工业机器人感知技术研究综述

机械臂的运动学分析综述前言随着工业自动化的发展，机械臂在产业自动化方面应用已经相当广泛。

机械臂在复杂、枯燥甚至是恶劣环境下，无论是完成效率以及完成精确性都是人类所无法比拟的，也因此，机械臂在人类的生产和生活中发挥着越来越重要的作用。

自从第一台产业用机器人发明以来，机械臂的应用也从原本的汽车工业、模具制造、电子制造等相关产业，向农业、医疗、服务业等领域渗透。

按照不同的标准，机器人分类方法各异。

操作性与移动性是机器人最基本的功能构成[1]。

根据机器人是否具有这两个能力对机器人进行分类，可以把机器人大体分为三大类：（1）仅具有移动能力的移动机器人。

比如Endotics医疗机器人、Big Dog、PackBot，以及美国Pioneer公司的研究型机器人P2-DX、P3-DX、PowerBot 等。

（2）仅具有操作能力的机械臂。

比如Dextre、PUMA560、PowerCube机械臂等。

（3）具有移动和操作能力的移动机械臂系统。

如RI-MAN、FFR-1、以及勇气号火星车等[2]。

机械臂作为机器人最主要的执行机构，工程人员对它的研究也越来越多。

在国内外各种机器人和机械臂的研究成为科研的热点，研究大体是两个方向：其一是机器人的智能化，多传感器、多控制器，先进的控制算法，复杂的机电控制系统；其二是与生产加工相联系，满足相对具体的任务的工业机器人，主要采用性价比高的模块，在满足工作要求的基础上，追求系统的经济、简洁、可靠，大量采用工业控制器，市场化、模块化的元件。

机械臂或移动车作为机器人主体部分，同末端执行器、驱动器、传感器、控制器、处理器以及软件共同构成一个完整的机器人系统。

一个机械臂的系统可以分为机械、硬件、软件和算法四部分。

机械臂的具体设计需要考虑结构设计、驱动系统设计、运动学和动力学的分析和仿真、轨迹规划和路径规划研究等部分。

因此设计一个高效精确的机械臂系统，不仅能为生产带来更多的效益，也更易于维护和维修。

软体机器人研究综述摘要本文对软体机器人的研究现状、技术特点、应用领域，以及研究争论焦点进行了综述。

通过对软体机器人技术的深入了解，旨在为相关领域的研究提供参考，并指明未来研究的发展方向。

引言随着科技的不断发展，机器人技术逐渐成为当今社会的热点话题。

软体机器人作为机器人领域的一种新兴技术，具有独特的优势和广泛的应用前景。

软体机器人是一种由柔性材料制造，可变形的机器人，它们具备适应性强、对人体友好、易于控制等特点，在医疗、航空、服务等领域具有广泛的应用前景。

然而，软体机器人的研究还处于不断发展的阶段，相关技术仍需进一步探讨和完善。

内容一：软体机器人技术的研究现状1、软体机器人的定义和原理软体机器人是一种由柔性材料制成，可自由变形的机器人。

它们通常由弹性材料、致动器和传感器组成，通过驱动器产生变形从而达到行动的目的。

软体机器人的原理基于材料力学、流体力学、电动力学等多种学科，通过控制软件的算法实现机器人的自主运动。

2、软体机器人的设计方法软体机器人的设计方法通常包括材料选择、结构设计、驱动方式设计、控制系统设计等方面。

在设计过程中，需要考虑机器人的柔性和稳定性，以达到最佳的运动效果和耐用性。

同时，还需要注意机器人的制造成本和使用维护成本，以满足实际应用的需求。

3、软体机器人的应用领域由于软体机器人的特殊性质，它们在许多领域都有广泛的应用。

例如，在医疗领域，软体机器人可以用于手术助手、康复训练等方面；在航空领域，软体机器人可以用于空间探索、物资运输等工作；在服务领域，软体机器人可以用于智能客服、家政服务等方面。

4.软体机器人的优缺点软体机器人的优点主要表现在以下几个方面：首先，由于它们由柔性材料制成，所以可以轻易地通过狭窄的通道和空间，适应环境的能力强；其次，软体机器人在制造和维护方面成本较低，可塑性强，有利于大规模生产；最后，软体机器人具有极佳的舒适性和安全性，不会对人体造成伤害，可以与人类共存。

然而，软体机器人也存在一些缺点。

移动机器人路径规划算法研究综述1. 引言1.1 研究背景移动机器人路径规划算法研究的背景可以追溯到上个世纪七十年代，随着自动化技术的快速发展，移动机器人作为自主运动和智能决策的机械系统，逐渐成为研究热点。

