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机器人语言

机器人语言是在人与机器人之间的一种记录信息或交换信息的程序语言。机器人编程语言具有一般程序计算语言所具有的特性。
中文名
机器人语言
外文名
robot language
适用范围
机器人

目录

机器人语言提供了一种通用的人与机器人之间的通信手段。它是一种专用语言,用符号描述机器人的运动,与常用的计算机编程语言相似。其发展过程如下:

1973年,Stanford人工智能实验室开发了第一种机器人语言——wAVE语言。

1974年,该实验室开发了AL语言。

1979年,unimation公司开发了VAL语言(类似于BASIC语言)。

1984年,该公司推出了VALⅡ语言。

其他的机器人语言还有IBM公司的AML及AUTOPASS语言、MIT的LAMA语言、Automatix公司的RAIL语言等。

等级

根据作业描述水平的高低,机器人语言通常分为以下三级:

(1)动作级每一个指令对应于一个动作,如:MOVE TO<destination>,优点为语句简洁、易于编程,缺点是不能进行复杂的运算,不能接受传感器信息。VAL语言属于动作级机器人语言。

(2)对象级对象级机器人语言是描述操作物体间关系使机器人动作的语言,具有运动控制(与动作级语言类似的功能)、处理传感信息、通信和数字运算、良好的扩展性(用户可根据需要增加指令)等特点。AML、AuTOPASS属于对象级机器人语言。

(3)任务级任务级机器人语言是比较高级的机器人语言,允许操作人员下达直接命令,不必规定机器人的动作细节。对于完成如焊接工件这样的任务,需要非常高的智能。目前还没有真正的任务级机器人语言。

特征

机器人语言具有四方面的特征:

(1)实时系统;

(2)三维空间的运动系统;

(3)良好的人机接口;

(4)实际的运动系统。

也就是说,必须在实时处理时间内能使三维空间内机器人的位置与姿态发生物理性的变化。通过几何模型的运算能推算出机器人的运动。同时,机器人语言系统必须是容易掌握和使用的语言系统。

功能

机器人语言的基本功能包括运算、决策、通信、机械手运动、工具指令以及传感器数据处理等。许多正在运行的机器人系统,只提供机械手运动和工具指令以及某些简单的传感器数据处理功能。机器人语言体现出来的基本功能都是机器人系统软件支持形成的。

1.运算

在作业过程中执行的规定运算能力是机器人控制系统最重要的能力之一。装有传感器的机器人所进行的一些最有用的运算是解析几何运算。

用于解析几何运算的计算工具可能包括下列内容:

(1)机械手正解和逆解。

(2)坐标运算和位置表示,例如,相对位置的构成和坐标的变化等。

(3)矢量运算,例如,点积、交积、单位矢量、比例尺以及矢量的线性组合等。

2.决策

机器人系统能够根据传感器输人信息做出决策,而不必执行任何运算。按照传感器数据计算得到的结果,是做出下一步该干什么这类决策的基础。这种决策能力使机器人控制系统的功能更强有力。一条简单的条件转移指令就足以执行任何决策算法。可供采用的形式包括符号检验(正、负或零)、关系检验(大于、不等于等)、布尔检验(开或关、真或假)、逻辑检验(对一个计算字进行位组检验)以及集合检验(一个集合的数、空集等)等。

3.通信

人和机器能够通过许多不同方式进行通信。机器人向人提供信息的设备,按其复杂程度排列如下:

(1)信号灯,通过发光二极管,机器人能够给出显示信号。

(2)字符打印机、显示器。

(3)绘图仪。

(4)语言合成器或其他音响设备(铃、扬声器等)。

输入设备包括:

(1)按钮、乒乓开关、旋钮和指压开关。

(2)数字或字母数字键盘。

(3)光笔、光标指示器和数字变换板等。

(4)远距离操纵主控装置,如悬挂式操纵台等。

(5)光学字符阅读机。

4.工具指令

工具控制指令通常是由闭合某个开关或继电器而开始触发的,而继电器又可能把电源接通或断开。直接控制是最简单的方法,而且对控制系统的要求也较少。可以用传感器来感受工具运动及其功能的执行情况。当采用工具功能控制器(tool function controller)时,机器人控制器对机械手进行定位,并与工具功能控制器实行通信。工具功能由传感器触发时,控制信号送至某个内部子程序或外部控制器,工具功能就由工具功能控制系统来执行。当工具功能完成时,控制返回至机器人控制器。如果各个操作之问不发生冲突,而且控制交互冲突又被补偿,那么,采用单独控制系统能够使工具功能控制与机器人控制协调一致地工作。这种控制方法已被成功地用于飞机机架的钻孔和铣削加工。

5.传感器数据处理

用于机械手控制的通用计算机只有与传感器连接起来,才能发挥其全部效用。按照功能,把传感器概括如下:

传感器数据处理是许多机器人程序编制的十分重要而又复杂的组成部分。当采用触觉、听觉或视觉传感器时,更是如此。例如,当应用视觉传感器获取视觉特征数据、辨识物体和进行机器人定位时,对视觉数据的处理往往是极其大量和费时的。

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