本文重点分析通用5 关节工业机器人的工作空间、灵活性并用形象的几何作图、计算机显示表达出工作空间轴截面的形状,计算和表达出工作空间内已知各点的灵活度大小。分析和求出机器人的最佳工作区间,为通用5 关节机器人的实际作业提供了必要的依据。本文所采用的方法也可用于其他多关节机器人工作空间及灵活性的分析

一、研究机器运转的目的 确定原动件真实运动规律→确定其它运动构件的运动规律,参数 二、调节机器速度波动的目的 1、周期性速度波动危害: ①引起动压力,η↓和可靠性。 ②可能在机器中引起振动,影响寿命、强度。 ③影响工艺,↓产品质量。 2、非周期性速度波动危害:机器因速度过高而毁坏,或被迫停车

1.1 什么叫机器人 1.2 机器人系统的构成 1.3 机器人研发的原则 1.1 极限与配合的基本知识 1.2 机器人系统的构成 1.3 测量技术基础 1.4 测量误差及数据处理 1.5 极限与配合的选用

 机器学习是数据分析与挖掘的一种手段  机器学习是什么？  利用经验改善系统自身的性能  关于T和P，程序对E进行学习  Looking for a function  机器学习发展史  人工智能三阶段：推理期、知识期、学习期  深度学习∈机器学习∈人工智能  机器学习基本术语  回归、分类；模型、学习器；样本、样例……  模型选择：奥卡姆剃刀？NFL？

1 机器人操作系统ROS概述 2 ROS体系架构 3 ROS通信机制 4 ROS核心工具 5 ROS坐标变换(TF) 6 ROS开发接口 7 ROS机器人定位与建图SLAM 8 ROS机器人导航与路径规划Navigation

为解决机器人末端负载的时变性给高速运动的机器人带来控制精度降低的问题，研究了参数差值法、力矩求解法、全局参数辨识法的机器人末端负载动力学参数辨识的方法，以提高末端负载的辨识精度.得到的负载动力学参数用于动力学控制以提高机器人动态精度.通过建立拉格朗日动力学线性辨识模型，以最优激励轨迹进行实时数据采集，采样数据经过低通滤波及中心差分的处理后，代入相应的负载辨识方程式，并用加权最小二乘法解决线性方程组，可辨识到不同负载的动力学参数.实验验证了负载辨识方法的可行性

为了探究何种履带式行走机构更加适用于煤矿搜救机器人，采用网络分析法从行走机构行走能力、防爆难易、操控性以及可靠性四个方面对5种常见的履带式行走机构进行性能评价.对5种行走机构的空间通过性、最大越障高度、最大越壕沟宽度和底盘高度进行了理论建模分析，同时提出了驱动电机数量对于防爆难易、操控性以及可靠性影响的数学模型.根据煤矿搜救机器人设计经验以及所推导的理论模型，对5种行走机构采用网络分析法进行了量化评价.最终，评价结果认为角度型行走机构更适于煤矿搜救机器人.基于评价结果，设计了CUMT-V型煤矿搜救机器人行走机构

7.1 机器人规划的作用与任务 7.2 积木机器的机器人规划 7.3 STRIPS规划系统 7.4 具有学习能力的规划系统 7.5 分层规划 7.6 基于专家系统的机器人规划 7.7 太空构件装配顺序规划 7.8 小结

在发生火灾或地震的建筑物内,由于烟雾或墙体倒塌等原因,救援机器人往往无法通过视觉、超声和红外等传感器直接发现建筑物内不可见区域或者其他房间中呼救的目标.利用声音信号波长较长可以衍射绕过障碍物传播的特性,结合现有的语音识别技术,开发出基于听觉的救援机器人导航系统.该系统使机器人可以在全局运动控制中跟踪幸存者的呼救声并向幸存者移动.通过相关实验验证了基于听觉的救援机器人导航方法的可行性

前言 传统机器人 智能机器人 机器人时代的科技伦理思考