工业机器人的轨迹规划和控制 S. R. Munasinghe and Masatoshi Nakamura 1.简介 工业机器人操作臂被用在各种应用中来实现快速、精确和高质量的生产。在抓取和放置操作，比如对部分的操作，聚合等，操作臂的末端只执行器必须在工作空间中两个特定的位置之间移动，而它在两者之间的路径却不被关心。在路径追踪应用中，比如焊接，切削，喷涂等等，末端操作器必须在尽可能保持额定的速度下，在三维空间中遵循特定的轨迹运动。在后面的事例中，在对末端操作器的速度、节点加速度、轨迹有误等限订的情况下轨迹规划可能会很复杂。在没有对这些限制进行充分考虑的情况下进行轨迹规划，通常会得到很差的表现,比如轨迹超调，末端操作器偏离给定轨迹，过度的速度波动等。机器人在笛卡尔轨迹中的急弯处的的表现可能会更加恶化。到目前为止很多轨迹规划算法己经被提出，从笛卡尔轨迹规划到时间最优轨迹规划。然而，工业系统无法适应大多数的这些方法，有以下两点原因：（1）这些技术经常需要进行在目前机构中进行硬件的移动，生产过程必须被打断以进行系统重新配置，而这往往需要很长时间。（2）这些方法中很多通常只考虑到一种约束，而很少关注工业的需求和被请求的实际的约束。因此，它们很难在
工业中实现。 在本文的观点中，我们提出了一种新的轨迹规划算法，考虑到了末端操作器的速度限制，节点加速度限制，应用中的容错度。这些是在工业应用中实际的约束。其他工业操作臂中的技术问题是他们的动力学延迟，这导致末端操作臂在轨迹中的拐角处出轨。为了补救这个问题，我们设计了前向补偿，稍稍改变了拐角处的路径，使得即使在延迟动力学环节存在的情况下依然确保末端操作臂的实际跟踪轨迹。结合了前向补偿新的轨迹规划算法在控制系统中表现为单一的前向阻塞。它可以轻松地适应目前的工业操作臂系统，不冒风险，不花费时间重新配置硬件。 轨迹规划算法可以为所有操作臂的节点产生位置，速度和加速度的大体规划。在大多数工业操作臂中，系统输入是节点的位置数据，这在工业中是作为被给定的数据而广为人知的。为了用笛卡尔轨迹规划来控制操作臂，Paul描述了同类型的转换是怎样可以被用来代表一系列操作臂连杆的位置和原点的。Shin et.al.的工作和我们的很相似，但是实现在工业控制系统中的应用是很困难的，因为它需要知道很多操作臂的连杆和节点的参数。在大多数工业操作比系统中，这些参量并不能被精确的获知。 在我们之前的工作中我们解决了在二维空间中加速度和速度的约束，在目前的工作中，当我们考虑到容差度，我
机器人轨迹规划算法的分析 摘要: 本文根据机器人最优轨迹规划的约束与要求，采用了一种新的基于最小耗能的轨迹规划方法。该方法在传统的差分进化算法的基础上，采用样条插值法来获得机器人连续型的最优轨迹。通过MA TLAB软件建立机器人模型，并且编写了其轨迹规划的程序进行仿真。仿真结果表明，差分进化算法是一种性能优良的，具有高效性、并行性、鲁棒性等优点的轨迹规划方法。 1.引言 机器人技术是综合了力学、机械学、电子学、生物学、控制论、计算机、人工智能、系统工程等多种学科领域知识的高新技术，是当代研究十分活跃、应用日益广泛的一门学科。机器人的应用情况，也是一个国家工业自动化水平的重要标志。 机器人的轨迹规划属于底层规划，是在机器人手部运动学的基础上，讨论机器人运动过程中的轨迹和轨迹生成方法。在实际机器人运动规划过程中，机器人的一次作业任务可能要经过多个作业点，这就可能导致产生多个可能的结果。这时，就需要采用一种策略从这些结果中选出一个最优的路径。同时还需要意识到，机器人运动过程中各关节运动轨迹函数必须是连续和平滑的。此外，操作臂的运动也应该平稳，不平稳的运动会加速机器部件磨损，并且导致对操作臂的振动和冲击。这就要求寻找到一条最优的轨迹规划，使其满足多种约束条件和性能指标。通常研究中以最短时间、最小耗能或者机械臂扫过的扇形面积最小作为优化目标。本文所要研究内容是基于最小耗能性能指标的机器人轨迹规划。 2.机器人轨迹规划算法的介绍 1、A*搜索算法 A*算法是一种启发式的图搜索算法，可以在有限的条件中得到一个最优解，并可以在理论上保证全局最优解的收敛性，可以较好地满足轨迹规划问题中的各种约束条件。 A*算法的核心思想是建立启发函数： f(n)=g(n)+h(n)（2.1）式中，g(n)是从起始节点到当前节点n的实际代价值；h(n)是从当前节点n到目标节点的估计值。两者相加得到的就是当前节点的估计价值f(n)，然后再对f(n)
燕山大学 课程设计说明书 题目：移动机器人轨迹跟踪软件设计（站点设计）学院（系）：电气工程学院 年级专业： 10级过程控制二班 学号： 学生姓名： 指导教师：陈贵林李雅倩
燕山大学课程设计（论文）任务书
2013年11 月25 日
目录 前言……………………………………………………………………………第一章设计思路……………………………………………………………第二章程序…………………………………………………………… 第三章算法…………………………………………………………… 心得体会
