概述
以工业机器人为研究目标,了解机器人感知系统在机器人工程中的地位;
学习掌握机器人感知系统相关的知识,掌握机器人感知系统的应用方法。
1.1 传感器与感知技术概述
现代信息技术有三大关键技术:
- 传感器技术(采集,作为感官)
- 通信技术(传播,作为神经)
- 计算机技术(处理,作为大脑)
传感技术模拟感知行为(听觉、视觉、触觉等),作为数据输入到人工智能的决策层中。这些数据“告诉”机器人现实环境,配合行为规则指导机器人该如何工作。
人的行为通过五官接受外界信息,由神经传递给大脑,大脑加工后发出行为指令,调动肌体执行动作。
比如说眼睛是传感器,那眼睛就会扮做一个反馈环节,再通过神经-大脑调整人的行动。
1.1.1 机器人的概念
机器人就是机器。
- 美国机器人工业协会给机器人下的定义:机器人是一种可编程和多功能的,用来搬运材料、零件及工具的操作机,或是为了执行不同人物而具有可改变和可编程动作的专门系统。
- ISO的定义:机器人是一种自动的、位置可控的、 具有编程能力的多功能机械手。
- 我国对机器人的定义:机器人是一种自动的机器,所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力。是一种具有高度灵活性的自动化的机器。
机器人发展的三个阶段:
第一代机器人-示教再现型机器人:无传感器,开环控制,逻辑控制
第二代机器人-感知型机器人:有简单的内外部传感器,闭环控制
第三代机器人-智能型机器人(AI技术):人工智能建模,复杂逻辑控制
- 光敏传感器-视觉
- 声敏传感器-听觉
- 气敏传感器-嗅觉
- 压敏,温敏,流体传感器-触觉
- 化学传感器-味觉
1.1.2 机器人感知技术
机器人通过相应的传感器,感知到工作状态和环境的变化,以此(作为反馈)改善提高机器人的性能。
机器人的感知系统是由构成听觉、嗅觉、味觉、触觉、力觉、潜觉、接近觉以及位姿等相应功能的传感器构成的。
机器人感知技术是关于适用于不同功能要求,能够感知相应工作环境和目标对象的传感器技术。
软测量:
应用现代计算机技术测难以测量、暂时不能测量的重要变量,通过另外一些容易测得的变量构成数学关系来推断或者估计,以软件替代硬件。 比如说测密度,密度是靠质量体积,我们不能直接测密度但能测出来质量和体积。这就是软测量。
根据五感:
-
触觉:触觉是视觉的补充。就安装关节来说,可以分为关节力传感器、腕力传感器和指力传感器。常用有电阻传感器、电容传感器。
-
接近觉(距离觉):通常测距或具有接近障碍报警的功能。接近目标时做出响应。利用接近觉可以实现移动机器人避障。常用有电磁感应传感器、光电式、电容式、气压式、红外线传感器、超声波传感器、微波传感器等。
-
视觉:最重要的传感器之一。比如CCD传感器、摄像机。
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嗅觉、味觉:嗅觉传感器主要用于检测空气中的化学成分、浓度等。主要用气体传感器及射线传感器;在恶劣环境下,开发能够检测放射线、可燃性气体等的传感器非常重要。味觉传感器对液体化学成分进行分析,实现的味觉传感器有pH计、化学分析器、生物传感器等。
-
听觉:接近人耳的功能,主要技术是语音识别。
根据不同安装位置:
-
内部感知:是以机器人本身的坐标轴来确定其位置 ,安装在机器人自身中,用来感知机器人自己的状态,调整、控制机器人的行动。
-
外部感知:是用于机器人对周围环境、目标物的状态特征获取信息。使得机器人与环境发生相互作用,从而使得机器人能够自校正和自适应。
有的传感器可以是内部传感器也可以是外部传感器,还是具体看工作用途。
1.2 机器人的构成
机器人是以计算机(嵌入式控制器)控制的能模拟人的感知,具有自动行走或移动功能,可以进行一定的手工操作来完成有效工作的装置。
机器人感知系统通常是由多种机器人传感器或视觉系统组成。
机器人传感器是把机器人目标物特性(或参量)变换为电量输出过程。
机器人的构成:机器人感知系统、控制系统、执行机构三大部分组成。
1.2.1 机器人的组成
三部分,六个子系统。
三部分:机械、传感、控制。
六个子系统:驱动部分、机械结构系统、感知(感受)系统、机器人-环境交互系统、人机交互系统、控制部分。
机械部分
-
驱动:给各个关节即每个运动自由度安装传动装置,提供机器 人各部位、各关节动作的原动力。
-
机械结构:机器人的主要承载体。分为机身、关节、手臂、末端执行器。
传感部分
- 感受系统:感受系统通常由内部传感器模块和外部传感器模块组成,用以获取内部和外部环境中有意义的信息。
- 机器人-环境交互系统:机器人-环境交互系统是实现机器人与外部环境中的设备相互联系和协调的系统。
