机器人如何抓电脑主板

Ⅰ 如何实现工业机器人编程抓取

机器人编程语言详解

计算机视觉程序员会给出不同于认知机器人的答案。每个人都不同意什么是“最好的编程语言”，语言首先学习，即使这是最现实的答案，因为它取决于您要开发的应用程序类型以及您正在使用的系统。

机器人十大流行编程语言

世界上有超过1500种编程语言，这是目前机器人技术中十种最流行的编程语言。每种语言对机器人有不同的优势：

10.BASIC/帕斯卡

BASIC和Pascal，它们是几种工业机器人语言的基础，如下所述。BASIC是为初学者设计的（它代表初学者通用符号指令代码），这使它成为一个非常简单的语言开始。帕斯卡尔旨在鼓励良好的编程习惯小号，并介绍构造，如指针，它一个很好的“敲门砖”，从普通版使一个更复杂的语言。这几天，这两种语言都有点过时，有利于“日常使用”。但是，如果要进行大量的低级编码，或者想要熟悉其他工业机器人语言，可以学习它们。

9.工业机器人语言

几乎每个机器人制造商都开发了自己的专有机器人编程语言。您可以通过学习Pascal熟悉其中的几个。但是，您每次开始使用新的机器人时，仍然需要学习新的语言。

ABB拥有RAPID编程语言。Kuka有KRL（Kuka Robot Language）。Comau使用PDL2，安川使用INFORM和川崎使用AS。然后，Fanuc机器人使用Karel，Stäubli机器人使用VAL3和Universal Robots使用URScript。

近年来，像ROS Instrial这样的编程选项开始为程序员提供更多的标准化选项。但是，如果您是技术人员，则您更有可能使用制造商的语言。

8.LISP

LISP是世界上第二大最古老的编程语言（FORTRAN年龄较大，但只有一年）。它不像这个列表上许多其他编程语言那么广泛使用;然而，在人工智能编程中仍然非常重要。ROS的一部分是用LISP编写的，尽管你不需要知道使用ROS。

7.硬件描述语言（HDL）

硬件描述语言基本上是描述电子设备的编程方式。这些语言对于一些机器人专家来说是相当熟悉的，因为它们用于编程现场可编程门阵列（FPGA）。FPGA允许您开发电子硬件，而无需实际生产硅芯片，这使得它们成为更快更容易的一些开发选择。

如果你不是电子原型，你可能永远不会使用HDL。即使如此，重要的是知道它们存在，因为它们与其他编程语言完全不同。一方面，所有操作都是并行执行的，而不是依照基于处理器的语言进行。

6.装配

大会允许您以“一级和零级”进行编程，这是最低级别（或多或少）的编程，最近大多数低级别的电子设备都需要编程，随着Arino等的兴起微控制器，您现在可以使用C / C ++轻松地在这个级别进行编程，这意味着大部分机器人可能不那么必要。

5.MATLAB

MATLAB及其开放源码的亲戚，如Octave，是非常受欢迎的一些机器人工程师分析数据和开发控制系统。还有一个非常受欢迎的机器人工具箱用于MATLAB。我知道使用MATLAB开发整个机器人系统的人。如果要分析数据，生成高级图形或实现控制系统，您可能需要学习MATLAB。

4.C＃/.NET

C＃是Microsoft提供的专有编程语言。我在这里包括C＃/ .NET，主要是因为使用它作为主要语言的Microsoft Robotics Developer Studio。如果你要使用这个系统，你可能要使用C＃。但是，首先学习C / C ++可能是长期发展编码技巧的好选择。

3.Java的

一些计算机科学学位将Java教学作为他们的第一种编程语言。Java从程序员“隐藏”底层的内存功能，这使得它比C更容易编程，但这也意味着你对代码实际做的不太了解。如果您从计算机科学的背景（许多人，特别是在研究中）来到机器人，你可能已经学会了Java。像C＃和MATLAB一样，Java是一种解释语言，这意味着它不会被编译成机器代码。相反，Java虚拟机在运行时解释指令。使用Java的理论是，由于Java虚拟机，您可以在许多不同的机器上使用相同的代码。在实践中，这并不总是奏效，有时会导致代码运行缓慢。然而，Java在机器人的某些部分非常受欢迎，因此你可能需要它。

