)机器人行业，具备视觉的工业(工业机械臂)机器人能更快、更准、更灵活地完成定位抓取、对位组装等。 1 概括 基于图像分析的视觉技术在(工业机械臂)机器人引导相关应用中的主要作用是精确获取对象物（待抓取物体）和目标物（待组装物体）的坐标位置和角度，并将图像坐标转换为(工业机械臂)机器人能识别的 (工业机械臂)机器人坐标，指导(工业机械臂)机器人进行纠偏和组装。 因此，手眼标定和定位引导是机器视觉在(工业机械臂)机器人引导中应用的的核心。 3 定位引导 在机器视觉与(工业机械臂)机器人相结合的应用中，(工业机械臂)机器人引导定位最为普遍。此类场景下，大致可分为单相机抓取定位引导、单相机纠偏引导、上下相机贴合定位引导。
Paul 提出一种计算量相对较少计算效率很高的 Newton-Euler 算法，他们提出的这种方法也是基于递推方法求出的， 由于其计算效率较高， 所以， 目前逆向动力学算法一般使用这种方法， 而且该算法是机械臂逆向动力学算法中在单处理器上运行速度最快的 由于在计算过程中随着自由度的增加方程组的数目不断增加， 导致当机械臂自由度较多时， 其计算量很大， 该算法的计算量是 。 Jain 采用空间算子代数给出了机械臂动力学的统一公式。 惯量张量具体表示如下所示： image.png image.png ---- 关键词： 机器人动力学；多刚体动力学；多体系统，多体动力学；机械臂动力学；动力学建模原理；动态系统；正向动力学；逆向动力学 ；混合动力学；递推多体动力学；计算效率 ---- 参考文献： 空间七自由度冗余机械臂动力学建模与控制研究
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在国外，robot不是特指我们所说的工业机器人和服务机器人，还包括无人机、无人驾驶汽车、AGV等一切可编程的多功能机械装置。而中国人把robot翻译成机器人，可以说并不准确。 目前在工厂里代替工人干活的，基本上也是这类机器人。但是，很多人认为，这些机器人只能按照程序完成点对点的工作任务，死板且不需要逻辑，这些为汽车应用而诞生的设备，顶多只能称为机械手或机械臂。 ? Amico是柯马最新研发的双臂泥人概念机器人，其手臂设计基于Racer3机械臂，手臂上装有一对Schunk SDH2三指夹持器，可以夹住任何物体，且两个手指可以改变取向，以适应不同形状和尺寸的物体。 就像人类的眼睛一样，爱普生自律型双臂机器人可准确识别物品在三维空间中的位置及方向。机器人的双臂配备了最新研发的力度传感器，可模拟人类对机械臂臂力 进行控制，安全无损地输送及装配物品。 川崎双臂机器人duAro ? 川崎的这款双臂机器人被人戏称为多肉。机器人duAro具备从身体水平伸出的两根机械臂，两根机械臂成对工作。
摘要 触摸和熔化探索了人机协同生产的过程，这一过程中使用了人类固有的技能和功能机器人的技能找到并专注于对象物理表面和物体表面独特纹理及其他相关特征的能力，能够很容易地生成一个复杂的伪任意的移动路径和一个对象 接下来，这个过程使用一个触摸密度的直方图来生成一个机械手臂需要执行的轮廓。最后，机器人手臂在一个空气加热回流工站操纵一块苯乙烯塑料；它的运动遵循生成的轮廓。 目的 本项目目的如下： 观察人类触觉扫描的形式； 什么样的边缘、形式、纹理和触觉其他的重要方面； 测试这个假设： 使用这个系统扫描同一个物体时，不同的用户会产生不同的输出； 寻找合适的材料，材料厚度，机器人加热工具 这些轮廓线被分解为路径和机械臂参照： ? ? 从收集到的数据到机器人路径，这个过程保留了相当多的易辨识性。 ? 机械臂引导加热枪下的聚乙烯材料沿着轮廓路径移动。 ? 一块苯乙烯的原料被安装在机器人的夹子上，机械臂引导加热枪下的聚乙烯材料沿着轮廓路径移动。 ? ? ? ? 经过多次测试（塑料有一点烧焦），我们能够找到表达能力和信息保留有效平衡的制造过程！
