C++机器学习开源库
一、c++开源机器学习库
1）mlpack is a C++ machine learning library.
2）PLearn is a C++ library aimed at research and development in the field of statistical machine learning algorithms. Its originality is to allow to easily express, directly in C++ in a straightforward manner, complex non-linear functions to be optimized.
3）Waffles- C++ Machine Learning。
4）Torch7provides a Matlab-like environment for state-of-the-art machine learning algorithms. It is easy to use and provides a very efficient implementation
5）SHARK is a modular C++ library for the design and optimization of adaptive systems. It provides methods for linear and nonlinear optimization, in particular evolutionary and gradient-based algorithms, kernel-based learning algorithms and neural networks, and various other machine learning techniques. SHARK serves as a toolbox to support real world applications as well as research in different domains of computational intelligence and machine learning. The sources are compatible with the following platforms: Windows, Solaris, MacOS X, and Linux.
6）Dlib-ml is an open source library, targetedat both engineers and research scientists, which aims to provide a similarly rich environment fordeveloping machine learning software in the C++ language.
7) Eblearn is an object-oriented C++ library that implements various machine learning models, including energy-based learning, gradient-based learning for machine composed of multiple heterogeneous modules. In particular, the library provides a complete set of tools for building, training, and running convolutional networks.
8) Machine Learning Open Source Software :Journal of Machine Learning Research: https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/mloss/.
9) search in google: c++ site:https://www.docsj.com/doc/2415910144.html, filetype:pdf , Machine Learning Toolkit
10) SIGMA: Large-Scale and Parallel Machine-Learning Tool Kit
11)
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/directory/science-engineering/ai/machinelearni ng/os:windows/freshness:recently-updated/
12) ELF: ensemble learning framework。特点：c++，监督学习，使用了intel 的IPP和MKL，training speed 和accuracy是主要目标。
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/
------------- 2012.11.03 ---------
13) https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/software/machine learning open sources software。算是一个索引网站吧。
14) https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,.au/index.html
来源：https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/genliu777/article/details/7396760
二、机器学习的开源工具
以下工具绝大多数都是开源的，基于GPL、Apache等开源协议，使用时请仔细阅读各工具的license statement
I. Information Retrieval
1. Lemur/Indri
The Lemur Toolkit for Language Modeling and Information Retrieval https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/
Indri:
Lemur's latest search engine
2. Lucene/Nutch
Apache Lucene is a high-performance, full-featured text search engine library written entirely in Java.
Lucene是apache的顶级开源项目，基于Apache 2.0协议，完全用java编写，具有perl, c/c++, dotNet等多个port
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/
3. WGet
GNU Wget is a free software package for retrieving files using HTTP, HTTPS and FTP, the most idely-used Internet protocols. It is a non-interactive commandline tool, so it may easily be called from scripts, cron jobs, terminals without X-Windows support, etc.
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/software/wget/wget.html
II. Natural Language Processing
1. EGYPT: A Statistical Machine Translation Toolkit
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/ws99/projects/mt/
包括GIZA等四个工具
2. GIZA++ (Statistical Machine Translation)
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/GIZA++.html
GIZA++ is an extension of the program GIZA (part of the SMT toolkit EGYPT) which was developed by the Statistical Machine Translation team during the summer workshop in 1999 at the Center for Language and Speech Processing at Johns-Hopkins University (CLSP/JHU). GIZA++ includes a lot of additional features. The extensions of GIZA++ were designed and written by Franz Josef Och.
Franz Josef Och先后在德国Aachen大学，ISI(南加州大学信息科学研究所)和Google工作。GIZA++现已有Windows移植版本，对IBM 的model 1-5有很好支持
3. PHARAOH (Statistical Machine Translation)
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/licensed-sw/pharaoh/
a beam search decoder for phrase-based statistical machine translation models
4. OpenNLP:
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/
包括Maxent等20多个工具
btw: 这些SMT的工具还都喜欢用埃及相关的名字命名，像什么GIZA、PHARAOH、Cairo等等。Och在ISI时开发了GIZA++，PHARAOH也是由来自ISI的Philipp Koehn 开发的，关系还真是复杂啊
5. MINIPAR by Dekang Lin (Univ. of Alberta, Canada)
MINIPAR is a broad-coverage parser for the English language. An evaluation with the SUSANNE corpus shows that MINIPAR achieves about 88% precision and 80% recall with respect to dependency relationships. MINIPAR is very efficient, on a Pentium II 300 with 128MB memory, it parses about 300 words per second.
binary填一个表后可以免费下载
http://www.cs.ualberta.ca/~lindek/minipar.htm
6. WordNet
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/
WordNet is an online lexical reference system whose design is inspired by current psycholinguistic theories of human lexical memory. English nouns, verbs, adjectives and adverbs are organized into synonym sets, each representing one underlying lexical concept. Different relations link the synonym sets.
WordNet was developed by the Cognitive Science Laboratory at Princeton University under the direction of Professor George A. Miller (Principal Investigator).
WordNet最新版本是2.1 (for Windows & Unix-like OS)，提供bin, src和doc。WordNet的在线版本是https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/perl/webwn
7. HowNet
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/
HowNet is an on-line common-sense knowledge base unveiling
inter-conceptual relations and inter-attribute relations of concepts as connoting in lexicons of the Chinese and their English equivalents. 由CAS的Zhendong Dong & Qiang Dong开发，是一个类似于WordNet的东东
8. Statistical Language Modeling Toolkit
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/~prc14/toolkit.html
The CMU-Cambridge Statistical Language Modeling toolkit is a suite of UNIX software tools to facilitate the construction and testing of statistical language models.
9. SRI Language Modeling Toolkit
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/projects/srilm/
SRILM is a toolkit for building and applying statistical language models (LMs), primarily for use in speech recognition, statistical tagging and segmentation. It has been under development in the SRI Speech Technology and Research Laboratory since 1995.
10. ReWrite Decoder
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/licensed-sw/rewrite-decoder/
The ISI ReWrite Decoder Release 1.0.0a by Daniel Marcu and Ulrich Germann. It is a program that translates from one natural languge into another using statistical machine translation.
11. GATE (General Architecture for Text Engineering)
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/
A Java Library for Text Engineering
III. Machine Learning
1. YASMET: Yet Another Small MaxEnt Toolkit (Statistical Machine Learning)
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/YASMET.html
由Franz Josef Och编写。此外，OpenNLP项目里有一个java的MaxEnt工具，使用GIS估计参数，由东北大学的张乐(目前在英国留学)port为C++版本
2. LibSVM
由国立台湾大学(ntu)的Chih-Jen Lin开发，有C++，Java，perl，C#等多个语言版本
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,.tw/~cjlin/libsvm/
LIBSVM is an integrated software for support vector classification, (C-SVC, nu-SVC ), regression (epsilon-SVR, nu-SVR) and distribution estimation (one-class SVM ). It supports multi-class classification.
3. SVM Light
由cornell的Thorsten Joachims在dortmund大学时开发，成为LibSVM之后最为有名的SVM软件包。开源，用C语言编写，用于ranking问题
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/
4. CLUTO
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/~karypis/cluto/
a software package for clustering low- and high-dimensional datasets 这个软件包只提供executable/library两种形式，不提供源代码下载
5. CRF++
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/~taku/software/CRF++/
Yet Another CRF toolkit for segmenting/labelling sequential data
CRF(Conditional Random Fields)，由HMM/MEMM发展起来，广泛用于IE、IR、NLP领域
6. SVM Struct
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/People/tj/svm_light/svm_struct.html
同SVM Light，均由cornell的Thorsten Joachims开发。
SVMstruct is a Support Vector Machine (SVM) algorithm for predicting multivariate outputs. It performs supervised learning by approximating a mapping
h: X --> Y
using labeled training examples (x1,y1), ..., (xn,yn).
Unlike regular SVMs, however, which consider only univariate predictions like in classification and regression, SVMstruct can predict complex objects y like trees, sequences, or sets. Examples of problems with complex outputs are natural language parsing, sequence alignment in protein homology detection, and markov models for part-of-speech tagging.
SVMstruct can be thought of as an API for implementing different kinds of complex prediction algorithms. Currently, we have implemented the following learning tasks:
SVMmulticlass: Multi-class classification. Learns to predict one of k mutually exclusive classes. This is probably the simplest possible instance of SVMstruct and serves as a tutorial example of how to use the programming interface.
SVMcfg: Learns a weighted context free grammar from examples. Training examples (e.g. for natural language parsing) specify the sentence along with the correct parse tree. The goal is to predict the parse tree of new sentences.