前言 机器人的应用越来越广泛,几乎渗透到所有领域。移动机器人是机器人学中的一个重要分支。早在60年代,就已经开始了关于移动机器人的研究。关于移动机器人的研究涉及许多方面,首先,要考虑移动方式,可以是轮式的、履带式、腿式的,对于水下机器人,则是推进器。其次,必须考虑驱动器的控制,以使机器人达到期望的行为。第三,必须考虑导航或路径规划,对于后者,有更多的方面要考虑,如传感融合,特征提取,避碰及环境映射。因此,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系统。对移动机器人的研究,提出了许多新的或挑战性的理论与工程技术课题,引起越来越多的专家学者和工程技术人员的兴趣,更由于它在军事侦察、扫雷排险、防核化污染等危险与恶劣环境以及民用中的物料搬运上具有广阔的应用前景,使得对它的研究在世界各国受到普遍关注 关键字：移动机器人
第一章设计思路 1.1 机器人的介绍 机器人的诞生和机器人控制技术发展作为20世纪自动控制原理最具说服力的成就、人类科学技术进步的重大成果[1]，是现代计算机与自动化等技术高速发展的产物，同时也是当代最高意义上的自动化。自1956年第一台工业机器人诞生之日起，机器人的应用越来越普及。20世纪60年代末机器人开始进入商业化和工业领域以来，机器人的应用范围已经遍及到工业、国防、宇宙空间、海洋开发、医疗保健、抢险救灾等人类生活的各个方面。机器人由于具有高度的灵活性、快速的反应能力以及巨大的信息处理能力，使其能够在很多环境替代人进行工作。从重复动作的流水线机械手到智能机器人，从平地到高山海底甚至太空，以至于在比较恶劣危险的工作环境，都是机器人发挥其作用的重要舞台，然而控制系统作为机器人的心脏，其性能的好坏直接决定了机器人的智能化水平。近年来对移动机器人的研究已成为了一大热点，促进了移动机器人在各个领域中的进一步应用，本文也将在这一方面进行一些分析和研究。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功能于一体的综合系统。它集中了传感器技术、信息处理、电子工程、计算机工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果，代表机电一体化的最高成就，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。随着机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围大为扩展，不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在城市安全、国防和空间探测领域等有害与危险场合得到很好的应用。因此，移动机器人技术已经得到世界各国的普遍关注。 1.2 实训任务分配 本次的设计任务在老师的帮助下得到了细致地划分，而且也增加了一些项目，总体来说任务分为三大块：1.轨迹的识别与跟踪。2.站的设计。3.自定义轨迹的运行。这三部分的任务既是相互独立的又是相互联系的。 首先来分析第一个任务：轨迹的识别与跟踪，这个任务包含了摄像头的初始化以及图像的采集以及图像的存取，轨迹的识别用到了一个算法。机器人的控制也是这个任务包含的一个总要部分，其中包括了速度控制，方向控制等等。 第二个任务是站的设计，老师提到了“站”这个概念，这是在工厂的生产中的一些重要的机制，也是非常有实用性的一个设计。 第三个任务是自定义轨迹的运行，老师提到了可以设计一个圆形轨迹也可以设计一个方形轨迹，机器人的这种运动在生产生活中的应用也是很广泛的。
2018年9月 第46卷第17期 机床与液压 MACHINE TOOL ＆HYDRAULICS Sep.2018 Vol.46No.17 DOI ：10.3969／j.issn.1001-3881.2018.17.009 收稿日期：2017-03-22 基金项目：福建省教育厅科技项目（JAT160513）作者简介：邹丽梅（1982 ），女，硕士，讲师，研究方向为机械电子工程三E -mail：48382218＠https://www.doczj.com/doc/7b5522233.html,三 6R 机器人轨迹规划目标逆解精度优化算法 邹丽梅，郭波 （武夷学院机电工程学院，福建武夷山354300） 摘要：应用常规D -H 建模方法，建立6R 机器人正运动学模型三当模型存在误差时，轨迹规划目标逆解含有误差，实际运行轨迹无法满足机器人作业精度三提出将目标位姿与实际位姿间误差作为迭代目标，基于Levenberg -Marquardt 方法求逆，利用含有误差的模型参数，实现逆解精度迭代优化，输出修正后的关节角逆解，可使机器人实际运动以所需作业精度接近轨迹规划目标位姿三经仿真验证，算法可完成复杂的轨迹规划逆解精度优化，且避免运动学模型高精标定与参数识别，有实际应用价值三 关键词：工业机器人；轨迹规划；精度优化；Levenberg -Marquardt；逆解 中图分类号：TP24 文献标志码：A 文章编号：1001-3881（2018）17-039-5 Optimization Algorithm for the Inverse Solution Precision of 6R Robot Trajectory Planning Target ZOU Limei，GUO Bo （College