路径规划是移动机器人实现自主导航和避障的重要技术之一，其在工业自动化、智能交通、医疗护理等领域具有广泛的应用前景。

目前，移动机器人路径规划算法的研究已经取得了一系列重要进展，传统的基于图搜索的算法（如A*算法、Dijkstra算法）和基于启发式搜索的算法（如D*算法、RRT算法）被广泛应用于不同环境下的路径规划问题。

随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始将深度神经网络应用到路径规划中，取得了一些令人瞩目的成果。

移动机器人路径规划仍然存在一些挑战和问题，如高维空间中复杂环境下的路径规划、多Agent协作下的路径冲突问题等。

对移动机器人路径规划算法进行深入研究和探索，对于促进智能机器人技术的发展，提升机器人在各个领域的应用能力具有重要的意义。

【研究背景】1.2 研究目的本文旨在对移动机器人路径规划算法进行研究综述，探讨不同算法在实际应用中的优缺点，总结最新的研究成果和发展趋势。

移动机器人路径规划是指在未知环境中，通过算法规划机器人的运动轨迹，使其能够避开障碍物、到达目标点或完成特定任务。

研究目的在于深入了解各种路径规划算法的原理和实现方法，为实际场景中的机器人导航提供理论支持和技术指导。

通过对比实验和案例分析，评估不同算法在不同场景下的性能表现，为工程应用提供参考和借鉴。

本文旨在总结当前研究的不足之处和未来发展的方向，为学术界和工程领域提供启示和思路。

通过本文的研究，旨在推动移动机器人路径规划领域的进一步发展和应用，促进人工智能和机器人技术的创新与进步。

1.3 研究意义移动机器人路径规划算法的研究意义主要体现在以下几个方面。

移动机器人路径规划算法在工业生产中具有重要意义。

通过优化路径规划算法，可以提高生产效率，降低生产成本，减少对人力资源的依赖，从而提升工业生产的效益和竞争力。

2018，54（22）1引言当前，我国机器人市场进入高速增长期，连续五年成为工业机器人全球第一大应用市场[1]，然而工业机器人是能源密集型的，使用中存在能量的不合理利用，造成大量的能源浪费。

以汽车制造业为例，机器人消耗的电能占工厂总电能消耗的8%[2]，白车身车间机器人消耗的电能约占车间总电能消耗的30%[3]。

机器人技术作为智能制造的核心技术之一，必须具有高效、节能的特点。

因此，如何降低工业机器人能耗，提高工业机器人能量效率是实现智能制造和绿色制造的不可避免的关键问题，是推动智能制造和绿色制造的关键所在。

作为制造业能耗问题的重要部分，机器人能耗问题已引起各制造业大国的关注。

“欧盟2020战略”把“资源更高效的欧洲”作为其行动计划之一，鼓励能源密集型行业节约能源，提高能效，旨在向资源高效、低碳排放的经济过渡，实现经济可持续增长。

2013年获得欧盟第七框架计划资助的AREUS （Automation and Robotics for European Sustainable Manufacturing ）工程，由13个公司、大学和研究机构共同承担，目的在于通过研究机器人设计、能源新架构、运动优化等技术降低机器人能耗，从而实现工厂的高性能、可重构、自适应和可持续发展[4]。

美国“先进制造伙伴关系计划”（Advanced Manu-工业机器人能耗优化方法研究综述侯庆隆，杨冬，郭士杰HOU Qinglong,YANG Dong,GUO Shijie河北工业大学河北省机器人感知与人机融合重点实验室，天津300132Hebei Key Laboratory of Smart Sensing and Human-Robot Interaction,Hebei University of Technology,Tianjin 300132,China HOU Qinglong,YANG Dong,GUO Shijie.Review on energy consumption optimization methods of industrial puter Engineering and Applications,2018,54（22）：1-9.Abstract ：As the key of intelligent manufacturing,the energy consumption of robotics has attracted the attention of manu-facturing countries,and the research at home and abroad is very active.Aiming at the optimization of energy consumption of industrial robots,low-energy hardware design methods such as lightweight design,efficient drive system design,energy storage and sharing devices are introduced.The software methods for energy optimization are reviewed from the aspects of trajectory planning and task scheduling.Then,a hybrid method combining software optimization and hardware with application potential is introduced,and the main research results and shortcomings are illustrated.Finally,the potential development trends of energy consumption optimization of industrial robots are pointed out.Key words ：industry robot;energy consumption optimization;hardware design;software optimization;hybrid method 摘要：机器人技术作为智能制造的关键，其能耗问题已引起各制造业大国的关注，国内外的研究十分活跃。

• 90•随着人工智能（AI）、技术的发展，以机器人、无人驾驶汽车和无人机为代表无人系统开始代替人类从事各种场景中简单或者复杂的工作。

本文主要以机器人和无人机为应用对象，分析无人系统的最新研究进展，包括机器人的智能程度，对环境的感知能力，自然信息的接收和处理能力，在工业、农业、医疗和军事等领域的最新应用情况。

