高階運動機器人計算方法

1. 如何對機器人動力學矩陣M，C和G進行實時計算

如果動作是重復性的，或者是配合視覺等感測器可以預見性的，可以在控制裡面可以加入幾個位置記憶點，每個點用末端（機械手）標注，每個點都有各個關節位置記憶，如果可能也可以是多關節時間序列記憶。

比如，目標是將盤子里的工件放到傳送帶上，需要記憶機械手在盤子上方將要開始抓取的位置，和機械手完成抓取在最高點的位置，以及機械手在傳送帶上將要放手的位置。然後可以來回重復播放這兩點的位置,其他位置插補計算得出。每個關節完全可以與其他關節解耦，用2點之間的各自關節的角度差就可以計算平均角速度。即使目標盤子里有很多工件，位置不固定，需要實時計算，也只需要在接近目標時，計算和控制3個自由度就行了。不需要每個關節都動，把冗餘的自由度在軌跡規劃里固定，系統實時性能保證。

2. 機器人運動學中的Pieper准則是什麼

機器人運動學中的Pieper准則是：機器人的三個相鄰關節軸交於一點或三軸線平行。
對於6自由度的機器人來說，運動學反解非常復雜，一般沒有封閉解。在應用D-H法建立運動學方程的基礎上，進行一定的解析計算後發現，位置反解往往有很多個，不能得到有效地封閉解。Pieper方法就是在此基礎上進行研究發現，如果機器人滿足兩個充分條件中的一個，就會得到封閉解，這兩個條件是：
（1）三個相鄰關節軸相交於一點；
（2）三個相鄰關節軸相互平行。
現在的大多數商品化機器人都滿足封閉解的兩個充分條件之一。如PUMA和STANFORD機器人滿足第一條件，而ASEA和MINIMOVER機器人滿足第二條件。以PUMA560機器人為例，它的最後3個關節軸相交於一點。我們運用Pieper方法解出它的封閉解，從求解的過程中我們也可以發現，這種求解方法也適用於帶有移動關節的機器人。

3. 機器人逆運動學數列的時候有多種方法,一般分為幾類

機器人逆運動學求解也有多種方法，一般分為兩類：封閉解（closed-form solutions）和數值解（numerical solutions）。

不同學者對同一機器人的運動學逆解也提出不同的解法。應該從計算方法的計算效率、計算精度等要求出發，選擇較好的解法。通常來說數值迭代解法比計算封閉解的解析表達式更慢、更耗時，因此在設計機器人的構型時就要考慮封閉解的存在性。

4. 有哪些應用於移動機器人路徑規劃的演算法

機器人家上了解到，在二維二值地圖（FREE or OCCUPIED）場景下進行路徑規劃的方法。我看之前有同學在回答的時候配上了這幅圖：

這幅圖上的演算法羅列的還是很全面的，體現了各個演算法的出生順序。但是並不能很好的對他們進行一個本質的分類。剛剛那位同學說的graph-based和sampling-based的分類方法我感覺有點概念重疊不能夠對規劃演算法進行這樣的分類，下面通過自己這一年多的研究和實踐對規劃演算法進行一個簡單的分類：

這幅圖上的演算法羅列的還是很全面的，體現了各個演算法的出生順序。但是並不能很好的對他們進行一個本質的分類。剛剛那位同學說的graph-based和sampling-based的分類方法我感覺有點概念重疊不能夠對規劃演算法進行這樣的分類，下面通過自己這一年多的研究和實踐對規劃演算法進行一個簡單的分類：

兩大類：
1. 完備的（complete)
2. 基於采樣的（sampling-based）又稱為概率完備的

一 完備的規劃演算法

A*演算法

所謂完備就是要達到一個systematic的標准，即：如果在起始點和目標點間有路徑解存在那麼一定可以得到解，如果得不到解那麼一定說明沒有解存在。
這一大類演算法在移動機器人領域通常直接在occupancy grid網格地圖上進行規劃（可以簡單理解成二值地圖的像素矩陣）以深度優先尋路演算法、廣度優先尋路演算法、Dijkstra(迪傑斯特拉)演算法為始祖，以A*演算法(Dijstra演算法上以減少計算量為目的加上了一個啟發式代價)最為常用，近期的Theta*演算法是在A*演算法的基礎上增加了line-of-sight優化使得規劃出來的路徑不完全依賴於單步的柵格形狀（答主以為這個演算法意義不大，不就是規劃了一條路徑再簡單平滑了一下么）。
完備的演算法的優勢在與它對於解的捕獲能力是完全的，但是由此產生的缺點就是演算法復雜度較大。這種缺點在二維小尺度柵格地圖上並不明顯，但是在大尺度，尤其是多維度規劃問題上，比如機械臂、蛇形機器人的規劃問題將帶來巨大的計算代價。這樣也直接促使了第二大類演算法的產生。