of Mechanical and Electrical Engineering，Wuyi University，Wuyi Mountain Fujian 354300，China） Abstract ：The forward kinematics model of the 6R serial robot was set up by using conventional D -H modeling method.when model has errors，the inverse solution of trajectory planning target contains errors，so the actual running trajectory can not satisfy the precision of robot operation.The error between the target pose and actual pose was proposed as iterative target.Based on the Levenberg -Marquardt method，the iterative solution precision was obtained through iterative optimization.with the model parameters containing errors，and the corrected inverse solution of joint angle was output ，which can make the actual motion of the robot close to the target pose of trajectory planning with the desired operating precision.Simulation results show that the algorithm can solve optimization of inverse solution for complex trajectory planning，and avoid the high precision calibration and parameter identification of the kinematic model，which has the practically application value. Ｋeywords ：Industrial robot；Trajectory planning；Precision optimization；Levenberg -Marquardt ；Inverse solution ０ 前言 工业机器人轨迹规划是指根据机器人作业任务要求，人为设定末端执行器工作流程位姿变化的路径以及相应速度二加速度，经运动学解算反映为机器人关节角位置与速度参数，从而实现作业空间的运动要求，满足作业精度的过程三轨迹规划既可以在机器人作业笛卡尔坐标空间进行，也可以在关节角坐标空间进行三工业机器人作业空间多为笛卡尔直角坐标，末端执行器的位姿二速度及加速度的时间函数容易获得，经运动学反解映射入关节角坐标空间实现控制三关节角坐标空间的轨迹规划可避免反解计算，但复杂作业轨迹函数映射为多维的关节角时间函数没有固定转换规律，不同结构类型的机器人映射规律也不一样，机器人控制设计复杂，产业适用性较低三在作业笛卡尔坐标空间完成轨迹规划，将轨迹轮廓按精度分解为序列坐标点，逐一求解各点逆解或实现关键点以外关节角插值是目前普遍应用的方法三 求取满足作业运动轨迹精度的关节角位置逆解， 需要精确的机器人运动学模型三因各种原因，工业机器人厂商不提供精确的模型参数，用户经运动学分析而得的模型与工业机器人实际模型必然存在误差，使用误差模型求逆解，机器人实际运动轨迹将偏离轨迹规划预期结果，模型的误差足够大时，轨迹规划结果可能无法满足作业精度要求三为解决该问题，近年发展的主要技术手段是进行机器人运动学模型标定，标定采用的测量系统包括三坐标测量机二球杆仪二经纬仪及激光测量系统等三NEWMAN 等［1］利用激光测量系统对Motoman P8成功进行了标定，获得了极高的标定精度三一些学者提出通过在机器人工作空间施加形状已知的物理约束，利用机器人末端操作器与这些约束间的约束方程来求解运动学参数三MEGGIO-LARO 等［2］提出一种单点接触约束的标定方法三刘振宇等［3］提出利用一个球面接触装置来获取机器人的精确位置信息三夏天等人［4］提出利用激光束将末端位置误差放大在观测平板，构成虚拟封闭运动链进行运动学标定三运动学标定获得高精度模型是消除误差的有 万方数据
