机器人控制理论与技术10
(完整版)机器人技术习题集答案
《机器人技术》习题集答案第1章绪论一、选择题（4选1）1—2）；2—1）；3—3）；4—3）；5—2）二、判断题（Y/N）1—Y；2—Y；3—Y；4—N；5—N；6—Y；7—Y；8—Y；9—Y；10—Y三、简答题1．机器人学是关于研究、设计、制造和应用机器人的一门科学。
一般包括：机器人结构、机器人坐标系统、机器人运动学、机器人动力学、机器人控制、机器感知、机器视觉、机器人语言、决策与规划等。
相比机器人技术研究的更为概括、抽象和理论一些。
2．一般将机器人分为三代。
* 第一代为示教再现型机器人。
由操作人员预先给出（示教）机器人的运动轨迹，然后机器人准确地重复再现这种轨迹。
* 第二代为感觉判断型机器人，亦称为感知融合智能机器人。
机器人带有一些可感知环境的装置，通过反馈控制，使机器人能在一定程度上适应变化的环境。
* 第三代为自主感知型机器人，亦称为自主感知思维智能机器人。
机器人具有多种感知功能，可进行复杂的逻辑推理、判断及决策，可在作业环境中独立行动；具有发现问题且能自主地解决问题的能力。
3．直角坐标机器人圆柱坐标机器人极坐标机器人多关节型机器人串联关节机器人垂直关节机器人水平关节机器人并联关节机器人串并联关节机器人4．优点：结构最紧凑，灵活性大，占地面积最小，工作空间最大，能与其他机器人协调工作，避障性好缺点：位置精度较低，有平衡问题，控制存在耦合，设计与控制比较复杂5．优点：刚性好，结构稳定，承载能力高，运动精度高缺点：活动空间小。
6．气动机器人液压机器人电动机器人新型驱动方式机器人（如静电驱动器、压电驱动器、形状记忆合金驱动器、人工肌肉及光驱动器等）7．内部传感器是用来检测机器人自身状态（内部信息）的机器人传感器，如检测关节位置、速度的光轴编码器等。
是机器人自身运动与正常工作所必需的；外部传感器是用来感知外部世界、检测作业对象与作业环境状态（外部信息）的机器人传感器。
如视觉、听觉、触觉等。
是适应特定环境，完成特定任务所必需的。
工业机器人系统操作员理论复习题10(带答案)
工业机器人系统操作员理论复习题10(带答案)一、单选题(第1题～第70题。
每题1.0分，满分70.0分。
)1.一般机器人操作机中，决定姿态的机构是（）。
A、端拾器B、基座C、手臂D、手腕［正确答案］：C2.机器人的精度主要依存于（）控制算法误差与分辨率系统误差机器人在（）模式下，使能器无效。
A、自动B、手动C、调试D、停止［正确答案］：A3.在焊接过程中，机器人系统发生撞枪故障，不可能发生的故障是（）。
A、工件组装发生偏差；B、焊枪的TCP 不准确；C、原点发生偏移；D、控制电压不符合。
［正确答案］：C4.（）型机器人通过沿三个互相垂直的轴线的移动来实现机器人手部空间位置的改变。
A、直角坐标B、圆柱坐标C、极坐标D、关节［正确答案］：A5.集体主义道德原则的底线是( )。
A、在职业活动中首先维护国家利益和集体利益；B、不追求个人利益；C、随时都可以牺牲个人利益；D、不侵犯国家利益和集体利益。
［正确答案］：D6.关于道德和法律，正确的观点是( )。
A、道德规范比法律规范缺乏严肃性和严谨性；B、道德的作用没有法律大，但二者在范围上有重合之处；C、道德和法律发生作用的方式、手段不同；D、道徳规范是感性的，法律规范是理性的。
［正确答案］：C7.服务群众的落脚点是( ) 。
A、热心公益B、方便群众C、扶困帮贫D、见义勇为［正确答案］：B8.人们形象地把国家利益、集体利益、个人利益之间的关系比喻为"大河有水小河满，小河无水大河干”。
这表明( )。
A、三者之间的关系是完全和谐的，不会产生矛盾；B、三者之间的关系是相互渗透的，且同等重要；C、三者之间的关系密切、相互影响；D、没有个人利益，就不会有国家利益和集体利益。
［正确答案］：C9.接到严重违反电气安全工作规程制度的命令时，应该（）执行。
A、考虑B、部分C、拒绝D、立刻［正确答案］：C10.发那科机器人外部急停接线应接在TBOP20输入接口的（）。
机器人工程专业学什么
机器人工程专业学什么简介机器人工程专业是一门涉及机器人设计、控制、运动规划和人工智能等领域的学科。
随着科技的进步和人工智能的发展，机器人工程专业的需求越来越大。
在机器人工程专业学习期间，学生将学习一系列与机器人相关的知识和技能，以满足未来社会对机器人和自动化系统的需求。
学科门类机器人工程专业包括了以下几个学科门类：1.机械工程学：主要包括机械设计、机械制造等方面的知识。
学生需要了解机械系统的组成和原理，以及机械传动、运动学和动力学等方面的知识。
2.控制工程学：学生将学习控制系统的设计和分析，包括PID 控制、自适应控制和模糊控制等。
通过学习控制工程学，学生将能够设计出能够实现预期功能的机器人控制系统。
