高阶运动机器人计算方法

1. 如何对机器人动力学矩阵M，C和G进行实时计算

如果动作是重复性的，或者是配合视觉等传感器可以预见性的，可以在控制里面可以加入几个位置记忆点，每个点用末端（机械手）标注，每个点都有各个关节位置记忆，如果可能也可以是多关节时间序列记忆。

比如，目标是将盘子里的工件放到传送带上，需要记忆机械手在盘子上方将要开始抓取的位置，和机械手完成抓取在最高点的位置，以及机械手在传送带上将要放手的位置。然后可以来回重复播放这两点的位置,其他位置插补计算得出。每个关节完全可以与其他关节解耦，用2点之间的各自关节的角度差就可以计算平均角速度。即使目标盘子里有很多工件，位置不固定，需要实时计算，也只需要在接近目标时，计算和控制3个自由度就行了。不需要每个关节都动，把冗余的自由度在轨迹规划里固定，系统实时性能保证。

2. 机器人运动学中的Pieper准则是什么

机器人运动学中的Pieper准则是：机器人的三个相邻关节轴交于一点或三轴线平行。
对于6自由度的机器人来说，运动学反解非常复杂，一般没有封闭解。在应用D-H法建立运动学方程的基础上，进行一定的解析计算后发现，位置反解往往有很多个，不能得到有效地封闭解。Pieper方法就是在此基础上进行研究发现，如果机器人满足两个充分条件中的一个，就会得到封闭解，这两个条件是：
（1）三个相邻关节轴相交于一点；
（2）三个相邻关节轴相互平行。
现在的大多数商品化机器人都满足封闭解的两个充分条件之一。如PUMA和STANFORD机器人满足第一条件，而ASEA和MINIMOVER机器人满足第二条件。以PUMA560机器人为例，它的最后3个关节轴相交于一点。我们运用Pieper方法解出它的封闭解，从求解的过程中我们也可以发现，这种求解方法也适用于带有移动关节的机器人。

3. 机器人逆运动学数列的时候有多种方法,一般分为几类

机器人逆运动学求解也有多种方法，一般分为两类：封闭解（closed-form solutions）和数值解（numerical solutions）。

不同学者对同一机器人的运动学逆解也提出不同的解法。应该从计算方法的计算效率、计算精度等要求出发，选择较好的解法。通常来说数值迭代解法比计算封闭解的解析表达式更慢、更耗时，因此在设计机器人的构型时就要考虑封闭解的存在性。

4. 有哪些应用于移动机器人路径规划的算法

机器人家上了解到，在二维二值地图（FREE or OCCUPIED）场景下进行路径规划的方法。我看之前有同学在回答的时候配上了这幅图：

这幅图上的算法罗列的还是很全面的，体现了各个算法的出生顺序。但是并不能很好的对他们进行一个本质的分类。刚刚那位同学说的graph-based和sampling-based的分类方法我感觉有点概念重叠不能够对规划算法进行这样的分类，下面通过自己这一年多的研究和实践对规划算法进行一个简单的分类：

这幅图上的算法罗列的还是很全面的，体现了各个算法的出生顺序。但是并不能很好的对他们进行一个本质的分类。刚刚那位同学说的graph-based和sampling-based的分类方法我感觉有点概念重叠不能够对规划算法进行这样的分类，下面通过自己这一年多的研究和实践对规划算法进行一个简单的分类：

两大类：
1. 完备的（complete)
2. 基于采样的（sampling-based）又称为概率完备的

一 完备的规划算法

A*算法

所谓完备就是要达到一个systematic的标准，即：如果在起始点和目标点间有路径解存在那么一定可以得到解，如果得不到解那么一定说明没有解存在。
这一大类算法在移动机器人领域通常直接在occupancy grid网格地图上进行规划（可以简单理解成二值地图的像素矩阵）以深度优先寻路算法、广度优先寻路算法、Dijkstra(迪杰斯特拉)算法为始祖，以A*算法(Dijstra算法上以减少计算量为目的加上了一个启发式代价)最为常用，近期的Theta*算法是在A*算法的基础上增加了line-of-sight优化使得规划出来的路径不完全依赖于单步的栅格形状（答主以为这个算法意义不大，不就是规划了一条路径再简单平滑了一下么）。
完备的算法的优势在与它对于解的捕获能力是完全的，但是由此产生的缺点就是算法复杂度较大。这种缺点在二维小尺度栅格地图上并不明显，但是在大尺度，尤其是多维度规划问题上，比如机械臂、蛇形机器人的规划问题将带来巨大的计算代价。这样也直接促使了第二大类算法的产生。