基于诺宝RC环境下的机器人走简单轨迹 李发成 摘要：机器人走轨迹是诺宝RC的最基本应用之一，也是机器人常规比赛项目之一，走轨迹包含了程序设计的三种基本结构,能充分体现程序设计的基本思想和方法，有助于学生对程序设计思想和方法的理解。 本文研究的主要内容是机器人走简单轨迹，按机器人行走的的方式分类有“沿边法”和“靠中法”；按程序结构的分类有“单分支对称结构”、“二重分支对称结构”和“三重分支非对称结构”。 本文通过对二种行走方式和三种程序结构的研究和对比，揭示它们之间的内在联系，通过实验分析，归纳程序与参数组合搭配对机器人行走速度和稳定性的影响。 关键词：机器人，走轨迹，轨迹识别传感器，轨迹变量，沿边法，靠中法 机器人走轨迹看似简单，但深究起来还是比较复杂的，还别说含直锐角转弯、缺口、终点标志、色带瑕疵、障碍、传感源、宽窄不一等复杂的场地，就算对于简单轨迹还是有许多情况需要讨论的。本文讨论的目的是通过研究各种程序和参数的变化，对走轨迹进行定性和定量的分析和研究，总结出程序和参数的组合优劣，使机器人行走的路径尽量的短、速度尽量的快、稳定性尽量的高。 第一章基础知识 一、走轨迹与轨迹变量 1、机器人走轨迹的概念：机器人走轨迹是指机器人在色带上行走，有时可能会临时偏离色带，但必需能再次寻找到色带，如下图1： （图1） 2、轨迹变量：机器人通过“轨迹识别传感器”获取轨迹变量的值，轨迹变量的值有0、2、 3、1四个，这四个值与机器人和色带的相对位置对应关系如下图2。
（左0）（ 2 ）（ 3 ）（ 1 ）（右0） （图2） ?当轨迹传感器的两个探测头都没有落在色带上时，轨迹变量＝＝0。 ?当右探测头落在色带上而左探测头不在色带上时，轨迹变量＝＝2。 ?当轨迹传感器的两个探测头都落在色带上时，轨迹变量＝＝3。 ?当左探测头落在色带上而右探测头不在色带上时，轨迹变量＝＝1。 无论机器人走轨迹程序的思路如何，都是依据上面图形和数值的对应关系来设计的。 二、有关说明和准备工作 （一）有关说明 1、为了实验方便和节省成本，本文所讨论的内容大部分是指在诺宝RC10.1的“仿真”界面下，除非在仿真界面下不能实现时，才在“实物器材环境”下。 2、“色带”与“轨迹”的概念：本文章中说到的“色带”是指给机器人预定的“跑道”，“轨迹”有时是指“色带”，又时是指机器人运动后留下的真实轨迹，程序设计的意图是让机器人的轨迹落在色带上，但实际情况往往并非时时如此，如图1。 3、轨迹识别传感器的位置：仿真界面中机器人前面的两个小黑点并不是轨迹传感器的左右两个探测器，而是“输出模块”中的“发光灯”。轨迹识别传感器的两个探测器应该是在机器人头部中间的地方，且离的很近，仿真机器人没有标示出来，但从实际行走过程可以观察出来。虽然如此，但为了能直观的说明机器人位置与轨迹变量的关系，本文中“错误”地把这两个黑点当成传感器的两个探测头，可能会更好理解一些。 4、“左0”与“右0”的概念：“轨迹变量＝＝0”时，是需要讨论的，它是一个比较复杂的值，程序的优劣之一是看对0的处理，在简单轨迹中会遇到0，在复杂轨迹中更会遇到。为了对0有更好的理解和掌握，本文引入“左0”和“右0”的概念，无论那一种轨迹程序，都必须遵循“左0右转”、“右0左转”的原则。 5、区域：本文有时会按轨迹变量的值来称呼色带区域，从左到右，把色带划分为以下区域：左0区、2区、3区、1区、右0区，所谓k区域，是指轨迹变量等于k 的色带区域，其中0≤k≤3,k∈Z。 6、本论文中速度的概念包含: （1）单独电机自身的转速；
专题综述 课程名称工业自动化专题 题目名称工业机器人的运动轨迹学生学院____ _ 自动化________ 专业班级___ _ _ 学号 学生姓名___ _ _ 指导教师_____ _____ 2013 年 6月 27日
工业机器人的运动轨迹综述 【摘要】：随着知识经济时代的到来，高技术已成为世界各国争夺的焦点，机器人技术作为高技术的一个重要分支普遍受到了各国政府的重视。自此，多种不同的研究方向都在工业机器人实时高精度的路径跟踪来实现预期目的。而工业机器人的运动轨迹又是重中之重，在得到反馈信息之后，如何作出应答，并且实时检查轨迹与所计算出的轨迹是否吻合，为此也要进行追踪与动作修正。 【关键词】：工业机器人，视觉，路径跟踪，轨迹规划，高精度 1.机器人视觉，运动前的准备 实际的工业现场环境复杂，多种因素都有可能导致系统在运行过程中产生一定的偏差、测量精度降低，引起误差的原因主要有温度漂移和关节松动变形等，使测量模型的参数值改变从而导致定位误差增大，因此需要定期对工业机器人视觉测量系统进行精确的校准，从而实现精确定位和视觉测量。更少不得必要的优化。 1.1基于单目视觉的工业机器人运动轨迹准确度检测 建立的工业机器人单目视觉系统，整个系统主要由单目视觉单元，监控单元和机器人执行单元三大单元组成。单目视觉单元为一台固定在机器人上方的CCD摄像机，负责摄取工作环境中的目标并存入图像采集卡缓冲区；监控单元负责监控各工作站的当前状态，并完成对存储图像进行相关处理的工作，达到识别定位目标的目的；执行单元负责驱动机械手实施抓取操作。 1.2基于双目视觉的工业机器人运动轨迹准确度检测 以立体视觉理论为基础，研究了基于空间直线的二维投影面方程。根据投影面的空间解析几何约束关系，建立基于直线特征匹配的双目视觉误差测量的数学模型。在该模型基础上采用将两台摄像机固定于工业机器人末端的方案．对关节型工业机器人运动轨迹的准确度进行了检测。结果表明，该检测方法简单实用，基本上可以满足工业机器人CP性能检测的要求。 1.3一种面向工业机器人智能抓取的视觉引导技术研究 为实现工业机器人自主识别并抓取指定的目标，提出了一种基于计算机视觉引导的解决 方法。该方法利用指定目标的3D数据模型，以及由两台或者多台CCD摄像机从工作场景中不同角度获；取到的数字图像，经过目标姿态估算、投影计算并生成投影图像，再利用投影