3.计算机科学与技术：在机器人工程中，计算机科学与技术起着至关重要的作用。
学生将学习编程、数据结构、算法设计和人工智能等相关知识，以应对机器人领域的挑战。
4.电子科学与技术：学生需要掌握电路设计、电子元器件的使用和数字信号处理等知识。
这些知识将帮助他们设计和实现机器人的电子系统。
专业课程机器人工程专业的课程设置广泛，涵盖了多个学科领域。
以下是一些典型的专业课程：1.机器人学基础：该课程主要介绍机器人的基本概念、分类和工作原理。
学生将学习机器人运动学、动力学和自主导航等知识。
2.传感器与感知：学生将了解多种传感器的原理和应用，以及如何利用这些传感器获取机器人周围环境的信息。
3.控制理论与方法：该课程主要讲解控制理论的基本原理和常用方法。
学生将学习如何设计和分析机器人的控制系统。
4.人工智能与机器学习：学生将学习人工智能和机器学习的基本概念，以及如何将其应用于机器人的感知和决策过程中。
5.机器人开发与编程：学生将学习机器人软件开发的基本技术和工具，以及如何编程控制机器人的行为。
实践与项目机器人工程专业强调实践能力和团队合作精神，学生将通过实践和项目来提升自己的能力。
以下是一些常见的实践与项目活动：1.机器人制作实验：学生将亲自动手制作一个简易机器人并进行调试。
第1章 机器人控制技术绪论 机器人原理及控制技术 教学课件
随 着 先 进 飞 机 制 造 的 需 要 ， 美 国 麻 省 理 工 学 院 辐 射 实 验 室 （ MIT Radiation Laboratory）开始研制数控铣床。
1953年研制成功能按照模型轨迹做切削动作的多轴数控铣床。
1954年 “可编程”“示教再现”机器人
美国国家标准局（NBS）的定义：机器人是一种能够进行编程并在自动 控制下执行某些操作和移动作业任务的机械装置。
美国机器人协会（RIA）的定义：机器人是一种用于移动各种材料、零 件、工具或专用装置的，通过可编程序动作来执行种种任务的，并具有 编程能力的多功能机械手。
日本工业机器人协会（JIRA）的定义：工业机器人是一种装备有记忆装 置和末端执行器的，能够转动并通过自动完成各种移动来代替人类劳动 的通用机器。
日本早稻田大学加藤一朗（日本机器人之父） 教授认为：机器人是由能 工作的手，能行动的脚和有意识的头脑组成的个体，同时具有非接触传 感器（相当于耳、目）、接触传感器（相当于皮肤）、固有感及平衡感 等感觉器官的能力。
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也有一些组织和学者针对不同形式的机器人分别给出具体的解释 和定义，而机器人则只作为一种总称。例如，日本工业机器人协 会（JIRA）列举了6种型式的机器人：
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80年代 开始进入智能机器人研究阶段
80年代，不同结构、不同控制方法和不同用途的工业机器人在工业发达国 家真正进入了实用化的普及阶段。
随着传感技术和智能技术的发展，开始进入智能机器人研究阶段。
机器人视觉、触觉、力觉、接近觉等项研究和应用，大大提高了机器人的 适应能力，扩大了机器人的应用范围，促进了机器人的智能化进程。
双足机器人腿部及其驱动器的设计理论与关键技术
双足机器人腿部及其驱动器的设计理论与关键技术双足机器人是一种能够模拟人类双腿行走的机器人。
它通常由机械结构、传感器、控制系统等部分组成，其中腿部结构和驱动器设计是实现双足机器人运动的关键。
本文将从设计理论和关键技术两个方面对双足机器人腿部及其驱动器进行分析和讨论。
设计理论方面，双足机器人腿部的设计需要考虑机构设计和运动学分析两个方面。
机构设计方面，需要选择合适的腿部结构。
常见的腿部结构包括单链杆、双链杆、并联机构等。
要选择结构合理、稳定性好、运动范围广的腿部结构，以便机器人能够在各种地形和工作环境下平稳行走。
运动学分析方面，需要进行机器人运动学正逆解分析，确定机器人每个关节的运动范围和坐标变换关系。
通过正确的运动学分析，可以使机器人的运动更加精确和稳定。
关键技术方面，双足机器人腿部的驱动器设计需要考虑力控制、运动控制以及能量传递等技术。
力控制方面，双足机器人需要具备足够的力矩和刚度来支撑重量以及保持稳定。
常见的驱动器包括电机、液压和气压等。
选择合适的驱动器并进行控制，可以保证机器人的运动稳定性。
运动控制方面，双足机器人需要具备精准的运动控制算法，以便实现各种复杂的动作和运动模式。
常见的运动控制算法包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等。
能量传递方面，双足机器人需要合理设计传动系统，以便将能源转化为机器人运动所需的力和功率。
