机器人避障问题数学建模论文

机器人避障问题数学建模论文

仿真包括两部分:第一部分是MATLAB仿真与分析。第二部分是通过一种新的开源机器人仿真平台Player/Stage建立仿真实验系统。仿真结果显示多机器人能够平滑稳定的保持队形,越过障碍物并到达目标节点,验证了算法的正确性以及稳定性。

全国大学生数学建模D题 机器人避障问题,求解答

我们这次也选的这个题，感觉没撒得奖的希望，悲剧呀

寻求一篇有关机器人的论文（5000字左右）

数字化家庭是未来智能小区系统的基本单元。所谓“数字化家庭”就是基于家庭内部提供覆盖整个家庭的智能化服务，包括数据通信、家庭娱乐和信息家电控制功能。 数字化家庭设计的一项主要内容是通信功能的实现，包括家庭与外界的通信及家庭内部相关设施之间的通信。从现在的发展来看，外部的通信主要通过宽带接入。intenet，而家庭内部的通信，笔者采用目前比较具有竞争力的蓝牙(bluetootlh)无线接入技术。 传统的数字化家庭采用pc进行总体控制，缺乏人性化。笔者根据人工情感的思想设计一种配备多种外部传感器的智能机器人，将此智能机器人视作家庭成员，通过它实现对数字化家庭的控制。 本文主要就智能机器人在数字化家庭医疗保健方面的应用进行模型设计，在智能机器人与医疗仪器和控制pc的通信采用蓝牙技术。整个系统的成本较低，功能较为全面，扩展应用非常广阔，具有极大的市场潜力。2 智能机器人的总体设计 2．1 智能机器人的多传感器系统 机器人智能技术中最为重要的相关领域是机器人的多感觉系统和多传感信息的集成与融合[1]，统称为智能系统的硬件和软件部分。视觉、听觉、力觉、触觉等外部传感器和机器人各关节的内部传感器信息融合使用，可使机器人完成实时图像传输、语音识别、景物辨别、定位、自动避障、目标物探测等重要功能；给机器人加上相关的医疗模块(ccd、camera、立体麦克风、图像采集卡等)和专用医疗传感器部件，再加上医疗专家系统就可以实现医疗保健和远程医疗监护功能。智能机器人的多传感器系统框图如图1所示。 2．2 智能机器人控制系统 机器人控制系统包含2部分：一是上位机，一般采用pc，它完成机器人的运动轨迹规划、传感器信息融合控制算法、视觉处理、人机接口及远程处理等任务；二是下位机，一般采用多单片机系统或dsp等作为控制器的核心部件，完成电机伺服控制、反馈处理、图像处理、语音识别和通信接口等功能。 如果采用多单片机系统作为下位机，每个处理器完成单一任务，通过信息交换和相互协调完成总体系统功能，但其在信号处理能力上明显有所欠缺。由于dsp擅长对信号的处理，而且对此智能机器人来说经常需要信号处理、图像处理和语音识别，所以采用dsp作为智能机器人控制系统的控制器[2]。 控制系统以dsp(tms320c54x)为核心部件，由蓝牙无线通信、gsm无线通信(支持gprs)、电机驱动、数字罗盘、感觉功能传感器(视觉和听觉等)、医疗传感器和多选一串口通信(rs-232)模块等组成，控制系统框图如图2所示。 (1)系统通过驱动电机和转向电机控制机器人的运动，转向电机利用数字罗盘的信息作为反馈量进行pid控制。 (2)采用爱立信(ericsson)公司的rokl01007型电路作为蓝牙无线通信模块，实现智能机器人与上位机pc的通信和与其他基于蓝牙模块的医疗保健仪器的通信。 (3)支持gprs的gsm无线通信模块支持数据、语音、短信息和传真服务，采用手机通信方式与远端医疗监控中心通信。 (4)由于tms320c54x只有1个串行口，而蓝牙模块、gsm无线模块、数字罗盘和视觉听觉等感觉功能传感器模块都是采用rs一232异步串行通信，所以必须设计1个多选一串口通信模块进行转换处理。当tms320c54x需要蓝牙无线通信模块的数据时通过电路选通；当t~ms320c54x需要某个传感器模块的数据时，关断上次无线通信模块的选通，同时选通该次传感器模块。这样，各个模块就完成了与1~ms320c54x的串口通信。3 主要医疗保健功能的实现 智能机器人对于数字化家庭的医疗保健可以提供如下的服务： (1)医疗监护 通过集成有蓝牙模块的医疗传感器对家庭成员的主要生理参数如心电、血压、体温、呼吸和血氧饱和度等进行实时检测，通过机器人的处理系统提供本地结果。 (2)远程诊断和会诊 通过机器人的视觉和听觉等感觉功能，将采集的视频、音频等数据结合各项生理参数数据传给远程医疗中心，由医疗中心的专家进行远程监控，结合医疗专家系统对家庭成员的健康状况进行会诊，即提供望(视频)、闻、问(音频)、切(各项生理参数)的服务[3]。 3．1机器人视觉与视频信号的传输 机器人采集的视频信号有2种作用：提供机器人视觉；将采集到的家庭成员的静态图像和动态画面传给远程医疗中心。 机器人视觉的作用是从3维环境图像中获得所需的信息并构造出环境对象的明确而有意义的描述。视觉包括3个过程： (1)图像获取。