传感器技术在机器人视觉方面的应用

人类在发展的过程中,科学技术不断发展,并且承担着重要的角色,在科学技术的带领下,研究机器人技术也在不断的发展,传感器技术目前是现代信息技术的三大主要支柱之一。将传感器技术应用到机器人上是主要的应用研究方向。传感器在机器人是作为重要的获取信息的一个重要组成部分,相当于人类的五官,本文主要研究的是传感器技术在机器人的视觉方面的应用。     

机器人多传感器信息融合研究综述

多传感器信息融合是一门新兴的技术,在机器人领域有着广阔的应用前景。综述并分析了多传感器信息融合技术在工业机器人、机器手爪、飞行机器人、移动机器人、爬行机器人和水下机器人中应用的研究现状,从机器人传感器的研制、融合算法、多传感器管理和信息融合仿生机理等方面总结了机器人多传感器信息融合的发展趋势。     

机器人传感器(上)

一、概述1.机器人传感器的功能及其作用由于传感器电子学的发展,机器人由重复型过渡到智能型,智能机器人通过外部传感器控制行动。机器人传感器有多种分类法,表1是分类法之一。表中外部传感器和人的感觉对应,故亦称感觉传感器。机器人传感器主要是视觉、触觉和近接觉。表2列出机器人视觉传感器及其应用情况,表3列出触觉传感器及其应用情况。这里将近接觉作为触觉看待,故将近接觉传感器亦列在3表中。     

人形机器人避障模块研究与设计

人形机器人是机器人研究的重要分支之一,它是一门综合性很强的学科,代表着一个国家科技的发展水平。对人形机器人的研究有着深远的意义。本文是基于北京森汉科技公司SHR-8S人形机器人的研究与设计,介绍了机器人传感器技术,并利用光电传感器让机器人能够智能避开障碍物,初步让人形机器人有了一些智能的行为,为以后的进一步研究奠定基础。     

柔性触觉传感器在机器人上的应用综述

柔性多维触觉传感器的研究对于智能机器人的发展至关重要,研制符合实际应用要求的触觉传感器已经成为智能机器人发展中的关键技术之一.在分析国内外研究现状的基础上,阐述了触觉传感器应用在机器人上的主要技术,包括敏感材料选择、结构设计、解耦算法、信号获取电路、传感器标定以及虚拟触觉的研究等,为触觉传感器的研究提供方向.     

传感器在机器人领域的应用研究

本文探讨了传感器在机器人领域的应用,分析了其对机器人技术的影响。首先,介绍了传感器的基本定义及其在机器人系统中的核心作用,强调了其在机器人感知、导航和交互中的关键地位;接着,通过具体的实验验证了传感器在机器人导航中的重要作用,特别是激光雷达在提升机器人导航方面的重要作用;然后,列举了多个机器人应用实例,展示了传感器在不同场景下的实际应用价值;最后,分析了机器人领域传感器面临的挑战,探讨了传感器的发展方向。     

机器人参加相扑及迷宫比赛

为了增进学生们对高技术的兴趣,提高他们亲自动手的能力,日本人组织学生亲自动手制造机器人,然后参加机器人相扑比赛及迷宫游戏比赛。有的大学甚至还把它纳入毕业生的必修课。 微电机、电动机及传感器是制作机器人的三项基本技术。制作时要求每个学生能独立完成总体设计,掌握微机的软硬件技术,选择马达、轮子、减速器、驱动部件及传感器,并学会其使用方法。 相扑比赛是在一个154cm的园盘上进行的,参赛的机器人利用光传感器探测园盘上的白色边线,并随时控制自己不越过白线。机器人上的超声传感器能够捕捉对方,并由计算机发出攻击指令。相扑机器人尺寸不超过20cm,重量在3kg以下,谁先将对方推出白圈谁就为胜。     

类人机器人的研究现状及展望

机器人是近年来发展起来的一个多学科和技术相交叉结合的应用领域,类人机器人是研究热点之一.类人机器人技术汇集了当今世界在机电、材料、计算机、传感器、控制技术、人工智能、仿生科学、思维科学、心理学以及理论语言学等多个学科领域的尖端技术.本文主要介绍目前国内外类人机器人的研究现状,分析各典型类人机器人的自由度分布,同时对类人机器人的理论研究现状做简单介绍,对目前研究存在的问题做分析,提出类人机器人未来的发展方向.     

