、定位和导航（规划） 3. 机器人的定位 4. 机器人的导航 5. 机器人的规划

 6.1 机器人控制系统概述  6.2 机器人单关节位置控制（机电部分）  6.2.1 知识回顾：二阶线性系统稳定性  6.2.2 机器人单关节的建模与PD控制  6.3 机器人单关节分解控制器设计（机械部分）  6.4 机器人非线性前馈控制（机械部分）  6.5 机器人自适应控制（机械部分）  6.6 机器人力控制