基于FPGA的六自由度智能移动机器人设计解析
六轴桌面可变成机器人的程序设计
六轴桌面可变成机器人的程序设计随着科技的不断发展，机器人技术已经变得越来越普遍。
六轴桌面可变成机器人作为一种新型的机器人产品，其灵活性和功能性备受关注。
在本文中，我将就六轴桌面可变成机器人的程序设计进行深入探讨，并共享个人观点和理解。
一、概述六轴桌面可变成机器人1. 六轴桌面可变成机器人是什么？六轴桌面可变成机器人是一种具有六个自由度的桌面机器人，其结构紧凑、灵活多变。
它可以通过程序设计实现多种操作，如抓取、放置、装配等。
2. 六轴桌面可变成机器人的应用领域有哪些？六轴桌面可变成机器人广泛应用于电子组装、医疗器械加工、精密仪器组装等领域，其灵活的操作方式可以提高生产效率和产品质量。
二、六轴桌面可变成机器人的程序设计1. 程序设计的基本原理六轴桌面可变成机器人的程序设计基于六个自由度的运动控制，通过编写相应的控制程序实现对机器人的精确操作。
2. 程序设计的关键技术（1）轨迹规划：根据任务需求和工作环境，规划机器人的运动轨迹，以实现高效的操作。
（2）动力学建模：对机器人的动力学特性进行建模分析，以确保控制程序的准确性和稳定性。
（3）传感器融合：利用多种传感器信息，实现对机器人姿态、位置等参数的精准感知，为程序设计提供更准确的输入。
3. 程序设计的难点和挑战六轴桌面可变成机器人的程序设计面临着复杂的运动学问题、动态控制难题以及环境感知等挑战，需要针对性地解决这些问题，确保机器人的安全和稳定运行。
三、个人观点和理解对于六轴桌面可变成机器人的程序设计，我认为需要充分考虑机器人的可操作性和智能化程度，尽可能简化程序设计，提高机器人的自主性和适应性。
还需要加强机器人的人机交互设计，使操作更加直观和便捷。
总结回顾通过对六轴桌面可变成机器人的程序设计进行深入探讨，我对其结构、应用和程序设计等方面有了更深入的理解。
我认识到六轴桌面可变成机器人的程序设计需要综合考虑多种因素，并不断优化和完善，以满足不断变化的市场需求和技术挑战。
六自由度轻载搬运机器人控制系统设计
六自由度轻载搬运机器人控制系统设计引言：一、机器人建模和运动学分析机器人的建模和运动学分析是控制系统设计的基础。
通过建模和运动学分析，可以确定机器人的运动范围和运动学方程，为后续的控制系统设计提供基本参数。
二、传感器选择和安装为了对机器人的姿态和位置进行实时监测，需要选择合适的传感器进行安装。
常用的传感器包括编码器、惯性测量单元（IMU）、视觉传感器等。
传感器的选择应根据机器人的特点和工作环境进行综合考虑。
三、运动控制算法设计机器人的运动控制算法设计是控制系统设计的核心。
常用的运动控制算法包括逆运动学算法、轨迹规划算法和运动控制算法。
逆运动学算法用于确定机器人关节的运动参数，轨迹规划算法用于生成机器人的轨迹，运动控制算法用于实现轨迹的跟踪和运动控制。
四、控制器设计和实现控制器是实现运动控制的关键组件。
根据机器人的特点和运动控制要求，可以选择合适的控制器类型，如PID控制器、模糊控制器或神经网络控制器等。
控制器的设计和实现应考虑控制精度、实时性和计算复杂度等因素。
五、通信和接口设计为了实现机器人与外部设备的通信和数据交换，需要设计合适的通信和接口模块。
常用的通信和接口模块包括以太网通信、串口通信和CAN总线通信等。
通信和接口设计应考虑通信速率、数据处理能力和数据安全性等因素。
六、系统集成和测试系统集成和测试是控制系统设计的最后一个阶段。
在系统集成和测试过程中，需要将各个组件进行整合，并进行系统级测试和验证。
测试结果可以用于对系统性能进行评估和改进。
结论：六自由度轻载搬运机器人控制系统设计是一项复杂且关键的工作。
通过建模和运动学分析，传感器选择和安装，运动控制算法设计，控制器设计和实现，通信和接口设计以及系统集成和测试等过程，可以设计出一个稳定、高效的控制系统。
同时，不同的机器人应根据其特点和工作环境进行系统的个性化设计，以满足特定的应用需求。
《基于FPGA目标识别的机器人设计与实现》范文
《基于FPGA目标识别的机器人设计与实现》篇一一、引言随着科技的快速发展，机器人在各种应用领域发挥着重要作用。
而基于FPGA（现场可编程门阵列）的目标识别技术在机器人领域尤为重要，尤其是对复杂环境的快速响应和高效处理能力。
本文将详细介绍基于FPGA目标识别的机器人的设计与实现过程。
二、系统需求分析首先，我们分析系统需求，确定设计目标。
我们的目标是设计一款能够在各种环境下高效识别目标的机器人，以便于实现更复杂的任务，如目标追踪、环境感知等。
此外，为了确保机器人具有良好的可扩展性和可靠性，我们将基于FPGA设计目标识别系统。
