机器人操作系统入门》课程讲义 pdf

时间: 2023-07-29 09:03:41 浏览: 264

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机器⼈控制⼊门机器⼈控制⼊门对于⼯科领域来说，脱离实践的学习都是肤浅的，对于控制这种强调经验的技术更是如此。如果去问⼀个程序员怎么学习⼀块技术，他必然让你去多编程。机器⼈领域也是。如果想把基本功打扎实，那么实践更是必不可少了。机器⼈控制有三个元素：控制器（算法），执⾏器（电机），传感器； 1. 控制的本质就是将规划系统的指令作为输⼊信息，将传感器探测得到的状态信息和导航系统的定位信息作为反馈，计算得到执⾏器的控制信号，完成运动控制的闭环。 2. 控制的原则就是稳定、准确、快速。 3. 知识构架分为两部分：理论环节、实践环节。1）理论环节即PID控制的原理，如何作⽤于被控物，这⾥包括⾃动控制原理中结构图、传递函数、数学模型、求解微分⽅程等知识的学习2）实践部分则包括相关软硬件的知识，软件即编程，也涉及到操作系统的相关知识。硬件如⼯控板的使⽤等。机器⼈控制（Robot Control）的⽬的是通过⼈⼯引⼊控制改善原有系统的特性，使新的系统： 1）跟踪性能（Tracking Performance）更好， 2）抗扰动性（Diturbance Rejection）更强， 3）稳健性（Robustness）更优，e.t.c. 机器⼈控制⼤致可以分为硬件和算法两个⼤⽅向：机器⼈控制硬件基本控制结构：当年，N. Wiener对神经科学很感兴趣，发现其实机器的反馈控制和⼈的运动控制机理是相似的。控制⼯程中的：传感器（各种位置、速度、⼒传感器等）、控制器（各种处理器以及控制算法）和驱动器（电机、液压、⽓动、记忆合⾦等）三部分，分别对应于⼈的感受器（receptor）（例如：视觉、听觉、味觉、嗅觉、触觉等外感受器）、神经系统（中枢和周围神经系统）和效应器（effector）（肌⾁、⾻骼），只不过⼈的结构更加复杂。层次控制体系：了解了控制的基本结构，剩下的事情就是设计控制系统。如今，⼤家设计控制系统的⽅法还是⽐较统⼀的，基本都可以归结为5层的层次体系： 1）主机（Host）， 2）运动控制器（Motion Controller）， 3）伺服驱动器（Servo Driver）， 4）电机（Motor）， 5）机构（Mechanism ）。主机：主要完成⼈机交互（操作员控制或者调试机器），⾼级运算（机器⼈运动规划等）。由于需要⾼等运算功能，这部分算法通常是基于操作系统的，硬件载体⽤通⽤计算机即可。运动控制器：主要⽤于改善机器⼈动⼒学（Robot Dynamics）。机器⼈的机械本⾝并不具备跟踪轨迹的能⼒，需要外加控制来改善。由于需要⼤量的实时运算，这部分通常是基于实时操作系统，⽐如QNX等，硬件载体可以⽤ARM或其他。⽐如，⼯业界的⼯业机器⼈主要使⽤运动反馈（Motion Feedback），也即将驱动器配置为位置控制或者速度控制模式，此时运动控制器的主要⽤于补偿传动系统⾮线性性，例如：由于齿轮间隙、微⼩弹性变形导致的末端偏移。伺服驱动器：主要⽤于改善电机动⼒学（Motor Dynamics）。由于电机本⾝物理特性并不具备良好的位置、速度和⼒矩跟踪能⼒，因此需要依靠控制来改善。这部分需要更⾼的实时性能，因为电机的响应速度快，需要us级定时，所以可以使⽤⾼性能DSP。⽐如，直流有刷电机中转⼦速度正⽐于反向电动势、⼒矩正⽐于电枢电流，⽽没有物理量能够直接控制位置，此时需要外加位置控制器。电机：充当执⾏器，将电信号转化为机械运动。机械本体：被控制的终极对象。算法的编写：鉴于如今⼏乎没⼈再⽤Op-Amp搭建模拟计算机的事实，可以说算法就是个编程问题。基本的编程语⾔能⼒，⽐如MATLAB、C、C++是必须的。设计好算法之后，还需⾯对另外⼏个问题：离散化问题（Discretization）：连续算法的离散化是必要的，因为如今计算机都是数字系统。