2.Python的

Python近年来尤其在机器人技术方面出现了巨大的复苏。其中一个原因可能是Python（和C ++）是ROS中发现的两种主要的编程语言。像Java一样，它是一种解释语言。与Java不同，语言的主要重点是易用性。许多人都认为这样做非常好。

Python节省了许多常规的事情，这些事情在编程中花费时间，例如定义和转换变量类型。此外，还有大量免费的图书馆，这意味着当您需要实现一些基本功能时，您不必“重新发明”。并且由于它允许使用C / C ++代码进行简单的绑定，这意味着代码的性能很重的部分可以用这些语言来实现，以避免性能下降。

1.C / C ++

最后，我们达到机器人技术的第一编程语言！许多人都同意C和C ++是新机器人的好起点。为什么？因为很多硬件库都使用这些语言。它们允许与低级硬件进行交互，允许实时性能和非常成熟的编程语言。这些天，您可能会使用C ++多于C，因为该语言具有更多的功能。C ++基本上是C的扩展。首先学习至少一点C可能是有用的，以便您可以在找到以C编写的硬件库时识别它。C / C ++并不像以前那样简单，比如Python或者MATLAB。使用C实现相同的功能可能需要相当长的时间，并且需要更多的代码行。然而，由于机器人非常依赖于实时性能，

机器人的主要特点之一是其通用性，是机器人具有可编程能力是实现这一特点的重要手段。机器人编程必然涉及机器人语言。机器人语言是使用符号来描述机器人动作的方法，它通过对机器人的描述，使机器人按照编程者的意图进行各种操作。

机器人语言的产生和发展是与机器人技术的发展以及计算机编程语言的发展紧密相关的。编程系统的核心问题是操作运动控制问题。

机器人编程系统以及方法

机器人编程是机器人运动和控制问题的结合点，也是机器人系统最关键的问题之一。当前实用的工业机器人常为离线编程或示教，在调试阶段可以通过示教控制盒对编译好的程序一步一步地进行，调试成功后可投入正式运行。

机器人语言操作系统包括3个基本的操作状态：

• 监控状态

• 编程状态

• 执行状态

监控状态：用来进行整个系统的监督控制。

编辑状态：提供操作者编制程序或编辑程序

执行状态：用来执行机器人程序

把机器人源程序转换成机器码，以便机器人控制柜能直接读取和执行，编译后的程序运行速度将大大加快。

根据机器人不同的工作要求，需要不同的编程。编程能力和编程方式有很大的关系，编程方式决定着机器人的适应性和作业能力。随着计算机在工业上的广泛应用，工业机器人的计算机编程变得日益重要。

编程语言也是多种多样的，目前工业机器人的编程方式有以下几种：

• 顺序控制的编程

  在顺序控制的机器中，所有的控制都是由机械或者电气的顺序控制来实现，一般没有程序设计的要求。顺序控制的灵活性小，这是因为所有的工作过程都已编辑好，由机械挡块，或其他确定的办法所控制。大量的自动机都是在顺序控制下操作的，这种方法的主要优点是成本低、易于控制和操作。

• 示教方式编程

  目前，大多数工业机器人都具有采用示教方式来编程的功能。示教方式编程一般可分为手把手示教编程和示教盒示教编程两种方式：

• 手把手示教编程：主要用于喷漆、弧焊等要求实现连续轨迹控制的工业机器人示教编程中。具体的方法是利用示教手柄引导末端执行器经过所要求的位置，同时由传感器检测出工业机器人个关节处的坐标值，并由控制系统记录、存储下这些数据信息。实际工作中，工业机器人的控制系统会重复再现示教过的轨迹和操作技能。

  手把手示教编程也能实现点位控制，与CP控制不同的是它只记录个轨迹程序移动的两端点位置，轨迹的运动速度则按各轨迹程序段应对的功能数据输入。

• 示教盒示教编程方式是人工利用示教盒上所具有的各种功能的按钮来驱动工业机器人的各关节轴，按作业所需要的顺序单轴运动或多关节协调运动，完成位置和功能的示教编程。示教盒示教一般用于大型机器人或危险条件作业下的机器人示教。

