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机器人系统维修

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机器人专业需要学习哪些专业相关知识?

时间: 2023-11-29 21:50:56 |   作者: 小9直播官网

  这是我已经酝酿了一段时间的有关机器人学介绍的初稿,我并非一个资深的机器人学专家,但作为一个机器人发烧友和一线从业人员,我深知作为一个新手入门机器人的重重困难。机器人是一门集大成的交叉应用学科,用自下而上构建式的填鸭教育对于初学者来说简直是一种摧残和折磨。我们在学习的过程中接触过一些不错的书籍,当然一般都是来自大师的手笔,但因为种种原因在国内并未得到推广,而且这种书籍一般也都是来自于基础学科领域。

  由于机器人涵盖领域较广,实际上对于初学者来说,最需要回答的一个问题是,怎样建立机器人当中各个学科之间的联系,怎样能在一个新的领域建立基础和寻找方向。

  好奇从来是有益的,一个人可以在好奇中获得满足,也支撑着他向更深处发掘。但每个人的兴趣天然是不同的,有时本质主义也许反而会让你深陷一隅,阻挡你的脚步。

  我不是一个天才,但鲁迅先生有一篇《未有天才之前》,但倘若我能够作为良好土壤的一部分,也值得一个人为之努力了。

  本文尚在构思阶段,可能会以章节形式散落发布,个人会酌情在个人专栏中更新,如感兴趣者敬请关注。

  机器人学(英语:robotics)是一项涵盖了机器人的设计、建造、运作、以及应用的跨领域科技,集合机械工程学、电机工程学、机械电子学、电子学、控制工程学、计算机工程学、软件工程学、资讯工程学、数学及生物工程学等领域。

  但在实际的学科及技术分类中,机器人学基本分为两大类,工业机器人为代表的机械臂以及无人驾驶为代表的移动机器人技术。在各类教材中,两者都从深厚的数学推导出发,以求将初学者渐进式地带入作者心中的殿堂与化境。

  但初学者天然是需要实例去生成一个感性的认知图景,能够引导其知识骨干脉络的联系。截至2023年,马斯克neuralink公司的脑机接口机器人,NASA的毅力号火星车,波士顿动力的机器人,无人驾驶汽车都是机器人最好的示例。

  数学已有 5000 余年的历史。它是人类思维最强有力的工具, 能精确地表述自 然的规律。人们借此得以探索自然的奥秘,遨游不可思议的广袤宇宙。数学的基本分支是分析, 代数, 几何.

  代数学探讨 (至少是按其原来的形式) 方程的解. 从汉谟拉比王时代 (公元前 18 世 纪) 以来的楔形文书显示, 巴比伦人的实用数学思维带有很强的代数倾向。另一方 面, 以欧几里得《原本》(公元前 300 年左右) 为巅峰的古希腊数学思维则受到几何学的强烈影响。以极限为基础的分析思维直到 17 世纪牛顿和莱布尼茨发明微积分之时才获得系统发展.

  重要的应用数学分支可以适当概括如下:常微分方程与偏微分方程(描述自然、工程和社会系统随时间的变化),变分法与最优化,科学计算(在功能越来越强大的计算机上进行过程逼近或模拟).

  毫无疑问,机器人学属于应用数学,以上三个主流应用分支在机器人学中应用都较为广泛。

  国际单位制(法语:SystèmeInternational dUnités,简称SI),源于法国大革命期间所采用的十进制单位系统──公制(又称米制),是世界上最普遍采用的标准度量系统。

  国际单位制以七个基本单位为基础,由此建立起一系列相互换算关系明确的“一致单位”。这七个基本单位分别是时间单位“秒”、长度单位“米”、质量单位“千克”、电流单位“安培”、热力学温度单位“开尔文”、物质的量单位“摩尔”和发光强度单位“坎德拉”。它们好比七块彼此独立又相互支撑的“基石”,构成了国际单位制的“地基”。国际单位制规定的其它单位,比如力的单位“牛顿”、电压单位“伏特”、能量单位“焦耳”等,都能通过七个基本单位组合导出。另有二十个基于十进制的词头(前缀),当加在公司名称或单位符号前的时候,可用于表达该单位的倍数或分数。