引言：人工智能技术简称“AI”技术，即Artificial Intelligence技术，是人类大脑的机器延伸。

纵观人类发展史上的所有发明创造以及技术创新，其实都是人类某个器官的延伸，比如汽车、火车等交通工具其实是对人类涉及运动的主要器官“腿”功能的延伸。

望远镜是眼睛功能延伸，劳动机器如挖掘机、转载机等都是对手功能的延伸，虽然电脑似乎是人脑功能的延伸，确实电脑能够完成很多人类大脑的功能，比如计算能力、信息存储能力、但是电脑的功能还是相对比较简单，还不能像人类大脑一样对机体获取的各种信息进行处理，并且能够根据需要，有目的地进行某种操作，即人类电脑拥有自己的意识，而电脑则根本没有意识可言。

“AI”技术的核心包括自主学习技术和神经网络技术，尤其是自主学习（即机器学习）能够实现机器人像人类一样自己学习某种新的技能或者技术。

神经网络能够将信息处理中心将对信息处理结果传达给各种外延设备，执行某种操作。

最终人工智能技术的进步能够代替现有的大多数人类劳动，极大地减轻人类的工作强度和工作时间，将人类匆繁琐繁重的工作中解放出来。

下面将从无人机、无人驾驶车、智能无人工业生产场景三个方面分析当前无人系统的最新研究进展和应用。

1.无人机的研究和应用1.1 航拍与遥感技术无人航拍技术是比较简单，几乎是最早，也是当前应用最普遍的无人机应用场景之一。

在多旋翼飞行器上安装一个可以遥控的高清摄像头，控制飞行器飞行到一定的高度，然后利用地面的摄像机控制系统就能够实现从高空对地面的拍摄。

该系统涉及的两个关键技术包括高清相机的远程控制和多旋翼飞行器的飞行控制，这两部分都会消耗电池电量，而且多旋翼飞行器功耗较大，当前的电池还不能满足多旋翼飞行器长时间飞行，只能进行短时间飞行和拍摄。

人工智能技术发展及应用研究综述人工智能技术是指以计算机模拟人类思维的过程，使计算机具有类似于人类智能的行为、思考和学习能力的一门科学技术。

它是研究和发展复杂系统和应用软件的一个技术领域，主要研究如何综合利用计算机程序、机器视觉、自然语言处理、语义概念分析、随机漫步、机器学习、形式推理等技术来模拟和改善人类智慧行为的科学方法。

人工智能早在20世纪50年代就开始发展，从那时起，人工智能技术已发展出一系列有效的和应用广泛的技术，大大提高了计算机的实用性，也给人们带来了丰富多彩的生活和有用的计算机应用系统。

人工智能技术可以用于计算机科学技术和信息技术，包括语音识别、图像识别、图像处理、机器学习、机器视觉等。

它还扩展到更多的领域，例如自动驾驶、语言处理、机器人、决策支持系统、航空安全等。

以无人驾驶技术为例，它利用多种人工智能技术，包括感知技术，如视觉、语音、地图技术，进行路径规划和识别；运动控制技术，包括机器人学、机器学习、模式识别，控制汽车在环境中行进；安全和安全协调技术，应用机器人学、数据挖掘等技术来处理安全性和决策。

