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传感器在机器人中的应用一名词解释机器人：机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。
它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根人工智能技术制定的原则纲领行动。
它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。
传感器：接受物理或化学变量（输入变量）形式的信息，并按一定规律将其转换成同种或别种性质的输出信号的装置。
机器人是由计算机控制的复杂机器，它具有类似人的肢体及感官功能；动作程序灵活；有一定程度的智能；在工作时可以不依赖人的操纵。
机器人传感器在机器人的控制中起了非常重要的作用，正因为有了传感器，机器人才具备了类似人类的知觉功能和反应能力。
机器人的全身布满了传感器，见图1。
各传感器分别负责机器人的各部分功能，如：明暗觉传感器负责判断是否有无对象，并得到定量结果。
主要应用的传感器件：光敏管、光电断续器等。
其他各类功能传感器见表1.表1二机器人中几种常见的传感器霍尔传感器：（一）名词解释霍尔传感器是根据霍尔效应制作的一种磁场传感器。
实物见图2霍尔效应：在半导体薄片两端通以控制电流I，并在薄片的垂直方向施加磁感应强度为B的匀强磁场，则在垂直于电流和磁场的方向上，将产生电势差为UH的霍尔电压。
霍尔元件：根据霍尔效应，人们用半导体材料制成的元件叫霍尔元件。
（二）霍尔传感器的分类霍尔传感器分为线性型霍尔传感器和开关型霍尔传感器两种。
1。
线性型霍尔传感器由霍尔元件、线性放大器和射极跟随器组成，它输出模拟量。
2。
开关型霍尔传感器由稳压器、霍尔元件、差分放大器，斯密特触发器和输出级组成，它输出数字量。
图2（三）霍尔传感器的性能霍尔传感器许多优点，它们的结构牢固，体积小，重量轻，寿命长，安装方便, 功耗小，频率高（可达1MHZ,耐震动，不怕灰尘、油污、水汽及盐雾等的污染或腐蚀。
霍尔线性器件的精度高、线性度好；霍尔开关器件无触点、无磨损、输出波形清晰、无抖动、无回跳、位置重复精度咼（可达卩m级）o取用了各种补偿和保护措施的霍尔器件的工作温度范围宽，可达-55C〜150C。
传感器在机器人中的应用传感器是机器人中必不可少的组成部分之一。
它可以感知周围环境的物理量，如温度、湿度、压力、光强度、距离等。
在机器人中，传感器的应用极为广泛，本文将从多个方面介绍传感器在机器人中的应用。
一、环境感应在机器人中，环境感应是传感器的重要应用之一。
机器人通过安装不同类型的传感器，可以感知周围环境的温度、湿度、光强度等物理量，从而更好地适应不同环境，更好地完成任务。
例如，在农业机器人中，传感器常常用于测量土壤温度、湿度、光照强度等参数，以便更好地控制植物的生长环境。
在工业机器人中，传感器可以用于检测环境温度和压力，以便更好地控制机器人的运行。
二、运动控制传感器在机器人中的另一个重要应用是运动控制。
机器人需要根据环境和任务的不同，进行不同的运动控制，这就需要传感器提供的测量数据。
例如，机器人需要根据测量到的距离数据来调整自己的运动速度和方向，以便更好地避开障碍物。
传感器还可以用于衡量机器人的转角、速度等参数，以便更好地控制机器人的运动轨迹。
三、姿态控制在机器人中，传感器还可以用于姿态控制。
姿态控制是指控制机器人维持某种特定的姿态，例如保持平衡。
在这种情况下，传感器可以感知机器人的倾斜角度，并根据这些数据控制机器人的运动，以维持机器人的平衡。
四、安全控制在机器人中，传感器还可以用于安全控制。
机器人在执行任务时，需要遵循一定的安全规则，例如避开障碍物、避免碰撞等。
传感器可以感知周围环境的物理量，并根据这些数据控制机器人的运动，以避免发生意外事故。
例如，在工业机器人中，传感器可以用于检测机器人周围的人员和物品，以便更好地控制机器人的运动，避免碰撞和伤害。
