《智能機器人學》課件-第1章 緒論

第1章

緒論主要內容1.1機器人學的發(fā)展歷史1.2機器人的分類及系統(tǒng)組成1.3機器人學的研究核心與范疇1.4本章小結機器人的思想或概念由來已久，存在著許許多多的傳說和故事。定義：機器人是一種由計算機編程的，能夠自動執(zhí)行一系列復雜動作的機器。1.1機器人學的發(fā)展歷史早在春秋時代的古書《墨經》中便能窺得其蹤跡，其中最為經典的得數(shù)由竹子木材所制的魯班木鳥了（圖1-1）。1.1機器人學的發(fā)展歷史圖1-1魯班造木鳥人們自古以來都有創(chuàng)造的欲望，而其中最為特別的則是“機器人”：這是一種像人的物體，能夠像人一樣自主活動、自主思考、自主完成給定的工作，能夠替代人們完成日常勞動?！皺C器人”一詞盡管是一個新創(chuàng)造出來的詞語，但卻存在于多種不同的語言之中，這也從側面體現(xiàn)出了國內外人們的共同渴望。1.1.1古代機器人傳說《列子·湯問》中，西周時期的周穆王接受了名為偃師的巧匠進貢的歌舞木頭人偶，據記載這個人偶能歌善舞，恍如活人（圖1-2）。1.1.1古代機器人傳說圖1-2偃師獻偶人《后漢書·張衡傳》描述了一種用精銅制造的候風地動儀，這是一種“測驗地震之儀器也”的特別機器人，能夠預測地震的發(fā)生及方位。在三國蜀漢時期，臥龍諸葛亮為了提高人力糧食運輸?shù)男省⒖朔窙r崎嶇的問題，設計了一種名為“木牛流馬”的運輸機器人（記載于《三國志·蜀志·諸葛亮傳》中）。1.1.1古代機器人傳說此外，猶如美國作家AdrienneMayor在《GodsandRobots》一書中所描述的，在國外的歷史及神話傳說中，也有著許許多多的機器人形象或故事：如古希臘時期的塔羅斯、代達洛斯的活雕像、皮格馬利翁的雕像等人造機械。1.1.1古代機器人傳說盡管這些神話故事或由于技術失傳或由于僅為民間傳說，其真?zhèn)卧缫央y以考究，但也反映了機器人或者可以自動完成某種操作的機械這一概念在人類心中早已生根發(fā)芽。1.1.1古代機器人傳說1.1.2早期機器人的發(fā)展近代的第一次工業(yè)革命中的蒸汽機把人們帶進了“蒸汽機時代”，從動力來源上為人們在機器人上的創(chuàng)造及功能完善上提供了巨大推動力，人們的生產方式也由此發(fā)生了改變。人們渴望利用機器生產替代或輔助人工生產，以解放雙手，提高生產效率。由于蒸汽機的出現(xiàn)，機器人的動力可以脫離人力，實現(xiàn)更進一步的自動化，各種自動機器人也應運而生。1.1.2早期機器人的發(fā)展在瑞士納切特爾市藝術和歷史博物館，保存著三臺與真人同大小的機器人，分別能夠實現(xiàn)寫字、繪圖以及彈風琴。這三臺國寶級機器人均為鐘表匠德洛斯父子三人在18世紀六七十年代借助凸輪控制及彈簧特性所共同打造。圖1-3繪圖機器人、風琴演奏機器人和寫字機器人1.1.2早期機器人的發(fā)展幾乎在同一時期，德國梅林作出了“巨龍格雷梅”這一巨型人偶。各種新型的自動機圖形也經由日本的物理學家細川半蔵的手誕生。1.1.2早期機器人的發(fā)展法國發(fā)明家約瑟夫·瑪麗·雅卡爾所制作的紡織機以其可編程性而聞名，這是世界上第一臺圖案可設計的織布機（如圖1-4），為后來的計算機的發(fā)展有著啟發(fā)性的作用。圖1-4約瑟夫·瑪麗·雅卡爾和織布機1.1.3近代機器人的發(fā)展在工業(yè)革命的推動下，各種機器人相關基礎技術迅猛發(fā)展，機器人的功能及定位逐漸成型。捷克斯洛伐克的知名科幻作家卡雷爾·恰佩克（1920）在其小說《羅薩姆的機器人萬能公司》中首次使用了“Robot”（機器人）這個單詞，隨后被人們接受并沿用至今。1.1.3近代機器人的發(fā)展西屋電氣公司（WestinghouseElectricCorporation）在二十世紀初制造了第一臺家用機器人Elektro（如圖1-5所示）該機器人通過電纜供電并控制，能夠說出一些簡單的單詞也能夠行走。