通过视觉传感器(立体影像的ccd camera)将3维环境图像转换为电信号。 (2)图像处理。图像到图像的变换，如特征提取。 (3)图像理解。在处理的基础上给出环境描述。 通过视频信号的传输，远程医疗中心的医生可以实时了解家庭成员的身体状况和精神状态。智能机器人根据医生的需要捕捉适合医疗保健和诊断需求的图像，有选择地传输高分辨率和低分辨率的图像。在医疗保健的过程中，对于图像传送有2种不同条件的需求： (1)医生观察家庭成员的皮肤、嘴唇、舌面、指甲和面部表情的颜色时，需要传送静态高清晰度彩色图像；采用的方法是间隔一段时间(例如5分钟)传送1幅高清晰度静态图像。 (2)医生借助动态画面查看家庭成员的身体移动能力时，可以传送分辨率较低和尺寸较小的图像，采用的方法是进行合理的压缩和恢复以保证实时性。 3．2机器人听觉与音频信号的传输 机器人采集的音频信号也有2种作用：一是提供机器人听觉；二是借助于音频信号，家庭成员可以和医生进行沟通，医生可以了解家庭成员的健康状况和心态。音频信号的传输为医生对家庭成员进行医疗保健提供了语言交流的途径。 机器人听觉是语音识别技术，医疗保健智能机器人带有各种声交互系统，能够按照家庭成员的命令进行医疗测试和监护，还可以按照家庭成员的命令做家务、控制数字化家电和照看病人等。 声音的获取采用多个立体麦克风。由于声音的频率范围大约是300hz一3400hz，过高或过低频率的声音在一般情况下是不需要传输的，所以只用传送频率范围在1000hz-3000hz的声音，医生和家庭成员就可以进行正常的交流，从而可以降低传输音频信号所占用的带宽，再采用合适的通信音频压缩协议即可满足实时音频的要求。智能机器人的听觉系统如图3所示。3．3各项生理信息的采集与传输 传统检测设备通过有线方式连到人体上进行生理信息的采集，各种连线容易使病人心情紧张，从而导致检测到的数据不准确。使用蓝牙技术可以很好地解决这个问题，带有蓝牙模块的医疗微型传感器安置在家庭成员身上，尽量使其不对人体正常活动产生干扰，再通过蓝牙技术将采集的数据传输到接收设备并对其进行处理。 在智能机器人上安装1个带有蓝牙模块的探测器作为接收设备，各种医疗传感器将采集到的生理信息数据通过蓝牙模块传输到探测器，探测器有2种工作方式：一是将数据交给智能机器人处理，提供本地结果；二是与internet连接(也可以通过gsm无线模块直接发回)，通过将数据传输到远程医疗中心，达到医疗保健与远程监护的目的。视频和音频数据的传输也采用这种方式。智能机器人的数据传输系统如图4所示。 4 蓝牙模块的应用 4．1蓝牙技术概况 蓝牙技术[4]是用于替代电缆或连线的短距离无线通信技术。它的载波选用全球公用的2．4ghz(实际射频通道为f=2402 k×1mhz，k=0，1，2，…，78)ism频带，并采用跳频方式来扩展频带，跳频速率为1600跳/s。可得到79个1mhz带宽的信道。蓝牙设备采用gfsk调制技术，通信速率为1mbit/s，实际有效速率最高可达721kbit/s，通信距离为10m，发射功率为1mw；当发射功率为100mw时，通信距离可达100m，可以满足数字化家庭的需要。 4．2蓝牙模块 rokl01007型蓝牙模块[5]是爱立信公司推出的适合于短距离通信的无线基带模块。它的集成度高、功耗小(射频功率为1mw)，支持所有的蓝牙协议，可嵌入任何需要蓝牙功能的设备中。该模块包括基带控制器、无线收发器、闪存、电源管理模块和时钟5个功能模块，可提供高至hci(主机控制接口)层的功能。单个蓝牙模块的结构如图5所示。 4．3主，从设备硬件组成 蓝牙技术支持点到点ppp(point-t0-point pro-tocol)和点对多点的通信，用无线方式将若干蓝牙设备连接成1个微微网[6]。每个微微网由1个主设备(master)和若干个从设备(slave)组成，从设备最多为7台。主设备负责通信协议的动作，mac地址用3位来表示，即在1个微微网内可寻址8个设备(互联的设备数量实际是没有限制的，只不过在同一时刻只能激活8个，其中1个为主，7个为从)。从设备受控于主设备。所有设备单元均采用同一跳频序列。 将带有蓝牙模块的微型医疗传感器作为从设备，将智能机器人上的带有蓝牙模块的探测器作为主设备。主从设备的硬件主要包括天线单元、功率放大模块、蓝牙模块、嵌入式微处理器系统、接口电路及一些辅助电路。主设备是整个蓝牙的核心部分，要完成各种不同通信协议之间的转换和信息共享，以及同外部通信之间的数据交换功能，同时还负责对各个从设备的管理和控制。 5 结束语 随着社会的进步，经济的发展和人民生活水平的提高，越来越多的人需要家庭医疗保健服务。文中提出的应用于数字化家庭医疗保健服务的智能机器人系统的功能较为全面，且在家用智能机器人、基于蓝牙技术的智能家居和数字化医院等方面的拓展应用非常广阔，具有极大的市场潜力。 更多论文请到文秘杂烩网

