机器学习整理
机器学习整理资料
1、学习方法：
二分类：每个分类器只能把样本分为两类。瓦普尼克95年提出来基础的支持向量机就是个二分类的分类器，这个分类器学习过程就是解一个基于正负二分类推导而来的一个最优规划问题（对偶问题），要解决多分类问题就要用决策树把二分类的分类器级联，VC维的概念就是说的这事的复杂度。
多分类问题：针对不同的属性训练几个不同的弱分类器，然后将它们集成为一个强分类器。层次聚类：创建一个层次等级以分解给定的数据集。此方法分为自上而下（分解）和自下而上（合并）两种操作方式。
K-中心点聚类：挑选实际对象来代表簇，每个簇使用一个代表对象。它是围绕中心点划分的一种规则
回归分析：处理变量之间具有相关性的一种统计方法
结构分析：结构分析法是在统计分组的基础上，计算各组成部分所占比重，进而分析某一总体现象的内部结构特征、总体的性质、总体内部结构依时间推移而表现出的变化规律性的统计方法。结构分析法的基本表现形式，就是计算结构标。
2、监督学习算法：
决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、KNN、SVM、神经网络、随机森林、AdaBoost、遗传算法
无监督学习算法：
聚类、关联规则、训练/学习、预测、K-Means、BIRCH、Apriori
3、Nave Bayes是一种特殊的Bayes分类器,特征变量是X,类别标签是C,它的一个假定是: 特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量
朴素：特征条件独立
贝叶斯：基于贝叶斯定理
4、CRF（条件随机场算法）模型对于HMM（隐马尔可夫模型）和MEMM（最大熵隐马尔科夫模型）模型的优势: 特征灵活、可容纳较多上下文信息、全局最优
三者的比较、优点：
（1）CRF没有HMM那样严格的独立性假设条件，因而可以容纳任意的上下文信息。特征设计灵活（与ME一样）————与HMM比较
（2）同时，由于CRF计算全局最优输出节点的条件概率，它还克服了最大熵马尔可夫模型标记偏置（Label-bias）的缺点。————与MEMM比较
（3）CRF是在给定需要标记的观察序列的条件下，计算整个标记序列的联合概率分布，而不是在给定当前状态条件下，定义下一个状态的状态分布。
————与ME比较
缺点：训练代价大、复杂度高
5、KNN算法：
K-NN算法通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离, 然后选取K (K>=1) 个距离最近的邻居进行分类或者回归. 如果K = 1 , 那么新数据将被分配给其近邻的类
k-NN最近邻方法在样本较少但典型性好的情况下效果较好.
6、在HMM中,如果已知观察序列和产生观察序列的状态序列，极大似然估计方法直接进行参数估计。
EM算法：只有观测序列，无状态序列时来学习模型参数，即Baum-Welch算法
维特比算法：用动态规划解决HMM的预测问题，不是参数估计
前向后向：用来算概率
极大似然估计：即观测序列和相应的状态序列都存在时的监督学习算法，用来估计参数
7、常见的判别模型有：
支持向量机传统的神经网络
线性判别分析线性回归逻辑回归最近邻
CRF Boosting
产生式模型常见的主要有：
高斯朴素贝叶斯混合多项式
混合高斯模型专家的混合物
隐马尔可夫模型马尔可夫的随机场
HMMs Sigmoidal Belief Networks,
Bayesian Networks Markov Random Fields Latent Dirichlet Allocation
8、已知一组数据的协方差矩阵P，
1、主分量分析的最佳准则是对一组数据进行按一组正交基分解, 在只取相同数量分量的条件下,以均方误差计算截尾误差最小
2、在经主分量分解后,协方差矩阵成为对角矩阵
3、主分量是通过求协方差矩阵的特征值得到
4、K-L变换与PCA变换是不同的概念，PCA的变换矩阵是协方差矩阵，K-L变换的变换矩阵可以有很多种（二阶矩阵、协方差矩阵、总类内离散度矩阵等等）。当K-L变换矩阵为协方差矩阵时，等同于PCA。
9、假定某同学使用Naive Bayesian（NB）分类模型时，不小心将训练数据的两个维度搞重复了，1、模型效果相比无重复特征的情况下精确度会降低2、当两列特征高度相关时，无法用两列特征相同时所得到的结论来分析问题
