仿人智能机器人教案（精选8篇）
篇1：仿人智能机器人教案
智能机器人
教学目标：
1.运用多媒体手段，激发学生学习机器人的兴趣。2.了解生活中机器人。
3.让学生体验教学机器人的实际应用。
教学重点：
体验教学机器人的实际应用
教学准备：
多媒体课件、相关教学资源。
教学时间：
1课时
教学过程：
一、导入：
同学们，喜欢像变形金刚那样的机器人吗?(喜欢)现在，老师想给你们播放一群可爱的机器人跳舞的画面。想看不?(想)看之前我有个要求请你们看完之后告诉我这场舞蹈有什么不同的地方吗? 机器人已经开发研制出智能型、清洁型等等，随着信息技术飞速的发展，一种可以替代人类工作的特殊机器在20世纪诞生了，它不但可以在恶劣的环境下完成特殊工作，还具有类似人的一些智能，它就是我们未来生活中最亲密的朋友——机器人。今天，我们就一起走进机器人世界，初步认识和了解一种适合中小学学生学习用的智能机器人，共同探索机器人世界的奥秘。板书：智能机器人
二、新课
看了刚才的录像，你想进一步的了解机器人吗? 好，出示图片“生活中的机器人”。
要想知道这些东西对于我们现在的人类来说不是什么难事了，因为我们有了神奇的网络.就让这神奇的网络为我们推开了一扇通往机器人国度的窗户。那么我们怎样在网上搜索你想知道的机器人的相关内容呢？能根据你以往的知识和日常生活中积累的微机的知识来给大家说说吗? 生：（点击“e”图标，进入百度搜索首页，在搜索栏输入机器人内容，然后再点击“百度搜索”就可以了。）
师：你说的很明白，愿意为大家演示一下吗？ 生演示。
师：同学们，你们看明白了吗？
师：你现在是不是有点迫不及待了？别急，走进自选超市，读读我们的单元要求吧。（指名读）
现在就让我们走进网络，走进网络中的机器人世界！学生搜索资料并保存。(学生活动)现在我们知道机器人是一种通过编写好的程序来控制的机器，它是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器。
你愿意把你搜集到的资料展示给大家看看吗？学生展示。(生边说教师边总结其中要有老师的鼓励行的语言,例如:你真了不起,能收集到这些看 ,你多厉害,真是现代的比尔.盖茨;你让我想竖起大拇指;真棒！!等等)。
师：看着同学们收集这么多的内容，老师也按耐不住自己的急迫心情，播放老师搜索的图片。播放机器人图片
师：这些机器人都是那么的可爱，今天我要把我们的机器人展现出来，让我们同学也来认识它，你们想看到它吗？ 出示课件
师：那么我们怎样才用我们的双手赋于它们人类的智慧呢！？ 出示课件 师：让我们看看这些小朋友是怎么把自己手中的小伙伴变成一个个能走、会看的机器人的吧！
三、拓展。
英国的莎士比亚曾经说过：“知识就是我们借以飞上天堂的羽翼。”聪明好学的同学们，看着这些你自己动手搜索来的机器人的有关资料,我想你们一定很高兴，那么，愿你们乘上网络这艘知识的快艇，在知识的广阔海洋尽情游弋!相信在不久的将来我们中国的比尔.盖茨一定会在你们中间产生的!
篇2：仿人智能机器人教案
书 名: 智能机器人 出版社：华南理工大学出版社 页码：193 页 出版日期：01月 ISBN：9787562327653 条形码：9787562327653 版本：第1版 装帧：平装 开本：16 正文语种：中文 定价: 21.00 元
内容简介
本书介绍了智能机器人的体系结构、数学模型、驱动机构、控制方法、传感技术、信息融合、轨迹规划、实际应用等内容，本书注重理论与实践相结合，内容翔实、深入浅出，可读性强，是一本学本性和实用性都很强的教材。 本书可作为计算机、自动化、机械、电子等专业高年级本科生和硕士研究生学习“智能机器人”课程的教材，也可作为在机械制造、化工生产、核电维修、军事战斗，医疗手术、科学考察、办公事务、家庭服务、教育娱乐等行业从事智能机器人研究和开发的科学工作者和工程技术人员及高等院校师生的参考书。
目录
第1章机器人概述 1.1机器人的定义 1.2机器人的发展历程 1.3智能机器人的关键技术习题 第2章空间投影与射影几何学 2.1透视变换与射影几何学 2.2齐次坐标 2.3用齐次坐标表现运动 2.4射影变换 2.5射影变换与图像的形成 2.6射影几何学与复比习题 第3章立体视觉与三维重构 3.1摄像机校正 3.2立体视觉 3.3从对象的移动来再现其外形 3.4立体视觉系统应用习题 第4章图像处理与机器视觉 4.1图像处理 4.2机器视觉理论基础 4.3机器视觉与视觉跟踪 4.4图像形态学处理习题 第5章主动视觉与目标跟踪 5.1主动视觉系统 5.2目标跟踪算法 5.3CAMShift跟踪算法 5.4结合颜色、特征点和运动预测的跟踪方法 5.5主动视觉系统控制 5.6主动视觉试验习题 第6章智能机器人自主导航 6.1智能机器人导航 6.2局部导航 6.3视觉导航技术 6.4智能机器人运动学 6.5导航系统设计习题 第7章智能机器人路径规划 7.1路径规划概述 7.2路径规划研究现状 7.3人工势场法 7.4栅格法 7.5路径规划的未来发展 7.6势场栅格法与动态路径规划 7.7局部导航方法习题 第8章智能机器人设计与实现 8.1智能机器人的特点 8.2PC机与智能机器人 8.3智能机器人的控制器 8.4智能机器人的软件体系习题 参考文献