1 概述 超冗余机器人具有适应复杂多变环境的特点，成为机器人研究中的一个热点，超冗余机器人的代表诸如蛇形机器人等。,生物蛇所 具有的运动步态是无足脊椎动物行走步态的典 范。 运动学模型和动力学模型是蛇形机器人的控 制基础。基于前人对生物蛇形态曲线的初步探 索,为深入研究蛇形机器人步态,运动学模型和动 力学模型成为该领域的研究重点。 二维步态：蛇形机器人的二维步态主要指的是蜿蜒、内 攀爬和蠕动(也称行波步态)。 蜿蜒步态与生物蛇 的蜿蜒运动相同,蠕动步态犹如尺蠖蠕动,但其效 率很低,内攀爬步态类似于鼓风琴运动,但是利用 机器人两个外侧表面与外界的接触摩擦力,及自 身部分向前运动。 三维步态：蛇形机器人的三维步态包括侧移步态和攀爬 步态,两种步态与生物蛇的运动相同,并且均具有 螺旋曲线的特点。
自从2016年在汉诺威机器人大赛获得冠军后，Franka Emika这个公司就获得了太多的关注，它的产品，拥有七个自由度的机械手臂Panda，有一个可爱的名字，更有十分强大的性能。 今天起，您可通过您可靠的老朋友——硅步机器人，了解、咨询、参观、当然也可以购买到Panda机械臂。 Panda机械臂除了在硬件设计上秉承德国人一贯的严谨风格外，其软件对硬件和对开发者的配合和支持也十分优秀。 用户通过FCI能获取机器人的当前状态，同时可通过以太网连接的外部工作站直接控制机器人。 协作机器人从诞生开始，就颠覆了人们对传统机器人的认知，而具有七个自由度，同时每个关节都有力传感器的Franka Emika Panda机械臂，又使其成为协作机器人中的佼佼者。
1 机械臂正向动力学与逆向动力学 机器人的动力学按照求解量可以分为三种： 正向动力学：已知机器人的关节驱动力矩和上一时刻的运动状态（角度和角速度），计算得到机器人下一时刻的运动加速度，再积分得到速度和角度 image.png 2 机器人动力学的具体用处 ‘机器人动力学主要用于机器人的仿真和控制。根据不同的应用场景，需要采用不同的动力学建模方式。包括正向动力学和逆向动力学的利用。 最终得到的动力学模型均可以表示如下： image.png 4 正向动力学与逆向动力学形式 以正向动力学为例子，其在SimMechanics中搭建的具体框图如下所示： image.png 上面所示的动力学模型与机器人的动力学方程是完全对应的 ，根据笛卡尔位置生成平滑的速度和加速度； 逆向运动学： ，根据笛卡尔轨迹生成生成关节空间轨迹； 逆向动力学： ， 根据关节运动状态生成关节驱动力矩； 正向动力学： ，根据驱动力矩生成机械臂运动状态 有多种数值解法， 其中由于 4 阶龙格库塔法具有计算精度高、 计算稳定、 以及容易编程等特点， 因此应用最为广泛求解， 本数值积分模块采用此方法， 具体解法如下 image.png ---- 关键词： 机械臂动力学
目前的解决方案包括打造机器臂和基于平板电脑的系统。以下是文章主要内容。 ? 现在，美国国防部表示，它能够让那些围绕电缆和皮带轮制造的旧式飞机为自动化时代做好准备——机器臂便是解决方案的一部分。 总部位于弗吉尼亚州马纳萨斯的Aurora将科幻电影《全面回忆》（Total Recall）中的Johnny Cab带到了现实：一个代替肉身的人形机器人。 在成功控制Diamond DA-42和Cessna Caravan之后，该机械臂及其“眼睛”正在学习驾驶Bell UH-1 Helicopter直升飞机。 洛克希德马丁公司的工程师使用制动器来连接平板电脑软件系统和机械控制系统，他们将制动器安装在机舱地板下面，将其内置于机身的多个不同的检查窗盖。
