怎么做机器手

① 机器手如何用机器视觉系统来完成控制

根据我在广东粤为工业机器人学院学习的知识所知：视觉系统在机器人在工业生产中得到了越来越广泛的应用，并逐步进入人们的日常生活。机器人朝着智能化、小型化、数字化方向发展。所谓智能化，直观地说就是具有适应外部环境变化的能力。计算机视觉由于信息量大，在智能机器人领域得到了广泛的应用。具体工作有以下几方面： (1)介绍了目前主要的手眼无标定视觉伺服方法——图像雅可比矩阵方法（包括神经网络方法）的基本原理，分析了该方法存在的问题和适用范围。以眼在手上构型视觉定位问题为例，导出了图像雅可比矩阵的近似解析表达式，在此基础上，提出了图像雅可比矩阵与人工神经网络相结合的视觉控制方法，有效地改善了系统性能，扩大了机器人工作范围。 (2)针对眼固定情况下平面视觉跟踪问题，提出了基于非线性视觉映射模型的跟踪控制策略，并利用人工神经网络加以实现，取得了良好的效果。进一步，将CMAC应用于视觉跟踪问题，通过自学习算法在线修正神经网络权值，使得控制系统具有适应环境变化的能力。 (3)针对眼固定构形，进一步将视觉跟踪策略推广到三维空间中去。提出了基于立体视觉（多摄像机）和基于目标几何模型（单摄像机）的跟踪方法。分析了摄像机位姿相互关系对跟踪精度的影响，提出了图像特征的选取原则。仿真结果表明该方法具有较强的适应性。 (4)针对眼在手上机器人手眼无标定平面视觉跟踪问题，指出图像雅可比矩阵方法无法应用（即无法跟踪运动目标）。在此基础上，提出了基于图像特征加速度的视觉映射模型，并设计了相应的控制策略。首次解决了真正意义上的手眼无标定平面视觉跟踪问题，并取得了较好的跟踪效果。进一步将平面视觉跟踪策略推广到三维视觉跟踪问题中去，解决了多摄像机信息融合的难题。 (5)研究了眼在手上机器人全自由度视觉跟踪问题。分析了Full-6-DOF跟踪问题的难点，提出了相应的视觉映射模型和跟踪控制方案。创造性地提出了坐标变换方法，克服了旋转与平移运动在图像特征空间中的耦合问题。利用新的模糊神经网络，有效得解决了视觉映射模型的实现问题。仿真结果表明，以上方法是行之有效的。

② 要如何仿制高达的机械手掌手指什么的怎么做

胶管铁丝搭好骨架，上原子灰...
等干，塑性,上漆...
还有...
翻模版吧...
这是教权程：
http://www.xiaot.com/vbbs/viewthread.php?tid=10363&highlight=

③ 如何制作简单机械手

某宝上面有机械手的套件，可以配合aino或labview ， 你可以买来试一试，也不贵，相关的知识很多，范围很广，PLC和机电整合都有点难度的，一样一样去攻克吧！

④ 机械手动作是怎么完成的

臂的震动。向前平伸双臂，双臂向内侧微弯。收缩和放松前臂肌肉、肱三头肌和肱二头肌，在节拍上收缩，在节拍外放松。疯克音乐一小节有四拍，在每一个节拍上收缩肌肉做震，在每一个震之间放松肌肉。这样做震动至少四分之一首歌曲长度，然后加倍速率做震(一小节做八下)，直到歌曲结束，在重新播放歌曲练习。在练习这样的震时，同时加入弗雷。

机械舞中震的学习

机械舞中的震是这个舞蹈的典型动作，也是必学的动作。如果震练得非常好，看上去就会比较的自然而且有力量，震做的不好，视觉效果就会不好，看上去有气无力。

1，在练习和舞蹈的时候，一定要一直播放音乐，机械舞所使用的是疯克音乐，最早发行疯克音乐的唱片公司有Cameo、Parliament、Zapp等。使用完整的歌曲来练习身体不同的部位的震动。