• 脱机编程或预编程

脱机编程和预编程的含义相同，它是指用机器人程序语言预先用示教的方法编程，脱机编程的优点：

• 编程可以不使用机器人，可以腾出机器人去做其他工作

• 可预先优化操作方案和运行周期

• 以前完成的过程或子程序可结合到代编的程序中去

• 可以用传感器探测外部信息，从而使机器人做出相应的响应。这种响应使机器人可以在自适应的方式下工作

• 控制功能中，可以包含现有的计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助制造（CAM）的信息

• 可以用预先运行程序来模拟实际运动，从而不会出现危险，以在屏幕上模拟机器人运动来辅助编程

• 对不同的工作目的，只需替换一部分待定的程序

在非自适应系统中，没有外界环境的反馈，仅有的输入是关节传感器的测量值，从而可以使用简单的程序设计手段。

• 对机器人的编程要求

• 能够建立世界模型

• 能够描述机器人的作业

• 能够描述机器人的运动

• 允许用户规定执行流程

• 有良好的编辑环境

• 机器人编辑语言的类型

• 动作级

  （AL语言系统、LUNA语言及其特征）

• 对象级

  （AUTOPASS语言及其特征、RAPT语言及其特征）

• 任务级

Ⅱ 我是一高中生’想制作一个智能机器人。谁能推荐一个机器人控制主板

这个需要看你的详细需要来找（毕竟你要看你的机器人需要哪些智能化作用，比如视频采集、处理、红外、光感轨道识别等），看要求做主板，学机电和电子的那些同学们搞得比较多，你可以多学点，然后搞。
厚积而薄发嘛，高中不着急。

Ⅲ 机器人末端操作器的用途

详解机器人末端执行器

用在工业上的机器人的手一般称为末端执行器，它是机器人直接用于抓取和握紧专用工具进行操作的部件。它具有模仿人手动作的功能，并安装于机器人手臂的前端。

机械手能根据电脑发出的命令执行相应的动作，它不仅是一个执行命令的机构，还应该具有识别的功能，也就是“感觉”。

为了使机器人手具有触觉，在手掌和手指上都装有带有弹性触点的元件；如果要感知冷暖，还可以装上热敏元件。在各关节的连接轴上装有精巧的电位器，它能把手指的弯曲角度转换成“外形弯曲信息”。把外形弯曲信息和各关节产生的接触信息一起送入计算机，通过计算就能迅速判断机械手所抓的物体的形状和大小。

现在，机器人的手已经具有灵巧的指、腕、肘和肩胛关节，能灵活自如地伸缩摆动，手腕也会转动弯曲。通过手指上的传感器，还能感觉出抓握的东西的重量，可以说已经具备了人手的许多功能。

由于被握工件的形状、尺寸、重量、材质及表面形状等的不同，因此工业机器人的末端操作器也是多种多样的，大致可以分为以下几类：

• 夹钳式取料手

• 吸附式取料手

• 专用操作器及转换器

• 仿生多指灵巧手

夹钳式取料手

夹钳式取料手由手指（手爪）、驱动机构、传动机构及连接与支承元件组成，通过手指的开、合实现对物体的夹持。

（图：1-手指、2-传动机构、3-驱动装置、4-支架、5-工件）

A、手指

• V形指：使用于夹持圆柱形工件，特点是夹紧平稳可靠、夹持误差小；也可以用两个滚轮代替V形体的两个工作面，它能快速夹持旋转中的圆柱体。

• 平面指：一般用于夹持方形工件（具有两个平行平面）、方形版或细小棒料。

• 尖指和长指：一般用于夹持小型或柔性工件；尖指用于夹持位于狭窄工作场地的细小工件，以避免和周围障碍物相碰；长指用于夹持炽热的工件，以避免热辐射对手部传机构的影响。

