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机器人学是研究机器人的理论和实践的学科。它涵盖了机器人的设计、制造、控制以及应用等多个方面。 机器人学旨在开发能够执行各种任务的自动化系统,这些系统可以模仿或超越人类的能力。 学习机器人学需要理解机械工程、电子工程、计算机科学以及控制理论等多个领域的知识。 机器人学在工业自动化、医疗保健、探索和救援等领域都有着广泛的应用前景。

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简介:
《机器人学导论——分析、系统及应用课》的配套后习题答案集。

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  • 现.zip_matlab simulink_强_
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    本资源包含运用Matlab Simulink平台进行强化学习在自适应机器人控制系统中的实现方法,旨在探索并优化机器人的自主决策能力。 结合强化学习与自适应控制技术设计了智能机器人的控制系统,使机器人具备自主学习能力,并展示了其实用性和有效性。
  • 优质
    《机器人动力学及控制》是一本专注于机器人运动与控制理论的著作,深入探讨了机械系统建模、动态分析以及先进控制策略,为读者提供了全面理解机器人技术的基础和高级知识。 这本经典的机器动力学与控制教程涵盖了机器人的动力学知识以及自适应控制、鲁棒控制、混合控制和变结构控制等多种控制方法。
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    《机器人动力学及控制》是一本专注于机器人运动原理与控制系统优化的专业书籍,深入探讨了如何提升机器人的灵活性和精确度。适合从事机器人技术研究的相关人员阅读参考。 本书适用于“控制理论与控制工程”专业及“机械电子工程”、“机械制造及其自动化”等专业的硕士研究生使用,也可作为从事相关研究的博士生和工程技术人员的参考书。 本教材以力学理论和控制理论的全面讲述为特色,重点在于用严谨而系统的方式介绍机器人动力学与控制的基本概念和主要结果。内容涵盖了机器人建模与控制研究中所涉及的基础知识。
  • .docx
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    本文档探讨了人工智能技术在机器人领域的广泛运用,包括但不限于自动化控制、机器学习以及人机交互等方面的发展与挑战。 人工智能在机器人领域的应用是当前技术发展的热点之一。随着科技的不断进步,人工智能与机器人的结合将使后者更加智能化、自主化及人性化。本段落旨在探讨这一领域中的现状、未来趋势及其面临的挑战,并分析其优势以及存在的问题。 一、现有情况 目前,人工智能已被广泛应用于各类机器人中,如工业机器人、医疗辅助设备和服务型装置等。这些设备通过学习与适应环境的能力变得更为智能和自主。 二、工业机器人的应用案例 在制造业领域,借助视觉识别及传感器技术的进步,工业机器人能够更好地完成定位任务并实现生产线的自动化操作;同时其自我改进能力也在不断提升中,从而有效提升生产效率与产品质量。 三、医疗领域的创新 医疗行业同样受益于人工智能的发展。利用自然语言处理和图像分析等手段,这些智能装置可以协助医生进行更准确地诊断,并在手术过程中提供高精度支持以降低风险。 四、日常生活中的应用 服务型机器人已经成为日常生活中的一部分。通过语音识别技术与用户互动,它们能够执行诸如导购咨询等功能;此外还能根据用户的偏好调整自身行为模式并优化服务质量。 五、未来展望 随着人工智能的进步,智能机器人的应用场景将更加广泛,涵盖制造、医疗保健等多个领域。这不仅有助于提高工作效率和改善生活质量,还可能减轻人们的劳动负担。 六、技术融合的趋势 可以预见的是,在未来的科技进步中,机器人与AI将会进一步相互促进发展,并在更多场景下发挥重要作用。这种结合不仅能提升生产力水平,还将开启新一波科技创新的大门。 七、总结观点 综上所述,人工智能对于推动机器人的进步至关重要。随着相关研究的深入以及技术的应用范围不断扩大,智能机器人将在改善人类生活质量和提高生产效率方面扮演越来越重要的角色。因此我们应当积极拥抱这一变革,并持续关注和支持该领域的创新与发展。
  • IK.rar__IK_IK