可编程控制器在机器人手中的应用

机器人手主要包含了机械原理、液压气动技术、自动化控制技术、计算机、传感器等多项先进的技术集成于一体的自动化装置.机器人手是提高生产自动化、改善劳动条件、确保生产安全、提高生产效率与质量的有效手段之一.本文主要介绍的是可编程控制器(PLC)的概念与控制模型的设计;同时也阐述了PLC在机器人手中的应用及机器人的原理与设计流...     

全力推进我国机器人技术

机器人技术集机械、电子、材料、计算机、传感器、控制等多门学科于一体,是国家高科技实力和发展水平的重要标志.先进机器人技术不仅是国家工业关键装备的重要支撑技术,也是国家空间计划、国防装备以及与社会安全紧密相关的反恐防爆装备的核心技术之一,同时还是国家发展高技术服务业(如助老助残机器人、家庭服务机器人)等新经济增长点的关键技术.通过研发机器人技术,可以提升我国科技竞争力,改善人民生活水平.     

基于惯性传感器的集群移动机器人定位系统设计

为了对集群机器人的定位技术做进一步研究,本文对群体移动机器人的整体框架进行了设计,主要包括控制单元、通信模块和传感器单元等,重点对基于MPU9250惯性传感器的定位技术进行了研究,定位系统以ZigBee模块组成无线传感网络,用Arduino对MPU9250进行姿态数据获取并进行处理,利用ZigBee网络将位置信息传输到上位机.本文提出的机器人惯导定位技术对于解决机器人的定位问题具有一定的指导意义.     

基于接触力信息的仿人机器人ZMP测量系统

针对现有仿人机器人零力矩点(ZMP)测量系统的力/力矩传感器不直接触地导致不能充分反映脚底各部位受力的问题,设计了一种基于地面接触力信息的具有传感器阵列的ZMP测量系统。介绍了传感器信号多级放大、采集及处理的软硬件系统,应用CAN总线接口实现了与外部上位机的通信。所设计的系统已应用于实际仿人机器人。步行实验表明:该系统能有效完成步行中ZMP的实时测量和脚底各部位受力信息的实时采集、计算与通信,简单易实现。     

Sensor system of a small biped entertainment robot

SDR-4X II is the latest prototype model of a small biped entertainment robot. It is the improved model of SDR-4X. In this paper we report on the sensing system of this robot, which is important and essential for a small biped entertainment robot which will be used in the home environment. One technology is the design of the motion sensing system, i.e. the inclination sensor system and the force sensor system which obtains the inclination of the trunk and the foot with force. Another technology is the real-world sensing system. One aspect is the touch sensing system. The robot is used in a normal home environment, so we should strongly consider the safety aspects for human. Another is the vision sensor system. The configuration and the distance image acquisition are explained. Next is the audio sensor system which obtains the sound and the voice information. The hardware system and the direction recognition are explained. These sensing systems are the key to making the biped robot walking and dynamic motion highly stable, and understanding the real-world around the robot.     

基于ROS与Kinect的移动机器人同时定位与地图构建

同时定位与地图构建(SLAM)技术一直以来都是移动机器人实现自主导航和避障的核心问题,移动机器人需要借助传感器来探测周围的物体同时构建出相应区域的地图。由于传统的1D和2D传感器,如超声波传感器、声呐和激光测距仪等在建图过程中无法检测出Z轴(垂直方向)上的信息,易增加机器人发生碰撞的概率,同时影响建图结果的精确度。本文利用Kinect作为机器人SLAM的传感器,将其采集到的三维信息转化成二维的激光数据进行地图构建,同时借助机器人操作系统(robot operating system,ROS)进行仿真分析和实际测试。结果表明Kinect可以弥补1D和2D传感器采集信息的不足,同时能够较好的保持建图的完整性和可靠性,适用于室内的移动机器人SLAM实现。     