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关于机器人的科技技术基础论文

　　随着科技的进步，智能机器人的性能不断地完善，因此也被越来越多的应用于军事、排险、农业、救援、海洋开发等方面。这是我为大家整理的关于机器人的科技论文，供大家参考!

　　机器人的科技论文篇一：《浅谈智能移动机器人》
　　摘　要：随着科技的进步，智能机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围也越来越广，广泛应用于军事、排险、农业、救援、海洋开发等。介绍了常见智能移动机器人的基本系统组成及其相关的一些技术，提出一种能够应用于智能移动机器人的越障机构，并简单阐述了其工作原理。在对智能机器人有一定了解的基础上，论述了智能移动机器人的研究现状及其发展动向。

　　关键词：智能移动机器人　越障　避障　伸展收缩

　　1 引言

　　上世纪60年代智能机器人的出现开辟了智能生产自动化的新时代。在工业机器人问世50多年后的今天，机器人已被人们看作是不可缺少的一种生产工具。由于传感器、控制、驱动及材料等领域的技术进步开辟了机器人应用的新领域。智能移动机器人是机器人学中的一个重要分支。

　　2 智能移动机器人的基本系统组成及其相关技术

　　由于智能移动机器人在危险与恶劣环境以及民用等各方面具有广阔的应用前景，使得世界各国非常关注它的发展。其共同的五大系统组成要素为：(1)机械机构单元是智能移动机器人的骨架，机器人所有的模块都依靠其支撑，机械机构单元的结构，性能，强度直接影响着整个机器人的稳定性。随着科技发展和新型材料的研制开发，使得智能机器人产品的结构性能有了很大提高，机械机构的各项工艺性及尺寸设计都向着更加合理高效，更加轻便美观，更加环保节能，更加安全可靠等方向发展。(2)动力与驱动单元为智能移动机器人提供动力来源。(3)环境感知单元相当于智能移动机器人的五官，机器人通过感知单元对周围的环境进行感知识别及各种参数的收集，然后通过转换成控制模块可以识别的光电信号，输入到控制单元进行数据处理。(4)执行机构单元为智能移动机器人执行部分，能根据控制中心的命令执行命令，完成任务。不同的机器人有着不同的执行机构，执行机构的设计影响着对要执行动作的效率，精度，稳定性，可靠性等。(5)信息处理与控制单元作为整个机械系统的核心部分，它如人的大脑一样，调控着整个系统，一切的活动都由它指挥。将来自传感器部分采集到的信息进行集中汇总，存储，对所有信息分析，规划决策，输出命令。使机器人有目的的运行。

　　智能移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合机电系统。它是传感器技术，控制技术，移动技术，信息处理、人工智能、电子工程、计算机工程等多学科的重要研究成果，从某种意义上讲是机器发展进化过程中的产物，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。

　　3 一种越障机器人

　　我们设计的移动机器人(图1)有很好的机动性能，前导轮、前轮和后轮可以实现独立升降运动。前导轮(如图1)由通过曲柄圆盘的转动角度控制摇杆的摆动角度，带动相关的平面连杆机构运动，从而实现前导向轮的伸展和收缩实现攀越。机器人两侧的侧边驱动机构为平面连杆-滑块越障机构，前后轮(如图1)分别通过导杆在槽中的移动，带动平面连杆机构的运动，实现前后轮的伸展和收缩，实现越障功能。本机器人通过尺寸的设计可以实现较大的越障高度，通过合理的控制轮摆动的角度还能实现多种类型障碍物的攀越。

　　4 智能移动机器人的应用概况

　　随着科技的进步，机器人的功能不断完善，智能移动机器人的应用范围也大大拓宽，不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在排险、海洋开发和宇宙探测领域等有害与危险场合(如辐射、灾区、有毒等)得到很好的应用。

　　4.1 陆地智能移动机器人

　　20世纪60年代后期，苏美为了完成对宇宙空间的占领，完成月球探测计划，各自研制开发并应用了移动机器人，通过移动机器人实现对外星土壤的样本采集和土壤分析等各种任务。陆地智能移动机器人的出现是为了帮助人类完成无法完成的任务。陆地移动机器人也广泛应用于军事，可以完成排除爆炸物，扫雷，侦查，清除障碍物等等，近年来智能移动机器人也开始渐渐融入人们的日常生活。

　　4.2 水下智能移动机器人

　　近年来，人们对资源的渴求加大，开始对原子能和海洋资源的开发，加之水下环境十分复杂(能见度差，定位困难，流体变化等)，水下智能移动机器人在海底资源探测上的优势使之受到关注。近年德国基尔大学的科学家研制出新型深水机器人“ROV Kiel 6000”，这架深水机器人能够下探到6000米深的海底，寻找神秘的深水生物和“白色黄金”可燃冰。

　　4.3 仿生智能移动机器人

　　近年来,全球许多机器人研究机构越来越多的关注仿生学与机构的研究工作.在某些情况下仿生机器人尤其独特优势，例如，蛇形机器人重心低，能够模仿蛇的动作，穿梭在能够穿梭在受灾现场和其他复杂的地形中能够帮助人类完成各种任务。除此之外还有仿生宠物狗、仿生鱼、仿生昆虫等。

　　5 智能移动机器人的发展方向及前景

　　影响移动机器人发展的因素主要有：导航与定位技术，多传感器信息的融合技术，多机器人协调与控制技术等因而移动机器人技术发展趋势主要包括：

　　(1)高智能情感机器人。随着科学技术的发展，人们对人机交互的技术的要求越来越高，具有人类智能的情感移动机器人是移动机器人未来发展趋势。目前的移动机器人只能说是具有部分的智能，人们渴望能够出现安全可靠的能够沟通交流的高智能的机器人。虽然现在要实现高智能情感机器人还非常的困难，但是终有一天，随着科学技术的突破，它将成为现实。

　　(2)高适应性多功能化的机器人。机器人的出现是为人类服务的，自然界中还有好多未知的世界等着我们开拓，各种危险的复杂多变的环境，人类无法涉足，因此人们也迫切希望有能够代替人类的机器人出现，高适应性多功能化的机器人也必将是机器人的发展方向之一。

　　(3)通用服务型的机器人。随着科学技术的发展，机器人也是应该越来越容易融入人们日常生活中的，在日常生活中为人们服务。例如在家庭中，机器人可以帮助人们做各种家务，和人们生活关系密切。

　　(4)特种智能移动机器人。根据不同应用领域，不同的目的，设计各种各样特种智能移动机器人是未来发展方向，如纳米机器人，宇宙探索机器人，深海探索机器人，娱乐机器人等等。

　　6 结束语

　　总之，智能移动机器人涉及到传感器技术，控制技术，移动技术，信息处理、人工智能、控制工程等多学科技术。未来智能移动机器人走向生活，安全可靠，操作简单是其趋势。尽管智能移动机器人以惊人的速度在发展着，但是实现高适应性，智能化，情感化，多功能化的移动机器人还有很长的路要走。

　　参考文献：

　　[1]　谢进,万朝燕,杜立杰.机械原理(第2版)[M].北京:高等 教育 出版社,2010.

