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编号：授课时间：授课班级：工业机器人应用班任课教师：项目名称第五章第二节机器人路径轨迹运行规划学时：2教学目标知识目标1.掌握机器人路径轨迹规划的方法2.掌握离线编程软件的使用方法技能目标1.能正确进行机器人五角星轨迹的规划2.能使用离线编程软件完成五角星的编程情感态度培养学生热爱学习的良好习惯，通过知识的收集和总结，提高学生理解能力，通过实际操作，提高学生的操作技能。
教学内容要让机器人绘制五角星，我们需要告知工业机器人它的作业具体内容。
本次课主要机器人路径轨迹运行规划，用离线编程软件实现五角星的绘制程序编写。
重点1.能正确进行机器人五角星轨迹的规划2.能使用离线编程软件完成五角星的编程难点能使用离线编程软件完成五角星的编程教学策略利用现有ABB工业机器人进行操作，采用现场教学的方式，按照一体化教学的步骤实施教学计划，强调学生的实际操作能力，在做中学，同时充分利用学校现有的教学资源库，最大限度的收集更多更好的网络资源，使课堂教学更生动。
教学资源准备一、明确任务，完成路径规划机器人的基本原理是示教——再现。
示教也成为导引，是由操作者直接或间接的导引机器人，一步一步按实际作业要求告知机器人应该完成的动作和作业的具体内容。
机器人在导引过程中是以程序的形式将其记录下来，并存储在机器人控制装置内。
再现是通过存储内容的回放，使机器人能在一定的精度范围内按照程序所示教的动作和赋予的作业内容。
机器人的运动轨迹是机器人为了完成某一作业任务，工具中心点（TCP）所掠过的路径，它是工业机器人示教的重点。
示教时，我们不可能将运动轨迹上的所有点都示教一遍，一是费时，二是占用大量的存储空间。
实际上，对于有规律的轨迹，原则上我们只需要示教几个程序点。
例如直线运动轨迹示教两个点，直线起始点和结束点，我们学习数学的时候学过“两点确定一条直线”。
圆弧轨迹示教3个程序点，圆弧起始点，圆弧中间点和圆弧结束点。
常见的编程方法有两种，示教编程方法和离线编程方法。
工业机器人的运动控制与路径规划一、引言随着工业自动化的进一步发展，工业机器人的应用逐渐普及。
工业机器人是一种可以自主执行各种任务的机械设备，它通过精确的控制和路径规划实现各种复杂的工作。
本文将着重探讨工业机器人的运动控制与路径规划技术。
二、工业机器人的运动控制1. 关节空间与笛卡尔空间工业机器人的运动可以描述为在关节空间和笛卡尔空间中的运动。
关节空间是指机器人关节角度的变化，而笛卡尔空间是指机器人执行器的位置和姿态的变化。
控制机器人的关节角度可以直接通过控制关节电机实现，而控制机器人的位置和姿态则需要通过逆运动学求解，即根据末端执行器的位置和姿态来推算关节角度。
2. 动态模型与控制器为了实现机器人的精确运动控制，需要建立机器人的动态模型。
动态模型描述了机器人在受力作用下的运动方程，可以用于计算机器人在给定控制输入下的状态响应。
基于动态模型，可以设计合适的控制器，包括位置控制、速度控制和力控制等。
位置控制是最常用的控制方式，通过控制机器人的位置达到期望的位置。
速度控制则是通过控制机器人的关节速度实现期望的速度。
力控制则是通过传感器反馈机器人末端执行器的受力情况，控制机器人的受力在允许范围内。
三、工业机器人的路径规划1. 末端执行器的路径规划路径规划是指确定末端执行器在空间中的轨迹，以实现机器人的期望运动。
常用的路径规划方法包括直线规划和圆弧规划。
直线规划是通过直线插补，将机器人末端执行器从起始位置移动到目标位置。
圆弧规划则是通过圆弧插补，在起始位置和目标位置之间生成一条弧线路径。
2. 避障路径规划工业机器人在执行任务时，需要避免与障碍物发生碰撞，因此需要进行避障路径规划。
常用的避障路径规划方法包括局部规划和全局规划。
局部规划是在机器人周围的感知范围内进行规划，通过实时更新障碍物位置，避免碰撞。
全局规划则是在整个工作空间中进行规划，通过预先建立地图和路径搜索算法，找到无碰撞的路径。
全局规划常用的算法包括Dijkstra算法和A*算法等。