10、SVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器（minimal margin classifier）
在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。
在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。
11、SPSS（统计产品与服务解决方案”软件）中，数据整理的功能主要集中在（数据、转换）等菜单中
12、数据清理中，处理缺失值的方法有两种：
删除法：
1）删除观察样本
2）删除变量：当某个变量缺失值较多且对研究目标影响不大时，可以将整个变量整体删除
3）使用完整原始数据分析：当数据存在较多缺失而其原始数据完整时，可以使用原始数据替代现有数据进行分析
4）改变权重：当删除缺失数据会改变数据结构时，通过对完整数据按照不同的权重进行加权，可以降低删除缺失数据带来的偏差
查补法：均值插补、回归插补、抽样填补等
成对删除与改变权重为一类；估算与查补法为一类
13、卡方检验是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。
14、规则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项(regularizer)或惩罚项(penalty term)。
1、L1范数和L0范数可以实现稀疏，L1因具有比L0更好的优化求解特性而被广泛应用。L1正则化偏向于稀疏，它会自动进行特征选择，去掉一些没用的特征，也就是将这些特征对应的权重置为0.
2、使用L2可以得到平滑的权值.
L2主要功能是为了防止过拟合，当要求参数越小时，说明模型越简单，而模型越简单则，越趋向于平滑，从而防止过拟合。
L2范数: ||W||2, 因为它的强大功效是改善机器学习里面一个非常重要的问题：过拟合。
通过L2范数，我们可以实现了对模型空间的限制，从而在一定程度上避免了过拟合。
线性分类器有三大类：感知器准则函数、SVM、Fisher准则，而贝叶斯分类器不是线性分类器。
15、感知器准则函数：代价函数J=-(W*X+w0)，分类的准则是最小化代价函数。感知器是神经网络（NN）的基础，
SVM：支持向量机也是很经典的算法，优化目标是最大化间隔（margin），又称最大间隔分类器，是一种典型的线性分类器。（使用核函数可解决非线性问题）
Fisher准则：更广泛的称呼是线性判别分析（LDA），将所有样本投影到一条远点出发的直线，使得同类样本距离尽可能小，不同类样本距离尽可能大，具体为最大化“广义瑞利商”。贝叶斯分类器：一种基于统计方法的分类器，要求先了解样本的分布特点（高斯、指数等），所以使用起来限制很多。在满足一些特定条件下，其优化目标与线性分类器有相同结构（同方差高斯分布等），其余条件下不是线性分类。
线性分类器三种最优准则：
Fisher 准则：根据两类样本一般类内密集，类间分离的特点，寻找线性分类器最佳的法线向量方向，使两类样本在该方向上的投影满足类内尽可能密集，类间尽可能分开。这种度量
通过类内离散矩阵Sw 和类间离散矩阵Sb 实现。
感知准则函数：准则函数以使错分类样本到分界面距离之和最小为原则。
其优点是通过错分类样本提供的信息对分类器函数进行修正，这种准则是人工神经元
网络多层感知器的基础。
支持向量机：基本思想是在两类线性可分条件下，所设计的分类器界面使两类之间的
间隔为最大，它的基本出发点是使期望泛化风险尽可能小。
16、INDEX:函数返回表格或区域中的值或值的引用.
MATCH: 在范围单元格中搜索特定的项, 然后返回该项在此区域中的相对位置. VLOOKUP&HLOOKUP: 在表格的首行或数值数组中搜索值, 然后返回表格或数组中指定行的所在列中的值. 当比较值位于数据表格的首行时, 如果要向下查看指定的行数, 则可使用HLOOKUP; 当比较值位于所需查找的数据的左边一列时, 则可使用VLOOKUP.
FIND:返回一个字符串在另一个字符串中出现的起始位置( 区分大小写).
IF:可以对值和期待值进行逻辑比较.
LIKE: 可用Like运算符自定义字符比较函数之类的, 应该是VBA的函数.