SVMalign: Learning to align sequences. Given examples of how sequence pairs align, the goal is to learn the substitution matrix as well as the insertion and deletion costs of operations so that one can predict alignments of new sequences.
SVMhmm: Learns a Markov model from examples. Training examples (e.g. for part-of-speech tagging) specify the sequence of words along with the correct assignment of tags (i.e. states). The goal is to predict the tag sequences for new sentences.
IV. Misc:
1. Notepad++:一个开源编辑器，支持C#，perl，CSS等几十种语言的关键字，功能可与新版的UltraEdit，Visual Studio .NET媲美
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,
2. WinMerge: 用于文本内容比较，找出不同版本的两个程序的差异https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/
3. OpenPerlIDE: 开源的perl编辑器，内置编译、逐行调试功能
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/
ps: 论起编辑器偶见过的最好的还是VS .NET了，在每个function前面有+/-号支持expand/collapse，支持区域copy/cut/paste，使用ctrl+
c/ctrl+x/ctrl+v可以一次选取一行，使用ctrl+k+c/ctrl+k+u可以
comment/uncomment多行，还有还有...... Visual Studio .NET is really kool:D
4. Berkeley DB
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/
Berkeley DB不是一个关系数据库，它被称做是一个嵌入式数据库：对于c/s模型来说，它的client和server共用一个地址空间。由于数据库最初是从文件系统中发展起来的，它更像是一个key-value pair的字典型数据库。而且数据库文件能够序列化到硬盘中，所以不受内存大小限制。BDB有个子版本Berkeley DB XML，它是一个xml数据库：以xml文件形式存储数据？BDB已被包括microsoft、google、HP、ford、motorola等公司嵌入到自己的产品中去了
Berkeley DB (libdb) is a programmatic toolkit that provides embedded database support for both traditional and client/server applications. It includes b+tree, queue, extended linear hashing, fixed, and
variable-length record access methods, transactions, locking, logging, shared memory caching, database recovery, and replication for highly available systems. DB supports C, C++, Java, PHP, and Perl APIs.
It turns out that at a basic level Berkeley DB is just a very high performance, reliable way of persisting dictionary style data structures - anything where a piece of data can be stored and looked up using a unique key. The key and the value can each be up to 4 gigabytes in length and can consist of anything that can be crammed in to a string of bytes, so what you do with it is completely up to you. The only operations available are "store this value under this key", "check if this key exists" and "retrieve the value for this key" so conceptually it's pretty simple - the complicated stuff all happens under the hood.
case study:
Ask Jeeves uses Berkeley DB to provide an easy-to-use tool for searching the Internet.
Microsoft uses Berkeley DB for the Groove collaboration software
AOL uses Berkeley DB for search tool meta-data and other services.
Hitachi uses Berkeley DB in its directory services server product. Ford uses Berkeley DB to authenticate partners who access Ford's Web applications.
Hewlett Packard uses Berkeley DB in serveral products, including storage, security and wireless software.
Google uses Berkeley DB High Availability for Google Accounts. Motorola uses Berkeley DB to track mobile units in its wireless radio network products.
11. R
https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/
R is a language and environment for statistical computing and graphics. It is a GNU project which is similar to the S language and environment which was developed at Bell Laboratories (formerly AT&T, now Lucent Technologies) by John Chambers and colleagues. R can be considered as a different implementation of S. There are some important differences, but much code written for S runs unaltered under R.
R provides a wide variety of statistical (linear and nonlinear modelling, classical statistical tests, time-series analysis, classification, clustering, ...) and graphical techniques, and is highly extensible. The S language is often the vehicle of choice for research in statistical methodology, and R provides an Open Source route to participation in that activity.
One of R's strengths is the ease with which well-designed
publication-quality plots can be produced, including mathematical symbols and formulae where needed. Great care has been taken over the defaults for the minor design choices in graphics, but the user retains full control.
R is available as Free Software under the terms of the Free Software Foundation's GNU General Public License in source code form. It compiles and runs on a wide variety of UNIX platforms and similar systems (including FreeBSD and Linux), Windows and MacOS.
R统计软件与MatLab类似，都是用在科学计算领域的。
转自：https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/kapoc/1268927.html
三、OpenCV的机器学习函数（部分）
机器学习库（MLL, Machine Learning Library）是一个类和函数的集合，主要用于数据的统计学分类、回归和聚类。
大多数聚类和回归算法是以C++类的形式实现。因为每种算法都有不同的功能集合（如处理缺省数据或分类输入变量的能力等），这些类里只有少量一些共同点。这些共同点通过类CvStatModel来定义，其他所有的ML类均由此派生。
CvStatModel
机器学习中，统计模型的基类
class CvStatModel
{
public:
virtual ~CvStatModel();
virtual void clear()=0;
virtual void save( const char* filename, const char* name=0 )=0;
virtual void load( const char* filename, const char* name=0 )=0;
virtual void write( CvFileStorage* storage, const char* name )=0;
virtual void read( CvFileStorage* storage, CvFileNode* node )=0; };
在这个声明中，有些方法被注释掉了。实际上，这些方法是那些没有统一API（除默认构造函数外），然而在语法和语义上却有很多相似性的功能，于是将它作为基类的一部分。这些方法介绍如下。
CvStatModel::CvStatModel
默认构造函数
CvStatModel::CvStatModel();
ML中的每一个统计模型类都有一个没有参数的构造函数。这个构造器在模型构造的训练（train()）和加载（load()）两个阶段非常有用。
CvStatModel::CvStatModel(...)
训练构造函数
CvStatModel::CvStatModel( const CvMat* train_data ... );
大多数ML类都提供构造和训练一步完成的构造函数。这一构造函数等价于使用默认构造函数，接着使用训练train()方法使用传递的参数训练模型。
CvStatModel::~CvStatModel
虚析构函数
CvStatModel::~CvStatModel();
析构函数被定义为虚函数，所以，可以安全的写如下代码：
CvStatModel* model;
if( use_svm )
model = new CvSVM(... );
else
model = new CvDTree(... );
...
delete model;
通常，每个派生类的析构函数不做任何事情，但是，调用重载函数clear()来释放所有内存。
CvStatModel::clear
释放内存并重置模型的状态void CvStatModel::clear();
这一函数做和析构函数一样的工作，也就是释放类成员占有的所有内存空间。但是，对象自己不被析构，并且它可以重新使用。这一方法被派生类的析构函数、训练函数、load()、read()等调用，或者显式地由用户调用。
CvStatModel::save
保存模型到文件void CvStatModel::save( const char* filename, const char* name=0 );
函数save将模型的全部状态存储到指定文件名或默认名的xml或yaml文件中（这些依赖于特定的类）。cxcore的数据持续化功能在这里被应用。
CvStatModel::load
从文件加载模型
void CvStatModel::load( const char* filename, const char* name=0 );
函数load从指定名的xml或yaml文件中读取模型的所有状态。在此过程中，原模型的状态被clear()函数清空。注意到这个函数是虚函数，所以，所有模型都可以使用这个虚函数。然而，不同于C版的OpenCV（可使用cvLoad()来加载），在这种情况下模型类型必须知道，因为一个适当类的实例模型必须要事先构造。这一限制将在以后版本的ML中取消。
CvStatModel::write
写模型到文件存储中void CvStatModel::write( CvFileStorage* storage, const char* name );
函数write将模型的状态存入指定名的文件中。这一函数在save()中被调用。
CvStatModel::read
从文件存储中读取模型void CvStatMode::read( CvFileStorage* storage, CvFileNode* node );
函数read将模型完整的从指定文件中恢复过来。node必须由用户定位，例如，使用函数cvGetFileNodeByName()。这一方法被load()调用。原模型被clear()函数清空。
训练模型
bool CvStatMode::train( const CvMat* train_data, [int tflag,] ..., const CvMat* responses, ...,
[const CvMat* var_idx,] ..., [const CvMat* sample_idx,] ...
