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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

上述主要包含主任务和零空间任务。一般适用于七自由度机械臂的控制，更多的优先级任务分解会导致较大的计算量，对机械臂的控制系统要求也更高。对笛卡尔任务进行任务分层，主要是针对特定的对接任务优先保证主抓捕方向上相关的位置或姿态的任务精度控制，从而保证捕获目标的顺利进行。机械臂有充足的自由度完成高优先级任务；而次级任务 的任务精度是在保证高优先级任务精度下，机械臂尽可能完成次级任务；零空间的任务是在高优先级任务和次级任务均完成的情况下，在二者的零空间内进行机械臂的自运动构型调整。

机器人加速度级别任务优先级逆向运动学

空间机器人利用机械臂与基座的动力学耦合主动保持或者调整基座姿态。此阶段的运动规划任务包括基座姿态保持/调整、末端姿态调整、末端位置保持优化任务以及约束任务。本文基于关节空间任务补偿方法构建混合任务优先级运动规划算法，算法旨在完成多任务下的空间机械臂末端手眼相机视角调整，且关节空间任务补偿策略可以保证所提算法中无算法奇异。在高优先级基座姿态保持/调整任务的加权伪逆零空间内实现其他任务，可以保证在多约束任务下基座姿态保持/调整控制任务的精度，提高了空间机器人安全操作能力。通过建立空间机器人一体化数值仿真平台，验证空间机器人运动控制算法的有效性。

漂浮基座机械臂多目标优化下的运动控制算法

空间机器的连续路径规划主要涉及到基座姿态、机械臂末端位置或者姿态的规划，在此过程中，位置可以通过三维矢量唯一表示，因此对于机械臂末端位置的规划主要是针对三维向量坐标的规划，而对于姿态的规划，由于姿态表示的方法不唯一，因此会衍生出多种姿态规划方式。但是不管是针对位置以及姿态的规划或者插值，其相应的规划算法具有通用性。

漂浮基座任务优先级运动规划

1 概述
1.1 重力场中的漂浮基座机器人
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视频内容
1.2 无重力场中的漂浮基座机器人
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1.3 多种复杂重力场中的移动机器人
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2 漂浮基座机器人的动力学建模
与固定基座机器人的动力学建模基本原理是一样的。不一样的是对基座运动情况的处理。
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3 漂浮基座机器人基座姿态规划
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漂浮基座机器人运动规划

机器人的发展目前进入井喷的阶段，且机器人的定义也不尽相同，某种程度上存在一定的争议。

机器人的未来——深空探测

快速随机搜索树（RRT）算法是基于随机采样的路径规划算法，它相比于其他算法的一个优势在于可以有效地将非完整约束考虑在算法内部，从而避免了复杂的运动学约束的考虑，使得路径规划问题简单化。

RRT算法的基本程序模块（2）

RRT*算法是一种基于随机采样的路径规划方法，不仅具有概率完备性，还具有渐进优化能力。假设  代表  维构型空间，

RRT: 机器人路径规划RRT算法（1）

非完整约束机器人主要只是机器人系统动力学满足非完整约束的特点。例如空间机器人，移动机器人等。对于任何的机电系统，如果系统中存在任何的非完整约束，则该机电一体化系统/机器人即为非完整系统。物理系统可以分类为完整系统与非完整系统。许多理论或方程成立的条件之一，就是系统里所有的约束都必须是完整约束。例如，假若一个物理系统是完整系统与单演系统，则拉格朗日方程成立的必需与足够的条件是哈密顿原理。

非完整约束机器人

本文以机器人为主要研究对象，但是机器人属于典型的机电一体化设备。因而所叙述内容也与其他机电一体化设备的原理类似。

机器人硬件在环系统原理分析

1 首先检测Matlab 中已经安装的工具箱，采用“ver”命令
MATLAB                                                版本 9.9              (R2020b)
Simulink                                              版本 10.2             (R2020b)
Computer Vision Toolbox                               版本 9.3              (R2020b)
Control System Toolbox                                版本 10.9             (R2020b)
Curve Fitting Toolbox                                 版本 3.5.12           (R2020b)
Data Acquisition Toolbox                              版本 4.2              (R2020b)
Deep Learning Toolbox                                 版本 14.1             (R2020b)
Global Optimization Toolbox                           版本 4.4              (R2020b)
Image Acquisition Toolbox                             版本 6.3              (R2020b)
Image Processing Toolbox                              版本 11.2             (R2020b)
MATLAB Coder                                          版本 5.1              (R2020b)
Machine Vision Toolbox for MATLAB                     版本 4.3                      
Model Predictive Control Toolbox                      版本 7.0              (R2020b)
Optimization Toolbox                                  版本 9.0              (R2020b)
Parallel Computing Toolbox                            版本 7.3              (R2020b)
Partial Differential Equation Toolbox                 版本 3.5              (R2020b)
Robotics System Toolbox                               版本 3.2              (R2020b)
Robotics Toolbox for MATLAB                           版本 10.4                     
Robust Control Toolbox                                版本 6.9              (R2020b)
Signal Processing Toolbox                             版本 8.5              (R2020b)
Simscape                                              版本 5.0              (R2020b)
Simscape Multibody                                    版本 7.2              (R2020b)
Simulink Coder                                        版本 9.4              (R2020b)
Simulink Control Design                               版本 5.6              (R2020b)
Simulink Design Optimiz