17、统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可以使用1、最小最大损失准则2、N-P判决
A. 最小最大损失准则考虑p(wi)变化的条件下，是风险最小
B. 最小误判概率准则，就是判断p(w1|x)和p(w2|x)哪个大，x为特征向量，w1和w2为两分类，根据贝叶斯公式，需要用到先验知识
C. 最小损失准则，在B的基础之上，还要求出p(w1|x)和p(w2|x)的期望损失，因为B需要先验概率，所以C也需要先验概率
D. N-P判决，即限定一类错误率条件下使另一类错误率为最小的两类别决策，即在一类错误率固定的条件下，求另一类错误率的极小值的问题，直接计算p(x|w1)和p(x|w2)的比值，不需要用到贝叶斯公式
18、隐马尔可夫模型三个基本问题以及相应的算法说法1、评估—前向后向算法2、解码—维特比算法3、学习—Baum-Welch算法
19、聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法
1、层次聚类算法
1.1聚合聚类
1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link:最近距离、Complete-Link：最远距离、Average-Link：平均距离
1.1.2最具代表性算法
1）CURE算法
特点：固定数目有代表性的点共同代表类
优点：识别形状复杂，大小不一的聚类，过滤孤立点
2）ROCK算法
机器人的动力学控制
机器人的动力学控制 The dynamics of robot control 自123班 庞悦 3120411054
机器人的动力学控制 摘要：机器人动力学是对机器人机构的力和运动之间关系与平衡进行研究的学科。机器人动力学是复杂的动力学系统，对处理物体的动态响应取决于机器人动力学模型和控制算法。机器人动力学主要研究动力学正问题和动力学逆问题两个方面，需要采用严密的系统方法来分析机器人动力学特性。本文使用MATLAB 来对两关节机器人模型进行仿真，进而对两关节机器人进行轨迹规划，来举例说明独立PD 控制在机器人动力学控制中的重要作用。 Abstract: for the robot dynamics is to study the relation between the force and movement and balance of the subject.Robot dynamics is a complex dynamic system, on the dynamic response of the processing object depending on the robot dynamics model and control algorithm.Kinetics of robot research dynamics problem and inverse problem of two aspects, the need to adopt strict system method for the analysis of robot dynamics.This article USES MATLAB to simulate two joints, the robot, in turn, the two joints, the robot trajectory planning, to illustrate the independent PD control plays an important part in robot dynamic control. 一 动力学概念 机器人的动力学主要是研究动力学正问题和动力学逆问题两个方面，再进一步研究机器人的关节力矩，使机器人的机械臂运动到指定位臵，其控制算法一共有三种：独立PD 控制，前馈控制和计算力矩控制，本文主要介绍独立PD 控制。 动力学方程：)()(),()(q G q F q q q C q q M +++=? ????τ
工业机器人常用坐标系介绍