臂角随着机器人的运动而发生变化。臂角是衡量机械臂整臂姿态的一个很好的参变量.且由于臂角函数是各个关节角度为自变量，其可以结合机械臂的T矩阵进行位置级别的逆向运动学求解，进而求得其解析解。 需要指出的是，从物理意义上看，极端情况下，当机械臂快伸直时，臂角退化为一条直线，其无法有效表示机器人的构型，由此臂角是有一定范围的，否则容易出现奇异。 搭建机械臂的全数值仿真系统 image.png 假设姿态和臂角不变，仿真结果如下，可以看出 image.png 4 零空间阻抗控制 机械臂的动力学方程可以表示为 image.png 机械臂零空间阻抗控制此处主要是指在机械臂主任务的零空间内实现关节阻抗 即机械臂的运动不会对基座产生运动。 此外，作者在做此相关问题研究时，提出力机器人的反作用力/力矩零空间，即机械臂的运动不会对基座产生影响，即产生零力或者零力矩。 作者在针对此提出了将机器人末端作为主任务柔顺面，而臂角平面作为第二柔顺面，示意图如下所示： image.png 搭建仿真系统 image.png 控制外环 image.png 控制内环 image.png
什么是移动机器人？许多人首先想到的是传统的AGV，但那已经过时了。根据RIA的最新定义，能够自主自由移动的AGV才算是移动机器人，当然，它上面可能还安装有机械臂。 不再是爷爷时代的AGV 宝洁公司正在使用或测试三大类工业移动机器人：具有高负载能力的大型移动平台，较小的自动导航车辆和移动机械手（移动机器人与机械臂组合）。 所以它并没有指出什么时候机器人可以到处移动，什么时候可以不再关在某个区域。” 同时，他还填补了一项空白。 “控制器如何沟通安全信息？ 移动平台上的紧急停止按钮是否也会让机械臂紧急停止？ 他提到了关于示教器的一个例子，“如果你正在考虑将移动平台和工业机械臂集成到一起，而它们都有自己的示教器，你如何纠正和补救控制问题，让你自己一个控制点？我们指定一种方法来实现吗？ Marvel表示，目前委员们倾向于后一种方法，这意味着在平台上增加一个机械臂时，由制造商确定单一控制点。当需要把两者集成在一起时，则有集成商决定。
即有更多任务完成选择，机器人因而存在任务的零空间。最典型的冗余机器人比如七自由度机械臂，或者蛇形机器人等。冗余机器人的任务 ,其中 , 当 时，其为运动学冗余机械臂 。 考虑到机械臂的七个关节角度， ,运动学通过机器人的齐次变换矩阵来求解。 冗余机器人的正向运动学与其他非冗余机器人的完全一致。均是通过DH表格以及T变换矩阵求解。 IDtree 机械臂刚体动力学的具体表达式： 2 冗余机器人位置控制系统设计 下面以混合阻抗控制为例具体阐述机器人控制器设计。6自由度机械臂具有完整的笛卡尔位姿控制能力。 3 冗余机器人阻抗控制系统设计 冗余机械臂的阻抗控制主要是需要考虑到末端任务的阻抗控制以及冗余机械臂零空间的阻抗控制。 在Simulink中搭建七自由度空间机械臂的混合阻抗控制系统，其中包括轨迹规划，阻抗控制器，误差修正模块(ERC)，关节层控制器，机械臂正向动力学计算模块，正向运动学模块以及环境模型组成。
基座的运动将会引起机械臂末端的位置和姿态的变化，由于空间机器人在自由漂浮状态系下的动量守恒，任意时刻基座的动量和机械臂的动量可以表示成一阶微分形式，进而，基座的运动关系可以表示为机械臂的各个关节角度的表达式 1 机器人DH 单臂空间机器人的模型如图所示，由n个自由度机械臂和作为其基座的航天器平台组成。 3 机器人目标反作用力矩控制 机器人在完成目标捕获等任务时，机械臂携带末端锁紧机构沿着一定路径跟踪目标物体的时候，若空间机器人处于自由漂浮状态下，机械臂的运动会引起基座姿态和位置的改变。 考虑到基座姿态对于卫星天线的通信以及机械臂稳定的重要性，位置扰动一般不计在考虑范围之内。 机器人的在轨服务可以分为以下几种情况，一种是大型航天器内的舱内机械臂，一种是用于在轨机动的空间机器人。 基于Ubuntu/Xenomai构架的嵌入式系统构造了从用户空间到内核空间的实时开发环境，为嵌入式机械臂控制软件模块的搭建提供了强有力的实时环境。下图 5 7给出了空间机械臂控制系统的软件框架。