二 基於采樣的規劃演算法

RRT-connect演算法
這種演算法一般是不直接在grid地圖進行最小柵格解析度的規劃，它們採用在地圖上隨機撒一定密度的粒子來抽象實際地圖輔助規劃。如PRM演算法及其變種就是在原始地圖上進行撒點，抽取roadmap在這樣一個拓撲地圖上進行規劃；RRT以及其優秀的變種RRT-connect則是在地圖上每步隨機撒一個點，迭代生長樹的方式，連接起止點為目的，最後在連接的圖上進行規劃。這些基於采樣的演算法速度較快，但是生成的路徑代價（可理解為長度）較完備的演算法高，而且會產生「有解求不出」的情況（PRM的逢Narrow space卒的情況）。這樣的演算法一般在高維度的規劃問題中廣泛運用。

三 其他規劃演算法
除了這兩類之外還有間接的規劃演算法：Experience-based（Experience Graph經驗圖演算法）演算法：基於經驗的規劃演算法，這是一種存儲之前規劃路徑，建立知識庫，依賴之進行規劃的方法，題主有興趣可以閱讀相關文獻。這種方法犧牲了一定的空間代價達到了速度與完備兼得的優勢。此外還有基於廣義Voronoi圖的方法進行的Fast-marching規劃，類似dijkstra規劃和勢場的融合，該方法能夠完備地規劃出位於道路中央，遠離障礙物的路徑。答主最近也在研究此類演算法相關的工作。

APF（人工勢場）演算法

至於D* 、勢場法、DWA(動態窗口法)、SR-PRM屬於在動態環境下為躲避動態障礙物、考慮機器人動力學模型設計的規劃演算法。

5. 智能機器人的運動雲台驅動力矩要怎樣計算

運動雲台驅動力矩的計算：如前所述，智能作戰機器人運動雲台具有兩個自由度，可帶動機器人發射筒本體完成在俯仰方向上的擺動和在水平方向上的轉動，而這兩個運動都需要一定的力矩驅動才能實現｡運動雲台的驅動力矩對於理論分析和實際應用來說都非常重要，需詳細對運動雲台相關驅動力矩的進行計算：機器人發射筒本體是運動雲台所要驅動的關鍵部件。

6. 常用機器人控制方法有哪些

首先依據機器人的機械結構建立機器人運動模型，最常用的運動學模型是DH模型和指數積模型
運動學模型是建立各個機器人關節運動，與機器人整體運動的對應關系，也就是說，機器人某個關節動了，對機器人整體位置和姿態影響有多少，就需要通過運動學模型去計算，這種計算算是正向計算：從各個關節到機器人整體
另一種計算是逆向計算：從機器人整體到各個關節，比如說機器人想要運動到某個位置，那對應的各個關節要運動多少，就需要運動學模型做逆向計算。
上面說的都是上層計算，得到的是位置信息，但最終機器人動，是需要電流驅動電機的，中間的轉換數據鏈是：位置-》速度-》加速度-》力矩-》電流
這是機器人運動最基本的
另外，機器人想要運動到哪裡，可以通過攝像頭（單目或者雙目），或者激光去定位。
如果想要機器人運動更柔和或者效率更高或者更節能，就需要加入機器人的動力學模型，並且標定機器人的動力學參數，再做正向和逆向計算
如果想要提高機器人的精度，就需要對機器人的本體誤差做標定，並補償

7. 機器人 運動控制演算法 主要有哪些

隨著電子技術、自動化控制和計算機應用的發展,台式機器人的運動控制不斷向著高精度、高速度、微型化、智能化和通用化方向發展。目前,以數字信號處理器(DSP)和現場可編..