篇3：仿人机器人关节驱动微型伺服系统
2000年,日本本田公司发布的仿人机器人ASIMO吸引了全世界的目光。过去10年里,得益于计算机、电气工程、材料工程、传感器科学等相关学科的发展,仿人机器人技术也有了长足的发展[1]。其中较为突出的有日本本田公司、美国麻省理工大学、俄亥俄州立大学、北京理工大学、哈尔滨工业大学等[2]。仿人机器人由控制系统、关节伺服系统、传感器系统、能源系统和本体结构5部分组成。关节伺服系统按驱动方式可以分为液压伺服、气动伺服、电机伺服、压电伺服等。这几种系统中,液压伺服抗污染能力差、调试维护困难、瞬间过载能力低;气动伺服非线性程度高、定位刚度小[3];电机伺服通常需要减速机构,使其体积增大;压电伺服一般不需要减速机构,易于实现微型化,但其驱动电路复杂,多用于微型机器人或仿人机器人的手指关节[4]。比较几种伺服系统的优缺点,电机伺服系统,尤其是旋转电机伺服系统由于技术成熟、可靠性高、刚度强、较易驱动,是目前仿人机器人关节伺服系统的首选。
在仿人机器人中,由于使用电池供电,供电电压低、功率/能量密度受限,且机器人的体积、重量均有严格的要求,所以仿人机器人关节中使用的电机伺服系统有其特殊的要求。例如低工作电压而且变化范围大、低损耗、高功率密度、重量轻、单一电源供电、高动态性能、高可靠性等等。本文围绕仿人机器人对关节驱动的要求特点,详细介绍目前广泛应用的关节电机伺服系统的组成、类别、性能特点等。在此基础上研制了一台国产微型伺服系统,通过与国外同类伺服系统的对比研究,结果表明所研制的微型系统满足仿人机器人关节驱动的性能要求,可取代进口产品。
2 关节驱动伺服系统的组成
电机伺服系统一般是由电动机、位置传感器、电流传感器、功率器件和控制器5部分组成的闭环系统,如图1所示。
2.1 电机
永磁无刷电动机无需励磁绕组和励磁电源,结构相对简单,具有很高的功率密度,非常适合仿人机器人这种对体积、重量十分敏感的场合。在伺服系统中应用的永磁无刷电动机分为无刷直流电动机(brushless DC motor,BLDCM)和永磁同步电动机(PMSM)两种。前者设计和生产费用低,但转动时不可避免有转矩脉动;后者正弦波驱动,理论上可完全消除转矩脉动,但需要更高精度的转子位置传感器和更复杂的控制器件[5,6]。
2.2 位置传感器
2.2.1 光电编码器
在位置伺服系统中,光电编码器常被采用作为位置传感器。它具有高精度、高分辨率、工作范围大、功耗低、非接触测量等优点,但由于光栅盘是精密的光学元件,其抗振性能差,轴向的振动极易使其破碎,烟雾、灰尘等杂质也会影响光路系统。光源、镜头、光栅盘和光电传感器组成的光路系统只能轴向排布,也令光电编码器的厚度难以缩小。
目前商品化的光电编码器中,体积较小的是SCANCON公司的增量式光电编码器,其分辨率为1 000线/r,尺寸为○/ 24mm×24mm。
2.2.2 磁编码器
磁编码器是近年发展起来的以一种新型电磁敏感元件为基础的检测装置。这种编码器使用具有交替变化磁场的永磁体盘代替光栅盘,使用巨磁电阻(GMR)等磁敏元件代替光电元件,把磁信号变为电信号。在工作中,磁编码器不易受尘埃和结露影响,抗振能力强,可靠性高,同时其结构简单紧凑,无需复杂的光源和光学元件,易于实现小型化。
但受充磁技术的制约,磁编码器的磁极数不可能提得很高,通过控制充磁,是磁场分布呈理想的正弦波,那么可通过波形细分技术进一步提高精度和分辨率[7]。目前商品化的磁编码器分辨率可达1000线/r。
2.3 功率器件
在中小功率的应用中,一般使用电力MOSFET或IGBT作为功率器件。电力MOSFET具有易驱动、开关速度快的优点,但其导通损耗和耐压能力之间存在矛盾,故一直局限于在低压场合使用。IGBT是一种复合型的功率器件,整合了MOSFET和BJT的优点,驱动端类似MOSFET的结构,通过电压控制,所需功率小,而开关端则与BJT相似,耐压水平高、电流大、导通损耗小。但其关断时间较长,因此开关损耗较大,而且其导通压降为固定值,与流过电流无关,在开关电压较高的时候才能体现出其低损耗的优点。
目前主流IGBT导通压降为1.5～2.5 V,而100 V耐压的MOSFET导通电阻一般在15～30 mΩ。仿人机器人电源电压一般在100 V以下,电流为数十A,因此,使用MOSFET作为功率器件可减少导通损耗。
2.4 控制器
在仿人机器人领域,为了满足体积和重量这2个关键指标,一般会带有为电机控制优化的硬件模块(如PWM调制、增量编码器计数)的DSP或MCU作为微控制器。有的微控制器甚至将坐标变换、空间矢量控制等算法也做成硬件模块。
现代仿人机器人一般通过网络总线实现对各个关节的控制,因此控制器DSP也会集成UART,CAN等通讯模块。
3 现有国内外微型伺服系统
国内仿人机器人领域使用较多的是Copley,Elmo,MAXON等国外公司的伺服产品。国内厂家和研究机构中,北京和利时有自主研发的低压小型伺服产品。本节将分别介绍上述产品的功能、性能以及特点。