三、系统设计（一）硬件设计硬件部分包括机器人本体、FPGA处理单元和其他相关辅助设备。
其中，机器人本体负责执行任务，FPGA处理单元负责处理图像数据和目标识别算法，其他辅助设备如摄像头、传感器等为机器人提供感知环境的能力。
（二）软件设计软件部分包括目标识别算法的编写和FPGA的编程。
我们采用基于FPGA的并行计算架构，以提高数据处理速度。
同时，为了实现高效的目标识别，我们选择适合FPGA实现的算法进行优化和编写。
四、目标识别算法的选择与实现针对目标识别任务，我们选择了一种高效的算法——卷积神经网络（CNN）。
CNN算法在图像处理领域具有出色的性能，特别适用于目标识别任务。
我们将CNN算法在FPGA上实现，通过优化算法和硬件架构，实现了高效的目标识别功能。
五、系统实现与测试（一）FPGA编程与优化我们将卷积神经网络算法编写成硬件描述语言（如Verilog），并通过编程环境对FPGA进行配置。
通过优化程序和硬件架构，我们实现了高效的目标识别功能。
此外，我们还对系统进行了性能测试和调试，确保其稳定性和可靠性。
（二）系统集成与测试我们将硬件和软件部分集成到机器人中，并进行实际环境下的测试。
测试结果表明，我们的机器人能够在各种环境下高效地识别目标，并快速响应任务需求。
此外，我们还对机器人的功耗、速度等性能进行了评估，以满足实际应用需求。
(完整版)六自由度机器人结构设计
六自由度机器人结构设计、运动学分析及仿真学科：机电一体化姓名：袁杰指导老师：鹿毅答辩日期： 2012.6摘要近二十年来，机器人技术发展非常迅速，各种用途的机器人在各个领域广泛获得应用。
我国在机器人的研究和应用方面与工业化国家相比还有一定的差距，因此研究和设计各种用途的机器人特别是工业机器人、推广机器人的应用是有现实意义的。
典型的工业机器人例如焊接机器人、喷漆机器人、装配机器人等大多是固定在生产线或加工设备旁边作业的，本论文作者在参考大量文献资料的基础上，结合项目的要求，设计了一种小型的、固定在AGV 上以实现移动的六自由度串联机器人。
首先，作者针对机器人的设计要求提出了多个方案，对其进行分析比较，选择其中最优的方案进行了结构设计；同时进行了运动学分析，用D-H 方法建立了坐标变换矩阵，推算了运动方程的正、逆解；用矢量积法推导了速度雅可比矩阵，并计算了包括腕点在内的一些点的位移和速度；然后借助坐标变换矩阵进行工作空间分析，作出了实际工作空间的轴剖面。
这些工作为移动式机器人的结构设计、动力学分析和运动控制提供了依据。
最后用ADAMS 软件进行了机器人手臂的运动学仿真，并对其结果进行了分析，对在机械设计中使用虚拟样机技术做了尝试，积累了经验。
第1 章绪论1.1 我国机器人研究现状机器人是一种能够进行编程，并在自动控制下执行某种操作或移动作业任务的机械装置。
机器人技术综合了机械工程、电子工程、计算机技术、自动控制及人工智能等多种科学的最新研究成果，是机电一体化技术的典型代表，是当代科技发展最活跃的领域。
机器人的研究、制造和应用正受到越来越多的国家的重视。
近十几年来，机器人技术发展非常迅速，各种用途的机器人在各个领域广泛获得应用。
我国是从 20 世纪80 年代开始涉足机器人领域的研究和应用的。
1986年，我国开展了“七五”机器人攻关计划。
1987 年，我国的“863”计划将机器人方面的研究列入其中。
目前，我国从事机器人的应用开发的主要是高校和有关科研院所。
基于FPGA六足机器人控制系统研究
基于FPGA六足机器人控制系统研究摘要：文中基于仿生学原理，设计了一种以六足昆虫为原型的六足机器人控制系统，该系统可控制机器人实现多种仿生动作。
系统采用主从设计结构，以FPGA开源平台为主机控制核心，以STM32F103为从机控制核心，通过LDX-218数字舵机来驱动运动关节，在系统软件的控制下实现了蜘蛛和普通螃蟹两种行走模式，具有完成多种仿生运动动作以及自主超声波避障，红外桌面防跌等功能。
为了满足六足机器人运动控制器实时性的要求，在分析机器人运动控制器体系结构特点的基础上，提出一种基于ARM+DSP+FPGA的机器人运动控制器。
硬件电路采用模块化设计。
实验结果表明，该六足仿生机器人运动平稳，适应能力强，具有很高的实用价值。
关键词：FPGA；CRC；脉冲量；六足机器人；仿生0引言在自动控制领域，各种嵌入式处理器起着十分重要的作用，尤其是在高速数字控制系统中，作为算法实现的硬件基础和实时性保证，微处理器正同高性能模拟器件一样成为影响系统性能的关键因素之一。
目前FPGA技术的高速发展，已具备了在一片FPGA芯片中嵌入整个或大部分数字系统的条件，本文紧跟这一趋势，对基于FPGA的六足机器人微控制器进行了研究和设计工作，并取得了初步的成果。
