【正文】 參數(shù)識(shí)別、末端操作器操作軌跡規(guī)劃、各種控制方法與技術(shù)等內(nèi)容進(jìn)一步掌握。機(jī)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)變換←→關(guān)節(jié)空間與作業(yè)空間變換的映射關(guān)系——機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)變換問(wèn)題完全轉(zhuǎn)化為輸入矢量、運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)換函數(shù)與輸出三者之間的數(shù)學(xué)問(wèn)題，則包括冗余度在內(nèi)的機(jī)器人機(jī)構(gòu)正、逆運(yùn)動(dòng)學(xué)問(wèn)題完全可以用空間映射關(guān)系和關(guān)系式表達(dá)出來(lái)。動(dòng)力學(xué)逆問(wèn)題 ——即給定需要的廣義坐標(biāo)和它的前兩階時(shí)間導(dǎo)數(shù)，求廣義力和力矩。即為某機(jī)器人被給定運(yùn)動(dòng)時(shí)，求解實(shí)現(xiàn)該運(yùn)動(dòng)所需要的驅(qū)動(dòng)力矩的問(wèn)題。此外，要求采樣時(shí)間盡可能短以接近連續(xù)性系統(tǒng)。從而給機(jī)械本體和系統(tǒng)的集成化設(shè)計(jì)帶來(lái)難度；4)機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)復(fù)雜，必須考慮整體剛度、強(qiáng)度問(wèn)題，而且必須綜合解決搭載設(shè)備、元件所需空間與形體要求相悖、布線以及維護(hù)等問(wèn)題。集成化的機(jī)器人總重比非集成化的要高，相當(dāng)于增加了關(guān)節(jié)傳動(dòng)元件的負(fù)載，關(guān)節(jié)剛度和運(yùn)動(dòng)精度降低將產(chǎn)生附加動(dòng)載荷，從而降低了有效驅(qū)動(dòng)能力。力傳感器：用于各種操作型機(jī)器人力控制、仿人仿生機(jī)器人力反饋控制。作為多自由度機(jī)器人系統(tǒng)、多機(jī)器人系統(tǒng)、機(jī)械系統(tǒng)的測(cè)控問(wèn)題，往往需要多臺(tái)PC計(jì)算機(jī)或微處理器之間協(xié)調(diào)工作，不可避免地涉及到通信問(wèn)題。對(duì)于大多數(shù)項(xiàng)目而言，都存在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)接口來(lái)完成這樣的工作。該接口的最初名字為RS232。RS485網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)及要求：在集成化要求較高的情況下，可用較少的信號(hào)線完成對(duì)多個(gè)終端的信息傳輸。即將A,B線做成雙絞線的形式。為此，以我們?cè)谘芯恐兴玫降姆抡孳浖胺抡鎸?shí)例向?qū)W生講述可用于機(jī)械系統(tǒng)動(dòng)力分析與設(shè)計(jì)、控制仿真的大型集成化軟件、力學(xué)與控制仿生機(jī)器人的研究首先是從模仿生物運(yùn)動(dòng)形態(tài)開(kāi)始的。而且，人類步行所消耗的能量是非常低的。行進(jìn)步伐的速度或方式。四足動(dòng)物中步行速度最慢的要數(shù)烏龜。從字面上來(lái)理解，也可以說(shuō)是對(duì)應(yīng)于當(dāng)今以0,1的數(shù)字邏輯為基礎(chǔ)的數(shù)字計(jì)算機(jī)即硬計(jì)算而言的。但事實(shí)上，模糊邏輯通過(guò)這些漸變安排特定的數(shù)而排除了任何含糊性。對(duì)模糊集合運(yùn)算的定義：設(shè)A,B 為U 中的兩個(gè)模糊集合，隸屬函數(shù)分別為μA,μB，則模糊集合理論中的交、并、補(bǔ)等運(yùn)算可通過(guò)它們的隸屬函數(shù)來(lái)定義。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network——簡(jiǎn)稱NN)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是由基本的處理單元和各單元間相互連接方式?jīng)Q定的。