传感器在机器人中的应用极为广泛，可以用于环境感应、运动控制、姿态控制和安全控制等多个方面。
随着传感器技术的不断发展，机器人的应用范围也将不断拓展。
相信在不久的将来，传感器将在机器人领域发挥更加重要的作用。
传感器技术在机器人中的应用一、引言机器人技术是人工智能领域的重要研究方向之一。
在机器人的自主行动和环境感知中，传感器技术发挥着重要作用。
本文将从机器人的视觉传感器、触觉传感器和运动传感器等多个方面，介绍传感器技术在机器人中的应用。
二、机器人视觉传感器的应用视觉传感器是机器人感知外界环境的关键部件。
在工业生产中，机器人可以通过视觉传感器实现产品的自动检测和缺陷识别，提高生产效率和品质。
此外，在无人驾驶领域，机器人可以通过视觉传感器获取道路信息和障碍物识别，实现自动驾驶。
三、机器人触觉传感器的应用触觉传感器可以让机器人感知和控制接触力、力矩和形状等信息。
在机器人操作中，触觉传感器可以帮助机器人识别物体的材质和形状，实现精确的抓取和搬运。
此外，触觉传感器还可以应用于医疗机器人，如手术机器人中的触觉传感器可以帮助外科医生进行高精度的手术操作。
四、机器人运动传感器的应用运动传感器是机器人实现导航和运动控制的关键技术。
惯性传感器可以感知机器人的加速度和角速度，利用这些信息可以实现机器人的运动跟踪和定位。
激光雷达是一种常用的运动传感器，可以通过测量距离和角度信息，实现机器人的环境建模和避障。
运动传感器的应用广泛，包括工业自动化、服务机器人和农业机器人等领域。
五、机器人传感器融合技术的应用机器人的多传感器融合技术可以将不同传感器的信息进行整合，提高机器人的环境感知能力和决策精度。
例如，将视觉传感器和运动传感器的信息融合，可以实现机器人的自主导航和避障。
同时，传感器融合技术还可以应用于机器人的人机交互，通过融合语音识别、视觉识别和触觉反馈等多种传感器信息，实现智能化的交互体验。
六、机器人传感器技术的挑战和展望尽管传感器技术在机器人中的应用已取得了显著的成果，但仍面临一些挑战。
首先是传感器的精度和可靠性问题，高精度传感器的研发和生产仍需要技术上的突破。
其次是传感器的成本和功耗问题，降低成本和功耗将有助于推广传感器技术在机器人中的应用。
传感器在中的应用传感器在中的应用一：引言技术的快速发展使得其在各个领域都得到了广泛的应用。
传感器作为的重要组成部分，起到了关键的作用。
本文将详细介绍传感器在中的应用，包括传感器的种类、工作原理、应用场景等。
二：传感器的种类1. 触觉传感器：通过模拟人类触觉的感知能力，实现对物体质地、形状、温度等信息的感知。
2. 光学传感器：利用光学原理，测量与光相关的信息，如光强度、颜色、距离等。
3. 声学传感器：利用声学原理，测量与声音相关的信息，如声压、频率、方向等。
4. 惯性传感器：通过测量物体的加速度和角速度，用于姿态感知、运动跟踪等。
5. 温湿度传感器：用于测量周围环境的温度和湿度，对于在不同环境下的适应性很重要。
6. 气体传感器：用于检测环境中的气体成分和浓度，如二氧化碳、氧气等。
7. 位置传感器：测量在空间中的位置和姿态。
8. 力传感器：用于测量与外部物体之间的力和压力。
三：传感器的工作原理传感器的工作原理各不相同，下面以几种常见的传感器为例进行介绍：1. 光电传感器：通过光电二极管和光敏电阻实现光的感知和测量。
2. 超声波传感器：利用超声波的回波测量物体与传感器的距离。
3. 加速度传感器：基于微机电系统技术，利用微小加速度引起的微振动进行测量。
4. 摄像头传感器：通过图像获取和处理技术，实现对物体的识别和跟踪。
四：传感器在中的应用场景1. 自动驾驶：利用激光雷达、摄像头等传感器进行障碍物检测和环境感知，实现自动驾驶功能。
2. 工业：传感器可用于精确测量物体的位置和姿态，实现精准的物体抓取和操控。
3. 服务：通过触觉传感器和声学传感器，可以与人类进行互动，提供服务和帮助。
4. 农业：利用光学传感器和温湿度传感器，对土壤、植物等进行监测和管理。
5. 医疗：传感器可用于监测患者的生理参数，辅助医生进行诊断和治疗。
