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机器人和机器人用传感器的发展

发布时间:2020-01-15 16:56   类型:基础知识   人浏览
1  引言        要想在机器人用传感器这个领域的制造选用等方面有所建树,还需要从了解机器人的发展入手,当然最重要的是了解近十年的机器人的发展。机器人可以看作自动化系统中的一个执行器或者控制器+执行器,特别是在工业上它大多是固定安装的,即是不移动的装置。但这些年的AGV(Automated Guided Vehicles)自动导引车,作为机器人的一个品种,在物流系统中大量使用,如深圳市湘聚公司的AGV系统,可以高速、高精度的移动,并与主流的ERP和MES系统信息系统兼容,实现无缝连接。这是一种智能移动机器人。当然它比如人或者动物一样移动的(不止四个车轮的)机器人要简单得多。        瑞典NDC公司近十年已在我国销售激光反射头等近千台,昆明船舶设备集团在上世纪末,已经将该技术引进我国,并在传动控制系统集成等方面有所突破。引导技术的进步,提高了行程路径的柔性化,同时提高了定性精度,GPS定位导航技术在大型(最大可达40t)AGV上得到应用。智能化水平在提高,使AGV系统通过网络、无线或红外接收上位机客户指令,做到自动引导、自动驾驶、优化路线、自动作业、交通管理、车辆调度、安全避碰、自动充电、自动诊断等,使AGV系统应用先于无人驾驶汽车等,进入实际应用阶段。 2  机器人的发展 2.1  机器人基本结构        一般机器人的基本结构由关节式机械系统、执行装置等(第一部分);机器人模型、环境模型、工作任务、控制算法、控制器等(第二部分);环境(第三部分);任务(第四部分)共四个部分组成。在第一部分内有传感器,在第三部分有外传感器。内传感器和电机轴等机械部件或机械结构如手臂、手腕等安装在一起,完成位置、速度、力等测量,实现伺服控制。外传感器是用来检测机器人所处环境及状况或目标物状态特征的传感器,是机器人与周围进行交互工作的信息通道,是机器人对环境有自校正和自适应能力,可适应不断变化的外部环境,从而更好地进行工作。 2.2  机器人类型        在工业,特别是制造业中,我的常见到的工业机器人,多是机械手型的机器人,依靠转轴和夹持装置工作,这类机器人通常是不可移动的,而更多的劳动环境中,移动机器人应用是广泛的。这些年来工业机器人以外,服务机器人、特种机器人的分类产品在发展,应用规模在扩展,所以不少行业自成门户。除工业机器人外,农业机器人、军用机器人、家用机器人、娱乐机器人、医疗机器人都在形成机器人产业的一部分,其他还因无人驾驶的汽车、无人驾驶的飞机以及机器鱼、水下机器人等仿生机器人和各种智能机器人(灭火、救灾、机器人比赛、教学用机器人等)的出现,真如雨后春笋一般。可以说机器人已经逐步从工厂走进了各行各业,走进了社会。 2.3  机器人发展阶段        机器人的发展一般分成三代。第一代为可编程机器人,或称示教再现型机器人,它根据操作员所编程序完成一些重复性操作,对机器人进行“示教”,机器人将这些操作记忆下来,之后即可根据“再现”指令,重复再现各种操作。第二代为感知机器人,即自适应机器人,它在第一代机器人的基础上发展起来,就有部分感知能力。第三代为自治式机器人,它具有较强的感知、识别、推理、规划和学习等智能,它能够把感知等和行动、智能化结合起来,能在非特定的环境下作业,所以称为智能机器人。        在第三代智能机器人中,可移动的陆上、空中、水中机器人、仿人机器人、仿生机器人等,近年来发展很迅速。多个机器人合作,它可形成一个系统,完成总的任务,逐渐形成多机器人系统研究方向。 2.4  机器人规划        机器人规划是人工智能与机器人学相连的一个结合点上,是包括单个机器人在内的智能机器人的一个重要的研究领域,包括路径规划、轨迹规划、运动规划、步态规划、任务规划等各种高层规划和底层规划以及与之相关的环境描述,地图创建等,这样才能回答机器人自主导航需要回答的三个问题:“我在什么地方?”、“我到什么地方?”、“我怎样才能到达目的地?”,也就是机器人的定位问题、目标识别与跟踪问题、路径规划与避障问题。        这儿要解释一下,规划(pianning)用在这里,指的是在执行一个问题求解程序中的任何一步之前,计算该程序几步的过程。即规划是一个行动的过程的描述,具体说路径规划就是根据所感知到的工作环境信息,按照某种优化指标,在起始点和目标点之间规划出一条与环境障碍无碰撞的路径。路径规划有三种类型:        (1)基于模型的路径规划,主要应用于结构化环境、规划方法有栅格法、可视图法、拓扑法等;        (2)基于传感器信息的路径规划、主要应用于非结构化环境,方法有人工势场法、确定栅格法和模糊逻辑算法等;        (3)基于行为的路径规划,把规划问题分解为许多相对独立的单元,如避碰、跟踪等。        在规划中,使用智能算法,有神经网络、模糊逻辑、遗传算法、强化学习以及各种混合进化算法。模拟

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