  控制论与系统论信息论一起在中国大陆学术界曾被称作“老三论”,是现代资讯技术的理论基础。但在实际研究和应用过程中,控制论与系统无论理论还是实践实则都是紧密结合在一起的,故作为整体进行介绍。有必要注意一下的是,钱学森的工程控制论即是控制论与工程领域的结合。

  控制理论是工程学与数学的跨领域分支,主要处理在有输入信号的动力系统的行为。系统的外部输入称为“参考值”,系统中的一个或多个变量需随着参考值变化,控制器处理系统的输入,使系统输出得到预期的效果。

  控制理论一般的目的是借由控制器的动作让系统稳定,也就是系统维持在设定值,而且不会在设定值附近晃动。设定值一般维持不变的控制称为调节,设定值快速变化,要求跟踪速度加速度等的控制称为伺服。

  连续系统一般会用微分方程来表示。若微分方程是线性常系数,可以将微分方程取拉普拉斯转换,将其输入和输出之间的关系用传递函数表示。若微分方程为非线性,已找到其解,可以将非线性方程在此解附近进行线]。若所得的线性化微分方程是常系数的,也可以用拉普拉斯转换得到传递函数。对于不能线性化的非线性(如继电器)能够正常的使用相平面法求解系统响应,也可使用描述函数法近似求解极限环的频率与振幅。

  传递函数也称为系统函数或网络函数,是一个数学表示法,用时间或是空间的频率来表示一个线性常系数系统中,输入和输出之间的关系。

  经典控制理论从系统的输入输出入手,建立二者之间的微分方程关系,再借由拉普拉斯变换将微分方程转化为代数方程做多元化的分析。经典理论将系统看作黑箱的做法使得它的控制效果受到限制。为满足控制要求常常要引入校正模块。

  为了克服开环控制器的限制,在控制理论中导入了反馈。闭环的控制器利用回授来控制动态系统状态或输出。其名称来自系统中的讯息路径:程序输入(例如马达的电压)影响程序输出(例如马达的电流或转矩),利用感测器量测输出,再将量测资料送到控制器中处理,结果送回控制器作为输入信号之一,因此成为一闭环。

  有些系统中,同时出现开环及闭环的控制,此时的开环会称为前馈,目的是为提升命令追随的性能。

  PID控制器可能是最常用到的控制器,PID的三个字母分别代表比例、积分和微分三个由误差值产生控制信号的方式。若u(t)为控制信号,y(t)为量测到的输出,r(t)为参考输入,误差为

  三个参数的方式,来达到较理想的控制器特性,调整参数的过程一般是用试误法,不太需要对于系统架构的了解。一般只用比例可以让系统稳定,积分项能抑制步阶扰动(常常是程序控制的重要规格),也可以修正稳态误差,微分项一般是用来调整系统的阻尼系数。PID控制器是最广为人知的控制方式,但不适用在一些太过于复杂的系统。

  有趣的是,优秀如卡尔曼滤波这样的科研成果一开始也是经历了接连拒稿这样的艰辛历程,。

  材料科学(英语:materials science),涉及物质的性质及其在各个科学和工程学领域的整合应用,是一个研究材料的制备或加工工艺、材料的微观结构与材料宏观性能三者之间的相互关系的跨领域学科。涉及的理论包括固体物理学、材料化学、应用物理和应用化学,以及化学工程、机械工程、电机工程、电子工程、土木工程和建筑工程。与机械结合则衍生出机械材料,与电子结合则衍生出电子材料,与土木建筑结合则衍生出结构材料,与生物学结合则衍生出生物材料等等。

  材料与机器人领域其实就是联系相当密切的一门学科,因为提升机器人本体的性能。用自顶向下的视角看待机器人与材料之间的关系,我们大家可以在星际机器人的、软体机器人、微操作机器人中找到线索和答案。



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