• 特形指：用于夹持形状不规则的工件。应设计出与工件形状相适应的专用特形手指，才能夹持工件。

B、传动机构

• 回转型传动机构

• 平移型传动机构

吸附式取料手

吸附式取料手靠吸附力取料，根据吸附力的不同，可分为气吸附和磁吸附两种。用于大平面、易碎、微小的物体，因此使用面较广。



简单的夹持式取料手不能适应物体外形变化，不能使物体表面承受比较均匀的夹持力，因此无法对复杂形状、不同材质的物体实施夹持和操作。为了提高机器人手爪和手腕的操作能力、灵活性和快速反应能力，使机器人能像人手那样进行各种复杂的作业，如装配作业、维修作业、设备操作以及机器人模特的礼仪手势等，就必须有一个运动灵活、动作多样的灵巧手。

• 柔性手

• 多指灵巧手

Ⅳ 宇星机器人如何和电脑连接

1、首先将宇星机器人和电脑都打开，将宇星机器人热点打开。
2、其次在电脑上找到机器人的热点并点击连接。
3、连接成功之后，在机器人自带软件中点击绑定对应机器人，即可将宇星机器人和电脑连接。

Ⅳ 想用一块17x17厘米电脑主板做机器人的主控，【动作用串口电机控制器】，用另一台电脑远程控制，

... 这么大有意思吗? 能搞出机器人来的话 自己做个单片机主控应该不难吧

windows不是实时的操作系统 用来做电控颇多不足 从你给windows操作命令 到它开始执行 这之间有多任务的排队过程 有时会产生很大的延迟

真要这么做的话太简单了 只要确定可以实现 把两台电脑用一台无线路由连接 然后在另外一台上用远程桌面访问就行了

或者不用路由也行 不过就要复杂得多了 我也没实际操作过 大概就是在一台机器上用无线网卡做软AP 另一台连接它 通了之后就可以用远程桌面了

对了远程桌面的程序是WINDOWS自带的 任何一台机器都有 在开始菜单下面 附件里肯定有

Ⅵ 简述deltal并联机器人抓取工作站的系统硬件构成及工作原理

摘要 该机器人主动臂由外转动副驱动，从动臂为平行四边形结构，末端执行器可在工作空间内实现 3 维高速平动。而且，在静、动平台间加装两端带有虎克铰链的可伸缩转轴，可实现末端执行器绕动平台所在平面法向的单自由度转动，从而完成对标的物的抓放动作。

Ⅶ intel d455配合机器人无序抓取

是可以的。
Intel预期可借由新款RealSenseD455增加机器人借由电脑视觉判断，并且更快做出正确决策反应的效率，例如应用在医疗看护时，即可快速判断病患状况，进而在发生紧急异常时自动通报医疗救护人员协助。
相较NVIDIA借由Jetson系列开发板投入机器人应用发展，Intel方面则是借由RealSense景深感知摄影镜头作为机器人的“眼睛”，而此次推出的新款RealSenseD455，将比先前推出的D400增加一倍以上的电脑视觉范围，对应6米左右的感测距离，并且强化电脑视觉的景深感测，同时借由RGB感测元件与全局快门设计，加快电脑视觉反应速率。

Ⅷ 机器人的主板与电脑主板有什么区别

不知道你用的是哪种机器人主机？
我用过Logo的主机，其实它就是一个C语言编译器，控制各个接口的电流。
完全比不上电脑主板的，电脑主板镶有CPU，GPU，有些镶有声卡，无线网卡等，功能要比机器人主机多的多，处理速度更快。
但是一些商家却把机器人主机卖的很贵，Logo得2000多，完全保利。

Ⅸ 请问，机器人视觉抓取关键技术有哪些，各有哪些实现方法，有何优缺点

首先，我们要了解，机器人领域的视觉（Machine Vision）跟计算机领域（Computer Vision）的视觉有一些不同：机器视觉的目的是给机器人提供操作物体的信息。所以，机器视觉的研究大概有这几块：

物体识别（Object Recognition）：在图像中检测到物体类型等，这跟 CV 的研究有很大一部分交叉；

位姿估计（Pose Estimation）：计算出物体在摄像机坐标系下的位置和姿态，对于机器人而言，需要抓取东西，不仅要知道这是什么，也需要知道它具体在哪里；

相机标定（Camera Calibration）：因为上面做的只是计算了物体在相机坐标系下的坐标，我们还需要确定相机跟机器人的相对位置和姿态，这样才可以将物体位姿转换到机器人位姿。