工业机器人路径规划与运动控制技术研究第一章：引言工业机器人是一种自动化设备，可以完成各种复杂的生产任务。
随着制造业的发展，工业机器人在生产线上的应用越来越广泛。
而工业机器人的路径规划和运动控制技术则是其中至关重要的环节。
本文将重点研究工业机器人路径规划与运动控制技术，并探讨其在制造业中的应用。
第二章：工业机器人路径规划技术2.1 路径规划的概念路径规划是指通过算法确定机器人移动的轨迹，使其在不碰撞和避免障碍物的情况下，能够快速高效地到达指定的目标位置。
路径规划通常包括全局路径规划和局部路径规划两个环节。
2.2 全局路径规划算法全局路径规划是指在已知环境地图的情况下，确定机器人从起点到终点的最佳路径。
常用的算法包括A*算法、Dijkstra算法和基于图搜索的算法等。
这些算法通过搜索和评估不同路径的代价函数，确定最佳路径。
2.3 局部路径规划算法局部路径规划是指在机器人执行任务过程中，根据即时感知到的环境信息，进行实时的路径规划。
常用的算法包括DWA （Dynamic Window Approach）算法、VFH（Vector Field Histogram）算法和RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法等。
这些算法通过评估机器人当前位置附近的可行路径，进行实时的路径优化。
第三章：工业机器人运动控制技术3.1 运动学建模运动学建模是指将机器人的运动描述为一系列关节变量的函数关系。
通过对机器人各个关节的运动学建模，可以确定机器人末端执行器的位置和姿态。
常用的运动学建模方法包括解析法、几何法和迭代法等。
3.2 动力学建模动力学建模是指研究机器人运动时，与其相关的力学性能和力学响应。
通过动力学建模可以分析机器人的运动特性和力学特性，并为后续的运动控制提供理论基础。
常用的动力学建模方法包括拉格朗日方法、牛顿-欧拉方法和广义动力学方法等。
3.3 运动规划与控制运动规划是指确定机器人在指定时间内的轨迹和速度，使其能够按要求完成任务。
工业机器人课程教学大纲《工业机器人》课程教学大纲一(课程的性质与任务课程性质:本课程综合介绍了机器人技术，设计思想和发展趋势主要任务:本课程是要求学生通过学习、课堂教育，能了解机器人发展的最新技术与现状;初步掌握机器人技术的基本知识。
二(课时分配序号课题小计讲课实验机动一绪言 2 2 二机器人学的数学基础 4 4 三机器人运动方程的表示与求解 8 8 四机器人动力学 6 6机器人的控制五 4 4 六机器人学的现状、未来 2 2合计 28 26 2三(课程教学内容第一章绪言简述机器人学的起源与发展，讨论机器人学的定义，分析机器人的特点、结构与分类。
第二章机器人学的数学基础空间任意点的位置和姿态变换、坐标变换、齐次坐标变换、物体的变换和逆变换，以及通用旋转变换等。
第三章机器人运动方程的表示与求解机械手运动姿态、方向角、运动位置和坐标的运动方程以及连杆变换矩阵的表示，欧拉变换、滚-仰-偏变换和球面变换等求解方法，机器人微分运动及其雅可比矩阵等第四章机器人动力学机器人动力学方程、动态特性和静态特性;着重分析机械手动力学方程的两种求法，即拉格朗日功能平衡法和牛顿-欧拉动态平衡法;然后总结出建立拉格朗日方程的步骤第五章机器人的控制机器人控制与规划第六章机器人学的现状、未来包括国内外机器人技术和市场的发展现状和预测、21世纪机器人技术的发展趋势、我国新世纪机器人学的发展战略等。
不同类型机器人的研究发展状况等。
四(教学的基本要求采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题、解决问题的能力;理论以够用为度，且从应用的角度，尽量简化定量分析。
五(建议教材与教学参考书1、机器人学、蔡自兴、清华大学出版社、20002、机器人学导论，约翰J.克雷格、西北工业大学出版社、1987 六(说明1( 本课程的教学原则上须由一定工作经验的讲师及讲师以上的教师担任，以保证理论知识和实践操作技能教学的需要。