【新智元导读】DeepMind 研究人员改进深度确定策略梯度算法，在虚拟环境中训练机械臂叠协同完成堆叠积木的任务，每架机械臂的结果都被用于改进核心算法，10个小时训练好 16 台机器人。 去年，谷歌大脑展示了他们的协作机械臂研究项目——合作式增强学习让机器人掌握通用技能：一台机械臂学会的东西，可以在所有机械臂之间共享，这样所有的机械臂都能以更快的速度学习、成长。 实验结果是，这些机械臂可以进行开门、拿起罐子等简单的操作。 当时，谷歌大脑的研究人员探索了通过多机器人合作完成通用目技能学习的三个可能方法： 直接从经验中学习行动技巧 学习物体内部物理模型 在人类协助下学习技能 在这三个例子中，多个机器人共享彼此的经验，搭建了一个通用的技能模型 看起来很灵活，当然这也是 Jaco 的优势，但要操纵 Jaco 机械臂完成实际任务需要的计算量也相应的十分庞大。从这一点上，DeepMind 的实验充分展现了使用端到端的方法训练机械臂的好处。 ?
本文提出了一种基于视觉的机械臂控制系统，可以应用在价值40美元、完全没有传感器的廉价机械臂上。 项目网站：https://craves.ai（含代码和数据） 论文地址：https://arxiv.org/abs/1812.00725 简介 如何赋予机器人视觉，让其在多变的环境中完成复杂的任务 因此，本文希望通过低成本的硬件来搭建一个机器人研究和教育的平台，以降低相关领域研究的硬件门槛。 但人可以通过观察机械臂，通过遥控器完成一些高级机械臂才能完成的任务, 例如叠筛子。如何用视觉算法像人一样对没有传感器的机械臂进行控制是本文关注的焦点。 可见，系统可以在复杂背景下对机械臂进行三维重建。实验室数据集上的定量结果表明，机械臂转角的重建误差约为4.8度。
一支斯坦福AI和机器人实验室集结而成的华人团队，打造了自适应机械臂Rizon（拂晓）。 此外，还有AI及机器人算法驱动的专用处理器搭建的多层智能系统，提供感知、力觉引导的操控能力、灵活性极强的任务统筹能力以及实时的自适应能力。 区别于一代高精度位置控制机械臂、二代协作式机械臂，第三代自适应机械臂有三大特点，让它与一代、二代机械臂有了革命性的差别： 误差容忍度高。 自适应式机械臂可以克服这些误差，保证优秀的工作能力，也因此相比于过去的任何机器人都更适应不确定的生产环境。 抗干扰性强。 对于非夕、机械臂产品革新和机器人行业，一切才刚刚开始。 — 完 —
在前面的几期自学笔记中，我们分别从V-REP软件使用、Lua语言编程、Matlab/Python的远程接口控制等角度来阐述了如何使用V-REP进行机器人仿真环境的搭建和代码编写过程。 youBot的机械臂能够得着吗？ 实际待抓取的物体放置在工作台的什么位置呢？如何去感知这个物体的位置？ A点工作台上待抓取的物体形状呢？放置的姿态呢？youBot的机械手尺寸够大吗？ 如果不止一条，如何选择呢？ 根据规划的路径移动的时候如果撞到了工作台怎么办？如何避免碰撞？ 控制机械臂抬起机械手，回到standoff位置； 我们考虑上述过程，规划好每一步当中机器人各个关节的运动过程，然后将所有的步骤串联起来，就完成了整个Pick and Place的过程。 V-REP中youBot机器人的模型示意图如上图所示，底盘轮子编号和机械臂尺寸参数如图所示，其夹持机构（机械手）的尺寸参数为： ? 其中： 。