当然，我这里主要是在物体抓取领域的机器视觉；SLAM 等其他领域的就先不讲了。

由于视觉是机器人感知的一块很重要内容，所以研究也非常多了，我就我了解的一些，按照由简入繁的顺序介绍吧：

0. 相机标定

这其实属于比较成熟的领域。由于我们所有物体识别都只是计算物体在相机坐标系下的位姿，但是，机器人操作物体需要知道物体在机器人坐标系下的位姿。所以，我们先需要对相机的位姿进行标定。内参标定就不说了，参照张正友的论文，或者各种标定工具箱；外参标定的话，根据相机安装位置，有两种方式：

Eye to Hand：相机与机器人极坐标系固连，不随机械臂运动而运动

Eye in Hand：相机固连在机械臂上，随机械臂运动而运动 两种方式的求解思路都类似，首先是眼在手外（Eye to Hand）

只需在机械臂末端固定一个棋盘格，在相机视野内运动几个姿态。由于相机可以计算出棋盘格相对于相机坐标系的位姿 、机器人运动学正解可以计算出机器人底座到末端抓手之间的位姿变化 、而末端爪手与棋盘格的位姿相对固定不变。这样，我们就可以得到一个坐标系环

而对于眼在手上（Eye in Hand）的情况，也类似，在地上随便放一个棋盘格（与机器人基座固连），然后让机械臂带着相机走几个位姿，然后也可以形成一个 的坐标环

1. 平面物体检测

这是目前工业流水线上最常见的场景。目前来看，这一领域对视觉的要求是：快速、精确、稳定。所以，一般是采用最简单的边缘提取+边缘匹配/形状匹配的方法；而且，为了提高稳定性、一般会通过主要打光源、采用反差大的背景等手段，减少系统变量。

目前，很多智能相机（如 cognex）都直接内嵌了这些功能；而且，物体一般都是放置在一个平面上，相机只需计算物体的 三自由度位姿即可。另外，这种应用场景一般都是用于处理一种特定工件，相当于只有位姿估计，而没有物体识别。 当然，工业上追求稳定性无可厚非，但是随着生产自动化的要求越来越高，以及服务类机器人的兴起。对更复杂物体的完整位姿 估计也就成了机器视觉的研究热点。

2. 有纹理的物体

机器人视觉领域是最早开始研究有纹理的物体的，如饮料瓶、零食盒等表面带有丰富纹理的都属于这一类。当然，这些物体也还是可以用类似边缘提取+模板匹配的方法。但是，实际机器人操作过程中，环境会更加复杂：光照条件不确定（光照）、物体距离相机距离不确定（尺度）、相机看物体的角度不确定（旋转、仿射）、甚至是被其他物体遮挡（遮挡）。

幸好有一位叫做 Lowe 的大神，提出了一个叫做 SIFT （Scale-invariant feature transform）的超强局部特征点：Lowe, David G. "Distinctive image features from scale-invariant keypoints."International journal of computer vision 60.2 (2004): 91-110.具体原理可以看上面这篇被引用 4万+ 的论文或各种博客，简单地说，这个方法提取的特征点只跟物体表面的某部分纹理有关，与光照变化、尺度变化、仿射变换、整个物体无关。因此，利用 SIFT 特征点，可以直接在相机图像中寻找到与数据库中相同的特征点，这样，就可以确定相机中的物体是什么东西（物体识别）。

对于不会变形的物体，特征点在物体坐标系下的位置是固定的。所以，我们在获取若干点对之后，就可以直接求解出相机中物体与数据库中物体之间的单应性矩阵。如果我们用深度相机（如Kinect）或者双目视觉方法，确定出每个特征点的 3D 位置。那么，直接求解这个 PnP 问题，就可以计算出物体在当前相机坐标系下的位姿。

↑ 这里就放一个实验室之前毕业师兄的成果当然，实际操作过程中还是有很多细节工作才可以让它真正可用的，如：先利用点云分割和欧氏距离去除背景的影响、选用特征比较稳定的物体（有时候 SIFT 也会变化）、利用贝叶斯方法加速匹配等。而且，除了 SIFT 之外，后来又出了一大堆类似的特征点，如 SURF、ORB 等。

3. 无纹理的物体

好了，有问题的物体容易解决，那么生活中或者工业里还有很多物体是没有纹理的：

我们最容易想到的就是：是否有一种特征点，可以描述物体形状，同时具有跟 SIFT 相似的不变性？不幸的是，据我了解，目前没有这种特征点。所以，之前一大类方法还是采用基于模板匹配的办法，但是，对匹配的特征进行了专门选择（不只是边缘等简单特征）。

这里，我介绍一个我们实验室之前使用和重现过的算法 LineMod：Hinterstoisser, Stefan, et al. "Multimodal templates for real-time detection of texture-less objects in heavily cluttered scenes." Computer Vision (ICCV), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011.