第7课机器人沿线行走 【教材分析】 本节课的内容较多，难度较大，是一节综合性很强的课。通过前面的学习，学生已经掌握了机器人的行走、直流电机的设置和测量传感器的光值，综合这些知识点编写学生机器人沿轨迹线行走的程序，关键是让学生明白机器人是怎样沿着一条不规则的轨迹线行走的。 【学情分析】 通过前面的学习中，学生已经能够理解传感器的含义及有效的活动方式，并且能较为熟练地利用机器人平台进行编程操作。 【教学目标与要求】 1. 知识与技能 （1）了解沿线追踪比赛规则。 （2）了解灰度传感器的工作原理。 （3）学会检测学生机器人向左偏、向右偏、完全左偏、完全右偏的四种需纠正方向的情况； （4）学会编写机器人沿轨迹线行走程序。 2. 过程与方法 以自主探究学习、合作学习的方式，掌握编写机器人沿轨迹线行走的程序。 3. 情感、态度与价值观 （1）逐步培养学生的创造性思维能力、探索精神； （2）让学生在解决问题的过程中，体会成功的快乐。 4. 行为与创新 合理规范地使用“学生机器人平台”软件。 【教学重点与难点】 重点： （1）学会在系统设置中添加和设置灰度传感器。 （2）学会检测学生机器人向左偏、向右偏、完全左偏、完全右偏。 （3）学会编写机器人沿轨迹线行走程序。 难点：
（1）学会检测学生机器人向左偏、向右偏、完全左偏、完全右偏。（2）理解max变量的含义。学会编写机器人沿轨迹线行走程序。 【教学方法与手段】 实验法、主题活动。 【课时安排】 安排2课时。 【教学准备】 实验器材和主题活动单。 【教学过程】 第一课时 学习过程教师与学生活动设计意图 激趣导入 师：观看机器人沿线行走视频。 （学生感受什么是机器人沿线行走） 师：机器人最基础的动作就是沿线行走。 今天，就让我们手中的机器人成为一个运动员， 来一场沿线行走比赛吧！ （板书：第7课机器人沿线行走） 积累感性经验，让 学生初步了解具体的活 动过程。 情况1：机器人在黑线上 1．添加两个变量。 black表示传感器在轨迹线上和白色区域 的光值的中间值。一般情况下，我们要测量场 地的光值。今天老师已经测量好了，给出这个 中间值，它为450。 还有一个变量为max，记录机器人在运行中 的状态，max=0表示机器人向左侧偏，max=1表 示机器人向右侧偏，max=2表示机器人在轨迹线 上。下面请同学们完成程序的初始化工作。 2．学生按教材的步骤完成操作。 师：设置系统设置中的“传感器设置”，设 置均为“灰度传感器”。 详细、细致地演示 过程，帮助学生克服知 识难点，在讲解中，注 重语句的介绍，以便让 能力较弱的学生可以理 解。
机器人行走问题 摘要 本文研究了机器人避障最短路径的问题。主要研究了在一个区域中存在四个障碍物，由出发点到达目标点以及由出发点经过途中的若干目标点到达最终目标点的两种情形。我们通过证明具有圆形限定区域的最短路径是由两部分组成的：一部分是平面上的自然最短路径（即直线段），另一部分是限定区域的部分边界，这两部分是相切的，互相连接的。依据这个结果，我们可以认为最短路径一定是由线和圆弧做组成，因此我们建立了线圆结构，这样无论路径多么复杂，我们都可以将路径划分为若干个这种线圆结构来求解。对于途中经过节点的再到达目标点的状况，我们采用了两种方案，一种是在拐点和节点都采用最小转弯半径的形式，另一种是适当扩大拐点处的转弯半径，使得机器人能够沿直线通过途中的目标点。然后建立了最优化模型对两种方案分别进行求解。 问题一，我们很容易分解成线圆结构来求解，然后把可能路径的最短路径采用穷举法列举出来，最终得出最短路径： R→A 最短路径为：70.5076 R→B 最短路径为：107.9587 R→C 最短路径为：102.0514 问题二，我们方案都进行优化，求得最终结果： 第一种方案最短路径为：156.471 第二种方案最短路径为：157.752 关键词最短路径最优化模型避障路径解析几何
一、问题重述 下图是一个100×80的平面场景图，在R（0，0）点处有一个机器人，机器人只能在该100×80的范围内活动，图中四个矩形区域是机器人不能与之发生碰撞的障碍物，障碍物的数学描述分别为B1（20，40；5，10）、B2（30，30；10，15）、B3（70，50；15，5）、B4（85，15；5，10），其中B1（20，40；5，10）表示一个矩形障碍物，其中心坐标为（20，40），5表示从中心沿横轴方向左右各5个单位，即矩形沿横轴方向长5×2=10个单位，10表示从中心沿纵轴方向上下各10个单位，即矩形沿纵轴方向长10×2=20个单位，所以，障碍物B1的中心在（20，40），大小为10×20个单位的矩形，其它三个障碍物的描述完全类似。 在平面场景中、障碍物外指定一点为机器人要到达的目标点（要求目标点与障碍物的距离至少超过1个单位），为此，须要确定机器人的最优行走路线——由直线段和圆弧线段组成的光滑曲线，其中圆弧线段是机器人转弯路线，机器人不能折线转弯，转弯路径是与直线相切的一圆形曲线段，也可以是两个或多个相切的圆弧曲线段组成，但每个圆形路线的半径都必须大于某个最小转弯半径，假设为1个单位。另外，为了不与障碍物发生碰撞，要求机器人行走线路与障碍物间的最短距离为1个单位，越远越安全，否则将发生碰撞，若碰撞发生，则机器人无法到达目标点，行走失败。请回答如下问题： 1.场景图中有三个目标点A（50，40）、B（75，60）、C（95，20），请用数学建 模的方法给出机器人从R（0，0）出发安全到达每个目标点的最短路线。 2.求机器人从R（0，0）出发，依次安全通过A、B到达C的最短路线。