二 基于采样的规划算法

RRT-connect算法
这种算法一般是不直接在grid地图进行最小栅格分辨率的规划，它们采用在地图上随机撒一定密度的粒子来抽象实际地图辅助规划。如PRM算法及其变种就是在原始地图上进行撒点，抽取roadmap在这样一个拓扑地图上进行规划；RRT以及其优秀的变种RRT-connect则是在地图上每步随机撒一个点，迭代生长树的方式，连接起止点为目的，最后在连接的图上进行规划。这些基于采样的算法速度较快，但是生成的路径代价（可理解为长度）较完备的算法高，而且会产生“有解求不出”的情况（PRM的逢Narrow space卒的情况）。这样的算法一般在高维度的规划问题中广泛运用。

三 其他规划算法
除了这两类之外还有间接的规划算法：Experience-based（Experience Graph经验图算法）算法：基于经验的规划算法，这是一种存储之前规划路径，建立知识库，依赖之进行规划的方法，题主有兴趣可以阅读相关文献。这种方法牺牲了一定的空间代价达到了速度与完备兼得的优势。此外还有基于广义Voronoi图的方法进行的Fast-marching规划，类似dijkstra规划和势场的融合，该方法能够完备地规划出位于道路中央，远离障碍物的路径。答主最近也在研究此类算法相关的工作。

APF（人工势场）算法

至于D* 、势场法、DWA(动态窗口法)、SR-PRM属于在动态环境下为躲避动态障碍物、考虑机器人动力学模型设计的规划算法。

5. 智能机器人的运动云台驱动力矩要怎样计算

运动云台驱动力矩的计算：如前所述，智能作战机器人运动云台具有两个自由度，可带动机器人发射筒本体完成在俯仰方向上的摆动和在水平方向上的转动，而这两个运动都需要一定的力矩驱动才能实现｡运动云台的驱动力矩对于理论分析和实际应用来说都非常重要，需详细对运动云台相关驱动力矩的进行计算：机器人发射筒本体是运动云台所要驱动的关键部件。

6. 常用机器人控制方法有哪些

首先依据机器人的机械结构建立机器人运动模型，最常用的运动学模型是DH模型和指数积模型
运动学模型是建立各个机器人关节运动，与机器人整体运动的对应关系，也就是说，机器人某个关节动了，对机器人整体位置和姿态影响有多少，就需要通过运动学模型去计算，这种计算算是正向计算：从各个关节到机器人整体
另一种计算是逆向计算：从机器人整体到各个关节，比如说机器人想要运动到某个位置，那对应的各个关节要运动多少，就需要运动学模型做逆向计算。
上面说的都是上层计算，得到的是位置信息，但最终机器人动，是需要电流驱动电机的，中间的转换数据链是：位置-》速度-》加速度-》力矩-》电流
这是机器人运动最基本的
另外，机器人想要运动到哪里，可以通过摄像头（单目或者双目），或者激光去定位。
如果想要机器人运动更柔和或者效率更高或者更节能，就需要加入机器人的动力学模型，并且标定机器人的动力学参数，再做正向和逆向计算
如果想要提高机器人的精度，就需要对机器人的本体误差做标定，并补偿

7. 机器人 运动控制算法 主要有哪些

随着电子技术、自动化控制和计算机应用的发展,台式机器人的运动控制不断向着高精度、高速度、微型化、智能化和通用化方向发展。目前,以数字信号处理器(DSP)和现场可编..