工业机器人常用坐标系介绍 坐标系：为确定机器人的位置和姿态而在机器人或空间上进行的位置指标 系统。 坐标系包含：1、基坐标系(Base Coordinate System) 2、大地坐标系(World Coordinate System) 3、工具坐标系(Tool Coordinate System) 4、工件坐标系(Work Object Coordinate System) 1、工具坐标系机器人工具座标系是由工具中心点TCP 与座标方位组成。 机器人联动运行时，TCP 是必需的。 1) Reorient 重定位运动(姿态运动)机器人TCP 位置不变，机器人工具沿座标轴转动，改变姿态。 2) Linear 线性运动机器人工具姿态不变，机器人TCP 沿座标轴线性移动。机器人程序支持多个TCP，可以根据当前工作状态进行变换。 机器人工具被更换，重新定义TCP 后，可以不更改程序，直接运行。 1.1.定义工具坐标系的方法：1、N(N=4)点法/TCP 法-机器人TCP 通过N 种不同姿态同某定点相碰，得出多组解，通过计算得出当前TCP 与机器人手腕中心点( tool0 ) 相应位置，座标系方向与tool0 一致。 2、TCPZ 法-在N 点法基础上，Z 点与定点连线为座标系Z 方向。 3、TCPX，Z 法-在N 点法基础上，X 点与定点连线为座标系X 方向，Z 点与定点连线为座标系Z 方向。 2. 工件坐标系机器人工件座标系是由工件原点与座标方位组成。 机器人程序支持多个Wobj，可以根据当前工作状态进行变换。 外部夹具被更换，重新定义Wobj 后，可以不更改程序，直接运行。
机器人学的数学基础
第3章机器人学的数学基础 在机器人操作手工作时，我们需要在其特定三维工作空间中掌握各个物体之间的几何关系，这些物体包括操作手组成自身的各个活动杆件、底座、末端执行器、抓持工具、待抓取物体、障碍物等，它们之间的三维空间几何关系可用两个非常重要的特性来描述：位置和姿态。 3.1 位置和姿态表示 为了精确描述各个连杆或物体之间的位置和姿态关系，我们首先定义一个固定的坐标系，并以它作为参考坐标系，所有静止或运动的物体就可以统一在同一个参考坐标系中进行比较。该坐标系统通常被称为世界坐标系。基于此共同的坐标系描述机器人自身及其周围物体，是机器人在三维空间中工作的基础。通常，我们对每个物体或连杆都定义一个本体坐标系，又称局部坐标系，每个物体与附着在该物体上本体坐标系是相对静止的,即其相对位置和姿态是固定的。 因此，每个物体之间位置和姿态的关系就可以用它们自身的本体坐标系之间的位姿关系来确定了，本体坐标系原点之间的关系代表了它们的位置关系，本体坐标系各个坐标轴方向之间的关系代表了方位关系。图3-1表示了机器人手臂及其周围物体在世界坐标系∑w中及各自本体坐标系中的位置和姿态。 z y x z ∑W y z x x zzzzzz x y y x p z z y \ 图 3-1 机器人手臂及其周围物体的位置和姿态 3.1.1 位置描述
建立坐标系之后，三维空间中的任何一点都可以用一个具有三个分量的位置矢量来进行定位。例如， 图3-1中立方体的质心p 在世界坐标系中的表示是： ????? ?????=wz wy wx w p p p p 下标w 代表了世界坐标系，因为位置矢量p 在不同坐标系中数值表示不同。以上就是典型的基于笛卡尔坐标系的三维空间位置矢量的描述方法。当采用不同的坐标系表示时，会有不同的位置描述方法。例如 基于圆柱坐标系的空间矢量表示方法，基于球坐标系的空间矢量表示方法等。 3.1.2 方位描述 机器人手臂工作时，不但要考虑所抓取的物体的质心的位置，还要考虑空间中该物体的姿态，既方位。空间中的物体，不但要考虑它的位置，还要考虑它的方位。空间物体通常用自身本体坐标系的坐标原点表示位置，坐标轴的方向代表方位。物体的相对位置和方位通常用它们各自的本体坐标系之间的关系来表示。相对位置关系用局部坐标系的坐标原点之间的关系表示，方位关系用各自本体坐标系的坐标轴单位方向矢量之间的关系来表示。常用的方位描述包括旋转矩阵表示法，固定角表示法，欧拉角表示法，等效轴角表示法，欧拉参数表示法等。我们主要介绍旋转矩阵方位描述法，并简介固定角表示法，其它方法参考教科书。 A. 旋转矩阵描述法 一个本体坐标系{B}相对于另一个参考坐标系{A}的姿态描述，用这个本体坐标系{B}的三个坐标轴的单位方向向量分别在参考坐标系的{A}三个坐标轴上的投影值，共9个投影分量所组成的矩阵（称作旋转矩阵）来表示两个坐标系之间的方位关系，这种方位描述方法称作旋转矩阵方位描述法。具体解释如下： B Z A z B Y {A} {B} A Y A X B X
