机器人控制技术--微体系结构集成电路设计9787030778499

第1章 机器人分析基础 1

1.1 机器人运动学基础 1

1.1.1 常用空间坐标系介绍 1

1.1.2 空间姿态描述方法 2

1.1.3 机器人连杆坐标建立的D-H模型 8

1.1.4 正运动学分析 12

1.1.5 逆运动学分析 14

1.2 机器人动力学基础 16

1.2.1 拉格朗日法 16

1.2.2 牛顿-欧拉法 20

1.2.3 旋量法 22

1.3 机械臂轨迹规划 23

1.3.1 关节空间轨迹规划 24

1.3.2 笛卡儿空间轨迹规划 28

1.4 运动学分析算法举例 30

1.4.1 攀爬机器人的正运动学分析 30

1.4.2 基于灰狼遗传算法的逆运动学求解 33

1.5 动力学分析算法举例 49

1.5.1 基于旋量理论的拉格朗日动力学方程 49

1.5.2 连杆雅可比矩阵的计算 51

1.5.3 攀爬机器人的动力学方程 52

1.6 轨迹规划仿真 54

1.6.1 灵巧手单根手指正运动学分析仿真 54

1.6.2 单根手指轨迹规划算法的仿真 55

1.6.3 单根手指轨迹规划算法的实验 58

第2章 机器人感知系统 61

2.1 机器人传感器 61

2.1.1 关节位置传感器 61

2.1.2 距离传感器 67

2.1.3 触觉传感器 73

2.1.4 视觉传感器 77

2.2 感知数据采集与处理 78

2.2.1 预处理 79

2.2.2 多传感器融合架构 81

2.3 人工智能与机器学习 82

2.4 应用设计 83

2.4.1 人体姿态解算算法及人机姿态映射的研究 83

2.4.2 模糊神经网络自主导航闭环算法 89

第3章 机器人运动控制系统 96

3.1 机器人运动控制系统的分类 97

3.2 机器人运动规划控制策略 99

3.3 机器人运动控制系统的设计 100

3.3.1 机器人运动控制系统的硬件设计 101

3.3.2 机器人运动控制系统的软件设计 101

3.4 机器人运动控制系统设计举例 102

3.4.1 灵巧手接触力反馈控制 102

3.4.2 灵巧手控制系统 105

第4章 微体系结构集成电路设计 112

4.1 微体系结构集成电路设计的方法 112

4.2 微体系结构集成电路设计的工具 114

4.3 微体系结构集成电路设计的关键技术 114

4.3.1 机器人控制系统集成——流水线技术 115

4.3.2 机器人控制系统集成——浮点运算部件 129

4.3.3 机器人控制系统集成——高速缓冲存储器 139

4.3.4 机器人控制系统集成——总线技术 155

4.3.5 机器人控制系统集成——中断处理 174

第5章 数字集成电路设计 179

5.1 数字集成电路设计描述 180

5.1.1 规格设计 180

5.1.2 RTL设计 180

5.1.3 功能仿真 181

5.2 数字集成电路设计综合 182

5.2.1 逻辑综合 182

5.2.2 形式验证 183

5.2.3 静态时序分析 183

5.2.4 综合后仿真 184

5.3 可测性设计 184

5.3.1 扫描链 184

5.3.2 边界扫描 185

5.3.3 内建自测试 186

5.4 后端设计 188

5.5 低功耗设计 189

5.5.1 动态功耗 189

5.5.2 静态功耗 190

5.5.3 不同层次低功耗设计 190

5.6 集成电路制造工艺 192

第6章 基于FPGA的集成电路设计 197

6.1 FPGA的结构和特点 197

6.2 FPGA的设计流程 198

6.3 基于FPGA的集成电路设计案例 199

6.3.1 5级深度超标量流水线的FPGA仿真 199

6.3.2 浮点部件输入数据级的FPGA仿真 205

6.3.3 高速缓冲存储器中CAM的FPGA仿真 210

6.3.4 IIC协议及控制的FPGA仿真 214

6.3.5 中断控制器仿真 228

参考文献 238

第1章 机器人分析基础

 物质世界中的万事万物都处于演化过程中，机器人也不例外。随着各种技术的不断突破和创新，机器人的能力和功能也在不断提升。新材料和制造工艺使得机器人在硬件方面更加灵巧和稳定。机器学习和人工智能使得机器人能够更好地理解人类的意图并与人类进行交流和合作。云计算和物联网技术使得机器人之间可以相互学习和交流。然而，机器人的发展离不开其本质内容，包括机器人的运动学、动力学、传感器和运动规划方面的知识。通过对机器人进行基础分析，可以研究机器人的运动规律、动力学特性、控制能力等，从而为机器人的设计、优化和控制提供理论支持和技术指导。机器人分析基础是机器人研究和应用中的重要内容，对于推动机器人的发展具有重要意义。

 本章主要介绍机器人运动学的基础知识，包括空间坐标系、空间姿态的描述、D-H法、运动学的概念和内涵；动力学的基础知识，包括拉格朗日法、牛顿-欧拉法、旋量法；机械臂轨迹规划的方法，包括关节空间轨迹规划、笛卡儿空间轨迹规划，并分别对此三方面内容列举实例。