传动系统既需要满足足够的力矩输出，又需要保证高效的能量传输和低能耗。
总之，双足机器人腿部及其驱动器的设计理论与关键技术涉及机构选择、运动学分析、力控制、运动控制和能量传递等方面。
通过合理的设计和优化，可以实现双足机器人在各种环境下平稳行走和精准运动的能力，从而提高其应用的灵活性和实用性。
机器人控制的理论与方法
机器人控制的理论与方法机器人作为人类创造的智能化设备，应用领域越来越广泛，涉及生产制造、服务行业、医疗卫生等多个领域。
而机器人能够实现准确、高效、稳定的工作，离不开对机器人控制理论和方法的深入研究。
本文将从机器人控制的定义、分类、控制系统结构、控制方法以及未来发展等方面进行分析和探讨。
一、机器人控制的定义及分类机器人控制是指通过相关系统和软件，对机器人进行运动控制、感知控制、决策控制、智能控制等一系列交互控制地技术硬件。
根据在机器人上实现的控制形式和目标，机器人控制可分为以下几类：1. 控制方式的分类采用数字控制，电气控制，空气压缩或水力控制等方式进行机器人的控制。
2. 时间控制根据时间控制机器人进行特殊的运动。
例如：在周期时间内重复同样的运动。
3. 运动控制通过对机器人动作方式的控制，调整机器人的姿态、速度、力量等参数，从而使机器人完成具体的任务。
4. 感知控制通过机器人感知和识别技术，实现机器人在环境中自主地寻找目标物体，并进行跟随、抓取等控制操作。
5. 决策控制采用模糊控制、神经网络、人工智能等技术，对机器人进行目标选择、路径规划及行为指导等方面的控制。
二、机器人控制系统结构机器人控制系统的结构主要分为以下几个部分：机械系统、电气系统、感知系统、控制系统和用户界面系统。
1. 机械系统机械系统是机器人的核心部分，包括机械臂、运动控制器、传感器等硬件设备，根据不同的应用领域和任务需求，机械系统也不尽相同。
2. 电气系统电气系统是机器人整个系统的关键部分，它包括开关、输电线、电机控制器、电源设备等，为机器人提供运行动力和控制信号。
3. 感知系统感知系统是机器人控制中的重要组成部分，采用传感器、计算机视觉、语音识别、定位技术等对环境信息进行感知，以实现机器人的智能化和自主化。
4. 控制系统控制系统是机器人整个控制系统的核心，通过硬件和软件完成机器人的运动控制、感知控制等操作，提高机器人的灵活度和精度。
机器人技术中的控制理论
机器人技术中的控制理论近年来，随着工业自动化和人工智能技术的发展，机器人技术越来越成熟。
机器人被广泛应用在制造业、医疗、农业、交通、航空等领域，给人们的生产生活带来了巨大的便利和效益。
然而，机器人技术的复杂性也日益增加，如何控制机器人的行为和动作，保证机器人的稳定和精度，成为了机器人技术的重要问题。
本文将就机器人技术中的控制理论进行讨论和分析。
一、机器人控制的基本概念机器人是一种能够执行人类指令的智能机械设备，与人类的运动和感知能力相近甚至超越。
机器人的控制是指在特定环境下对机器人运动和操作进行计算机编程和指令输入的行为，包括传感器、执行器和控制器等硬件设备的协同工作。
通常，机器人的控制包含两个方面：关节控制和轨迹控制。
其中，关节控制是指根据控制器的指令，控制机器人各关节的角度和速度，以保证机器人的准确运动；轨迹控制是指通过运动学和动力学计算，掌握机器人的运动轨迹和速度，以保证机器人的稳定和高效运动。
机器人控制理论的核心是建立控制模型，并进行控制算法编程和优化调整。
二、机器人控制理论的发展历程机器人是现代控制理论的重要应用之一，机器人控制理论的发展涉及多学科，包括控制理论、机械设计、工程力学、材料学、电气工程、计算机科学等。
机器人的控制理论始于20世纪50年代，最初是通过模拟控制和数字控制等方式实现的。
在20世纪70年代，随着计算机技术的进步和数字信号处理技术的发展，机器人控制理论得到了快速发展。
其中，最具代表性的是PID控制和LQR控制。
PID控制是一种经典的控制方案，通过调整比例、积分和微分三部分的参数，来控制机器人的角度和速度，以达到良好的运动效果；而LQR控制是一种基于状态反馈的优化控制方法，通过控制器建立系统状态方程和成本函数，来调整系统的控制策略和参数，以实现最优的控制效果。
三、机器人控制领域的关键技术1、传感器技术机器人的运动和操作都需要通过精确的传感器来实现，包括视觉传感器、力传感器、惯性传感器、光学传感器等。
机器人的控制方法与原理
机器人的控制方法与原理机器人的控制方法与原理是现代机器人技术的核心内容之一。
随着科技的进步和人工智能的快速发展，机器人在各个领域中起着越来越重要的作用。
机器人的控制方法和原理决定了机器人的运动、感知和决策能力，对于实现机器人的自主操作具有至关重要的意义。
一、机器人的感知与控制机器人通过感知环境中的信息获取输入数据，然后根据程序进行运算，最终实现对机器人各个部件的控制。