　　[2]　陈国华.机械机构及应用[M].北京:机械工业出版社,2008.

　　[3]　徐国保,尹怡欣,周美娟.智能移动机器人技术现状及展望[J].机器人技术与应用,2007(2).

　　[4]　肖世德,唐猛,孟祥印,等.机电一体化系统监测与控制[M].四川:西南交通大学出版社,2011.
　　机器人的科技论文篇二：《浅谈机器人设计 方法 》
　　摘要：机器人是人类完成智能化中非常重要的工具，随着时代的发展，机器人已经在世界有了一定的发展，甚至很多国家机器人已经运用到实际的生活中去。而机器人的设计方法无疑是很多人非常感兴趣的问题，因此本文针对机器人的设计方法进行了详细的探索。

　　关键词机器人;设计;方法

　　1.前言

　　纵观人类的发展史，工具的进步才能带动人类的文明，如今设计朝着智能化的方向在发展，机器人就是人类在发展智能化过程洪重要的产物，因此机器人常用的设计方法是设计师们必备的工具。

　　2.控制系统的硬件设计

　　在现代科学技术不断发展的背景之下，工业现场所涉及到的重体力劳动量不断提升。当中部分劳动任务的实现单单依靠人力是很难实现的。而为了良好的完成工业现场的相关生产作业任务。就需要通过对机器人装置的研究与应用来实现机器人控制系统的硬件部分主要由5个模块组成：控制模块、循迹模块、避障模块、电机驱动模块、电源模块。

　　(1)控制系统模块。ATmega128为基于AVR RISC结构的8位低功耗CMOS微处理器，运算速度快，具有多路PWM输出，可将测速、避障等电路产生的输入信号进行处理，并输出控制信号给驱动放大电路，从而控制电机转速，此方式产生的PWM信号比用定时器中断产生的PWM信号实时性更好，而且不会占用系统的定时器资源。

　　(2)循迹模块。循迹是指小车在比赛场地上循白色引导线线行走，循迹模块的原理图如图2所示。循迹模块采用灰度传感器，发射管为普通LED灯，接收管为光敏三极管3DU33。工作原理为：不同颜色的物体对LED发射光反射不同的亮度，光敏三极管3DU33接收这些不同亮度的光线，就会呈现不同的电压Vx。Vx输入到比较器LM339的同相端，并与电位器设定的电压V0相比较，当Vx>V0时，比较器输出高电平，当Vx循迹机器人前后两端均是由7个灰度传感器组成的循迹模块。其中，中间三个灰度传感器起巡线的作用，两端的灰度传感器起探测弯道作用，剩下两个灰度传感器交替进行巡线和探测弯道。实验证明，这样的灰度传感器的布置图，机器人循迹的效果好，且“性价比”非常高。

　　(3)避障模块。避障模块主要使用的是红外发射接收传感器，当红外感应避障模块靠近物体时，输出低电平信号;当没有感应到物体时，输出高电平信号。将该信号线接入到单片机的控制端口，控制程序就能起到探测障碍物的作用，当在机器人行进的路径上就可以发现有障碍物并及时避开绕行。

　　(4)驱动模块。循迹避障机器人要求行走灵活、反应快速，因此要求驱动电机具有“转速快、制动及时”等特点。我们设计制作的循迹避障机器人采用中鸣公司的JMP-BE-3508I驱动板模块，其输入电压为11V到24V，最大输出电流为20A，满足快速前进、制动、转弯的要求。并且电机速度达到500rpm，堵转力矩为，具有很强的刹车功能。利用单片机的四路PWM输出信号，分别控制四个轮子的转速。并采用“四轮驱动”、“差速转弯”的方式实现机器人的前进、后退与转弯。

　　(5)电源模块。循迹机器人的电源模块主要实现以下三大功能：①稳定输出5V工作电压。故我们设计制作的电源模块以7805芯片为核心，把输入电压截止到5V。②提供足够的电流。7805芯片最大输出电流为1.5A，而循迹机器人需要较大电流，所以我们使用了两片7805芯片分别对控制系统和外部设备进行供电。③滤波。在7805芯片的输入、输出端分别并联104贴片电容和10μF的电解电容，过滤高频、低频信号。

　　3.软硬件模块开发流程和界面程序

　　(1)图像处理模块：照相机实时捕捉图像，处理转化后和初始图像进行处理比较，找出图像中差异的位置通过TCP传输。

　　(2)TCP通信模块：视觉系统通过以太网连接贝加莱控制器，控制器可以作客户机或服务器实时传输数据，：定义结构体用于视觉系统传输位姿给机器人和机器人实时反馈位姿和信号状态数据给视觉系统。

　　(3)位置转换模块：把视觉系统的位姿转换为机器人的位姿传输给机器人，控制机器人运行。

　　(4)轨迹规划模块：进行运动轨迹规划和速度规划，根据机器人当前的位置和目标位置，选择最优的运动轨迹(直线、圆弧、不规则曲线等运动轨迹)，然后对轨迹、速度进行插补，插补值调用机器人运动学算法计算轨迹的可靠性，再把实时插补的位置、速度传送给运动控制模块。