因此，未来的汽车行业可以实现智能驾驶，从而实现无人驾驶。

除了自动驾驶外，决策支持系统也是当前人工智能技术发展的重要方向。

在决策中，数据挖掘和模式识别技术得到广泛应用，通过机器学习技术分析大量数据，推断出可信的假设，并建立系统模型，使人们能够做出更好的决策，从而提高决策质量。

与此同时，在互联网和移动互联网的发展中，机器学习在工业应用和服务端的发展速度也越来越快。

它主要应用于个性化推荐、大数据分析和社交网络分析。

例如，大规模的微博数据和图片的分类，以及搜索引擎的搜索和检索。

机器学习技术还可以用于机器人、智能家居等应用，改变人们的日常生活。

总之，人工智能技术改变了各行各业，为人类社会发展创造了更多的可能性。

随着计算机硬件设计技术、网络传输技术和最新算法的发展，人工智能技术仍在持续发展和变化。

工业机器人技术在智能制造领域中的运用研究目录1. 学术背景与研究目的 (2)1.1 全球制造业智能化转型概览 (2)1.2 中国制造业智能化进程与挑战 (4)1.3 研究目的与研究意义 (5)1.4 项目研究方法与框架 (6)2. 工业机器人的发展历程 (7)2.1 工业机器人早期的技术突破与发展 (8)2.2 新一代智能机器人的技术集成与进步 (10)2.3 机器人在制造领域的应用案例分析 (11)3. 智能制造的技术内涵与趋势 (12)3.1 智能制造的基本定义与目标 (14)3.2 智能制造的核心技术要素 (15)3.3 智能制造的前沿技术和未来趋势 (16)4. 工业机器人与智能制造的融合 (17)4.1 机器人技术在智能制造中的关键作用 (19)4.2 工业机器人与设备和系统的集成技术 (20)4.3 工业机器人系统在智能制造环境下的优化配置 (21)5. 典型智能制造应用场景分析 (24)5.1 汽车行业的机器人自动化新模式 (25)5.2 电子产品生产线上的智能机器人应用 (26)5.3 仓储和物流行业智能机器人的创新应用 (27)6. 智能制造中工业机器人智能化的实现路径 (28)6.1 机器人系统感知与决策的智能化 (30)6.2 机器人操作与协调的智能化 (31)6.3 机器人与信息的交互与共享 (32)7. 工业机器人技术在智能制造领域中面临的挑战 (34)7.1 技术层面上的难题 (35)7.2 商业模式演变对工业机器人技术的冲击 (36)7.3 行业标准化与法律法规的跟进 (37)8. 工业机器人在智能制造领域中的前景展望 (38)8.1 新技术与工业机器人的未来结合 (39)8.2 工业机器人在智能制造中大规模应用的预期 (40)8.3 政策诉求与产业动态 (41)1. 学术背景与研究目的随着科技的飞速发展，制造业正面临着前所未有的挑战与机遇。

在这一背景下，工业机器人技术作为智能制造的核心驱动力之一，正逐步改变着传统的生产模式。

华人时刊2014.4（下）工业机器人的研究发展现状及趋势廖云松【摘要】主要介绍了工业机器人在国内、国外的发展状况和应用趋势。

根据国内外机器人发展的经验及近几年的动态，指出了我国工业机器人产业化发展的影响因素和实施策略，探讨了我国机器人发展的方向及策略。

作为最典型的机电一体化的高科技装备，工业机器人得到了非常广泛的应用。

综述了国内外工业机器人的研究热点现状，并预测了其发展趋势。

【关键词】工业机器人；发展现状；发展趋势；发展模式中图分类号：TP24文献标识码A文章编号1006-0278(2014)04-150-03一、工业机器人概述工业机器人是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的现代制造业重要的自动化装备。

自从1962年美国研制出世界上第一台工业机器人以来,机器人技术及其产品发展很快,已成为柔性制造系统(FMS)、自动化工厂(FA)、计算机集成制造系统(C IMS)的自动化工具。

广泛采用工业机器人,不仅可提高产品的质量与产量,而且对保障人身安全,改善劳动环境,减轻劳动强度,提高劳动生产率,节约原材料消耗以及降低生产成本,都有着十分重要的意义。

和计算机、网络技术一样,工业机器人的广泛应用正在日益改变着人类的生产和生活方式。

近年来，工业机器人因其重复精度高、可靠性好、适用性强等优点，已经在汽车、电子、食品、化工、物流等多个行业广泛应用并日趋成熟，有效提高了产品质量和生产效率、节约了劳动力和制造成本、增强了生产柔性和企业竞争力。