圖1-5Elektro機器人1.1.3近代機器人的發(fā)展圖靈獎獲得者、人工智能之父馬文·明斯基（MarvinLeeMinsky）在1954年的達特茅斯會議上第一次提出并定義了人工智能（ArtificialIntelligence）一詞，為往后機器人的發(fā)展指明了方向，使機器人朝著智能化、自動化的方向前進。1.1.3近代機器人的發(fā)展美國發(fā)明家喬治·德沃爾申請了第一項機器人專利——可編程的用于移動物體的設備（ProgrammedArticleTransfer）。隨后與工業(yè)機器人之父約瑟夫·恩格爾伯格合作創(chuàng)立了世界上第一家機器人公司Unimation并研制出了第一臺工業(yè)機器人（圖1-6）。圖1-6第一臺工業(yè)機器人1.1.3近代機器人的發(fā)展這是一個龐大而笨重的機械手臂，能夠自動完成簡單的搬運任務。隨后這臺機器人被應用到汽車生產線上，用于將鑄件中的零件取出。這臺由計算機控制的工業(yè)機器人的誕生打開了工業(yè)生產新世界的大門。1.1.3近代機器人的發(fā)展二十世紀六十年代，傳感器的出現(xiàn)個機器人智能化提供了新的設計思路。機器人在設計過程中被安裝上各種各樣的傳感器，以模仿、替代人類眼、耳、鼻、口、手的看、聽、聞、言、觸等功能。并由此產生一些列具有“感覺”功能的機器人。1.1.3近代機器人的發(fā)展恩斯特在機器人上添加了觸覺傳感器；托莫維奇和博尼使用壓力傳感器設計出了世界上第一臺“靈巧手”；視覺傳感器加入到機器人的設計則是由麥卡錫在1963年完成。在此基礎上，麻省理工學院（MassachusettsInstituteofTechnology，MIT）在1964年推出了世界上首個能夠利用視覺傳感器進行積木識別與定位的機器人。1.1.3近代機器人的發(fā)展在1968年，美國斯坦福研究所成功開發(fā)出世界第一臺智能機器人機器人Shakey，如圖1-7所示。能夠根據要求識別并抓取對應的積木，這代表著人類對于機器人的研究跨入了第三世代——智能機器人時代。圖1-7機器人Shakey1.1.3近代機器人的發(fā)展Unimation公司隨后推出的通用工業(yè)機器人（PUMA），如圖1-8所示，它被應用于通用汽車裝配線，這標志著工業(yè)機器人技術已經完全成熟。該機械臂至今仍然工作在工廠第一線。一些大學還用Puma系列的工業(yè)機器人作為教具。圖1-8PUMA機器人1.1.3近代機器人的發(fā)展1984年的移動機器人MORO能夠沿著埋在地板中的線纜移動，是第一個結合有線移動平臺的機器臂原型（如圖1-9所示），通常被應用于高自動化潔凈間進行自動裝載和卸載貨物或設備。圖1-9MORO系列機器人1.1.3近代機器人的發(fā)展日本的加藤一郎研發(fā)人形機器人（如圖1-10所示），推動著世界在人形機器人上的發(fā)展，因此他也被稱為“人形機器人之父”。圖1-10Asimo機器人1.1.3近代機器人的發(fā)展目前的機器人為了應對不同的工作場合和任務內容形成了各種各樣的種類以及千變萬化的外形，在人們生活生產的各個領域中為人類減輕負擔、提高效率。但是已有的機器人的智能化水平仍需提高，需要實現(xiàn)從給定指令的控制方式到自主判斷的控制方式之間的跨越。1.1.4未來機器人的展望機器人技術任然具有很強前瞻性以及開拓性，隨著人工智能時代的到來，以及智能識別算法、高精度復合傳感器、新型儲能材料等基礎技術的飛快發(fā)展，機器人技術的終點遠不止于此，機器人技術將朝著更加擬人化、智能化、自動化的方向發(fā)展。機器人經過不斷的發(fā)展演化，它們形成了不同功能及結構的機器人個體，同時它們具有共同的系統(tǒng)組成架構。本節(jié)將分別介紹機器人的常用分類方式以及機器人的一般系統(tǒng)組成框架。1.2機器人的分類及系統(tǒng)組成1.2.1機器人的分類機器人種類繁多，形態(tài)各異，機器人的分類可以按照不同的分類標準實現(xiàn)不一樣的分類結果。