机器人的感知与控制主要包括以下几个方面：1. 传感器：机器人使用各种传感器来感知环境，例如，视觉传感器、声音传感器、力传感器等。
通过这些传感器的信息反馈，机器人可以获取环境中的物体位置、大小、形状等信息，进而判断应该采取何种动作。
2. 数据处理：机器人利用计算机进行数据处理和分析。
通过对传感器获取的原始数据进行处理和运算，机器人可以识别环境中的物体、计算运动轨迹等。
3. 控制算法：机器人的运动依赖于各个部件的协调工作。
通过控制算法，机器人可以实现运动的规划和控制，例如路径规划、障碍物避开等。
二、机器人的控制方法机器人的控制方法主要分为两种：手动控制和自主控制。
1. 手动控制：手动控制是指通过操纵面板、遥控器或计算机界面等外部设备来操控机器人的动作。
这种控制方法一般适用于较简单的机器人任务，例如工业生产线上的机械臂。
2. 自主控制：自主控制是指机器人根据预先设定的程序和算法自主地进行决策和行动。
这种控制方法要求机器人具备一定的智能和学习能力。
自主控制的机器人可以根据环境变化做出相应的决策，适应各种复杂的工作场景。
三、机器人的控制原理机器人的控制原理是基于控制系统的理论和方法。
控制系统是指通过测量、比较、计算和决策等过程对对象进行控制的系统。
机器人控制系统主要包括以下几个方面：1. 反馈控制：机器人通过对其输出信号和期望值进行比较，从而实现对其行为的调节和纠正。
反馈控制主要通过传感器获取机器人的状态信息，并根据这些信息来调整机器人的动作。
机器人控制技术实训课程学习总结基于ROS的机器人路径规划与控制实验报告
机器人控制技术实训课程学习总结基于ROS 的机器人路径规划与控制实验报告机器人控制技术实训课程学习总结及基于ROS的机器人路径规划与控制实验报告一、引言机器人控制技术是现代工程领域的重要组成部分，ROS（Robot Operating System）作为一种新兴的机器人软件框架，为机器人的开发与控制提供了便利。
本文通过参加机器人控制技术实训课程，并基于ROS开展的机器人路径规划与控制实验，对所学知识进行总结和报告。
二、实训课程学习总结1. 学习内容在机器人控制技术实训课程中，我系统学习了机器人的基本概念、机器人运动学、传感器技术、机器人控制算法等内容。
通过理论学习和实践操作，我对机器人的构成与控制有了更深入的认识。
2. 实践操作实训课程中，我们进行了多次实践操作，包括机器人建模与仿真、路径规划与控制、传感器数据采集等。
通过在实验室中亲自操作，我熟悉了机器人硬件的连接和配置，掌握了ROS的使用方法，实践了机器人路径规划与控制的相关算法。
3. 团队合作实训课程中，我们组成了小组进行项目合作。
在团队中，我学会了与他人合作、协商和沟通，共同解决问题。
通过相互协作，项目的进展顺利，并取得了良好的成果。
三、基于ROS的机器人路径规划与控制实验报告1. 实验目的本实验旨在通过使用ROS进行机器人路径规划与控制，实现机器人在指定环境中的自主运动。
2. 实验方法（这部分根据具体实验方法进行撰写，可以包括实验装置、实验步骤、实验数据处理等内容，要求准确清晰）3. 实验结果与分析（这部分根据具体实验结果进行撰写，可以包括实验过程中的观察、数据分析与解释等内容，注意要言之凿凿）4. 实验总结通过本次实验，我深入理解了ROS在机器人路径规划与控制中的应用。
掌握了基本的ROS操作技巧，并成功实现了机器人在指定环境中的路径规划与控制。
同时，在实验中也意识到了机器人控制技术的重要性和发展前景。
四、结论机器人控制技术实训课程的学习为我提供了基础的理论知识与实践技能。
机器人控制中的动力学建模与仿真
机器人控制中的动力学建模与仿真机器人在现代社会的发展中起到了越来越重要的作用，无论是在制造业、医疗领域还是日常生活中，机器人都扮演着重要的角色。
与此同时，机器人控制技术也在不断进步，为机器人的精确运动和协调操作提供了重要保障。
而机器人控制中的动力学建模与仿真则是控制技术的关键环节，本文将探讨这一话题。
动力学建模是机器人控制中必不可少的一环，它涉及到机器人运动学、力学和控制理论等多个学科的知识。
首先，机器人的运动学描述了机器人的几何特征和位置关系，可以用来计算机器人的位姿和轨迹规划。
其次，机器人的力学研究了机器人的运动行为，包括力、力矩和能量等物理量的计算与分析，可以为控制系统提供运动规律。
最后，控制理论围绕着机器人的姿态调整、路径跟踪和力矩控制等问题展开研究，旨在实现机器人的精确控制和稳定运动。
在动力学建模的过程中，需要考虑到机器人的力学特性、控制器的反馈信号以及外界环境对机器人的影响等因素。
以机械臂为例，我们可以通过分析机械臂的质量分布、惯性力矩和摩擦系数等参数，建立机械臂的动力学模型。