新的机器人连续控制任务 同样是借助 MuJoCo 物理模拟器，这次 OpenAI 在 Gym 中搭建了两组共八个新环境 & 新任务。 Fetch 机械臂 基于 Fetch 机械臂的末端运动控制，共有末端位置、拨动冰球、推箱子、举箱子四个任务 ? 左：FetchReach，「末端位置」，控制机械臂，让末端到达指定的空间位置（红点） 右：FetchSlide，「拨动圆盘」，控制机械臂拨动圆盘，让它在桌子上滑动，最后到达指定位置 ? 在下面动图里的实验就是运行在真实机器人上时在圆盘下面垫了一个薯片袋子，改变了圆盘的运动特性，而闭环控制的机械臂仍然可以适应这一随机改变，把圆盘送到指定位置（红点处）。 依靠这样的办法，即便最开始的时候机械臂根本就碰不到圆盘、以及反馈是稀疏的，最终它也学会了如何把圆盘拨到桌子上的指定位置。
image.png image.png 2 机器人动力学前馈控制与反馈控制 上述控制没有考虑机械臂的动力学模型，因此称为“非基于模型控制”。当机械臂运动速度较快，此时机械臂各部分之间非线性耦合严重。 若要进行精确的位置控制，则需要考虑机械臂的动力学模型。即“基于模型的控制”，也即“动态控制”。这种基于模型的机械臂控制方案可以使得机械臂具有较好的动态性能。 ; 3 机器人雅可比转置控制 上述提及的控制算法为关节空间机械臂的控制，对于基于该类型的机械臂控制过程中，需要根据逆运动学将笛卡尔轨迹转化为关节空间轨迹，进而关节空间控制器跟踪期望关节角度，从而间接达到笛卡尔位姿控制的目的 对于冗余机械臂的基于关节空间的位置控制，由于其笛卡尔任务与关节空间并不是一一映射关系，因此其关键在于如何有效的进行机械臂的逆运动学计算，由笛卡尔轨迹求解出关节空间轨迹。 由于对于冗余机械臂其不存在运动解析解，因此通过速度级逆运动学求解各关节角度，因此一般采用基于冗余机械臂雅克比伪逆方法并通过优化目标函数的方法进行冗余机械臂运动控制 image.png 4 关节空间控制与笛卡尔空间控制
通过意识去控制机械臂，是建立了一个额外的信息通道，在这个通道中必然会遇到的问题是，系统要如何区别人的“动机”和“想法”——“想法”是一种心理倾向，却不一定要去达成，“动机”则是个体活动的内在心理过程或内部动力 当然，这样的做法颇有点“迷途知返”的意思，设想一下这个情景——使用者心血来潮想给别人一巴掌，不一会儿，使用者又突然醒悟，深觉此举不妥，系统连忙收回那只已经举起来的机械臂…… 如何保证注意力的自洽性 在上文提到的多任务机械臂研究中 首先，来自硬件设计的问题十分明显，大众曾经笑称机械臂为“麒麟臂”，机器人越来越迷你，软体机器人更是能够收缩折叠，机械臂却因为要“像人类的手”而显得多余，笨重、携带不便等问题都是机械臂进入健全人生活的阻碍 注意了，如果机械臂能够解决触感等问题，那研制出更灵活的机器人也不在话下，人们完全可以通过一个指令让机器人收拾好所有东西，如此，我们为什么还需要一个做简单工作的机械臂呢？ 不论如何，机械臂如果能够突破技术难题，创造出自身的不可替代性，其功能性也将得到一个质的提升。 【完】 智能相对论（微信id:aixdlun）：深挖人工智能这口井，评出咸淡，讲出黑白，道出vb深浅。
云小微对话机器人基于完全自研的AI全链路能力，对用户输入的文本或语音识别的文本做语义理解、识别用户真实意图，记忆上下文和联想分析，面向用户提供快速、精准的信息问询体验。同时还为客户提供运营工具，通过对线上用户日志的挖掘，以及腾讯海量线上数据挖掘，提炼出各种问法，最终提高用户服务体验的满意度，减轻人工服务压力。
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