像人类一样思考学习的机器人

韩国科学家近日宣布,该国已成功研制出能像人类一样思考和学习的机器人。这个机器人身高150厘米,体重67公斤,看起来就像一个身穿蓝灰两色宇航服的少年。它是世界上第一个通过无线网络系统控制的类人机器人。通过不断“充电”学习跟其他类人机器人不同的是,这个新型机器人可以通过不断“充电”学习变得更加聪明。以往的类人机器人都是由内置的控制器控制,而这个机器人则通过高速无线通讯网络跟一台外置电脑相连接,可以跟服务器交换信息,对实际环境快速做出反应。而且,通过跟外置服务器的不断“学习交流”还可以很轻易地扩展自己的能力。眼睛…     

世界上最聪明的机器人

韩国科学家近日宣布,该国已成功研制出世界上最聪明的机器人,它像人类一样能够思考和学习。这个机器人身高150厘米,体重67公斤,看起来就像一个身穿蓝灰两色宇航服的少年。它是世界上第一个通过无线网络系统控制的类人机器人。通过不断“充电”学习跟其他类人机器人不同的是,这个新型机器人可以通过不断“充电”学习变得更加聪明。以往的类人机器人都是由内置的控制器控制,而这个机器人则通过高速无线通讯网络跟一台外置电脑相接,可以跟服务器交换信息,对实际环境快速作出反应。而且,通过跟外置服务器的不断“学习交流”,还可以很轻易地扩展…     

基于NAO机器人各类编程方式分析

机器人是目前新兴研究的热点之一,而类人型机器人又是服务机器人中重要的组成部分,其重要性不言而喻。NAO机器人作为类人型机器人中较为成熟的一款产品,是一个非常优秀的类人型机器人的开发平台。针对在开发的过程中,NAO机器人出现的编译环境多样,对于初学者不宜选择等问题,本文以人脸识别为例,设计实验,通过分析对比官方开发的较为直观的可视化编译环境,以及发挥空间更大的Python语言编译这两者之间的区别,对初学者和后续开发的需求和使用体验做出了分析。     

我第一个类人型机器人问世

我国第一台具有人类外观特征、可以模拟人类行走与基本操作功能的类人型机器人——“先 行者”，今天在国防科技大学首次亮相。有关专家称，类人型机器人的问世，标志着我国机 器人技术已跻身国际先进行例。 　　这台类人型机器人，高1.4米，重20公斤，具有同人一样的身躯、脖子、头部、眼睛、双臂 与两足，并具备一定的语言功能。与该校1990年研制成功的两足步行机器人相比，其行走频 率从过去的6秒1步，到每秒两步；从只能平地静态步行，到能快速自如地动态步行；从只能 在已知环境步行，到可在小偏差、不确定环境行走，实现了多项关键技术突破。 　　1997年，日本本田公司率先研制出第一台类人型步行机器人样机。今年11月，日本科学技术 振兴事业宣布，已开发成功可模仿1岁婴儿行走的机器人“皮诺”。它全身有26个关节，脚 心装有一个传感器，可测量重心；眼睛可分辨红、蓝、黄等颜色，可自测距离；能挥手，并 能蹒跚行走。但因为“皮诺”是一个婴孩形象，所以它不是一个强壮无比的机器，而是一个 发育中的婴孩，不得不靠人的帮助才能活动。     

基于单片机的智能类人机器人设计

该设计以AT89C51单片机为控制核心。将机器人的机身关节用舵机代替,运用新型的PVC构架相连接。该设计分别从硬件和软件部分对机器人的控制系统进行分析,机器人的硬件部分包括存储模块、舵机的驱动控制模块和防碰撞模块等。软件部分采用分时复用法,运用PWM信号驱动器,对电路进行有机控制,进而完成对类人机器人系统的整体设计,最终制作出符合要求的类人机器人。经实验验证,该系统达到预期的目标。     