3.1 美国Copley Controls伺服驱动器
该公司的Accelnet系列伺服驱动器采用Freescale公司DSP56F807 16位数字信号控制器为主控芯片,该控制器整合了DSP强大的处理能力和微控制器多样的功能,最高主频80 MHz,使用3.3V单电源供电,片上稳压器可为数字和模拟电路提供更低的功耗和噪声。该系列驱动器可用20～55 V单一直流电源供电,通过反激变换器产生多路独立稳压输出,采用了平面变压器,变压器绕组印制在电路板上,整个变压器体积仅为18mm×12mm×5mm。功率器件使用6个Fairchild公司SOP-8封装的分立MOSFET,焊在一块95mm×28mm的铝基电路板上,铝基板为外壳的一部分,热传导率高、散热性能好。
驱动器支持CANopen和DeviceNet两种CAN总线协议,一条总线上最多可挂接127台驱动器。配套的Copley Motion Explorer软件可进行组网、电机配置、参数自整定、运动程序下载和调试等操作,操作界面友好,可视化程度高。
3.2 以色列Elmo MotionControl伺服驱动器
该公司的Whistle系列伺服驱动器采用与Accelnet驱动器相同的主控芯片,通过进一步的精简和优化,大量使用BGA封装等微型贴片元器件,Whistle驱动器在更小的体积内实现了更高的持续功率输出。该驱动器没有使用反激变换器,而是采用多个Buck降压电路级联的形式来获得12 V,5 V,3.3 V电压输出。功率器件使用6个IR公司TO-252封装的MOSFET,更大的封装使其可提供100 V/42 A的持续输出能力,导通电阻为18 mΩ。散热方面没有采用铝基板技术,用导热粘合剂把铝制外壳粘到电路板MOSFET背面,通过电路板上的铜箔和铝制外壳散热。
这款驱动器在通讯功能和配套软件方面与Accelnet驱动器类似。
3.3 瑞士MAXON伺服电机
瑞士MAXON motor是一个面向全球提供高精密电机和驱动系统的产品的公司。其EC-powermax系列无刷电机采用无槽绕组和钕铁硼磁钢,具有极高功率密度,100W的型号尺寸为○/ 30mm×60mm,无齿槽效应,在低压下仍可获得高转速。
电机可与前面两种伺服驱动器构成伺服系统。
3.4 北京和利时伺服系统
该公司的蜂鸟系列伺服驱动器是一款低压直流供电的小体积、高性能全数字伺服驱动器。采用32位高速RISC专用芯片作为控制器,内嵌高级运动控制功能,通过通讯接口即可完成如多段点到点、直线插补、圆弧插补等功能,在100mm×75mm×25mm的体积内可持续输出360W功率。其配套的海豚系列低压无刷伺服电机,采用正弦波方式驱动,装有磁性绝对值编码器,外尺寸为○/ 57mm×132mm,功率为250W。
该系列伺服系统的功率密度、工作电压范围、定位精度等指标在国内现有产品中均处于领先地位,但仍然无法满足仿人机器人对功率密度的要求。
4 HIT-PEED Ⅱ微型伺服系统
哈尔滨工业大学电力电子与电力传动研究所研制的HIT-PEED Ⅱ伺服系统,其驱动器采用TI公司TMS320F2808 DSP作为控制器,该DSP专门为电机控制设计,具有ePWM,eQEP等硬件模块,主频最高可达100MHz,能够很好地满足坐标变换、矢量控制、位置伺服等复杂算法的需求。驱动器只需单一电源供电,工作电压范围宽(DC 15～75 V),支持CAN总线通讯,能实现BLDCM和PMSM的三闭环控制,适用性广。采用IR公司MOSFET作为功率器件,导通电阻只有18mΩ,最终驱动器效率可达90%。驱动器大量使用微型SMD元器件和先进的焊接工艺,令功率密度最大化。HIT-PEED Ⅱ伺服驱动器如图2所示。
伺服电机是采用高磁能积的稀土钕铁硼材料的永磁同步电动机,采用无槽(无铁芯)定子绕组。在高速电机中,这种结构可以减少涡流产生的铁损和阻力矩,提高电机效率[8](见图3)。电机配套使用自主研发的磁编码器,摆脱了对国外编码器产品的依赖,其分辨率可达12位。150W的电机含编码器尺寸为○/35mm×90mm,重495g,额定电压48V,额定转速9000r/min,额定转矩160mN·m。
自制GMR编码器组装图如图4所示,尺寸可至Ø32mm×10mm,分辨率为1000线/r,最高转速12000r/min。
5 微型伺服系统性能对比测试
5.1 额定工作点性能指标对比
3款微型伺服驱动器如图5所示。表1、表2列出了以上几种伺服驱动器和电机的具体性能指标。
以上数据表明以色列Elmo公司的Whistle型驱动器功率密度最高,自制的HIT-PEED Ⅱ型伺服驱动器的各项指标接近国外同类产品;伺服电机由于受国产谐波减速器机械性能的限制,其额定速度比MAXON电机低,较低的速度使其外径和体积难以进一步缩小。
5.2 定位精度与响应速度
关节伺服系统的定位精度直接影响对运动控制器指令执行的准确程度,关节处微小的偏差也能在肢体末端产生很大的偏移。另外,伺服系统是否能及时完成指令动作,也将影响到整个运动系统的可靠性与机器人动作的协调性。