2，腿的震。播放下一首歌曲，做手臂弗雷**的同时，加入同侧腿部动作，猛烈向后抽动该侧腿部的膝盖，感觉像是在极力扩张肢体。两侧交替做这样的动作，一小节做四个拍，直到你掌握了以明显的动作来完成腿部震动的基本方法，如果你有灵气的话，不需要过于用力的抽动膝盖，动作就可完成了。加倍速率做膝部震(一小节做八下)，然后在加倍速率下每个膝盖做二次抽动。在整首歌曲中只做膝部的震，然后伸伸腿。

3，胸部和颈部的震。你会对这种风格的震动感到不可思议，但这是既有感染力的震。基本上，这样的震就是收缩和放松颈部和胸部的肌肉。为了获得更好的胸部震，你应当多多练习俯卧撑。现在播放第三首歌曲，同时缩放颈部和胸部的肌肉。为了得到更好的颈部震效果，你可以在每个节拍中稍微向前动一下脖子，有点向小鸡走路时的样子，但要非常轻微。对月胸部震，偶尔可以向前抽动一下肩膀，使胸部凹陷。但是胸部震最重要的方法是呼吸，收缩时吸气，使腹部收缩;放松时呼气，使腹部扩张，每次胸部的提案高，都和肌肉最为绷紧的时候在同一个拍上。使用整首歌曲练习胸部震，起初一拍四下，然后一拍八下，歌曲结束后放松。

4，全身的震：在第四首歌曲中，将各个部位的震一起来做。首先做臀部的弗雷**，然后加入膝部的震，最后加入颈部和胸部的震。按照这样的顺序，在一整首歌曲中循环练习。

⑤ 怎么描述做机械行业的人手

机械行业技术工艺员绩效考核办法
应对其工作内容的质量来考核，首先确定考核项回目答，简单一点可分以下来考核：1）工艺流程单、2）工艺文件、3）产前指导和产中抽查、4）劳动纪律。然后确定评价及计分标准及评分比例。
1）工艺流程单：要求及时、准确，每有一单完成不及时扣5分；制单不详细到位每发现一项扣1分；制单错误，每有一单扣10分；造成生产浪费损失扣40分。总分：40分
2）工艺文件：生产工艺流程、作业指导书、材料消耗定额、标准工时定额等工艺文件制订齐全、科学合理。走访或问卷评审、酌情扣分。总分：30分
3）产前指导和产中抽查：工艺指导应及时、有效。每有一款工作不到位扣2~5分。总分：20分
4）劳动纪律：遵守各规章制度，每有一次违反扣2分。总分： 10分

⑥ 机械手怎么做啊，需要学习什么专业才可以做

自动化专业 机器人 机械制造及装备设计 PLC 机电一体化
麻烦采纳，谢谢!