五：附件本文档所涉及的附件包括相关的技术规范、案例分析报告和数据统计表等。
六：法律名词及注释1. ：根据《法》的定义，指具备和感知能力，能够代替人工完成工作或任务的自动化设备。
机器人的传感器及其应用近年来，人工智能和机器人技术得到了飞速的发展，它们的应用也逐渐渗透到各个领域。
机器人的传感器是机器人最重要的组成部分之一，它能够帮助机器人感知周围环境，从而更好地完成任务。
本文将围绕机器人的传感器及其应用展开探讨。
一、机器人常用的传感器机器人常用的传感器有红外线传感器、超声波传感器、激光传感器、视觉传感器等，这些传感器分别有不同的功能。
下面我们将逐一介绍其功能。
1. 红外线传感器红外线传感器是将红外线能量转换为信号输出的一种传感器，它主要用于检测温度、避障及追踪等功能。
对于机器人而言，红外线传感器可用于自动寻线和避障，对于机器人走过的路程也起到了记录的作用。
2. 超声波传感器超声波传感器是一种利用声波输入和输出信号来确定物体距离的传感器。
它通常用于测距和避障系统中，该传感器能够定位、测距、检测物体运动方向和速度。
3. 激光传感器激光传感器是一种利用激光束在空气中反射和散射的信号来识别障碍物的传感器。
它能够测量物体的距离和位置，用于机器人的室内定位、三维建模等方面。
4. 视觉传感器视觉传感器可以进一步分为单目和双目视觉传感器，它们能够模拟人眼视角，识别并测量物体位置和方向。
对于机器人而言，由于视觉传感器可以帮助机器人识别环境和对象，因此在研发自主导航和智能抓取等方面具有重要的应用前景。
二、机器人传感器的应用机器人由于其优异的性能，具有广泛的应用前景。
下面我们将围绕机器人的传感器在各个领域中的应用进行探讨。
1. 工业制造领域在工业制造领域中，机器人的传感器可以帮助机器人自主检测产品、进行装配、检测缺陷等任务，在生产线协作中发挥更大的作用。
2. 医疗领域机器人在医疗领域中的应用同样具有巨大潜力，比如手术机器人能够为病人实现精准手术，减少手术风险；机器人助手能够照顾需要护理的老人或残障人士，提高其生活质量。
3. 农业领域机器人在农业领域中的应用主要是在农作物种植、养殖等方面。
机器人可利用红外线传感器检测作物生长情况，激光传感器则可用于精准喷药、精准除草等。
机器人感知与环境感知技术研究与应用案例随着科技的不断发展，机器人技术越来越成熟，逐渐应用于各个领域。
机器人的感知与环境感知技术是其中关键的一部分，它能够使机器人具备自主感知和理解环境的能力，从而更好地适应不同的任务和场景。
本文将介绍一些机器人感知与环境感知技术的研究与应用案例，以展示其在现实生活中的应用价值。
一、机器人感知技术的研究与应用案例1. 计算机视觉技术在机器人感知中的应用计算机视觉技术是机器人感知中被广泛研究和应用的一项技术。
它通过图像处理和模式识别等方法，使机器人能够看到和理解图像中的内容。
例如，无人驾驶汽车就是一种应用了计算机视觉技术的机器人。
它通过摄像头获取道路和交通情况的图像，并通过计算机视觉技术识别出道路标志、行人和其他车辆等，从而实现自主驾驶。
2. Lidar技术在机器人感知中的应用Lidar（Light Detection and Ranging）技术是利用激光束测量和感知周围环境的一种技术。
它可以生成高精度的点云图像，并通过处理和分析点云图像提取出环境中的物体信息。
在机器人领域，Lidar技术被广泛用于室内导航、绘制三维地图和障碍物避障等任务。
例如，清洁机器人使用Lidar技术通过扫描周围环境，实现有效地避开障碍物和绘制清洁路径。
二、环境感知技术的研究与应用案例1. 气体传感器网络在环境监测中的应用气体传感器网络是一种利用传感器节点组成的网络，用于监测环境中的气体污染物浓度和分布情况。
该技术可以广泛应用于环境监测、工业安全和空气质量监测等领域。
例如，智能家居系统可以通过气体传感器网络监测室内的空气质量，并自动调节通风系统，确保室内空气的清洁和舒适。
2. 声音识别技术在噪音控制中的应用声音识别技术是一种能够识别和分析环境中声音的技术。