其特點(diǎn)是：操作速度很快，對(duì)于實(shí)時(shí)自適應(yīng)控制可得到穩(wěn)定性。根據(jù)狀態(tài)和行動(dòng)，環(huán)境遷移到新的狀態(tài)，相應(yīng)于新的狀態(tài)的“獎(jiǎng)懲”報(bào)酬信息返還給機(jī)器人。三、階層型進(jìn)化算法與糊智能控制方法amp。作為模糊推理的結(jié)構(gòu)，可以把推理分為三個(gè)階段：(1)求相應(yīng)于各給定輸入的各規(guī)則前件部分的適合度(Fuzzyification)(2)由適合度求各規(guī)則的推理結(jié)果，求最終的推理結(jié)果(Fuzzy Inference)(3)由推理結(jié)果，求確定值(Defuzzification)四、基于CMAC和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能運(yùn)動(dòng)控制方法與實(shí)例基本思想 —— 作為機(jī)器人通過(guò)學(xué)習(xí)獲得前饋動(dòng)作的方法，用 Spline 函數(shù)表示控制輸入的時(shí)間波形，在動(dòng)作行為的反復(fù)試行中通過(guò)評(píng)價(jià)函數(shù)讓輸入波形變化，進(jìn)行“探索性的學(xué)習(xí)”。由通過(guò)幾個(gè)點(diǎn)的Spline函數(shù)表示連續(xù)的時(shí)間波形，再通過(guò)離散點(diǎn)可以操作連續(xù)函數(shù)的變化。因此，考慮能量、距離、速度三個(gè)評(píng)價(jià)值，確定評(píng)價(jià)函數(shù)。然后，一邊用它們進(jìn)行反饋控制，一邊讓樹(shù)枝間距和高度都不相同時(shí)的條件下泛化經(jīng)驗(yàn)。同時(shí)使用兩個(gè)以上的基本行為控制器的情況下，將它們的目標(biāo)狀態(tài)的線性和作為其驅(qū)動(dòng)器的目標(biāo)狀態(tài)，并決定它們之間的均衡問(wèn)題。子控制器有兩個(gè)控制器，一個(gè)是由設(shè)計(jì)者預(yù)先設(shè)計(jì)的初期控制器，另一個(gè)可以是由搜索方法獲得的Fuzzy Controller。? 其應(yīng)用可以面向更廣泛的任務(wù)領(lǐng)域? 高效率地完成作業(yè)——多機(jī)協(xié)同作業(yè)的并行性? 其系統(tǒng)中含有各種機(jī)器人，充分發(fā)揮系統(tǒng)各方面的性能 ? 具有錯(cuò)誤容忍性——如有某個(gè)機(jī)器人發(fā)生故障，暫時(shí)無(wú)法恢復(fù)，則由另一臺(tái)機(jī)器人替代它繼續(xù)工作? 魯棒性? 較低的成本? 分布式的感知和作用——由各機(jī)器人獲得各方面的信息并作出響應(yīng) ? 從社會(huì)群體、生命體理解、看待多機(jī)器人系統(tǒng)的特點(diǎn)Maes定義的智能體——是“試圖在復(fù)雜的動(dòng)態(tài)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)一組目標(biāo)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)”。Maes提出——智能體的目標(biāo)可以有很多不同的表現(xiàn)形式：它們可以是智能體嘗試去達(dá)到的終極目標(biāo)或特殊狀態(tài)，可以是智能體試圖最大化的選擇性強(qiáng)化或獎(jiǎng)勵(lì)，也可以是智能體必須保持在某個(gè)生存區(qū)域內(nèi)的內(nèi)部需要或動(dòng)機(jī)，等等。依靠智能體所駐留環(huán)境的類型，智能體能夠有許多不同的形式。下位層——各反饋控制器與驅(qū)動(dòng)器是一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，為了實(shí)現(xiàn)來(lái)自中間層 黑龍江省2011專業(yè)技術(shù)人員繼續(xù)教育知識(shí)更新培訓(xùn)學(xué)習(xí)心得 的目標(biāo)狀態(tài)對(duì)驅(qū)動(dòng)器進(jìn)行反饋控制。每個(gè)對(duì)應(yīng)于所控制的驅(qū)動(dòng)器，有輸出目標(biāo)狀態(tài)的子控制器。