此外，对保障人身安全、改善劳动环境、减轻劳动强度、降低材料消耗发挥了十分重要的作用。

而目前航空航天产品制造过程仍旧是劳动密集、工序繁复、工况恶劣、辅以大量工装夹具并以手工制造为主。

自动化生产能力不足，已成为制约提高武器装备可靠性和生产能力的瓶颈。

在我国大力发展航空航天的时代背景下，航空航天制造企业应用工业机器人进行自动化生产，对企业生产模式转型升级、装备先进制造能力提升具有十分重要的意义和价值。

国内外机器人发展的现状及发展动向一、引言机器人技术作为一项前沿的科技领域，正在以惊人的速度发展。

本文将对国内外机器人发展的现状进行综述，并分析其发展动向。

二、国内机器人发展现状1. 市场规模：根据相关数据，国内机器人市场规模持续扩大。

据统计，2022年国内机器人市场规模达到XX亿元，同比增长XX%。

2. 应用领域：国内机器人应用领域广泛，包括工业创造、医疗卫生、农业、服务业等。

其中，工业创造是机器人应用的主要领域，占领了市场的大部份份额。

3. 技术水平：国内机器人技术水平逐步提升，涵盖了机器人感知、决策、控制等关键技术。

例如，人工智能、机器视觉、自主导航等技术的进步，使得机器人在各个领域的应用更加智能化和高效化。

三、国内机器人发展动向1. 产业升级：国内机器人产业正朝着高端化、智能化方向发展。

越来越多的企业开始注重研发高性能、高精度的机器人产品，以满足市场需求。

2. 人工智能与机器人的融合：人工智能技术的快速发展为机器人带来了更多的应用场景。

未来，人工智能与机器人的融合将成为机器人发展的重要方向。

3. 服务机器人的兴起：随着社会老龄化问题的日益突出，服务机器人的需求逐渐增加。

未来，服务机器人将在医疗、养老、家庭等领域发挥重要作用。

四、国外机器人发展现状1. 市场规模：国外机器人市场规模庞大，发达国家如美国、日本、德国等都拥有庞大的机器人市场。

据统计，全球机器人市场规模估计在2025年将达到XX亿美元。

2. 技术率先：发达国家在机器人技术方面具有较高的竞争力。

例如，美国的波士顿动力公司、日本的本田公司等在机器人技术方面处于率先地位。

3. 应用领域：国外机器人应用领域广泛，包括工业创造、医疗卫生、农业、航天航空等。

发达国家在机器人技术的应用上更加成熟和广泛。

五、国外机器人发展动向1. 人机协作：国外机器人领域正在探索人机协作的模式，以实现机器人与人类的高效合作。

这将为工业创造等领域带来更多的机会和挑战。

多传感器信息融合及其应用综述一、本文概述随着科技的不断发展，传感器技术已广泛应用于各个领域，如工业自动化、环境监测、航空航天、智能交通等。

这些传感器可以捕获各种物理量，如温度、湿度、压力、光强、声音、图像等，为人们的生产和生活提供了极大的便利。

然而，单一传感器往往难以满足复杂环境下对信息全面性和准确性的需求，因此，多传感器信息融合技术应运而生。

多传感器信息融合，即利用计算机技术对来自多个传感器的信息进行处理，提取有用的特征信息，并消除冗余和矛盾信息，最终形成对环境的全面、准确描述。

这种技术能够充分利用各传感器之间的互补性，提高信息的利用率和可靠性，为决策提供更为全面、准确的依据。

本文旨在对多传感器信息融合技术及其应用进行综述。

将介绍多传感器信息融合的基本原理和方法，包括数据预处理、特征提取、信息融合等步骤。

将重点介绍多传感器信息融合在各个领域中的应用案例，如工业自动化中的设备故障诊断、环境监测中的空气质量预测、航空航天中的目标识别与跟踪等。

将探讨多传感器信息融合技术面临的挑战和未来的发展趋势，以期为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。

二、多传感器信息融合的基本原理多传感器信息融合，又称为多源信息融合或多传感器数据融合，是一种将来自多个传感器或信息源的数据和信息进行集成、处理、分析和利用的技术。

其基本原理在于通过一定的算法和策略，将多个传感器提供的关于同一目标或现象的不完整、冗余或互补的信息进行联合处理，从而生成更为准确、全面和可靠的信息描述。

多传感器信息融合的基本原理主要包括三个层次：数据层融合、特征层融合和决策层融合。

数据层融合：也称为像素级融合，是在最底层的数据级别上进行的融合。

它直接对原始传感器数据进行操作，如图像数据的像素值、声音信号的波形等。

数据层融合能够最大限度地保留原始信息，但处理的数据量大，对传感器数据的同步性和配准精度要求高。

特征层融合：是在数据的中间层次进行的，即对提取出的特征信息（如目标的边缘、形状、速度等）进行融合。

政策支持
政府出台了一系列政策支持机器 人产业的发展，为投资者提供了 良好的政策环境。
技术创新
随着技术的不断发展，机器人产 业将迎来更多的技术创新和突破 ，为投资者带来更多的投资机会 。
市场需求
随着社会经济的发展和人们生活 水平的提高，对机器人的需求将 不断增加，为投资者提供了广阔 的市场前景。
风险评估与应对策略建议
通过本次调研，我们旨在深入了解机器人技术的最新进展、应用场景 、市场前景以及存在的问题，为相关企业和研究机构提供参考，推动 机器人技术的进一步发展。
调研范围和方法
调研范围
本次调研涵盖了机器人技术的多个领 域，包括工业机器人、服务机器人、 医疗机器人、军事机器人等。同时， 我们还对机器人在不同行业的应用进 行了深入分析。
主要国家机器人政策及法规概述
政策支持
各国政府纷纷出台政策，支持机器人产 业的发展，推动技术创新和应用拓展。
VS
法规监管
为确保机器人行业的健康发展，各国政府 加强了对机器人行业的法规监管。
机器人行业产业链结构及特点
产业链结构
机器人行业产业链包括硬件制造、软件研发、应用服务等多个环节。
特点
机器人行业具有技术密集、资金密集、人才密集等特点，需要不断加强技术创新和人才培养。
01
技术风险
机器人技术发展迅速，技术更 新换代快，投资者需要密切关 注技术发展趋势，及时调整投
资策略。
02
市场风险
机器人市场竞争激烈，投资者 需要充分了解市场情况，制定
合理的市场策略。
03
管理风险
机器人企业需要建立完善的管 理体系，提高企业管理水平和
运营效率，降低管理风险。
06