为了测试这两项指标,本文利用伺服系统配套的上位机软件的监视功能进行测试。此方法相当于利用伺服系统电机轴端的1000线增量编码器作为传感器,在4倍频计数模式下,分辨率可达到1/4000圈。当肢体长度为0.3m时,关节1/4000圈的误差仅在末端产生约0.47mm的位置偏差,能满足测试的精度要求。测试数据经过整理后如图6所示。
从图6中可以看出,3种伺服系统都能在170 ms左右完成动作。其中HIT-PEED Ⅱ伺服系统的响应时间较短,但超调也较大;另外两种伺服系统的响应曲线相似。而放大后的曲线中可以看出,3种系统在250ms时,与位置误差均小于100脉冲数(即1%),其中Elmo驱动器+MAXON电机组成的系统误差最小,但是有一些振荡,另外两种伺服系统则逐步接近给指令位置。考虑到控制参数对响应造成的影响,以上3种伺服系统在合理调整参数后,都应能获得相似的定位速度和精度。
5.3 工作效率
仿人机器人的伺服系统是整机消耗电能最多的部分,伺服系统的工作效率一方面影响电池供电时机器人的续航时间,另一方面,低效率的伺服系统也会给整机带来散热方面的问题。
本文搭建了一套用于测试伺服系统整体工作效率的系统,系统通过可编程直流电源供电,其输出轴连接到磁滞式测功机上,整体工作效率为测功机测得的功率与直流电源输出的功率之比值。3种伺服系统在不同工作点的工作效率如表3所示。在80%额定负载时的温度变化如图7所示。
从表3和图7可以看出,伺服系统的功率损耗主要由伺服电机引起。电机由于受体积的约束,效率一般较低,且随速度的下降迅速下降。国产的HIT-PEED Ⅱ伺服系统在接近额定速度时,工作效率与国外伺服系统相同,但在转速降低时,效率下降得较快。因此,在实际应用中,应当尤其注意伺服电机的散热问题,采取合理、足够的散热措施。驱动器的功率损耗主要来自功率器件,但因为低压MOSFET的技术比较成熟,损耗较小,故驱动器的温升较低,且很快稳定。从图7还可以看到,采用铝基电路板的Copley驱动器工作温升要低,优于另外两种实用铝外壳散热的驱动器。
6 关节驱动微型伺服系统未来研究目标
仿人机器人关节驱动伺服系统选型时,在满足功率要求的前提下,体积和重量是最重要的因素。一些低压伺服产品,虽然有很好的性能指标,但其面向的是功能多而全的通用伺服市场。在仿人机器人领域中,无需追求全面的功能和过于灵活的可扩展性,在满足基本性能要求的情况下,首先满足机器人空间、重量方面的要求。
伺服系统的定位精度和响应速度关系到运动控制器的指令是否能被正确、及时的执行,这两个指标一方面与位置传感器精度有关,另一方面受电机驱动算法影响。一般来说,采用正弦波驱动的永磁同步电动机具有较好的定位精度,但同样体积、重量下,方波驱动的无刷直流电动机具有更大的功率,即更高的转矩,因而其响应速度也更快。选择方波驱动还是正弦波驱动需要根据应用场合的特点做出决定,所以微型驱动器需提供两种工作模式。
伺服系统的工作效率也是考察的重要指标,因为机器人携带电池的能量密度有限,在一个低效的系统中,过多的电能转以热能的形式消耗了,机器人必须携带更多的电池以维持相同的续航时间,同时,还会带来散热方面的问题。然而,目前国内外的微小型伺服电机效率一般不高,这就导致系统需要良好的散热措施。在与用户沟通时,也发现散热不良时,容易造成电机烧毁,因此,多数用户在选型时会留出比较大的余量。
由于动力来源的特殊性,一般来说,仿人机器人用伺服系统应有较宽的工作电压,并且只需要单一电源供电,使用电池供电的机器人供电电压从30 V到80 V不等,一般不具备多路电压输出能力。为了简化供电线路,用户希望伺服系统只需一对电源线即可工作,且在电池电压变化时系统不会失效。
一个完整的仿人机器人上会有数十个伺服关节,如果仍使用脉冲指令形式,整个系统的电气线路将十分复杂,可靠性、可维护性都极低。支持总线通讯的伺服系统通过分时复用的方法,只需一根通讯总线即可实现各个伺服关节与上位机之间双向的信息交换,最大程度地降低了电气线路引起的系统故障。
7 结论
本文所提出的HIT-PEED Ⅱ伺服系统在额定功率、功率密度、驱动方式、动态性能、工作效率以及通讯功能等都达到同类进口产品性能指标,可以取代进口产品。本文对关节驱动微型伺服系统的研究目标也做了详尽分析,为国产化高性能仿人机器人的开发选型工作提供一定的借鉴。
参考文献
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篇4：移动机器人仿人智能控制的研究
摘 要：机器人的研究涉及很多方面，例如传感器技术、人工智能技术、控制理论和计算机技术等，并且制造出的机器人需要具备高准确性和高灵活性的移动能力，才能更好地为人们服务。现代的机器人的设计中普遍会运用到仿人智能控制算法，其通过开闭环控制和定量与定性结合的控制方式来实现机器人移动更快、更准确的特性。虽然我国近年来在移动机器人的研究方面已经取得了一定的成果，但是还不够完善，仍然存在着许多需要解决的问题。
关键词：移动机器人；仿人技术；智能控制；思考研究