机器人沿线行走 一、教学目标 1.知识与技能 (1)了解沿线追踪比赛规则。 (2)了解灰度传感器的工作原理。 (3)学会检测学生机器人向左偏、向右偏、完全左偏、完全右偏的四种需纠正方向的情况。 (4)学会编写机器人沿轨迹线行走程序。 2.过程与方法：以自主探究学习、合作学习的方式,掌握编写机器人沿轨迹线行走的程序。 3.情感态度与价值观： (1)逐步培养学生的创造性思维能力、探索精神; (2)让学生在解决问题的过程中,体会成功的快乐。 4.行为与创新：合理规范地使用“学生机器人平台”软件。 二、学情分析 六年级的学生有自主完成学习任务的能力,能通过教材提示掌握对应的知识和技能通过前面的学习中,学生已经能够理解传感器的含义及有效的活动方式,并且能较为熟练地利用机器人平台进行编程操作。 三、重点与难点 重点: (1)学会在系统设置中添加和设置灰度传感器。 (2)学会检测学生机器人向左偏、向右偏、完全左偏、完全右偏。 (3)学会编写机器人沿轨迹线行走程序。 难点: (1)学会检测学生机器人向左偏、向右偏、完全左偏、完全右偏。 (2)理解max变量的含义。学会编写机器人沿轨迹线行走程序。 四、教学活动 1.导入 师:观看机器人沿线行走视频。
(学生感受什么是机器人沿线行走) 师:机器人最基础的动作就是沿线行走。今天,就让我们手中的机器人成为一个运动员,来一场沿线行走比赛吧! (板书:第7课机器人沿线行走) 2.添加两个变量。 black表示传感器在轨迹线上和白色区域的光值的中间值。一般情况下,我们要测量场地的光值。今天老师已经测量好了,给出这个中间值,它为450。 还有一个变量为max,记录机器人在运行中的状态,max=0表示机器人向左侧偏,max=1表示机器人向右侧偏,max=2表示机器人在轨迹线上。下面请同学们完成程序的初始化工作。 3.学生按教材的步骤完成操作。 师:设置系统设置中的“传感器设置”,设置均为“灰度传感器”。 生:同步练习设置。 师:选择传感器控件中的“灰度传感器”2个,并设置参数。 生:同步练习设置。 师:演示直流电机的参数。 生:同步练习设置。 展示:机器人沿着直线走。 (学生实验、教师辅导) 师:机器人的轨迹并不总是直线,由于惯性,机器人总会偏离黑线轨迹。当机器人向左偏时,大家思考传感器读的光值会是什么样的? 生:讨论、汇报。 师:当机器人偏向左边时,左边的传感器就在白色区域,而右边的传感器还是在轨迹线上,那么它的左传感器读到的值就会大于black的值,右传感器读到的值就小于或等于black的值。当向左偏时,机器人应该怎样调整,回到轨迹线上来呢?生:回答提问。 师:对了,我们只要设置左边直流电机的速度快,右边直流电机的速度慢,就可 以调整机器人,并且还需设置max=0。请同学们看教材中的程序。 学生看书。
一：右击轨迹选项 轨迹选项 a)轨迹优化 轨迹优化是对所选轨迹的整体调整，当我们生成的轨迹有很多点，单个点或者多个点编辑不方便调整时，则会使用轨迹优化，首先我们要明白轨迹优化的含义是默认的固定了此条轨迹所有点的Z轴，绕Z轴旋转一定的角度。角度的大小根据实际情况而定。 为什么要轨迹优化？是当我们生成的轨迹有红点，黄点时，在这解释一下黄点是轴超限的点，是机器人超过了某个关节的运动范围，红点是不可达的点，工件和机器人的位置不合适，相距太远，机器人够不着，这时，需要调整工件和机器人的相对位置。
轨迹优化界面 在这个轨迹优化界面，可得知轨迹点的个数，点的序号，当我们把鼠标放在紫色的上水平线上移动时，轨迹点的序号也在改变，上下移动时，改变的是点的姿态，绕Z轴旋转角度。调整的原则是，首先点击开始计算，将这条紫色的线脱离黄色，红色区域之后，点击刷新调整。即可完成轨迹优化，如图所示： b)轨迹旋转 轨迹旋转，分别可绕X,Y,Z三个坐标轴旋转。旋转角度根据实际情况，自己选定，填写完毕之后，点击确定，以气缸打磨轨迹为例，
原始轨迹 然X轴旋转45度之后的效果，如图所示： 绕X轴旋转45度之后 c)轨迹平移 轨迹平移可以分别沿X,Y,Z三个坐标轴平移，例如打磨时，涉及到“刀补”需要使用轨迹平移。 轨迹平移 最初的轨迹图：
原始图 沿Z轴平移15MM之后的结果图; 沿Z轴平移15MM d)轨迹反向 轨迹反向是轨迹的起始点变为终点，终点变为起始点 原始轨迹 如上图所示，为序号为1的点，当选择轨迹反向之后，轨迹其实点会变为终点 轨迹反向之后
e)Z轴固定 Z轴固定是所有点的三个坐标轴与第一个点的三个坐标轴平行。 原始轨迹 我们先看一下这个轨迹点的姿态，重点看一下第一个轨迹点的姿态，当选择Z轴固定之后，结果如图所示 Z轴固定之后，多有轨迹点的三个坐标轴和第一个点三个坐标轴分别平行f)XY轴固定 此条轨迹点的所有Z轴都平行 g)Z轴反向 Z轴旋转180度，同时Y轴旋转180度
