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本帖最后由 JJK860204 于 2020-11-26 05:13 编辑

  如今学习机器人的孩子很多,炫酷的设计造型,无限可能的创意搭建,多维度多学科的知识交融。让更多的家长和孩子都热衷其中。那么,怎样才能更好地学好机器人这门学科呢?
  机器人是实践性很强的一门学科,要求学员善于动手实践操作,也需要一定的编程基础知识。



  如果我们要更好地学习并做好机器人,还需要很多其他学科的知识积累和沉淀。其中最重要的,就是数学理论基础。


  数学理论基础是机器人背后的数学原理,很多机器人建模都需要数学思维。除此之外,还需要多看多想。看得多了、思考得多了,自然就会产生更多的想法和创意。



  如上图示,1985年(左),美国就已经造出了能跑能跳的机器人,而且还能翻跟头。2009年(中),大狗机器人,能够在复杂的地面上进行行走,被人踢一脚,还不倒,特别厉害。2020年(右),更小巧、功能更强大、更精妙的机器人,还能够爬过这样的一堆碎石。

  这些机器人是谁创造出来的呢,它们又都使用了哪些技术? 


  这是一位美国教授组织研发的,Marc Raibert 1979年在麻省理工学院获得博士学位,1980-1990年在卡内基梅隆大学任教,1990-1993年在麻省理工学院任教,1991年创立波士顿动力公司。这家公司在多足、类生物的机器人方面做了很多的探索和尝试。上述的机器人就出自这家公司。



  这位教授,他学习了什么,如何开展研究?怎么看待机器人行业的发展。这些都值得我们去思考。

  所以,尽可能多地看书、看视频、参观展会和博物馆,了解尽可能多的机器人的特性和功能,思考不同类型的机器人之间的区别和联系,构建自己的知识蓝图。在这些基础上去学习,逐步构建自己更完整的知识框架,这是比学数学、动手实践等其他知识更加重要的一点。(多看多想)


〓【 线性与非线性 】〓

(Linear & Nonlinear Systems)



  比如:汽车速度和里程的关系就是线性系统。速度增长一倍,里程也增长一倍。
以20KM/h的速度行驶1小时,走过20km;以40KM/h的速度行驶1小时,走过40km;以60KM/h的速度行驶1小时,走过60km;


  而单摆系统,如上图所示系统模型,就属于非线性系统。单摆距离垂线的角度和单摆在X轴线上的距离之间的关系并不是线性的。
  对一个机器人来说,旋转是机器人系统中非线性的主要来源。



  上图,左侧坐标图:原点处放一个电机(红点表示),电机上安装一根棍子,电机的旋转改变角度a,这可以看作一个最简单的机械臂。右侧坐标轴三个红点代表三个电机,连接三个棍子,这给出了一个现代工业机器人的简单模型。



  在机器人学里面,这个就是前向运动学和逆向运动学。

  前向运动学(forward kinematics),已知a、b、c三个角度,求机械臂末端位置;


  逆向运动学(inverse kinematics),已知机械臂末端位置,求对应的a、b、c三个角度。



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