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文档简介

机器人技术基础试验题库解析：功能：初始化Locobot机器人，向机械臂发送7个关节的目标角度（弧度制），控制机械臂运动至目标位形。潜在风险：①关节角度数量需与Locobot机械臂自由度严格匹配（Locobot臂通常为7自由度，代码中数量匹配，但需确认角度范围是否超关节极限）；②运动前未执行“使能关节”或“碰撞检测”，可能导致机械臂硬限位碰撞；③角度单位需确保为弧度（而非角度），否则会出现运动偏差或故障。模块六：综合应用与创新试验综合应用需整合多模块技术，实现复杂任务（如分拣、导航+识别），考验系统设计与问题解决能力。简答题11.设计“机器人分拣试验”的完整流程，涵盖机械、传感、编程、调试环节。解析：①机械调整：安装末端夹爪，调试抓取力（如气动夹爪调节气压，电动夹爪调节电流），确保工件抓取稳定；②传感配置：采用视觉传感器（如USB摄像头+OpenCV）识别工件颜色/形状，或接近传感器检测工件位置；③程序编写：图像识别模块输出工件坐标，运动规划模块（如MoveIt）生成从“抓取位”到“放置位”的路径，夹爪控制模块执行“抓取-释放”动作；④调试要点：先空载测试运动轨迹（避免碰撞），再带工件测试抓取精度（如偏移量调整），最后优化路径速度（避免惯性导致工件掉落）。分析题12.基于TurtleBot开源平台，说明如何扩展功能实现“自主导航+物体识别”复合任务。解析：①硬件改装：在TurtleBot顶部加装深度摄像头（如Kinect），用于同步定位与地图构建（SLAM）及物体识别；②软件集成：导航模块：使用ROS的`GMapping`包建图，`MoveBase`包规划路径（设置目标点后自主避障导航）；识别模块：部署YOLO目标检测算法（通过ROS包装器`darknet_ros`），识别特定物体（如易拉罐、盒子）；功能整合：编写ROS节点，订阅识别模块的“物体坐标”话题与导航模块的“地图”话题，将识别到的物体位置转化为导航目标点，驱动机器人前往目标区域；③调试优化：先离线训练YOLO模型提高识别精度，再在真实场景中测试SLAM建图完整性，最后优化导航与识别的协同逻辑（如识别延迟导致的路径偏差）。结语本题库聚焦机器人技术基础试验的核心考点，覆盖“安全-结构-传感-控制-编程-应用”全链条。使用时建议结合试验手册

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