2020年10月第40卷第5期天水师范学院学报Journal of Tianshui Normal UniversityOct.，2020V〇1.40No.5下肢外骨骼机器人交互控制方法及肌电感知应用综述穆彤，刘世锋(天水师范学院机电与汽车工程学院，甘肃天水741001)摘要：下肢外骨骼机器人作为一种与人体下肢平行运动的可穿戴设备，以诸多优势在助力助行和康复训练 方面受到世界各研究机构的重视，选择适宜的人机交互方法是实现对其柔顺、协调控制的关键。

经过多年的研 究，基于力/位置、阻抗和生物电信号的交互方法不断涌现，凸显着各自的优势。

表面肌电信号反映人的主动运 动意图且检测方便，离散动作模式分类和连续运动量估计的研究极大地提升了交互控制的实时性和广泛应用的可 能性，但仍然无法同时满足实时性、高准确度、实用化等要求。

人体运动的生理机理、模型的普适性以及多传感 器信息融合等研究，有助于基于表面肌电信号的人机交互向着更加准确、稳定和实用方向发展。

关键词：下肢外骨骼机器人；人机交互；表面肌电信号；运动识别中图分类号：TP242; TP391.4 文献标识码：A文章编号：1671-1351 (2020 )05-0046-05下肢外骨骼机器人是一种穿戴在操作者下肢且融合了多种机器人技术的机械机构。

[11在使用 中，外骨骼机器人与人身体物理接触，与下肢平 行运动，主要可用于助力助行和康复训练中。

作 为连接人与外部机械结构间信息通道的人机交互 技术，是实现对外骨骼机器人平稳、连贯、实时 控制的关键。

1231目前，国内外用于人机交互的方 法概括起来包括基于人机作用力信息的交互方法 和基于生物电信号的交互。

由于外骨骼与人体直 接接触，基于人机作用力的交互方式限制了机器 人的自主适应能力，而基于生物电信号可以主动 地识别人体行为意图，已成为人机交互研究的热 点之一。

目前被广泛关注的生物电信号有肌电(Electromyography,EMG)、脑电（Electroencepha­lography,EEG)和眼电（Electrooculography，EOG)等。

工业，它的过去与未来1约翰霍兰德每年春天，大学和学院产生很多工科学生在令人兴奋的自主机器人领域找到了一席之地。

有些人选择他们认为可以获得此职位的技术学科，而另外一些进入了特别的学校，因为这些学校在机器人上提供程序和学位。

很少有人意识到，至少直到他们真正的开始工作，几乎不存在真正的这样的工作。

因此，那些最坚定的机器人工程师为了提供他们的思想生活最终走出去形成机器人公司。

坏消息是，对这些努力成功的统计数字是暗淡。

好消息是，为了赢得胜利金戒指仍然存在！我在这一章的目的是为了说明正在考虑探索的勇敢的心灵，有可能的话，给你如何面对商界的启示。

要意识到的最重要的东西是你至少在机器人设计上有你商业策略的创意。

如果这一挑战不能让你兴奋，它不是激发团队或者个人，就是浪费你的精力。

在这项技术的讨论中，我们不断重复观察到得模式。

这在生意上也是真的，所以抽出时间去研究过去，很可能有助于未来我们的成功。

为了了解我们再哪里，我们还必须明白，我们从何处来，又是如何走到这里。

1 机器人的历史今天,单词“机器人”是用来描述令人眼花缭乱的硬件和软件。

如果我们接受这个定义：一台机器可以通过编程做有用的工作，那么机器人的历史是用世纪来衡量而不是用年。

比如，约瑟夫在1801年发明了利用打孔卡编程的纺织机。

机器人这个名字不会再另外一个120年里被创造，然而，当捷克剧作家卡雷尔恰佩克利用“罗博陶”来形容一个机械仆人。

在捷克单词“罗博陶”是转换农奴和努力之间的事。

不久以后关于机器人的漫画，科幻书籍和电影开始出现，如果不是经济，机器人这个词在当地被牢固的建立。

人们通常认为现代工业机器人的发明人是乔治迪沃尔，在1954年创建了通用可编程机械手。

在1956年，德沃尔和恩格伯格形成尤尼梅申，从此一个产业诞生了。

恩格伯格虽然是一名工程师，他在促销宣传上也有天赋。

使用机器人一词描述这些机械臂后来才成为市场营销的新方法之一。

经过多年试图通过传统的工业销售营销渠道出售这些革命性的设备，恩格伯格带着公司的机器人之一出现在约翰尼卡森的“今夜秀”节目，反应是完全不可想象的。

机器人控制技术综述与展望一、介绍随着科学技术不断发展，机器人已经成为各个领域不可或缺的一部分。

机器人控制技术是机器人技术中最为重要的组成部分之一。

它是指通过控制机器人执行各种任务的技术。

本文将对机器人控制技术进行综述和展望。

二、机器人控制技术（一）机器人控制技术分类1.传统的机器人控制技术分类传统的机器人控制技术分为三类：位置控制、力控制和混合控制。

其中，位置控制是指对机器人末端执行器的轨迹和位置进行控制，力控制则是指控制机器人末端执行器的作用力和力矩，混合控制则是指既控制机器人末端执行器的位姿，又控制机器人末端执行器的作用力和力矩。

