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侯长来 《计算机应用与软件》1994,11(4):45-49
本文介绍了用MCS-51系列单片机8031为核心的机器人控制系统的开发,研制。剖析了控制器的硬件组成,原理和软件设计要点,重点介绍了在构造动作形式库中采用的“环形节点法”。工业机器人既有功能要求又有工作精度要求,因而多采用系统微机制作控制器。作为服务和观赏机器人应在保证完成预定功能的前提下,提高性能/价格比,力求经济,实用。 相似文献
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根据排水管道清淤机器人的工特点及控制要求,选用MCS-51单片机为控制器,并且为了降低传输成本、减少电缆搬动力的影响,在两个单片机之间采用串行通信来实现数据传输,洋细介绍了MCS-51单片机串行通信及其在管道清淤机器人中的应用。 相似文献
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上海ABB工程有限公司 《机器人技术与应用》2005,(1):46-46
2004年11月9日,ABB在京推出新一代机器人控制器IRC5,采用模块化设计的IRC5控制器是ABB公司推出的第五代机器人控制器,它标志着机器人控制技术领域的一次重大的进步与革新。促成这一重大革新的不仅仅是IRC5能够通过MuhiMove这一新功能控制多达四台完全协调运行的机器人,而且还有其具有创新意义的模块化设计,将各种功能进行了逻辑分割, 相似文献
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基于USB的通用机器人控制器 总被引:2,自引:1,他引:1
本文介绍了一种通用教学机器人控制器。该控制器采用PC DSP的主从式 2级CPU控制结构 ,CPU之间通过USB进行通讯。控制器的硬件采用模块化结构设计 ,控制器的软件使用通用化的机器人数学模型来描述机器人对象 ,因而能够适用于多种不同类型的开链结构的机器人的控制。 相似文献
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《机器人技术与应用》2005,(3):14-18
IRC5为ABB所推出的第5代机器人控制器。该控制器采用模块化设计概念,配备符合人机工程学的全新Windows界面装置,并通过Multi Move功能实现多台(多达4台)机器人的完全同步控制,为同类产品设立了最新技术标准。 相似文献
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基于PIC单片机控制的智能玩具机器人 总被引:8,自引:1,他引:8
本文介绍了智能玩具机器人控制系统的硬件电路以及软件设计。控制系统的硬件电路部分主要包括控制器,传感器和电机驱动模拟,控制器和传感器分别采用8位PIC系列单片机PIC16F877和二值型红外传感器,智能玩具机器人的驱动则是采用直流电机,软件主要是基于规则的避碰行走算法以及灭火算法。 相似文献
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文章首先指出二十四自由度双足机器人的控制器是该型机器人的核心,也是扩展该型机器人功能首先需要改进的部件,接着介绍了双足机器人的控制器硬件和软件的改进设计。文章比较详细地阐述了双足机器人步态轨迹控制与规划,并指出下一步的研究方向是如何控制双足步行机器人稳定地和健壮地在复杂环境里及粗糙地面上行走。 相似文献
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对工业机器人的总体结构和设计要求进行分析,对伺服控制系统和工业机器人驱动特点进行了论述,确定工业机器人驱动采用全数字交流伺服控制系统,完成了伺服电机和驱动器的研究。在对工业机器人控制器进行分析的基础上,阐述了本课题工业机器人采用MITSUBISHI PLC控制的理由,详细介绍了MITSUBISHI PLC控制系统,包括处理器、运动控制模块以及与上位机的通讯等,控制系统在某工业现场获得了很好的应用效果。 相似文献
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本文介绍了一种通用的机器人二级控制系统,该机器人控制器已成功地用于四种不同类型的机器人本体,完成了各种PTP和CP控制功能. 相似文献
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设计一款基于ROS的i室内自主移动机器人,根据机器人实际功能需求,选择基于四轮差速驱动的机器人底盘。该机器人以Jetson Nano为核心控制器,ArdunoMega2560板和驱动板为辅控制器,辅控制器采用一体化设计,将各功能子电路通过优化布局方式集成一块PCB扩展板,增加了辅控制器的可靠性和稳定性,并能减少了接线的数量。该机器i人利用ROS系统把机器人所用所要进行的一系列工程整合在一起,激光雷达为主要传感器。通过上位机(JetsonNanio)与下位机(Arduno板和驱动板)的通信,使下位机接收到上位机的消息,发送指令到驱动板,驱动板进行速度和方向的控制。ArdunoMega2560板接收上位机的指令后向电机驱动板传输信号,电机驱动板通过连接PWM端口来控制小车左右电机的转速,从而实现差速转向。通过测试,移动机器人通过激光雷达进行SLAM建图,实现机器人能够自主导航、自主避障等功能。 相似文献
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基于PIC单片机的六足机器人制作 总被引:6,自引:0,他引:6
基于仿生原理,以PIC单片机为控制器的核心,制作出了动作灵活、价格低廉以及模块化结构的六足机器人。该机器人能够严格按三角步态进行行走,实现诸如直线、转弯、躲避障碍物和追踪物体等行走功能。文中介绍了该机器人三角步态的行走原理、结构组成、控制系统和控制算法。 相似文献
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在使用轮式助行机器人辅助行走和康复训练过程中,机器人运动控制的稳定性和轨迹跟踪的准确性是人机交互的重要研究内容。本文将强化学习中的深度确定性策略梯度(DDPG)算法与比例积分微分(PID)控制器相结合,提出了一种轮式助行机器人轨迹跟踪方法。首先,对轮式助行机器人底盘的运动学模型进行了分析。其次,介绍了强化学习中的DDPG算法与PID控制器相结合的自适应PID控制器的实现原理和控制结构。最后进行了仿真实验。实验结果表明,与传统PID控制器相比,基于DDPG算法的PID控制器能在机器人系统跟踪期望轨迹时自适应调整参数,使机器人始终按照期望轨迹运动。同时,得益于强化学习的试错机制,控制器具有较强的抗干扰能力。 相似文献