[const CvMat* var_type,] ..., [const CvMat* missing_mask,] ... );
函数train使用输入特征向量集合和对应的反应输出值（responses）来训练统计模型，输入输出向量或值都作为矩阵传输。默认情况下，输入的特征向量作为train_data的行存储，也就是，一条训练向量的所有成分（特征）是连续存储的。然而，一些算法能处理转置表示的矩阵，即整个输入集合的每个特定属性的所有值连续存放。如果两种布局方式都支持，则将有一个tflag参数来指定方向：
tflag=CV_ROW_SAMPLE 说明样本的特征向量按行存储，每行一个样本；
tflag=CV_COL_SAMPLE 说明样本的特征向量按列存储，每列一个样本。
train_data必须是32fC1（32位浮点型单通道）数据格式。结果通常存储在1维的行或列向量中，类型为32sC1（只在分类问题中）或32fC1格式，每条输入向量对应一个值（有些算法，如各种各样的神经网络，每条对应一个向量作为结果）。
对于分类问题，结果是离散的类别标识；对于回归问题，结果是逼近函数的输出值。有些算法可以处理其中一种问题，而有些两者皆可处理。在最后一种情况下，输出结果的以何种形式，由var_type设定：
CV_VAR_CATEGORICAL 指定输入值为离散的类别标识；
CV_VAR_ORDERED(=CV_VAR_NUMERICAL) 指定输出结果为有序的，也就是两个不同的数据被作为数据比较，这是一个回归问题。
输入变量的类型也可以使用var_type来设定。不过，大部分算法只能处理连续数据的输入变量。
在ML中，很多模型可以使用选定的特征子集和/或在一个选定的训练样本子集上训练，为了便于用户使用，函数train使用var_idx参数来确定感兴趣的特征，使用sample_idx参数来确定感兴趣的样本。这两个向量都是整数向量（32sC1），也就是，从0开始的索引列表，或者8位的标识激活变量或样本的遮罩（masks）。用户传递NULL指针给这两个参数则表示所有的属性或样本都将被用于训练。
另外，一些算法可以处理缺省数据，是指特定训练样本的特定特征没有值（例如，他们忘了测量病人A在星期一的体温）。参数missing_mask，一个8位、和train_data相同大小的矩阵，被用来标记缺失的数据值（mask的非零元素值表示缺数据）。
通常，在调用训练过程之前，原先的模型被clear()清除。然而，有些算法会使用新的数据来有选择的更新模型，而非重置它。
预测样本的结果float CvStatMode::predict( const CvMat* sample[, ] ) const;
该函数用于预测一个新样本的反应。在分类情况下，方法返回类别标识，在回归情况下，返回输出函数值。输入样本必须含有和train函数的 train_data同样多的组成量（维数）。如果var_idx参数被传递给train，则它将被记忆并在predict函数中精确的使用这些需要的成分。
描述符const意味着预测不会影响模型的内部状态，所以，这一函数可以安全的应用与各个不同的线程。
来源：https://www.docsj.com/doc/2415910144.html,/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=798
工业机器人技术试题库与答案
Word 格式 工业机器人技术题库及答案 一、判断题 第一章 1、工业机器人由操作机、控制器、伺服驱动系统和检测传感装置构成。√ 2、被誉为“工业机器人之父”的约瑟夫·英格伯格最早提出了工业机器人概念。 × 3、工业机器人的机械结构系统由基座、手臂、手腕、末端操作器 4 大件组成。 × 4、示教盒属于机器人 - 环境交互系统。× 5、直角坐标机器人的工作范围为圆柱形状。× 6、机器人最大稳定速度高, 允许的极限加速度小, 则加减速的时间就会长一些。√ 7、承载能力是指机器人在工作范围内的特定位姿上所能承受的最大质量。× 第二章 1、工业机器人的机械部分主要包括末端操作器、手腕、手臂和机座。√ 2、工业机器人的机械部分主要包括末端操作器、手腕、手肘和手臂。× 3、工业机器人的手我们一般称为末端操作器。√ 4、齿形指面多用来夹持表面粗糙的毛坯或半成品。√ 5、吸附式取料手适应于大平面、易碎、微小的物体。√ 6、柔性手属于仿生多指灵巧手。√ 7、摆动式手爪适用于圆柱表面物体的抓取。√ 8、柔顺性装配技术分两种：主动柔顺装配和被动柔顺装配。√ 9、一般工业机器人手臂有 4 个自由度。× 10、机器人机座可分为固定式和履带式两种。× 11、行走机构按其行走运动轨迹可分为固定轨迹和无固定轨迹两种方式。√ 12、机器人手爪和手腕最完美的形式是模仿人手的多指灵巧手。√ 13、手腕按驱动方式来分，可分为直接驱动手腕和远距离传动手腕。√ 第三章 1、正向运动学解决的问题是：已知手部的位姿，求各个关节的变量。× 2、机器人的运动学方程只局限于对静态位置的讨论。√ 第四章 1、用传感器采集环境信息是机器人智能化的第一步。√ 2、视觉获得的感知信息占人对外界感知信息的60% 。× 3、工业机器人用力觉控制握力。× 4、超声波式传感器属于接近觉传感器。√ 5、光电式传感器属于接触觉传感器。× 6、喷漆机器人属于非接触式作业机器人。√ 7、电位器式位移传感器，随着光电编码器的价格降低而逐渐被取代。√ 8、光电编码器及测速发电机，是两种广泛采用的角速度传感器。× 9、多感觉信息融合技术在智能机器人系统中的应用, 则提高了机器人的认知水平。 √ 第五章 1、机器人控制系统必须是一个计算机控制系统。√
利用开源硬件设计抓取机器人
利用开源硬件设计抓取机器人 发表时间：2019-03-26T15:53:46.253Z 来源：《基层建设》2018年第35期作者：陈奇1 陆必云2 [导读] 摘要：抓取机器人在工业生产中成为替代人们开展复杂和危险作业的工具,它能完成简单的传递物料工作,提高生产质量,保证了产品的效率。 1江阴市富仁电力设备安装有限公司；2江阴兴澄特种钢铁有限公司摘要：抓取机器人在工业生产中成为替代人们开展复杂和危险作业的工具,它能完成简单的传递物料工作,提高生产质量,保证了产品的效率。本文就对抓取机器人的组装和工作原理作详细的描述，本文抓取机器人是基于Arduino平台的设计的，近年来开源硬件Arduino设计平台开发了大量消防机器人、智能家电等一些产品。 关键字：抓取机器人；Arduino；开源硬件 1 前言 Arduino是一款非常便捷开发板，并且是开放源程序代码和电路图的电子开发板。硬件使用的是Arduino Uno板，编译程序的软件是Arduino IDE，由意大利和西班牙的设计师首先提出。Arduino的设计主要包含两各部分：硬件部分电路主要使用的是Arduino板，软件编辑Arduino IDE，是由计算机提供。 Arduino的功能强大的原由是因为它可以通过传感器来感知环境,可以有温感,光感,湿感等一些传感器的所测数据来反馈到Arduino板上。通过这些反馈的数据板子就会根据你所需要和设置的数据来执行下一步设计的动作,控制器可以根据你所书写的程序数据来设置，以二进制文件编译，烧写进进微控制器。Arduino的编程是以Arduino的编程语言和电脑中的开发环境所提供的。总而言之,Arduino的使用难度相比单片机程序的设计降低了太多,程序简单易懂,也没有PLC那么高昂的价格，充分满足我们的试验需求和经济能力。 2 抓取机器人总体方案 2.1抓取机器人功能 六舵机自由度抓取机器人,能简单的模仿人手臂的一些动作。做一些简单的动作演示，它的动力由六个伺服舵机组成，可以实现抓取机器人的前后上下及左右抓取搬运的演示。具体动作解析如下，用手部(舵机一)抓持工作的部件，手腕(舵机二)用来旋转调整手部和被抓物体距离的调整,肘部(舵机三,四,五,)用来抬起物品,为下一步的移动做出铺垫，肩部(舵机六)用来移动物。动作覆盖地域要全面,在一定的范围能没有死角。动作指令可更改性,可以根据工作的需要,随时改变动作。程序简单化，不需要有太多程序指令，这样很不容易掌握，出现故障难以排除，动作指令不好更改。经济实用性，价格不能太贵，不管以后工作还是实验，成本节约一般都是首要条件。需要有多种控制方法，不能控制方法单一，出现困难的控制环境难以改变便，比如工作在室内，电脑就可以控制，不需要远程控制，可是在复杂的工作环境，人不可以长时间滞留的工作环境，这时候就需要改变控制方式，用远程来控制。 2.2控制模块和舵机 自由度抓取机器人的控制模块相当于电脑的主机，它是抓取机器人的核心关键，我们选用硬件体积小、价格便宜的Arduino。 本设计的抓取机器人需要用到六个舵机，本次设计不需要非常的高灵敏度和举起物品的重量，所以选择四个MG996型号的模拟舵机和两个DS3115型号的数字舵机，这样搭配着使用，既能可以相对提高抓取机器人的灵敏度，也可以降低价格成本，做上下左右的移动物品的动作。 2.3总体方案设计 控制模块选用简单易懂的Arduino模块和32路舵机控制板,这样既方便抓取机器人的制作,还方便对程序的理解。