8. 機器人演算法和adas演算法有什麼區別嗎

我是相關專業~~~自動化其實也算~~專業課啊1、自動控制原理。自動控制是機器人運動的基礎，別看人類運動的很簡單，要讓機器人和諧的運動，需要大量的感測器的測量，並進行計算和模擬，最後根據這個，調整參數，進行干擾補償、負反饋、前後兩種串聯補償等等。（順便說一句，維納的《控制論》是一本好書，不僅僅限於工程哦~在社會人文學科都有用的，錢學森還有一本《工程式控制制論》，沒有看過。。不過大師的書一定很棒的。。）2、智能技術。額，這個暫且也算吧，我們學校自己開的。。。還分2-1和2-2，主要學各種專家系統、機器學習、智能計算、啟發式搜索、分布式人工智慧、許許多多智能演算法如蟻群演算法、神經網路。3、機器人學。這個挺厲害的，講解機器人運動中的數學計算，涉及空間描述，廣義坐標，瞬態運動學，雅可比矩陣顯式（線性代數基礎）、立體視覺、軌跡生成、關節空間動力學、拉格朗日方程（拉老爺子挺牛逼的。。到處都是啊啊啊啊）、控制學（就是自控）、順應性。需要比較好的數學基礎。到處都是公式啊名詞啊！！4、單片機開發。好像我們學校有這個課，我自己自費買的Arino開發板也算AVR單片機。機器人的成本、體積限制。要求我們不可能啥都用電腦來指揮，單片機體積小，也可以作為機器人的大腦，要讓機器人按照你的要求，就要寫好單片機程序。5、電機拖動。啊呀這個應該寫在前面的，不過我剛剛才想到。喵。。。類人機器人的關節是靠電機驅動的，就算不類人，也需要輪子吧~要控制好機器人的運動軌跡，就需要了解電機的原理，了解調速、啟動、電磁關系才能設計好機器人呢。智能專業不僅僅是機器人的。。。光學機器人太狹窄了。。智能不僅僅是機器人呢，想想天網吧，那種沒有實體的人工智慧才好玩的~俺們上課看老師放的機器人視頻還是挺有趣的，但是我國的智能學科在國際上還需要努力，美國在機器人運動方面超前我們十多年呢（低估了的）。。少年你要不要來學~貢獻一份力量唄~——————以下是豬的簽名———————————微笑的豬頭—真——帥——氣———————

9. 如果要讓一個像高達那麼大的機器人運動自如大概要多少能量（給個大致的參考值就行）

不要算這些沒有用的了，單是那樣的重量想要靠兩腿站立在大地上都是不可能的！結果只有被重力硬生生的壓塌！這一點機動警察里已經很好的諷刺過了！

10. 雙足機器人有哪些常見的平衡演算法

在最開始的雙足機器人使用的平衡控制策略是「靜態步行」（static walking）
這種策略的特點是：機器人步行的過程中，重心（COG，Center of Gravity)的投影始終位於多邊形支撐區域（support region）內，
這種控制策略的好處在於：在整個的行進過程中，機器人可以在行走動作中停止而不摔倒，但代價是行動速度非常遲緩（每一步需要花費10秒甚至更長）（因為需要保持重心的投影始終位於支撐區域，否則將不穩定），因為靜態步行和人類的期望相差甚遠，
於是人類開發出來了另一種步行平衡策略：「動態步行」（dynamic walking）。
在動態步行中機器人的行動速度被提升至了每步不超過1秒。但是弊端也是顯而易見的，機器人難以在運動的狀態下立即停頓（慣性的作用），從而使得機器人在狀態轉換的過程中變得不穩定。為了解決慣性帶來的影響，零力矩點（ZMP，zero moment point）被引入到了這一控制策略中。在單腳支撐相中，ZMP=COG。引入ZMP的好處在於，如果ZMP嚴格的存在於機器人的支撐區域中，機器人絕對不會摔倒。
Xzmp代表正向ZMP，Xmc代表質量中心的前進位移，l是倒立擺的長度，g是重力加速度。
由於復雜地形的雙足平衡無法由單一的控制器實現，所以多個控制器的切換策略被用於解決平衡問題。在這一個策略中，機器人的行走被設定為一個周期（cycle）每一個周期被分成了不同的行走階段（stage）