控制部分
- 人-机交互系统:人-机交互系统是人与机器人进行联系和参与机器人控制的装置,主要是指令给定装置和信息显示装置。
- 控制系统:控制系统的任务是根据机器人的作业指令程序以及从传感器反馈回来的信号,支配机器人的执行机构去完成规定的动作。根据控制原理可分为逻辑控制系统、程序控制系统、自适应性控制系统、人工智能控制系统。
1.2.2 机器人的特性
机器人的特性
- 具有类人性,其动作机构具有类似于人或其他生物某些器官的功能;如触碰反应、受热反应等。
- 具有通用性,其工作种类多样,动作程序灵活易变;
- 具有智能性,其智能程度不同,根据接受的众多信息进行相应的推理 决策、判断,具有如记忆、感知、推理、决策 、学习等功能。
- 具有独立性,完整的机器人系统在工作中可以不依赖于人的干预。
机器人的功能
将机器视觉、触觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中,使它有能力与人类一起工作,能在各种未知的环境中灵活处理不同的任务。
1.3 过程检测技术相关概念
1.3.1 检测技术的基本概念
检测技术
检测技术是以研究自动检测系统中的信息提取、信息转换以及信息处理的理论和技术为主要内容的一门应用技术学科。
检测技术包括五门技术:
- 传感技术(信息提取)
- 电量间互相转换技术(信息转换)
- 误差理论(信息处理)
- 测试计量技术(信息处理)
- 抗干扰技术(信息传输)
检测技术不仅为工业自动化提供正确的信息;过程控制中的各个参数控制的精确与否,生产过程的是否稳定,都是以测量精度及稳定性为前提的。检测技术为科学研究探索、寻找规律提供实验数据。
过程检测原理
检测是生产过程中的眼睛,是过程控制中最重要的一环,生产过程中,可以没有自动控制,但绝不能没有检测。没有检测技术就没有过程控制。
检测通常包括两个过程:
一是能量形式的一次或多次转换过程;
二是将被测量与其相应的测量单位进行比较。
1.3.2 测量误差
误差基本概念及表达方式
- 绝对误差
绝对误差是示值与被测量真值之间的差值。
:绝对误差
:被测量真值
:测量值或示值
:实际真值。通常用更高一级标准仪器的示值作为实际真值。
:修正值。修正值给出的方式通常是一条曲线、公式或者是数表。(某些智能化仪表中对结果已予修正)
实际相对误差:
:绝对误差
:被测量的真值
:测量值或示值
仪表:
误差分类
系统误差、随机误差、缓变误差、粗大误差。
- 系统误差
按一定规律(如线性、多项式、周期性等函数)变化的误差;也就是说在相同条件下,同一参数在进行多次测量时所出现的数值大小和符号都相同或按某一规律变化的误差。
产生原因:
- 测量工具不准确或安装调整不正确;
- 测试人员的分辨能力差或读数习惯有误;
- 测量方法有缺陷。
找到原因,可以修正。
- 随机误差
在相同条件下多次测量同一被检测量的过程中,出现不可预计的误差。
产生原因: 大量彼此独立的微小因素对被测值的综合影响。 例如,环境温度和电源电压的微小波动,气流的微小改变电磁场微变、大地微震等。
单次测量的随机误差的大小和方向都不确定,在多次测量中随机误差服从统计规律。
可以利用概率论和数理统计的方法来估计其影响。
说白了,就是各种微小环境改变造成对结果的影响,只能将这些因素看作因子,用概率去算。
随机误差的特点: 单次测量的随机误差的大小和方向都不确定,在多次测量中随机误差服从统计规律。
正态分布的随机误差分布特点:
- 对称性。 绝对值相等的正误差和负误差出现的次数相等。
- 单峰性。 绝对值小的误差比绝对值大的误差出现的次数多。
- 有界性。 一定的测量条件下,随机误差的绝对值不会超过一定界限。
- 抵偿性。 随测量次数的增加,随机误差的算术平均值趋向于零。
--概率密度; ---随机误差: ---标准差(均方根误差); --- 平均值;
概率密度值:
计算标准差:
计算均值:
计算数学期望:
随机变量:
- 粗大误差
粗大误差是一种显然与实际值不符的误差。也称“野值”要剔除。
产生原因: 操作者的粗心(读错、记错、算错数据等)、不正确地操作、实验条件的突变或实验状况尚未达到要求而匆忙实验等原因所造成的。
- 缓慢误差
缓慢误差是指经过一段时间使用后,仪表出现数 值上随时间缓慢变化的误差。
产生原因: 零部件老化、测量元件磨损、电子元器年老化、机械零件内部应力变化等
1.4 传感器的特性
1.4.1 传感器与非电量电测系统
1.4.2 传感器的定义
根据中华人民共和国国家标准(GB7665-87):
传感器(Transducer/Sensor): 能感受规定的被测量并按照一定的规律转换成可用输出信号的器件和装置。