Гуманоид робот – Humanoid robot – qwertyu.wiki

Основные особенности


Такие основные части, как серводвигатели и сенсорные блоки в наборах серии роботов H1, являются стандартными модулями. Помимо строительства человекоподобных роботов, комплекты серии H1 также могут быть использованы в построении различных живых био – роботов. Данный фактор делает преподавательскую деятельность более интересной и разнообразной.


Для Комплекты человекоподобных роботов H1 поставляются с комплектом систем учебных программ, что способствует более удобному обучению.



Эргономичный дизайн отвечает всем параметрам современных технологий.

Программное обеспечение поддерживает программирование схем последовательности операций, программирование онлайн действий и программирование моделирования 3D. Пользователи могут моделировать строительство проекта в программном обеспечении. Искусственный проект может выполнять различные задачи, используя законченные онлайн функции программирования действий программного обеспечения.

Один ключ-переключатель доступен для изменения режима программирования среди трех режимов программирования.


Пользователи могут проверить 3D модели всех построенных роботов, анализировать структуру и принцип модели, регулировки, увеличения или уменьшения масштаба и модели реструктуризации в соответствии с их интересами и инновационными идеями.

Во время моделирования, пользователи будут чувствовать удовольствие от проектирования и строительства робота.


Редактор действий предусматривает различные действия, которые ученики могут использовать для создания серии завершенных последовательных действий. Пользователи могут просматривать реальные эффекты блоков последовательных действий в программном обеспечении непосредственно, тем самым повышая эффективность редактирования. Последовательные действия, которые могут быть упакованы, указаны в схеме.


ПСо стандартной схемой, ученики могут закончить корректировку действий и сервоуправления с помощью перетаскивания и отпускания деталей, а затем настроить соответствующие параметры. Это может помочь ученикам легко закончить программы. В то же время, стандартная блок-схема может генерировать код языка «Си» в режиме реального времени, помогая ученикам более глубоко понимать программирование.

2.4. Lesson Learned

Wringing real-time performance out of a general purpose system is a careful balancing act. It requires understanding the overheads introduced by low-level calls and avoiding those with the potential to cause unacceptable resource usage. Selecting appropriate kernels and runtime support helps, but universal and guaranteed solutions are rare.

A fundamental challenge is that general purpose computation considers time not in terms of correctness but only as a quality metric – faster is better – whereas real-time computation depends on timing for correctness (Lee, 2009). This is one area where continuing research is needed.

1.2. Design of Ach

The data structure for each channel, shown in Figure 1B, is a pair of circular buffers, (1) a data buffer with variable sized entries and (2) an index buffer with fixed-size elements indicating the offsets into the data buffer. Ach provides additional capabilities compared to a typical circular buffers, such as in Figure 1A:

• Ach allows multiple receivers;

• Ach always allows access to the newest data;

• Ach drops the oldest data – instead of the newest data – when the buffer is full.

Two procedures compose the core of ach: ach_put and ach_get. Detailed pseudocode is provided in Dantam and Stilman (2022), and their use is discussed in the Ach manual (Dantam, 2022b) and programing reference (Dantam, 2022a).

The procedure ach_put inserts new messages into the channel. It is analogous to the POSIX write, sendmsg, and mq_send functions. The procedure is given a pointer to the shared memory region for the channel and a byte array containing the message to post.

Algorithm 1 (ach_put). There are four broad steps to the ach_put procedure:

1. Get an index entry. If there is at least one free index entry, use it. Otherwise, clear the oldest index entry and its corresponding message in the data array.

Смотрите про коптеры:  покупка с рук - Вопросы - Однодневки - Dji-Club

2. Make room in the data array. If there is enough room already, continue. Otherwise, repeatedly free the oldest message until there is enough room.

3. Copy the message into data array.

4. Update the offset and free counts in the channel structure.

2.3. Disadvantages of Kernel Space Ach

The in-kernel implementation does present some potential disadvantages for portability and a caveat regarding robustness.