简单串联机器人ADAMS仿真
机械系统动力学 简化串联机器人的运动学与动力学仿真分析 学院：机械工程学院 专业：机械设计制造 及其自动化 学生姓名： 学号： 指导教师： 完成日期： 2015.01.09
摘要 在机器人研究中，串联机器人研究得较为成熟，其具有结构简单、成本低、控制简单、运动空间大等优点，已成功应用于很多领域。本文在ADAMS 中用连杆模拟两自由度的串联机器人（机械臂），对其分别进行运动学分析、动力学分析。得出该机构在给出工作条件下的位移、速度、加速度曲线和关节末端的运动轨迹。 关键词：机器人；ADAMS；曲线；轨迹 一、ADAMS软件简介 ADAMS，即机械系统动力学自动分析(Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems)，该软件是美国MDI公司(Mechanical Dynamics Inc.) (现已并入美国MSC公司)开发的虚拟样机分析软件。目前，ADAMS已经被全世界各行各业的数百家主要制造商采用。ADAMS软件使用交互式图形环境和零件库、约束库、力库，创建完全参数化的机械系统几何模型，其求解器采用多刚体系统动力学理论中的拉格朗日方程方法，建立系统动力学方程，对虚拟机械系统进行静力学、运动学和动力学分析，输出位移、速度、加速度和反作用力曲线。ADAMS软件的仿真可用于预测机械系统的性能、运动范围、碰撞检测、峰值载荷以及计算有限元的输入载荷等。 二、简化串联机器人的运动学仿真 （1）启动ADAMS/View。 在欢迎对话框中选择新建模型，模型取名为robot，并将单位设置为MMKS，然后单击OK。 （2）打开坐标系窗口。 按下F4键，或者单击菜单【View】→【Coordinate Window】后，打开坐标系窗口。当鼠标在图形区移动时，在坐标窗口中显示了当前鼠标所在位置的坐标值。
T-01-O-O-工业机器人运动学的数学基础-教案
授课章节 工业机器人运动学的数学基础 授课形式 讲授 授课时间 第 周 周 （ 月 日） 第 至 节 教学目标 知识目标：了解空间点、向量、坐标系及刚体的表示。 能力目标：能用数学模型表示空间点、向量、坐标系及刚体。 素质目标：提高自学意识 教学重点 空间点、向量、坐标系及刚体的表示 教学难点 空间点、向量、坐标系及刚体的数学模型 教 学 过 程 方法手段 时间分配 导入 为了描述机器人末端执行器位置和姿态与关节变量空间之间的关系，通常需要以数学形式来对机器人的运动进行分析研究，其中矩阵常用来表示空间点、 空间向量、坐标系平移、旋转以及变换，还可以表示 坐标系中的物体和其他运动元件。 3分钟 介绍 重点讲解及任务分析 一、 空间点的表示 如图所示，空间点P 在空间中的位置，可以用它的相对于参考坐标系的三个坐标来表示： x y z P a i b j c k =++ 二、空间向量的表示 向量可以由三个起始和终止的坐标来表示。如果一个向量起始于点A ，终止于点B ，那么它可以表示为()()()AB x x y y z z P B A i B A j B A k =-+-+-。特殊情况下，如果一个向量起始于原点（如图4-1-2所示），则有： x y z P a i b j c k =++ 42分钟（视频、PPT 、动 画）
三、坐标系的表示 一个中心位于参考坐标系原点的坐标系由三个向量表示，通常 着三个向量相互垂直。 四、刚体的表示 在外力作用下,物体的形状和大小（尺寸）保持不变，而且内部各部分相对位置保持恒定(没有形变)，这种理想物理模 型称之为刚体。增加刚体的定义： 体上任意两点的连线在平动中是平行且相等的。 刚体上任意质元的位置矢量不同，相差一恒矢量，但各质元的位移、速度和加速度却相同。因此，常用“刚体的质心” 来研究刚体的平动。 一个物体在空间的表示可以这样实现：通过在它上面固连一个坐标系，再将该固连的坐标系在空间表示出来。由于这个 坐标系一直固连在该物体上，所以该物体相对于坐标系的位姿 是已知的。因此，只要这个坐标系可以在空间表示出来，那么 这个物体相对于固定坐标系的位姿也就已知了 练 习 作 业