目前比較常見的分類標準包括按機器人功能分類、按機器人控制方式分類、按機器人應用環(huán)境分類以及按機器人的移動性能程度分類。機器人的分類按功能分類按控制方式分類按應用環(huán)境分類按移動性分類順序型沿軌跡作業(yè)型遠距作業(yè)型智能型操作型程控型示教再現(xiàn)型數(shù)控型感覺控制型適應學習型智能機器人工業(yè)型服務型水下型娛樂型軍用型農業(yè)型其他應用環(huán)境固定型半移動型移動型圖1-11不同分類標準下的機器人分類1.2.1機器人的分類1.2.1機器人的分類順序型機器人：根據編好的程序按照一定先后順序進行一系列任務動作，常見于工業(yè)生產流水線。沿軌跡作業(yè)型機器人：主要控制重點在于其末端，包括位置和姿態(tài)控制，非末端結構的運動自動配合機器人的末端任務，如焊接機器人或噴漆機器人等。遠距作業(yè)型機器人：用于超遠距離作業(yè)，要求具有較好的自動決策能力，比如發(fā)射到月球或火星上的探索機器人。智能型機器人：擁有自主的感知能力，能夠適應周圍環(huán)境，這類機器人通常還具有與人自然交互的功能，能夠用于生活生產中的方方面面。1.按功能分類1.2.1機器人的分類操作型機器人：可以多次進行代碼編程以實現(xiàn)自動控制，同時具備多個不同功能，通過編排組合，一般用以實現(xiàn)簡單的自動化過程。程控型機器人：其運動過程是通過預先設計好的機械聯(lián)動，根據一定的觸發(fā)條件和順序運動，能夠連續(xù)完成所設計的機械動作。示教再現(xiàn)型機器人：以教學引導的形式，讓機器人在多次重復的教學中學習，最后能夠達到自動完成所教學的動作。數(shù)控型機器人：這種控制方式是通過導入機器人執(zhí)行器的數(shù)值數(shù)據，然后機器人按照所導入的數(shù)據進行運動。2.按控制方式分類1.2.1機器人的分類感覺控制型機器人：機器人上的傳感器會獲取環(huán)境信息并利用事先編程好的代碼進行運算，然后將結果傳輸給機器人的執(zhí)行器來控制機器人。適應學習型機器人：擁有一定的學習能力和較強的環(huán)境適應性，會自主對周圍環(huán)境進行學習以及適應，做出最適合周圍環(huán)境及自身任務的最優(yōu)控制操作。智能機器人：指能夠如人一般自主思考自主判斷并權衡利益后行動的機器人，這也是機器人的最終形態(tài)之一。2.按控制方式分類1.2.1機器人的分類服務機器人娛樂機器人軍用機器人水下機器人農業(yè)機器人3.按應用環(huán)境分類工業(yè)行機器人：用于工業(yè)領域協(xié)助產品生產的搬運機器人、流水線作業(yè)機器人等特種機器人1.2.1機器人的分類4.按移動性分類固定機器人：自身無法移動，需要通過傳送帶或人為操作將目標物體移動至機器人的有效工作點上，例如金屬焊接機器人、業(yè)務咨詢機器人等。半移動型機器人：這類機器人通常由固定的底盤和操作臂組成，能夠在一定的范圍內進行作業(yè)，具有一定的工作空間以及較為明確的可達范圍。移動型機器人：由可移動底盤和操作臂組成，能夠大范圍整機移動，大大提高了機器人的作業(yè)范圍，能夠實現(xiàn)搬運、引導等大范圍作業(yè)的功能。1.2.2機器人的系統(tǒng)組成機器人系統(tǒng)一般由機械系統(tǒng)、傳感系統(tǒng)、控制系統(tǒng)這三個子系統(tǒng)組成，其信息關系如圖1-12所示?？刂葡到y(tǒng)機械系統(tǒng)傳感系統(tǒng)外部環(huán)境內部狀態(tài)信息外部狀態(tài)信息信息傳遞執(zhí)行動作改變外部信息傳遞控制信息圖1-12機器人系統(tǒng)信息關系圖1.2.2機器人的系統(tǒng)組成1.