研究移动机器人，就需要解决其在移动过程中的定位、导航、控制和路径规划这一系列的问题。在这之中传感器的功能就被体现了出来，通过传感器可以让机器人实时把握环境信息，并在之后通过信息的整合，找到一条最合理的路径规划。所以移动机器人不仅可以被看作是一种自主式智能系统，也是一种高度智能化的自动化机器。移动机器人的仿人智能控制研究目前已成为了一项热门研究。
一、研究的目的和意义
实现移动机器人的全智能化可以说是现在我们每个人所期待的事情。而就而目前的技术和科技发展水平来看，距实现移动机器人的全智能化仍需要一段时间。但是随着现今科技发展水平的不断提高，移动机器人的研究已经逐渐进入到了一个新阶段。移动机器人的智能化、信息处理技术和适应性已经越来越强，而且我们已经开始追求更高层次的机器人的研究。当然，机器人的研究过程中仍旧有着一系列的问题，其会很容易受到环境因素的影响，也存在例如参数误差和未建模动态等问题。所以我们目前亟待解决机器人系统的不确定问题和自主的决策路径问题，使它们变成高度智能化的智能机器人。
然而，虽然我们目前在机器人的研究过程中取得了一系列的成就，但是也越来越受到来自符号处理的压力，符号处理工作做不好，机器人就会遇到在知识表示和信息处理方面的问题，这就要求我们研究出一套智能的算法使得机器人能够有组织的进行自主学习。算法在早期主要体现为符号主义、进化算法和模拟退火算法等，随着研究的发展，目前已经发展成为了结合多门学科、信息和技术的智能算法，并已经被普遍的应用。
智能算法目前被分为三大趋势：首先是改进经典算法并对其进行进一步的理论和实验研究；其次是通过开发新型的智能工具，在扩宽其应用领域的同时寻找到其理论基础，使得新型的智能工具能够在这个瞬息万变的社会中立稳脚跟。最后就是一种混合智能算法，是通过传统算法和智能算法的结合得到的。面对当今不断涌现新算法的现象，我们需要尽快的进行理论研究并开发新型的智能工具。
二、移动机器人的系统架构
（一）移动机器人硬件系统架构
移动机器人的硬件系统主要由路径识别系统模块、电源模块、直流电机驱动模块、无线通讯模块和测速模块这六大模块所组成。其中路径识别系统模块是移动机器人路径跟踪控制中至关重要的一部分，它可以控制移动机器人行走的速度，就像我们人类离不开眼睛一样，移动机器人也离不开路径识别系统模块。其主要是通过红外检测的方法来帮助机器人进行道路规划，红外接收管会通过区分不同程度的红外光来区分白天与黑夜，移动机器人的路径姿态和稳定性可以通过双排红外传感器来进一步确定。电源模块中每个模块需要的电压是不同的，例如单片机系统和传感器电路5V就够用，而舵机需要6V，针对这一特点，就需要利用开关电源调节器，它可以控制开关的导通和截止时间，从而不仅可以使工作中的热损失降低、提高了电源的利用率，还可以抗干扰、增强设备的稳定性。绝大多数的直流电机驱动都采用控制半导体功率器件工作在开关状态的开关驱动方式，再通过桥式驱动器可以实现多种输出控制、通讯功能和电平控制这些功能。无线通讯模块则主要负责的是移动机器人的行动状况的了解和反馈，及时的采集其在移动过程中的各种信息。而测速模块就是计算机器人的行驶速度，主要是通过检测红外收发对管在一定时间内输出高电平或者低电平的脉冲数来计算。
（二）移动机器人软件系统架构
移动机器人的软件系统主要经历初始化过程、数据采集和处理以及控制器设计这三种阶段。其中在初始化过程中，主要包括时钟初始化、PWM初始化、SCI串行口通信初始化、AD模块初始化和定时器模块这五部分。而采集的数据主要是两组AD转换之后的数据，但是这些数据很可能在传输的过程中受到外界环境的干扰而造成每个传感器的电压值显示不同，所以就需要我们对这些数据进行处理来排除偏离的数据使得数据能够一致。最后就可以进行控制器设计这一部分了，控制器在设计的时候要考虑到整理过后的数据，并且找到最适合移动机器人的速度和转角控制策略进而正确的控制机器人的自主移动。
三、 移动机器人在机械生产中的应用
（一）移动机器人在机械生产过程中的智能监控
在进行机械生产过程中，需要对各个环节的生产进行智能监督，例如炼油、轧钢、材料加工、核反应等，在其机械生产过程中经常会出现一系列的问题，影响了生产的正常运行，加强对机械生产过程的监控以确保机械性能的可靠性。为了提高机械性能的精度，以提高产品的稳定性和质量，以保证机械生产流程的顺利进行。例如轧钢机的神经控制、旋转水泥窑的模糊控制、分级智能材料处理、分布式材料加工系统、工业锅炉的递阶智能控制、智能pH值过程控制以及基于知识的核反器控制等，这样一来可以保证机械生产的整体效率。
（二）移动机器人在飞行器中的智能控制
移动机器人的智能控制在飞行过程得到了广泛的应用。大部分商用飞机都配备了可供选择的自动降落系统。基于神经网络的飞行器可以对紊流和其他非线性流进行有效的控制。此外，神经网络还可以对未识别线性或非线性关系进行有效的处理，而这些关系均是驾驶员能够运用的。在原则上移动机器人智能控制能够从一个大的变量集合转化为另一个变量集合，如从传感器参量转化到控制动作或操作模式的映射。上世纪80年代以来， 移动机器人智能控制在飞行器中得到了广泛的应用，大大提高了飞行器的安全性和运行效率。
参考文献：
[1] 陈情，薛方正.工业机器人的仿人智能控制[J].重庆理工大学学报：自然科学，2012，26（7）：42-49.