硬件模块选择DS3115和Mg996两款铁质材料的舵机，抓取机器人的机身，选择铁破质机身，这样方便后期的展示和制作。根据构思好的结构图制作硬件电路， 3 抓取机器人硬件设计 3.1 Arduino开发板 本项目选用Arduino UNO开发板，Arduino的核心芯片是AVR指令集的单片机(ATmega328)。Arduino的控制器最好的地方就是开放源程序代码和原始的电路设计,可以修改，也可以下载。可以电脑直接usb供电也可外部供应电源。支持在线烧写程序,可以直接通过USB更新程序。 3.2JOYSTICK手柄 手柄是我们本项目中必不可少的实现设备，它可以无线异地接收，不过仅限距离内控制抓取机器人。确保在危险施工现场人们可以不到现场并有目的的运用抓取机器人工作,确保工作人员的安全和提供必要的工作效率。手柄的使用和控制系统之间必须建立通信功能,在和控制系统实现通讯之前,必须要先通过Arduino和电脑之间实现通讯调试。因为本设计实现通讯的地方比较多，0、1通讯口下面要和32路舵机控制板实现通讯，所以这里不用这两个通讯口，Arduino的通讯口还有11、12、13、14，为了设计更好的进行定义了13、14口为通讯口，Arduino和手柄的通讯口对反连接,因为两个通讯之间的通讯是一个发送,另一个接收,所以通讯口要对反连接。 3.3舵机控制板 舵机控制板，它有32个通道。舵机控制板接线柱一和接线柱三为舵机供电控制（4-7V）,接线柱二为控制部分供电（7-12V），主芯片为单片机，单片机上端的四个插口是通讯口（TXD、RXD、GND、VCC），驱动分辨率为1us/秒，0.09度/秒。本设计通讯的波特率为9600。舵机控制板主要负责给舵机脉宽让舵机转动，以及与Arduino之间互相通讯来给舵机脉宽和选择通道来使多个舵机达到控制的目的。 实现32路舵机控制板的控制,需要和本设计的核心控件相连,两块板子上都有通讯口,需要对反相接,信号的传递是相互的,一个发送一个接收,32路舵机控制板的驱动电源为5V,这个电源刚好可以由Arduino来提供,节省试验资源。 3.4抓取机器人系统 抓取机器人的信号发送系统为JOYSTICK手柄, Arduino为控制系统,主要是负责接收JOYSTICK手柄发送过来的信息，来处理相应的数据，在根据这些数据作出反应，舵机控制板则是等Arduuino的信息，收到Arduino的信息后根据Arduino的给的数据选择通道给舵机信号，让舵机自此转动，因为舵机里有电位器，只要舵机里的电机一但转动，电机的轴就会带动电位器的轴转动，这样电位器的阻值就会改变，根据变化的阻值，就可以知道舵机是否转动到指定的位置。 4 总结
工业机器人考试卷试题套题一B.doc
西南大学网络与继续教育学院课程考试试卷 专业：机电一体化技术2014年8月 课程名称【编号】：工业机器人【0941】B卷 闭 / 开卷闭卷考试时间：80分钟满分：100分 答案必须做在答题卷上，做在试卷上不予记分。 一、填空（每空 1.5 分，共 18 分） （ 1）机器人是（指代替原来由人直接或间接作业的自动化机械）（第一章学习单元1） （ 2）在定的直角坐系{A} 中，空任一点P 的位置可用的位置矢量 A P表示，其 左上 A 代表定的参考坐系，P x P y P z是点P在坐系{A}中的三个位置坐 分量。（第二章学元1） 答： 3×1 （3）次坐的表示不是的，我将其各元素同乘一非零因子后，仍然代表同一点。 （第二章学元1） 答：唯一。 （4）斯坦福机器人的手臂有关，且两个关的相交于一点，一个移关，共三个自由度。 （第二章学元 5） 答：两个。 （ 5）在θ和d出后,可以算出斯坦福机器人手部坐系{6} 的和姿n、o、a， 就是斯坦福机器人手部位姿的解，个求解程叫做斯坦福机器人运学正解。（第二章学元 5） 答：位置 p。 （ 6）若定了体上和体在空的姿，个体在空上是完全确定的。 （第二章学元1） 答：某一点的位置。 （ 7）机器人运学逆解的求解主要存在三个：逆解可能不存在、和求解方法的多性。（第二章学元6） 答：逆解的多重性 （ 8）机器人逆运学求解有多种方法，一般分两：封解和。（第二章学元 6） 答：数解（9）“角度定法”就是采用相参考坐系或相运坐系作三次来定姿的 方法。和欧拉角法、 RPY 角法是角度定法中常用的方法。（第二章学元7）答： （10）在工机器人速度分析和以后的静力学分析中都将遇到似的雅可比矩，我称 之工机器人雅可比矩，或称雅可比，一般用符号表示。（第三章学元 1）答：J 。之的关系且 dX 此表示微小位移。 J 反映了关空微小运 dθ与 （11） （第三章学元 1） 答：手部作空微小位移 dX 。 （12）于n个自由度的工机器人，其关量可以用广关量q 表示；当关 关， qi＝ di，当关移关， qi＝di， dq＝[dq1 dq2 ? dqn]T，反映了关 空的。（第三章学元 1） 答：微小运。 二、名解（每 3 分，共 6 分） 1、柔性手（第四章学习单元1） 可对不同外形物体实施抓取，并使物体表面受力比较均匀的机器人手部结构。 2、制动器失效抱闸（第四章学习单元1） 指要放松制动器就必须接通电源，否则，各关节不能产生相对运动。 三、答（每 6 分，共 36 分） 1、简述脉冲回波式超声波传感器的工作原理。（第五章学习单元3） 在脉冲回波式中，先将超声波用脉冲调制后发射，根据经被测物体反射回来的回波延迟时间 t，计算出被测物体的距离R，假设空气中的声速为v，则被测物与传感器间的距离R 为：如果空气温度为T（℃ )，则声速v 可由下式求得： 2、机器人视觉的硬件系统由哪些部分组成？（第五章学习单元9） (1)景物和距离传感器，常用的有摄像机、CCD图像传感器、超声波传感器和结构光设备等； (2)视频信号数字化设备，其任务是把摄像机或者 CCD输出的信号转换成方便计算和分析的数 字信号； (3) 视频信号处理器，视频信号实时、快速、并行算法的硬件实现设备：如DSP系统； (4)计算机及其设备，根据系统的需要可以选用不同的计算机及其外设来满足机器人视觉信息 处理及其机器人控制的需要； (5)机器人或机械手及其控制器。 3、为什么要做图像的预处理？机器视觉常用的预处理步骤有哪些？（第五章学习单元9） 预处理的主要目的是清楚原始图像中各种噪声等无用的信息，改进图像的质量，增强兴趣的有用信息的可检测性。从而使得后面的分割、特征抽取和识别处理得以简化，并提高其可靠性。机器视觉常用的预处理包括去噪、灰度变换和锐化等。 4、为什么我们说步进电动机是是位置控制中不可缺少的执行装置？他有什么优缺点？（第六章学习单元 6） 因为可以对数字信号直接进行控制，能够很容易地与微型计算机相连接，不需要反馈控制， 电路简单，容易用微型计算机控制，且停止时能保持转矩，维护也比较方便，但工作效率低， 容易引起失歩，有时也有振荡现象产生。
2018泰雅普积木式开源机器人
2018泰雅普积木式开源机器人 “室内导航挑战赛”竞赛规则/计分表 一、竞赛任务 比赛中，机器人从起点出发，完成倒车入库的任务后找到事先放置在圆形任务区的魔方，将魔方运送到正方形任务区的魔方放置点，之后小车回到到达区。 二、竞赛细则 1、比赛时间和计分方法 每个选手有两轮比赛机会，单轮比赛时间为2分钟。单轮的比赛分=完成任务的分数+时间加成分数。竞赛成绩统计时，取两轮的最好成绩为最终比赛成绩。 2、选手/队伍顺序 单轮比赛中，上一个选手开始比赛时，会通知下一个选手上场准备。在规定时间内（裁判通知后的1分钟内）没有准备好的机器人的队伍将丧失本轮比赛机会，但不影响另一轮的比赛。 3、赛前搭建与调试 参赛队伍机器人可预先搭建和编程，比赛前一天有2小时编程调试时间。每轮比赛开始前，机器人由裁判封存，参赛队员未经允许不得再接触机器人，否则将被取消参赛资格。 4、场地 比赛场地采用彩色写真布，有效尺寸1800mm*1100mm。 从场地上的起点区域出发，各个任务区之间无任何轨迹线引导。 下图是场地图形（该图仅供2017年泰雅普积木式机器人室内导航挑战赛示例参考用，实际场地以泰雅普官方提供或购买为准）：
图1.竞赛场地示意图 5、机器人规格和材料标准 （1）尺寸：机器人在起点区的最大尺寸为25cm×20cm×15cm（长×宽×高），离开出发区后，机器人的机构可以自行伸展，但必需确保通过终点区时的尺寸不大于25cm×20cm×15cm（长×宽×高）。 （2）控制器：每台机器人只允许使用一个控制器 （3）电机：机器人使用的直流电机或舵机数量不超过4个（包含4个）。 （4）传感器：机器人禁止使用带危险性传感器，如激光类传感器。相同类型的传感器数量不超过3个（包含3个）。 （5）电源：每台机器人电源类型不限，但电源输出电压不能超过10V。 三、竞赛任务 1、竞赛任务设置 小学组和中学组任务相同。 2、竞赛中每轮比赛终止说明 （1）机器人到达终点区域，该轮比赛结束； （2）竞赛中机器人脱离场地约束区，该轮比赛结束；
全国青少年机器人技术等级考试一级模拟试题
全国青少年机器人技术等级考试 一级模拟试题 下列人物形象中，哪一个是机器人？ A. B. C. D. 题型:单选题 答案:D 分数:2 2.下列多边形中，最稳定的多边形是 A.
