【正文】 。傳動方式與傳動件 同步齒形帶傳動：諧波傳動與諧波減速器元件：行星齒輪減速器與多級齒輪減速器：繩索繩輪傳動：滾珠絲杠傳動：直線導(dǎo)軌：傳感元件及原理光電編碼器—位置、速度傳感器：用于類機(jī)器人關(guān)節(jié)位置、速度控制。超聲波傳感器——測距傳感器：用于各種移動機(jī)器人、仿人仿生機(jī)器人。加速度傳感器：用于仿人仿生機(jī)器人。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。視覺傳感器：用于各種操作型機(jī)器人視覺、仿人仿生機(jī)器人視覺識別。人體感知傳感器：用于各種移動機(jī)器人、仿人仿生機(jī)器人。嗅覺傳感器：用于仿人機(jī)器人。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)的測控問題，往往需要多臺PC計算機(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題。因此，需要我們機(jī)械類的研究生也要掌握計算機(jī)通信的基礎(chǔ)知識、計算機(jī)通信系統(tǒng)的構(gòu)成等內(nèi)容。以達(dá)到能夠?qū)嶋H使用的目的。兩臺或多臺計算機(jī)通過導(dǎo)線或其它能夠從一臺計算機(jī)把信息傳到另一臺計算機(jī)的介質(zhì)（包括導(dǎo)線、無線）將計算機(jī)“連 黑龍江省2011專業(yè)技術(shù)人員繼續(xù)教育知識更新培訓(xùn)學(xué)習(xí)心得接”起來相互協(xié)同工作傳遞或接受信息。對于大多數(shù)項目而言，都存在一個標(biāo)準(zhǔn)接口來完成這樣的工作。大多數(shù)方面，PC機(jī)上的標(biāo)準(zhǔn)接口遵守RS232標(biāo)準(zhǔn)。遠(yuǎn)程通信工業(yè)協(xié)會(TIA)定義了信號功能、引腳位置和該接口的其他特點的文檔。國際電信聯(lián)盟(ITU)和CCITT(國際電話與電報顧問委員會)也發(fā)布了一個類似的標(biāo)準(zhǔn)。該接口的最初名字為RS232。并且一直沿用至今。RS232是設(shè)計來處理兩臺設(shè)備之間的通信，距離限定在50到100ft。當(dāng)你需要在一個更長的距離上或者比RS232更快的速度下進(jìn)行傳播的時候，RS485就是一個解決辦法。RS485網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點及要求：在集成化要求較高的情況下，可用較少的信號線完成對多個終端的信息傳輸。半雙工下，主控端只需3根信號線(A,B,GND)即可實現(xiàn)向其他終端的信息傳輸。組網(wǎng)成本低。傳輸線——雙絞線。即將A,B線做成雙絞線的形式。：500m1000m2000m因具體的RS232/485轉(zhuǎn)換器而異。 仿生機(jī)器人設(shè)計難度較大，初始設(shè)計時電機(jī)額定功率及輸出扭矩選擇具有一定的經(jīng)驗性和盲目性，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)扭矩不夠問題時需要重新修改，有可能導(dǎo)致巨大的浪費(fèi)、甚至失敗。為此，如果能夠在設(shè)計完成后進(jìn)行仿真實驗驗證設(shè)計的正確性和可行性，然后選擇電機(jī)、設(shè)計或購置傳動元件、伺服系統(tǒng)，再加工制作，則可保證設(shè)計的穩(wěn)妥性。為此，以我們在研究中所用到的仿真軟件及仿真實例向?qū)W生講述可用于機(jī)械系統(tǒng)動力分析與設(shè)計、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)動形態(tài)開始的。四足、六足動物（馬、烏龜、蜥蜴等）等在自然界的進(jìn)化過程中形成了天然合理的運(yùn)動規(guī)律（如不同的步態(tài)、能耗），其中包含著“機(jī)構(gòu)”、“力學(xué)”、“控制”等合理性。本節(jié)通過對生物運(yùn)動規(guī)律的分析，闡明其力學(xué)原理，進(jìn)而尋求生物運(yùn)動的控制機(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)動控制人類能在凸凹不平以及僅有幾個支撐點的支撐面上自如行走。人可以利用比精密陀螺儀(Gyro)、加速度計(Accelerometer)精度更高的三規(guī)半管、前庭器等姿勢角、加速度傳感器來進(jìn)行步行控制。而且，人類步行所消耗的能量是非常低的。因此，本節(jié)以次為出發(fā)點，參考人類和生物的機(jī)構(gòu)及步行控制方式講述雙足步行機(jī)器人開發(fā)基礎(chǔ)理論。四足步行步態(tài)、動態(tài)穩(wěn)定性。，如慢跑、快步走或行走。，行進(jìn)步伐的速度或方式。觀察我們生活的自然界周圍，你就會發(fā)現(xiàn)四足動物的步行方式有多樣性、各不相同。例如：馬慢走和奔跑時的情況相當(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。所以，我們還是著眼于步行速度較慢的動物。四足動物中步行速度最慢的要數(shù)烏龜。