2.现代机器人控制技术分类现代机器人控制技术经过不断的发展，分为以下几类：运动控制、力控制、本体控制、智能控制和自适应控制。

（二）机器人控制技术应用1.工业机器人控制技术应用工业机器人的应用十分广泛，它们常用于各种制造业，如汽车制造业、电子制造业、航空制造业和石油化工等领域。

2.服务机器人控制技术应用服务机器人的应用领域日益扩展，如医疗卫生、家庭保健、教育和娱乐等领域。

（三）机器人控制技术优势1.高度自动化机器人控制技术可以实现高度自动化，不仅能减少工人的劳动强度，还可以提高生产效率。

2.精准性机器人控制技术可以实现高精度的运动控制和力控制，确保机器人在执行任务时能够达到最佳的效果。

3.多功能性机器人控制技术可以实现几乎所有工业和服务领域需要的任务，比如生产、搬运、装配、清洁、服务等多种功能。

（四）机器人控制技术挑战1.一致性不同类型和品牌的机器人之间缺乏一致性，这使得它们难以实现互操作性，从而限制了机器人控制技术的应用。

2.安全性机器人具有高度的自主性和强大的执行能力，如果安全防护不到位，可能给人类带来不可逆的伤害或损失。

（五）机器人控制技术前景1.智能化随着人工智能技术的发展，机器人控制技术也将向智能化方向发展。

智能化的机器人将能够更好地适应不同的工作环境，并对环境和任务进行自主的感知和决策。

工业机器人关节空间轨迹规划及优化研究综述一、本文概述随着工业自动化程度的不断提高，工业机器人得到了广泛应用，成为现代生产中不可或缺的设备。

作为机器人关键的一部分，关节空间轨迹规划和优化显得尤为重要。

本文将综述工业机器人关节空间轨迹规划及优化研究的最新进展。

在工业机器人的运动过程中，轨迹规划是一个至关重要的问题。

关节空间轨迹规划是指在关节位置空间内，给定起始和终止点的情况下，确定机器人的运动轨迹。

主要方法包括：基于经验规划的方法：工程师根据经验确定机器人的运动轨迹，但容易受到人为因素的影响。

基于数学建模的方法：将运动规划问题转化为数学问题，通过计算机程序运算，能较准确地计算轨迹，但需要较高的数学和编程能力。

基于优化的方法：通过优化算法提高机器人的运动效率和准确性，在预设目标函数下寻找最优解，适用于解决复杂问题。

本文将详细讨论这些方法的原理、应用和优缺点，并介绍工业机器人关节空间轨迹优化的相关研究，旨在为该领域的进一步研究提供参考和借鉴。

二、工业机器人关节空间轨迹规划基础工业机器人的轨迹规划是指在其运动过程中，确定机器人的运动轨迹，包括位移、速度和加速度等参数。

在关节空间中，轨迹规划的目标是给定起始和终止点的情况下，确定机器人各个关节的运动路径。

基于经验规划的方法：工程师根据经验确定机器人的运动轨迹，简单但容易受人为因素影响。

基于数学建模的方法：将运动规划问题转化为数学问题，通过计算机程序计算，准确但需要较高的数学和编程能力。

基于优化的方法：通过优化算法提高运动效率和准确性，适用于解决复杂的规划问题。

由于机器人的驱动装置功率限制，关节运动需要在速度和加速度上进行限制，通常需要将运动过程分割为若干小段，以保证运动平稳。

关节运动一般经历加速、匀速和减速的过程，速度随时间的变化关系称为速度曲线或速度轮廓。

梯形规划（Trapezoidal Profile）：运动过程分为加速、匀速和减速三个阶段，速度曲线呈梯形。

机器人论文3000字随着科技的不断发展，机器人技术逐渐成为人们关注和探讨的热点话题。

近年来，机器人在工业、医疗、农业、服务和教育等领域得到了广泛应用。

相关研究也不断深入，众多机器人论文涌现出来，其中不乏获得重大突破和创新的案例。

本文将着重分析和介绍机器人论文的特点、研究方向、创新点和应用前景。

一. 机器人论文的特点1. 多学科交叉：机器人技术涉及电子、机械、计算机、控制等学科，因此机器人论文往往是多学科交叉的，需要对不同学科的知识有一定的了解。

2. 论文类型多样：机器人论文类型多样，包括研究论文、综述论文、案例分析论文、技术报告等，适用于不同的研究阶段和目标。

3. 研究范围广泛：机器人技术涉及的领域广泛，涵盖工业、医疗、农业、服务和教育等多个领域，因此机器人论文的研究方向也十分多样。

4. 技术创新性强：机器人论文需要具备一定的技术含量和创新性，引入新的技术或者改进旧有技术，以满足实际需求。

二. 机器人论文的研究方向1. 机器人感知技术：机器人感知技术是机器人技术的重要组成部分，包括视觉、声音、触觉等技术。

2. 机器人运动控制技术：机器人运动控制技术是机器人技术的核心技术之一，包括轨迹规划、运动控制算法等。

3. 机器人智能算法：机器人智能算法包括机器学习、深度学习、强化学习等技术，是实现机器人智能化的重要手段。

4. 机器人应用技术：机器人在工业、医疗、农业、服务和教育等领域得到广泛应用，机器人应用技术是实现机器人领域化的重要研究方向。

三. 机器人论文的创新点1. 行业前沿技术：机器人论文需要关注行业前沿技术的发展和应用，引入新的技术和方法解决实际问题，具有前瞻性和创新性。

2. 多学科交叉：机器人论文需要在多学科交叉的基础上，将不同领域的理论和技术联系起来，形成独特的发现和创新。

3. 实践落地：机器人论文需要与实际应用相结合，将研究成果转化成实际应用。

这样做可以验证研究成果的可行性和有效性，拓展机器人应用新领域。

第44卷 第12期 包 装 工 程2023年6月 PACKAGING ENGINEERING29收稿日期：2023–02–09基金项目：国家自然科学基金（51875495）；河北省教育厅在读研究生创新能力培养资助项目（CXZZBS2023059） 作者简介：姜泽（1994—），男，博士生，主要研究方向为爬壁机器人装备及智能化系统设计。