它通过分析声音的频率、强度和波形等特征，判断环境中的噪音来源和强度。
在城市环境中，噪音污染是一个普遍存在的问题。
通过应用声音识别技术，可以实时监测和控制噪音水平，改善居民的生活环境。
论述传感器在机器人应用中的作用传感器在机器人应用中的作用机器人是一种能够模拟人类行为或完成特定任务的机械设备。
为了使机器人能够感知和理解周围环境，传感器起着至关重要的作用。
传感器可以采集各种物理量和环境信息，并将其转化为机器人能够识别和处理的电信号或数字数据。
首先，传感器为机器人提供了感知能力。
通过使用不同类型的传感器，如激光雷达、摄像头和超声波传感器等，机器人可以感知周围的障碍物、人体姿态、声音、光照强度等信息。
这使得机器人能够定位自身在环境中的位置，检测并避免障碍物，识别人体动作，并根据环境的变化做出相应的反应。
其次，传感器提供了机器人与外界交互的能力。
触摸传感器、压力传感器和力传感器等可以使机器人感知和理解物体的质地、形态和力学特性。
这使得机器人能够与人类或其他物体进行互动，例如在物品抓取和保持平衡方面发挥关键作用。
机器人能够根据感知到的力度和形变等信息调整自身动作，以便更好地完成任务。
此外，传感器还可以为机器人提供环境监测和分析能力。
温度传感器、湿度传感器和气体传感器等可以帮助机器人检测环境的温度、湿度和空气质量。
通过传感器获取的信息，机器人可以调节自身的工作状态，提供适宜的环境条件。
在工业自动化领域，机器人可以通过传感器持续监测设备状态，并在出现故障或异常情况时及时发出警报，从而实现预测维护和故障诊断。
综上所述，传感器在机器人应用中扮演着不可或缺的角色。
通过感知和理解环境，传感器使机器人能够智能地控制和执行任务，使得机器人在不同领域中的应用得以实现，包括生产制造、医疗保健、环境监测等。
随着传感器技术的不断发展和创新，机器人的感知能力将进一步强化，为人们带来更多便利和效益。
传感器技术在机器人控制中的应用一、概述随着现代工业的发展，对于机器人的需求也越来越高效率、精度以及灵活性等方面的要求也越来越高。
传感器技术的出现为机器人控制提供了非常丰富的手段，比如机器人的位置、姿态、速度、力矩、视觉、声音等众多参数都可以通过传感器进行测量并进行反馈，从而实现机器人控制的高效率和高精度。
本文将从机器人控制系统的结构出发，讨论传感器技术在机器人控制中的应用。
二、机器人控制系统的结构机器人控制系统由两大部分组成：感知模块和执行模块。
感知模块主要负责机器人的感知和位置控制，是机器人实现自主行动的必备条件。
执行模块则是实现机器人动作的关键，在感知模块的反馈下，控制机器人动作的执行模块可以根据机器人当前的位置、姿态、运动状态等信息，精确地控制机器人完成各种任务。
下面我们将分别讨论传感器技术在这两个模块中的应用。
三、传感器技术在感知模块中的应用感知模块中传感器的应用主要有三个方面：1. 位置和姿态传感器位置和姿态传感器主要用来进行机器人坐标系的定位和姿态角的测量，从而实现机器人运动轨迹的控制。
位置传感器包括激光测距仪、超声波测距仪、相机、全球定位系统等，姿态传感器主要包括陀螺仪和加速度计。
这些传感器可以测定机器人在三维空间中的位置、姿态和移动轨迹等，从而实现机器人的定位和控制。
2. 视觉传感器视觉传感器主要用来获取机器人周围环境的信息，包括目标的位置、大小、形状、颜色等特征。
视觉传感器主要有相机、激光扫描仪和红外线传感器等，这些传感器可以收集机器人周围环境的数码图像或点云数据。
视觉传感器可以帮助机器人在各种复杂环境中进行检测、识别和导航，从而实现机器人的智能控制。
3. 力矩传感器力矩传感器主要用来检测机器人末端执行器的力矩情况，从而实现力矩的控制和反馈。
力矩传感器主要包括力矩传感器和扭矩传感器，可以测量机器人执行器的力矩和扭矩，并提供给机器人控制系统进行相应的调整和反馈。
力矩传感器的应用可以帮助机器人在执行各种任务时更加精准和高效。
机器人感知技术的原理和应用机器人一直以来都是人类一种探索未知世界的工具，随着技术的不断发展，特别是在人工智能等领域的突破，机器人能够通过自身的感知技术，获取并处理外部环境的信息，使机器人更加自主化和智能化。