同时，我们还可以引入传感器来实时测量机械臂的关节角度、位置和速度等信息，以供控制器进行反馈控制。
此外，外界环境的力学性质也需要纳入考虑范围，例如重力、摩擦力和碰撞力等，这些力将对机器人的运动产生重要影响。
一旦完成了动力学建模，我们就可以进行仿真实验，以验证模型的准确性和可行性。
仿真实验可以通过计算机程序来模拟机器人的运动行为，通过对不同输入信号的控制，可以观察机器人的响应和性能。
仿真实验的好处在于可以提前发现潜在问题，并优化控制算法，减少实际实验的时间和成本。
广泛使用的并联机器人就是一个很好的例子，通过动力学建模和仿真实验的过程，设计人员可以在模拟环境中不断调整参数，获得最优的控制效果。
然而，动力学建模与仿真并非一蹴而就的过程，它需要建立在坚实的理论基础之上。
在进行建模时，需要对机器人的力学特性和控制系统的原理有充分的了解，并运用数学、物理、计算机科学等多学科知识进行综合分析。
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弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理 和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来 像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有 自主意识。
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中文屋子Chinese room
John Searle
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脑智能和群智能
脑（主要指人脑）的宏观心理层次的智能表现称 为脑智能（Brain Intelligence, BI）。 由群体行为所表现出的智能称为群智能（Swarm Intelligence, SI）。 脑智能和群智能是属于不同层次的智能：
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仅位置信息
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位置+力反馈
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达芬奇手术系统
人工智能在机器人中的应用
■
使机器人更好用，更有用，以扩大和延 伸人类智能； 信息化社会的迫切要求；
■
■
■
自动化发展的必然趋势；
有益于探索人类自身智能的奥秘。
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人工智能的发展（一）
Bellman, 1978
人工智能是那些与人的思维相关的活动，诸如
机器人控制理论与技术 （10）
仿生学研究
生命系统 工程系统
★ 灵活性 ★ 多样性 ★ 环境适应能力
≫
★特殊功能
2
人工肌肉
Bar-Cohen, WW-EAP newsletter 3
电子激活聚合物（EAP）
－ ＋ ＋ －
イオン交換膜 金電極
：水分子
＋
：プラスイオン ：高分子電解質 （マイナスイオン）
决策、问题求解和学习等的自动化。
Haugeland, 1985
人工智能是一种计算机能够思维，使机器具有
智力的激动人心的新尝试。
Rich
Knight,1991
人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人
才能做得好的事情。
15
人工智能的发展（二）
Winston, 1992
人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算
知识组织与管理和知识运用等技术。
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计算智能
计算智能就是计算人工智能，它是模拟群智 能的人工智能。计算智能以数值数据为基础，主 要通过数值计算，运用算法进行问题求解。 计算智能的主要内容包括： 神经计算（Neural Computation， NC）、 进化计算（Evolutionary Computation ）、 免疫计算（immune computation ）、 粒群计算（Particle Swarm Algorithm）、 蚁群算法（Ant Colony Algorithm ，ACA） 自然计算（Natural Computation ，NC） 人工生命（Artificial Life，AL）
