四足机器人

1、 指导教师 康杰 起讫日期 2012.12.17 2013.4.5 设计地点 三江学院 摘 要 近年来,随着计算机技术的飞速发展,机器人的研究及应用得到迅速发展,因其在教育,医疗,军事,工业等领域的巨大应用.因此得到了许多国内外科学家的关注。

2、用于给冲压设备运送物料.首先, 本文将设计机器人的底座大臂小臂和机械手的结构,然后选择合适的传动方 式驱动方式,搭建机器人的结构平台;在此基础上,本文将设计该机器人的控 制系统,包括数据采集卡和伺服放大器的选择反馈方式和反馈元件的选择端 子。

3、ot;http:www.bisheziliao.comp134152.html中文4270字毕业设计 论文 外文资料翻译 nbsp; 系 nbsp; 部 : nbsp; nbsp; nbsp; nbsp;机械工程系。

4、和误差方程, 对步行机器人的精度分析问题进行了比较深入的理论研究. 首先, 结合国内外多足步行机器人现状和误差分析现状以及多足步行机器人的机 构特点,分析了运动误差的主要来源. 其次,在多足步行机器人正逆运动学的求解过程的基础上,运用微分的。

5、计一台四自由度的工业机器人,用于给冲压设备运送物料.首先, 本文将设计机器人的底座大臂小臂和机械手的结构,然后选择合适的传动方 式驱动方式,搭建机器人的结构平台;在此基础上,本文将设计该机器人的控 制系统,包括数据采集卡和伺服放大器的选择反。

6、背景: 在我国, 机器人的开发和应用不仅能为我国的经济建设带来高度的生产力和巨大的 经济效益,而且将为我国的隧道开采海洋开发核能利用等新兴领域的发展做出卓越 的贡献. 目前可移动式机器人中轮式和履带式移动方式在实际生产生活中已获得广泛的 。

7、综 述述 摘要摘要 两足步行机器人以其自动化程度最高,动态系统最为复杂,以及丰富的动力学特 性而成为机器人领域理论研究的热点.两足步行机器人类似人类行走,灵巧轻便,对行 走环境有良好的适应性,既能在平地上行走,也能在非结构性的复杂地面行走。

8、ctronics and computer, automation control and drive, sensor and message dispose and artificial intelligence and so on. W。

9、32 仿生六足机器人仿生六足机器人 电子与信息工程电子与信息工程学院学院 XXXXXXXXXXXX 专业专业 作者作者 XXX 指导教师指导教师 XXX 摘摘 要要 在科技高速发展的信息社会,机器人在工业,军事,探测等各个领域起着越来越重要。

10、的文献综述: 文文 献献 综综 述述 摘要摘要 本文详细介绍了研究两足步行机器人的组成,机器人的原因,两足步行机器人 的应用前景.国内外两足步行机器人的现状及发展趋势. 关键词关键词 两足机器人组成 研究原因 前景 现状及发展趋势 1 1 。

11、中文 4015 字 nbsp;出处: Mechatronics and Automation ICMA, 2013 IEEE International Conference on. IEEE, 2013: 10691073 双足机器人 上。

12、ract II 引 言 1 第 1 章 会追光的四足步行机器人的原理 4 1.1 四足步行机器人 4 1.2 机器人设计原理 5 1.2.1 步态规划 5 1.2.2 任务规划 5 第 2 章 搭建会追光的四足步行机器人 . 7 2.1 器。

13、目 救灾救援空投机器人系统研究救灾救援空投机器人系统研究六足空投机六足空投机器人的设计器人的设计 课题性质 A B C D E 课题来源 A B C D E 成果形式 A B C D E 同组同学 王宝财,杨晋宝,吕延鹏 开题报告内容见附页。

14、和三 维展示.展示了 SolidWorks 强大的三维制图和分析功能.同时结合模仿四足 动物形态展示出了本次设计.对设计的四足行走机器人腿进行了详细的分析 与总结得出了该机构的优缺点.本文对四足机器人腿的单腿结构分析比较详 细,并结合三维进。

15、ntor 环境下进 行 机构的建模及装配,完成仿人双足机器人 机构 的 设计,最后对 仿人双足机器人机构进行运动模拟 和 强度分析 ,检验机构的运动性能和强度,进一步优化机构的设计. 关键 词 : 仿人 双足 机器人 , 机构设计 , 运动。

16、由参数和电动机的输 出转矩就能确定足部的线速度和加速度.并通过 PROE 软件,对用这一连杆 机构作为腿部机构的六足机器人进行了前进和转弯步态建模,并对它进行 了稳定裕量分析,包括静力学分析和动力学分析. 针对这种腿部结构设计了六足的行走方。

17、gs and trunk in such a short period of time. It is not likely that any learning algorithm could program a nervous system。