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人形机器人精品课件：第10课 遥控器控制机器人

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机器人控制方法PPT课件

机器人控制方法PPT课件

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CHENLI
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CHENLI
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典型的控制方法
• 工业机器人要求能满足一定速度下的轨迹跟踪控制 （如喷漆、弧焊等作业）或点到点（PTP）定位控制 （点焊、搬运、装配作业）的精度要求，为了得到每 个关节的期望位置运动，必须设计一控制算法，算出 合适的力矩，再将指令送至驱动器。
CHENLI
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控制系统硬件构成
• 以安川-MRC控制系统为例，介绍控制系统硬件结构
安川-MRC控制系统硬件结构框图如图1所示。 安川-MRC控制系统是一个分散型控制系统，系统共有8个相对独立的微处理器芯片 （即CPU）:SYS-CPU、M-CPU、ARITH-CPU、AXIS1-CPU、AXIS2-CPU、SL-CPU、I/O-CPU、PPCPU，下面分别加以介绍。 （1）SYS-CPU System-CPU即系统CPU，负责管理整个系统及协调工作。 （2）M-CPU Motioncutroc-CPU，负责完成运动控制工作，坐标变换轨迹规划等。 （3）ARITH-CPU Arithmetic-CPU即数学运算协处理器，负责浮点数运算，使系统运算 速度大大提高。 （4）AXIS1-CPU Axis-CPU即伺服控制CPU，负责第一、二、三轴的伺服控制功能，该 CPU级芯片运算速度高。 （5） AXIS2-CPU 功能同AXIS1-CPU控制对象为第三、四、五轴。 （6）I/O-CPU 负责处理并行I/O口信号，以及分散I/O串行口、I/O模拟量输入输出信 号等。 （7）SL-CPU 负责处理突发性外部I/O信号，可迅速允许查知信号有效，并快速做出相 应反应处理。 （8）PP-CPU 示教盒CPU (Program Pendant CPU）负责示教盒功能管理及操作。

机器人课件机器人控制ppt

机器人课件机器人控制ppt

经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
如果给系统加上一个幅值为T的阶跃力矩 干扰,则系统的稳态误差为:
T lim sT(s)keTKm
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
5.1.3机器人示教编程方式
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
5.1 概述
构成机器人控制系统的要素主要有：计算机硬 件系统及控制软件；输入／输出设备；驱动器； 传感器系统。它们之间的关系如图所示：
简化后:
d (s)
Ke
Km JS ( f KmKv)
1 S
(s)
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用

机器人控制方法课件

机器人控制方法课件
混合式控制方法
结合传统控制方法和机器学习方法，发展混合式控制方法以提高 机器人的运动控制精度和自适应性。
多模态感知与决策
研究多模态传感器融合和决策算法，以提高机器人在复杂环境中的 感知和决策能力。
人机共融技术
研究人机交互和协作技术，以实现机器人与人类之间的自然、安全 、高效的交互和协作。
感谢观看
THANKS
VS
详细描述
运动控制的目标是确保机器人能够按照预 定的轨迹和路径进行精确的运动，包括速 度和位置的控制。它需要考虑到机器人的 动力学特性和外部干扰，以实现稳定、准 确的运动控制。
感知与决策控制
总结词
感知与决策控制是机器人控制中的高级环节，它涉及到利用传感器数据和决策算法来指导机器人的行 为。
详细描述
详细描述
常见的机器学习算法包括强化学习、深度学习和监督学习等，基于机器学习的方 法能够提高机器人的智能水平和自适应性，但需要大量的数据和计算资源。
03
机器人控制策略
轨迹规划
总结词
轨迹规划是机器人控制中的重要环节，它涉及到机器人在运动过程中路径和速度的优化 。
详细描述
轨迹规划的主要目标是确保机器人在移动过程中能够以最优的方式完成指定的任务，同 时避免碰撞和障碍物。它需要考虑机器人的动力学特性和运动约束，以实现平滑、高效
基于行为的方法将机器人的运动控制分解为一系列简单行为，通过行为之间的 协调与切换实现机器人的复杂运动。
详细描述
行为可以是简单的移动、旋转等，基于行为的方法具有较好的鲁棒性和适应性 ，但可能存在行为之间的冲突和冗余。
基于机器学习的方法
总结词
基于机器学习的方法利用机器学习算法对机器人进行训练，使其能够自主地学习 和优化运动控制策略。

