机器人及其仿真
机械工程中的机器人动力学建模与仿真
机械工程中的机器人动力学建模与仿真机器人动力学建模与仿真是机械工程领域的重要研究方向。
随着机器人技术的飞速发展，精确地了解机器人的运动学和动力学特性对于设计、控制和优化机器人的性能至关重要。
本文将介绍机械工程中的机器人动力学建模与仿真方法以及其在实践中的应用。
一、机器人动力学建模1. 运动学模型机器人的运动学模型是描述其运动状态的数学表达式。
它包括位置、速度、加速度等运动参数，并通过坐标系、旋转矩阵和变换矩阵等工具来描述机器人的姿态和位置。
运动学模型的建立是机器人动力学建模的基础，可以用于路径规划、轨迹生成等应用。
2. 动力学模型机器人的动力学模型是描述其力学特性和动力学行为的数学模型。
它包括机器人的质量、惯性矩阵、重心位置以及关节力、力矩等参数。
动力学模型可以用于分析机器人的运动响应、控制系统设计和力/扭矩传递等。
二、机器人动力学仿真机器人动力学仿真是通过计算机模拟机器人的运动学和动力学过程，从而预测机器人在现实世界中的行为。
它可以帮助工程师和研究人员快速测试设计、评估性能、优化控制策略等。
机器人动力学仿真可以分为基于刚体和基于多体的模拟方法。
1. 基于刚体的仿真方法基于刚体的仿真方法将机器人视为刚体，忽略关节和连杆之间的柔度和动力学耦合关系，简化计算过程。
这种仿真方法适用于机器人的关节和连杆刚度较高，运动速度较慢的情况下。
2. 基于多体动力学的仿真方法基于多体动力学的仿真方法考虑机器人关节和连杆之间的柔度和动力学耦合关系，更真实地模拟机器人的运动行为。
这种仿真方法适用于工作速度较快、柔性关节和连杆的机器人系统。
三、机器人动力学建模与仿真在实践中的应用1. 机器人设计和优化机器人动力学建模与仿真可以帮助工程师设计和优化机器人系统。
通过建立精确的动力学模型，可以预测机器人的性能指标，如响应时间、负载能力等，并通过仿真分析改进机构设计、降低能耗等。
2. 机器人路径规划和轨迹生成机器人动力学模型可以用于路径规划和轨迹生成。
机器人的动力学建模与仿真
机器人的动力学建模与仿真机器人的动力学建模与仿真在机器人技术领域起着至关重要的作用。
动力学建模是指根据机器人的结构、驱动方式以及其他相关参数，建立数学模型描述机器人的运动学和动力学特性。
仿真则是通过计算机模拟机器人的运动过程，以验证动力学模型的准确性，预测机器人行为以及优化机器人控制策略。
一、动力学建模的基本原理动力学建模是机器人控制的关键一环。
机器人的动力学建模主要涉及到力学、运动学以及控制理论等方面的知识。
首先，我们需要通过力学分析确定机器人的运动方程。
运动学方程是描述机器人关节位置、速度和加速度之间关系的方程。
其次，利用牛顿-欧拉公式可以推导出机器人动力学方程，描述机器人关节力和外部力之间的关系。
最后，根据动力学方程可以得到机器人的动力学模型，用于预测机器人的运动行为和仿真模拟。
二、动力学建模的主要方法1. 欧拉-拉格朗日方法欧拉-拉格朗日方法是一种常用的动力学建模方法。
它通过定义系统的拉格朗日函数，利用欧拉-拉格朗日方程推导出机器人的运动方程。
这种方法适用于各种机器人结构，包括串联机构、并联机构以及柔性机器人等。
2. 链式法链式法是一种基于约束条件的动力学建模方法。
它将机器人的运动约束通过链式法进行求解，得到机器人的约束方程。
然后利用拉格朗日乘子法求解机器人的运动方程。
这种方法适用于多关节机器人，能够准确描述机器人的运动学和动力学特性。
三、机器人的动力学仿真机器人的动力学仿真是验证和评估机器人动力学建模准确性的重要手段。