本文将介绍机器人感知技术的原理、技术特点以及应用领域。
一、机器人感知技术的原理机器人感知技术包括视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉和陀螺仪等多种技术。
其中，视觉技术是机器人感知技术中最核心的技术，它可以让机器人获得外部环境的图像信息，进行图像分析，并将所获得的图像信息转换成数字信号传输到主控系统。
视觉技术主要由图像采集器、图像处理器和图像识别器构成。
其中，图像采集器通常是通过光学镜头采集图像，图像处理器对采集到的图像进行预处理和识别特征提取，并将处理后的图像传输给图像识别器。
而图像识别器则是通过人工智能等技术对接收到的图像进行分析和处理，从而得出图像对应的实际物体。
触觉和听觉技术则是通过机器人上的传感器实现，传感器能够感知并测量物体的力、压力、电、温度等参数。
当机器人遇到物体时，通过传感器的测量结果，机器人可以判断物体的性质，从而采取合适的动作，比如不碰撞、远离、抓取等。
二、机器人感知技术的特点机器人感知技术具有以下特点：1. 快速迭代随着技术的不断突破，机器人感知技术的发展速度非常快，不断地推的新领域，并为应用提供新的解决方案。
2. 开放性机器人感知技术具有高度的开放性，无论是视觉、触觉还是听觉，都在不断地针对更加复杂的应用进行优化和更新。
3. 智能化机器人感知技术的发展对于机器人的智能化发展非常重要。
通过视觉、触觉、听觉等技术的结合，机器人能够获得更为全面和准确的信息，更好的完成任务。
4. 低成本随着技术的不断进步，机器人感知技术成本不断下降，降低了机器人生产成本，提高了机器人在实际应用中的普及性。
三、机器人感知技术的应用领域机器人感知技术的应用领域非常广泛，包括制造业、医疗、物流、安防、家庭服务等多个领域。
文章编号 2 2 2网络传感器在机器人感知系统中的应用研究Ξ卞亦文 吴仲城 戈瑜 申飞 钱朋安中国科学院合肥智能机械研究所合肥摘要 本文针对网络环境下机器人感知系统信息获取技术 结合 ∞∞∞ 网络传感器设计思想 提出一种即插即用机器人感知系统节点的设计方法 并针对具体感知节点提出一种在线编程的方法 即可在线修改感知系统节点中具体的传感器Ù执行器的有关参数 如 生产厂家!日期!校准参数等 并给出了网络环境下机器人感知系统的网络拓扑结构以及数字接口关键词 机器人感知系统 即插即用 在线编程 ∞∞∞中图分类号 ×° 文献标识码ΣΤΥΔΨΟΝΤΗΕΑΠΠΛΙΧΑΤΙΟΝΟΦΝΕΤΩΟΡΚΣΕΝΣΟΡΣΤΟΡΟΒΟΤΙΧΠΕΡΧΕΠΤΥΑΛΣΨΣΤΕΜ≠ 2 • 2 ∞≠∏ ≥ ∞ ƒ ± ° 2ΙνστιτυτεοφΙντελλιγεντΜαχηινεσ ΧηινεσεΑχαδεμψοφΣχιενχεσ Ηεφει ΧηιναΑβστραχτ ∞∞∞ ∏ ∏ ∏ ∏ √ √ ∏ ∏ × ∏ ∏ ∏ ∏ !! × ∏ ∏Κεψωορδσ ∏ ∏ ∞∞∞1引言 Ιντροδυχτιον在机器人学的研究中 机器人感知系统一直是人们关注的焦点之一 机器人感知系统是实现智能机器人与人!环境互操作的重要 Ù 工具 随着电子!计算机!网络通信等技术的发展 特别是工业现场总线技术的发展 大大推动了机器人感知系统体系结构逐渐向开放式!分布式体系结构转变 近年来由于工业机器人广泛应用于工业生产系统的各个环节中 已经成为工业系统中的一个标准部件 这样机器人的智能化就成为工业发展的一个关键因素 无论是采用全自主还是半自主方式的各种场合应用的机器人 基于传感器的感知与反馈是更高级智能行为的真正基础 机器人智能化程度与传感器的数量和功能密切相关 随着机器人智能化程度越来越高 所需要的传感器!执行器数量!种类越来越多 结构复杂 线路繁琐 不易控制和调节 同时传统的机器人感知系统都采用基于 ≥ ! ≥ 等协议组成的通信线路 通信速率低下 实时性差 不能满足机器人系统实时控制与操作的需要 如何使智能机器人的感知系统结构更加简单 并且使各种部件更好地相协调工作变得尤为重要本文基于 ∞∞∞ 标准网络传感器的设计思想 提出一种网络化的机器人感知系统模块的设计 并给出了相应的机器人感知系统的总体结构 给出了感知节点的硬件结构!