機械系統(tǒng)機械系統(tǒng)一般負責動力的傳輸，包括實現(xiàn)動力輸出電機等驅動裝置；進行動力速度放縮的變速器；傳遞動力的鏈條、齒輪等傳動機構；改變動力作用方向的關節(jié)結構；用于動力輸出的執(zhí)行機構，例如用于抓取的末端執(zhí)行器或端拾器以及用于推進機器人運動的腿、腳、輪等移動機構。1.2.2機器人的系統(tǒng)組成2.傳感系統(tǒng)機器人的傳感系統(tǒng)可以分為：內部傳感器：讀取自身狀態(tài)或信息；外部傳感器：捕捉外部環(huán)境信息、感知外部環(huán)境狀態(tài)。內部傳感器包括加速度計、陀螺儀、編碼器等；而外部傳感器主要包括攝像頭、麥克風、溫度傳感器等。1.2.2機器人的系統(tǒng)組成3.控制系統(tǒng)控制系統(tǒng)相當于機器人系統(tǒng)的大腦，其主要功能包括：接收并整合傳感器信息；決策并發(fā)出控制指令。其中的觸發(fā)條件、決策準則則是人為事先編寫好的執(zhí)行代碼或學習算法，機器人將傳感器采集到的信息傳輸給控制系統(tǒng)，控制系統(tǒng)根據接收到的內、外部信息決定下一步的行動，從而將行動指令傳遞給各個執(zhí)行機構。1.2.2機器人的系統(tǒng)組成3.控制系統(tǒng)一般來講，設計方法以及對一個設計的評價都是設計的局部問題。很難用一些固定的設計規(guī)則來對設計方法的選擇進行限制。由于工程設計中涉及的工程規(guī)則非常廣泛，所以需把主要精力放在操作臂本身的設計上。在操作臂設計的過程中，首先需要考慮那些可能對設計影響最大的因素，然后再考慮其他細節(jié)問題。當然，操作臂設計是一個反復的過程。有時，在進行細節(jié)設計的過程中會出現(xiàn)一些問題，這時必須對前面上層設計中的方案進行重新考慮。1.2.3工業(yè)機器人核心零部件工業(yè)機器人的核心零部件主要包含減速器、控制器和伺服電機，這三大件直接決定了工業(yè)機器人的生產成本以及工作性能。1.2.3工業(yè)機器人核心零部件1.減速器減速器：一種將高轉速小扭矩的輸入動力轉化低轉速大扭矩的輸出動力的傳動設備。具體而言，就是把電動機、內燃機或其它動力輸出設備所輸出的高轉速動力，通過減速器中的齒輪傳動并減速，其中大小齒輪的齒數(shù)之比也被稱為傳動比。1.2.3工業(yè)機器人核心零部件1.減速器減速器能夠用于降低轉速、增加轉矩、提高輸出端的控制精度的精密機械。降低轉速的減速器也能夠提高輸出端的控制精度，在重復執(zhí)行相同的動作的工藝中，為了確保產品質量，工業(yè)機器人通常需要高定位精度和高重復定位精度，因此減速器是一個非常重要的核心部件。1.2.3工業(yè)機器人核心零部件減速器劃分方式多樣，其中最為主流的劃分方法是按照結構不同來劃分：諧波齒輪減速器；擺線針輪行星減速器；RV減速器；精密行星減速器；濾波齒輪減速器。其中，RV減速器和諧波減速器是工業(yè)機器人最主流的精密減速器，如圖1-13、1-14所示。圖1-13RV減速器圖1-14諧波減速器1.2.3工業(yè)機器人核心零部件2.控制器控制器是工業(yè)機器人的核心之一，相當于機器人的大腦，它決定了機器人的“智商”，也即是智能程度。它在一定程度上決定了工業(yè)機器人的性能優(yōu)劣。工業(yè)機器人控制器根據其處理結構可以分為串行結構處理控制器和并行結構處理控制器兩種類型。圖1-15工業(yè)控制器1.2.3工業(yè)機器人核心零部件2.控制器串行處理結構：工業(yè)機器人按照順序逐條進行算法的判斷與執(zhí)行，其硬件為串行處理機，其中包括：單CPU結構串行處理機；二級CPU結構串行處理機；多CPU結構串行處理機。1.2.3工業(yè)機器人核心零部件2.控制器串行處理結構：單CPU結構處理機的控制方式被稱為集中控制，由于其計算速度較慢，已經被逐步替代；二級CPU結構處理機的控制方式被稱為主從控制，能夠同時完成坐標變換、軌跡插補以及數(shù)據輸送功能；多CPU結構處理機的控制方式也被稱為分布式控制，這種控制結構在計算速度和控制性能上均具備較大優(yōu)勢，目前大多的工業(yè)機器人控制器均采用這種控制方式。