通过仿真，可以模拟机器人的运动过程，观察机器人的行为以及优化机器人控制策略。
为了进行机器人的动力学仿真，我们需要将机器人的动力学模型转化为计算机程序，利用数值计算方法模拟机器人的运动过程。
常用的机器人动力学仿真工具包括Matlab/Simulink、ADAMS等。
四、动力学建模与仿真的应用1. 机器人控制策略优化通过动力学建模与仿真，可以评估不同的机器人控制策略在不同任务场景下的效果，从而优化机器人的控制策略。
机器人建模与仿真
机器人建模与仿真随着人工智能技术和机器人技术的不断发展，机器人在工业、医疗、军事等领域的应用越来越广泛。
而机器人建模与仿真技术作为机器人开发的重要一环，能够帮助工程师们更好地理解和设计机器人系统。
本文将探讨机器人建模与仿真的原理、方法和应用。
一、机器人建模机器人建模是指将机器人系统的物理特性、动力学等信息抽象成数学或逻辑模型的过程。
机器人建模可以分为几何建模和动力学建模两方面。
几何建模是指对机器人的形状、结构和位置进行描述和建模的过程。
通过几何建模可以确定机器人的坐标系、连杆长度、关节角度等信息。
常见的几何建模方法包括DH法、变换矩阵法和齐次变换法等。
动力学建模是指研究机器人系统的运动学和动力学特性，并建立相应的数学模型。
运动学描述了机器人系统的位置、速度和加速度之间的关系，而动力学则研究了机器人系统的力、力矩和质量分布等因素对机器人系统运动的影响。
常用的动力学建模方法有拉格朗日动力学和牛顿-欧拉动力学等。
二、机器人仿真机器人仿真是指利用计算机模拟机器人系统的运动和行为的过程。
通过仿真，工程师可以在不进行实际硬件搭建的情况下，对机器人系统的性能进行评估和优化。
机器人仿真可以分为离线仿真和在线仿真两种形式。
离线仿真是在计算机上对机器人系统进行仿真和测试的过程。
通过离线仿真，可以预测机器人系统在不同场景下的性能，包括运动能力、灵活性和稳定性等。
离线仿真往往利用高级编程语言和建模工具进行，如MATLAB、Simulink和SolidWorks等。
在线仿真是指将仿真过程与实际硬件连接起来，实时监控机器人系统的状态并进行控制的过程。
在线仿真操作所使用的工具和技术包括传感器技术、机器人操作系统和网络通信等。
在线仿真可以更加真实地反映机器人系统的行为和性能。
三、机器人建模与仿真的应用机器人建模与仿真技术在机器人系统的设计、控制和优化中起到了重要的作用。
以下是机器人建模与仿真在几个典型应用领域中的应用示例：1. 工业机器人：工业机器人用于自动化生产线上的重复性任务，如焊接、喷涂和装配等。
机器人控制系统的建模与仿真方法研究
机器人控制系统的建模与仿真方法研究随着科技的不断进步，机器人技术的发展迅猛，机器人在各个领域的应用越来越广泛。
为了实现高效、稳定的机器人行为控制，建立准确的控制系统模型和进行仿真研究是至关重要的。
本文旨在探讨机器人控制系统的建模与仿真方法，介绍常用的建模方法，并分析仿真模型的建立及其应用。
一、机器人控制系统的建模方法1. 几何模型法几何模型法是一种常用的机器人控制系统建模方法。
该方法通过描述机器人的几何形状、关节结构和运动轨迹，建立机器人系统的几何模型。
常用的几何模型包括DH法、SDH法和Bishop法等。
其中，DH法是最经典的一种方法，通过参数化建立机器人的运动学模型，用于描述关节变量和坐标系之间的关系，从而实现机器人的运动规划和控制。
2. 动力学模型法动力学模型法是一种更加复杂而全面的机器人建模方法。