软件数据格式以及通讯接口的设计 本文着重从感知系统的扩充性 即节点第 卷第 期 年 月机器人ΡΟΒΟΤ∂∏Ξ基金项目 本项目得到国家/十五0 计划 与 项目的支持 收稿日期的即插即用和在线编程方法的实现角度进行研究 使机器人感知系统更好地适应机器人控制系统体系结构向网络化!开放式!分布式体系结构发展2ΙΕΕΕ145112标准≈1 2 6 7 ΙΕΕΕ1451 2Στανδαρδ∞∞∞ 1 标准的主导设计思想是使现场的智能变送器成为独立的个体 使得变送器的安装!拆卸以及信息交互变得更加容易 真正实现现场智能设备的即插即用 ∞∞∞ 1 标准通过一个电子数据表单 ×∞⁄≥ 使得现场智能设备具有/即插即用0的兼容性 定义各种传感器Ù执行器的数据格式以及所需要的参数 同时规定了一个连接传感器到微处理器的 根线的数字接口以及通信协议 定义了一系列的读写逻辑功能∞∞∞ 1 定义了两个结构模块 一是用来运行网络协议堆和应用硬件 与网络互联 即网络匹配处理器 ≤ ° ≤ ° 一个是智能变送器接口模块≥× ≥ × 2∏ ∏ ≥× 可以连接大量不同的传感器或执行器 在正常使用的过程中传感器和≥× 是不可分开的 一个≥× 模块包括传感器Ù执行器 组 !信号调理与变换!逻辑接口和×∞⁄≥组成 可连接最多达 个传感器或执行器 现场设备网络结构如图 所示≤ °与≥× 通过 根线的标准接口× × ∏连接 大大简化由现场变送器 传感器Ù执行器 到微处理器 ≤ 以及网络的连接 提供一个通用适合各种网络的工业标准接口 有效的实现现场各种不同的智能变送器特别是传感器Ù执行器的网络互连!即插即用图 ∞∞∞ 标准网络传感器结构ƒ × ∏ ∏ ∞∞∞3 系统硬件设计 Σψστεμηαρδωαρεδεσιγν3 1 系统总体结构≈5 8机器人感知系统中控制节点多 实时性!可靠性要求很高 但由于传感器!执行器数量!种类繁多 同时传统的通信方式存在硬件结构复杂!现场布线困难!系统扩展能力低下等缺点 这里采用基于∞∞∞ 标准中网络传感器的设计思想 提出了一种≤ 总线的网络环境下机器人感知系统模块的设计 以≤ 总线作为机器人感知系统的通信线路 机器人主控制器以及感知系统中任何一个模块都与总线相连接 构成一个分布式体系结构 其中感知模块采用≥× 的设计思想 根据不同的需要 每个模块具有不同种类和数量的传感器Ù执行器 系统总体结构如图 所示图 机器人感知系统总体结构ƒ × ∏ ∏ ∏感知系统由机器人中央控制器!≤ 总线驱动卡!≤ 总线以及由传感器Ù执行器构成的≥×机 器 人 年 月模块 这里的≥× 模块即是感知模块节点 中央控制器通过≤ 总线驱动卡与≤ 总线连接 各个现场的≥× 模块直接与≤ 总线连接 构成一个开放式的机器人感知系统 每个≥× 模块具有一个与≤ 总线连接的接口 即× 接口 以实现每个模块的即插即用 同时根据需要每个≥× 模块带有不同种类和数量的现场传感器Ù执行器 可以是温度传感器!角度传感器!力传感器!加速度传感器等 这里没有真正的 ≤ °模块 但不是真的没有≤ ° 而是由≤ 总线与机器人中央控制器构成的一个虚拟的 ≤ °由于采用≤ 总线的通信方式 以及感知节点采用≥× 结构的设计方式 构成了开放式的机器人感知系统结构 各个底层的≥× 模块!现场传感器Ù执行器可以方便地接入系统或从系统分离 即实现了现场感知节点的即插即用3 2 感知节点结构感知节点主要是由现场传感器Ù执行器构成的≥× 模块组成的 每个≥× 模块由五大部分组成 即 电子数据表单 ×∞⁄≥ !传感器Ù执行器接口!功能模块!× 接口以及≥× 的核心控制模块五大部分组成 这里以单片机 如 作为≥× 模块的核心控制器 以≤ 总线控制器 如 ≥ 以及相应的≤ 总线驱动器 如 ≤ 构成网络接口即× 接口 以程序存储器 存储功能程序模块 以可编程的∞∞° 作为电子数据表单存储单元 单片机与现场传感器连接的 Ù 口作为传感器Ù执行器的接口 感知系统模块节点结构如图 所示图 感知系统节点 ≥× 硬件结构ƒ × ∏ ∏ ∏ ≥×≥× 的电子数据表单×∞⁄≥采用∞∞°实现 可以存储!