B. C. D. 答案:B 题型:单选题 分数:2 3.下图中，沿着哪个斜面向上拉动小车最省力 A.A B.B C.C D.D 题型:单选题 答案:D 分数:2 4.机器人的英文单词是 A.botre B.boret
C.rebot D.robot 答案:D 题型:单选题 分数:2 5.木工师傅使用斧头作为工具，是利用（）能省力的原理。 A.滑轮 B.轮轴 C.斜面 D.杠杆 答案:C 题型:单选题 分数:2 6.如下图所示，利用定滑轮匀速提升重物G，向三个方向拉动的力分别是F1、F2、F3，三个 力的大小关系是 A.F1最大 B.F2最大 C.F3最大 D.一样大 答案:D 题型:单选题 分数:2
7.如下图中，动滑轮有（）个。 A.1 B.2 C.3 D.0 答案:A 题型:单选题 分数:2 8.如下图中，动力从哪个齿轮输入时输出速度最小？ A.1号 B.2号 C.3号 D.以上均相同 答案:A 题型:单选题 分数:2 9.关于简单机械，下列说法不正确的是 A.起重机的起重臂是一个杠杆 B.省力的机械一定会省距离 C.定滑轮、动滑轮和轮轴都是变形的杠杆
D.使用轮轴不一定会省力 答案:B 题型:单选题 分数:2 10.使用轮轴时，下面说法中错误的是 A.轮轴只能省力一半 B.动力作用在轮上可以省力 C.动力作用在轴上不能省力 D.使用轮半径与轴半径之比为2:1的轮轴时，可以省力一半（动力作用在轮上）答案:A 题型:单选题 分数:2 11.在正面这些常见的生活工具中，哪些含有传动链？ A.电视机 B.台式电脑 C.滑板车 D.自行车 答案:D 题型:单选题 分数:2 12.若把轮轴、定滑轮、动滑轮看作杠杆，则下列说法正确的是 A.轮轴一定是省力杠杆 B.定滑轮可以看作是等臂杠杆 C.动滑轮可以看作动力臂为阻力臂二分之一倍的杠杆 D.以上说法都不对 答案:B 题型:单选题
工业机器人试题库完整
一、单项选择题 1.对机器人进行示教时, 作为示教人员必须事先接受过专门的培训才行. 与示 教作业人员一起进行作业的监护人员, 处在机器人可动范围外时,（B），可进行 共同作业。 A．不需要事先接受过专门的培训 B．必须事先接受过专门的培训 C．没有事先接受过专门的培训也可以 D. 具有经验即可 2.使用焊枪示教前, 检查焊枪的均压装置是否良好, 动作是否正常, 同时对电 极头的要求是（A）。 A．更换新的电极头 B．使用磨耗量大的电极头 C．新的或旧的都行 D. 电极头无影响 3.通常对机器人进行示教编程时, 要求最初程序点与最终程序点的位置（A）, 可 提高工作效率。 A．相同 B．不同 C．无所谓 D．分离越大越好 4.为了确保安全, 用示教编程器手动运行机器人时, 机器人的最高速度限制为（B）。 A．50mm/s B．250mm/s C．800mm/s D．1600mm/s 5.正常联动生产时, 机器人示教编程器上安全模式不应该打到（C）位置上。 A．操作模式 B．编辑模式 C．管理模式 D. 安全模式 6.示教编程器上安全开关握紧为 ON, 松开为 OFF 状态, 作为进而追加的功能, 当握紧力过大时, 为（C）状态。 A．不变 B．ON C．OFF D. 急停报错 7.对机器人进行示教时, 模式旋钮打到示教模式后, 在此模式中，外部设备发出 的启动信号（A）。 A．无效 B．有效 C．延时后有效 D. 视情况而定 8.位置等级是指机器人经过示教的位置时的接近程度, 设定了合适的位置等级 时，可使机器人运行出与周围状况和工件相适应的轨迹，其中位置等级（A）。 A．CNT值越小, 运行轨迹越精准 B．CNT值大小, 与运行轨迹关系不大 C．CNT值越大, 运行轨迹越精准 D. 只与运动速度有关
全国青少年机器人技术等级考试一级2017.8真题
全国青少年机器人技术等级考试（一级2017.8.26）真题 一、单选题(共30题，每题2分，共60分) 1.在玩跷跷板的时候，如果坐在左边的小朋友比坐在右边的小朋友轻，要想保持跷跷板平衡，应该（B） A.左边的小朋友坐的更靠近支点 B. 右边的小朋友坐的更靠近支点 C. 左右两个小朋友互换位置 D. 右边的小朋友坐的更远离支点 2.家用扫地机器人一般采用的驱动方式为（A） A. 电力驱动 B. 液压驱动 C. 气压驱动 D. 水驱动 3.机器人的基本结构不包括（D） A.机械部分 B. 传感部分 C. 控制部分 D. 传动部分 4.下列机械结构不能用10N的拉力提起15N重的物体的是（A） A. 一个定滑轮 B. 一个动滑轮 C. 杠杆 D. 斜面 5.下列说法错误的是（B） A.°功的大小是力乘以力的方向上移动的距离，单位是焦耳 B. 只要省力就会费距离，费力就会省距离 C. 使同一物体达到相同的作用效果，对他做的功不是固定的 D. 任何机械都不省功 6.使用滑轮组工作是因为它能（C） A.省力当但不能改变力的方向 B. 能改变力的方向但不能省力 C. 既能改变力的方向又能省力 D. 能够减小手动工作的距离 7.齿轮传动的缺点是（D） A.准确无误的传递动力 B. 传动力大 C. 结构紧凑 D. 噪音大 8.下列说法不正确的是（C） A. 皮带的噪音比齿轮和传动链的小 B. 传动链、皮带可以远距离传递动力 C. 皮带、齿轮、传动链结构中的两轮转动方向都必须是同向 D. 传动链每一节都可以拆卸，所以传动的距离可以自由调节 9.下列人物形象中，哪个是机器人(C)
A. B. C. D. 10.使用下列简单机械，为了省力的是（B） A.龙舟比赛用的船桨 B. 开瓶用的瓶起子 C. 理发用的剪刀 D. 旗杆顶的定滑轮 11.有一对相互啮合传动的齿轮，小齿轮带动大齿轮转动时，此齿轮传动的作用是（B） A.加速 B. 降速 C. 匀速 D. 不确定 12.给小车一个匀速向前的力使小车在桌面上滑动，下列说法错误的是（D） A.在手将要推动小车之前，小车与桌面之间存在静摩擦力 B. 小车会在桌面上滑动一段距离后停下 C. 小车行驶过程中受重力、滑动摩擦力、支持力 D. 小车会一直在桌上保持匀速运动下去 13.下列描述不正确的是（D） A.履带是围绕着主动轮、负重轮、诱导轮和托带轮的柔性链环 B. 履带是一种传动装置，从理论上来说与传动链相同 C. 履带增大了与地面接触面积，分散了压力，减小对于地面压强 D. 履带减少了与地面的摩擦力 14.在荡秋千时，下列说法错误的是（D） A.从最低点到最高点的过程中，速度越来越小 B. 从最低点到最高点的过程中，动能转化为重力势能 C. 到达最低点时，速度最大 D. 到达最高点时，重力势能全部转化为动能 15.下列说法不正确的是（D） A. 角速度是指圆周运动中在单位时间内转过的弧度，即齿轮每秒转动的角度。 B. 线速度是指圆周运动中在单位时间内转过的曲线长度。 C. 转速是指圆周运动中在单位时间内转过的圈数。 D. 线速度一定，齿轮越大，角速度和转速越大。 16.下列选项中不是利用到三角形稳定性的是（D） A.金字塔 B. 吊车 C. 秋千支架 D. 拉伸门
最新工业机器人考试题库及答案
一、判断题 1．机械手亦可称之为机器人。（Y） 2．完成某一特定作业时具有多余自由度的机器人称为冗余自由度机器人。 （Y） 3、关节空间是由全部关节参数构成的。（Y） 4、任何复杂的运动都可以分解为由多个平移和绕轴转动的简单运动的合成。 （Y） 5、关节i的坐标系放在i-1关节的末端。（N） 6．手臂解有解的必要条件是串联关节链中的自由度数等于或小于6。（N） 7．对于具有外力作用的非保守机械系统，其拉格朗日动力函数L可定义为系统总动能与系统总势能之和。（N） 8．由电阻应变片组成电桥可以构成测量重量的传感器。（Y） 9．激光测距仪可以进行散装物料重量的检测。（Y） 10．运动控制的电子齿轮模式是一种主动轴与从动轴保持一种灵活传动比的随动 系统。（Y） 11．谐波减速机的名称来源是因为刚轮齿圈上任一点的径向位移呈近似于余弦波 形的变化。（N） 12．轨迹插补运算是伴随着轨迹控制过程一步步完成的，而不是在得到示教点之后，一次完成，再提交给再现过程的。（Y） 13．格林（格雷）码被大量用在相对光轴编码器中。（N） 14．图像二值化处理便是将图像中感兴趣的部分置1，背景部分置2。（N）15．图像增强是调整图像的色度、亮度、饱和度、对比度和分辨率，使得图像效果 清晰和颜色分明。（Y） 二、填空题 1.机器人是指代替原来由人直接或间接作业的自动化机械。 2.在机器人的正面作业与机器人保持300mm以上的距离。 3.手动速度分为: 微动、低速、中速、高速。
