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仿人形腿式移動機器人的優(yōu)缺點:適合于粗糙地形,動力和機械的復(fù)雜性

來源:西安交通大學(xué)      編輯:創(chuàng)澤      時間:2025/9/20      主題:其他   [加盟]

腿式運動以一系列機器人和地面之間的點接觸為特征。其主要優(yōu)點包括在粗糙地形上(圖2.5)的自適應(yīng)性和機動性。因為只需要一組點接觸,所以只要機器人能夠 保持適當?shù)牡孛嬲麧嵍,這些點之間的地面質(zhì)量是無關(guān)緊要的。另外,只要行走機器 人的步距大于洞穴的寬度,它就能跨越洞穴或者裂口。腿式運動的Z后一個優(yōu)點是, 能用高度的技巧來操縱環(huán)境中的物體。舉一個精彩的昆蟲例子,即甲殼蟲,它用靈巧 的前肢在運動的同時能夠滾動一個球。

腿式運動的Z主要的缺點包括動力和機械的復(fù)雜性。腿,可能包括幾個自由度, 需要能夠支撐機器人部分總重量,而且在許多機器人中,腿需要能夠抬高和放低機器人。另外,如果腿有足夠數(shù)目的自由度,在許多不同的方向給予力,機器人就能實現(xiàn)高度的機動性 。

腿式移動機器人特別適合于粗糙地形,在這種地形上,它們能夠橫越輪式系統(tǒng) 不能通過的障礙,如(a) 臺階,(b) 裂隙,或(c) 沙斑。另外,當機器人跌倒時,高 數(shù)目的自由度容許機器人站起來(d) 并保持負重平衡(e)。由于腿式系統(tǒng)不需 要支撐的連續(xù)路經(jīng),它們可以依靠少數(shù)幾個所選的立腳點,從而減少對環(huán)境的 影響(f) 。







全方位移動機器人運動學(xué)模型:增加了機器人的機動性

具有全方位輪的機器人有3個自由度運動的能力,即沿著 平面上x 軸,y 軸以及繞自身中心旋轉(zhuǎn)的運動能力,這充分增加了機器人的機動性,全方位移動機器人可以由不同數(shù)量的全方位輪組成

雙輪差速移動機器人運動學(xué)模型:機器人的幾何特征和運動方程

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無中間減少傳動環(huán)節(jié)或嚙合環(huán)節(jié),定位準確;無相對摩擦,減少不必要的磨損和功率損失;機器人速度快,力量大,對抗性強;無相對摩擦,延長了輪軸壽命;保護了電機,抗沖擊性好

輪式移動機器人的構(gòu)成要素:車體、車輪、支撐機構(gòu)、驅(qū)動機構(gòu)

車輪是輪式移動機器人的移動機構(gòu),

智能機器人自主位置的檢測常用的五種方法

依據(jù)通過3軸(X,Y,Z) 各自的加速度檢測和檢測各軸相對基準的轉(zhuǎn)角偏差的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)來求解;用速度陀螺儀等求得每單位時間的移動距離和單位時間的方位變化,計算出每個時刻的位置和方位

機器人的大腦在手眼腦協(xié)同中發(fā)揮怎么樣的作用

機器人的大腦的作用主要是針對當前語義、文字的理解識別出任務(wù)目標, 并結(jié)合輸入的圖像信息,在環(huán)境中識別出操作對象;做出合理的指令任務(wù)推導(dǎo),并生成小腦的執(zhí)行指令

機器人的“手眼腦”協(xié)同有哪些瓶頸和難點?

如何實時、精準跟蹤末端執(zhí)行器與被操作物體之間的空間距離和位置信息;如何正確選擇跟交互物體的操作位姿;機器人在實際操作中獲取最優(yōu)抓取姿態(tài)和位置的能力

“手眼腦”協(xié)同對機器人上肢操作能力有哪些重要意義?

手眼協(xié)同能通過視覺做好對靈巧手位置的判斷、動作的規(guī)劃及與物體交互策略判定,并能夠根據(jù)手的傳感器信息,判斷力的大小方向是否合適,從而大幅提升定向抓取操作的成功率

機械臂+靈巧手當前能夠完成哪些工作?

雙手靈巧配合可完成具有生物運動特征的圍巾佩戴任務(wù);靈巧手精準執(zhí)行酒杯和酒瓶的抓握,雙臂+雙手協(xié)同完成倒酒操作;對日常保潔工作的覆蓋,包括在室內(nèi)場景巡航,針對衛(wèi)生間、餐桌等場景的保潔操作

產(chǎn)品智能化升級+充分降本是人形機器人廣泛商業(yè)化應(yīng)用的關(guān)鍵問題

大規(guī)模應(yīng)用場景不足,應(yīng)用場景直接影響機器人需求的剛性程度;人形機器人機構(gòu)復(fù)雜,制造成本高昂,成本控制有賴于大規(guī)模生產(chǎn)的基礎(chǔ)及多方位的技術(shù)

具身智能運行框架:交叉學(xué)科發(fā)展,包含具身感知、具身想象、具身執(zhí)行

具身智能包含具身感知、具身想象和具身執(zhí)行三個模塊,各學(xué)科相對成熟的積累為具身智能進一步發(fā)展提供基礎(chǔ),通過多模型訓(xùn)練,在多傳感器合作下完成任務(wù)執(zhí)行

離身智能:第一人稱視角,強調(diào)感知與理解環(huán)境

學(xué)習(xí)方法:旁觀型學(xué)習(xí),實踐性學(xué)習(xí);擅長領(lǐng)域:智能中表征與計算的部分,主動式感知,執(zhí)行物理任務(wù);感知方法:被動接受數(shù)據(jù),支持與外界交互
 
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