　　(5)运动控制模块：根据实时插补的值结合加速度、加加速度等控制参数给驱动器。

　　(6)伺服模块：根据控制器所发送数据，结合各伺服控制参数，驱动电机以最快响应和速度运行到各个位置。

　　4.机器人精度标定和视觉软件处理

　　4.1精度标定

　　精度的标定包括机器人精度标定 和机器人相对于视觉照相机位置标定 。机器人运动前，需要用激光跟踪仪标定准确各轴杆长、零点、减速比、耦合比等机械参数，给运动学、控制器系统，机器人才能按理论轨迹运行准确。行到指定点。 通过三点法、六点法标定机器人相对于视觉照相机的X、Y、Z方向距离给位置转化模块，确定机器人坐标系相对于照相机坐标系的转化关系。

　　4.2视觉处理软件

　　包括固定视觉系统标定模块和移动视觉系统标定模块 。视觉系统安装在固定位置相当于给机器人建立照相机一个用户坐标系，此模块用于运算机器人和固定视觉系统之间位姿转换关系。视觉系统安装在机器人末端法兰位姿相当于给机器人建立照相机一个工具坐标系，随着机器人运动而实时改变位置，此模块用于运算机器人和动态视觉系统之间位姿转换关系。 实时处理传输机器人、视觉系统和以太网的运行通信状态以及出错状态处理。

　　4.3人机界面设计及实现

　　当机器人出现故障，不能自动移动位置时，比如碰到硬件限位或出现碰撞现象时，此时可以进入手动页面，选择机器人操作，移动机器人到指定位置。对于新建码垛工艺线，需要配置系统参数、位置信息、以及产品参数，等必要的信息。码垛数据编辑与创建的功能，产品覆盖了袋子、箱子，以及可变数量抓取的功能。可以添加产品数量，改变产品方向，单步数量修改，产品位置移动以及旋转等设置。本页面中，示例生成了每层五包的袋装产品，编号从1到5，可以通过调整编号的顺序，达到改变产品的实际码垛顺序。

　　5.结束语

　　总之，在进行机器人的设计过程中，要根据设计的用途进行针对性的设计，对于设计过程中出现的问题要及时的采用上述的思维方法进行解决，随着机器智能化的推广，无疑机器人的设计在未来会有更广阔的天空。

　　参考文献：

　　[1]张海平，陈彦. Wincc在打包机人机界面中的设计与应用[J].HMI与工业软件，2012(3)：70-72.

　　[2]朱华栋，孔亚广.嵌入式人机界面的设计[J].中国水运，2008(11)：125-126.

　　[3]金长新，李伟.基于Windows CE的车载电脑系统人机界面的实现[J].微计算机信息，2005(21)：132-134.
　　机器人的科技论文篇三：《浅谈igm焊接机器人的故障处理》
　　[摘 要]机器人技术综合了计算机、控制理论、机构学、信息和传感技术、人工智能等多学科而形成的高新技术。本文通过介绍igm焊接机器人的工作原理，以及在实际工作中机器人的常见故障现象，对故障产生的原因进行分析，并提出了相应的维修方法。

　　[关键词]igm焊接机器人 工作原理 故障处理

　　0 前言

　　机器人技术是综合了计算机、控制理论、机构学、信息和传感技术、人工智能等多学科而形成的高新技术。这门新型技术的介入，对维修技术人员提出了更高要求。如何保证焊接机器人的可靠性、稳定性，发挥机器人的最大优势，针对机器人的故障维修及设备维护保养工作就尤显重要。

　　1 igm焊接机器人组成及工作原理

　　1.1 igm焊接机器人的组成

　　igm焊接机器人是从事焊接(包括切割与喷涂)的工业机器人，它加工精细、动作灵巧、焊接精度高、焊缝成形好。在机械行业中得到了广泛的应用。

　　1.2 igm焊接机器人工作原理

　　igm焊接机器人内部轴控制原理：通过数字伺服板DSE-IBS处理当前位置的校准、位置驱动、速度驱动等信息，处理后的信息送馈到伺服驱动器，由伺服驱动器内部的脉宽调制器调制，然后放大输出推动伺服电机。伺服电机运动的同时，编码器同步运行，并把采集的位置角度信息反馈给RDW控制板，通过RDW板的增量计算、数据整定后的位置信息回馈给DSE-IBS板，做下一个周期的计算处理，此过程反复进行从而实现了实时位置的更迭过程。

　　2 igm焊接机器人故障诊断及分析

　　2.1 焊接机器人故障类型

　　焊接机器人故障类型可分为软件故障和硬件故障，由机器软件造成的故障，如系统停机 死机 的现象;由机器硬件造成的故障，如驱动单元、电气元件各模块的故障。就故障现象可分为人为故障和自然故障、突发故障三大类。对于维修来说，自然故障和突发故障的排除就显得困难，因为这种维修不仅仅针对故障单元本身，还要对系统进行改进，这就需要周密分析，对故障诊断进行优化和改进，避免排除过的故障重复出现，使系统进一步稳定可靠。

　　2.2 igm焊接机器人常见故障处理

　　2.2.1 机器人开机后示教器无报警信息，但机械手无法正常引弧。首先检查系统是否送丝送气，发现送丝系统无法手动送丝，保护气瓶有压力，但是焊枪喷嘴处无保护气。再检查机械手焊接电缆、引弧板及送丝板，都没有发现故障。这说明机械手的功能是正常的，可能是焊接回路不通畅。可以通过测量焊接回路阻抗来判断焊接回路是否正常。

