仿生机器人分析

仿生机器人仿生学定义：仿生学（bionics）是指模仿生物建造技术装置的科学，它是在上世纪中期才出现的一门新的边缘科学。仿生学研究生物体的结构、功能和工作原理，并将这些原理移植于工程技术之中，发明性能优越的仪器、装置和机器，创造新技术。从仿生学的诞生、发展，到现在短短几十年的时间内，它的研究成果已经非常可观。仿生学的问世开辟了独特的技术发展道路，也就是向生物界索取蓝图的道路，它大大开阔了人们的眼界，显示了极强的生命力。仿生机器人技术简介定义分类特点国内外研究情况目前存在难题发展方向仿生机器人定义模仿自然界中生物的外形、运动原理或行为方式的系统，能从事生物特点工作的机器人。返回首页按照所模仿对象进行分类仿人，包括仿人的机械臂和仿人步行。仿生物。生物机器人。返回首页仿生机器人特点多为冗余自由度或超冗余自由度的机器人，机构复杂。其驱动方式不同于常规的关节型机器人，通常采用绳索、人造肌肉或形状记忆合金等驱动。返回首页仿生机器人国内外研究情况水下仿生机器人空中仿生机器人地面仿生机器人仿人机器人生物机器人返回首页仿生機械—海下水下仿生机器人—北航水下仿生机器鱼—日本水下仿生机器鱼—日本Underwater--WandaPowerSupply:NiCdBatteries+17VDynamic:Purpose:SwimmingJohnKumphiRobot://robosapiens.mit.edu/ariel.htmSensor:Motorposition,footcontact,pressure(underwater),flow(underwater),compass,inclinometer,metaldetectorsPowerSupply:22NiCdcellsCost:$50000(materialsonly)Dynamic:Purpose:minesweeping水下仿生机器人—美国返回首页空中仿生机器人定义举例空中仿生机器人定义具有自主导航能力，无人驾驶的飞行器。返回空中仿生机器人举例美国机器蝇法国机器鸟返回首页地面仿生机器人返回蛇形机器人返回蒼龍Ⅰ、Ⅱ号機ShigeoHiroseTITechSensor:(CCDx2+Microphone)PowerSupply:DC12VBatteryDynamic:Motor72Wx1+17Wx2Purpose:Saviour爬壁机器人NINJADynamic:AVM(Valve-regulatedMultiple)suctionpadPurpose:清洗窗戶!!高速道路牆壁檢查!!Avi:1ShigeoHiroseTITech(Roller-Walker)Sensor:PotentiometerforeachjointPowerSupply:DC30to48[v](formotors)DC5[v],+-15[v](fordrivers)Cost:24years,40personsDynamic:TITechDriverVer.2Purpose:Rescue(VII),Load(VIII)Avi:moveShigeoHiroseTITechPowerSupply:9VbatteryCost:$10Dynamic:NitinolWires(記憶金屬)Purpose:MusclewireAvi:1、2JamesM.Conrad(ResearchTrianglePark)JonathanW.Mills(IndianaUniversity)返回首页最成功的四足机器人——BigDog仿人机器人仿人肢体型仿人双足型返回首页日本双足机器人日本本田和大阪大学联合研制的P1,P2,P3型仿人步行机器人。在P3基础上研制了ASIMO智能机器人（1.2m,43kg,)爬楼梯，6km/h奔跑，声音识别，通过头部照相机捕捉画面识别人类各种手势和10种脸型。返回TMSUK04T5遠端操控1993年1月開発1996年1月開発1997年開発TMSUK041999年開発T52000年開発TMSUK04-2株式会社テムザック危険な地域（工事現場や災害現場など）滅火!!－2000年前后，日本SONY、丰田、本田、富士通等公司开发并展示了一系列类人型机器人产品，具备了较高的水平。SDR-4X(SonyDreamRobot):Prototype=原形ASIMO=shortforAdvancedStepinInnovativeMobility1996公開發表震撼~~機械人學界!!－1988年国防科技大学研制成功了六关节平面运动型双足步行机器人。－2000年，我国第一台类人型机器人在国防科大研制成功。－目前，国内也有较成熟的类人型机器人产品。Nao机器人－法国Aldebaran-Robotics公司的产品。－RoboCup机器人世界杯的标准平台组比赛用机器人。－有视觉、听觉和姿态传感，能感知外部环境和自身姿态。－它可在Linux、微软或MacOS等多种平台上编程开发。