一、课程内容及讲授特点 二、思考：机器人上抗疫前线 三、机器人发展历史 四、机器人研究现状 五、控制理论与人工智能技术对机器人发展的影响 六、重要研究问题与展望 七、参考书籍

第１节机器人的发展历史 第２节生物生产系 第３节生物生产机器人 第４节生物生产机器人的工作对象 第５节 对生物生产机器人的期望

Part.1 安全操作规程 Part.2 机器人的由来与发展 Part.3 机器人的分类 Part.4 工业机器人的组成 Part.5 工业机器人开关、急停按钮介绍 Part.6 工业机器人坐标系 Part.7 简单编程 Part.8 装配编程示例

一般机器人是指不具有智能，只具有一般编程能力和操作功能的机器人。到目前为止，在世界范围内还没有一个统一的智能机器人定义。大多数专家认为智能机器人至少要具备以下三个要素：一是感觉要素，用来认识周围环境状态；二是运动要素，对外界做出反应性动作；三是思考要素，根据感觉要素所得到的信息，思考出采用什么样的动作

第一章 机器人概述 第二章 农业机器人基本情况 第三章 传感器 第四章 机器人运动学 第五章 农业机器人事例 第六章 机器人的总体和机械结构设计

很早很早以前,人们就幻想“人造人”,有很多神话、传说和科学幻想, 描绘带有神奇色彩的“人造人”为人类服的情景。不过,这只是美丽的愿 望而己。 16世纪出现了装有发条的钟,给“人造人带来了希望。十七八世纪, 很多杰出的机械师制造出很多精巧的、栩栩如生的玩偶“安德罗丁”和机械 人。 真正的、实用的、能为人类出大力气的现代机器人,它的孕育可以说有 三步。第一步,18世纪的工业革命,使“自动动力源”和“控制器”发展起 来了;第二步,19世纪出现各种机床,使机械制造业大大发展起来了;第三 步,19世纪初期出现的“穿孔卡控制器”,可以说是现代电子数字计算机的 前驱。 20世纪中期出现和发展起来的电子数字计算机是机器人的“催生婆”。 1954年发明家乔治·德沃尔发明了第一个“可编程序机械手”,并且获得了 专利。1960年,他与智慧超群的工程师乔·英格伯格共同研究制造出第一台 工业机器人,使现代机器人呱呱坠地了。他们还建立了第一个生产工业机器 人的公司,成为工业机器人大家族发展、壮大的“摇篮”。 一、机器人之母“安德罗丁” 公元前,古希腊有一位发明家叫希罗,他蒸汽、平衡锤给神殿制造出 一种自动偶人。这种在欧洲盛行的自动偶人就是安德罗丁。当人们点燃殿前 的蜡烛时,女神就在神殿上转动一圈,在它的周围的一些年轻美女也就随着 翩翩起舞,他还制造了神坛的自动门。 18世纪,欧洲钟表技术十分发达。利用这种技术制造了各式各样的安德 罗丁。 那时,著名的有法国的机械技师鲍堪松。他是法国人人皆知的人物,巴 黎技术博物馆门口有鲍堪松全身塑像。 他生于1709年,幼年时就擅长创造发明,曾幻想用机械制出与真的完全 一样的“动物”。1738年,他制造出带有齿轮的铁鸭子。它能惟妙惟肖地模 仿真鸭子的各种动作,可以凫水,扎猛子扑打水。传说还会喝水和啄谷粒 吃,能嘎嘎地叫,还能消化食物,排泄粪便 鲍堪松还制造过会吹笛子的牧童。这个牧童坐在基座上,高170厘米。 它会吹12首不同的曲子。牧童用嘴向长笛的圆孔吹气,使笛子发出响声,它 的手指在笛子上的其他圆孔上来回按动着,使长笛的音调发生变化。牧童吹 笛子的时候,鲍堪松就亲自用铃鼓伴奏。 他所制做的自动偶人,曾在巴黎公开展览过,使他名闻遐迩,并被选进 法兰西科学院

2、齐次变换及运算 3、工业机器人连杆参数及其齐次变换矩阵 4、工业机器人运动学方程

前言 传统机器人 智能机器人 机器人时代的科技伦理思考

研究了全状态约束与输入饱和情况下的全向移动机器人轨迹跟踪控制问题.首先，针对一类三轮驱动的全向移动机器人，考虑系统存在模型参数不确定与外部扰动，建立了运动学与动力学模型；其次，利用障碍Lyapunov函数，结合反步设计方法，有效处理全向移动机器人跟踪过程中存在的状态约束，保证所有状态变量不会超出状态约束的限制区域；然后，针对系统参数不确定和未知有界扰动，设计相应的自适应律进行处理；同时，提出一种抗饱和补偿器保证机器人输入力矩满足饱和约束；并且利用Lyapunov理论分析证明了当选取合适的控制参数时闭环系统中的所有信号均能保证一致有界；最后，通过与未考虑状态约束和输入饱和的控制器以及经典比例-微分控制器进行仿真对比，验证了该方法的有效性和鲁棒性

矿区废弃地为室外大型非结构化环境，包含多种类型的障碍物且存在诸多不确定性因素，给移动机器人全覆盖路径规划造成了极大的困难。本文使用牛耕式单元分解法结合生物激励神经网络算法完成移动机器人对矿区废弃地的全覆盖路径规划。首先，针对矿区废弃地已知环境，采用牛耕式单元分解法对复杂环境做出区域分解，将具有综合复杂性的地图分解为多个不含障碍物的子区域；然后，根据子区域的邻接关系构建无向图，采用深度优先搜索算法确定子区域间的转移顺序；最后，采用生物激励神经网络算法确定子区域内部行走方式以及子区域间路径转移。仿真结果表明，生物激励神经网络算法在解决机器人路径转移问题方面比其他路径规划算法更高效，所得的方法能够处理复杂的非结构化环境，完成废弃矿区移动机器人的覆盖路径规划