该方法基于牛顿运动定律和动力学原理，综合考虑机器人的质量、惯性、关节力矩和外力等因素，建立机器人系统的动力学模型。
动力学模型法可以更准确地描述机器人的运动和力学特性，对于复杂的机器人控制任务具有重要意义。
3. 状态空间模型法状态空间模型法是一种抽象程度较高、数学表达简洁的机器人控制系统建模方法。
该方法通过描述机器人系统的状态以及状态之间的转移规律，以矩阵的形式进行表示。
状态空间模型法适用于系统动态特性较强、多输入多输出的机器人系统，能够方便地进行控制器设计和系统分析。
二、机器人控制系统的仿真方法1. MATLAB/Simulink仿真MATLAB/Simulink是一种广泛应用于机器人控制系统仿真的工具。
Simulink提供了丰富的模块库和仿真环境，可以方便地构建机器人系统的仿真模型，并进行系统的可视化、实时仿真和参数调整。
通过Simulink，我们可以对机器人的运动学和动力学模型进行建模，并通过调整控制参数来优化机器人的控制性能。
2. 三维虚拟仿真三维虚拟仿真是一种直观、真实的机器人控制系统仿真方法。
机器人建模与仿真
机器人建模与仿真1. 介绍机器人建模与仿真是现代机器人技术领域中的重要研究方向，通过模拟机器人的行为和性能，可以在设计和开发阶段对机器人进行评估和优化。
本文将深入探讨机器人建模与仿真的原理、方法和应用，为读者提供全面的了解和参考。
2. 机器人建模2.1 机器人建模概述在进行仿真之前，首先需要对机器人进行建模。
机器人建模是将实际物理系统转化为数学或计算机可处理的形式。
常见的方法包括几何、动力学、力学、控制等方面的建模。
2.2 几何建模几何建模是将实际物体转化为几何形状的过程。
在机器人领域中，常用的几何表示方法包括点云、CAD等。
点云是通过激光雷达等传感技术获取到物体表面上一系列点的坐标信息，并通过算法处理得到物体表面形状。
2.3 动力学建模动力学建模是描述物体运动过程中受到外力作用下运动状态变化规律的数学描述。
在机器人领域中，常见的动力学建模方法包括欧拉-拉格朗日方法、牛顿-欧拉方法等。
通过动力学建模，可以准确描述机器人在不同环境下的运动行为。
2.4 力学建模力学建模主要研究机器人在受力作用下的变形和应变。
通过材料力学和结构力学的理论，可以对机器人进行强度和刚度等方面的分析。
在机器人设计中，合理的力学建模可以提高机器人系统的稳定性和可靠性。
2.5 控制建模控制建模是描述机器人系统控制过程中输入输出关系的数学描述。
常见的控制方法包括PID控制、状态空间法等。
通过对控制系统进行建模，可以设计出合适的控制策略来实现期望的运动和行为。
3. 仿真技术3.1 仿真技术概述仿真技术是指通过计算机对实际物理系统进行虚拟仿真实验，以验证、评估和优化设计方案。
在机器人领域中，仿真技术广泛应用于算法验证、行为规划、路径规划等方面。
3.2 基于物理引擎的仿真基于物理引擎的仿真是通过模拟物理规律来模拟机器人的行为。
常见的物理引擎包括ODE、Bullet、PhysX等。
通过物理引擎，可以模拟机器人在不同环境中的运动、碰撞等行为，为机器人设计和控制提供仿真环境。
机器人的人形设计与仿真
机器人的人形设计与仿真机器人是一种能够模仿人类智能和行为的人工智能设备。
除了功能和性能，机器人的外观设计对于提升用户体验和实现人机交互也起到至关重要的作用。
因此，机器人的人形设计与仿真成为了一个备受关注的研究领域。
本文将探讨机器人的人形设计与仿真技术，并深入分析其影响因素和应用前景。
一、机器人的人形设计机器人的人形设计是指将机器人的外观与人类形态相似化。
