机器人编程视频展示(机器人编程视频展示教程)

请问：学习机器人的编程对孩子真有帮助吗？

随着国家政策层面对于人工智能和编程学科的持续推广，编程学科在学校体系中的重要性越来越高，不论从孩子未来的能力发展考虑，还是从升学或出国方向考虑，未来3~10年是孩子们学习编程的黄金红利期。

现如今时代技术爆点层出不穷都在宣告新时代的到来。机器越来越强大，要想赢过机器，就只能在创意和想象力方面突围，而机器人编程的逻辑有助于开拓思维、激发人类更多创造力。在国外早在2000年就已将编程纳入高等学校必修科目，孩子一年级的时候就必须学习编程。2015年奥巴马就呼吁“编程应当与ABC同样得到重视”。2016年美国政府就曾投资40亿美元用于少儿编程教育。而在中国，少儿编程被正式提到“桌面上”，相比较国外要晚了好几年，但是少儿编程教育的东风在2017年就开始被国家及科技教育界重视并显现出强劲风头。多省都纳入高考成绩，2019年5月，全国各大高校如北大、清华、科大、合工大等上百所高校增加了未来10~20年两大最热门新专业人工智能、机器人工程。【学少儿编程可以提高孩子逻辑思维、专注力！】

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关于ABB机器人编程

1、绝对位置运动是指机器人的各个轴都有一个绝对零点，机器人在任何位置各个轴都是在绝对零点的位置转了多少角度（或者各轴的绝对编码器多少脉冲），任何形式的运动轨迹都是通过这样的方式来标记每个程序点，具体点到点的运动轨迹可以选择直线、圆弧以及每个轴都以最快速度到达目标点三种方式，其中直线、圆弧轨迹规则，轴方式轨迹不规则且不好控制。

2、同样外部轴的角度也是在定好一个零点之后，相对零点转了多少角度。

3、外部轴是指除了机器人自身带的轴之外根据需要，另外配置上去的轴，如变位机，点焊钳等。

4、转弯曲数据是指机器人在行走的过程中到达每个程序点的接近程度或者说精度，数据越小，越接近示教程序点，精度越高；数据越大，越偏离示教点，精度越低。

如下图，P1、P2、P3是实际示教点，而曲线就是机器人轨迹点。

波士顿动力Atlas机器人完美自主导航

“逆天机器人 Atlas”能够自主导航了!

大家对 Atlas 机器人一定不陌生。2013 年，波士顿动力公司为美国国防部高级研究计划局 (DARPA) 的一项挑战赛创造了 Atlas 机器人，它能走能跑，草地、雪地、碎石地都不在话下，甚至能做 360 度后空翻。它被称为 “逆天机器人 Atlas”。

尽管有如此惊人的敏捷度，Atlas 机器人在走路时仍然很容易摔倒，尤其是当地面不平整时，双足机器人很难计算他们的脚应该放在哪里才能保持平衡。

这是因为，Atlas 机器人走的每一步都必须由人类操作员决定，并通过用户界面输入。

编程让机器人在平坦的地面上行走已经够困难的了，但是佛罗里达人类与机器认知研究所 (IHMC) 正在解决一个更大的挑战：确保双足机器人能够成功地在崎岖的地形上行走。

该研究所自 2016 年以来一直在研究这个问题。

今天，IHMC 发布的最新视频，展示了这个领域的最新进展：机器人可以通过自主步伐规划算法，在狭窄的地形中自主导航了!

视频中，IHMC 开发的自主步伐规划 (autonomous footstep planning) 程序正在波士顿动力公司的 Atlas 机器人和美国宇航局开发的 Valkyrie 机器人上运行。

视频展示了机器人在一堆煤渣块上面行走，甚至能穿过更窄的路径，由于导航选项有限，路径越窄导航就越困难。

操作人员为机器人指定一个开始点和一个结束点，然后映射所有可能的路径，评估每个路径的成本，选择一个最好的路径，最终到达目标点 —— 所有这些都发生在快速的现代硬件上。

利用 IHMC 的算法，这些机器人还可以快速适应环境变化和路径障碍，甚至能够在一条 “独木桥” 式的狭窄路径上行走。

该算法使用机器人的传感器对环境进行调查，并将环境分割成多个部分。每个部分都被分解成一系列的多边形，从而创建一个环境模型，这样机器人就可以规划出从起点到目标点的每一步。