翰林学校五年级信息技术科电子备课本 学期: 2016-2017学年第一学期周次：9教师:黄慧玲 一、复习 师：上节课，我们学习了什么机器人，哪位同学愿意帮我们回忆一下？ 学生上台演示。（注意他的程序和自己写的有什么不一样？这样做的效果如何？） 二、引入新课 师：上新课之前，我们来看一个小视频，注意思考这是个什么样的机器人，它的程序需要哪些模块？ 生：观看视频 师：我们的机器人是怎样行走的？今天我们就来学习能够辨别颜色，寻轨迹的机器人。它是通过什么来识别轨道？编写程序需要哪些传感器和模块？有请课堂小助手1来介绍 三、讲授新知 课堂小助手1：轨迹机器人需要的部件：轨迹识别传感器、永久循环、条件判断和高速电机。 1、认识轨迹识别传感器 1）我们这节课要用到的是轨迹传感器，介绍轨迹传感器 2）轨迹传感器的工作原理：轨迹识别传感器的主要部件是两组红外发射、接收器。通过发射器发出信号、接收器接受反射回来的信号，根据颜色的差别来判断地面的轨迹。 师：我们的小助手介绍的非常清楚，关于轨迹传感器我们都了解，那么机器人是怎么行走的呢？必须要编写程序，现在大家先预习课本，然后尝试编写程序。 生：编写程序
师：咱们同学都写的差不多，下面有请课堂小助手2来给我们讲解如何编写轨迹识别机器人。 2、编写机器人的循迹程序： 课堂小助手2：1）先把轨迹行走机器人所需要的模块都拖出来， 2）接着我们要设置相关的数值，在条件判断里面，我们要设置轨迹变量==1，在这里，恒等于1的意思是检测到左探头在轨迹上。 3）条件成立时，则检测到左探头在轨迹上时，那么我们机器人就要右转，我们把高速电机的值设置：左电机为10，右电机为1， 4）条件不成立时，机器人向左转，具体设置为：左电机为1，右电机为10。 . 5）程序编写完毕，进入我们的仿真界面，我们需要一个色带，添加一个圆环色带。 6）完成后，我们放置机器人，我们会看到机器人会沿着圆环轨迹行走。 师：感谢我们的小助手2给我们讲解了轨迹机器人程序的编写，那么下面我们一起来完成： 课堂任务一：编写程序，选择一种色带方式（矩形、圆环、圆弧、曲面），让你的机器人跑起来。
机器人沿线行走 【教材分析】 本课是机器人单元中难度较大的一课，综合性很强。本课涉及传感器的使用、电机的使用、变量的使用、条件循环程序设计和分支结构程序设计，是一节机器人知识综合运用课。由于本课容量较大，要讲透所有的知识点需要两课时。传感器和电机的使用、条件循环和分支结构程序设计作为第一课时，程序的完善和调试作为第二课时。具体而言，第一课时讲机器人沿线行走的前三种情况（直走、左偏、右偏）及变量的使用，第二课时讲机器人行走的后两种情况（完全左偏、完全右偏）。从整体上看，本课主要让学生理解机器人沿线行走的原理是通过灰度传感器来不断地判断自己行走时的状态，并通过修改电机参数来进行实时调整。 【学情分析】 本课的教学对象是小学六年级学生，我仔细分析学情后发现，本课的教学难度较大，所以在教学过程中应注重对学生进行科学的学习方法的培养和训练。结合本节课我设计了三个任务，明确要求，在较难的环节有自学提示卡帮助，注重培养学生的自主学习能力。在完成任务过程中，提倡邻近的同学互相帮助，培养孩子们的合作精神。 【教学目标与要求】 了解沿线追踪比赛规则、灰度传感器的工作原理，学会检测“学生机器人”向左偏、向右偏、完全左偏、完全右偏的情况，学会编写机器人沿轨迹线行走程序。以自主探究学习、合作学习的方式，掌握编写机器人沿轨迹线行走的程序，逐步培养学生的创造性思维能力，让学生在解决问题的过程中，体会成功的快乐。 【教学重点与难点】 重点：学会在系统设置中添加和设置灰度传感器，学会检测“学生机器人”向左偏、向右偏、完全左偏、完全右偏，学会编写机器人沿轨迹线行走程序。 难点：学会检测“学生机器人”向左偏、向右偏、完全左偏、完全右偏，理解max变量的含义，学会编写机器人沿轨迹线行走程序。
第二章 第5节循迹机器人的制作 一、教学目标： 知识与技能： （1）能够理解轨迹变量四个值的含义；理解高速电机模块左右电机参数值与机器人左转、右转及直行三种状态的关系。 （2）能使用多重分支结构编写出机器人循迹的程序； 过程与方法： （1）通过网络学习平台，自主学习轨迹识别传感器的相关知识，完成课堂小测。再把程序设计思路通过组间进行交流，最后通过小组合作探究尝试编写机器人走轨迹的程序，从而使学生掌握编写机器人循迹程序的多种方法。 （2）采用任务驱动的方法，通过网络学习平台自主学习、小组协作，并在教师引导下，理解循迹机器人的算法和仿真方法。并通过教师和组长评分的方式，激发全体学生的学习积极性和主动性。 情感态度价值观： （1）通过自主学习轨迹识别传感器的知识以及编写循迹机器人的程序等课堂环节积极参与学习活动，善于动手和创新。 （2）通过小组合作学习，共同寻找循迹机器人的编程仿真方法，培养合作精神和团队精神。 （3）在组间交流活动中，用自己的编程思路积极与其它同学思想碰撞，并善于思考和分析，归纳总结，体验成功。 