8. 机器人算法和adas算法有什么区别吗

我是相关专业~~~自动化其实也算~~专业课啊1、自动控制原理。自动控制是机器人运动的基础，别看人类运动的很简单，要让机器人和谐的运动，需要大量的传感器的测量，并进行计算和模拟，最后根据这个，调整参数，进行干扰补偿、负反馈、前后两种串联补偿等等。（顺便说一句，维纳的《控制论》是一本好书，不仅仅限于工程哦~在社会人文学科都有用的，钱学森还有一本《工程控制论》，没有看过。。不过大师的书一定很棒的。。）2、智能技术。额，这个暂且也算吧，我们学校自己开的。。。还分2-1和2-2，主要学各种专家系统、机器学习、智能计算、启发式搜索、分布式人工智能、许许多多智能算法如蚁群算法、神经网络。3、机器人学。这个挺厉害的，讲解机器人运动中的数学计算，涉及空间描述，广义坐标，瞬态运动学，雅可比矩阵显式（线性代数基础）、立体视觉、轨迹生成、关节空间动力学、拉格朗日方程（拉老爷子挺牛逼的。。到处都是啊啊啊啊）、控制学（就是自控）、顺应性。需要比较好的数学基础。到处都是公式啊名词啊！！4、单片机开发。好像我们学校有这个课，我自己自费买的Arino开发板也算AVR单片机。机器人的成本、体积限制。要求我们不可能啥都用电脑来指挥，单片机体积小，也可以作为机器人的大脑，要让机器人按照你的要求，就要写好单片机程序。5、电机拖动。啊呀这个应该写在前面的，不过我刚刚才想到。喵。。。类人机器人的关节是靠电机驱动的，就算不类人，也需要轮子吧~要控制好机器人的运动轨迹，就需要了解电机的原理，了解调速、启动、电磁关系才能设计好机器人呢。智能专业不仅仅是机器人的。。。光学机器人太狭窄了。。智能不仅仅是机器人呢，想想天网吧，那种没有实体的人工智能才好玩的~俺们上课看老师放的机器人视频还是挺有趣的，但是我国的智能学科在国际上还需要努力，美国在机器人运动方面超前我们十多年呢（低估了的）。。少年你要不要来学~贡献一份力量呗~——————以下是猪的签名———————————微笑的猪头—真——帅——气———————

9. 如果要让一个像高达那么大的机器人运动自如大概要多少能量（给个大致的参考值就行）

不要算这些没有用的了，单是那样的重量想要靠两腿站立在大地上都是不可能的！结果只有被重力硬生生的压塌！这一点机动警察里已经很好的讽刺过了！

10. 双足机器人有哪些常见的平衡算法

在最开始的双足机器人使用的平衡控制策略是“静态步行”（static walking）
这种策略的特点是：机器人步行的过程中，重心（COG，Center of Gravity)的投影始终位于多边形支撑区域（support region）内，
这种控制策略的好处在于：在整个的行进过程中，机器人可以在行走动作中停止而不摔倒，但代价是行动速度非常迟缓（每一步需要花费10秒甚至更长）（因为需要保持重心的投影始终位于支撑区域，否则将不稳定），因为静态步行和人类的期望相差甚远，
于是人类开发出来了另一种步行平衡策略：“动态步行”（dynamic walking）。
在动态步行中机器人的行动速度被提升至了每步不超过1秒。但是弊端也是显而易见的，机器人难以在运动的状态下立即停顿（惯性的作用），从而使得机器人在状态转换的过程中变得不稳定。为了解决惯性带来的影响，零力矩点（ZMP，zero moment point）被引入到了这一控制策略中。在单脚支撑相中，ZMP=COG。引入ZMP的好处在于，如果ZMP严格的存在于机器人的支撑区域中，机器人绝对不会摔倒。
Xzmp代表正向ZMP，Xmc代表质量中心的前进位移，l是倒立摆的长度，g是重力加速度。
由于复杂地形的双足平衡无法由单一的控制器实现，所以多个控制器的切换策略被用于解决平衡问题。在这一个策略中，机器人的行走被设定为一个周期（cycle）每一个周期被分成了不同的行走阶段（stage）