多機器人協(xié)同的案例
世界機器人大會背后的中國制造： 鍥而不舍 持續(xù)開放 協(xié)同創(chuàng)新
要從基礎前沿技術(shù)、共性關(guān)鍵技術(shù)、核心部件、核心軟件、核心元器件、應用工藝及系統(tǒng)解決方案等多個方面全面突破，協(xié)同發(fā)展。“從0到1我們能做得很好，但是從0到1的原創(chuàng)、1到100，100到1000的批量還有很長一段路要走，涉及方方面面。”楊華勇說。
機器人產(chǎn)業(yè)不能一蹴而就，缺少核心技術(shù)的企業(yè)難以存活。楊華勇表示，只有加強基礎和關(guān)鍵基礎技術(shù)的研究，營造風清氣正的科研環(huán)境，充分發(fā)揮市場配置資源的決定性作用，創(chuàng)造公平競爭的市場環(huán)境，多下“苦功夫、真功夫”，才能真正突破核心技術(shù)、掌握產(chǎn)業(yè)發(fā)展主動權(quán)。
為此，楊華勇建議：一是直面挑戰(zhàn)、正視問題，補短板與筑基礎協(xié)同發(fā)力，充分借鑒國外先進經(jīng)驗，汲取自身發(fā)展經(jīng)驗，小步快跑，不斷夯實產(chǎn)業(yè)基礎，促進產(chǎn)業(yè)整體水平提升；二是政府應繼續(xù)對機器人產(chǎn)業(yè)提供較為寬松的環(huán)境，并給予一定支持，激發(fā)企業(yè)和人才的創(chuàng)新潛能，給予企業(yè)足夠的成長空間和土壤；三是構(gòu)建產(chǎn)學研一體的運行機制，加大“0到1”的前端投入力度，同時加強行業(yè)生態(tài)的培育和維護，鼓勵企業(yè)相互裨益，協(xié)同發(fā)展，聚焦“1到100、100到1000”的中試階段發(fā)力，構(gòu)筑和鞏固自身競爭優(yōu)勢，實現(xiàn)“換道超車”。
抓住機遇”更要“迎頭趕超
工業(yè)和信息化部部長苗圩在世界機器人大會開幕致辭中表示，當前，以互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的新一代信息技術(shù)與制造業(yè)加速融合，促進了智能制造的發(fā)展。依托于機器人的新技術(shù)、新產(chǎn)品、新生產(chǎn)方式大量涌現(xiàn)，成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力，既為發(fā)展先進制造業(yè)提供了重要突破口，也為進一步提升人類福祉提供了有力支撐。推動機器人科技進步和產(chǎn)業(yè)發(fā)展已在世界范圍形成廣泛共識，各主要國家和地區(qū)紛紛出臺戰(zhàn)略規(guī)劃、政策措施支持機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
展開 奔跑在校園中的「Kiwi 送餐機器人」，用多類型機器人聯(lián)合配送
未來公司仍然有很多需要解決的問題，需要探索機器人在伯克利校園之外，一個范圍更廣的解決方案，包括全自動導航以及潛在的技術(shù)抄襲問題。
國內(nèi)送餐機器人創(chuàng)業(yè)公司有YOGO、穿山甲機器人、擎朗智能、普渡科技等。送餐行業(yè)“以機替人”情形尚未大規(guī)模普及，需要更多同類企業(yè)共同培養(yǎng)和教育市場。
變形機器人概念興起，多領域應用前景令人期待
以美國為例，今年11月份其康奈爾大學和賓夕法尼亞大學的科學家們，就創(chuàng)造了一種用磁鐵連接、多模塊組成的變形機器人，能夠變換成蛇、車、無人機等多種形態(tài)，神奇程度令人驚嘆。
領域應用空間巨大
在今年4月份，外媒還曾報道稱，美國NASA在投資一些非常規(guī)技術(shù)，其中一項便是變形機器人！那么，為什么各國都要爭相發(fā)展變形機器人的技術(shù)和相關(guān)產(chǎn)品呢？這或許與變形機器人所具備的強大應用價值有關(guān)。
由于變形機器人能夠改變自身的形態(tài)，這意味著其具備多功能性和極強的環(huán)境適應性，能夠滿足多種場景和領域的應用。比如，變形機器人可以應用于軍事領域之中，憑借形態(tài)變化實現(xiàn)一機多用，不僅能夠用于監(jiān)測、防爆或進攻，還能夠用于軍事探索和救援。