对于线性系统，⽐如电机控制，⽅法当然就是从s 域（传递函数）到z域（Z变换）再到t域（差分⽅程）的变换，⾮线性的就得研究微分⽅程的各种数值⽅法了。混合控制问题（Hybrid Control）：⼏乎当前所有的机器⼈控制系统都不仅有⼀个控制模式，⽐如：回初始位置、运动控制模式、⼈⼯试教模式等等，每个模式需要特殊的控制算法。单个系统存在多个控制器时被称为混合控制系统，混合控制系统常常使⽤有限状态机（Finite State Machine, FSM）建模，状态机的切换需注意⼀些问题，⽐如芝诺问题。通信问题（Communication）：通常机器⼈系统都包含⼏⼗个，甚⾄上百个传感器以及⼏个到⼗⼏个驱动器，通信时常是个头疼的问题。问题的复杂性源于：通信对象多（并发问题），顺序需要协调（时序问题），通信的速率需要兼顾（阻塞问题）。个⼈倾向于使⽤基于"事件驱动模型"+"有限机器⼈控制是工科领域中的一个重要分支，它涵盖了理论与实践两方面，旨在通过人工引入控制策略提升机器人的性能。本文主要围绕机器人的控制基础知识、控制原则、知识架构、硬件结构以及控制系统的层次体系展开。控制的核心是形成一个闭环系统，通过控制器（算法）接收规划系统的指令，并结合传感器获取的状态信息和导航系统的定位信息，计算出执行器（如电机）的控制信号，以实现精确、稳定的运动控制。控制的目标包括提高跟踪性能、增强抗扰动能力和提升系统的稳健性。机器人的控制知识结构分为理论与实践两个环节。理论部分涉及PID控制原理，包括自动控制原理中的结构图、传递函数、数学模型和微分方程求解。实践部分则涵盖软硬件知识，如编程技能（如MATLAB、C、C++）以及工控板的使用。在硬件层面，基本控制结构由传感器、控制器和驱动器组成，与人体的感觉器官、神经系统和效应器相对应。层次控制体系通常分为五层：主机、运动控制器、伺服驱动器、电机和机械本体。主机负责人机交互和高级运算，运动控制器改善机器人动力学，伺服驱动器优化电机性能，电机作为执行器将电信号转化为机械运动，而机械本体则是受控对象。在算法编写过程中，需要考虑离散化问题，将连续算法转换为适合数字计算机执行的形式。混合控制问题则涉及到不同控制模式的切换，通常用有限状态机进行建模。此外，通信问题也是一个挑战，需要处理并发、时序和速率匹配等问题，可以采用事件驱动模型和有限状态机模型相结合的方式来解决。机器人的控制方法多种多样，例如，对于机器臂的控制，可以使用PD控制或PID控制，通过调整比例、积分和微分参数来实现对关节角度或末端执行器位置的精确控制。此外，现代机器人控制还涉及机器学习、智能优化算法等，以适应更复杂的任务和环境。机器人控制是一门综合性的学科，不仅需要扎实的理论基础，如控制理论和计算机科学，还需要丰富的实践经验，包括硬件接口设计和软件编程。通过深入学习和实践，可以掌握创建高性能机器人的关键技术和方法。

《机器人操作系统入门》课程讲义 PDF是一份介绍机器人操作系统（ROS）基本知识的电子资料。这份讲义包括机器人操作系统的基本概念、架构、安装与配置等内容。该讲义分为几个部分，首先是对机器人操作系统的概念进行了介绍，并解释了为什么ROS是一个重要的开源机器人操作系统。接下来，讲义详细讨论了ROS的基本架构，包括ROS的主要组件、节点和消息传递机制等。讲义还介绍了ROS的安装与配置方法，包括在不同操作系统上的安装步骤和设置。此外，讲义还提供了一些ROS的编程示例，包括如何创建ROS节点、发布和订阅消息以及如何使用ROS的服务和参数等。这些示例有助于读者理解ROS编程的基本概念和实践技巧。总而言之，《机器人操作系统入门》课程讲义PDF提供了一个全面而系统的介绍，帮助读者快速入门机器人操作系统的基本知识。无论是对于想要学习ROS的初学者还是已经有一定经验的开发者，该讲义都是一个值得阅读和参考的资源。通过学习和实践，读者可以更好地理解和应用机器人操作系统，为机器人开发和应用的实践工作奠定基础。

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