二、教材分析 1、本节的作用和地位 本课通过完成“机器人沿着轨迹走”任务，来学习一种新的数字传感器——轨迹识别传感器，它的两组红外发射、接收管让它成为了一种特殊而丰富的数字传感器，因此，学生需要掌握多分支即多重嵌套的程序设计方法，从而提高了自己的程序设计水平。 2、本节主要内容介绍 为了更好地理解轨迹变量四个值的含义，需要学生了解轨迹识别传感器的工作原理。此外，轨迹机器人的判断、决策，需要用到多重条件判断结构，让学生学会在仿真界面中完成循迹机器人的程序设计，从而掌握轨迹识别传感器的应用方法。关于循迹机器人的实物搭建以及轨迹识别传感器的硬件应用将在下一课时“寻宝机器人”进行学习。 3、重点难点分析 教学重点：循迹机器人的程序设计；轨迹识别传感器的几个变量值的含义。 教学难点：使用多重分支结构让机器人检测轨迹识别传感器的状态，明确左转，右转，直行。 三、教学建议 诺宝RC软件仿真平台、网络协作平台
六足机器人的运动分析及路径规划 机电工程3班诸焕城指导教师：李昌明副教授 摘要 本文针对六足步行机器人的机体设计、步态规划、运动学分析、足端轨迹规划中的空间插值方法及避障路径规划算法等理论和技术问题，开展了较为系统的研究工作。首先，对六足昆虫进行机械建模，确定选用椭圆形身体布局后，进一步对六足步行机器人在三角形步态下的爬行稳定性进行详细地分析；然后，求解机器人步行足运动学的正逆解问题，利用求解结果辅助规划机器人的足端轨迹。MATLAB的分析仿真发现，在六次多项式函数的足端轨迹曲线下，步行足具有较好的运动特性；最后，先简单介绍了人工势场和蚁群算法，再合理地对两种算法进行了有效地融合与改进，扬长避短，得到了一种更高效智能的路径轨迹规划算法。MATLAB的仿真实验结果证明了该算法的有效性。关键词：六足步行机器人；步态规划；轨迹规划；人工势场；蚁群算法 Abstract This thesis addresses body design, gait planning and kinematics analysis, polynomial interpolation method of foot trajectory planning, and obstacle path planning algorithm for hexapod walking robot. In order to solve these problems, a systematic study for the robots is presented. Firstly, the oval body configuration is chosen based on the structure and motion characteristic of insect, and then drive deeper into the stability of crawl locomotion under the tripod gait movement. Secondly, after solving forward and inverse kinematics of swinging leg, polynomial interpolation method is adopted to find a better curve of foot trajectory. MA TLAB is used to do this simulation. The solution shows that swinging leg possesses the excellent kinetic characteristic under the six-order polynominal function curve. Finally, a brief description of artificial potential field method(PFM) and ant colony algorithm(ACO) exposes the imperfection of them. A new algorithm is proposed by combining PFM with ACO effectively．Simulation results testify the validity of this method for robot path planning． Key words：Hexapod walking robot；Gait planning；Trajectory planning ；Artificial potential field；Ant colony algorithm 1 绪论 随着科学迅猛发展，人类探索研究范围逐渐扩展到一些人类无法到达或可能危及生命的特殊场合。寻求一条解决问题的可行途径已是科学技术发展和人类社会进步的迫在眉睫的任务。地形不规则或难以预测是这些环境的共同特点，从而使轮式机器人和履带式机器人的应用受到一定的限制。与轮式、履带式移动机器人相比，多足步行机器人面对复杂的非结构环境时适应性强和灵活性高，可以代替人类完成很多危险的作业，具有广泛的应用前景。近年来，得益于仿生科学的进步，仿生多足步行机器人如雨后春笋般快速地发展起来，成为当前各国科学家开发研究的重点课题之一。 2 仿生六足机器人机构建模