通过人形设计，机器人能够更好地适应人类环境、理解人类行为和与人类进行交互。
人形设计需要考虑以下因素：1. 外观特征：机器人的外观特征应具备人类的基本特征，例如头部、身体、四肢等。
同时，外观可以根据实际需求进行调整和优化，如头部可以设计成相机镜头，手臂可以具备多关节机械臂等。
2. 人体比例：机器人的人体比例应与人类相似，使其在执行任务时更具协调性和灵活性。
适当调整机器人的身高、肢体比例等可以提高其在特定场景下的工作效率。
3. 面部表情：面部表情是人类交流中重要的非语言交流方式，机器人也应该具备表情识别和表达的能力。
通过设计可以移动的眼睛、嘴巴和眉毛等元素，使机器人能够模拟人类的表情。
4. 材料选择：机器人的外观材料也需要考虑，可以选择具备柔软性和弹性的材料，使得机器人在与人类接触时更加安全和舒适。
二、机器人的人形仿真技术在机器人的人形设计中，人形仿真技术扮演了重要的角色。
人形仿真技术通过计算机图形学、虚拟现实和人工智能等技术手段，模拟和展示出机器人在现实世界中的外观和行为。
以下是人形仿真技术的具体应用：1. 数字建模：通过三维建模软件，将机器人的外观特征进行数字化建模，形成机器人的虚拟形象。
数字建模可以辅助进行外观设计和功能测试，使设计师能够更直观地了解机器人的外观效果。
2. 运动仿真：通过物理引擎和动力学仿真算法，模拟机器人在不同环境下的运动和行为。
仿真可以预测机器人的稳定性、活动范围和运动效果，有助于设计者改进外观和功能设计。
3. 人机交互模拟：人机交互是机器人应用领域的重要部分。
机器人仿真设计知识点总结
机器人仿真设计知识点总结在现代工业与科学领域，机器人仿真设计已经成为一项重要的技术。
机器人仿真设计是指以数字化的方式对机器人进行模拟和仿真，从而实现对机器人系统的设计、分析和优化。
机器人仿真设计可以帮助工程师们更好地理解机器人系统的运行原理，提高机器人系统的性能以及降低研发成本。
因此，对机器人仿真设计的掌握已经成为现代工程师们必备的技能之一。
机器人仿真设计包括多个方面的知识点，从机器人建模到控制算法的设计，都需要系统地掌握相关知识。
下面将对机器人仿真设计的相关知识点进行总结，以帮助读者更好地理解这一关键技术。
一、机器人建模1. 机器人结构建模机器人结构建模是机器人仿真设计的第一步。
机器人结构建模要求对机器人的物理结构进行准确地描述和建模，包括机器人的关节、连杆、传动装置等。
为了实现真实感的仿真效果，工程师们需要对机器人的结构进行详细的建模，并且考虑到各种物理因素在仿真中的影响。
2. 机器人动力学建模机器人动力学建模是机器人仿真设计的关键环节。
机器人的动力学建模要求对机器人的关节、连杆等物理部分进行动力学分析，推导出机器人系统的动力学方程。
这一步需要工程师熟练掌握牛顿力学、欧拉力学等相关知识，以及运用多体动力学理论和方法。
3. 机器人传感器建模在仿真中，机器人的传感器也是非常重要的组成部分。
工程师们需要对机器人的传感器进行准确地建模，并且考虑到传感器在仿真中的精度、延迟等因素。
此外，如何将传感器的数据与机器人的控制系统相结合也是机器人传感器建模的一个重要环节。
二、机器人控制算法设计1. 机器人动力学控制算法机器人的动力学控制算法是制定机器人的运动控制方案的重要依据。
工程师们需要设计出满足机器人动力学特性的控制算法，以保证机器人在仿真中能够准确地执行给定的运动任务。
动态控制算法的设计需要综合考虑机器人的结构特点、动力学特性、外部干扰等因素。