二、智能運(yùn)動控制基礎(chǔ)理論:Soft puting Computing(軟計算)導(dǎo)論 黑龍江省2011專業(yè)技術(shù)人員繼續(xù)教育知識更新培訓(xùn)學(xué)習(xí)心得軟計算技術(shù)是隨著計算機(jī)技術(shù)發(fā)展起來的一門學(xué)問。是實現(xiàn)仿生機(jī)器人“柔軟化”控制的重要途徑。所謂的Soft Computing 就是學(xué)習(xí)人類在思考、判斷方面的柔軟化信息處理方法，通過模擬并模型化，以活用于復(fù)雜、大規(guī)模的、變化著的問題和對象為目標(biāo)的信息處理方法。從字面上來理解，也可以說是對應(yīng)于當(dāng)今以0,1的數(shù)字邏輯為基礎(chǔ)的數(shù)字計算機(jī)即硬計算而言的。Soft Computing將目前已發(fā)展起來的概率理論(Probabilistic reasoning)、模糊理論(Fuzzy system theory)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論(Neural networks theory)、混沌理論(Chaos theory)、遺傳算法(Genetic Algorithm: GA)等理論單獨(dú)或聯(lián)合使用，來模擬人類信息處理的方法。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限多中介過渡。這似乎把一切都說成是含含糊糊的。但事實上，模糊邏輯通過這些漸變安排特定的數(shù)而排除了任何含糊性。另外，更重要的是它里面包含了精確的普通集，因而也就包含了精確條件下的集合元素——模糊中包含精確性。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。模糊集合是用隸屬函數(shù)表示的。對模糊集合運(yùn)算的定義：設(shè)A,B 為U 中的兩個模糊集合，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)算可通過它們的隸屬函數(shù)來定義。即通過兩個模糊集合的隸屬函數(shù)的運(yùn)算得到新的模糊集。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)計法，其思想是通過對足夠多人的調(diào)查統(tǒng)計，對要確定的模糊概念在討論的論域中進(jìn)行逐一寫出定量范圍，在進(jìn)行統(tǒng)計處理，以確定能被大多數(shù)人認(rèn)可的隸屬函數(shù)。這種方法工作量大，在科學(xué)研究中可以運(yùn)用，在實際應(yīng)用中一般很難采用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network——簡稱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。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是由四部分組成：即權(quán)值集、節(jié)點集、閾值集和輸出集組成的 小腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CMAC)基礎(chǔ)最初由 Albus 在1975年給出一個小腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CMAC)的簡易模型。此后，不斷研究被廣泛應(yīng)用。它可以視為一種具有模糊聯(lián)想記憶特性監(jiān)督式(有導(dǎo)師)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其特點是：操作速度很快，對于實時自適應(yīng)控制可得到穩(wěn)定性。其操作特點是“查表”，需要占用較大的存儲空間。(Reinforcement Learning)基礎(chǔ)知識強(qiáng)化學(xué)習(xí)的最大特點是完全不需要關(guān)于環(huán)境與機(jī)器人自身的先驗知識信息的學(xué)習(xí)方法。機(jī)器人一邊感知當(dāng)前環(huán)境的狀態(tài)，一邊行動。根據(jù)狀態(tài)和行動，環(huán)境遷移到新的狀態(tài)，相應(yīng)于新的狀態(tài)的“獎懲”報酬信息返還給機(jī)器人。機(jī)器人根據(jù)“報酬”信息決定下一個行動。強(qiáng)化學(xué)習(xí)對于為實現(xiàn)自律運(yùn)動的智能體來說是非常重要的。其意義在于很大程度上復(fù)雜問題求解的可能性將依賴于這種方法。三、階層型進(jìn)化算法與糊智能控制方法amp。EP的階層型進(jìn)化算法與動作生成方法階層型進(jìn)化算法由被稱為大范圍內(nèi)生成動作樣本的GA層和評價、生成中間層的EP層兩大模塊組成。兩層相互影響、共同進(jìn)化下去?？梢陨蛇m于各種環(huán) 黑龍江省2011專業(yè)技術(shù)人員繼續(xù)教育知識更新培訓(xùn)學(xué)習(xí)心得境的動作。