　　回路阻抗的测试步骤：

　　i把连接工件的地线接好，保证地线夹与工件接触部分干净良好;

　　ii接通机器人电柜电源，将福尼斯焊机电源开关拨至“I”位置;

　　iii在焊机二级菜单内选择“r”功能。

　　iv取下焊枪喷嘴，拧上导电嘴，将导电嘴贴紧工件表面。需要注意的是，测量过程中要确保导电嘴与工件接触处的洁净。测量进行时，送丝机和冷却系统不启动;

　　v轻按焊枪开关或点动送丝键。焊接回路阻抗值测算完成。测量过程中，右显示屏显示“run”;

　　vi焊接回路测算结束后显示屏显示测量值。测得的焊接回路阻抗是18 Ω(正常值以<20Ω为佳)，说明焊接机器人的焊接回路的通畅的。再断电、通电调试，焊接机器人能正常引弧，应该是回路测试过程中通过连接接地夹、拆卸喷嘴、导电嘴等将回路未正常接触处接通了。

　　2.2.2 igm机器人在焊接过程中，引弧困难、焊接电流极不稳定，且经常断弧，反复出现“Arc fault”电弧故障。

　　i检查接地电缆，测量回路电阻值为9.7Ω，正常

　　值以<20Ω为佳。

　　ii检查焊丝直径(Ф1.2)与送丝轮的公称直径相匹配。

　　iii焊丝材料(G2Si)与焊接方式及焊接母材相匹配。

　　iv后观察焊枪喷嘴处，存在大量粉尘的切粉，手动送出的焊丝不光滑平整，有小量弯曲及伤丝情况，说明送丝不畅。

　　v对送丝阻力进行检测。将送丝锁紧杆、压紧杆打开，手盘焊丝盘将焊丝收回，发现阻力很大。多为送丝软管堵塞或软管与机械手夹角过大造成。

　　vi检查送丝轮磨损情况，V型送丝槽不易过深过宽，以正好放置一根Ф1.2规格的焊丝为佳，间隙过大，将影响送丝的稳定性，焊接电流的稳定性。拆下送丝轮，发现送丝轮磨损严重，圆度误差较大，送丝槽过深。送丝机构一旦出现失控，就会高速送丝，焊接电源得不到正常的信号反馈(送丝速度的反馈采用光电测速)，不能提供稳定的电流、电压，造成不能正常焊接。更换送丝轮、送丝软管，并进行压力调整，故障解除，焊接正常。

　　2.2.3 igm机器人回零参数自动丢失。igm机器人在下一次开机时，回零参数自动丢失，重新校零、输入参数，保存参数反复丢失。检查示教电缆、接口、程序、轴卡、RDW板指示灯全部正常，检查后备电池(缓冲电瓶，用于关机或意外掉电情况下，为系统提供短时间供电，进行信息的存储)测量电压值，一个为8.9V，一个为12 V，总电压为21 V，正常值为24V，更换一组电池后一切正常，再未出现数据丢失现象。

　　2.3 突发故障的分析及处理

　　该故障无可预见性，事发突然。实际工作中出现最多。多为受环境影响的系统故障，如焊接机器人控制部分电路板故障、稳压 电源故障 、通讯故障等，反映在机器人在工作时突然报警且无法消除报警。重新启动又恢复正常，但不久又出现报警，这类故障造成整个系统不稳定。

　　为了进一步判断驱动器的好坏，缩小故障范围，

　　对编码器进行检查，RCI系列的机器人各轴所使用的编码器是绝对编码器，它是一种电磁部件，可以传递旋转角度的信息，由两个固定绕组(sin绕组和cos绕组)及一个参考绕组组成，原理基本上同旋转变压器相似。将X12插头拔下，分别测量11-12、13-5、14-4端子阻值，结果没有一项有阻值，说明编码器出现异常。

　　找到12轴伺服电机，检查发现编码器插头锁紧并帽已退出，插头连接松动。将插头重新安插，锁紧到位，再次测量11-12端子阻值为94Ω，13-5端子阻值为65Ω，14-4端子阻值为65Ω，9-10端子阻值为600Ω，说明各绕组正常。上电后，驱动可正常打开，故障解除。

　　3 结束语

　　维修工作是理论指导实践，实践促进理论的一个反复过程，理论实践的有机结合才会使维修人员更加深入，更加准确的判断处理各种故障。工作中维修人员必须具有独立思考分析判断的能力，操作中一定要注意观察，不可盲目更改焊接机器人设定、跳线等状态，要养成做工作记录的好习惯，归纳 总结 各类故障现象以及处理过程，积累故障诊断和维修方面的 经验 ，以提高维修水平。

　　参考文献

　　[1] 戴光平.《焊接机器人故障诊断及维修技术》. 重庆：中国嘉陵工业股份有限公司，2003.

　　[2] 中国焊接协会成套设备与专业机具分会. 《焊接机器人实用手册》.机械工业出版社，2014.

　　[3] 李德民.《焊接机器人的故障维修》. 长春：长客股份制造中心，2011.

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从传感器到算法原理，机器人视觉避障原来是这样的

避障是指移动机器人在行走过程中，通过传感器感知到在其规划路线上存在静态或动态障碍物时，按照 一定的算法实时更新路径，绕过障碍物，最后达到目标点。

避障常用哪些传感器？

不管是要进行导航规划还是避障，感知周边环境信息是第一步。就避障来说，移动机器人需要通过传感器 实时获取自身周围障碍物信息，包括尺寸、形状和位置等信息。避障使用的传感器多种多样，各有不同的原理和特点，目前常见的主要有视觉传感器、激光传感器、红外传感器、超声波传感器等。下面我简单介绍一下这几种传感器的基本工作原理。

超声波

超声波传感器的基本原理是测量超声波的飞行时间，通过d=vt/2测量距离，其中d是距离，v是声速，t是 飞行时间。由于超声波在空气中的速度与温湿度有关，在比较精确的测量中，需把温湿度的变化和其它因素考虑进去。