机器人动力学汇总
机器人动力学研究的典型方法和应用 （燕山大学 机械工程学院） 摘 要：本文介绍了动力学分析的基础知识，总结了机器人动力学分析过程中比较常用的动力学分析的方法：牛顿—欧拉法、拉格朗日法、凯恩法、虚功原理法、微分几何原理法、旋量对偶数法、高斯方法等，并且介绍了各个方法的特点。并通过对PTl300型码垛机器人弹簧平衡机构动力学方法研究，详细分析了各个研究方法的优越性和方法的选择。 前 言：机器人动力学的目的是多方面的。机器人动力学主要是研究机器人机构的动力学。机器人机构包括机械结构和驱动装置，它是机器人的本体，也是机器人实现各种功能运动和操作任务的执行机构，同时也是机器人系统中被控制的对象。目前用计算机辅助方法建立和求解机器人机构的动力学模型是研究机器人动力学的主要方法。动力学研究的主要途径是建立和求解机器人的动力学模型。所谓动力学模指的是一组动力学方程（运动微分方程），把这样的模型作为研究力学和模拟运动的有效工具。 报告正文： （1）机器人动力学研究的方法 1）牛顿—欧拉法 应用牛顿—欧拉法来建立机器人机构的动力学方程，是指对质心的运动和转动分别用牛顿方程和欧拉方程。把机器人每个连杆（或称构件）看做一个刚体。如果已知连杆的表征质量分布和质心位置的惯量张量，那么，为了使连杆运动，必须使其加速或减速，这时所需的力和力矩是期望加速度和连杆质量及其分布的函数。牛顿—欧拉方程就表明力、力矩、惯性和加速度之间的相互关系。 若刚体的质量为m ，为使质心得到加速度a 所必须的作用在质心的力为F ，则按牛顿方程有：ma F = 为使刚体得到角速度ω、角加速度εω= 的转动，必须在刚体上作用一力矩M ， 则按欧拉方程有：εωI I M += 式中，F 、a 、M 、ω、ε都是三维矢量；I 为刚体相对于原点通过质心并与刚
数学模型在机器人技术中的应用
东北大学 研究生考试试卷 考试科目：数学模型 课程编号： 阅卷人： 考试日期：2012.12 姓名：数学模型 学号： 注意事项 1．考前研究生将上述项目填写清楚 2．字迹要清楚，保持卷面清洁 3．交卷时请将本试卷和题签一起上交 东北大学研究生院
数学模型在机器人技术中的应用 1 绪论 数学模型是根据对研究对象所观察到的现象及实践经验，归结成的一套反映其内部因素数量关系的数学公式、逻辑准则和具体算法，用来描述和研究客观现象的运动规律的算法模型. 数学模型的历史可以追溯到人类开始使用数字的时代. 随着人类使用数字，就不断地建立各种数学模型，以解决各种各样的实际问题. 数学模型的应用几乎渗透到我们生活的各个方面. 随着计算机技术的迅速发展，数学的应用不仅在工程技术、自然科学等领域发挥着越来越重要的作用，而且以空前的广度和深度向经济、金融、生物、医学、环境、地质人口、交通等新的领域渗透. 不论是用数学方法在科技和生产领域解决哪类实际问题，还是与其他学科相结合形成交叉学科，首要的和关键的一步是建立研究对象的数学模型并加以计算求解. 建立数学模型是沟通摆在面前的实际问题与数学工具之间联系的一座必不可少的桥梁. 人们常常把数学建模和计算机技术在知识经济时代的作用比喻为如虎添翼.数学模型同样在机器人技术领域取得了令人瞩目的不凡成就. 机器人是自动执行工作的机器装置. 它既可以接受人类智慧，又可以运行预先编排的程序，又可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动. 它的任务是协助或取代人类的工作，例如生产业、建筑业或者是危险的工作. 机器人技术是为社会经济发展产生了一个重大影响的一门科学技术，机器人技术的发展是生产力发展需求的必然结果，也是人类自身发展的必然结果. 机器人的设计生产同样离不开对数学模型的应用，数学模型的应用在机器人技术领域产生了深远和重大的影响.
