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機器人的專家控制系統(tǒng):知識庫、推理機、控制規(guī)則集和/或控制算法

來源:機器人學基礎      編輯:創(chuàng)澤      時間:2026/1/8      主題:其他   [加盟]

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

專家控制系統(tǒng)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(tǒng)(控制器)都包含知識庫、推理機、控制規(guī)則集和/或控制算法等。

本專家控制系統(tǒng)為 一 工業(yè)專家控制器(EC), 它 由 知 識 庫 、 推 理 機 、 控 制 規(guī) 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(yè)過程控制的領域知識;推理機用于記憶所采用的規(guī)則和控制策略,使整個系統(tǒng)協(xié)調地工作;推理機能夠根據(jù)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(xiàn)對信息的提取與加工,為控制決策和學習適應提 供依據(jù)。它主要包括抽取動態(tài)過程的特征信息,識別系統(tǒng)的特征狀態(tài),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(jīng) 驗 知 識 集 ,G 為 規(guī) 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(jīng)驗規(guī)則等多種形式。 B 還可以是一個子規(guī)則集。





智能機器人的遞階控制系統(tǒng):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(tǒng)的輸出是通過一組施于驅動器的具體指令來實現(xiàn)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(tǒng)

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(tǒng),末端工具的動態(tài)性能將直接影響操作質量

機器人的多關節(jié)位置控制器:各關節(jié)間的耦合與補償

每個關節(jié)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(jié)慣量的作用,各個 關節(jié)的慣量被集中在一起,存在有關節(jié)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(jié)位置控制器:光學編碼器與測速發(fā)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(fā)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(jié)都有一個位置控制系統(tǒng);對機器人的關節(jié)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(jié)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(jié)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(tǒng)的優(yōu)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(yōu)點;一般采用液壓伺服控制閥和模擬分解器實現(xiàn)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(tǒng)

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、滑模控制、最優(yōu) 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(tǒng)-基礎模型-功能模型

電機與減速器是構成機器人關節(jié)驅動系統(tǒng)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(tài)及與環(huán)境交互信息的感知單元;機器人大腦系統(tǒng)負責感知和規(guī)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(shù);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(tài)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(xiàn)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(tǒng),圖像處理系統(tǒng)及信息綜合分析處理系統(tǒng)構成;機器人的視覺,大概可以理解為“視”和“覺” 兩部分;系統(tǒng)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(guī)劃行走路線:全局規(guī)劃方法,局部規(guī)劃

全局規(guī)劃方法依照已獲取的環(huán)境信息,給機器人規(guī)劃出一條路徑,路徑的精確程度取決于獲取環(huán)境信息的準確程度;局部規(guī)劃方法側重于考慮機器人當前的局部環(huán)境信息
 
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