上面这个图就是超声波传感器信号的一个示意。通过压电或静电变送器产生一个频率在几十kHz的超声波脉冲组成波包，系统检测高于某阈值的反向声波，检测到后使用测量到的飞行时间计算距离。超声波传感器一般作用距离较短，普通的有效探测距离都在几米，但是会有一个几十毫米左右的最小探测盲区。由于超声传感器的成本低、实现方法简单、技术成熟，是移动机器人中常用的传感器。超声波传感器也有一些缺点，首先看下面这个图。

因为声音是锥形传播的，所以我们实际测到的距离并不是 一个点，而是某个锥形角度范围内最近物体的距离。

另外，超声波的测量周期较长，比如3米左右的物体，声波传输这么远的距离需要约20ms的时间。再者，不同材料对声波的反射或者吸引是不相同的，还有多个超声传感器之间有可能会互相干扰，这都是实际应用的过程中需要考虑的。

红外

一般的红外测距都是采用三角测距的原理。红外发射器按照一定角度发射红外光束，遇到物体之后，光会反向回来，检测到反射光之后，通过结构上的几何三角关系，就可以计算出物体距离D。

当D的距离足够近的时候，上图中L值会相当大，如果超过CCD的探测范围，这时，虽然物体很近，但是传感器反而看不到了。当物体距离D很大时，L值就会很小，测量量精度会变差。因此，常见的红外传感器 测量距离都比较近，小于超声波，同时远距离测量也有最小距离的限制。另外，对于透明的或者近似黑体的物体，红外传感器是无法检测距离的。但相对于超声来说，红外传感器具有更高的带宽。

激光

常见的激光雷达是基于飞行时间的（ToF，time of flight），通过测量激光的飞行时间来进行测距d=ct/2，类似于前面提到的超声测距公式，其中d是距离，c是光速，t是从发射到接收的时间间隔。激光雷达包括发射器和接收器 ，发射器用激光照射目标，接收器接收反向回的光波。机械式的激光雷达包括一个带有镜子的机械机构，镜子的旋转使得光束可以覆盖 一个平面，这样我们就可以测量到一个平面上的距离信息。

对飞行时间的测量也有不同的方法，比如使用脉冲激光，然后类似前面讲的超声方案，直接测量占用的时间，但因为光速远高于声速，需要非常高精度的时间测量元件，所以非常昂贵；另一种发射调频后的连续激光波，通过测量接收到的反射波之间的差频来测量时间。

图一

图二

比较简单的方案是测量反射光的相移，传感器以已知的频率发射一定幅度的调制光，并测量发射和反向信号之间的相移，如上图一。调制信号的波长为lamda=c/f，其中c是光速，f是调制频率，测量到发射和反射光束之间的相移差theta之后，距离可由lamda*theta/4pi计算得到，如上图二。

激光雷达的测量距离可以达到几十米甚至上百米，角度分辨率高，通常可以达到零点几度，测距的精度也高。但测量距离的置信度会反比于接收信号幅度的平方，因此，黑体或者远距离的物体距离测量不会像光亮的、近距离的物体那么好的估计。并且，对于透明材料，比如玻璃，激光雷达就无能为力了。还有，由于结构的复杂、器件成本高，激光雷达的成本也很高。

一些低端的激光雷达会采用三角测距的方案进行测距。但这时它们的量程会受到限制，一般几米以内，并且精度相对低一些，但用于室内低速环境的SLAM或者在室外环境只用于避障的话，效果还是不错的。

视觉

常用的计算机视觉方案也有很多种， 比如双目视觉，基于TOF的深度相机，基于结构光的深度相机等。深度相机可以同时获得RGB图和深度图，不管是基于TOF还是结构光，在室外强光环境下效果都并不太理想，因为它们都是需要主动发光的。

像基于结构光的深度相机，发射出的光会生成相对随机但又固定的斑点图样，这些光斑打在物体上后，因为与摄像头距离不同，被摄像头捕捉到的位置也不相同，之后先计算拍到的图的斑点与标定的标准图案在不同位置的偏移，利用摄像头位置、传感器大小等参数就可以计算出物体与摄像头的距离。而我们目前的E巡机器人主要是工作在室外环境，主动光源会受到太阳光等条件的很大影响，所以双目视觉这种被动视觉方案更适合，因此我们采用的视觉方案是基于双目视觉的。

双目视觉的测距本质上也是三角测距法，由于两个摄像头的位置不同，就像我们人的两只眼睛一样，看到的物体不一样。两个摄像头看到的同一个点P，在成像的时候会有不同的像素位置，此时通过三角测距就可以测出这个点的距离。与结构光方法不同的是，结构光计算的点是主动发出的、已知确定的，而双目算法计算的点一般是利用算法抓取到的图像特征，如SIFT或SURF特征等，这样通过特征计算出来的是稀疏图。

要做良好的避障，稀疏图还是不太够的，我们需要获得的是稠密的点云图，整个场景的深度信息。稠密匹配的算法大致可以分为两类，局部算法和全局算法。局部算法使用像素局部的信息来计算其深度，而全局算法采用图像中的所有信息进行计算。一般来说，局部算法的速度更快，但全局算法的精度更高。

这两类各有很多种不同方式的具体算法实现。能过它们的输出我们可以估算出整个场景中的深度信息，这个深度信息可以帮助我们寻找地图场景中的可行走区域以及障碍物。整个的输出类似于激光雷达输出的3D点云图，但是相比来讲得到信息会更丰富，视觉同激光相比优点是价格低很多，缺点也比较明显，测量精度要差 一些，对计算能力的要求也高很多。当然，这个精度差是相对的，在实用的过程中是完全足够的，并且我们目前的算法在我们的平台NVIDIA TK1和TX1上是可以做到实时运行。

KITTI采集的图

实际输出的深度图，不同的颜色代表不同的距离

在实际应用的过程中，我们从摄像头读取到的是连续的视频帧流，我们还可以通过这些帧来估计场景中 目标物体的运动，给它们建立运动模型，估计和预测它们的运动方向、运动速度，这对我们实际行走、避障规划是很有用的。