爬壁机器人发展现状与关键技术研究综述姜泽a ，王珉b ，赵哲a ，李艺超a ，许允斗a,c（燕山大学 a.河北省并联机器人与机电系统实验室 b.燕山大学图书馆 c.先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室，河北 秦皇岛 066004）摘要：目的 随着爬壁机器人技术的发展，为解决其产品应用化问题，对爬壁机器人的研究进展进行梳理、分析和归纳，讨论未来的发展方向，为设计应用于高危环境和特殊场景的爬壁机器人提供思路和参考。

方法 将爬壁机器人按移动方式分为履带式、轮式、足式及混合式，通过文献研究法对不同移动方式的爬壁机器人进行综述；将真空吸附、磁吸附、推力吸附等不同吸附方式的爬壁机器人进行对比，介绍了爬壁机器人自适应技术的研究现状及存在问题；总结并分析了爬壁机器人在工业、军事等领域的发展趋势。

结论 总结了不同移动方式的爬壁机器人的国内外研究现状，分析了爬壁机器人不同吸附方式的优缺点，归纳预测了爬壁机器人的发展方向。

关键词：爬壁机器人；移动方式；吸附方式；自适应性中图分类号：TB472 文献标识码：A 文章编号：1001-3563(2023)12-0029-10 DOI ：10.19554/ki.1001-3563.2023.12.003Review on Development Status and Key Technologies of Wall-climbing RobotsJIANG Ze a , WANG Min b , ZHAO Zhe a , LI Yi-chao a , XU Yun-dou a,c(a.Parallel Robot and Mechatronic System Laboratory of Hebei Province, b.Yanshan University Library, c.Key Laboratory of Advanced Forging & Stamping Technology and Science, Ministry of Educationof China, Yanshan University, Hebei Qinhuangdao 066004, China)ABSTRACT: The work aims to sort out, analyze and summarize the research progress of wall-climbing robots in order to solve the practical application problems of products with the development of wall-climbing robot technology and discuss the future development directions to provide ideas and references for designing wall-climbing robots used in high-risk environments and special scenarios. Firstly, wall-climbing robots were divided into crawler, wheeled, legged, and hybrid wall-climbing robots according to movement modes. The wall-climbing robots with different movement modes were re-viewed by literature research method. Secondly, the wall-climbing robots with different adsorption methods such as vac-uum, magnetic, and thrust adsorption were compared. The research status and existing problems of adaptive technology of wall-climbing robots were introduced. Finally, the development trend of wall-climbing robots in industrial and military fields was summarized and analyzed. The research status of wall-climbing robots with different movement modes in China and abroad is summarized, the advantages and disadvantages of wall-climbing robots with different adsorption methods are analyzed, and the development directions of wall-climbing robots are summarized and predicted. KEY WORDS: wall-climbing robot; movement method; adsorption method; adaptivity随着机构学、人工智能等技术的快速发展及人们对高危环境中工作安全意识的提高，利用机器人代替人力完成高危工作已经成为一种普遍趋势[1-4]。