工件識別(測量)的方法有接觸識別、采樣式測量、鄰近探測、距離測量、機械視覺識別等 。
①接觸識別。在一點或幾點上接觸以測量力，這種測量一般精度不高。
②采樣式測量。在一定范圍內連續(xù)測量，比如測量某一目標的位置、方向和形狀。在裝配過程中的力和力矩的測量都可以采用這種方法，這些物理量的測量對于裝配過程非常重要。
③鄰近探測。鄰近探測屬非接觸測量，測量附近的范圍內是否有目標存在。 一般安裝 在機器人的抓鉗內側，探測被抓的目標是否存在以及方向、位置是否正確。測量原理可以是 氣動的、聲學的、電磁的和光學的。
④距離測量。距離測量也屬非接觸測量。測量某一目標到某一基準點的距離。例如， 一只在抓鉗內裝的超聲波傳感器就可以進行這種測量。
⑤機械視覺識別。機械視覺識別方法可以測量某一目標相對于一基準點的位置方向和距離 。
機械視覺識別如圖6-25所示，圖6-25(a) 為使用探針矩陣對工件進行粗略識別，圖6- 25(b) 為使用直線性測量傳感器對工件進行邊緣輪廓識別，圖6-25(c) 為使用點傳感技術對 工件進行特定形狀識別。
腕力傳感器安裝在機器人手臂和末端執(zhí)行器之間，更接近力的作用點,準確地檢測末端執(zhí)行器所受外力/力矩的大小和方向,為機器人提供力感信息,擴展了機器人的作業(yè)能力
6個傳感器構成三維測量坐標系， 其中傳感器1、2、3對應測量面 xOy, 傳感器4、5對應測量面 xOz, 傳感器6對應測量面 yOz 。 每個傳感器在坐標系中的位置固定，這6個傳感器所標定的測量范圍就是該測量系統(tǒng) 的測量范圍
以兩自由度機器人為例,將機器人操作臂兩個關節(jié)的運動用一個公共因子做歸一化處理，使其運動范圍較小的關節(jié)運動成 比例地減慢，這樣可使得兩個關節(jié)能夠同步開始和 同步結束運動
機器人動力學的顯式狀態(tài)方程，可用來分析和設計高級的關節(jié)變量空間的控制策略,給定力和力矩，用動力學方程求解關節(jié)的加速度，再積分求得速度及廣義坐標
WebSocket 基于 TCP 協(xié)議，其可靠傳輸機制在實時媒體流中反而成為瓶頸,會導致單個數(shù)據(jù)包丟失或延遲時,對于對話式 AI 需連續(xù)交互的場景，此問題會顯著破壞對話流暢性
通過結構化短期記憶+動態(tài)長期記憶注入，在保障兼容性的同時，針對實時語音交互場景進行深度優(yōu)化，并賦予開發(fā)者高度靈 活的上下文控制權限
拉格朗日函數(shù)L被定義為系統(tǒng)的動能K 和勢能P 之差，即 L=K 一P 式中 K—— 機器人手臂的總動能,P—— 機器人手臂的總勢能,機器人系統(tǒng)的拉格朗日方程為
自由度是機器人的一個重要技術指標，它是由機器人的結構決定的，并直接影響到機器人的機動性;機器人機械手的手臂具有三個自由度，其他的自由度數(shù)為末端執(zhí)行裝置所具有
機械手是具有傳動執(zhí)行裝置的機械，它由臂、關節(jié)和末端執(zhí)行裝置(工具等)構成，組合為一個互相連接和互相依賴的運動機構;機器人接收來自傳感器的信號產生出控制信號去驅動機器人的各個關節(jié)
前臺接待機器人的控制系統(tǒng)由“任務規(guī)劃” “動作規(guī)劃”“軌跡規(guī)劃”和基于模型的 “伺服控制”等多個層次組成,機器人針對各個任務進行動作分解,實現(xiàn)機器人的一系列動作
伺服電機的轉動速度、扭矩、反饋信號頻率和額定電壓等參數(shù)是整個機器人控制系統(tǒng)的決定性因素之一;減速機和減速齒輪降低電機的轉動速度,加大輸出扭矩
每個關節(jié)都是影響智能接待智能接待機器人整體運動狀態(tài)的因子，所以設計時必須考慮全體的運動特性，并對關節(jié)的運動范圍和運動速度變化做出約束。