1控制系统总体设计方案1.1总体设计方案根据六足机器人控制系统的设计要求，选用FPGAZYNQ系列芯片作为主机的主控芯片，选用STM32F103RBT6作为从机舵机控制板的控制芯片，选用Arduino Leonardo作为二次开发平台，添加PS2手柄遥控模块、超声波模块、红外避障模块和OLED显示屏模块，共同完成六足机器人控制系统的搭建。
本论文的重点是CRC校验纠错算法、30路PWM脉冲产生、增量式数字PID、反馈脉冲量采集、基于Amari-Hopfield模型的CPG算法实现方法。
结合本文研究的六足机器人平台，分层次阐述了各个模块的设计思路，在QuartusII9.1sp2这个IDE环境下中根据设计方案搭建出具体的RTL结构图，最后在Modesim中仿真验证模块设计的可行性，并对设计方案进行优化，最终构建一个较为完整的片上自动控制器。
基于FPGA的六自由度智能移动机器人设计解析
基于FPGA的六自由度智能移动机器人设摘要：智能移动机器人是指无需人工干预，可以自主完成行驶任务的车辆。
路径规划是移动机器人的一个重要组成部分，它的任务就是在具有障碍物的环境内，按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态到达LI标状态的无碰路径。
遗传算法就是对自然界中生物的遗传特性进行模拟而得出的一种模拟进化算法，它是继模糊方法、神经网络、蚁群之后新加入路径规划研究领域的一种算法。
提出了一种基于遗传算法解决移动机器人路径规划问题的方法。
通过本文的研究及实验结果证明，将遗传算法应用于移动机器人的路径规划问题研究，能够探索与改进一种新的路径优化方法。
关键词：移动机器人：路径规划；遗传算法Abstract: Intelligent mobile robot can complete the task independently without human intervention. Path planning is an important part of the mobile robot. Its task is to follow a certain evaluation criteria and find a route to goal state from the initial state without collision path in environments with obstacles. Genetic algorithm is a simulation of the genetic characteristics of the biological nature of the simulation and the results of evolutionaiy algorithms which is a pa什 1 planning algorithm following the fuzzy methods, neural networks ant colony algorithm. This paper proposes a method to solve the problem of mobile robot path planning based on genetic algorithms. The research and experimental results show that the genetic algorithm can be applied to the mobile robot path planning, which improves a new path optimization me什lods・Key words: Mobile robot; Path planning; Genetic algorithmK智能移动机器人1.1智能移动机器人概述机器人的应用越来越广泛，儿乎渗透到所有领域。
基于FPGA的六轴机械手驱动控制系统设计与测试
现［2］，但是价格高，不够成熟。文献［3］利用 FPGA 实现了感应电机的神经网络控制，实现了感 应电机的集成伺服控制。利用 FPGA 实现多轴驱 动器，以整合多轴伺服控制，包含位置、速度与电 流回路等，以此实现驱动器的一体化，减少成本 与体积。
本文以 FPGA 为基础实现六轴关节型机械手 伺服驱动控制系统，并由六轴机械手验证定位精 度，确定多轴一体驱动器的有效性。相对于传统