2. 路径规划算法机器人在执行任务时需要根据环境和任务的要求进行路径规划。
机器人建模与仿真算法
机器人建模与仿真算法引言机器人建模与仿真是现代机器人技术中的核心内容之一。
借助建模与仿真技术，可以实现对机器人的动力学、运动控制、感知系统等进行全面的分析与验证，从而为机器人的开发与应用奠定坚实的基础。
本文将从机器人建模与仿真的基本原理开始，介绍常用的机器人建模方法和仿真算法，并讨论目前该领域中的研究进展和应用前景。
一、机器人建模方法1. 几何建模法几何建模法是机器人建模中最基础的方法之一。
该方法通过对机器人的几何结构进行建模，来描述机器人在空间中的位置、姿态等信息。
常用的几何建模方法有欧拉角表示法、四元数表示法和转移矩阵表示法等。
这些方法主要应用于描述机器人的位姿和运动学关系。
2. 动力学建模法动力学建模法是机器人建模中的另一重要方法。
该方法通过运动学和动力学的方程来描述机器人的运动和力学行为。
机器人的运动学可以通过关节坐标和连接关系来描述，而动力学则进一步研究机器人的力学特性和运动学关系之间的关系。
常用的动力学建模方法有拉格朗日方程法、牛顿-欧拉方程法等。
3. 变分原理建模法变分原理建模法是机器人建模中较为复杂的方法之一，也是研究机器人动力学的重要手段。
该方法利用变分原理，将机器人的动力学方程转化为能量最小化的问题，从而求解出机器人的轨迹和运动规律。
常用的变分原理建模方法有哈密顿原理、哈密顿-雅可比原理等。
二、机器人仿真算法1. 刚体仿真算法刚体仿真算法是机器人建模与仿真中常用的算法之一。
该算法基于刚体动力学理论，通过对机器人的质量、转动惯量等物理特性进行建模，模拟机器人在力和力矩作用下的运动行为。
常用的刚体仿真算法有欧拉方法、中点法、龙格-库塔方法等。
2. 运动学仿真算法运动学仿真算法是机器人建模与仿真中的另一重要算法。
该算法基于机器人的运动学方程，模拟机器人的运动轨迹和关节角度等运动特性。
常用的运动学仿真算法有正向运动学算法、逆向运动学算法等。
3. 动力学仿真算法动力学仿真算法是机器人建模与仿真中复杂但重要的算法之一。
机器人建模与仿真
机器人建模与仿真机器人技术作为一种重要的智能系统应用，近年来得到了广泛的关注和研究。
随着人工智能、自动控制和机械工程等领域的迅速发展，机器人在生产制造、服务业、医疗健康等领域的应用也越来越广泛。
作为机器人研究的重要组成部分，对于提高机器人的性能、降低开发成本、缩短研发周期具有重要意义。
机器人建模是指通过建立机器人的物理模型、数学模型和控制模型，描述机器人的结构、运动规律、感知能力、决策逻辑等方面的特性。
通过建模可以更好地理解机器人的工作原理，优化机器人的设计和控制策略，提高机器人的性能和稳定性。
同时，建模还可以帮助工程师们预测机器人在不同环境下的表现，指导机器人的开发和调试工作。
机器人仿真是指利用计算机软件对机器人进行虚拟实验和测试，模拟机器人在不同场景下的运动轨迹、感知行为、决策过程等。
通过仿真可以快速评估机器人的设计方案，优化机器人的控制算法，验证机器人的可靠性和稳定性，降低机器人的试错成本和风险。
同时，仿真还可以帮助研究人员探索机器人的潜在能力，开拓机器人在未来领域的应用前景。
在机器人建模与仿真领域，研究人员们主要关注以下几个方面的内容：一是机器人的结构建模，包括机器人的物理结构、传感器和执行器等部件的建模；二是机器人的运动学建模，研究机器人的运动规律、姿态变化和路径规划等问题；三是机器人的动力学建模，分析机器人的力学特性、惯性特性和控制特性；四是机器人的感知建模，研究机器人的环境感知、目标识别和路径规划等问题；五是机器人的决策建模，探讨机器人的自主决策、规划执行和协作交互等问题。