再如，變形機器人也可以應用于家居領域，通過自由變換成桌子、椅子等家具，實現(xiàn)家具的以少換多，節(jié)約家具布局空間，滿足小戶型家住需求。又如，變形機器人還可以應用于教育娛樂領域，發(fā)揮出可編程、可變形的玩具、教具屬性，既能滿足孩子的玩樂需求，又能激發(fā)其學習興趣，增強編程動手動腦能力。
此外，變形機器人還能夠在管道檢測、電站巡檢、智慧交通、科研探索等眾多領域發(fā)揮價值。總而言之，依靠著多樣的功能和強大的環(huán)境適應性，變形機器人擁有在諸多領域獲得應用的可能性和潛力，其發(fā)展前景十分令人期待。
展開 RecurDyn成功案例：基于仿真設計的多關(guān)節(jié)機器人
包機器人研發(fā)中必須考慮控制動作的控制器、運動產(chǎn)生的振動、各個部件的剛度以及機器人所用馬達的慣性比等多種因素。使用“試錯（trial and error）”方式或者直接依靠經(jīng)驗來設計機器人，往往需要先制造出物理樣機后才能發(fā)現(xiàn)問題，這不僅會增加研發(fā)的時間成本，而且還可能會影響產(chǎn)品的質(zhì)量。借助仿真方法，可以在物理樣機制造之前，對機器人的重要部件進行早期評估和檢查，從而大幅降低研發(fā)的時間和成本。
ITRI成立于1973年，是一家技術(shù)研發(fā)機構(gòu)，將RecurDyn的虛擬樣機技術(shù)應用于多關(guān)節(jié)機器人的開發(fā)過程中。ITRI利用RecurDyn可以設計控制機器人運動的控制器，包括電機、軸承和減速器等各種機器人的部件。此外，通過RecurDyn的柔性體建模技術(shù)，可以快速、高效地了解機器人各種姿態(tài)下的振動特性，降低了研發(fā)成本。
展開 
RecurDyn成功案例：基于仿真設計的多關(guān)節(jié)機器人
包機器人研發(fā)中必須考慮控制動作的控制器、運動產(chǎn)生的振動、各個部件的剛度以及機器人所用馬達的慣性比等多種因素。使用“試錯（trial and error）”方式或者直接依靠經(jīng)驗來設計機器人，往往需要先制造出物理樣機后才能發(fā)現(xiàn)問題，這不僅會增加研發(fā)的時間成本，而且還可能會影響產(chǎn)品的質(zhì)量。借助仿真方法，可以在物理樣機制造之前，對機器人的重要部件進行早期評估和檢查，從而大幅降低研發(fā)的時間和成本。
ITRI成立于1973年，是一家技術(shù)研發(fā)機構(gòu)，將RecurDyn的虛擬樣機技術(shù)應用于多關(guān)節(jié)機器人的開發(fā)過程中。ITRI利用RecurDyn可以設計控制機器人運動的控制器，包括電機、軸承和減速器等各種機器人的部件。此外，通過RecurDyn的柔性體建模技術(shù)，可以快速、高效地了解機器人各種姿態(tài)下的振動特性，降低了研發(fā)成本。
展開 RecurDyn成功案例：多履帶式城市偵察機器人虛擬驗證
偵察機器人正在多種行駛環(huán)境中執(zhí)行任務。其中，由于城市行駛環(huán)境中存在很多樓梯，偵察機器人的爬樓梯性能是重要因素之一。在爬樓梯的各種方法中，使用副履帶的方法可以增加履帶與樓梯接觸的面積，提高接觸力，提高爬樓梯性能。另外，在平地行駛時，將副履帶向上旋轉(zhuǎn)，提高一般行駛和旋轉(zhuǎn)時的效率。開發(fā)該形式的偵察機器人的一個研究小組利用RecurDyn的履帶工具包，輕松地對包含復雜履系統(tǒng)的機器人進行建模，并利用它有效地驗證了爬樓梯性能。
不只保衛(wèi)“舌尖上的安全”，農(nóng)業(yè)機器人會的更多
首先，農(nóng)業(yè)領域的機器換人和工業(yè)等領域的機器換人稍有不同，農(nóng)業(yè)領域的換人更應該說成是協(xié)助人，國家還在不斷帶動農(nóng)民積極性，鼓勵更多人返鄉(xiāng)務農(nóng)，農(nóng)民在未來很長時間內(nèi)都將是國家關(guān)注的重要群體，如果因為機器人的加入反正威脅到農(nóng)民的生存，與國家意愿不符。