Key words: field- programmable gate array（FPGA）；manipulator ；multi- axis servo control ；fuzzy controller ； proportional integral controller
在工业 4.0 背景下，产业升级中工业机械手 扮演着重要的角色。目前工业机械手的多轴驱 动器都是由一轴一个模组组成多轴控制，较少数 使用多轴一体驱动器。机械手的控制系统设计 方案主要有：1）仅通过 1 个 PC（personal computer）机实现控制，但无法处理复杂的作业任务，已 被淘汰；2）工业计算机配置运动控制卡［1］，是目 前主流的方式，但是价格昂贵、控制算法不可重 构 ；3）嵌 入 式 处 理 器 搭 配 智 能 伺 服 模 块 共 同 实
作者简介：李磊（1981-），男，研究生，讲师，Email：gyqpds@
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李磊，等：基于 FPGA 的六轴机械手驱动控制系统设计与测试
电气传动 2019 年 第 49 卷 第 12 期
基 于 DSP（digital signal processor）的 控 制 系 统 ， FPGA 方案能够精简硬件电路设计，同时具有更 好的灵活性。
六自由度工业机器人虚拟设计及仿真分析
六自由度工业机器人虚拟设计及仿真分析六自由度工业机器人虚拟设计及仿真分析近年来，随着工业的快速发展，机器人已成为许多生产厂家的重要生产工具。
特别是六自由度工业机器人，其具有高度的灵活性和广泛的适用性，已经在许多领域得到了广泛的应用。
为了满足不同应用场景的需求，并提高机器人的性能和精度，虚拟设计与仿真成为了必不可少的技术手段。
六自由度工业机器人是指拥有六个独立运动自由度的机器人。
这六个自由度分别为三个旋转自由度和三个平移自由度。
通过灵活地控制这些自由度，机器人可以实现在三维空间内的无序复杂任务，如装配、搬运、焊接等。
然而，设计和优化这样一个复杂的机器人系统并不是一件容易的事情。
传统的实物设计和试错方法耗时耗力，并且难以满足设计师对机器人性能的要求。
因此，虚拟设计及仿真成为了一种必要的手段。
虚拟设计是指利用计算机建模和仿真技术，通过虚拟环境模拟和预测机器人的运动、力学和控制特性。
首先，设计者可以通过CAD软件对机器人进行三维建模，包括机器人的机械结构、关节和驱动系统等。
然后，根据机器人的工作场景和任务需求，设计者可以设置机器人的路径和动作，并模拟机器人在现实环境中的运动。
通过虚拟设计，设计者可以进行多次模拟和实验，预先检查机器人的性能，并进行必要的改进和优化。
仿真分析是指通过数值计算和模拟，对机器人的运动、力学和控制性能进行评估和分析。
在仿真分析中，设计者可以根据机器人的运动学学关系和动力学模型，计算出机器人各关节和末端执行器的位姿、速度和力矩等。
通过对这些关键参数的分析，能够更好地理解机器人的工作原理，并进行性能优化和故障诊断。
此外，仿真分析还可以帮助设计者评估机器人系统的稳定性、刚度和振动等性能指标。
虚拟设计及仿真在六自由度工业机器人的设计和优化中发挥着重要作用。
首先，虚拟设计和仿真可以提高设计效率和准确性。
相比传统的实物设计和试验方法，虚拟设计可以节省大量的时间和费用，并且可以在设计的早期阶段检测和解决潜在的问题。
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基于FPGA的六自由度智能移动机器人设计摘要：智能移动机器人是指无需人工干预，可以自主完成行驶任务的车辆。
路径规划是移动机器人的一个重要组成部分，它的任务就是在具有障碍物的环境内，按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态到达目标状态的无碰路径。
遗传算法就是对自然界中生物的遗传特性进行模拟而得出的一种模拟进化算法，它是继模糊方法、神经网络、蚁群之后新加入路径规划研究领域的一种算法。
提出了一种基于遗传算法解决移动机器人路径规划问题的方法。
通过本文的研究及实验结果证明，将遗传算法应用于移动机器人的路径规划问题研究，能够探索与改进一种新的路径优化方法。