二自由度机器人的位置控制
实验二自由度机器人的位置控制 一、实验目的 1. 运用Matlab语言、Simulink及Robot工具箱，搭建二自由度机器人的几何模 型、动力学模型， 2. 构建控制器的模型，通过调整控制器参数，对二自由度机器人的位姿进行控 制，并达到较好控制效果。 二、工具软件 1.Matlab软件 2.Simulink动态仿真环境 3.robot工具箱 模型可以和实际中一样，有自己的质量、质心、长度以及转动惯量等，但需要注意的是它所描述的模型是理想的模型，即质量均匀。这个工具箱还支持Simulink的功能，因此，可以根据需要建立流程图，这样就可以使仿真比较明了。 把robot 工具箱拷贝到MATLAB/toolbox文件夹后，打开matalb软件，点击file--set path，在打开的对话框中选add with subfolders，选中添加MATLAB/toolbox/robot，保存。这是在matlab命令窗口键入roblocks就会弹出robot 工具箱中的模块（如下图）。
三、实验原理 在本次仿真实验中，主要任务是实现对二自由度机器人的控制，那么首先就要创建二自由度机器人对象， 二自由度机器人坐标配置 仿真参数如下表1： 表1 二连杆参数配置
1.运动学模型构建二连杆的运动学模型，搭建twolink模型在MATLAB命令窗口下用函数drivebot(WJB)即可观察到该二连杆的动态位姿图。 %文件名命名为自己名字的首字母_twolink %构造连杆一 L{1}=link([0 0.45 0 0 0],'standard') ; L{1}.m=23.9 ;
机器人基础教学大纲A
《机器人基础》教学大纲A 1 课程的基本描述 课程名称：机器人基础The Basic of Robot Technology 课程编号：0102E07W 课程性质：专业方向课适用专业：机械电子工程、机械设计制造及其自动化教材选用：机器人技术基础，柳洪义编著，冶金工业出版社，2002 总学时：30 理论学时：24 实验学时： 6 课程设计：无 学分： 2 开课学期：7 前导课程：高等数学、电工技术、电子技术、C语言程序设计、工程测试与信息处理、计算机控制技术 后续课程：计算机集成制造技术 2 教学定位 2.1 能力培养目标 《机器人基础》是机械、控制、电气和电子工程、计算机科学等领域相互交叉渗透的一门学科。主要内容包括：机器人相关主要部件及子系统简介；物体空间位置的表示；机器人的运动学正、逆解；机器人及作业的静力学分析及力控制技术；机器人作业路径规划及驱动控制系统的规划设计等。 本课程的教学目的是使学生对机器人技术有一个明确的概念。掌握机器人运动学、静力学、动力学计算及运动规划设计方法，对工业机器人的机械结构及驱动系统的运动控制设计有一般性的了解。了解机器人传感器、机器人控制、机器人编程、机器人的应用等，建立机器人系统的完整概念。 本课程注重理论联系实际，在讲清基本概念的同时，以适当的机器人系统实例，结合在工程应用中的实际，通过学生自己动手编制程序、操作和实验，掌握必要的知识，为学生将来运用机器人技术的理论和知识解决工程实际问题打下坚实的基础。 2.2 课程的主要特点 本课程是机械设计制造及其自动化专业的选修课。机器人技术融合了机械、电子技术、计算机及控制技术等多门学科，但由于教学对象是机械设计制造及自动化专业的学生，学时较少，教学内容的取舍上应尽可能结合机电控制的特点。
机器人数学基础
数学基础 许多概念与表达式涉及到几何矢量及其运算。矢量的代数描述及其运算将利用矩阵这个工具。在许多科技著作中并不区分矢量与矩阵的概念。然而，在理论力学中这两种数学量必须加以区分。为此本章简要介绍本课程将要涉及到的有关内容，涉及 (1)几何矢量及其导数，相应的运算； (2)矢量及其导数代数描述，它们的矩阵表达，相应的运算。 本章内容及学习要求： 1.1 矩阵 1.1.1 矩阵的定义与运算 (1)矩阵的基本概念 矩阵(列阵)的定义, 矩阵的转置，矩阵用列阵分块表示。 方阵，单位阵，对称阵与反对称阵。 如果对于n阶方阵A，其元素满足A ij=A ji (i, j = 1, , n)，即有 则称方阵A为对称阵。