其次，現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)機器人在智能化、人機交互、功能性、適應性等方面都還存在不足，還無法做到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的全覆蓋，因此，在眾多環(huán)節(jié)依然需要農(nóng)村勞動力來彌補。此外，就算未來機器人獲得了大規(guī)模的應用，也會相應催生出一些新的職業(yè)，如維修工、操作工、租賃員等等，對于農(nóng)民來說也是一種轉(zhuǎn)變的機會。
總而言之，雖然農(nóng)業(yè)機器人本領高強、作用廣泛，但依然逃不出人的管控，從這個層面來看，農(nóng)業(yè)機器人更多的是農(nóng)民的一個幫手，而非你死我活的競爭者！
展開 掃地機器人茫茫多 到底能不能解決家庭矛盾？
所以，這就是洗碗機、掃地機器人這兩年的越來越暢銷的原因。你說不想洗碗，點外賣可以解決，但不想掃地，一般家庭也承擔不起天天請保潔阿姨，所以今天就聊聊如何選擇掃地機器人。
核心指標：掃干凈
作為一個掃地用的產(chǎn)品，考驗它最主要的指標就是能不能把地掃干凈，所以這可以分為兩點：覆蓋率和吸力。
覆蓋率的問題，則是考量掃地機器人的內(nèi)置的路徑算法，根據(jù)先后順序打給可以分為以下四種。
隨機覆蓋法：這是最早出現(xiàn)在掃地機器人上的算法，簡單來說就是看臉。機器人會根據(jù)一定的移動算法，如三角形、五邊形軌跡嘗試性的覆蓋作業(yè)區(qū)，如果遇到障礙，則執(zhí)行對應的轉(zhuǎn)向函數(shù)。這種方法是一種以時間換空間的低成本策略，如不計時間可以達到100%覆蓋率。
但受限于掃地機器人的電池續(xù)航以及室內(nèi)面積，最后的結(jié)果大多是機器人在房間內(nèi)亂跑亂掃，往往不能夠全覆蓋式打掃房間，經(jīng)常出現(xiàn)在某個地方反復掃、漏掃的情況，甚至有沒有回充都是個問題。所以并不推薦這種掃地機器人。
定位導航：即在掃地機器人那利用類似GPS的方式進行路徑規(guī)劃，使用陀螺儀和加速度計得到機器人的角加速度和線加速度信息，通過算法獲得機器人的位置信息。
但這種方式的問題在于精度要受陀螺儀漂移、標定誤差、敏感度等問題影響，而且伴隨使用，累積的誤差也不斷加大。優(yōu)點在于用這種技術(shù)的掃地機器人通常比較便宜。
激光導航：采用這類技術(shù)的掃地機器人外觀方面，機器人上方通常都會有個餅形的凸起，里面的激光測距傳感器對房間進行掃描，通過激光反射的時間估算距離障礙物的距離，從而構(gòu)建室內(nèi)地圖。
結(jié)合掃地機器人自身的算法，構(gòu)建房間地圖，并實時定位清掃。目前很多國產(chǎn)掃地機器人以及互聯(lián)網(wǎng)品牌大多用了這種技術(shù)。但它的缺點在于，如果家里有活動的物體，那則會給地圖的構(gòu)建帶來較大困擾。
展開 多個六軸機械臂聯(lián)合作業(yè)搬運仿真（機器人工具箱） ￥80
hold on %保持繪圖框不變
robot3=SerialLink([L1,L2,L3,L4,L5,L6],'base',transl(0,0.75,0));%建立機器人模型 設置基座標位置
robot3.name='ur10_3';%設置機器人名稱
robot3.plot([0,0,0,0,0,0])%繪制L_ur10機器人模型
% axis equal
%%
%調(diào)用方法很簡單，第一個參數(shù)是長方體的原點，第二個參數(shù)是長寬高，輸入命令：
PlotCuboid([0.2,-1.6,-0.2],[1,3,0.2],5)%定義工作臺
% PlotCuboid1([0.1,-2,0.2],[1,3,0.2])%定義運輸工具件
gx=0.5;gy=-1.5;gz=0.1;
centerLoc=[gx,gy,gz];
edgeLen=0.2;
thisColor='black';
plot3Cube(centerLoc,edgeLen,thisColor);