3. Benchmarks

We provide benchmark results of message latency for Ach compared to a variety of other kernel communication methods. Latency is often more critical than bandwidth for real-time control as the amount of data per sample is generally small, e.g., state and reference values for several joint axes.

1. Initialize communication structures;

2. fork sending and receiving processes;

3. Sender: Post timestamped messages at the desired frequency;

4. Receivers: Receive messages and record latency of each messaged based on the timestamp.


Work at Rice University by ND and LK has been supported in part by NSF IIS 1317849, NSF CCF 1514372, and Rice University Funds. Work by KB, MJ, and TF has been supported by Atlas Copco Rock Drills AB. We thank Zachary K. Kingston for his development work and continuing maintenance of the presented Baxter software example.

Author contributions

ND, primary author of overall software, secondary author of additional modules described in paper. KB, primary author of additional modules described in paper. MJ, additional contributions to software. TB, supported work at Atlas Copco and Prevas, contributions to design and testing methods. LK, supported work at Rice University, contributions to testing and presentation of the work.

Conflict of interest statement

The authors declare that the research was conducted in the absence of any commercial or financial relationships that could be construed as a potential conflict of interest.

The reviewer AP and the handling editor LN declared their shared affiliation, and the handling editor states that the process nevertheless met the standards of a fair and objective review.


Bacon, D. F., Cheng, P., and Rajan, V. (2003). “A real-time garbage collector with low overhead and consistent utilization,” in Symposium on Principles of Programming Languages, Vol. 38 (New Orleans, LA: ACM), 285–298.

Google Scholar

Ball, T., Cook, B., Levin, V., and Rajamani, S. K. (2004). “SLAM and static driver verifier: technology transfer of formal methods inside Microsoft,” in Integrated Formal Methods, Volume 2999 of Lecture Notes in Computer Science (Canterbury: Springer), 1–20.

Google Scholar

Cimatti, A., Clarke, E. M., Giunchiglia, E., Giunchiglia, F., Pistore, M., Roveri, M., et al. (2002). “Nusmv 2: an opensource tool for symbolic model checking,” in Computer Aided Verification, CAV ’02 (London: Springer-Verlag), 359–364.

Google Scholar

Dantam, N. T., Amor, H. B., Christensen, H., and Stilman, M. (2022). “Online camera registration for robot manipulation,” in Experimental Robotics. eds M. Ani Hsieh, O. Khatib and V. Kumar (Switzerland: Springer), 179–194.

Google Scholar

Dantam, N. T., Lofaro, D., Hereid, A., Oh, P., Ames, A., and Stilman, M. (2022). The Ach IPC library. Rob. Autom. Mag. 22, 76–85. doi:10.1109/MRA.2022.2356937

CrossRef Full Text | Google Scholar

Gammo, L., Brecht, T., Shukla, A., and Pariag, D. (2004). “Comparing and evaluating epoll, select, and poll event mechanisms,” in Proceedings of the 6th Annual Ottawa Linux Symposium. Available at: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=

Google Scholar

Johnson, M., Shrewsbury, B., Bertrand, S., Wu, T., Duran, D., Floyd, M., et al. (2022). Team IHMC’s lessons learned from the DARPA robotics challenge trials. J. Field Rob. 32, 192–208. doi:10.1002/rob.21571

CrossRef Full Text | Google Scholar

Masmano, M., Ripoll, I., Crespo, A., and Real, J. (2004). “TLSF: a new dynamic memory allocator for real-time systems,” in Euromicro Conference on Real-Time Systems (Catania: IEEE), 79–88.

Google Scholar

Nedunuri, S., Prabhu, S., Moll, M., Chaudhuri, S., and Kavraki, L. E. (2022). “SMT-based synthesis of integrated task and motion plans from plan outlines,” in International Conference on Robotics and Automation (Hong Kong: IEEE), 655–662.

Google Scholar

Paikan, A., Pattacini, U., Domenichelli, D., Randazzo, M., Metta, G., and Natale, L. (2022). “A best-effort approach for run-time channel prioritization in real-time robotic application,” in 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) (Hamburg: IEEE), 1799–1805.