[2]李楠，陈韶飞，薛方正，等.用 IGA 优化的直流电机的仿人智能控制[J].计算机工程与应用，2011，47（14）：226-229.
篇5：智能机器人
智能机器人和普通的机器人不一样，它们是经过改进的。普通机器人不能思考问题，但是智能机器人可以，它们有“电子脑袋”。它们的声音和语调都很像人类，动作也十分迅速，不会像蜗牛一样慢。最好的优点是它擅长琴棋书画，家务工作样样精通。
它们不用电池充电损耗能源，干活的时候能自动充电。你只要有时间，随时随地都可以找它聊天，和它下棋、弹琴或者画画。工作忙时，它可以为你送甜品和饮料;不方便时，可以喂饭给你吃。在家里可以品尝到世界各地的美食，享受五星级酒店一样的良好服务。生病时，它可以为你服务，直到你满意为止。它坏掉时，你不用修理它，它会自动修理、涂漆，给你一个全新的面貌。
它虽然是机器人，但是和人类一样有礼貌。它进门前会有诚意地敲门，还会使用礼貌用语：“请”“您好”“有人吗”等等。
篇6：智能机器人作文
自从看过电影《澳门风云2》后，里面的智能机器人“傻强”就一直成为我渴望拥有的朋友。他穿着黑白相间的制服，说着幽默的四川方言，平日里能冲咖啡，煮饭，做家务，主人郁闷时还能成为他知心的朋友，说笑话逗主人开心;危机时刻立刻化身为无敌战士，英勇抗敌，保护主人的安全……这样全能又智能的机器人简直就是生活中的最佳拍档!
如果我长大学好了科学知识，也想自己动手发明一个理想中智能机器人。因为我长大了，我最爱的奶奶就老了，那时她也不用再亲自买菜做饭，只要每天给智能机器人发号指令，就能很快吃到美味可口的饭菜。爷爷一直身体不好，机器人还能自动各种理疗程序，每天在家给爷爷按摩，做好我们的家庭医生。妈妈最爱喝咖啡，那时我工作忙了，不能象现在这样周末给妈妈冲好咖啡送到跟前，但是我的智能机器人可以研究各式花样咖啡，为我亲爱的妈妈加油助力。当然，我的智能机器人还必须多才多艺。它能说多国外语，各地方言，我们可以谈天说地，说古论今。私底下还要和我有一样的兴趣爱好，比如我们可以一起探讨音乐，创作歌曲，我弹琴，它击鼓。阳光灿烂的日子，它陪我运动，当好我的助手和陪练。这样具有“个性才华”的机器人你喜欢吗?
如果大家都喜欢我的智能机器人，我还想把我的发明创造推广开来，制造更多的机器人卖给所有需要的人。然后我再用机器人给我带来的丰厚回报去修一个高规格的足球场，到时欢迎所有的运动爱好者一起来追逐我们的足球梦!最后悄悄地告诉你们，剩下的钱我还要去买把吉他，其实我除了相当发明家，足球运动员，我的内心还有一个音乐梦!让我们一起努力，争取早日实现我们的梦想吧!
篇7：智能机器人作文
这种机器人 可以用来战斗或是侦察等等，每种系都有不同的绝招，比如电系就有电击、十万伏特、打雷、雷电拳、雷针、亿万伏特……火系就有大字火、喷射火焰、火焰旋涡、火焰拳、火焰车、火……水系有水枪、水炮，浪击、泡沫、泡、双重水炮……草系有飞叶快刀、藤鞭，吸取、叶子飞刀、睡眠粉、寄生种子、阳光烈焰……
这些机器人做的很象真实的宠物，可以缩小进入一个叫精灵球的球里面休息。
这些机器人也有规律，比如说草刻水、石、电、打击……火刻鬼、飞、虫、草、电、冰……石刻电、火、飞、虫……水刻鬼、火、石、飞、虫……
这种机器人，大家可以那他们来对战，看谁培育的好，如果在战斗中输掉了，就可以去附近的精灵中心给机器人补充体力，由于这种机器人也是高智能生物，所以也有野生的，不过可以用精灵球收服。
篇8：仿人智能机器人教案
在人与机器人交互的发展进程中,表情之间的交流起到越来越重要的作用。面部表情与情感表达的关系十分密切,心理学家认为,情感表达=7%语言+38%声音+55%面部表情,面部表情是通过眼、眉、嘴和脸颊部肌肉变化来表现情绪状态[1]。人的基本表情可以分为7种:平静、生气、悲伤、高兴、恐惧、厌恶和惊讶。目前,国内外的一些研究机构在仿人机器人面部表情的实现方法上大多是采用驱动柔性体的皮肤,所以面部柔性模型的仿真分析对实际仿人机器人头部模型的设计起到至关重要的作用[2]。2008年,英国西英格兰大学和布里斯托尔大学联合所属布里斯托尔机器人学实验室研制了一款可以模仿人类面部表情和嘴唇活动的类人机器人“朱利斯(Jules)”,采用软性橡胶(Frubbe)皮肤,Jules能模仿十种常见表情,例如,高兴,悲伤,忧虑等[3]。2009年,美国汉森机器人公司研发的以爱因斯坦为原型的表情机器人“Albert Hubo”,使用了一种类似肉体的叫做“Frubber”的机器人皮肤材料,从而使机器人可以实现面部皱纹的细微变化[4]。2011年,西安超人高仿真机器人科技有限公司研制的仿真硅像机器人李咏2能展现出多种不同的表情。本文在研究基本表情特点及表情实现方法的基础上,对柔性体皮肤进行仿真分析,为以后机器人头部机构的设计提供了一定的指导作用。
1 面部表情的空间模型
人类面部表情的产生是由于人类内心情感的波动造成的,人类情感的变化在时间和空间上都是连续的,所以面部表情的变化也是连续的。为了提高仿人面部面部表情机器人的拟人程度,必须对面部表情的变化做一定的研究。面部表情的变化是人内心情感反映的一种表象,面部表情的分类有很多种不同的分法,目前最常见的分法就是把人的面部表情分成7类,即平静、生气、悲伤、高兴、恐惧、厌恶和惊讶,这几种面部表情都能从中性面部表情变化而来,而且它们之间也有着紧密的联系,如图1所示。
该模型具有如下的特点[5]:
整个空间被化为7个部分,六种基本表情围绕着平静表情展开,如图1(a)所示。
每种表情都有一个中心,中心电的附近是该表情的一个范围空间,在这个范围内的都属于这种表情,离这个中心点越近,表情的逼真度越高,如图1(b)所示。
两个基本表情中心点之间的距离表明表情之间的相似程度,当某个表情处于两个基本表情交集的范围内时,这种表情就是两个基本表情混合而成的,这两种表情之间的变化可以从经过这个表情的过渡,当两种基本表情没有交集时,说明这两种表情之间没有过渡的表情。
观察发现,在表情空间模型中,厌恶与高兴这两种基本表情之间没有交集,意味着从厌恶表情转化为高兴表情必须经过平静这种表情过渡。经过观察日本女性JAFFE的大量照片,分析面部表情的动作特征,如表1所示,发现感兴趣这种表情的面部器官动作特征可以作为厌恶和高兴之间的过渡表情,假设从一个故事情节入手,故事情节的好坏往往首先使人产生兴趣,然后才会有各种表情的产生。所以对该模型进行改进,将人类的基本表情分为8种,即感兴趣、生气、悲伤、高兴、恐惧、厌恶、惊讶和平静,改进后的表情空间模型如2图所示。
2 面部表情机器人的表情实现
人脸的表情变化是由位于面部肌肤下层的表情肌的变化产生的,收缩时带动皮肤运动,当各个表情肌协同工作时,就能使面部呈现不同的表情[6]。机器人面部表情的实现是通过控制面部表情特征点来实施的,特征点的分布是根据人表情肌运动的特点来设计的,图3是机器人面部表情特征点分布情况,有6对特征点分别分布于面部的两侧,中间有两个控制点,这些控制点对表情的实现与识别都起到至关重要的作用。如图所示,P1和P2位于眉毛的内侧,P3和P4位于眉毛的外侧,P5和P6位于眼睛的内侧,P7和P8位于眼睛的外侧,P9、P10位于上嘴唇的中间,P11和P12位于嘴巴的外侧,P13位于下嘴唇的中间。不同表情的实现实际上就是控制这些特征点的位置位移,位移的变化可以通过下面的公式来计算[7,8]:
x=(x1,x2)表示运动前点的坐标,y=(y1,y2)表示运动后点的坐标。
通过空间运动学知识,由舵机驱动仿人表情机器人面部的各个特征点,使之产生形变,形成特定的表情。
3 面部表情实现的模拟仿真
在建立面部弹性体模型的基础上,根据面部特征点的分布设计,运用有限元分析方法进行仿人面部器人柔性体模型下的面部表情仿真,并对各种不同条件下的仿真结果进行对比分析。
3.1 有限元软件Hyper Works介绍[9]
Altair Hyper Works是一个创新、开放的企业级CAE平台,它集成设计与分析所需各种工具,具有无比的性能以及高度的开放性、灵活性和友好的用户界面。Hyper Works包含丰富的产品模块,如Hyper Mesh、RADIOSS、Motion View、Hyper Graph、Hyper Form、Hyper View等。本文主要用到Hyper Mesh、RADIOSS、Hyper View三个模块。
Hyper Mesh:CAE前处理工具,可以快速建立高质量的CAE分析模型。
RADIOSS:快速、精确和稳健的有限元结构分析软件,能够进行多种线性和非线性分析。
Hyper View:目前全球图形驱动速度最快的CAE仿真和实验数据的后处理可视化环境之一。
3.2 面部表情实现的模拟仿真过程
第一步:运用三维建模软件Solidworks建立面部几何模型,如图4所示,并将文件导入Hyper Mesh。然后赋予模型类似于橡胶材料弹性力学参数。文中弹性体模型赋予弹性模量为7.84Mpa、柏松比为0.48、密度1200 kg/m3的材料属性,各向同性,使几何模型成为一个具有弹性材料力学特性的面部弹性体模型。考虑到材料不会发生大应变情况,在此可以将其合理简化为普通线弹性模型。
第二步:划分网格。划分网格是有限元分析中的至关重要的一步,网格划分的好坏直接影响有限元分析是否能够收敛及结果的正确与否。由于曲面的复杂性,所以采用以四边形为主的网格划分方式。通过分析日本女性JAFFE的表情,得知影响表情的主要器官为眉毛,眼脸和嘴巴。利用分区功能,对这些区域进行分区,然后再划分网格 ,如图5所示,在嘴巴和眉毛的位置,网格比较密集。
第三步:施加约束与载荷。根据面部解剖学理论和面部表情编码系统(FACS),在嘴巴和眉毛区域附近添加载荷,并相应地设定边界条件,如将面部皮肤与头骨的接合部位设为固支条件,使模型产生不同的相对变形量,以实现不同的面部表情、模拟不同表情时面部表情控制点的运动情况并分析面部仿真皮肤材料所受位移载荷情况,如图6所示。
3.3 控制参数对基本表情实现的影响
影响面部基本表情实现的因素有很多,如材料的性能,约束的位置,载荷的大小以及载荷的控制区域的大小等。本文主要以高兴这种基本表情作为研究对象,研究载荷的大小和载荷施加区域的大小对基本表情的影响。
3.3.1 载荷的大小对基本表情实现的影响
以高兴表情为例,在约束和载荷施加区域相同的情况下,改变施加载荷的大小,如表2所示,观察施加载荷的大小对基本表情实现的影响。如图7所示,高兴程度从左到右依次增强,施加02组载荷大小时,表情的逼真程度比较好。在模拟高兴表情时,对嘴角处控制点Y轴的驱动载荷要求最高,此处材料厚度应与其他处有明显区别,当高兴的程度不大时,眼睑处和眉毛处的载荷可以忽略,进行简化。由此可见,对表情控制点施加位移载荷的大小对表情的强弱程度起到非常重要的作用。