% view(50,30)
%%
%軌跡規(guī)劃
%第一機械臂第一段軌跡
robot1.plot([0,0,0,0,0,0])%繪制ur10_1機器人模型
q1=[0,0,0,0,0,0];
T1=transl(gx,gy,gz+0.4)*trotx(pi)%起點
q2=robot1.ikunc(T1);
% qt=robot1.fkine(qt1)
% robot1.plot(q1)
[qt1,qt2,qt3]=jtraj(q1,q2,50);%利用五次多項式函數(shù)軌跡規(guī)劃
hold on
axis([-0.5 1.5 -2 2]);
robot1
展開 總結(jié)的多剛體系統(tǒng)運動學與動力學(含雙足步行機器人 ）
多剛體系統(tǒng)運動學與動力學.part5.rar
多剛體系統(tǒng)運動學與動力學.part1.rar
多剛體系統(tǒng)運動學與動力學.part2.rar
多剛體系統(tǒng)運動學與動力學.part3.rar
多剛體系統(tǒng)運動學與動力學.part4.rar
一波動圖讓你知道庫卡機器人到底有多牛？（轉(zhuǎn)載）
開放群：566811107（資料多，不僅限交流）
群一：836281296
群二：594368389
群三：1080606488
群四： 678357196
我的qq： 209870384有興趣的可以加我，交流模型。
KUKA 機器人正在演示鋸木頭樁子
當然，這不是簡單地鋸木頭
一個圓木樁子瞬間變成
2個三腳凳、1個小木墩子
▼
做了一個運動我們來看一下人機對戰(zhàn)
也是更具有代表性意義的
世界名將波爾大戰(zhàn)kuka機器人
蒂姆·波爾秀球技
這時出場一個機械臂，秀的是否更？
他倆都表示不服？
機器人即將搶走你的工作？數(shù)據(jù)表明你可能想多了
最近一年，日本軟銀公司在東京開設了一家手機店，這家店的全部銷售人員都是機器人Pepper，Pepper是一款日本軟銀集團和法國 Aldebaran Robotics 研發(fā)人形機器人。
軟銀用“善良、可愛、不可思議”這樣的詞語來描述 Pepper。每一個 Pepper 都配備了三個多方向輪胎，防沖撞系統(tǒng)，多個傳感器，一雙手臂，和一臺安裝在胸部位置的平板電腦，以便客戶輸入信息。Pepper 可以“表達自己的情緒”，并使用三維相機和兩臺高清攝像頭“來識別動作和對話者的面部情緒。”
這個能說話的機器人可以識別快樂，悲傷，憤怒和驚喜，并確定一個人的心情如何，Pepper 的工程師認為這使“他”成為理想的個人助理或銷售人員。 可以肯定的是，目前在軟銀商店，必勝客，游輪，家庭和其他地方有超過10000名 Pepper。
在一個對科技不那么焦慮的世界，Pepper 是一個可愛的新鮮的科技產(chǎn)品。 但是對于許多專家和預言者來說，這是一個更加嚴肅的跡象：人類工作者越來越過時了。（許多Pepper相關(guān)的文章標題都是“機器人即將取代你的工作”）。
在過去幾年中，隨著機器人和人工智能的巨大進步，許多觀點認為未來我們將走向失業(yè)。我們生活在“《第二次機器時代》”之中，這是 MIT研究院 Erik Brynjolfsson 和 Andrew McAfee 的一本有影響力的書籍，其中描述了包括制造，銷售，記賬，食品準備等各種日常工作，將以穩(wěn)定的方式被自動化替代，甚至復雜的分析工作也將被替代。例如，牛津大學研究人員2013年的研究發(fā)現(xiàn)，美國近一半的工作都有可能在未來20年內(nèi)完全自動化。這似乎是不可避免的：機器人正在大步向前，人類的勞動正在撤退。
展開 生產(chǎn)工業(yè)機器人最多的七個城市，上海遙遙領先蕪湖異軍突起！
最大的變革就是機器人在制造工業(yè)中大規(guī)模的應用，以實現(xiàn)勞動力的代替，迎來了中國機器人大發(fā)展的時代。
