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    机器人MR-C3024控制器

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    1. 详细信息

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    智能机器人新型驱动器

     

      智能机器人除了传统的电动机驱动、液压驱动、气压驱动等方式外,由于结构及尺寸的不同,还常采用如下一些新型的驱动器。静电驱动形状记忆合金驱动压电驱动及磁致伸缩驱动。

     

      1、静电驱动器

     

      静电驱动器利用电荷间引力和排斥力的互相作用顺序驱动电极而产生平移或旋转运因静电作用属于表面力,动。因静电作用属于表面力,作用力大小和元件尺寸的二次方成正比,和元件尺寸的二次方成正比,在尺寸很微小时,能够产生很足的电量。小时,能够产生很足的电量。

     

      静电驱动器有回转型和直线型两种。

     

      驱动时,将转子当做接地电极,长方形或扇形定子作为另一极,通过顺次移动加在定子上的电压,从而使定子与转子间产生引力与排斥力,就可以实现回转或直线移动。静电驱动器的位置和速度控制需要转子位置检测电路。

     

      2、形状记忆合金驱动器

     

      形状记忆合金之所以可用做驱动器,形状记忆合金之所以可用做驱动器,首先是由于其具有形状记忆效应(shape先是由于其具有形状记忆效应memoryeffect)。一般金属材料受到外。力作用后会发生弹性变形,力作用后会发生弹性变形,达到屈服点后产生塑性变形,应力消除后,后产生塑性变形,应力消除后,留下永久变形;久变形;而形状记忆合金在发生塑性变形后加热到某一温度之上,形后加热到某一温度之上,能够回复到变形前的形状,这就是形状记忆效应。变形前的形状,这就是形状记忆效应。

     

      3、压电效应驱动器

     

      某些物质在外力作用下不仅几何尺寸发生变化,而且内部出现极化——表面上有电荷出现,形成电场;当外力消失时,材料重新回复到原来的状态,电场也随即消失,这种现象即称为压电效应。

     

      4、磁致伸缩驱动器

     

      磁致伸缩效应是指铁磁材料和亚铁磁材料磁化状态的改变导致其长度发生微小的变化,化状态的改变导致其长度发生微小的变化,1840年焦耳就发现了这种现象,因此也称年焦耳就发现了这种现象,年焦耳就发现了这种现象为焦耳效应;与此相反,为焦耳效应;与此相反,当材料受到压力或张力作用而使材料长度发生变化时,张力作用而使材料长度发生变化时,材料内部的磁化状态也随之改变,部的磁化状态也随之改变,这种现象称为磁致伸缩逆效应。致伸缩逆效应。

     

      5、人工肌肉

     

      为了更好地模拟生物体的运动功能以在机器人上应用,人上应用,目前已经研制出了各种不同类型的人工肌肉,如利用高分子凝胶、的人工肌肉,如利用高分子凝胶、形状记忆合金等材料制成的人工肌肉。合金等材料制成的人工肌肉。其中应用最为广泛的是气动人工肌肉。广泛的是气动人工肌肉。

     

      气动人工肌肉的概念在20世纪年代由俄国发明家气动人工肌肉的概念在世纪30年代由俄国发明家世纪年代由俄国发明家SGarasiev提出。提出到了20世纪年代,美国医生Joseph.L.Mckibben世纪50年代到了世纪年代,美国医生发明了一种以其名字命名的气动人工肌肉,发明了一种以其名字命名的气动人工肌肉,即Mckibben肌肉,并用其设计了能够辅助残疾手指运肌肉,肌肉动的气动装置。世纪年代后Mckibben肌肉就被世纪60年代后动的气动装置。20世纪年代后肌肉就被电动机所取代。电动机所取代。20世纪年代,日本工程师在世纪80年代世纪年代,日本工程师在Mckibben肌肉的设计肌肉的设计基础上,又推出Rubbertuator,并用其制造出喷漆基础上,又推出,用机器人手臂。用机器人手臂。这期间世界上一些专家、这期间世界上一些专家、学者和厂家相继研制和开发出各种类型的气动人工肌肉,但到现在为止,出各种类型的气动人工肌肉,但到现在为止,普遍使用的仍是日本Bridgestone企业生产的企业生产的Rubbertuator用的仍是日本企业生产的和德国某企业生产的气动肌腱(fluidicmuscle)。和德国某企业生产的气动肌腱。

     

      智能机器人应用实例

     

      机器人的智能从无到有、从低级到高级,机器人的智能从无到有、从低级到高级,并随着科学技术的进步而不断深入发展。着科学技术的进步而不断深入发展。随着计算机技术、网络技术、人工智能、随着计算机技术、网络技术、人工智能、新材料和Mems技术的发展,机器人智能化、网络技术的发展,料和技术的发展机器人智能化、微型化的发展趋势已凸现出来。化、微型化的发展趋势已凸现出来。网络机器人在远程医疗、战地救护、娱乐等领网络机器人在远程医疗、战地救护、域有广阔的应用前景。域有广阔的应用前景。

     

      1、网络机器人

     