4.机器人的三种动作模式分为: 示教模式、再现模式、远程模式。 5.机器人的坐标系的种类为: 关节坐标系、直角坐标系、圆柱坐标系、工具坐标 系、用户坐标系。 6.设定关节坐标系时，机器人的 S、L、U、R、B、T 各轴分别运动。 7.设定为直角坐标系时，机器人控制点沿 X、Y、Z 轴平行移动。 8.用关节插补示教机器人轴时，移动命令为MOVJ。 9.机器人的位置精度PL 是指机器人经过示教的位置时的接近程度，可以分为9个等级，分别是PL=0，PL=1，PL=2，PL=3，PL=4，PL=5，PL=6，PL=7，PL=8。马自达标准中，PL=1 指只要机器人TCP 点经过以示教点为圆心、以0.5mm为半径的圆内的任一点即视为达到；PL=2 指只要机器人 TCP 点经过以示教点为圆心、以20mm为半径的圆内的任一点即视为达；PL=3 指只要机器人TCP 点经过以示教点为圆心、以75mm 为半径的圆内的任一点即视为达到。 10.机器人的腕部轴为R，B，T，本体轴为S， L，U。 11.机器人示教是指：将工作内容告知产业用机器人的作业。 12.机器人轨迹支持四种插补方式，分别是关节插补，直线插补，圆弧插补,自由曲线插补，插补命令分别是MOVJ，MOVL,MOVC，MOVS。 13.关节插补以最高速度的百分比来表示再现速度，系统可选的速度从慢到快依次是 0.78%，1.56%，3.12%，6.25%，12.50%，25.00%，50.00%，100.00%。 14.干涉区信号设置有两种，分别是绝对优先干涉区和相对优先干涉区，基于设备安全方面考虑，现场使用的干涉区绝大多数都是绝对优先干涉区，并尽可能的通过作业时序上错开的方法来实现节拍最优化。 15.机器人按机构特性可以划分为关节机器人和非关节机器人两大类。 16. 机器人系统大致由驱动系统、机械系统、人机交互系统和控制系统、感知系统、
机器人系统常用仿真软件介绍
1 主要介绍以下七种仿真平台(侧重移动机器人仿真而非机械臂等工业机器人仿真)： 1.1 USARSim-Unified System for Automation and Robot Simulation USARSim是一个基于虚拟竞技场引擎设计高保真多机器人环境仿真平台。主要针对地面机器人，可以被用于研究和教学，除此之外，USARSim是RoboCup救援虚拟机器人竞赛和虚拟制造自动化竞赛的基础平台。使用开放动力学引擎ODE(Open Dynamics Engine)，支持三维的渲染和物理模拟，较高可配置性和可扩展性，与Player兼容，采用分层控制系统，开放接口结构模拟功能和工具框架模块。机器人控制可以通过虚拟脚本编程或网络连接使用UDP协议实现。被广泛应用于机器人仿真、训练军队新兵、消防及搜寻和营救任务的研究。机器人和环境可以通过第三方软件进行生成。软件遵循免费GPL条款，多平台支持可以安装并运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上。 1.2 Simbad Simbad是基于Java3D的用于科研和教育目的多机器人仿真平台。主要专注于研究人员和编程人员热衷的多机器人系统中人工智能、机器学习和更多通用的人工智能算法一些简单的基本问题。它拥有可编程机器人控制器，可定制环境和自定义配置传感器模块等功能，采用3D虚拟传感技术，支持单或多机器人仿真，提供神经网络和进化算法等工具箱。软件开发容易，开源，基于GNU协议，不支持物理计算，可以运行在任何支持包含Java3D库的Java客户端系统上。 1.3 Webots Webots是一个具备建模、编程和仿真移动机器人开发平台，主要用于地面机器人仿真。用户可以在一个共享的环境中设计多种复杂的异构机器人，可以自定义环境大小，环境中所有物体的属性包括形状、颜色、文字、质量、功能等也都可由用户来进行自由配置，它使用ODE检测物体碰撞和模拟刚性结构的动力学特性，可以精确的模拟物体速度、惯性和摩擦力等物理属性。每个机器人可以装配大量可供选择的仿真传感器和驱动器，机器人的控制器可以通过内部集成化开发环境或者第三方开发环境进行编程，控制器程序可以用C，C++等编写，机器人每个行为都可以在真实世界中测试。支持大量机器人模型如khepera、pioneer2、aibo等，也可以导入自己定义的机器人。全球有超过750个高校和研究中心使用该仿真软件，但需要付费，支持各主流操作系统包括Linux, Windows和MacOS。 1.4 MRDS-Microsoft Robotics Developer Studio MRDS是微软开发的一款基于Windows环境、网络化、基于服务框架结构的机器人控制仿真平台，使用PhysX物理引擎，是目前保真度最高的仿真引擎之一，主要针对学术、爱好者和商业开发，支持大量的机器人软硬件。MRDS是基于实时并发协调同步CCR(Concurrency and Coordination Runtime)和分布式软件服务DSS(Decentralized Software Services)，进行异步并行任务管理并允许多种服务协调管理获得复杂的行为，提供可视化编程语言(VPL)和可视化仿真环境(VSE)。支持主流的商业机器人，主要编程语言为C#，非商业应用免费，但只支持在Windows操作系统下进行开发。 1.5 PSG-Player/Stage/Gazebo
第1节 认识机器人
第1节认识机器人 【教学目标】 1．知识与技能目标 （1）初步认识机器人，了解机器人的定义和基本构成。 （2）理解机械传动的基本知识。 （3）掌握机器人的发展及应用，讨论未来人与机器人的关系。 2．过程与方法 通过相关图片、视频，帮助学生理解和开阔视野并展望未来；通过讨论，引导学生结合实际生活，感受现代机器人的广泛应用及与人类的辩证关系；类比人类，通过小组自学探究，帮助学生掌握机器人的基本构成。 3．情感态度与价值观 感受机器人给我们的生活、学习带来的影响和价值；辩证地认识机器人技术的应用价值，增强社会责任感。 【教学重点】 机器人的基本构成以及广泛应用。 【教学难点】 辨识机器人以及理解齿轮传动这种机械传动方式。 【教学方法】讲演法、任务驱动下的自学探究法、小组讨论法 【课时安排】1课时
计算机控制和可编程，所以不是机器人，例如，一般的遥控玩具汽车可以通过遥控手柄控制运动，但由于没有计算机控制和编程，所以无法完成“走迷宫”等活动。 4、讨论 围绕我国科学家对机器人的定义及机器人定义三要素，观察身边的世界，想一想，你认为哪些机器可以称为机器人，为什么？ （二）机器人的基本构成 1、类比（人类处理信息的过程） 2、自学探究，回答问题： （1）常见的传感器种类有哪些？ （2）什么是“单片机”？ （3）“单片机”的优点及在生活中的广泛应用？ （4）机器人机械传动的主要方式有哪些？（5）“齿轮传动”中，“加速装置”和“减速装置”的区别主要在哪里？ （6）将齿数为10的齿轮与齿数为30的齿轮分别搭建成2个装置，转动手柄时，会发生什么现象？填写下表： （三）机器人的发展方向 师：随着机器人技术的发展，人们开发了各式各样的具有感知、决策、行动和交互能力的机器人。 1、机器人分类 （我国，从应用环境出发） 工业机器人 特种机器人 2、举例 外骨骼机器人；达芬奇手术机器人；（图文资料）Atlas机器人；无人驾驶汽车。（播放相关视频） （四）教学机器人 1、师：了解了这么多有关机器人的知识，相信，很多同学都对机器人学习产生了浓厚的兴趣，那么，对于我们来说，如何学习机器人知识才是较为便捷有效的呢？ ——教学机器人