1.2.3工業(yè)機器人核心零部件2.控制器并行處理結構：是采用具有并行運算功能的系統(tǒng)作為決策核心。這種控制方式能夠有效提高控制過程中的計算速度，使工業(yè)機器人獲得更加實時的控制效果。1.2.3工業(yè)機器人核心零部件3.伺服電機伺服電機是一種速度可控、位置精度很高、響應速度快的執(zhí)行機構，它能夠準確地執(zhí)行所接收到的控制信號。為了實現(xiàn)高精度快響應的控制性能，電機內部被嵌入了具有預測控制效果的閉環(huán)優(yōu)化控制算法，以實現(xiàn)對其電流環(huán)進行直接調控，提高控制的穩(wěn)定性與及時性。圖1-16伺服電機1.2.3工業(yè)機器人核心零部件3.伺服電機一般的伺服電機除了電動機外還會包含有伺服控制元件和位置傳感器。伺服控制元件主要包括：電液伺服閥、電液比例閥、高速開關閥等；位置傳感器主要包括：電位計、光碼盤、旋轉變壓器等。1.3機器人學的研究核心與范疇當今的學術圈中，機器人學專家們所公認的四個核心領域包括：硬件構建及控制：是機器人系統(tǒng)的基礎技術，決定其行動力；信息感知：機器人利用傳感器感知和理解外部信息及狀態(tài)；自我學習：機器人系統(tǒng)能夠從給定數(shù)據集中獲取模型的能力；人機交互：機器人與人類之間的自然互動。1.3.1機器人的硬件模塊及感知模塊機器人以嵌入式為控制基礎，由電池提供能源，具備感知取物、自動導航、安全保護、路徑規(guī)劃等功能。對于機器人來說，其硬件模塊與感知模塊（傳感器）是密不可分的，其主要的研究分別集中在機械結構及執(zhí)行機構（電機）的設計與控制與傳感器的設計與信號處理上。1.3.1機器人的硬件模塊及感知模塊例如一個全自動草坪修剪機器人，其設備所需器件包括：輪轂電機、轉速/角傳感器、攝頭、GPS模塊、慣導模塊、驅動電機等，其中的輪轂電機、驅動電機就屬于硬件設備，而轉速/角傳感器、攝像頭、GPS模塊、慣導模塊則屬于感知模塊，也就是其傳感器。1.3.1機器人的硬件模塊及感知模塊此外，在機器人電機研究領域，由于機器人運動過程中關節(jié)電機的工作特性，針對某一應用的性能需求，需要對電機進行對應的參數(shù)設計。1.3.2機器人中的機器學習算法機器人的機器學習算法多種多樣，一般可根據其思想類別將其分為5類：符號主義、聯(lián)結主義、進化主義、貝葉斯主義和類推主義。思想類別代表性算法設計思路/靈感來源符號主義決策樹模擬人類判斷的過程，將事務進行“是否”或“好壞”這樣的判別聯(lián)結主義人工神經網絡模擬大腦神經元相互之間的信息傳遞進化主義遺傳算法受啟發(fā)于自然界中的遺傳學規(guī)律貝葉斯主義樸素貝葉斯算法源于統(tǒng)計學的貝葉斯定理類推主義支持向量機源自于統(tǒng)計學的二元分類理論表1-15種思想類別的機器學習算法1.3.2機器人中的機器學習算法1.基于符號主義的機器學習算法決策樹（DecisionTree）是基于符號主義的機器學習算法的代表性算法。它的設計思路是模擬人類判斷的過程，將事務進行“是否”或“好壞”這樣的判別，由這些二分類的單元組成了樹狀結構的二叉樹結構。在此結構中，通常包含根節(jié)點、過程節(jié)點以及相應的葉節(jié)點組成。1.3.2機器人中的機器學習算法2.基于聯(lián)結主義的機器學習算法人工神經網絡（ArtificialNeuralNet?works，ANN）是基于聯(lián)結主義的機器學習算法中的代表性算法。這種神經網絡由多個神經元所組成。最常見的神經元模型為M-P神經元模型，這些神經元以全連接或部分連接的方式進行相互之間的信息傳遞，當一個神經元接收到其他神經元的信號時，根據其神經元結構中的激活