機器人語言是在人與機器人之間的一種記錄信息或交換信息的程式語言。機器人程式語言具有一般程式計算語言所具有的特性。
基本介紹
- 中文名：機器人語言
- 外文名：robot language
- 適用範圍：機器人
發展,等級,特徵,功能,
發展
機器人語言提供了一種通用的人與機器人之間的通信手段。它是一種專用語言，用符號描述機器人的運動，與常用的計算機程式語言相似。其發展過程如下：
1973年，Stanford人工智慧實驗室開發了第一種機器人語言——wAVE語言。
1974年，該實驗室開發了AL語言。
1979年，unimation公司開發了VAL語言(類似於BASIC語言)。
1984年，該公司推出了VALⅡ語言。
其他的機器人語言還有IBM公司的AML及AUTOPASS語言、MIT的LAMA語言、Automatix公司的RAIL語言等。
等級
根據作業描述水平的高低，機器人語言通常分為以下三級：
(1)動作級每一個指令對應於一個動作，如：MOVE TO<destination>，優點為語句簡潔、易於編程，缺點是不能進行複雜的運算，不能接受感測器信息。VAL語言屬於動作級機器人語言。
(2)對象級對象級機器人語言是描述操作物體間關係使機器人動作的語言，具有運動控制(與動作級語言類似的功能)、處理感測信息、通信和數字運算、良好的擴展性(用戶可根據需要增加指令)等特點。AML、AuTOPASS屬於對象級機器人語言。
(3)任務級任務級機器人語言是比較高級的機器人語言，允許操作人員下達直接命令，不必規定機器人的動作細節。對於完成如焊接工件這樣的任務，需要非常高的智慧型。目前還沒有真正的任務級機器人語言。
特徵
機器人語言具有四方面的特徵：
(1)實時系統；
(2)三維空間的運動系統；
(3)良好的人機接口；
(4)實際的運動系統。
也就是說，必須在實時處理時間內能使三維空間內機器人的位置與姿態發生物理性的變化。通過幾何模型的運算能推算出機器人的運動。同時，機器人語言系統必須是容易掌握和使用的語言系統。
功能
機器人語言的基本功能包括運算、決策、通信、機械手運動、工具指令以及感測器數據處理等。許多正在運行的機器人系統，只提供機械手運動和工具指令以及某些簡單的感測器數據處理功能。機器人語言體現出來的基本功能都是機器人系統軟體支持形成的。
1．運算
在作業過程中執行的規定運算能力是機器人控制系統最重要的能力之一。裝有感測器的機器人所進行的一些最有用的運算是解析幾何運算。
用於解析幾何運算的計算工具可能包括下列內容：
(1)機械手正解和逆解。
(2)坐標運算和位置表示，例如，相對位置的構成和坐標的變化等。
(3)矢量運算，例如，點積、交積、單位矢量、比例尺以及矢量的線性組合等。
2．決策
機器人系統能夠根據感測器輸人信息做出決策，而不必執行任何運算。按照感測器數據計算得到的結果，是做出下一步該乾什麼這類決策的基礎。這種決策能力使機器人控制系統的功能更強有力。一條簡單的條件轉移指令就足以執行任何決策算法。可供採用的形式包括符號檢驗(正、負或零)、關係檢驗(大於、不等於等)、布爾檢驗(開或關、真或假)、邏輯檢驗(對一個計算字進行位組檢驗)以及集合檢驗(一個集合的數、空集等）等。
3．通信
人和機器能夠通過許多不同方式進行通信。機器人向人提供信息的設備，按其複雜程度排列如下：
(1)信號燈，通過發光二極體，機器人能夠給出顯示信號。
(2)字元印表機、顯示器。
(3)繪圖儀。
(4)語言合成器或其他音響設備(鈴、揚聲器等)。
輸入設備包括：
(1)按鈕、桌球開關、旋鈕和指壓開關。
(2)數字或字母數字鍵盤。
(3)光筆、游標指示器和數字變換板等。
(4)遠距離操縱主控裝置，如懸掛式操縱台等。
(5)光學字元閱讀機。
4．工具指令
工具控制指令通常是由閉合某個開關或繼電器而開始觸發的，而繼電器又可能把電源接通或斷開。直接控制是最簡單的方法，而且對控制系統的要求也較少。可以用感測器來感受工具運動及其功能的執行情況。當採用工具功能控制器(tool function controller)時，機器人控制器對機械手進行定位，並與工具功能控制器實行通信。工具功能由感測器觸發時，控制信號送至某個內部子程式或外部控制器，工具功能就由工具功能控制系統來執行。當工具功能完成時，控制返回至機器人控制器。如果各個操作之問不發生衝突，而且控制互動衝突又被補償，那么，採用單獨控制系統能夠使工具功能控制與機器人控制協調一致地工作。這種控制方法已被成功地用於飛機機架的鑽孔和銑削加工。
5．感測器數據處理
用於機械手控制的通用計算機只有與感測器連線起來，才能發揮其全部效用。按照功能，把感測器概括如下：
感測器數據處理是許多機器人程式編制的十分重要而又複雜的組成部分。當採用觸覺、聽覺或視覺感測器時，更是如此。例如，當套用視覺感測器獲取視覺特徵數據、辨識物體和進行機器人定位時，對視覺數據的處理往往是極其大量和費時的。