作為模糊推理的結(jié)構(gòu)，可以把推理分為三個階段：(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)動控制方法與實例基本思想 —— 作為機(jī)器人通過學(xué)習(xí)獲得前饋動作的方法，用 Spline 函數(shù)表示控制輸入的時間波形，在動作行為的反復(fù)試行中通過評價函數(shù)讓輸入波形變化，進(jìn)行“探索性的學(xué)習(xí)”。為進(jìn)行高效地搜索，采用啟發(fā)式(heuristics)方法的算法，進(jìn)行逐次修正和高效搜索?；舅枷搿獑l(fā)式方法是像生物那樣不斷地通過重復(fù)試行錯誤的辦法得到經(jīng)驗，來獲得發(fā)現(xiàn)性的、良好的前饋動作的學(xué)習(xí)方法。目標(biāo)是生成時間函數(shù)的波形作為控制輸入。由通過幾個點的Spline函數(shù)表示連續(xù)的時間波形，再通過離散點可以操作連續(xù)函數(shù)的變化。然后，根據(jù)控制目的，為使預(yù)先決定的動作的評價函數(shù)變得更好不斷地進(jìn)行試行錯誤的學(xué)習(xí)。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。兩桿機(jī)器人移動動作的控制目標(biāo)是：機(jī)器人開始處于用兩端的手爪抓住二個樹枝狀態(tài)，放開后面的手爪使之接近可抓握的下一個樹枝。因此，考慮能量、距離、速度三個評價值，確定評價函數(shù)。(Feed Forward)動作的泛化基本思想 —— 由啟發(fā)式方法反復(fù)進(jìn)行試行錯誤實驗，對于給定條件，可以生成良好的動作?？墒?，如果樹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)行試行錯誤，以不斷適應(yīng)于環(huán)境的變化。因此，本節(jié)通過插補(bǔ)幾個控制條件下得到的經(jīng)驗值，論述在未經(jīng)歷條件下進(jìn)行控制的方法。然后，一邊用它們進(jìn)行反饋控制，一邊讓樹枝間距和高度都不相同時的條件下泛化經(jīng)驗。 機(jī)器人通常具有多自由度，其控制系統(tǒng)為多輸入多輸出系統(tǒng)。在控制系統(tǒng)設(shè)計上，把控制器分割到每個關(guān)節(jié)的結(jié)構(gòu)在設(shè)計上是有利的——因為可以通過組織與協(xié)調(diào)級對基本控制單元的協(xié)調(diào)和組織實現(xiàn)靈活的控制。上位層——為實現(xiàn)作為目標(biāo)的復(fù)雜運(yùn)動，根據(jù)機(jī)器人的狀態(tài)決定使用那些中間層的基本行為控制器(Behavior Controller)。同時使用兩個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)動器的目標(biāo)狀態(tài)，并決定它們之間的均衡問題。中間層——作為控制基本動作行為的基本行為控制器(Behavior Controller)有多個同時存在。每個對應(yīng)于所控制的驅(qū)動器，有輸出目標(biāo)狀態(tài)的子控制器。從這個子控制器輸出的目標(biāo)狀態(tài)被輸入到相應(yīng)的下一層的反饋控制器。子控制器有兩個控制器，一個是由設(shè)計者預(yù)先設(shè)計的初期控制器，另一個可以是由搜索方法獲得的Fuzzy Controller。該子控制器盡可能地把人所能獲得的知識取入到初期控制器，為了擬補(bǔ)人的知識不足所帶來的部分問題，采用搜索方法獲得知識被取入到模糊控制器。下位層——各反饋控制器與驅(qū)動器是一一對應(yīng)的關(guān)系，為了實現(xiàn)來自中間層 黑龍江省2011專業(yè)技術(shù)人員繼續(xù)教育知識更新培訓(xùn)學(xué)習(xí)心得 的目標(biāo)狀態(tài)對驅(qū)動器進(jìn)行反饋控制。五、多智能體及行為多機(jī)器人如果能夠組織、協(xié)調(diào)好相互之間的作業(yè)關(guān)系，則多機(jī)器人系統(tǒng)可以高效、可靠地完成單個機(jī)器人所無法完成的任務(wù)。? 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 ? 具有錯誤容忍性——如有某個機(jī)器人發(fā)生故障，暫時無法恢復(fù)，則由另一臺機(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) ? 從社會群體、生命體理解、看待多機(jī)器人系統(tǒng)的特點Maes定義的智能體——是“試圖在復(fù)雜的動態(tài)環(huán)境中實現(xiàn)一組目標(biāo)的計算機(jī)系統(tǒng)”。它能夠通過傳感器感知環(huán)境，并通過執(zhí)行器對環(huán)境起作用。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。特別地在物理環(huán)境中的智能體——是機(jī)器人。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)化或獎勵，也可以是智能體必須保持在某個生存區(qū)域內(nèi)的內(nèi)部需要或動機(jī)，等等。