机器人技术试题及答案课件.doc
第1 章绪论 1、国际标准化组织（ISO）对机器人的定义是什么？ 国际标准化组织（ISO）给出的机器人定义较为全面和准确，其涵义为： 机器人的动作机构具有类似于人或其他生物体某些器官（肢体、感官等）的功能； 机器人具有通用性，工作种类多样，动作程序灵活易变； 机器人具有不同程度的智能性，如记忆、感知、推理、决策、学习等； 机器人具有独立性，完整的机器人系统在工作中可以不依赖于人类的干预。 2、工业机器人是如何定义的？ 工业机器人是指在工业中应用的一种能进行自动控制的、可重复编程的、多功能的、多自由度的、多用途的操作机，能搬运材料、工件或操持工具，用以完成各种作业。且这种操作机 可以固定在一个地方，也可以在往复运动的小车上。 3、按几何结构，机器人可分为那几种？ 直角坐标型 圆柱坐标型球坐标型关节坐标型 4、机器人的参考坐标系有哪些？ 全局参考坐标系关节参考坐标系工具参考坐标系 5、什么是机器人的自由度和工作空间？ 机器人的自由度（Degree of Freedom, DOF ）是指其末端执行器相对于参考坐标系能够独立 运动的数目，但并不包括末端执行器的开合自由度。自由度是机器人的一个重要技术指标， 它是由机器人的结构决定的，并直接影响到机器人是否能完成与目标作业相适应的动作。 机器人的工作空间（Working Space）是指机器人末端上参考点所能达到的所有空间区域。 由于末端执行器的形状尺寸是多种多样的，为真实反映机器人的特征参数，工作空间是指不 安装末端执行器时的工作区域。 第2 章 1、机器人系统由哪三部分组成？答：操作机、驱动器、控制系统 2、什么是机器人的操作机？分为哪几部分？ 答：机器人的操作机就是通过活动关节（转动关节或移动关节）连接在一起的空间开链机构， 主要由手部、腕部、臂部和机座构成。 3、简述机器人手部的作用，其分为哪几类？ 答：作用：机器人的手部又称为末端执行器，它是机器人直接用于抓取和握紧（或吸附）工 件或操持专用工具（如喷枪、扳手、砂轮、焊枪等）进行操作的部件，它具有模仿人手动作 的功能，并安装于机器人手臂的最前端。 分类：1.机械夹持式手 2.吸附式手 3.专用手 4.灵巧手 4、机器人机械夹持式手按手爪的运动方式分为哪两种？各有何典型机构？ 答：按手爪的运动方式分为回转型和平移型。平移型可分两类：它分为直线式和圆弧式两种。 典型机构： a 齿轮齿条式 b 螺母丝杠式 c 凸轮式 d 平行连杆式.回转型典型:a 楔块杠杆式 b 滑槽杠杆式 c 连杆杠杆式 d 齿轮齿条式 e 自重杠杆式 5、机器人吸附式手分为哪两种？各有何特点？ 答：根据吸附力的产生方法不同，将其分为：气吸式,磁吸式（1）气吸式:气吸式手是利用 吸盘内的压力与外界大气压之间形成的压力差来工作的，根据压力差形成的原理不同，可分为：a 挤压排气式 b 气流负压式 c 真空抽气式(2)磁吸式:磁吸式手是利用磁场产生的磁吸力 来抓取工件的，因此只能对铁磁性工件起作用（钢、铁等材料在温度超过723℃时就会失去磁性），另外，对不允许有剩磁的工件要禁止使用，所以磁吸式手的使用有一定的局限性。 根据磁场产生的方法不同，磁吸式手可分为： a 永磁式 b 励磁式
浅析语料库对于翻译研究的意义
浅析语料库对于翻译研究的意义 【摘要】基于语料库的翻译研究在当今已进入一个全新模式，多种语料库被开发应用在人工翻译和机器翻译等实践领域当中。本文对语料库的概念以及某些种类语料库在翻译活动中具体实用情况做出分析，揭示语料库对于翻译研究的意义。 【关键词】语料库；翻译；双语语料库；平行/对应语料库 An Analysis on the Significance of Corpus to Translating Research CHEN Dan （Eastern Liaoning University，Dandong Liaoning 118000，China） 【Abstract】Translating research based on corpus has stepped into a new mode today，and many kinds of corpora are developed and applied in practical fields of manual translation and machine translation. The thesis analyzes the concept corpus and the application of some corpora in translating，which exemplify the significance of corpus to translating research. 【Key words】Corpus；Translating；bilingual corpus；Parallel corpus “语料库”的英语单词corpus来源于拉丁语，意思是body，有“全集”的含义，即“语料的集合”。有的学者认为语料库是基于形式和目的的存储于电子数据库中的文本集合，是描述自然发生语言的集合；也有人认为它是按照明确的语言学标准选择并排序的语言运用材料的汇集，旨在用作语言的样本。国内语料库学者杨惠中对语料库的定义做了较为详细的界定。他指出，“语料库是指按照一定的语言学原则，运用随机抽样方法，收集自然出现的连续的语言运用文本或话语片段而建成的具有一定容量的大型电子文库”。 语料库所收集的语料是真实、自然的语言。不同于普通的文本数据库，它的设计和建设是以系统的理论语言学原则为依据，并且具有明确的目的性。语料库的结构严格依照既定程序设定，以一定研究目的为基础，按学科或语篇类型分类存储。语料库中的语料必须符合科学的语言研究，语料可以随机抽取或按统计学方法采集。 语料库的类型和分类标准很多。按用途分，语料库可分为通用语料库（general corpus）和专用语料库（specialized corpus）；按语料选取时间，语料库可分为历时语料库（diachronic corpus）和共时语料库（synchronic corpus）；按不同结构，语料库可分为平衡语料库（balanced corpus）和自然随机结构语料库（random structure corpus）；按语料库的性质，语料库可分为原始语料库（raw corpus）和标注语料库（annotated corpus）；按语言种类，语料库可分为单语语料库
工业机器人考试题库
《工业机器人》复习题 一、判断题 1.机械手亦可称之为机器人。（Ｙ) 2.完成某一特定作业时具有多余自由度的机器人称为冗余自由度机器人。(Ｙ) 3.关节空间是由全部关节参数构成的。（Ｙ) 4.任何复杂的运动都可以分解为由多个平移和绕轴转动的简单运动的合成。(Y） 5.关节i的坐标系放在ｉ－1关节的末端。(N) 6.手臂解有解的必要条件是串联关节链中的自由度数等于或小于６。（Ｎ) 7.对于具有外力作用的非保守机械系统,其拉格朗日动力函数Ｌ可定义为系统总动 能与系统总势能之和。(N) 8.由电阻应变片组成电桥可以构成测量重量的传感器。(Y) 9.激光测距仪可以进行散装物料重量的检测。（Y) 10.运动控制的电子齿轮模式是一种主动轴与从动轴保持一种灵活传动比的随动系 统。（Ｙ） 11.工业机器人工作站是由一台或两台机器人所构成的生产体系。(） 12.机器人分辨率分为编程分辨率与控制分辨率，统称为系统分辨率。(） 13.正交变换矩阵R为正交矩阵。（) 14.复合运动齐次矩阵的建立是由全部简单运动齐次矩阵求和所形成的。（） 15.关节i的效应表现在i 关节的末端。（) 16.并联关节机器人的正运动学问题求解易,逆运动学问题求解难。（） 17.机器人轨迹泛指工业机器人在运动过程中所走过的路径。（) 18.空间直线插补是在已知该直线始点、末点和中点的位置和姿态的条件下，进而 求出轨迹上各点（插补点）的位置和姿态。（) 19.示教编程用于示教-再现型机器人中。（Y） 20.机器人轨迹泛指工业机器人在运动过程中的运动轨迹，即运动点的位移、速度 和加速度。（Y) 21.关节型机器人主要由立柱、前臂和后臂组成。（N）