A human–robot interface for mobile manipulator

This paper presents a remote manipulation method for mobile manipulator through operator’s gesture. In particular, a track mobile robot is equipped with a 4-DOF robot arm to grasp objects. Operator uses one hand to control both the motion of mobile robot and the posture of robot arm via scheme of gesture polysemy method which is put forward in this paper. A sensor called leap motion (LM), which can obtain the position and posture data of hand, is employed in this system. Two filters were employed to estimate the position and posture of human hand so as to reduce the inherent noise of the sensor. Kalman filter was used to estimate the position, and particle filter was used to estimate the orientation. The advantage of the proposed method is that it is feasible to control a mobile manipulator through just one hand using a LM sensor. The effectiveness of the proposed human–robot interface was verified in laboratory with a series of experiments. And the results indicate that the proposed human–robot interface is able to track the movements of operator’s hand with high accuracy. It is found that the system can be employed by a non-professional operator for robot teleoperation.     

移动机器人路径规划技术的现状与发展

移动机器人技术是近年来的研究热点,路径规划技术是移动机器人技术研究中的一个重要领域。路径规划分为基于模型的环境已知的全局路径规划和基于传感器的环境未知的局部路径规划。该文详细地叙述了移动机器人路径规划技术的分类和发展现状,全局路径规划和局部路径规划中的各种方法,具体地分析了各种方法的算法过程,并指出了各种方法的优缺点,以及各种方法的改进的办法,最后对移动机器人路径规划技术的未来的发展趋势进行了展望。     

激光测距在移动机器人自主导航中的应用

移动机器人在运动范围内需要有足够的传感器信息可供利用来进行自主导航,在完全未知的环境中,由机器人依靠其自身携带的传感器所提供的信息建立环境模型是机器人进行自主定位和导航的前提之一。介绍了激光测距在移动机器人自主导航中的应用研究;通过二维测距传感器对其周围环境进行扫描,提出了自主导航中地图创建、定位如何用二维扫描获得三维数据流的算法描述,并实验验证该算法的运用使机器人获得一个很好的三维视觉结构图。     

基于软传感器的信息融合

为了利用”凝视视觉几何约束”的信息来确定移动机器人的位置和方位角,就需要解决数据融合的问题。”几何约束”不是来自真实传感器的直接可测量的数据,这种特殊形式的信息不能被直接融合。为此目的,该文提出了一种融合特殊形式信息的新途径,也即利用”软传感器”的方法来融合来自”几何约束”的信息。软传感器的输出与其它真实传感器的输出一起经过扩展信息滤波器最终实现融合。文中最后提供了利用该方法进行移动机器人定位的计算机仿真例子。仿真结果表明了软传感器信息融合方法的可行性和有效性。软传感器可以广泛应用在很多类似的信息融合问题中。     

多传感器的联合标定方法

在智能机器人的视觉导航技术中，为了提高信息的可信度，可以采用多传感器数据融合技术，为了进行融合首先必须进行传感器的标定，即进行各种传感器坐标系之间的转换，本文针对一个实际的智能机器人系统，提出了一种简单、实用、准确的联合标定方法，取得了满意的效果。     

A dynamic safety system based on sensor fusion

Machines in industry, including industrial robots, have in many cases dramatically reduced the man-made work and improved the work environment. New machines introduce, however, new risk factors. Traditionally machines are safeguarded by means that more or less rigidly separates the machines from the personnel. This works well in many traditional areas, i.e., where industrial robots are involved. There is however a risk that the safety system limits the valuable flexibility of the robot, which can be considered as a quality that tends to become even more valuable in the progress of programming possibilities and sensor technology. This article shows an example how a safety system can be designed to achieve increased flexibility in co-operation between human and production safety strategy. The proposed safety system is totally based on sensor information that monitors the working area, calculate the safety level and improve the system dynamically, e.g., reduce the robot capability in conjunction to the system safety level. The safety system gain information from the sensors and calculates a risk level which controls the robot speed, i.e., the speed is reduced to achieve a sufficiently low risk level. The sensor data is combined with fuzzy-based sensor fusion and fuzzy rules. The safety system is based on sensor information, hence it automatically adjusts to changes in the guarded area as long as the functionality of the sensors is maintained. Finally, we present a system implementation in an industrial robot application.