 1.1 机器人运动学基础

 机器人运动学基础是研究机器人在空间中的位置、速度和加速度等运动参数随时间的变化规律的基础科学。它是机器人技术中*基本的一门学科，在机器人的设计、控制和应用中起着重要的作用。

 机器人运动学分为正运动学和逆运动学两个方面：正运动学是已知机器人各关节的角度，通过运动学模型计算出机器人末端执行器的位置和姿态；而逆运动学则是给定机器人末端执行器的位置和姿态，求解机器人各关节的角度。运动学模型描述了机器人的机械结构和运动规律，是机器人运动控制和轨迹规划的基础。

 1.1.1 常用空间坐标系介绍

 由于物体在空间中的运动是相对的，因此描述一切运动都是相对于某一个参考系来说的，对某一物体的姿态和位置进行定位通常是指一个相对的概念。当描述物体在空间中的姿态和位置时，需要借助参考坐标系。利用物体自身坐标系相较于参考坐标系的相对运动来描述物体的姿态和位置。不同的参考坐标系对运动的描述形式是不同的。例如，在人体动作捕获过程中，需要建立地理坐标系和多个载体坐标系，通过空间中某载体坐标系相对于地理坐标系或其他载体坐标系的位置变化来描述该载体姿态的变化。目前，常用的坐标系包括地理坐标系(n系)和载体坐标系(b系)。 1．地理坐标系

 地理坐标系(n 系)也称为东北天坐标系，是生活中*常用到的坐标系。在地理坐标系中，载体质心作为坐标原点O，X轴指向磁东方向，Y轴指向磁北方向，Z轴指向垂直于XOY平面并满足右手定则的方向，即指向天，该坐标系的表示方法如图1-1所示。

 2．载体坐标系

 载体坐标系(b 系)是建立在载体自身的坐标系，它会随着载体姿态的改变一同改变。例如，MPU9250传感器的载体坐标系为其硬件固定方向的坐标系，坐标原点O在传感器质心位置，X轴方向是从传感器芯片指向传感器通信连接线的方向，Y轴方向是与X轴同处于一个传感器平面且垂直于X轴指向左的方向，Z轴方向是垂直于XOY平面并满足右手定则的方向，如图1-2所示。在空间中，载体坐标系与地理坐标系之间的相对关系就是载体在空间中的姿态。

 图1-1 地理坐标系

 图1-2 载体坐标系

 1.1.2 空间姿态描述方法

 描述物体在空间中姿态的数学方法有很多，工程上*常用的方法是欧拉角表示法和四元数表示法。不同的描述方法之间存在着相互转换的关系。

 1．欧拉角表示法

 欧拉角表示法是数学中描述姿态的方法之一，由瑞士数学家莱昂哈德?欧拉(Leonhard Euler)提出，一般用来表示刚体的定点旋转。其表示形式中包含3个量，将1个坐标旋转分解成3个*立的绕轴旋转。这3个量分别是绕坐标系的X轴、Y轴、Z轴旋转的角度。其中，绕X轴旋转的角称为横滚角(Roll) ，绕Y轴旋转的角称为俯仰角(Pitch)，绕Z轴旋转的角称为航向角(Yaw) ，如图1-3所示。

 欧拉角表示法通过表示两不同坐标系之间的旋转关系来反映载体在参考坐标系中的姿态。因此，坐标系中的载体可以通过分别绕X、Y、Z轴进行三次不同的旋转来表示该载体坐标系与参考坐标系之间的偏差，进而表征载体的姿态。旋转顺序不同，所得的姿态结果也不同。

 图1-3 欧拉角表示法

 欧拉角表示法由于计算量较大，不适合直接应用于工程中。为了提高计算效率，实际工程中通常采用欧拉角的旋转矩阵来表示坐标系间的相对运动关系。以载体在地理坐标系中的姿态变化为例来说明欧拉角的旋转矩阵表示法，*先规定依照Z-Y-X的旋转顺序进行偏差调整，假定刚体初始的载体坐标系 与地理坐标系 一致(图 1-4(a))，绕Z轴旋转 角后到达(图1-4(b))，绕Y轴旋转 角后为(图 1-4(c))，再绕X轴旋转 角后为(图1-4(d))。

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本教材以机器人运动规划为控制对象，系统的介绍了机器人控制技术中微体系结构集成电路的设计与应用知识，包含了国内外领先性的技术理论和实践案例，适用于电子信息本科和研究生的机器人控制和微电子制造领域扩展知识和技能培养。主要包括以下部分内容：机器人运动学基础、机器人感知系统、机器人运动控制系统、微体系结构集成电路设计、基于FPGA集成电路设计方法和攀爬机器人和灵巧手应用设计。在内容编排上，将理论知识与实践操作进行结合，力求使教材内容更具有实用性和应用性，同时还包括了多个国内外领先技术案例，可以帮助学生更好地了解机器人控制技术中微体系结构集成电路的研究和应用现状。