关键词：移动机器人；路径规划；遗传算法Abstract：Intelligent mobile robot can complete the task independently without human intervention. Path planning is an important part of the mobile robot. Its task is to follow a certain evaluation criteria and find a route to goal state from the initial state without collision path in environments with obstacles. Genetic algorithm is a simulation of the genetic characteristics of the biological nature of the simulation and the results of evolutionary algorithms which is a path planning algorithm following the fuzzy methods, neural networks ant colony algorithm. This paper proposes a method to solve the problem of mobile robot path planning based on genetic algorithms. The research and experimental results show that the genetic algorithm can be applied to the mobile robot path planning, which improves a new path optimization methods.Key words: Mobile robot; Path planning; Genetic algorithm1、智能移动机器人1.1智能移动机器人概述机器人的应用越来越广泛 ,几乎渗透到所有领域。
智能移动机器人[1][2]是机器人学中的一个重要分支。
早在 60年代 ,就已经开始了关于智能移动机器人的研究。
关于智能移动机器人的研究涉及许多方面 ,智能移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统。
对智能移动机器人的研究 ,提出了许多新的或挑战性的理论与工程技术课题 ,引起越来越多的专家学者和工程技术人员的兴趣 ,更由于它在军事侦察、扫雷排险、防核化污染等危险与恶劣环境以及民用中的物料搬运上具有广阔的应用前景 ,使得对它的研究在世界各国受到普遍关注。
自1961年美国Unimation公司研制出世界上第一台往复式工业机器人以来,机器人的发展经历了三个阶段:第一代示教/再现(Teaching/Playback)机器人,第二代传感控制(Sensorycontrolled)机器人,第三代智能(Inteligent)机器人。
机器人以其具有灵活性、提高生产率、改进产品质量、改善劳动条件等优点而得到广泛应用。
但是,目前绝大多数机器人的灵活性,只是就其能够"反复编程"而言,工作环境相对来说是固定的,所以一般人们称之为操作手(Manipulator)。
正如人类活动范围和探索的空间是人类进步的标志一样,机器人的智能同样体现在运动空间的大小上。
为了获得更大的独立性,人们也对机器人的灵活性及智能提出更高的要求,要求机器人能够在一定范围内安全运动,完成特定的任务,增强机器人对环境的适应能力。
因此,近年来,智能移动机器人特别是自主式智能移动机器人成为机器人研究领域的中心之一。
1.2智能移动机器人的研究现状1.体系结构自主式智能移动机器人的复杂性以及当前计算技术的局限性等决定了体系结构是影响机器人性能的主要因素。
自主式智能移动机器人的智能体现为具有感知(Sensing)、决策(Decision-making)和行为(Acting)等基本功能。
根据实现这些基本功能的过程的不同,常见的体系结构有三类:分层递阶结构、行为系统和黑板系统。
2.信息感知信息感知来源于传感器。
对传感器来说,最主要的两个品质是可靠性和带宽(实时性)。
目前自主式智能移动机器人普遍使用的传感器有:声纳、红外、激光扫描、摄像机和陀螺等。
每种传感器各有利弊,于是人们自然想到了"取长补短",也即多传感器集成和融合,其优点在于提供了信息冗余、互补和适时(Timeliness),从而提高了信息的可靠性。
3.智能移动机器人控制(1)建模根据所受约束的不同,可以将控制系统分为完整(Holonomic)系统和非完整(Nonholonomic)系统。
约束条件能够以位形变量显式代数方程描述的系统,即为完整系统;约速条件为不完全可积的微分方程则为非完整系统。
智能移动机器人是典型的非完整系统。
目前,智能移动机器人普遍使用的运动学模型为基于机器人几何中心或轮轴线中心的时间微分方程,该模型物理意义明确。