在线修改与≥× 和传感器Ù执行器特性相关的参数 这样可以实现节点模块的在线编程 以满足系统功能扩充的需要 现场的传感器Ù执行器通过相应的信号调理电路与单片机的 Ù 相连接 这里的传感器可以是角度!位姿!力觉!触觉!加速度等各种传感器中的一种或几种 执行器可以是各种电机或开关 可以根据需要自行改变节点中传感器Ù执行器的种类和数量 数字通讯接口 × 并非一种额外的协议 而是主要定义了 ≤ °与≥× 之间的物理连接线路!同步时钟的短距离接口 根据 ∞∞∞ 标准规定× 接口的物理连线是 根线 这里的数字接口采用 线结构 即≤ 总线的通讯线路 高!低电平线 以及地线!电源线构成 线结构在具体的应用中有更好的灵活性3 3 系统工作原理机器人中央控制器负责整个感知系统数据通信与实时控制 现场的≥× 模块在中央控制器的控制下进行数据采集或执行某种操作 中央控制器发送命令到总线上 当现场≥× 模块× 接口中的≤ 控制器检测总线上的数据并接收后 经过单片机处理后 选通相应的≥× 通道 发送到现场的传感器Ù执行器节点 以执行数据采集或某种动作 ≥× 模块发送数据时 现场传感器将采集的数据经过的信号调理电路与信号处理电路处理后 通过≤ 总线接口即可发送到≤ 总线网络上 当≤ 驱动卡检测到总线上的数据并接收后 发向中央控制器 各个≥× 模块在中央控制器的控制下 按照≤ 总线协议相互通信!协调动作 构成了一第 卷第 期卞亦文等 网络传感器在机器人感知系统中的应用研究个开放式的多主的网络拓扑结构4软件设计≈3 4 10 11 Σοφτωαρεδεσιγν 节点的软件设计包括数据采集与信号处理程序!≤ 总线通讯程序!电子数据表单 ×∞⁄≥ 的设计 这里主要讲述电子数据表单的设计以及相应的通讯数据格式 机器人感知系统中有大量不同种类的传感器和执行器 而不同的传感器Ù执行器有不同的物理特性 所对应的物理量的差别也较大 因此 为了识别不同的传感器Ù执行器 设置不同的传感器物理参数以及基于 ∞∞∞ 标准的≥× 通道参数加以区分 在传感器的设计过程中 应该将这些参数保存在一个数据表格中 即电子数据表单×∞⁄≥ 以便需要的时候去读取 在特殊需要时 可以在线修改×∞⁄≥中的参数 以实现在线编程的功能 ∞∞∞ 标准规定了 种不同的×∞⁄≥ 这里采用其中两种必备的×∞⁄≥ 2×∞⁄≥ ≤ 2 2×∞⁄≥ 以及一个可选的×∞⁄≥ ∞ . 2 2≥ ×∞⁄≥ 其中 2×∞⁄≥用来描述×∞⁄≥的数据结构 ≥× 的极限时间参数和通道组信息等有关≥× 的总体信息 ≤ 2×∞⁄≥主要用来对每个通道的具体信息 如 函数模型!校准模型!物理单位!对象使用上下极限!使用时限等参数 ∞ 2≥ ×∞⁄≥用来给最终用户定义所需要的特殊的信息 如 ≥× 所处的位置 维护人员的姓名!电话等根据×∞⁄≥的特点 这里采用模块化对象化的程序设计方法 设置×∞⁄≥为一个类 将×∞⁄≥每个具体的数据内容设置为类的属性 而读取!写入信息等功能设置为类的方法 类的设置具体方法如下≤ ×∞⁄≥∏方法组√属性组具体的每个类都是×∞⁄≥类的派生类 并且可以根据自己的需要定义所需要的属性和方法 在具体操作过程中 用类的方法去读取!修改相应的属性 以实现传感器信息!通道信息等≥× 相关信息的在线修改 在×∞⁄≥的设计过程中 首先要注意的是所需要的×∞⁄≥以及各个×∞⁄≥在存储器中地址以及相应的字节长度 这里将 2×∞⁄≥设置为 字节 ≤ 2×∞⁄≥为 字节 2×∞⁄≥为 字节 设计格式如表 所示表1各个ΤΕΔΣ的地址以及长度Ταβλε1ΤηεαδδρεσσανδλενγτηοφεϖερψΤΕΔΣ×∞⁄≥⁄ ∞∞° ×∞⁄≥ 2×∞⁄≥ ≅≤ 2×∞⁄≥ ≅2×∞⁄≥ ≅ ⁄根据电子数据表单设计格式以及相应的数据内容 结合≤ 总线数据传输协议 设计的数据传输格式包括传感器的信息!≥× 模块的相关信息!