机器人可以学人走路了

最近,美国《科学》杂志公布了一些学习人类行走的机器人的照片,它们分别是美国麻省理工学院研制的“学步者”机器人、康奈尔大学研制的“康奈尔”机器人和荷兰代尔夫特技术大学研制的“丹尼斯”机器人。这些机器人可惟妙惟肖地模仿人类的行走方式。有关专家认为,这是自19世纪以来机器人行走研究领域的重大技术突破。走路可伸缩小腿在机器人研究领域,科学家的最终梦想是设计出类人机器人——它不但有人一样能自主思维的大脑,而且要像人一样行动自如,而不是看上去动作硬邦邦的。人与传统机器人的一个明显不同之处就是人的身体部位能伸缩。现在…     

走向新世纪的机器人“先行者”

世纪之行“先行者”2000年11月29曰,我国独立研制的第一台具有人类外观特征、可以模拟人类行走的类人型机器人“先行者”,在国防科技大学实验室和大家见面了。“先行者”通过它的电脑语音系统亲切地向人们问候:“您好,我是国防科     

名古屋“儆猴”

2179年8月,祥瑞号名古屋“儆猴”,创造了人类救援史上的新奇迹。22世纪“类人智慧芯片”的研制成功,标志着科学仿生技术的应用开始了新的纪元。从此,大量的类人智慧机器人出现在社会生活的各个领域,这些机器人有着和人类相同的智商等级,他们任劳任怨地工作着,把人类从繁琐事物里解脱出来,从而生活得更加舒适愉悦。这当然是人类的幸事。然而,就在世人充分享受“类人智慧芯片”技术带来的成果时,一场危险的“猴患”已经拉开了序幕。“猴患”的始作俑者是日本名古屋市的岛田靖二。岛田靖二是22世纪日本著名的生物学家。谁也不会想到,人们庆祝“…     

中国首台幼教用机器人问世

中国从事机器人技术研究的科研人员对外宣布．经过两年多的研发，他们已经成功研制出国内第一台带面部表情、具有完全自主知识产权的类人型机器人，将主要应用于幼儿教育事业。     

机器人创新实验室

正柳州师范高等专科学校机器人创新实验室,创建于2014年,是广西区内唯一以培养和培训中小学教育、职业教育机器人师资的开放实验室。现有类人机器人、足球机器人、月球车机器人、综合组装机器人、视觉导航机器人和物联网智能家居机器人等台套40多件。机器人创新实验室依托智能信息计算与应用研究中心、数学与计算机科学系,为计算机应用技术、应用电子技术     

柔性机器人动力学跟踪变阻抗控制

在人与机器人协调的过程中,控制系统不仅要考虑运动轨迹的位置精度,还要考虑人和机器人与环境接触的灵活性和平滑性。针对柔性多关节机器人动力学前馈的方法进行了研究,使得机器人可以快速、准确地移动到指定位置,控制精度高。提出了一种阻抗控制算法,通过调节机器人末端的阻抗来实现机器人的柔顺控制。依靠动力学的控制策略可以通过调整目标阻抗参数使机器人适应环境。通过对算法的有效性进行仿真验证,该算法可以改善大多数柔性串联机器人的运动控制问题,并且不涉及降低性能以适应操作和控制。     

基于模糊控制的并联机器人系统研究

针对一般模糊控制器无法消除稳态误差、易产生极限环振荡的问题,设计了并联机器人变参数调节模糊积分控制器,并进行了轨迹跟踪仿真试验,且利用VC＋＋设计了并联机器人的计算机控制软件。实验结果表明,该模糊控制算法的实际控制效果较好,并联机器人能在其工作空间内顺利完成给定的轨迹运动,且具有一定的控制精度。     