      网络技术的发展拓宽了智能机器人的应用范围。网络技术的发展拓宽了智能机器人的应用范围。利用网络和通信技术可以对机器人进行远程控制和操作,网络和通信技术可以对机器人进行远程控制和操作,代替人在遥远的地方工作。利用网络机器人,代替人在遥远的地方工作。利用网络机器人,外科专家可以在异地为病人实施疑难手术。家可以在异地为病人实施疑难手术。2001年,身在美国纽约的外科医生雅克马雷斯科成年身在美国纽约的外科医生雅克·马雷斯科成功地利用机器人为躺在法国东北部城市的一位女患者做了胆囊摘除手术,做了胆囊摘除手术,这是网络机器人成功应用的一个范例。范例。在国内,北京航空航天大学、清华大学和海军总医院在国内,北京航空航天大学、共同开发的遥控操作远程医用机器人系统可以在异地为病人实施开颅手术。为病人实施开颅手术。

     

      美国一家网络科技企业研制了一个金属骷髅机器人玩具,模仿《绝灭战士》中的机器人。器人玩具,模仿《绝灭战士》中的机器人。用户通过串行口将骷髅机器人连接到自己的计算机上,就能通过互联网控制骷髅机器人。骷髅机器人散发红光的眼睛中隐藏着小型相机,骷髅机器人散发红光的眼睛中隐藏着小型相机,相机能将周围的影像传送到控制者的计算机中。相机能将周围的影像传送到控制者的计算机中。骷髅机器人还能将用户传递的语音信号以阴森森的语音说出来。森的语音说出来。

     

      2、微型机器人

     

      日本东京工业大学的一名教授对微型和超微型机构尺寸作了一个基本的定义:~机构尺寸作了一个基本的定义:1~100mm机机构尺寸为小型机构,为微型机构,构尺寸为小型机构,0.01~1mm为微型机构,~为微型机构10?m以下为超微型机构。微型机器人的发展以下为超微型机构。以下为超微型机构依赖于微加工工艺、微传感器、依赖于微加工工艺、微传感器、微驱动器和微结构的发展。结构的发展。

     

      3、高智能机器人

     

      微信公众号工业智能化了解到美国著名的科普作家阿西莫夫曾设想机器人具有这样的数学天赋:有这样的数学天赋:“能像小学生背乘法口诀一样来心算三重积分,一样来心算三重积分,做张量分析题如同吃点心一样轻巧”。心一样轻巧”机器人需要处理和存储的信息量大,机器人需要处理和存储的信息量大,要求计算机的实时处理速度快。机的实时处理速度快。

     

      1997年,IBM企业开发的名为“深蓝”的年企业开发的名为“深蓝”企业开发的名为RS/6000SP超级计算机打败了国际象棋之超级计算机打败了国际象棋之王——卡斯帕罗夫,显示了大型计算机的威力。卡斯帕罗夫,显示了大型计算机的威力。卡斯帕罗夫“深蓝”重达1.4t,有32个节点,每个节点有深蓝”重达,个节点,个节点8块专门为进行国际象棋对弈设计的处理器,块专门为进行国际象棋对弈设计的处理器,块专门为进行国际象棋对弈设计的处理器平均运算速度为每秒200万步。平均运算速度为每秒万步。万步如果将“深蓝”如果将“深蓝”这样的计算机体积缩小到相当就可以直接放人机器人的脑中。小,就可以直接放人机器人的脑中。

     

      4、变结构机器人

     

      智能机器人工作环境千变万化,科学家梦想着机智能机器人工作环境千变万化,器人能像人和动物一样运动。比如,器人能像人和动物一样运动。比如,像蛇一样爬像人一样用两条腿行走。日本在仿人形机器人上取得了很大的进步。但是机器人的行走速度慢,对地面的要求很高,真正达到像人一样行走的水平,道路仍然很漫长。变结构机器人研究的目标就是创造出新的结构,可以根据环境的变化变换结构。如机器人可以依照环境的变化将自己变成一条蛇或者一个四条腿爬行的昆虫。

     

      智能机器人发展方向

     

      目前机器人的研究正处于第3代智能机器人阶段,尽管国内外对此的研究已经取得了许多成果,但其智能化水平仍然不尽人意。围绕未来的智能机器人,

     

      本文提出如下几个有待发展的技术方向:

     

      (1)机器人网络化:利用通信网络技术将各种机器人连接到计算机网络上,并通过网络对机器人进行有效的控制。网络化技术包括网络遥操作控制技术、众多信息组的压缩与扩展方法及传输技术等;

     

      (2)智能控制中的软计算方法:与传统的计算方法相比,以模糊逻辑、基于概率论的推理、神经网络、遗传算法和混沌为代表的软计算技术具有更高的鲁棒性、易用性及计算的低耗费性等优点,应用到机器人技术中,可以提高其问题求解速度,较好地处理多变量、非线性系统的问题;

     

      (3)机器学习:各种机器学习算法的出现推动了人工智能的发展,强化学习、蚁群算法、免疫算法等可以用到机器人系统中,使其具有类似人的学习能力,以适应日益复杂的、不确定和非结构化的环境;

     

      (4)智能人机接口:人机交互的需求越来越向简单化、多样化、智能化、人性化方向发展,因此需要研究并设计各种智能人机接口如多语种语音、自然语言理解、图像、手写字识别等,以更好地适应不同的用户和不同的应用任务,提高人与机器人交互的和谐性;

     

      (5)多机器人协调作业:随着人工智能方法、机器人技术以及多智能体系统(MultiAgentSystem:MAS)等研究的深入,如何组织和控制多个机器人来协作完成单机器人无法完成的复杂任务,在复杂未知环境下实现实时推理反应以及交互的群体决策和操作,已经成为机器人研究领域的新课题,具有重要的理论和现实意义。


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