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    本资源聚焦于机器人动力学中不可或缺的逆向运动学(IK)技术,深入探讨IK机器人的原理与应用,适合从事机器人研究的技术人员学习参考。 标题中的IK.rar_ik_robot_动力学 机器人_机器人_机器人IK表明这是一个关于机器人逆运动学(Inverse Kinematics, 简称IK)的压缩包,涉及到机器人动力学和控制方面。在机器人学中,逆运动学是确定机器人关节参数以便其末端执行器达到特定空间位置和姿态的问题。 描述中提到的本代码采用反向动力学制作一个简单机器人手臂,去够指定的点,意味着这个项目是通过编程实现的,它设计了一个简单的机器人臂模型,并使用逆运动学算法来计算出各个关节应有的角度,使得机器人臂能够准确地到达目标位置。 标签中的ik robot 动力学_机器人 机器人 机器人ik进一步强调了主题。IK技术用于解决从目标坐标到关节坐标的转换问题,在动力学方面,则涉及机器人的运动和力的计算,包括牛顿-欧拉方法、拉格朗日方程等。 根据压缩包子文件的文件名称列表,我们可以推测其中的内容: 1. threehands.m:这可能是一个MATLAB脚本。threehands暗示这个机器人模型有三个关节或自由度的手臂,在代码中它可能包含了定义机器人模型、设置初始条件、调用逆运动学算法以及控制机器人运动的函数。 2. computeend.m:这个名字表示计算末端效应器位置的函数,可能会接收目标位置作为输入,并通过逆运动学求解出各个关节角度以达到该点。 3. www.pudn.com.txt:这通常是一个文本段落件。可能包含项目来源、使用说明或作者信息等资料。 综合以上分析,这个压缩包包含以下知识点: 1. 逆运动学(Inverse Kinematics, IK)用于从目标位置反推关节角度。 2. 动力学涉及计算和模拟机器人的力与运动,包括动力学方程的建立和求解。 3. MATLAB编程:使用MATLAB进行机器人建模及控制算法实现。 4. 三自由度机器人手臂模型设计,以模拟其运动行为。 5. 控制末端效应器准确到达指定位置。 此项目适合学习和实践逆运动学、动力学原理以及在实际应用中的MATLAB编程技术。
  • 优质
    《机器人科学》是一门探索机器人的设计、制造和应用的学科,涵盖机械工程、电子技术、人工智能等领域,致力于创造能够自主执行任务的智能机器。 本资源提供了《机器人学》的合集,包括熊有伦、蔡自兴、克莱格以及Saeed B.Niku所著的相关书籍。
  • 优质
    全自动人脸学习的机器人识别系统是一种先进的技术平台,能够自动捕捉、分析和学习人脸特征,实现高效精准的人脸识别与追踪。 1. 打开相机。 2. 机器人原地旋转搜索人脸。 3. 锁定目标人脸,并上前走到适当位置停下。 4. 进行人脸识别,判断是否认识该人。 5. 如果认识,则说出其名字并与之进行交流。 6. 若不认识,则给此人起一个名字并保存该人脸信息,进入学习模式以熟悉新面孔。 7. 学习完成后向对方道别。 附带详细说明文档及使用手册。
  • ——霍伟
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    《机器人动力学及控制》是霍伟撰写的一部深入探讨机器人系统中动力学原理及其控制策略的专业著作。该书结合理论分析与实际应用案例,全面解析了复杂机械臂和移动机器人的建模、仿真及优化技术,为研究人员和工程师提供了一套系统的解决方案和技术指导。 本教材以力学理论和控制理论的全面讲解为特点。重点在于用严谨而系统的方式介绍机器人动力学与控制的基本概念及主要结果。书中详细介绍了在机器人建模与控制研究中涉及的基础知识、算法以及代表性成果,尤其是对各种控制方法进行了更为详尽的阐述。全书分为三章:第一章是关于机器人的运动学;第二章探讨了机器人的动力学问题;第三章则集中讨论了机器人控制的相关内容。
  • 】PUMA560Matlab序Word文档
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    本Word文档详细介绍了基于Matlab编程实现PUMA560机器人的运动控制方法,包括代码示例和理论分析。适合工程技术人员参考使用。 【机器人学习】PUMA560机器人运动控制matlab程序word文档
  • .pdf
    优质
    本PDF探讨了机器学习作为人工智能核心组成部分的重要性及其广泛应用,包括模式识别、自然语言处理和智能决策系统等领域的最新进展和技术挑战。 从1642年Pascal发明的手摇式计算机到1949年Donald Hebb提出的赫布理论——解释学习过程中大脑神经元所发生的变化,都蕴含着机器学习思想的萌芽。事实上,在1950年图灵在关于图灵测试的文章中已经提及了机器学习的概念。到了1952年,IBM的亚瑟·塞缪尔(被誉为“机器学习之父”)设计了一款可以学习西洋跳棋规则和策略的程序。经过与这个程序进行多场对弈后,塞缪尔发现随着时间推移,该程序的表现越来越强。通过这一成就,他打破了以往认为“机器无法超越人类、不能像人一样写代码和学习”的传统观念,并在1956年正式提出了“机器学习”这一概念。