平衡機(jī)器人(balancing robot)又稱(chēng)自平衡機(jī)器人(self-balancing robot),其 典型系統(tǒng)有兩類(lèi)：腿式平衡機(jī)器人(legged balancing robot)和輪式平衡機(jī)器人 (wheeled balancing robot)。其中，輪式平衡機(jī)器人又分為d輪機(jī)器人(single- wheeled robot)和兩輪機(jī)器人(two-wheeled robot)。
兩輪平衡機(jī)器人(two-wheeled balancing robot),簡(jiǎn)稱(chēng)兩輪機(jī)器人，既屬于 結(jié)構(gòu)性仿生機(jī)器人系統(tǒng)(robotic system),又屬于原理性仿生機(jī)器人系統(tǒng)。結(jié)構(gòu) 上，兩輪機(jī)器人模擬人的直立姿態(tài)；原理上，兩輪機(jī)器人模擬人的平衡技能。
如圖1.1所示，兩輪機(jī)器人的機(jī)體結(jié)構(gòu)通常包含：
(1)機(jī)體(body) 。 置于底盤(pán)之上，可裝載各種電子設(shè)備，如機(jī)載工控機(jī)、數(shù)字信號(hào)處理 器(digital signal processor,DSP)、慣性測(cè)量 單 元(inertial measurement unit,IMU) 、GPS 導(dǎo)航定位系統(tǒng)、電子眼等。
(2)底盤(pán)(chassis) 。 主要用于安裝或連接機(jī)體與輪系，攜帶和固定驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)，包括電機(jī) 及其伺服機(jī)構(gòu)。
(3)輪系(wheels) 。 由左輪、右輪、輪軸或 傳動(dòng)機(jī)構(gòu)組成。左輪和右輪通過(guò)輪軸或傳動(dòng)機(jī)構(gòu)安裝在底盤(pán)的左右兩側(cè)，分別由左電機(jī)和右電機(jī)驅(qū)動(dòng)。
兩輪機(jī)器人的重心一般位于輪系軸線(xiàn)之上，因而形成了內(nèi)在固有的不穩(wěn)定 動(dòng)力學(xué)特性。
矩陣傳感器網(wǎng)絡(luò)就能夠提供物體形狀的復(fù)雜數(shù)據(jù),這種信息分析技術(shù)叫做形狀識(shí)別 ,采用壓電元件的矩陣傳感器,能夠獲得物體作用力形成的映像
微型開(kāi)關(guān)可能是接觸傳感器最經(jīng)濟(jì)和最常用的類(lèi)型,護(hù)物體不受到過(guò)大的作用力;隔離式雙態(tài)接觸傳感器系統(tǒng)主要由雙穩(wěn)態(tài)開(kāi)關(guān)組成,重復(fù)度可達(dá)1μm, 分辨度為2 μm
金屬電阻型力覺(jué)傳感器測(cè)定電阻絲的阻值變化，就可知道物體的形變量，進(jìn)而求出外作用力;半導(dǎo)體型力覺(jué)傳感器的應(yīng)變系數(shù)可達(dá)100～200,尺寸小，靈敏度高，因而可靠性很高
由速度測(cè)量進(jìn)行推演,這種方法很難獲得滿(mǎn)意的測(cè)量結(jié)果;已知質(zhì)量的物體加速度所產(chǎn)生的力是可以測(cè)量的;與被測(cè)加速度有關(guān)的力可以為電磁力或電動(dòng)力,把方程式簡(jiǎn)化為對(duì)電流的測(cè)量問(wèn)題
直流測(cè)速發(fā)電機(jī)它傳送一個(gè)正比于受控速度的直接信號(hào)。這種傳感 器的選擇是由其線(xiàn)性度(可達(dá)0.1%)、磁滯程度、最大可用速度(達(dá)3000～8000r/min) 以 及慣量參數(shù)決定的
直線(xiàn)移動(dòng)傳感器有電位計(jì)式傳感器和可調(diào)變壓器兩種;最常見(jiàn)的位移傳感器是直線(xiàn)式電位計(jì),當(dāng)負(fù)載電阻為無(wú)窮大時(shí)，電位計(jì)的輸出電壓u₂ 與 電 位 計(jì)兩段的電阻成比例
機(jī)器人工作站內(nèi)的傳感器主要用于間接提供中間計(jì)算結(jié)果或直接提供任務(wù)程序中任何延期數(shù)據(jù)值;一個(gè)非接觸式傳感器對(duì)能量發(fā)射裝置所產(chǎn)生的干擾往往是很敏感的
過(guò)硬件把相關(guān)目標(biāo)特性轉(zhuǎn)換為信號(hào);把所獲信號(hào)變換為規(guī)劃及執(zhí)行某個(gè)機(jī)器人功能所需要的信息，包括預(yù)處 理和解釋兩個(gè)步驟,這種信息可被反饋以修 正和重復(fù)該感覺(jué)順序，直至得到所需要的信息為止
傳感器遇到特定氣味會(huì)產(chǎn)生電阻或者頻率的變化，我們就是將這些變 化捕捉到，并轉(zhuǎn)化成能夠傳遞的電信號(hào)，然后對(duì)傳感器陣列傳入的信號(hào)進(jìn)行濾 波、放大和特征提取
部相關(guān)聯(lián)函數(shù)(Head-Related Transfer Function,HRTF)法、時(shí)延估計(jì)(Time Delay Of Arrival,TDOA) 法、基于最大輸出功率的可控波束形成方法、基于高分辨率譜 估計(jì)的定位方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位方法和基于聲壓幅度比的定位方法等
首先要把話(huà)音分割成單詞(或音素),然后進(jìn)行語(yǔ)法分析,最后辨識(shí)出話(huà)音的含義,用得最多的是模式匹配方法,如統(tǒng)計(jì)模型的隱Markov模型,在大詞匯量的語(yǔ) 音識(shí)別上取得了很大的進(jìn)展
確定識(shí)別方法所用的特征;將接收到的話(huà)音提取特征矩陣;與事先存儲(chǔ)在系統(tǒng)之內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)模板中的特征矩陣相比較，計(jì)算它們的距離;確定所說(shuō)的話(huà)是什么