近年来，随着人工智能、深度学习等技术的快速发展，机器人建模与仿真领域也取得了许多重要进展。
例如，基于虚拟现实技术的机器人仿真平台可以实现真实环境下的虚拟实验和测试，提高机器人的设计和测试效率；基于机器学习的机器人建模方法可以实现自动化建模和优化，提高机器人的智能化水平和自适应能力；基于云计算和大数据的机器人仿真技术可以实现多机器人系统的协同仿真和分布式优化，拓展机器人在多领域的应用领域。
机器人运动学分析与仿真实现
机器人运动学分析与仿真实现在当今科技飞速发展的时代，机器人技术的应用越来越广泛，从工业生产中的自动化装配线，到医疗领域的手术机器人，再到家庭服务中的智能机器人，机器人已经逐渐融入到我们生活的方方面面。
而机器人运动学作为机器人技术的重要基础，对于机器人的设计、控制和应用具有至关重要的意义。
本文将对机器人运动学进行分析，并探讨其仿真实现的方法和过程。
一、机器人运动学的基本概念机器人运动学主要研究机器人各关节的运动与机器人末端执行器位姿之间的关系。
简单来说，就是如何通过控制机器人的关节角度或位移，来实现期望的末端执行器的位置和姿态。
机器人运动学可以分为正运动学和逆运动学两个方面。
正运动学是已知机器人各关节的参数（如关节角度、长度等），求解末端执行器在空间中的位置和姿态。
这就好比我们知道了一个人的各个肢体的长度和关节的转动角度，就能推算出他的手能够到达的位置。
逆运动学则是已知末端执行器的期望位置和姿态，求解各关节应有的参数值。
这相当于我们给定了一个目标位置，需要反过来计算出各个肢体应该如何运动才能达到这个目标。
二、机器人运动学模型的建立为了进行机器人运动学的分析，首先需要建立机器人的运动学模型。
常见的机器人模型有串联机器人和并联机器人。
串联机器人是由一系列关节依次连接而成，每个关节只有一个自由度；并联机器人则是由多个支链并行连接到动平台和静平台之间，具有多个自由度。
在建立模型时，需要确定机器人的连杆参数，包括连杆长度、连杆扭转角、关节偏移量和关节转角等。
这些参数通常可以通过机器人的机械结构设计图纸或实际测量得到。
以一个简单的平面两关节机器人为例，我们可以将其看作是两个连杆通过关节连接在一起。
设第一个连杆的长度为＄l_1$，第二个连杆的长度为＄l_2$，关节 1 的转角为＄＼theta_1$，关节 2 的转角为＄＼theta_2$。
通过三角函数的关系，可以得到末端执行器在平面坐标系中的位置坐标＄（x, y)＄与关节角度＄＼theta_1$ 和＄＼theta_2$ 之间的关系。
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国际机器人联合会于 １９９８年对世 界上机器人 的应用情
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况进 行了调研 ，截止 到 １９９７年底 ，历年来 世界上 共销售 工业 理起来较为棘手 ，但 逆向运动学在机器人学 中有着关键 的地
机器人 ９５万台 ，现役工业机 器人 总数为 ７１．１万 台。１９９７年 位 ，是决定要 达成所需 要的姿势所要 设置 的关 节可活 动对 象 世界上 共 装 备 各 种 工 业 机 器 人 ８５０００台，比 １９９６年 增 长 的参数 的过程 ，直接关系到机器人的运动分 析 、轨迹规划 、离
收 稿 日期 ：２０１５—１２—２０
