针对TH50型码垛机器人采用曲柄摇块机构驱动回转副这种新构型,利用动态静力学方法将瞬时惯性力系转化为静力系,通过机器人整体及其子系统的力系平衡方程建立了机器人的动态静力学模型.利用Matlab编制了求解其关键零部件以及关键轴的受力状态的程序,并进行了实例计算和分析.该模型已成功应用于TH50码垛机器人的设计和校核,样机的良好运行表明了该模型的正确性

综合了Raibert和Craig提出的机器人位置/力的Hybrid Control及Yoshikawa提出的机器人动态混合控制算法的基本思想,针对作业环境及其力学扰动难以辨识及机构振动等问题,提出了基于机器人装配作业的PI自学习混合控制方法,并根据此方法实现了三自由度机器人的圆柱二维插入作业。实验结果表明,该方法可以有效地实现机器人的销孔装配作业并抑制或缓冲机构的振动现象

提出机器人多指手滑觉功能的一种实现方法和基于滑觉功能的机器人多指手力反馈控制方法.机器人多指手的滑觉功能是通过检测力觉传感器输出的变化而实现的,而通过将滑觉判断与力反馈控制相结合,并在力反馈控制系统中引入分级模糊控制的思想则可以使机器人多指手在实现滑觉功能的同时完成对物体的稳定抓取

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

8.1-机器人规划的作用与任务 8.2积木机器的机器人规划 8.3 STRIPS规划系统 8.4具有学习能力的规划系统 8.5基于专家系统的机器人规划 8.6小结

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