遥控小车机器人基础教学PPT课件

遥控小车机器人基础教学PPT课件
遥控小车
教学目标 1、触动传感器的编程与使用。 2、多任务程序的编写、并列程序的熟悉应用。 难点 1、遥控手柄的搭建。 2、分支结构、并列程序的编写。 3、循环程序、触动传感器控制马达程序的编写。 时间安排 本次项目为两个课时，时长90分钟。
前面已经搭过几次小车，都是编入程序自 动完成任务，那能不能设计搭建一个用手 柄控制的遥控小车？
搭建结构分析：小车 + 遥控手柄 要牢固， 触动传感器放在自己舒适的位置。
程序编写
同时按压触动传感器后退，同时松开前进， 一个按压一个松开转弯。
除了应用等待模块还可以什么模块编程 达到同样的效果
遥控小车能够前进、后退、转弯，但是不能停下 来，怎样才能灵活控制想走就走、想停就停呢？
向爸爸妈妈做个展示吧！他们或许 有更好的主意喔！

人形机器人(课堂PPT)

人形机器人(课堂PPT)
5
发展历程
• 类人型机器人的研究，最早可追溯至 西元1893年，Georges Moore创作了 第一个利用蒸气驱动类人型步行机器 [Rosheim, 1994]，然详细构造与运 动原理我们并无法得知。其后在第一 次大战期间，Thring发明了具有腿之 农耕机[Thring, 1983]。至1970年之 间，许多研究人员进行辅助人类行走 的步行机器之研究，如Bernstein于 1948年于莫斯科义肢设计研究中心， 发展具电子装置的腿外骨骼 （Exosceleton）[Karsten, 2003]。
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• 图1.3 日本产业技术综合研究所（AIST）HRP系列[3] 在西元2000年，SONY公司也发表了高50公分，重5公斤的小型机器人， SDR-3X[Kuroki, Ishida, and Yamaguchi, 2001]（图1-3），每一只脚具有 六个自由度，不但会跳舞，还可单腿站立；而在2002年，SONY更发表了 最新一代的SDR-4X[Fujita, Kuroki, Ishida, and Doi, 2003]（图1-4），它 的高度58公分、重6.5公斤，每一只脚同样具有六个自由度，除了具有前 一代SDR-3X的功能外，还可以在10mm的凹凸地面行走，上10度的斜坡， 甚至被推倒了还能自己站起来，可说是向家用机器人的目标，又迈进了一 大步。
第三章节：人形机Biblioteka 人— 陈黄祥（研究方向：机器人研究、创新能力研究）
1
作业回顾与点评
自主作业： 美赞臣售货机器人设计方案 讨论内容： 1、造型 2、功能
2
怎么样的机器人是人 形机器人？
3
类人型机器人之发展现况
• 类人型机器人是一门由仿生 学、机构设计、控制理论和 人工智慧等多项科技形成的 跨领域科技，与轮型和多足 机器人相比，类人型机器人 拥有较大的优势去适应更复 杂的地形，并且有更加灵活 的运动能力和速度变化能力。

机器人课程PPT课件

机器人课程PPT课件

2021/3/7
“别动பைடு நூலகம்”无人
CHENLI
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高空无人侦察机
鬼怪式无人机
发射Brevel无人机
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CHENLI 只有15厘米的微型无人机 38
特种机器人
复合式直径6.14米盾构掘进机
隧道凿岩机器人
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CHENLI
39
自动无轨堆垛机 机器人化装载机
2021/3/7
CHENLI
• 服务机器人 已经开始或在不久的将来进入人类 家庭生活，如保健机器人，导盲机器人、垃圾 清扫和擦玻璃机器人等。
2021/3/7
CHENLI
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工业机器人
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汽车装C配HENL机I 器人
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2021/3/7
汽车装CH配ENLI机器人
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2021/3/7
弧焊机器人 CHENLI
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点焊机器人
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CHENLI
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深圳德普施科技网站现提供大量的机器人免费资源下载：
7.2 机器人的结构与控制方式
7.2.1 机器人的结构 简单地说，机器人主要由执行机构、驱动和
传动装置、传感器和控制器四大部分构成（如 图）。
记忆、示教 装置
控制 装置
驱动 装置
传感器
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图4-1 工业机器 CHENLI 人系统结构
2021/3/7
CHENLI
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3. “遥控”方式：由人用有线或无线遥控器控制 机器人在人难以到达或危险的场所完成某项任务。 如防暴排险机器人、军用机器人、在有核辐射和 化学污染环境工作的机器人等。
4. “自主控制”方式：是机器人控制中最高级、 最复杂的控制方式，它要求机器人在复杂的非结 构化环境中具有识别环境和自主决策能力，也就 是要具有人的某些智能行为。