数据的标识符号!远程数据请求位!×∞⁄≥的地址以及所要传送的数据信息 数据格式具体结构如表 所示表2数据传输格式结构Ταβλε2Τηεστρυχτυρεοφχομμυνιχατιονδατα⁄标识符号远程请求位所需数据×∞⁄≥地址≥× 通道号传感器编号物理单位⁄标识符是 位的标识符号 用来标明数据的唯一的 ⁄号 远程请求位是表示这个数据是远程请求帧还是数据帧 这里用 表示所传送的是数据帧 然后接着是所需要传送的两个字节的数据 三个字节用来存放对应的三个×∞⁄≥地址 以便需要时去读取或修改相应的值 一个字节用来存放≥× 是通道号 这里采用 ∗ 之间的一个数据表示 一个字节用来存放传感器编号以识别传感器类型的 这里用 ∗ 之间的数字表示 一个字节存放物理单位以表示不同的传感器所采集的信号的物理量不同 这里用 ! ! 等数字表示 表示物理量是电压 表示是力信息 表示是速度等等例如针对机器人上六维腕力传感器 设计的传输数据格式如表 所示如表 所示 六维力传感器的数据标识符用 ≅ 表示 可以根据需要修改 两个字节的数据之后 是 个×∞⁄≥的地址 由于六维力传感器有六路信号 占用≥× 的六个通道 所以这里用了 个通道机器人 年 月号 从 ∗ 表示 传感器编号为 这里可以人为设定 物理量用 表示这里输出的是力信息表3六维力传感器通讯数据格式Ταβλε3Τηεστρυχτυρεοφσιξαξισφορχεσενσορχομμυνιχατιονδατα≅ 两个字节数据 ≅ ≅ ≅ ⁄≅ 两个字节数据 ≅ ≅ ≅ ⁄≅ 两个字节数据 ≅ ≅ ≅ ⁄≅ 两个字节数据 ≅ ≅ ≅ ⁄≅ 两个字节数据 ≅ ≅ ≅ ⁄≅ 两个字节数据 ≅ ≅ ≅ ⁄5结论 Χονχλυσιον机器人的网络化!智能化是未来机器人发展的必然趋势 而机器人感知系统网络化!智能化发展是机器人系统发展的前提条件 基于 ∞∞∞ 标准的机器人感知系统的研究 特别是感知节点即插即用与在线编程方法的研究 对于提高机器人总体性能与人机交互能力 对于机器人技术的发展 具有重要的科研价值与应用前景参考文献 Ρεφερενχεσ≈ ∞∞∞≥ ∞∞∞≥≈ ετχ ≥ ≥ × ∏2 ∞∞∞ ≥ ∞¬ °≈ × ⁄∏≤ ≤ √ ∞∞∞ ≤ ≥ × ∏ ≤ √ × × 2∏≤≈ ≥ ≥ 2 ≤ ≤ °≥ ∏≈ 张建军 葛运健 吴仲城等 基于现场总线的分布式智能机器人感知系统研究≈ 机器人 24≈ 吴仲城 戈瑜 虞承端 方廷健 网络化智能传感器Ù执行器的设计与接口≈ 传感器世界≈ 吴仲城 孙怡宁 虞承端 戈瑜 网络化智能传感器Ù执行器的设计及接口标准 ∞∞∞ ≈ 仪表技术与传感器 ≈ 杭和平 数字式智能变送器与 ∞∞∞ 标准 年中国国际传感技术及应用技术研讨会论文集≈⁄≈ 卞亦文 吴仲城 戈瑜 即插即用机器人感知系统模块的设计≈ 深圳市首届嵌入式系统与单片机应用技术研讨会会刊≈≤≈ 卞亦文 吴仲城 戈瑜 申飞 钱朋安 基于≤ 总线的网络传感器的研究与实现≈ 仪表技术与传感器 已录用≈ 卞亦文 吴仲城 申飞 汪小龙 戈瑜 基于 ∞∞∞ 即插即用网络化传感器的研究与应用≈ 传感技术学报 已录用作者简介卞亦文 2 男 硕士研究生 研究领域 机器人传感器 信息获取与信息处理上接第 页参考文献 Ρεφερενχεσ≈ ≠ × √ 2 √ ≈ ∞∞∞ ∏ ∏ 7≈ √ ∂ ∏ ∏2 ∏ √ × 2 √ ≈ ∞∞∞× ∂ ∏ × 40≈ ƒ∏ ∏ ° ∏ √ √ √ ≈ ∞∞∞× ∏ 13≈ ƒ ƒ ≤ ∏ ∏ ≈ ∞∞∞× ∏ 29 ≈ ≥ ≠∏ ÷° ∏ ∂ ≤ ≈ 3≈ 李庆中 顾伟康等 基于遗传算法的移动机器人动态避障路径规划方法≈ 模式识别与人工智能 15≈ 孙增圻等 智能控制理论与技术≈ 北京 清华大学出版社作者简介刘国栋 2 男 教授 研究领域 智能控制理论及应用 机器人控制系统谢宏斌 2 男 硕士研究生 研究领域 人工智能及其应用 计算机应用技术李春光 2 男 硕士研究生 研究领域 计算机控制技术第 卷第 期卞亦文等 网络传感器在机器人感知系统中的应用研究。