以上几种是最常见的几种传感器 ，各有其优点和缺点，在真正实际应用的过程中，一般是综合配置使用多种不同的传感器 ，以最大化保证在各种不同的应用和环境条件下，机器人都能正确感知到障碍物信息。我们公司的E巡机器人的避障方案就是以双目视觉为主，再辅助以多种其他传感器，保证机器人周边360度空间立体范围内的障碍物都能被有效侦测到，保证机器人行走的安全性。

避障常用算法原理

在讲避障算法之前，我们假定机器人已经有了一个导航规划算法对自己的运动进行规划，并按照规划的路径行走。避障算法的任务就是在机器人执行正常行走任务的时候，由于传感器的输入感知到了障碍物的存在，实时地更新目标轨迹，绕过障碍物。

Bug算法知乎用户无方表示

Bug算法应该是最简单的一种避障算法了，它的基本思想是在发现障碍后，围着检测到的障碍物轮廓行走，从而绕开它。Bug算法目前有很多变种， 比如Bug1算法，机器人首先完全地围绕物体，然后从距目标最短距离的点离开。Bug1算法的效率很低，但可以保证机器人达到目标。

Bug1算法示例

改进后的Bug2算法中，机器人开始时会跟踪物体的轮廓，但不会完全围绕物体一圈，当机器人可以直接移动至目标时，就可以直接从障碍分离，这样可以达到比较短的机器人行走总路径。

Bug2算法示例

除此之外，Bug算法还有很多其他的变种， 比如正切Bug算法等等。在许多简单的场景中，Bug算法是实现起来比较容易和方便的，但是它们并没有考虑到机器人的动力学等限制，因此在更复杂的实际环境中就不是那么可靠好用了。

势场法（PFM）

实际上，势场法不仅仅可以用来避障，还可以用来进行路径的规划。势场法把机器人处理在势场下的 一个点，随着势场而移动，目标表现为低谷值，即对机器人的吸引力，而障碍物扮演的势场中的一个高峰，即斥力，所有这些力迭加于机器人身上，平滑地引导机器人走向目标，同时避免碰撞已知的障碍物。当机器人移动过程中检测新的障碍物，则需要更新势场并重新规划。

上面这个图是势场比较典型的示例图，最上的图a左上角是出发点，右下角是目标点，中间三个方块是障碍物。中间的图b就是等势位图，图中的每条连续的线就代表了一个等势位的一条线，然后虚线表示的在整个势场里面所规划出来的一条路径，我们的机器人是沿着势场所指向的那个方向一直行走，可以看见它会绕过这个比较高的障碍物。

最下面的图，即我们整个目标的吸引力还有我们所有障碍物产生的斥力最终形成的一个势场效果图，可以看到机器人从左上角的出发点出发，一路沿着势场下降的方向达到最终的目标点，而每个障碍物势场表现出在很高的平台，所以，它规划出来的路径是不会从这个障碍物上面走的。

一种扩展的方法在基本的势场上附加了了另外两个势场：转运势场和任务势场。它们额外考虑了由于机器人本身运动方向、运动速度等状态和障碍物之间的相互影响。

转动势场考虑了障碍与机器人的相对方位，当机器人朝着障碍物行走时，增加斥力， 而当平行于物体行走时，因为很明显并不会撞到障碍物，则减小斥力。任务势场则排除了那些根据当前机器人速度不会对近期势能造成影响的障碍，因此允许规划出 一条更为平滑的轨迹。

另外还有谐波势场法等其他改进方法。势场法在理论上有诸多局限性， 比如局部最小点问题，或者震荡性的问题，但实际应用过程中效果还是不错的，实现起来也比较容易。

向量场直方图（VFH）

它执行过程中针对移动机器人当前周边环境创建了一个基于极坐标表示的局部地图，这个局部使用栅格图的表示方法，会被最近的一些传感器数据所更新。VFH算法产生的极坐标直方图如图所示：

图中x轴是以机器人为中心感知到的障碍物的角度，y轴表示在该方向存在障碍物的概率大小p。实际应用的过程中会根据这个直方图首先辨识出允许机器人通过的足够大的所有空隙，然后对所有这些空隙计算其代价函数，最终选择具有最低代价函数的通路通过。

代价函数受三个因素影响：目标方向、机器人当前方向、之前选择的方向，最终生成的代价是这三个因素的加权值，通过调节不同的权重可以调整机器人的选择偏好。VFH算法也有其他的扩展和改进，比如在VFH+算法中，就考虑了机器人运动学的限制。由于实际底层运动结构的不同，机器的实际运动能力是受限的，比如汽车结构，就不能随心所欲地原地转向等。VFH+算法会考虑障碍物对机器人实际运动能力下轨迹的阻挡效应，屏蔽掉那些虽然没有被障碍物占据但由于其阻挡实际无法达到的运动轨迹。我们的E巡机器人采用的是两轮差动驱动的运动形式，运动非常灵活，实际应用较少受到这些因素的影响。

具体可以看 一下这个图示：

类似这样传统的避障方法还有很多，除此之外，还有许多其他的智能避障技术，比如神经网络、模糊逻辑等。

神经网络方法对机器人从初始位置到目标位置的整个行走路径进行训练建模，应用的时候，神经网络的输 入为之前机器人的位姿和速度以及传感器的输 入，输出期望的下一目标或运动方向。

模糊逻辑方法核心是模糊控制器，需要将专家的知识或操作人员的经验写成多条模糊逻辑语句，以此控制机器人的避障过程。比如这样的模糊逻辑：第一条，若右前方较远处检测到障碍物，则稍向左转；第 二条，若右前方较近处检测到障碍物，则减速并向左转更多角度等等。