１９２０年捷克作 家卡 佩克 发表 了科 幻剧 本《罗 萨姆 的万 能机器人》，这只是提 出机器人 的幻 觉 ，他 按捷克语 “Ｒｏｂｏｔａ” （农奴 ）写成 了“Ｒｏｂｏｔ”（机器人 ）。这也是 人类社会 首 次使 用 “机器 人 ”这 一 概 念 。
１９５４年美 国戴沃尔发表 了“通用重 复型机器 人”的专利 论文 ，首次提 出“工业机器人 ”的概念 ；１９５８年美 国联合控制 公 司研制 出第一 台数控工业机 器人原 型 ；１９５９年 美国 ＵＮＩ— ＭＡＴＩＯＮ公司推 出第一台工业机器人 。
７０年代 随着 计算 机 和人工 智能 的发 展 ，机 器人 进 入实 用化 时代 。 日本虽然起 步较晚 ，但结合 国情 ，面 向中小企 业 ， 采取 了一系 列鼓 励使 用 机器 人 的措施 ，机器 人研 究 十分 红 火 ，Ｅｔ本机 器人 此时拥有量已超过美国 ，成为 “机器人王 国”。 这时机器人技术很快普及 到汽 车、电子等行业 。
１ 引 言
２ 机器 人 的 由来 与发 展
机器人乃是 人的物 理模 型 ，它是 ２０世 纪 的一项 重要 科 技成果 。双 院院士宋健说 ：“机器人学 的进步 和应用是 ２０世 纪 自动控制 最有 说 服力 的 成就 ，是 当代最 高 意义 上 的 自动 化 。”机器人 已在工业领域得 到了广泛的应用 ，而且正 以惊人 的速度不 断向军事 、医疗 、服务 、娱乐等非 工业领域 扩展 。机 器人 ，实际上是一种 拟人 功能 的机械 电子 装置 ，其 技术水 平 的高低反 映了国家综合技术实力 的高低 。毋庸质疑 ，２１世纪 机器人技术必将 得到更大的发展 ，成 为各 国必 争之知识 经济 制高点 。
６．５％ ，销售额 为 ４８亿美 元 ，比 １９９６年减少 ４％ 。销售量 上 线编程等 。
升而销售 额下降主要是 由 于机 器人 单价 下降 和美元 对其 它
第３３卷 第０２期
文 章 编 号 ：１００６—９３４８（２０１６）０２—０００１—０５
计 算 机 仿 真
机 器 人 及 其 仿 真
２０１６年２月
徐 庚保 。，曾莲芝
（１．北京航天 自动控制研究所 ，北京 １００８５４； ２．北京控制与电子技术研究所 ，北京 １０００３８）
摘 要：机器人是 ２Ｏ世 纪的一项重要科技成果 ，也将 是 ２１世纪各 国必争之知识经济制 高点。我国机器人技术的发展业 已紧 紧跟 随着世界先进水平 ，无论是工业机器人 ，还是特种机器人 ，都有许多可喜的成果 ；机器人仿真、水面无人艇和水下机器人 的仿 真 、空 间机器人仿真 、无人机仿真 、多机器人仿真都开展得相 当红火 。机器人技术属于高技术范畴 ，可是 ，高技术是买不 来的 ，所以欲上一层楼 ，只能以 自立更 生为主，再 接再厉 ，努力发展机器人及其 仿真技术 ，使中华 民族屹立 于世界之林 ，起到 一 个 大国应有 的作用 。 关键词 ：机器人 ；工业 机器人 ；特种 机器人 ；知识经济制高点 中图分类号 ：ＴＰ３９１．９ 文献标识码 ：Ａ
Ｒｏｂｏｔ ａｎｄ Ｉｔ’Ｓ Ｓｉｍ ｕｌａｔｉｏｎ
ＸＵ Ｇｅｎｇ—ｂａｏ ．ＺＥＮＧ Ｌｉａｎ—ｚｈｉ （１．Ｂｅｉｊｉｎｇ Ａｅｒｏｓｐａｃｅ Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １００８５４，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｂｅｒｉｎｇ １０００３８，Ｃｈｉｎａ）