为避免繁琐的时间微分,E.T.Baumgartner选择了独立变量,建立独立于时间变量的运动学模型,并由此实现了对速度的独立调节。
最近,链式(Chained form)方程和幂式(Power form)方程用于描述一类非完整系统。
该模型虽然描述的是非线性系统,但具有良好的线性结构,基于此可开环类解耦控制、闭环反馈稳定控制,特别适用于带有拖车的智能移动机器人。
(2)定位(Localization) 定位是智能移动机器人控制中的关键问题,其准确性和精度直接影响规划的实现,从而影响整个系统的性能。
定位有静态定位和动态定位之分。
静态定位每次将传感器得到的环境信息和环境的先验模型相匹配来定位,计算量大,很难满足实时性要求。
为了克服以上缺点,人们采用动态定位,即将外部传感器获得的信息与推算航行法的信息进行融合,以获取高精度定位。
融合方法多用Kalman滤波进行最小方差估计和基于模糊逻辑进行模糊推理。
(3)控制及其稳定性智能移动机器人的控制困难在于机器人平面运动具有三个自由度,即平面位置和方位,而控制只有二个自由度,即两个驱动轮的速度或机器人的平移速度和转动速度。
Samson指出,智能移动机器人开环可控。
但不存在光滑的时不变稳定状态反馈。
由于开环控制容易受不确定因素的影响,为了获得较强的鲁棒性和对规划出的路径具有良好的跟踪性能,反馈控制方案才是研究者所寻求的。
由于智能移动机器人不存在光滑的时不变稳定状态反馈控制,所以一般采用不连续控制或分段光滑控制实现稳定反馈,控制目的是减少运动自由度或增加控制自由度。
各种反馈控制方案虽然解决了作为系统工作必要条件的稳定性问题,但系统要获取良好的性能,还取决于控制律中参数的确定,而所有控制律的参数均很难确定。
利用神经网络的学习和容错能力对智能移动机器人控制和基于规则的模糊控制,避免了控制参数的确定,并增强了系统对参数扰动的鲁棒性。
4.路径规划自主式智能移动机器人它能够按照预先给定的任务指令,根据已知的地图信息作出全局的路径规划,并在行进过程中不断感知周围的局部环境信息,自主地作出各种决策,引导自身安全行驶,并执行要求的动作和操作。
由此可以看出,全局路径规划和局部避障是智能移动机器人自主性的核心体现。
路径规划为在给定起始点和目标点之间寻求满足一定条件的无碰撞路径。
路径规划根据规划时所利用的信息不同可分为基于模型(Model-based)的规划和基于情形(Case-based)的规划。
前者根据已知的环境模型或感知的地图知识作出规划,是目前普遍使用的规划方法;而后者则根据已有的规划知识利用匹配法解决新的规划问题。
基于情形的规划适用于较为复杂但相对固定的环境,因为,情形的增加对存储容量提出了更高的要求,并且匹配时计算量大,需要不断地更新情形库,使系统复杂化。
基于模型的规划从规划所利用地图知识范围的角度又有全局规划和局部规划之分。
全局规划需要完整的环境模型,而局部规划只需要机器人周围的局部信息,主要完成避障任务。
基于模型的规划方法主要有物理模拟、拓扑、统计决策、启发式、模糊和神经网络以及遗传算法等。
上述的规划方法大多认为机器人具有完备的环境知识,并且假设能对机器人进行精确控制,但实际上这些条件是不能够满足的,因此有必要在规划中考虑不确定因素的影响。
Miura对定位误差、控制误差和传感器误差建立分布,运用统计决策理论规划。
SUF通过规划路径减小环境、传感器对定位的影响。
2、机械手的发展现状与趋势机器手首先是从美国开始研制的。
1958年美国联合控制公司研制出第一台机器。
它的结构是：机体上安装一个回转长臂，顶部装有电磁块的工件抓放机构，控制系统是示教形的。
1962年，美国联合控制公司在上述方案的基础上又试制成一台数控示教再现型机器手。
商名为Unimate（即万能自动）。
运动系统仿照坦克炮塔，臂可以回转、俯仰、伸缩、用液压驱动；控制系统用磁鼓作为存储装置。
不少球坐标通用机器手就是在这个基础上发展起来的。
同年该公司和普鲁曼公司合并成立万能自动公司,专门生产工业机器手。
1962年美国机械制造公司也实验成功一种叫Vewrsatran机器手。
该机器手的中央立柱可以回转、升降采用液压驱动控制系统也是示教再现型。
虽然这两种机器手出现在六十年代初，但都是国外工业机器手发展的基础。
1978年美国Unimate公司和斯坦福大学，麻省理工学院联合研制一种Unimate-Vicarm型工业机器手，装有小型电子计算机进行控制，用于装配作业，定位误差小于±1毫米。
联邦德国机械制造业是从1970年开始应用机器手，主要用于起重运输、焊接和设备的上下料等作业。
日本是工业机器手发展最快、应用最多的国家。
自1969年从美国引进两种机器手后大力从事机器手的研究。