由图8可以发现,01组载荷的仿真结果中,最大应力出现在嘴角部位,是嘴角处表情控制点向上拉伸所致,越靠近嘴角处受到的力越大,该处也越容易产生疲劳破坏。
对比03组载荷的仿真结果应力云图,如图9所示,表情的逼真程度有所提高,但随着载荷的增大,可以发现鼻子下面的受力区域面积增大,说明载荷大小的改变会引起面部其他部位的受力发生变化,过渡增加嘴角处载荷的大小,可能引起鼻子下方区域的破坏。
3.3.2 载荷施加区域大小对基本表情实现的影响
改变嘴角处载荷施加区域的大小来观察其对表情的影响。以02组载荷大小和施加区域为标准,适当增加嘴角处载荷施加区域的面积,这里以原来嘴角载荷区域的1.5倍和2倍为例,得到其面部仿真图和应力云图。如图10所示,通过观察可以发现,在1.5倍这个范围内,仿真模拟结果并没有很明显的改变,但在2倍的控制区域时,面部表情形状开始发生扭曲,有一定的失真。
图10 施加载荷区域为原来1.5倍、2倍的情况时的仿真表情图
图11是控制区域为原来1.5倍和2倍两种情况下面部模型的应力云图,可以发现在几处表情控制区域材料所受应力伴随控制区域尺寸的增大而增加,和实际情况相符合。
图11 施加载荷区域为1.5倍、2倍时应力云图
3.3.3 面部表情仿真结果
通过在特征点区域施加不同的载荷,对8种基本表情(平静、生气、悲伤、高兴、恐惧、厌恶、惊讶、感兴趣)的反复试验,得到实现8种基本面部表情的最佳位移载荷,如表3所示,利用RADIOSS对模型进行求解,在Hyper View中查看仿真结果,得出与最佳载荷匹配的8种基本表情的仿真图,如图12所示。
4 结束语
通过对日本女性JAFFE面部表情特征的观察与分析,在传统的基本表情分类的基础上,增加了感兴趣这种表情,将基本表情分为8种(平静、生气、悲伤、高兴、恐惧、厌恶、惊讶、感兴趣)。在Solid Works环境下完成了面部三维模型建立,用Hyper Works有限元软件进行分析,通过反复试验,得出8种基本面部表情仿真图以及在弹性皮肤材料下基本表情的最佳载荷驱动大小,为机器人样机面部表情实验控制提供了一定的依据。
参考文献
[1]王志良.人工情感[M].北京:北京工业出版社,2009.178-273.
[2]MENG Qingmei,WU Weiguo,WANG Yu.Actions Simulation of Humanoid Head Robot with Mixed Models of Head Mechanism and Face Elastomer[J].System simulation journal,2005,17:1466-1483.
[3]Delaunay F,de Greeff J,Belpaeme T.Towards retroprojected robot faces:An alternative to mechatronic and android faces[A].The 18th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive Communication[C].Toyama,Japan,2009:306-311.
[4]Ho J,Hanson O D,Kim W S,Park I W.Design of android type humanoid robot albert HUBO[A].IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems[C].Beijing,China,2006:1428-1433.
[5]Weifeng Liu,Jili Lu,Zengfu Wang and so on.An Expression Space Model for Facial Expression Analysis[A].Congress on Image and Signal Processing[C].2008:680-684.
[6]Zhang yu,Yang kuo,Deng xueying,Research and Realization of Facial Expression Robot[J].IEEE Symp.Materials Science and Information Technology.2011:7413-7419.
[7]Yuta Kihara,Guifang Duan,Takeshi Nishida and so on.Dynamic Facial Expression Database for Quantitative Analysis of Facial Paralysis[A].Computer Sciences and Convergence Information Technology(ICCIT),2011 6th International Conference[C].2011:949-952.
[8]Zhang yu,Yang kuo,Deng xueying,Research and Realization of Facial Expression Robot[J].Proc.IEEE Symp.Materials Science and Information Technology.IEEE Press,Sep 2011,pp.7413-7419.