脑智能是一种个体智能（Individual Intelligence, II）； 群智能是一种社会智能（Social Intelligence, SI）， 或者说系统智能（System Intelligence, SI）
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符号智能和计算智能
符号智能是以知识为基础，通过推理进行 问题求解。也即所谓的传统人工智能。 计算智能是以数据为基础，通过训练建立 联系，进行问题求解。
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图灵测试—Turing Test
Alan Turing
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强、弱人工智能
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理和 解决问题的智能机器，并且这样的机器能将被认 为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以 有两类：
类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维
一样。 非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的 知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。
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课程回顾（一）
机器人发展的三个阶段 第一代机器人—示教复现型机器人 第二代机器人—感知机器人 第三代机器人—智能机器人
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课程回顾（二）
机器人控制结构
分层式体系结构 包容式体系结构 混杂式体系结构
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课程回顾（三）
机器人感知环节 机器人传感器的类型 常用的距离传感器（超声、红外、激光） 视觉传感器（全景，双目） GPS定位系统
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符号智能
符号人工智能，它是模拟脑智能的人工智能， 也就是所说的传统人工智能或经典人工智能。符 号智能以符号形式的知识和信息为基础，主要通 过逻辑推理，运用知识进行问题求解。符号智能 的主要内容包括： 知识获取（knowledge acquisition）
知识表示（knowledge representation）
的研究。
Nilsson，1998
人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括
知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。
Stuart Russell、Peter Norvig，2003
把已有的一些人工智能定义分为4类：像人一样思考的
系统、像人一样行动的系统、理性地思考的系统、理 性地行动的系统。
人工势场器人控制环节 三种机器人的执行机构 轮式移动机器人的运动学模型 两轮差动移动机器人的轨迹跟踪控制律 腿式移动机器人的类别及步态研究
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课程回顾（七）
机器人开发流程
RIMAN的组成、控制结构
人工肌肉
人工智能
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课程回顾（四）
机器人规划环节
三种规划问题的描述（路径、轨迹、运动）
基于栅格地图的路径规划方法（A*算法） 基于连续地图的路径规划方法（Dijkster方法）
人工势场法和BUG法
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课程回顾（五）
机器人规划环节
三种规划问题的描述（路径、轨迹、运动）
基于栅格地图的路径规划方法（A*算法） 基于连续地图的路径规划方法（Dijkster方法）
＋
－
－
プラスイオンの移動に伴う水移動による応答モデル
4
＋
－ －
－ －
＋ ＋
＋
5
人工肌肉演示（一）Rayrobot_TV_Aichi
6
人工肌肉演示（二）Rayrobot_ver1
7
人工肌肉演示（四）WWEAP
8
VR在机器人遥操作中的应用
teleoperation
9
遥操作结构
Internet