如果A ij=－A ji (i, j = 1, …, n)，即有 (1.1-4)则称方阵A为反对称阵。显然，对于反对称阵，有 (i=1, …, n)(1.1-5)例如，在如下的方阵中 ，， 方阵A与C为对称阵，B为反对称阵。此外，C也为三阶单位阵，可表为I3。 (2)矩阵的基本运算 两矩阵相等，矩阵与矩阵的相加（减），标量与矩阵的乘积；矩阵与矩阵的乘积。 (3)矩阵运算的性质 矩阵运算的结合律与交换律 (4)矩阵的可逆运算 满秩方阵(非奇异阵)与逆矩阵，正交阵，一些有用的公式 满秩方阵(非奇异阵)与逆矩阵 对于方阵A，如果存在一个同阶的方阵B，两方阵的积为单位阵，即有 则称方阵A为满秩方阵或非奇异阵。 方阵B为方阵A的逆矩阵，记为A-1。即有 (1.1-19)可以证明以下等式成立 (1.1-20)
(1.1-21)正交阵 满足如下等式的非奇异阵A称为正交阵： (1.1-22)对于正交阵，有 (1.1-23)例如，矩阵 ， 互为逆矩阵，因为。考虑到，故它们又是互为正交阵。 一些有用的公式 矩阵与单位阵的运算： 矩阵的转置运算： 矩阵的可逆运算： 矩阵的转置与可逆运算： 1.1.2 矩阵的导数 (1)矩阵对时间的导数 矩阵时间导数的定义，矩阵时间导数的基本运算 矩阵时间导数的定义
工业机器人技术专业教学标准
工业机器人技术专业教学标准 专业名称工业机器人技术专业 专业代码 560309 招生对象普通高中毕业生/中等职业学校毕业生 学制与学历三年 专科 就业面向 本校工业机器人技术专业面向汽车制造业、机械装备制造业、电工电子及其它制造业的从事工业机器人安装、调试与维护、工业机器人销售等工作的人才。 初始岗位：工业机器人销售员、工业机器人维修工、工业机器人机械安装员、工业机器人电气安装员、工业机器人机械调试员、工业机器人电气调试员。 发展岗位：工业机器人编程工程师、工业机器人机械安装工程师、工业机器人电气安装工程师、工业机器人市场营销策划师。 培养目标与规格 一、培养目标 本专业主要面向智能制造装备、汽车、机械加工、食品、新能源等行业，以及工业机器人制造企业、系统集成企业，主要从事自动化成套装备中工业机器人工作站的现场编程、调试维护、人机界面编程、系统集成等生产技术岗位，以及工业机器人销售和售后服务岗位，掌握工业机器人编程操作、维护管理、调试维修等专业知识与技能，具有职业岗位（群）所需的基础知识及专业技能、具有较强综合职业能力，服务于生产一线的高素质技术技能型人才。
二、培养规格 （一）素质结构 1. 思想政治素质 具有科学的世界观、人生观和价值观，践行社会主义荣辱观；具有爱国主义精神：具有责任心和社会责任感；具有法律意识。 2. 文化科技素质 具有合理的知识结构和一定的知识储备；具有不断更新知识和自我完善的能力；具有持续学习和终身学习的能力；具有一定的创新意识、创新精神及创新能力；具有一定的人文和艺术修养：具有良好的人际沟通能力。 3. 专业素质 掌握工业机器人编程操作、维护管理、调试维修等专业知识与技能，具有职业岗位（群）所需的基础知识及专业技能、具有较强综合职业能力；具有一定的数理与逻辑思维；具有一定的工程意识和效益意识。 4. 职业素质 具有良好的职业道德与职业操守；具有较强的组织观念和集体意识。 5. 身心素质 具有健康的体魄和良好的身体素质；拥有较积极的人生态度；具有良好的心理调适能力。 （二）知识结构 1. 工具性知识 工具性知识包括英语、计算机基础等。 2. 人文社会科学知识 人文社会科学知识包括政治学、社会学、法学、经济学、管理学、思想道德、职业道德、沟通与演讲等。 3. 自然科学知识