－价格约为十多万人民币。机器人综合特性参数：体型特征：身高：58公分体重：4.3Kg身体类型：工业塑料能耗：电源：AC90-230V/DC24V电池容量：充电后使用45min，可反复使用400次以上。自由度：共计25自由度头部：2自由度手臂：5自由度*2只骨盆：1自由度腿部：5自由度*2只手：1自由度*2只多媒体：扬声器：2只扬声器扩音器：4只话筒视觉：2只CMOS数字摄像头•处理器配置及编程环境－x86AMDGeode500Mhz嵌入式CPU，256MBSDRAM/2GBFlashmemory，嵌入Linux操作系统。－可以通过行为编辑软件Choregraphe®，使用C++语言编程，或是通过一个丰富的应用程序接口（API），使用不同脚本语言来编程。－编辑好的程序通过网络接口下载并执行。各种传感器压力传感器（FSR）Nao的每只脚上配备有四个压力传感器（FSR），传感器的值用来确定每只脚压力中心的位置，并进行适当调整，让Nao更好地保持平衡。NAO的硬件部分声纳Nao的躯干上安装了两对超声波发射器和接收器，这样，Nao就可以了解到周围是否有障碍物以及障碍物的数量。红外传感器安装在Nao眼睛里的红外线发射器和接收器可以使Nao连接至其周围的物体，作为远程控制。（直线传输）摄像头Nao配备有两个CMOS摄像头，规格640x480，每秒最多能捕获30个图像。第一个摄像头位于前额，看向前方。另一个位于嘴部，观察其附近的环境。麦克风和扬声器NAO的脑袋中装备有4个全方位的麦克风，在两个耳朵部位装备有两个立体声的扬声器。碰撞传感器如果障碍物过低而无法被胸前的探测器探测到（例如台阶、地上的物体等），那么位于Nao脚尖的机械碰撞传感器会首先碰触到障碍物并把这一信息传送给Nao。这样，Nao就可以试着绕开这个障碍物。电容式传感器Nao的头顶上配备了一个电容式传感器。这样，可以通过触摸向Nao传递信息。例如，要责备Nao时，可以简单按几下。陀螺仪传感器陀螺仪传感器可以感知物体所处的机械状态，从而辅助NAO更好地保持身体的平衡，并且可以使NAO跌倒了自动站起来。NAO的通信与交流方式Nao可以通过红外线进行远程控制。Nao也可以通过Wi-Fi来连接无线，Nao还可以通过语音识别进行进行简单的命令接收和交流。生物机器人即活体生物的人工控制。返回首页仿生机器人发展方向结构微型化—用于小型管道的检测等可重构机器人（模块化和可重组）--军事侦察、灾害现场调查实用性—服务型机器人仿生机器人群—机器人生产线、无人作战机群新型仿生原理机器人—运动机理的建模、生物行为方式的研究。智能化：非结构环境下具有普遍实用意义的自主步态规划生成及控制。返回首页蟑螂机器人返回首页机器蝇返回机器鸟返回机械手国外先进机械手哈工大灵巧手北航灵巧手返回东京机器手i机器手卡门机械臂返回日本灵巧手4指，各三个关节，全手共14个自由度。返回仿生微型机器人仿生微型机器人定义国内外研究投入情况发展方向返回仿生微型机器人国内外研究情况日本通产省“微型机械十年计划”（93年开始）经费250亿日元体积＜1立方cm零件尺寸100微米以下用于核电站管道维护和人体疾病治疗德国为期3年6000万英镑“毫微米技术开发计划”美国蚂蚁微型机器人、苍蝇微型机器人中国主要集中在高校比如上交的六足微小型仿蟑螂机器人返回仿生微型机器人发展方向微型能源微驱动和控制技术纳米级尺寸的发展新型仿生原理机器人返回蜜蜂沙漠蚂蚁蚂蚁化学导航返回CPG在仿生机器人技术中的应用CPG（centralpatterngenerator),生物利用CPG振荡网络的自激行为产生有节律的协调运动。基于CPG原理的运动控制是新兴的机器人运动控制方法。基于CPG网络的特点，可以作为机器人运动的底层控制器。目前已经实现了运用Labview完成CPG神经网络模型的软件实现，并应用于舵机驱动爬壁机器人的运动控制。在仿生机器人中的应用实例。返回CPG网络的特点可以在缺乏高层命令和外部反馈的情况下自动产生稳定的节律信号，而反馈信号和高层命令又可以对CPG的行为进行调节。通过相位锁定，可以产生多种稳定、自然的相位关系，实现不同的运动模式。易于和输入信号或物理系统耦合，使节律行为在整个系统中传导。结构简单，具有很强的适应性。返回CPG单元CPG神经元结构图CPG网络返回舵机驱动爬壁机器人返回CPG在仿生机器人中的应用实例鱼形机器人---国防科大，由两个神经元和简单连接关系组成，其振荡的收敛速度，幅度和频率分别由动力学方程中的三个参数独立控制，该系统能够对启动、停止和直线巡游等动作进行良好控制。蛇形机器人---中科院，构建了蛇形机器人CPG网络模型，通过动力学仿真验证了该CPG网络对蜿蜒运动控制的有效性，并仿真验证了转弯控制。返回ASIMO终结者返回人造肌肉人造肌肉机械臂人造肌肉机器人返回亟待解决的难题体积重量过大平台承载能力不强视觉研究不成熟步行敏捷性不强控制方法控制算法需要改进供能续航问题返回首页蛇返回SMA驱动返回