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機器人的專家控制系統:知識庫、推理機、控制規則集和/或控制算法

來源:機器人學基礎     編輯:創澤   時間:2026/1/8   主題:其他 [加盟]

專家控制系統是一個應用專家系統技術的控制系統,也是一個典型的和廣泛應用的基于知識的控制系統。

專家控制系統因應用場合和控制要求不同,其結構也可能不一樣。然而,幾乎所有的 專家控制系統(控制器)都包含知識庫、推理機、控制規則集和/或控制算法等。

本專家控制系統為 一 工業專家控制器(EC), 它 由 知 識 庫 、 推 理 機 、 控 制 規 則 集 和 特 征識別信息處理等單元組成。知識庫用于存放工業過程控制的領域知識;推理機用于記憶所采用的規則和控制策略,使整個系統協調地工作;推理機能夠根據知識進行推理,搜索并導出結論。

特征識別與信息處理單元的作用是實現對信息的提取與加工,為控制決策和學習適應提 供依據。它主要包括抽取動態過程的特征信息,識別系統的特征狀態,并對特征信息做必要 的加工。

EC 的 輸 入 集 為E=(R,e,Y,U),S 為 特 征 信 息 輸 出 集 ,K 為 經 驗 知 識 集 ,G 為 規 則 修 改 命 令 ,I 為推理機構輸出集, U 為 EC 的 輸 出 集 。

EC 的模型可用下式表示:

U=f(E,K,I) (5.85)

智 能 算 子f 為幾個算子的復合運算:

f=g·h·p

其 中 ,g:E→S;h:S×K→I;p:I×G→U。

g、h、p 均為智能算子,其形式為:

IF A THEN B (5.86)

其 中 ,A 為前提條件, B 為結論。 A 與 B 之間的關系可以包括解析表達式、模糊關系、因 果關系和經驗規則等多種形式。 B 還可以是一個子規則集。





智能機器人的遞階控制系統:精度隨智能降低而提高

遞階智能控制是按照精度隨智能降低而提高的原理(IPDI) 分級分布的,由三個基本控制級構成的,系統的輸出是通過一組施于驅動器的具體指令來實現的

機器人的力和位置混合控制方案:主動剛性控制,雷伯特-克雷格位置/力混合控制器, 操作空間力和位置混合控制系統

雷伯特-克雷格位置/力混合控制器為R-C 控制器,P(q) 為機械手運動學方程;T 為力變換矩陣; 操作空間力和位置混合控制系統,末端工具的動態性能將直接影響操作質量

機器人的多關節位置控制器:各關節間的耦合與補償

每個關節所需要的力或力矩 T, 是由五個部分組成的,第一項表示所有關節慣量的作用,各個 關節的慣量被集中在一起,存在有關節間耦合慣量的作用,第三項和第四項分別表示向心力和哥氏力的作用

機器人的單關節位置控制器:光學編碼器與測速發電機一起組成位置和速度反饋

有個光學編碼器,以便與測速發電機一起組成位置和速度反饋,是一種定位裝置,它的每個關節都有一個位置控制系統;對機器人的關節坐標點逐點進行定位控制

機器人位置控制基本控制結構:關節空間控制結構和直角坐標空間控制結構,伺服控制結構

機器人位置控制有時也稱位姿控制或軌跡控制,主要有兩種機器人的位置控制結構形式,即關節空間控制結構和直角坐標空間控制結構;機器人的伺服控制結構有集中控制、分散控制和遞階控制等

機器人的液壓伺服控制系統的優勢:結構簡單、機械強度高和速度快

液壓傳動機器人具有結構簡單、機械強度高和速度快等優點;一般采用液壓伺服控制閥和模擬分解器實現控制和反饋,省去中間動力減速器,從而消除了齒隙和磨損問題

機器人的基本控制原則:簡化為若干個低階子系統

機器人控制器具有多種結構形式,包括非伺服控制、伺服控制、位置和速度反饋控制、力(力矩)控制、基于傳感器的控制、非線性控制、分解加速度控制、滑?刂、最優 控制、自適應控制、遞階控制以及各種智能控制等

機器人核心零部件:電機與減速器,傳感器與感知模組,伺服電機,大小腦系統-基礎模型-功能模型

電機與減速器是構成機器人關節驅動系統的核心機電組件;傳感器與感知模組用于實時獲取機器人自身狀態及與環境交互信息的感知單元;機器人大腦系統負責感知和規劃決策

機器人語音識別主要模式:頻譜圖法,LPC法,隱藏式馬可

頻譜圖法將語音信號的頻譜沿著時間軸加以展開,識別精度一般;LPC法是對語音信號抽取LPC系數;隱藏式馬可夫模式用于非特定人的語音識別,建立語音的狀態轉移模式

機器人圖像處理的幾種方法:點運算、圖像增強、圖像復原

機器人通過攝像頭這些外設獲得圖像之后,利用某種算法來進行圖像之間的變換,對圖像進行各種操作以達到所需要實現的功能;點運算改善圖像的顯示效果

機器人如何看到物體:由硬件圖像采集和軟件圖像信息處理

由圖像采集系統,圖像處理系統及信息綜合分析處理系統構成;機器人的視覺,大概可以理解為“視”和“覺” 兩部分;系統主要由圖像采集部件、圖像的處理和分析、處理結果輸出裝置

機器人如何規劃行走路線:全局規劃方法,局部規劃

全局規劃方法依照已獲取的環境信息,給機器人規劃出一條路徑,路徑的精確程度取決于獲取環境信息的準確程度;局部規劃方法側重于考慮機器人當前的局部環境信息
資料獲取
機器人開發
== 資訊 ==
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機器人的專家控制系統:知識庫、推理機、控
智能機器人的遞階控制系統:精度隨智能降低
機器人的力和位置混合控制方案:主動剛性控
機器人的多關節位置控制器:各關節間的耦合
機器人的單關節位置控制器:光學編碼器與測
機器人位置控制基本控制結構:關節空間控制
機器人的液壓伺服控制系統的優勢:結構簡單
機器人的基本控制原則:簡化為若干個低階子
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人形機器人技術生態:感知模塊,決策模塊,
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人形機器人生態報告2025-技術體系與產
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