在控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)上，把控制器分割到每個(gè)關(guān)節(jié)的結(jié)構(gòu)在設(shè)計(jì)上是有利的——因?yàn)榭梢酝ㄟ^(guò)組織與協(xié)調(diào)級(jí)對(duì)基本控制單元的協(xié)調(diào)和組織實(shí)現(xiàn)靈活的控制?？墒?，如果樹(shù)枝間距等控制條件發(fā)生變化情況下，用以前的條件得到的前饋動(dòng)作在新的條件下已經(jīng)不適合了，所以必須再次進(jìn)行試行錯(cuò)誤，以不斷適應(yīng)于環(huán)境的變化。為此需要給出逐次搜索的修正算法和概率性搜索的修正算法?；舅枷搿獑l(fā)式方法是像生物那樣不斷地通過(guò)重復(fù)試行錯(cuò)誤的辦法得到經(jīng)驗(yàn)，來(lái)獲得發(fā)現(xiàn)性的、良好的前饋動(dòng)作的學(xué)習(xí)方法。兩層相互影響、共同進(jìn)化下去。強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)于為實(shí)現(xiàn)自律運(yùn)動(dòng)的智能體來(lái)說(shuō)是非常重要的。(Reinforcement Learning)基礎(chǔ)知識(shí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的最大特點(diǎn)是完全不需要關(guān)于環(huán)境與機(jī)器人自身的先驗(yàn)知識(shí)信息的學(xué)習(xí)方法。此后，不斷研究被廣泛應(yīng)用。一種易于為廣大科技工作者理解和接受的確定隸屬函數(shù)的方法是模糊統(tǒng)計(jì)法，其思想是通過(guò)對(duì)足夠多人的調(diào)查統(tǒng)計(jì)，對(duì)要確定的模糊概念在討論的論域中進(jìn)行逐一寫(xiě)出定量范圍，在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，以確定能被大多數(shù)人認(rèn)可的隸屬函數(shù)。模糊集合的一般定義: 設(shè)U為一可能是離散或者連續(xù)的集合，用{u}表示，U被稱為論域，u表示論域U的元素。模糊邏輯認(rèn)為事物分類并不完全是黑白分明、界限確定的，而是在兩者之間有無(wú)限多中介過(guò)渡。是實(shí)現(xiàn)仿生機(jī)器人“柔軟化”控制的重要途徑。例如：馬慢走和奔跑時(shí)的情況相當(dāng)不同；現(xiàn)代技術(shù)制作的機(jī)器人還遠(yuǎn)達(dá)不到像馬那樣的速度。四足步行步態(tài)、動(dòng)態(tài)穩(wěn)定性。本節(jié)通過(guò)對(duì)生物運(yùn)動(dòng)規(guī)律的分析，闡明其力學(xué)原理，進(jìn)而尋求生物運(yùn)動(dòng)的控制機(jī)制，為學(xué)生研究仿生機(jī)器人奠定理論基礎(chǔ)雙足步行的機(jī)構(gòu)、力學(xué)與運(yùn)動(dòng)控制人類能在凸凹不平以及僅有幾個(gè)支撐點(diǎn)的支撐面上自如行走。 仿生機(jī)器人設(shè)計(jì)難度較大，初始設(shè)計(jì)時(shí)電機(jī)額定功率及輸出扭矩選擇具有一定的經(jīng)驗(yàn)性和盲目性，很難保證百分之百的成功，一旦在加工出樣機(jī)后發(fā)現(xiàn)扭矩不夠問(wèn)題時(shí)需要重新修改，有可能導(dǎo)致巨大的浪費(fèi)、甚至失敗。組網(wǎng)成本低。RS232是設(shè)計(jì)來(lái)處理兩臺(tái)設(shè)備之間的通信，距離限定在50到100ft。遠(yuǎn)程通信工業(yè)協(xié)會(huì)(TIA)定義了信號(hào)功能、引腳位置和該接口的其他特點(diǎn)的文檔。以達(dá)到能夠?qū)嶋H使用的目的。人體感知傳感器：用于各種移動(dòng)機(jī)器人、仿人仿生機(jī)器人。超聲波傳感器——測(cè)距傳感器：用于各種移動(dòng)機(jī)器人、仿人仿生機(jī)器人。要綜合考慮能源消耗、帶載能力、驅(qū)動(dòng)與控制元件體積等因素；2)能源供給— 電池、泵等。 全自立仿生型機(jī)器人系統(tǒng)特點(diǎn)及設(shè)計(jì)要求：1)重量/體積比要小—追求與生物相當(dāng)?shù)男阅苣繕?biāo)。