Google Scholar

Quigley, M., Gerkey, B., Conley, K., Faust, J., Foote, T., Leibs, J., et al. (2009). “ROS: an open-source robot operating system,” in International Conference on Robotics and Automation, Workshop on Open Source Robotics (Kobe: IEEE).

Google Scholar

Smith, J., Stephen, D., Lesman, A., and Pratt, J. (2022). “Real-time control of humanoid robots using OpenJDK,” in International Workshop on Java Technologies for Real-time and Embedded Systems (Niagara Falls, NY: ACM), 29.

Google Scholar

Wang, Y., Lafortune, S., Kelly, T., Kudlur, M., and Mahlke, S. (2009). “The theory of deadlock avoidance via discrete control,” in SIGPLAN Notices, Vol. 44 (Savannah: ACM), 252–263.

Google Scholar

Zucker, M., Joo, S., Grey, M. X., Rasmussen, C., Huang, E., Stilman, M., et al. (2022). A general-purpose system for teleoperation of the DRC-HUBO humanoid robot. J. Field Rob. 32, 336–351. doi:10.1002/rob.21570

CrossRef Full Text | Google Scholar

Дальнейшее чтение

  • Карпентер, Д., Дэвис, Дж, Эрвин-Стюарт, Н., Ли. Т., Bransford, Дж & вые, Н. (2009). Пол представительство в человекоподобных роботов для домашнего использования. Международный журнал социальной робототехники (специальный выпуск). 1 (3), 261-265.The Нидерланды: Спрингер.
  • Карпентер, Д., Дэвис, Дж, Эрвин-Стюарт, Н., Ли. Т., Bransford, Дж & вые, Н. (2008). Невидимые машины в функции, не образует: Пользователь ожидания отечественного человекоподобного робота. Труды 6-ой конференции по вопросам дизайна и Emotion. Гонконг, Китай.
  • Williams, Карл П. (2004). Построить свои собственные человеческие Робот: 6 Удивительных и проектов доступных. McGraw-Hill / TAB Electronics. ISBN  0-07-142274-9 . ISBN  978-0-07-142274-1 .


Датчик представляет собой устройство , которое измеряет некоторый атрибут мира. Будучи одним из трех примитивов робототехники (помимо планирования и контроля), зондирование играет важную роль в роботизированных парадигмах .

Датчики могут быть классифицированы в соответствии с физическим процессом, с которыми они работают, или в соответствии с типом измерительной информации, которую они дают в качестве выходного сигнала. В этом случае был использован второй подход.

Проприоцептивные датчики определения положения, ориентации и скорости тела и суставов человекоподобного в.

У человека отолиты и полукруглые каналы (во внутреннем ухе) используются для поддержания равновесия и ориентации. Кроме того , люди используют свои собственные проприоцептивные датчики (например , осязание, удлинители мышцы, положение конечностей) , чтобы помочь с их ориентацией.

наклон датчиков для измерения наклона; силовые датчики , помещенные в руках и ногах , чтобы измерить силу контакта с окружающей средой робота; датчики положения, которые указывают фактическое положение робота (из которых скорость может быть вычислена путем дифференцирования) или даже датчиков скорости.

Массивы tactels могут быть использованы для получения данных о том, что было затронуто. Тень Рука использует массив из 34 tactels , расположенных под его полиуретановой кожей на каждом кончике пальца. Тактильные датчики также предоставляют информацию о силах и моментов , передаваемых между роботом и другими объектами.

Зрение относится к обработке данных из любой модальности , которая использует электромагнитный спектр для получения изображения. В человекоподобных роботах используются для распознавать объекты и определять их свойство. Видеодатчики работают наиболее аналогичны глаза людей. Большинство человекоподобные роботы используют ПЗС – камер в качестве датчиков изображения.

Звуковые датчики позволяют человекоподобные роботы слышать речь и звуки окружающей среды, а также выполнять в ушах человека. Микрофоны обычно используется для решения этой задачи.

Смотрите про коптеры:  Квадрокоптер xiro xplorer - качественный дрон с ярким дизайном


Приводы являются двигателями , отвечающими за движение в роботе.