机器人控制方法课件


基于学习的决策控制
02 通过机器学习算法，让机器人学习如何根据感知信息
进行决策和控制，以实现更加智能化的控制。
基于混合的决策控制
03
结合基于规则和基于学习的方法，形成混合的决策控
制策略，以实现更高效和更稳息集中处理，并做出决策和控制指令，然后发送 给机器人执行。
02
机器人运动控制
运动控制的基本原理
01
02
03
运动学模型
描述机器人末端的位置和 姿态随时间的变化关系。
控制目标
通过给定关节角度或关节 速度，实现对机器人末端 位置和姿态的精确控制。
稳定性与性能指标
评估控制系统的稳定性和 性能，包括响应速度、超 调量等。
机器人的运动学模型
笛卡尔坐标系
描述机器人末端在空间中 的位置和姿态。
分布式控制
将感知信息分散处理，并在局部做出决策和控制指令，然后通过 通信网络进行协调和控制。
自适应控制
根据环境的变化，自适应地调整决策和控制策略，以保证机器人 的适应性和鲁棒性。
04
机器人智能控制
智能控制的基本原理
反馈原理
智能控制系统的核心是反馈，通过将输出信号与期望值进行比较， 调整系统的输入输出，以实现系统的自我调节和优化。
感知系统的技术要求
感知系统需要具备高精度、高稳定性、高实时性等特点，以满足机 器人控制的实际需求。
感知系统的校准和维护
为了保证感知系统的准确性，需要对各种传感器进行校准和维护， 以确保其正常工作。
基于感知的决策控制方法
基于规则的决策控制
01
根据预设的规则，对感知信息进行判断和处理，从而
实现对机器人的决策控制。
随着机器人技术的不断发展，机器人控制已经成为工业自动化、航空航天、医疗护理等领域的关键技术之一。

机器人控制PPT课件

专家控制器的典型结构
▪ 模糊控制系统(Fuzzy Control System)
➢ A new mechanism of control law of knowledge-based (rule-based) and even language-description.
须在伺服电路内引入补偿网络。
1．机器人位置控制任务分类：点到点的控制(如搬运、 点焊机器人)或连续路径的控制（如弧焊、喷漆机器人）。
2. 位置控制方法：关节空间控制结构和直角坐标空间 控制结构，分别见图5.11（a）和（b）所示。
位置、速度反馈控制
▪ 速度环：使关节电机表现出期望的速度特 性，通常通过驱动器的电流环控制
分解控制
基于计算力矩前馈补偿的多关节分解 控制
▪ 专家控制系统(Expert Control System)
➢ 几乎所有的专家控制都包括：knowledge base(知识库), reasoning engineer (推理机), rule set (控制规则集) and/or control algorithm.
在建立模型时，提出下列两个假设： （1）机器人的各段是理想刚体，因而所有关节都是 理想的，不存在摩擦和间隙。 （2）相邻两连杆间只有一个自由度，要么为完全旋 转的．要么是完全平移的。
笛卡尔空间位置控制
▪ Xd为笛卡尔空间期望位置，Xe为实际位置
从稳定性和精度的观点看，要获得满意的伺服传动性能，必
et d (t) m(t)
d (t)——期望关节角度，通过轨迹规划得到 m (t)——实际关节角度，通过传感器测量得到
控制器公式
▪ 比例控制器（P） ▪ 比例+积分控制器（P+I） ▪ 比例+微分控制器（PD）