僅幾年時間，我國就成為全球第一大工業(yè)機器人應用市場，同時我國工業(yè)機器人的生產(chǎn)制造也一直保持高速增長，2017年的增速尤其突出。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)，2017年，我國工業(yè)機器人產(chǎn)量13.11萬臺(套)，增長81.0%。2018年上半年，工業(yè)機器人產(chǎn)量達到7.38萬臺。 如今國產(chǎn)工業(yè)機器人已服務于國民經(jīng)濟37個行業(yè)大類，102個行業(yè)中類，同比拓展了3個行業(yè)大類，11個行業(yè)中類。 勞動力短缺會成為我國新常態(tài)
工業(yè)機器人是面向工業(yè)領域的多關(guān)節(jié)機械手或多自由度的機器裝置，它能自動執(zhí)行工作，是靠自身動力和控制能力來實現(xiàn)各種功能的一種機器。工業(yè)機器人種類眾多，主要存在三大分類標準，按機械結(jié)構(gòu)分類可將工業(yè)機器人分為串聯(lián)機器人、并聯(lián)機器人；按操作機坐標形式分類可分為圓柱坐標型、球坐標型、多關(guān)節(jié)型等，該分類是最常使用的分類方式；按程序輸入方式分類可分為編程輸入型與示教輸入型。
在《中國制造2025》規(guī)劃中提出，要把智能制造最為信息化與工業(yè)化深度融合的主攻方向，其中工業(yè)機器人被認為是實現(xiàn)目標的關(guān)鍵。但在當前我國機器人市場高端領域均由國外企業(yè)占據(jù)。國內(nèi)企業(yè)機器人業(yè)務起步較晚，產(chǎn)品產(chǎn)量水平仍然較低，競爭主要集中在中低端領域。雖然處于低端，但我國機器人產(chǎn)業(yè)敢已基本形成從上游核心零部件制造,中游本體制造,下游系統(tǒng)集成服務的完整產(chǎn)業(yè)鏈條。本土自主品牌也從自身企業(yè)特點出發(fā),形成了各自富有特色的系統(tǒng)集成應用方案。 機器人產(chǎn)業(yè)已成為各地招商的重要目標
目前，我國機器人產(chǎn)業(yè)的三極分別是長三角、珠三角和東北。
展開 國家工業(yè)設計獎唯一概念獎，多領域的變形金剛，自重構(gòu)機器人來了
相對于機器智能的快速發(fā)展，機器人的本體與構(gòu)型技術(shù)發(fā)展速度則相對緩慢，特別是在面對如搶險救災、空間探索、海洋開發(fā)這樣一些我國重大需求時，智能機器人的發(fā)展尚未能滿足要求。
在面對作業(yè)環(huán)境和任務都極端復雜的條件時，我們希望機器人不僅要足夠聰明，本體還能夠千變?nèi)f化，這樣一些顛覆性的需求顯然是傳統(tǒng)單一固定構(gòu)型機器人難以實現(xiàn)的。
AI芯片新機遇 —— ISSCC 2019 人工智能芯片技術(shù)前瞻
然而歷史的潮流總不會因為某些人的表演而停下。這不，ISSCC 2019首次出現(xiàn)了超過1Mb容量的RRAM存內(nèi)計算（神馬是RRAM，請點擊RAM的前世，今生，與未來），并可以實現(xiàn)多比特的CNN。相比于去年的單比特SRAM為主的設計，可以說該設計才是真正為突破馮諾伊曼瓶頸帶來了曙光。
另外，本次入圍ISSCC的大陸文章中，有兩篇皆為面向人工智能應用的存內(nèi)計算設計，分別是來自清華大學的可變精度超高能效加速器：
以及來自東南大學與清華大學合作的“三明治”RAM，如果小編沒有猜錯BWN指的是Binary Weight Network， 即weight是2進制的架構(gòu)：
值得指出的是，存內(nèi)計算不僅出現(xiàn)在machine learning領域，在處理器的其他應用領域被應用了起來，比如圖論（離散數(shù)學處理器？）等場合。
機器人帶來的新機遇
除去存內(nèi)計算，ISSCC 2019還給AI芯片指了一條新路。縱觀幾個AI芯片session，一個過去不曾出現(xiàn)但是今年開始不斷被重復的詞——Robot/Robotics。在Session 17開篇就是有日本Sony公司帶來的invited talk
在具體的科研成果展示中，Intel帶來了面向多機器人協(xié)同系統(tǒng)中，小型機器人的通用芯片：
而佐治亞理工帶來了面向群體機器人（swarm robotics）高能效計算計算平臺：
這里可以科普一下，群體機器人就是一群機器人。
展開 