研究人员表示，还有很多工作要做 ——Atlas 机器人在狭窄小路上自主导航行走的成功率是 50%，在崎岖地形的成功率达到 90%，而在平坦地形的成功率接近 100%。

研究人员计划提高路径规划的速度和能力，在迷宫和看不见的目标环境中测试，第一步是加入一个身体路径规划器。

视频和论文已经提交给 IEEE 2019 类人机器人大会。

详解Atlas如何自主导航：点云分割、基于图搜索

IHMC 在视频中详细描述了机器人如何做到自主导航的。

为了在一个杂乱或复杂的环境中行走，双足机器人必须要能够找出他们可以把脚放在哪个位置，而且需要快速完成这个过程。在参加 DARPA 机器人挑战赛时，IHMC 团队需要让人类操作员通过一个用户界面来指导 Atlas 的每一步放在什么位置，这个过程非常缓慢，给操作员带来了很大的负担。

一旦脚步放错，机器人就会跌倒 ——IHMC 的 Atlas 机器人在最后一场决赛时毫无预兆地跌倒了……

在这个最新研究中，研究人员使用传感器获取机器人周围环境信息，生成点云，然后将点云分割成平面区域，以更紧凑的形式表示来自传感器的大量数据。

点云环境模型

有了这个环境模型，目标就变成了规划一系列的脚步，让机器人的初始点走到最终目标。

为此，研究人员使用基于图的搜索技术，如 A* 算法，图中的每个节点代表一个脚步。当展开一个节点时，对 x 和 y 平移进行网格搜索。

在此基础上，考虑前一步的平移和旋转，并评估每一步的成本，确定下一步的最佳位置。

通过正确的调优和检查，这种方法适用于各种各样的环境。

例如与平地上，它可以很快地规划目标，成功率接近完美。

当穿越崎岖的地形时，规划速度也相当快。

目标位置的改变会机器人避障的最佳路径。

机器人还能够利用规划算法挤着穿过狭窄的通道。

在这种环境下，为了避免与环境发生碰撞，机器人不得不几乎完全转向一侧。

部分脚印在环境中提供额外的落脚位置，允许机器人在更复杂的地形中行走。

机器人还可以重新规划路径。

例如，当 Valkyries 的路径被阻挡时，它可以重新回到目标的新路径。

最后一个例子是台阶高低不平的环境，目标地址是较高的平台。

Atlas 能够规划它的路径先踩较高的煤渣块，然后回到较低的煤渣块，一高一低地走，直到到达目标。

Atlas有望成为身手灵活、自主导航的灾区救援机器人

Atlas 机器人由波士顿动力公司制造，IHMC Robotics 编写了控制、感知和规划算法，使机器人具备了视频中展示的灵活性。

现在，Atlas 机器人拥有了在平坦、粗糙和狭窄的路径上自主导航的能力，这对于帮助灾区救援很重要，因为在灾区，倒塌的瓦砾使得传统的救援服务难以进入。

社会上卖机器人编程的视频,真的假的

一般都是假的。

机器人是真的，不是特效，不是P的，机器人的编程是假的，他就是个远程摄像头+喇叭+运动机构，估计是在附近遥控的，很有可能是真正的“人工”智能。

otc焊接机器人编程序视频

操作教学视频是没有的，你可以直接找他们的代理商或总部，看看哪里有培训的，去原厂学比较好。

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一些小孩子都在学机器人编程，真的有用吗？

我们听到较多的就是编程可以提高孩子的逻辑思维，但编程的作用不止这么简单。学习编程的孩子终会拥有一个计算机科学家那样的思维方式，去更理性、更地解决复杂问题。

孩子在编程过程中，要从头至尾考虑解决问题的方案，再用代码实现出来。这个过程会逼着孩子反复思考，反复验证，直到找出合适的方法。

机器人是跨多学科知识的综合教育，在“设计-搭建-反思-改进”的过程中，孩子不仅学到了机械原理和物理知识，体会到了数学的运用，所以，机器人教育融合了多学科知识，不近提升了孩子学习能力，也锻炼了孩子动手能力。