两轮自平衡机器人的滑模控制方法研究

基于拉格朗日函数法建立了机器人的动力模型,并基于滑模控制方法设计了机器人的鲁棒控制器,实现了机器人的平衡、转向和行走等控制任务。滑模控制器是一种鲁棒控制方法,当进入滑模态后,控制能够保证机器人在外力干扰和参数变化等情况下依旧保持控制性能。通过MATLAB和ADAMS联合仿真环境,控制器的控制效果得到了验证,证明了所设计的控制方法是可行的,能够达到所要求的控制性能。     

KUKA制孔机器人自动换刀系统设计

针对现代工业中大型工件制孔加工存在的效率和精度不高的现状,设计了一款KUKA制孔机器人自动换刀系统。将西门子PLC与KUKA机器人控制柜进行PROFINET协议通讯,实现对机器人运动的控制,使机器人与刀库相配合,完成自动换刀操作,从而缩短加工过程中非制孔的时间,提高制孔工作效率。     

基于网络远程控制的检测机器人系统

介绍一种基于网络远程控制的检测机器人系统取代人工检测方式完成焊缝检测,该系统由检测机器人与控制系统两部分组成。机器人的设计原理,特别是机器人的固定支座设计具有创新性,可在直径变化范围为椎100mm—椎400mm的管道上安装和保证合适的夹紧,实现精确的自动定心;采用剖分式结构能快速定位安装和连接。采用分布式控制方式保证了机器人关节间运动的同步性,避免机器人各关节在运动过程中不同步造成的运动不协调。     

基于ZigBee巡线机器人的研究与实现

设计开发了巡线机器人,该机器人可以自主的沿着事先画好的轨道进行运动,完成对机器零件的沿途运送,同时在远程控制台的LCD显示屏上时刻显示巡线机器人的运动轨迹。当机器人偏离运动轨道时,通过zigbee技术,远程的控制台可以遥控指挥巡线机器人回归到正常的轨道。     

基于4G网络的移动机器人远程控制研究

为解决移动机器人远程控制终端不便捷问题,提出基于4G网络的移动机器人远程控制监控系统,使用Android手机客户端通过4G网络进行远程视频监控|以TCP与UDP协同作用的方式对控制命令和图像信息进行远程传输。实验证明,Android智能手机终端可实时进行视频监控,并远程控制移动机器人运行状态。远程控制更加便捷,应用范围更广。     

简易人形机器人设计

根据人体的形态特征和仿生学原理,设计接近于人体尺寸比例的机器人结构,并应用自由度最少的原则设计了符合机器人功能要求的自由度配置方案,设计了一个舵机的驱动器,可以与上位机进行通信,实现对人形机器人的控制,该驱动器可以把上位机发送的指令转换成控制舵机的信号.实验证明：人形机器人能够完成相应的动作,实现机器人的舞蹈演示.     

三自由度气动并联平移机器人平台的设计

基于工业生产中广泛使用的高速并联机器人应用背景,设计了一种三自由度气动并联平移机器人平台。针对气动并联机器人平移运动的需求,设计驱动臂机构驱动机器人运动,设计辅助臂机构约束机器人的转动自由度。采用MATLAB和ADAMS对气动并联机器人进行运动学仿真。针对气动并联机器人平台系统的非线性和不确定外扰,采用线性自抗扰控制算法进行机器人运动控制。利用该平台进行实验教学,可以培养学生的分析、综合、设计、探索和创新能力,提高学生的工程素养。     

两自由度闭链机器人的神经网络自适应控制

A closed-chain robot has several advantages over an open-chain robot, such as high mechanical rigidity, high payload, high precision. Accurate trajectory control of a robot is essential in practical use. This paper presents an adaptive proportional integral differential (PID) control algorithm based on radial basis function (RBF) neural network for trajectory tracking of a two-degree-of-freedom (2-DOF) closed-chain robot. In this scheme, an RBF neural network is used to approximate the unknown nonlinear dynamics of the robot, at the same time, the PID parameters can be adjusted online and the high precision can be obtained. Simulation results show that the control algorithm accurately tracks a 2-DOF closed-chain robot trajectories. The results also indicate that the system robustness and tracking performance are superior to the classic PID method.