人形机器人教育课件


图1.4 SONY机器人[4]
类人型机器人之控制发展
• 类人型机器人在分析上和运动控制上拥有相当大的瓶颈需要突破，因为其动 力方程式具有非线性、高阶和强耦合的特点，以现有的数学模型和解析运算 法并不足以得到完整且精确的步态解，另外类人型机器人与轮型平台之机器 人不同的地方，在于类人型机器人除了可控制的可驱动自由度之外，还多了 不可驱动的自由度，所谓不可驱动的自由度指的就是双足机构脚底板与地面 之间所存在的自由度，因为此部份之自由度并无法由马达控制之，故称之为 不可驱动的自由度。而这些自由度的控制将对整部机器人的姿态稳定具有重 要的意义。类人型智慧型机器人之双足设计与研制必须建构出双足机构并推 导出其最适合之运动及动力方程式，发展出最佳化控制方法达到双足机构能 够实际行走之最终目的。类人型机器人是一个必须同时整合运动机构、自我 定位、控制系统、电脑视觉、感测器融合、无线网路等不同领域之跨领域技 术。 类人型机器人的基本研究思路主要可分为基于仿生学原理和基于动态控制原 理两种，这两种不同思路的研究方法在类人型机器人的步态设计和规划中都 有广泛的应用，基于仿生学原理算法的可行性，完全依赖于步态数据，而机 器人的具体步态和实际物理参数会互相影响，要得到大量适用于已知机器人 的步行数据并不是一件容易的事情，并且不同机器人之间的数据也会拥有不 同的物理参数，故并无共享性，因此基于仿生学原理的研究方法不具有适用 性，采用力/力矩感测器建构ZMP的量测系统，才可以有效使得实际与预先规 划之ZMP轨迹吻合。
HRP-2类人型机器人平台（图1.3）于2002年3月公开，其 直立高度约有5英呎2英寸，重量接近128磅，有30个自由 度。 HRP-2是一台人机互动之人形机器人，它可以和一
个人合抬一块大木板，透过感应另一端由人施加的力和方

机器人控制 ppt课件


ppt课件 26
6.2 机器人的位置控制
6.2.3 单关节位置控制器
2、单关节控制器的传递函数
ppt课件 27
6.2 机器人的位置控制
6.2.3 单关节位置控制器
2、单关节控制器的传递函数
其开环传递函数为：
s (s)
E(s)