其計(jì)算誤差越小越好的機(jī)器人將通過(guò)前饋或者反饋來(lái)接近理想的線性控制器。基底參數(shù) —— 設(shè)幾何參數(shù)已知，則把為確定給定機(jī)器人操作臂的運(yùn)動(dòng)方式所需要的而且是足夠的參數(shù)的集合定義為基底參數(shù)。矢量分析 等等其中：用上述各方法，6自由度以內(nèi)的串聯(lián)桿件機(jī)構(gòu)都能得到解析解。將各關(guān)節(jié)（運(yùn)動(dòng)副）的運(yùn)動(dòng)量用變量表示，然后，將這些變量集合起來(lái)用矢量表示，則這些變量構(gòu)成了關(guān)節(jié)空間。通過(guò)繼續(xù)教育學(xué)習(xí)之路，改變自己樹(shù)立終身學(xué)習(xí)的觀念，抓緊分分秒秒學(xué)習(xí)來(lái)充實(shí)自己，提升自身修養(yǎng)，豐富知識(shí)結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)理論底蘊(yùn)，為職業(yè)教育而奮斗終身。創(chuàng)造性思維作為一種思維創(chuàng)新活動(dòng)，必然要以知識(shí)的占有作為前提條件。優(yōu)秀的創(chuàng)新成果都是飽含科技含量的，沒(méi)有堅(jiān)實(shí)的知識(shí)積累和深厚的知識(shí)底蘊(yùn)，是不可能孕育出優(yōu)良發(fā)明的。要注意總結(jié)前人的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，前人的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)是我們創(chuàng)新工作的基礎(chǔ)，通過(guò)借鑒前人的工作，我們可以站在巨人的肩膀上看待問(wèn)題、考慮問(wèn)題和解決問(wèn)題。有人說(shuō)：“教師的一生不一定要干成什么驚天動(dòng)地的偉業(yè)，但她應(yīng)當(dāng)如百合，展開(kāi)是一朵花，凝聚成一枚果。同時(shí)是擁有幸福感的老師，是產(chǎn)生快樂(lè)的老師，也會(huì)將這種快樂(lè)，這種幸福帶給臺(tái)下的孩子們。提升的方法，就是要有“友”，有“朋”，通過(guò)同“友”“朋”的講談、研討和論辯，互相啟發(fā)，互相促進(jìn)，思維的火花在碰撞中迸發(fā)，就好比一棵樹(shù)，日日汲取陽(yáng)光和雨露，逐漸枝繁葉茂，高聳云天。他說(shuō)：“一個(gè)沒(méi)有系統(tǒng)接受人類歷史上教育思想財(cái)富的人，他不可能有遠(yuǎn)大的教育理想。人而無(wú)恒，終身一事無(wú)成。通過(guò)這樣的網(wǎng)上學(xué)習(xí)和創(chuàng)新，鞏固自己所學(xué)的教學(xué)教育理論知識(shí)，提高在教學(xué)中解決問(wèn)題的能力。每個(gè)學(xué)生都是積極要求上進(jìn)的，都會(huì)有閃光點(diǎn)。培養(yǎng)科學(xué)的學(xué)習(xí)習(xí)慣和思考習(xí)慣，這要求我們，要摒棄社會(huì)中的不良風(fēng)氣迷惑，切實(shí)發(fā)現(xiàn)自己的真正興趣，并把自己的興趣推而廣之，堅(jiān)持不懈地沉醉在發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和解決問(wèn)題的思考當(dāng)中；另外，要善于用逆向思維考慮問(wèn)題的癥結(jié)，不斷地培養(yǎng)自己的直覺(jué)，并把思維的靈感火花及時(shí)保存，成為研究的新發(fā)現(xiàn)；科學(xué)的態(tài)度也很重要，這需要我們?cè)谒伎紗?wèn)題的時(shí)候要聚精會(huì)神，真正深入到一個(gè)問(wèn)題的每個(gè)層次中，否則效率的下調(diào)只會(huì)使瞬間的靈感頃刻溜走?，F(xiàn)在提倡教師進(jìn)行“教育敘事研究”，講自己的教育故事，也就是這個(gè)道理。讀書(shū)滋養(yǎng)“底氣”，思考帶來(lái)“靈氣”，寫(xiě)作造就“名氣”。優(yōu)秀的教師不僅是教人知識(shí)，而是教人思考，因此，教師自己首先要養(yǎng)成思考的習(xí)慣。以下幾方面是本人參加繼續(xù)教育學(xué)習(xí)的心得：一、