简单而言，这篇论文同时利用了彩色图像的图像梯度和深度图像的表面法向作为特征，与数据库中的模板进行匹配。由于数据库中的模板是从一个物体的多个视角拍摄后生成的，所以这样匹配得到的物体位姿只能算是初步估计，并不精确。但是，只要有了这个初步估计的物体位姿，我们就可以直接采用 ICP 算法（Iterative closest point）匹配物体模型与 3D 点云，从而得到物体在相机坐标系下的精确位姿。

当然，这个算法在具体实施过程中还是有很多细节的：如何建立模板、颜色梯度的表示等。另外，这种方法无法应对物体被遮挡的情况。（当然，通过降低匹配阈值，可以应对部分遮挡，但是会造成误识别）。针对部分遮挡的情况，我们实验室的张博士去年对 LineMod 进行了改进，但由于论文尚未发表，所以就先不过多涉及了。

4. 深度学习

由于深度学习在计算机视觉领域得到了非常好的效果，我们做机器人的自然也会尝试把 DL 用到机器人的物体识别中。

首先，对于物体识别，这个就可以照搬 DL 的研究成果了，各种 CNN 拿过来用就好了。有没有将深度学习融入机器人领域的尝试？有哪些难点？ - 知乎 这个回答中，我提到 2016 年的‘亚马逊抓取大赛’中，很多队伍都采用了 DL 作为物体识别算法。 然而， 在这个比赛中，虽然很多人采用 DL 进行物体识别，但在物体位姿估计方面都还是使用比较简单、或者传统的算法。似乎并未广泛采用 DL。 如@周博磊所说，一般是采用 semantic segmentation network 在彩色图像上进行物体分割，之后，将分割出的部分点云与物体 3D 模型进行 ICP 匹配。

当然，直接用神经网络做位姿估计的工作也是有的，如这篇：Doumanoglou, Andreas, et al. "Recovering 6d object pose and predicting next-best-view in the crowd." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016.

它的方法大概是这样：对于一个物体，取很多小块 RGB-D 数据（只关心一个patch，用局部特征可以应对遮挡）；每小块有一个坐标（相对于物体坐标系）；然后，首先用一个自编码器对数据进行降维；之后，用将降维后的特征用于训练Hough Forest。

5. 与任务/运动规划结合

这部分也是比较有意思的研究内容，由于机器视觉的目的是给机器人操作物体提供信息，所以，并不限于相机中的物体识别与定位，往往需要跟机器人的其他模块相结合。

我们让机器人从冰箱中拿一瓶‘雪碧’，但是这个 ‘雪碧’ 被‘美年达’挡住了。我们人类的做法是这样的：先把 ‘美年达’ 移开，再去取 ‘雪碧’ 。所以，对于机器人来说，它需要先通过视觉确定雪碧在‘美年达’后面，同时，还需要确定‘美年达’这个东西是可以移开的，而不是冰箱门之类固定不可拿开的物体。 当然，将视觉跟机器人结合后，会引出其他很多好玩的新东西。由于不是我自己的研究方向，所以也就不再班门弄斧了。

机器人家上有关于这个很详细的图文讲解，你可以看下，希望对你有用

Ⅹ 关于机器人和电脑连接问题！

COM口,也就是俗称的串口(打印口是并口)
COM口在主板上的位置一般就在打印口下面(打印口是21针,COM是9针)
有点主板集成了显卡,并且也没有打口子做出来,可以另外外接一块串口卡或多功能卡,没做接口的主板上在板上有针口,也是9针的,位置大多在北桥芯片附近,新主板的盒子里有附加的外接口配件,接上就可以