机器人工具箱matlab robotics toolbox使用

Matlab具有丰富的函数库以及计算资源，但是m语言的计算效率较差。但是c和c++的计算效率较高，而函数库没有matlab丰富。因此有必要采用Matlab和C，C++的混合编程。混合编程可以借用二者之间的优势而充分发挥作用。采用mex对matlab编译环境进行设置。

Matlab和C，C++的混合编程

机器人的传感器分为内部传感器和外部传感器，一般来说，机器人的内部传感器用于感知自身的状态，机器人可以知道自身在任意时刻的位置、速度和驱动力等信息，机器人的外部传感器用于感知外部的状态信息，如距离，交互力，触觉信息，形状信息，颜色信息等。在当今社会，机电一体化设备除了关键的机械元器件，驱动原理，高精度和高可靠性传感器是机电系统的重要元器件。传感器的性能将决定系统的实际性能。多模传感器将使得机器人与人交互，与环境交互的可能性大大增加，也必将助力机器人走进大家的生活中。

多模感知：机器人/灵巧手位置传感器

机械臂是由多个电机驱动，常见的工业机械臂大多数具有六个自由度，由六个直流伺服电机驱动，是一个多变量的复杂对象。本节以机械臂的结构作为出发点，进行分析。关节类型主要分为移动关节和旋转关节：

机械臂驱动结构简析

机械臂的动力学在机械臂的控制中具有十分重要的意义，建立机械臂的动力学模型，是描述控制系统的依据，也是设计控制器的前提。机械臂动力学建模的常用方法是拉格朗日法和牛顿-欧拉法。采用牛顿-欧拉法建立机械臂动力学模型时，要计算每个部分加速度，然后消去内作用力，牛顿-欧拉法是解决动力学问题的力平衡方法。但是，当机械臂变得复杂，此方法的计算也将变得复杂。拉格朗日法依据的是能量平衡原理，不需要对内作用力进行求解。对于多自由度复杂度高的机械臂，拉格朗日法比牛顿-欧拉法的求解更适用。

柔性机器人动力学方程

yalmip是由Lofberg开发的一种免费的优化求解工具，其最大特色在于集成许多外部的最优化求解器，形成一种统一的建模求解语言，提供了Matlab的调用API。其具体的安装配置如下所示

YALMIP与SeDuMi的安装配置

人形机器人项目（HRP）是由日本经济产业省（METI）和新能源与产业技术开发组织（NEDO）赞助，由川田工业株式会社（Kawada Industries）牵头并得到其支持的通用家庭助手机器人的开发项目。 日本国家先进工业科学技术研究院（AIST）和川崎重工株式会社。HRP系列也被命名为Promet。

典型人形机器人HRP系列

1986年，本田开始研究机器人双足行走模仿人类。采用步行稳定控制技术，包括地面反作用力控制，ZMP模型控制和脚着地位置控制，两足机器人可能会在不平坦或倾斜的地板上稳定行走。步态产生技术限制了打滑和旋转，确保了动态稳定性跑步。Honda自1986年以来一直从事人形机器人的开发。下图显示了本田人形机器人开发的简要历史。 首先，两足机器人E0可以以直线和静态方式行走。 1993年，增加了一个躯干和两个手臂以完成第一个真正的人形机器人P1。 随后，开始采取减轻重量和尺寸的措施。

典型人形机器人ASIMO-honda

1 sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'

solution of ROS install issue

机器人传感器是一种检测装置，可以使得机器人感受到被测量信息，并且将加测感受到的信息按照一定规律转化为电信号或者其他形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储等需求。机器人传感器是机器人的必要零部件，其可以将必要的外部信息以及自身状态信息传递给机器人的控制系统，从而为机器人的决策提供必要的条件。

机器人传感器简介

为了有效的进行冗余机械臂位置控制，本文采用基于运动学的构型控制策略，选择臂角为构型控制中的运动学函数，以此参数化其“自运动”。为了检验算法的正确性，本文建立了空间七自由度机械臂的数值仿真系统，仿真结果表明，基于该算法可以有效控制冗余机械臂的运动。

Robot：七自由度机械臂动力学建模与控制研究（二）

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