s
Lm Js2

(Rm J
K KI
LmB)s

(Rm B
m(s)
km
Vf (s) s(rf l f s)(Js F )
km
1

k0
rf F s(1 l f s)(1 J s) s(1 es)(1 ms)
rf
F
e ：电气时间常数；
：机械时间常数。
m
ppt课件
14
6.2 机器人的位置控制
6.2.1 直流传动系统的建模
1、传递函数与等效方框图
ppt课件 2
6.1 机器人的基本控制原则
6.1.1 基本控制原则
一般分类：PLC、单片机、小型计算机、多计算机分布控制
ppt课件 3
6.1 机器人的基本控制原则
6.1.1 基本控制原则
2、主要控制变量 任务轴R0：描述工件位置的坐标系 X(t):末端执行器状态； θ(t):关节变量； C(t)：关节力矩矢量； T(t)：电机力矩矢量； V(t)：电机电压矢量
ppt课件
31
6.2 机器人的位置控制
6.2.3 单关节位置控制器
3、控制参数确定与稳态误差
（1）K / K1 的确定
由上述闭环传递函数，得控制系统的特征方程为：
Rm Js2 (Rm B K I ke K I K1Kt )s K K I 0
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如果无法理解这种仿人机器人的动作的话，想象自己成为了机器人，跟着做 机器人的动作也是一种好方法。
<步幅宽时>
左右
右 左
<步幅窄时>
◎ 保存程序 ◎
请把前进、后退、左转、右转程序依次保存在KeyIndex。
启动一下吧?
◎ 设定遥控器 ◎
请把保存在KeyIndex的程序设定在各个遥控器按键里。
<前进> <向旁边走左侧>
那么RF通信是什么呢？RF的词典上的意思是Radio Frequency(无线频率)的简称。也就是说，可以 用无线传达信息或控制某种装置。那么实际生活中使用RF通信的都有哪些呢？
RF通信在我们周围也比较常见。用无线启动汽车的遥控器、广播、交通卡等都 是利用RF通信的产品。那么这些产品是怎么接收信号的呢？就是利用了天线。 跟红外线遥控器一样，存在发射器和接收器。
<后退> <向旁边走右侧>
<1号前进>
<2号后退>
<3号向旁边走(左侧)>
<左转> 前进和后退要设定Start KeyIndex、End KeyIndex。
<右转>
<4号向旁边走(右侧)>
<L号左转>
让我们了解一下？
◎ 从遥控器下载设定 ◎
▶ 1. 程序和按键设定 点击想要设定的按键。选择的按键会变色。选择好按键的话，从Main KeyIndex目录选择想要指定的
动作。
▶ 3. 下载 完成了程序保存时，开始在上端下载下载图标。显示下载的进行，完成时发出声音的同时显示“下载
完成”。
▶ 2. 动作运行及保存 保存程序之前按下动作图标，以确认是什么程序。已设定了想要的程序和按键时，应把程序保存在
如果要调节转换方向角度，要调节什么呢？就是步幅。根据步幅的宽度，转换方向的角度也会改变。步幅变宽时，动 作时间就会变长，转换方向角度就会变大。相反，步幅变窄，动作时间就会变短，转换方向的角度也会变小。
左右
右 左
像仿人机器人格斗、足球等大赛里需要更加快速而细致的调节，因此最好是 缩短步幅，以进行更加快速细致的转换方向。
左右
右 左
<脚底位置>
<右转过程>
仿人机器人的转换方向原理是利用身体的弹性旋转身体。本来，要进行左转需要经过抬起一脚 旋转身体再放下一脚的过程。但是这种方法对于仿人机器人来说是非常难的动作，
因此左转时把右脚向前伸出后回到基本姿势即可，想右转就把左脚向前伸出后回到基本姿势即 可。
启动一下吧?
◎ 制作转换方向动作 2 ◎
今天要做的事情
用遥控器 操控机器人!!
可以随心所欲地 操控机器人?!
Байду номын сангаас
今天要做的事情
了解RF通信，学习一下用遥控器操控机器人的 方法。
让我们了解一下？
◎ RF 通信 ◎
在家使用的主要家电产品有很多是红外线通信，但红外线通信不适合在受环境影响较大的户外使 用。但是RF通信方式是宽带通信方式，气候及环境影响较少，在户外也可以稳定通信。
按键上。 确认选择的按键和程序后按下保存图标，就会出现“保存成功!”的提示窗，并完成保存。
让我们了解一下？
◎ Start KeyIndex, End KeyIndex ◎
KeyIndex 设定有Main KeyIndex、Start KeyIndex、End KeyIndex三种。第一次按下遥控器按键时的动作设定为Start KeyIndex, 一直按着时的动作设定为Main KeyIndex, 按下后抬起时的动作设定为End KeyIndex。主要使用于步行时的 微细控制，普通动作只使用Main KeyIndex来设定遥控器按键。
如上在遥控器的1号按键设定走路动作的开始动作和结束动作时，会怎么动作呢？ 保存程序后按下遥控器的1号按键，会按照下图的顺序依次执行Start KeyIndex、 Main KeyIndex、End KeyIndex的动作。 设定Start KeyIndex和End KeyIndex时，可以以更加细致的设定稳定运行制作 的动作。
在机器人身上，遥控器起到发射器作用，装在机器人控制器的RF模块起到接收 器的作用。
<RF 使用例子>
让我们了解一下？
◎ 遥控器设定 ◎
从“动作编辑器”下载到控制器的动作，可以在“遥控器”设定按键，用RF遥控器控制。 “遥控器”设定是按下RF遥控器的各个按键时，导入保存在KeyIndex里的动作的设定。在“遥控器”设定前，要在” 动作编辑器”提前把动作保存在KeyIndex的各个编号上。
<Walk_F>
<Base_Start>
<Base_End> <KeyIndex 设定例示(走路)>
<KeyIndex 运行过程>
◎ 制作向旁边走的动作
请制作用脚推地面向旁边移动的动作。
启动一下吧?
<向旁边走的过程(左)>
<向旁边走的过程(右)>
为什么需要向旁边走的动作呢？若想向左侧走，只要把身体转向左侧前进不就可以吗？但是对于做像人又不同于人的 动作的机器人来说，是有点难度的动作。很难像人一样快速而自然地转换方向，因此在需要快速动作的机器人格斗比 赛、足球大赛中不可或缺的动作就是向旁边走。
① 程序选择窗：导入保存在KeyIndex的程序并保存在遥控器按键里，或可以确认保存在程序 的动作。 Main Keyindex：保存按下按键时动作的最主要的动作的空间。 Start Keyindex：保存做保存在Main Keyindex的动作之前采取的动作的空间。 End Keyindex：保存完成保存在Main Key Index的动作之后采取的动作的空间。 ② 选择遥控器按键：可以点击想要保存程序的遥控器按键1~8, L, R按键。 ③ 初始化：可以删除保存在按键的程序。 ④ 下载：把遥控器设定下载到机器人。 ⑤ 端口连接部位：搜索并连接与机器人连接的端口。
如果是人，可以用张开又并拢腿的方法向旁边移动，但机器人如果做相同的动作，就只会在原地张开又并拢腿。机器 人若想向旁边走，需要用脚底推着地面移动，因此要采取弯曲一侧腿让脚底可以推地面的姿势。
启动一下吧?
◎ 制作转换方向的动作 1 ◎
转换方向也是成为仿人机器人的基本的动作。仿人机器人不同于人类，在移动中很难转换方向， 因此要在原地旋转以转换方向。 若想像真人那样转换方向，很难而且要花很长时间，但也可以用简单的方法转换方向。