2( 本课程适用于高职数控技术应用、机电一体化、机电工程及自动化、机械工程与自动化等专业。
工业机器人教学大纲工业机器人教学大纲引言工业机器人是一种能够自动执行各种任务的机器人系统，它在现代制造业中扮演着重要的角色。
为了培养适应工业机器人应用需求的人才，制定一份全面的工业机器人教学大纲是至关重要的。
本文将探讨工业机器人教学大纲的内容和结构，以及其在培养学生技能和知识方面的重要性。
一、基础知识在工业机器人教学大纲中，首先应包括工业机器人的基础知识。
这包括机器人的定义、分类和应用领域。
学生需要了解机器人的基本构造和工作原理，以及机器人在制造业、物流和医疗等领域的应用。
此外，还应介绍机器人的安全性和维护保养方面的知识，以确保学生能够正确操作和维护机器人系统。
二、编程与控制工业机器人的编程与控制是培养学生技能的关键部分。
教学大纲应包括机器人编程语言的介绍，如G代码和Rapid语言。
学生需要学习如何编写程序，以实现机器人的自动化操作。
此外，还需要教授机器人的运动控制和路径规划技术，使学生能够精确控制机器人的运动轨迹和速度。
三、传感器与视觉系统工业机器人的传感器和视觉系统在实际应用中起着重要的作用。
教学大纲应包括传感器的种类和原理，以及它们在机器人系统中的应用。
学生需要学习如何选择和配置传感器，并利用传感器获取环境信息，实现机器人的自主感知和决策能力。
此外，还应介绍机器人的视觉系统，包括图像处理和目标识别技术，以提高机器人的视觉感知能力。
四、应用案例分析为了帮助学生更好地理解工业机器人的应用，教学大纲应包括一些实际的应用案例分析。
通过分析不同行业中的机器人应用案例，学生可以了解机器人在不同环境下的工作方式和应用效果。
此外，还可以让学生思考机器人在未来的发展趋势和应用前景。
五、实践操作与项目工业机器人的实践操作和项目是培养学生实际操作能力的重要环节。
教学大纲应包括一些实践操作的内容，如机器人系统的组装与调试，以及编写简单程序实现基本操作。
此外，还可以设计一些机器人应用项目，让学生通过实际操作来解决实际问题，提高他们的创新能力和解决问题的能力。
ABB工业机器人编程第五章在ABB工业机器人编程的旅程中，第五章标志着重要的里程碑。
这一章节将深入探讨机器人的运动学和动力学，为后续的编程操作奠定坚实的基础。
机器人运动学是研究机器人末端执行器在不同关节角度下所能够达到的空间位置和姿态的科学。
在ABB机器人中，这些关节角度被称为“关节变量”。
理解这些关节变量如何影响机器人的运动是非常重要的。
我们需要理解机器人坐标系。
一般来说，ABB机器人使用的是六自由度的机械臂，这意味着它有六个关节，每个关节对应一个角度。
这些角度可以由一个六元组（q1, q2, q3, q4, q5, q6）来表示。
然后，我们需要理解位姿（位置和姿态）的概念。
位姿是由三个线性分量（x, y, z）和三个旋转分量（roll, pitch, yaw）组成的。
这些分量描述了末端执行器的位置和朝向。
我们需要理解如何通过运动学方程将关节角度转化为位姿。
这需要使用到一些复杂的数学公式，例如雅可比矩阵。
通过这些公式，我们可以将关节角度映射到位姿，从而精确地控制机器人的运动。
机器人动力学是研究机器人运动过程中力与运动之间关系的科学。
在ABB机器人中，动力学主要的是如何在给定关节角度的情况下，计算出所需的关节扭矩。
我们需要理解牛顿-欧拉方程。
这个方程描述了物体的惯性（质量乘速度的平方）和外部力（例如重力、摩擦力）之间的关系。
通过这个方程，我们可以计算出在给定关节角度下，机器人所需的关节扭矩。
然后，我们需要理解如何通过动力学方程将关节扭矩转化为关节角度。
这需要使用到一些复杂的数学公式，例如动力学方程。
通过这些公式，我们可以将关节扭矩映射到关节角度，从而精确地控制机器人的运动。
在理解了机器人运动学和动力学的基础上，我们可以开始进行编程实践了。
在ABB工业机器人编程中，主要使用的是RobotWare软件。
这个软件提供了一套完整的编程环境，包括建模、仿真、编程、调试等功能。
我们需要使用RobotWare软件进行建模。