基于开源软件Ardusub的水下机器人ROV控制系统
基于开源软件Ardusub的水下机器人ROV控制系统 摘要：随着海洋资源开发以及水下领域作业任务的增加，水下机器人在水下作 业中发挥着越来越重要的作用。ROV作为水下作业的重要工具，对运动控制算法 要求较高，采用开源软件ArduSub，结合一种模糊串级PID控制算法实现ROV控 制系统的设计，重点对ArduSub的特点、适应配置及PID控制算法原理，包含运 动和姿态方面进行了阐述，能够良好实现ROV的水下控制。 1引言 随着海洋资源开发以及水下领域作业任务的增加，水下机器人在水下作业中 发挥着越来越重要的作用。其中ROV续航持久，成本相对较低，逐渐成为水下作 业的重要工具。ROV工作于水下环境，具有非线性、易受环境影响等特点，对运 动控制算法要求较高，同时要求整个控制系统要有较好的实时性和可靠性。 2开源软件ArduSub简介 ArduSub水下机器人的控制器是一个完整的开源解决方案，提供远程操作控 制(通过智能潜水模式)和全自动的执行任务。作为DroneCode软件平台的一部分，它能够无缝地使用地面控制站的软件，可以监控车辆遥测和执行强大的任务规划 活动。它还受益于DroneCode平台的其他部分，包括模拟器，日志分析工具，为 车辆管理和控制和更高层次的api。 其主要特点在于以下几个方面： 反馈控制和稳定性：ArduSub控制器基于多旋翼自动驾驶系统，具有精确的 反馈控制，可主动维持方向。 深度保持：使用基于压力的深度传感器，ArduSub控制器可以将深度保持在 几厘米内。 航向保持：默认情况下，ArduSub在未命令转动时自动保持其航向。 相机倾斜：通过操纵杆或游戏手柄控制器与伺服或万向节电机进行相机倾斜 控制。 灯光控制：通过操纵杆或游戏手柄控制器控制海底照明。 无需编程：ArduSub控制器适用于各种ROV配置，无需任何自定义编程。大 多数参数可以通过地面控制站轻松更改。 兼容性好：ArduSub兼容许多不同的ROV框架，支持PWM输出。 由于以上特征，使得ArduSub成为一款可以很好适用于水下机器人RPV控制 系统的开源软件。 ArduSub兼容基于串行和以太网的通信接口。使用的硬件自动驾驶仪必须支 持选择的选项。Pixhawk仅支持串行连接，但可以通过配套计算机连接到以太网。其他autopilots原生支持以太网。ArduSub软件主要用于通过ArduSub进行接口，ArduSub是一种开源的跨平台用户界面，适用于所有类型的无人机。该接口通过 系绳连接到ArduSub控制器并显示车辆状态信息，并允许更新参数和设置。最重 要的是，QGC与用于指挥车辆的操纵杆或游戏手柄控制器连接。 ArduSub包含一个高级的电机库，支持多个框架，例如具有6自由度推进器 定位的BlueROV配置（图1所示）、带有并排垂直推进器的矢量ROV（图2所示）、采用单垂直推进器的ROV（图3所示）等等。 在传感器和执行器方面，除了标准的板载传感器（IMU，指南针），ArduSub
《机器人技术及应用》综合习题
《机器人技术及应用》综合习题 一、判断 1.机器人是在科研或工业生产中用来代替人工作的机械装置。（对） 2. 19世纪60年代和20世纪70年代是机器人发展最快、最好的时期，这期间的各项研究发明有效地推动了机器人技术的发展和推广。（错） 3. 对于机器人如何分类，国际上没有制定统一的标准，有的按负载量分，有的按控制方式分，有的按自由度分，有的按结构分，有的按应用领域分。（对） 4. 所谓特种机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。（错） 5. 机器人机械本体结构的动作是依靠关节机器人的关节驱动，而大多数机器人是基于开环控制原理进行的。（错） 6. 机器人各关节伺服驱动的指令值由主计算机计算后，在各采样周期给出，由主计算机根据示教点参考坐标的空间位置、方位及速度，通过运动学逆运算把数据转变为关节的指令值。（对） 7. 为了与周边系统及相应操作进行联系与应答，机器人还应有各种通信接口和人机通信装置。（对） 8. 轮式机器人对于沟壑、台阶等障碍的通过能力较高。（错） 9. 为提高轮式移动机器人的移动能力，研究者设计出了可实现原地转的全向轮。（对） 10. 履带式机器人是在轮式机器人的基础上发展起来的，是一类具有良好越障能力的移动机构，对于野外环境中的复杂地形具有很强的适应能力。（对） 11. 腿式（也称步行或者足式）机构的研究最早可以追溯到中国春秋时期鲁班设计的木车马。（对） 12. 机器人定义的标准是统一的，不同国家、不同领域的学者给出的机器人定义都是相同的。（错） 13. 球形机器人是一种具有球形或近似球形的外壳，通过其内部的驱动装置实现整体滚动的特殊移动机器人。（对） 14. 可编程机器人可以根据操作员所编的程序，完成一些简单的重复性操作，目前在工业界已不再应用。（错） 15. 感知机器人，即自适应机器人，它是在第一代机器人的基础上发展起来的，具有不同程度的“感知”能力。（对） 16. 第三阶段机器人将具有识别、推理、规划和学习等智能机制，它可以把感知和行动智能化结合起来，称之为智能机器人。（对） 17. 工业机器人的最早研究可追溯到第一次大战后不久。（错） 18. 20世纪50年代中期，机械手中的液压装置被机械耦合所取代，如通用电气公司的“巧手人”机器人。（错） 19. 一般认为Unimate和Versatran机器人是世界上最早的工业机器人。（对） 20. 1979年Unimation公司推出了PUMA系列工业机器人，它是全电动驱动、关节式结构、多中央处理器二级微机控制，可配置视觉感受器、具有触觉的力感受器，是技术较为先进的机器人。（对） 1. 刚体的自由度是指刚体具有独立运动的数目。（对） 2. 机构自由度只取决于活动的构件数目。（错） 3. 活动构件的自由度总数减去运动副引入的约束总数就是该机构的自由度。（对） 4. 机器人运动方程的正运动学是给定机器人几何参数和关节变量，求末端执行器相对于参考坐标系的位置和姿态。（对） 5. 机器人运动方程的逆运动学是给定机器人连杆几何参数和末端执行器相对于参考坐标系的位姿，求机器人实现此位姿的关节变量。（对） 6. 机械臂是由一系列通过关节连接起来的连杆构成。（对） 7. 对于机械臂的设计方法主要包括为2点，即机构部分的设计和内部传感器与外部传感器的设计。（错） 8. 球面坐标型机械臂主要由一个旋转关节和一个移动关节构成，旋转关节与基座相连，移动关节与末端执行器连接。（对） 9. 为提高轮式移动机器人的移动能力，研究者设计出了可实现原地转的全向轮。（对） 10. 履带式机器人是在轮式机器人的基础上发展起来的，是一类具有良好越障能力的移动机构，对于野外环境中的复杂地形具有很强的适应能力。（对） 11. 腿式（也称步行或者足式）机构的研究最早可以追溯到中国春秋时期鲁班设计的木车马。（对） 12. 刚体在空间中只有4个独立运动。（错） 13. 球形机器人是一种具有球形或近似球形的外壳，通过其内部的驱动装置实现整体滚动的特殊移动机器人。（对） 14. 在机构中，每一构件都以一定的方式与其他构件相互连接，这种由两个构件直接接触的可动连接称为运动副。（错） 15. 运动副可以根据其引入约束的数目进行分类，引入一个约束的运动副称为二级副。（错） 16.通过面接触而构成的运动副，称为低副；通过点或线接触而构成的运动副称为高副。（对） 17. 两个构件之间只做相对转动的运动副称为移动副。（错） 18. 构成运动副的两个构件之间的相对运动若是平面运动则称为平面运动副，若为空间运动则称为空间运动副。（对）