⑦ 机器手如何用机器视觉系统来完成控制

Yoguai提供视觉定位机器手，提供机器手视觉控制器

近二十年来，机器人在工业生产中得到了越来越广泛的应用，并逐步进入人们的日常生活。机器

人朝着智能化、小型化、数字化方向发展。所谓智能化，直观地说就是具有适应外部环境变化的能力

。计算机视觉由于信息量大，在智能机器人领域得到了广泛的应用。

机器人视觉伺服系统起源于80年代初，随着计算机技术、图像处理技术、控制理论的发展取得了

长足的进步。近几年来，为了克服机器人手/眼关系和摄像机模型参数标定的困难，提出了手眼关系无

标定视觉伺服的发展方向。但是这方面的研究尚处于起步阶段，还未形成统一的理论体系。目前提出

的基于图像雅可比矩阵的无标定控制方法仅限于视觉定位问题或跟踪低速运动目标（注意：摄像机和

目标不能同时运动），控制效果也不尽如人意。
在总结了目前机器人视觉伺服系统发展状况的基础上，Yoguai机器人通过非线性视觉映射模型将

图像特征空间与机器人运动空间紧密地联系起来，并提出了一套完整的理论体系。该体系把机器人视

觉跟踪问题与视觉定位问题统一起来；把平面视觉跟踪问题与全自由度视觉跟踪问题统一起来；把眼

固定构形与眼在手上构形机器人视觉跟踪问题统一起来。具体工作有以下几方面： (1)介绍了目前主

要的手眼无标定视觉伺服方法——图像雅可比矩阵方法（包括神经网络方法）的基本原理，分析了该

方法存在的问题和适用范围。以眼在手上构型视觉定位问题为例，导出了图像雅可比矩阵的近似解析

表达式，在此基础上，提出了图像雅可比矩阵与人工神经网络相结合的视觉控制方法，有效地改善了

系统性能，扩大了机器人工作范围。
(2)针对眼固定情况下平面视觉跟踪问题，提出了基于非线性视觉映射模型的跟踪控制策略，

并利用人工神经网络加以实现，取得了良好的效果。进一步，将CMAC应用于视觉跟踪问题，通过自学

习算法在线修正神经网络权值，使得控制系统具有适应环境变化的能力。
(3)针对眼固定构形，进一步将视觉跟踪策略推广到三维空间中去。提出了基于立体视觉（多

摄像机）和基于目标几何模型（单摄像机）的跟踪方法。分析了摄像机位姿相互关系对跟踪精度的影

响，提出了图像特征的选取原则。仿真结果表明该方法具有较强的适应性。
(4)针对眼在手上机器人手眼无标定平面视觉跟踪问题，指出图像雅可比矩阵方法无法应用（

即无法跟踪运动目标）。在此基础上，提出了基于图像特征加速度的视觉映射模型，并设计了相应的

控制策略。首次解决了真正意义上的手眼无标定平面视觉跟踪问题，并取得了较好的跟踪效果。进一

步将平面视觉跟踪策略推广到三维视觉跟踪问题中去，解决了多摄像机信息融合的难题。
(5)研究了眼在手上机器人全自由度视觉跟踪问题。分析了Full-6-DOF跟踪问题的难点，提出

了相应的视觉映射模型和跟踪控制方案。创造性地提出了坐标变换方法，克服了旋转与平移运动在图

像特征空间中的耦合问题。利用新的模糊神经网络，有效得解决了视觉映射模型的实现问题。仿真结

果表明，以上方法是行之有效的。
(6)分析了视觉跟踪系统性能，并提出了改进措施。分别针对眼固定构形和眼在手上构形平面

视觉跟踪问题，首次在图像特征空间中建立了系统离散域模型。在此基础上，分析了控制系统跟踪误

差和稳定性间的关系。进而提出了利用图像特征速度、加速度前馈信号减小跟踪误差的控制算法。最

后，对眼固定构形和眼在手上构形进行了比较。仿真结果证实了以上方法的有效性。
(7)针对眼在手上机器人低速视觉跟踪问题进行了实验研究。提出了一系列的改进措施，以降

低图像噪声对跟踪效果的影响。实验结果表明本文提出的无标定视觉跟踪方法是有效的。

----------------
Yoguai机器人提出一种基于运动选择的机器人在线手眼标定方法，首先设定机器人手爪前后两次

运动的旋转轴之间夹角的最小阈值α、机器人手爪每次运动的旋转角的最小阈值β和机器人手爪每次

运动的平移分量的模的最大阈值d，然后从第一次手眼采样运动开始，依次选择出两个符合要求的手

眼运动对，最后以选择出的两个手眼运动对利用Andreff线性算法计算得到手眼变换关系矩阵

，完成一次手眼标定。继续下一次标定时，将上次标定的第二个运动对作为第一个运动对，并从后续

采样运动数据中搜索选择另一个运动对，然后进行标定计算。如此循环往复，可连续不断地进行机器

人的在线手眼标定操作。本发明可广泛应用于机器人三维视觉测量、视觉伺服和触觉感知等实际工作

中。
-------------------

载荷：5.5-110公斤
重量：34公斤
选项：防护类别IP54/65
作用半径：800毫米
安放位置：台面安放
洁净度10
轴：3-5
输入/输出:最多44/42
重复精度:0.02毫米
总线系统

莫士特科技有限公司提供提供视觉定位机器手，提供机器手视觉控制器。