工业机器人的定位与路径规划工业机器人是一种在生产线上进行自动化操作的设备，广泛应用于制造业的各个领域。
而机器人的定位与路径规划则是机器人能够准确并高效地执行任务的基础。
本文将探讨工业机器人的定位与路径规划的原理与方法。
一、定位技术在工业机器人中，定位技术主要有以下几种：1. 视觉定位：通过摄像头或激光扫描仪等设备获取工作环境的图像信息，利用计算机视觉算法实现机器人的定位。
常见的方法有特征点匹配、SLAM（同步定位与地图构建）等。
2. 激光测距：利用激光束测量目标物体与机器人之间的距离，通过激光传感器获取位置信息。
这种方法具有精度高、适用范围广等优点。
3. GPS定位：通过卫星定位系统获取机器人的全球位置信息。
然而，在工业场景中，GPS信号受到建筑物和设备的遮挡，精度通常较低，故很少应用于工业机器人的定位。
二、路径规划算法路径规划算法是指机器人在已知环境中，找到一条能够到达目标位置的最短路径的方法。
以下是几种常见的路径规划算法：1. A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，通过评估距离综合代价函数来选择下一步的行动，从而找到最短路径。
2. Dijkstra算法：Dijkstra算法是一种广度优先的搜索算法，它通过计算每个节点到起点的代价来选择下一步的行动，直到找到目标。
3. RRT算法：RRT（快速随机树）算法利用树形结构来表示可行路径，并通过随机采样和扩展的方式逐步构建树，最终找到最优路径。
三、定位与路径规划的结合在实际应用中，定位和路径规划通常需要结合起来，以实现机器人的自主导航。
以下是一种典型的定位与路径规划的结合方法：1. 环境建模：通过传感器获取工作环境的三维点云或二维地图信息，并利用算法对其进行处理和分析，建立准确的环境模型。
2. 定位更新：机器人根据实时获取的传感器数据，通过定位算法估计自身的位置，并将其更新到环境模型中。
3. 路径规划：基于准确的环境模型和定位信息，机器人使用路径规划算法选择一条最短路径，并生成路径点序列。
工业机器人运动学与路径规划工业机器人是现代工业生产中不可或缺的重要设备，其运动学和路径规划是实现精确、高效操作的关键。
本文将介绍工业机器人的运动学和路径规划，并探讨其在工业应用中的重要性和挑战。
一、工业机器人的运动学工业机器人的运动学是研究机器人运动的科学，主要关注机器人的位置、速度和加速度等动力学特性。
工业机器人通常由机械臂和控制系统组成，机械臂由关节和连杆等组件构成。
机器人的关节可以实现旋转或平移运动，通过这些关节的组合，机器人可以在三维空间内实现复杂的运动轨迹。
工业机器人的运动学可以分为正运动学和逆运动学两个方面。
正运动学是根据机器人的关节位置和姿态计算末端执行器的位置和姿态，逆运动学则是根据末端执行器的位置和姿态计算机械臂的关节位置和姿态。
正逆运动学的计算是机器人控制和路径规划的基础。
二、工业机器人的路径规划工业机器人的路径规划是指确定机器人执行任务时的最佳轨迹。
路径规划需要考虑多个因素，包括工作空间限制、障碍物避障、动力学约束等。
路径规划旨在保证机器人能够在给定的工作空间中完成任务，并且过程中尽量减少时间和能量消耗。
在路径规划中，常用的方法包括启发式搜索、图搜索、优化算法等。
启发式搜索算法通过启发函数来估计每个状态的代价，从而根据代价选择最佳路径。
图搜索算法则将路径规划问题转化为图的搜索问题，通过搜索图中的节点和边来确定最佳路径。
优化算法则通过改进目标函数来求解最优路径问题，常见的优化算法包括遗传算法、模拟退火算法等。
三、工业机器人路径规划的挑战工业机器人路径规划面临着一些挑战。
首先，工作空间的限制会对机器人的路径规划造成限制。
机器人需要在给定的工作空间内完成任务，因此路径规划需要考虑工作空间的大小和形状，以及机器人自身的尺寸和动作限制。
其次，障碍物避障也是路径规划中的重要问题。
机器人在执行任务时，可能会遇到障碍物，如其他机器人、设备或工件。
路径规划需要避开这些障碍物，以保障机器人的安全和任务的顺利完成。