Человекоподобные роботы построены таким образом , что они имитируют человеческое тело, поэтому они используют исполнительные механизмы , которые выполняют , как мышцы и суставы , хотя и с различной структурой. Для того, чтобы достичь того же эффекта , как человеческого движения, человекообразные роботы используют , главным образом , поворотные приводы. Они могут быть либо электрическими, пневматическим , гидравлическим , пьезоэлектрическими или ультразвуковым .

Гидравлические и электрические приводы имеют очень жесткое поведение и может быть сделано только действовать совместимым образом, за счет использования относительно сложных стратегий управления с обратной связью. В то время как приводы электрические тигельные двигателя лучше подходят для высокой скорости и с низкой нагрузкой, гидравлические из них хорошо работают на низкой скорости и высоких нагрузок приложений.

Пьезоэлектрические приводы генерируют небольшое движение с возможностью высокой силы при подаче напряжения. Они могут быть использованы для ультра-точного позиционирования и для генерирования и обработки больших усилий или давлений в статических или динамических ситуациях.

Ультразвуковые исполнительные механизмы предназначены для производства движений в порядке микрометра на ультразвуковых частотах (более 20 кГц). Они полезны для контроля вибрации, приложений позиционирования и быстрого переключения.

Пневматические приводы работают на основе газа сжимаемости . Поскольку они завышены, они расширяются вдоль оси, и как они выкачивают, они сжимаются. Если один конец фиксируется, а другой будет двигаться по линейной траектории . Эти исполнительные механизмы предназначены для низкой скорости и низких / приложений средних нагрузок.

Планирование и контроль

При планировании и контроле, существенная разница между гуманоидами и другими видами роботов (например , промышленными единицами) является то , что движение робота должно быть человек, как, используя ножки локомоции, особенно двуногий походку . Идеальное планирование для человекоподобных движений при обычной ходьбе должно приводить к минимальному потреблению энергии, как это происходит в человеческом теле. По этой причине, исследования по динамике и контроля этих видов структур приобретает все большее значение.

Вопрос о ходьбе стабилизации двуногих роботов на поверхности имеет большое значение. Поддержание центра тяжести робота над центром зоны подшипника для обеспечения устойчивого положения может быть выбрано в качестве цели контроля.

Для поддержания динамического равновесия во время ходьбы , робот нуждается в информации о контактных силах и ее текущего и желаемого движении. Решение этой проблемы зависит от основной концепции, нулевой момент точки (ТНМ).

Еще одной особенностью человекоподобных роботов является то, что они двигаются, собирают информацию (с помощью датчиков) на «реальном мире» и взаимодействовать с ним. Они не остаются до сих пор, как фабричные манипуляторов и других роботов, которые работают в высоко структурированных средах.

Гуманоид роботы еще не имеют некоторые особенности человеческого организма. Они включают в себя структуру с переменной упругостью, которые обеспечивают безопасность (для самого робота и людей), и избыточность движений, то есть больше степеней свободы и , следовательно , широкая доступность задач.


В отобранных фильмах 21-го века и телевизионных шоу, человекоподобные роботы (иногда также называют «синтетический человек» или «репликантовы») изображается , которые могут преодолеть « сверхъестественную долину ». Некоторые из этих фильмов и телевизионных шоу показывают будущее , в котором любой желающий может купить робот – гуманоид, что привело к улучшению предполагаемого во многих областях, в том числе ухода за пожилыми людей и социального общения.

Эти фильмы и телевизионные шоу получили хорошие оценки на Rotten Tomatoes . Гуманоид роботы могут рассматриваться как угроза людей, особенно если они становятся способными имитировать человеческое сознание, или становится действительно самосознанием из – за непредвиденные факторы, возможно , показывая поведение и черты можно было бы рассмотреть угрозу, или пугающие, либо логические или нелогичные причины , Логически, проявлять осторожность может помочь, если это возможно , когда – либо непредвиденное обстоятельство , казалось бы произойти.

Оцените статью
Добавить комментарий