机器人控制.
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第二十六页，共49页。
机器人的轨迹(guǐjì)控制
单关节(guānjié)轨迹控制 机器人的动力学方程是高度耦合的。当机器人
在低速小负载运动时，各关节(guānjié)动力学特 性中的重力和关节(guānjié)间耦合可以忽略，当 惯量参数变化不大时，机器人可以采用单关节 (guānjié)位置伺服反馈控制来实现有效的控制， 使机器人的控制问题大大简化。并在实际中得 到大量的应用。
为黏性摩擦系G 数( 矩)阵R ，n
为重力项
的向量(xiàngliàng)。
第十四页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
机器人动力学的特点： 1）、非线性：引起非线性的因数很多，
如：机构构型、传动机构、驱动机构等。 2）、强耦合：某一关节的运动，会对其
他关节产生动力效应，使得每个关节都要承 受(chéngshòu)其他关节运动所产生的扰动。
5
第十六页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
控制任务：机器人以指定的速度、精度、运动轨 迹(guǐjì)抓取物体。
第十七页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
• 规划末端执行器的运动轨迹X(t)。 • 计算机器人关节向量θ(t)。 • 计算控制关节力矩C(t)。 • 控制电流(diànliú)或电压V(t)。 • 电动机输出力矩T(t)。
输入信号
误差(wùchā)
+
D/A
速度(sùdù) 控制器
功放
调节
_
2022/1/22
速度反馈
位置反馈
负载 直流伺
服电机
测速电机 计数码盘
直流电动机伺服传动系统原理图
28
第二十八页，共49页。
La
Ra
ia
Ua N
齿数比
机械传动等效(děnɡ xiào)惯量
S
τ,θm Jeff
电枢(diàn shū)控制直流电机的等效电路图
第十九页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
机器人控制(kòngzhì)系统硬件：一般包括三 部分：
1）感知部分， 2）控制(kòngzhì)装置：基于高性能微处理 器，多处理器技术。 3）伺服驱动部分。 机器人控制(kòngzhì)系统软件：
实时多任务操作系统。 机器人控制(kòngzhì)算法。
的控制器，来保证即使(jíshǐ)不确定性对系统的性能品质影 响最恶劣的时候也能满足设计要求。
2022/1/22
11
第十一页，共49页。
各种(ɡè zhǒnɡ)先进控制策略(续)
• 滑模控制
• 滑模变结构控制系统(xìtǒng)的特点是：在动态控 制过程中，系统(xìtǒng)的结构根据系统(xìtǒng)当 时的状态偏差及其各阶导数值，以跃变的方式按设定 的规律作相应改变，该类控制系统(xìtǒng)预先在状 态空间设定一个特殊的超越曲面，由不连续的控制规 律，不断变换控制系统(xìtǒng)结构，使其沿着这个 特定的超越曲面向平衡点滑动，最后渐近稳定至平衡 点。
机器人控制(kòngzhì)
2022/1/22
1
第一页，共49页。
一、概述(ɡài shù)
• 控制是机器人技术中的一个关键问题，而控制系统的性能 则是机器人发展水平一个重要标志。
• 机器人控制是控制领域的一个子集,一个独具特色的子集。
• 机器人控制系统是一个与机构学、运动学和动力学原理密 切相关的、耦合紧密的、非线性和时变(shí biàn)的多变 量控制系统。
2022/1/22
13
第十三页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
机器人的动力学方程(fāngchéng)通式：
D ( ) h ( , ) b G ( ) n
其中：为广义关节向量， n为驱动力矩向量。
称 D()Rnn为惯量矩阵，h( , ) R n
是离心力、科氏力向量(xbiànR glninàng)，
2022/1/22
• 学习控制
• 产生自主运动的认知控制系统(xìtǒng)，包括感知 层、数据处理层、概念产生层、目标感知层、控制知 识／数据库、结论产生层等。
2022/1/22
12
第十二页，共49页。
感知部分
认知部分
传感器层
数据处理层
存储(cún chǔ)层
外部世界
控制
(kòngzhì) 层
执行层
机器人学习(xuéxí)控制系统结构图
插件机，在贴片机上安插元件，点焊、搬运、装配等。
• 轨迹式 (CP, continuous path)
•
指定点与点之间的运动轨迹为所要求的曲线，如直线或圆弧。在进行弧
焊、喷漆、切割等作业时十分必要。
• 速度控制方式
•
对于机器人的行程要求遵循一定的速度变化曲线。
• 力（力矩）控制方式
•
要求对末端施加在对象上的力进行控制，如抓放操作、去毛刺、研磨和
X ( t ( ) tC ( ) tV ) T ( t( )
第十八页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
4.1.2 控制系统组成结构(jiégòu) 机器人控制系统可分为四部分：
1）机器人工作任务，即给定值。 2）机器人本体，即被控对象。 3）机器人控制器，它是控制系统的核心部
分。 4）机器人感知器，即传感器。
1）在工作空间的可空性。 2）稳定性或相对稳定性。 3）动态响应性能。 4）定位精度、轨迹跟踪精度。
第二十三页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
针对一些特殊用途的机器人，还可以进一步 提出一些性能要求。如仿人机器人，他的关节多 达32个以上，并双足行走(xíngzǒu)：
多轴运动协调控制。 高稳定性。 位置无超调、动态响应速度快。 处理器具有很高的处理速度。 具有较高的智能。 结构紧凑。
组装等作业。
• 智能控制方式
•
在不确定或未知条件下作业，通过传感器，内部的知识库，自主完成给
定任务。
2022/1/22
7
第七页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)的特点
• 与机构学、运动学及动力学密切相关。 • 描述机器人状态和运动的数学模型是一个具有时变结构和参数的
非线性模型，各关节变量之间存在紧密耦合。 • 一个简单的机器人至少也有3-5个自由度，于是机器人控制系统
2022/1/22
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第九页，共49页。
常用(chánɡ yònɡ)伺服控制策略(续)
• 自适应控制 • 自适应控制则是根据系统运行的状态，自动补偿
模型中各不确定因素，从而显著改善机器人的性能 (xìngnéng)。分为模型参考自适应控制器、自校正 自适应控制器和线性摄动自适应控制等 。 • 解耦控制 • 机器人各自由度之间存在着耦合，即某处的运动 对另一处的运动有影响。在耦合严重的情况下，必 须考虑一些解耦措施。
第二十一页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
• 另一种(yī zhǒnɡ)方案（半闭环）：
δq1
control
joint1 q1
δq2
control
joint1 q2
Xd δx
J-1 δq
q
-x
δqn
control
joint1 qn
Forward Kinematics
从关节(guānjié)传感器引回反馈，构成反馈控制系统。
第二十五页，共49页。
机器人的轨迹(guǐjì)控制
问题的提出 总体思路：从已知的末端执行器轨迹Xd(t)，
根据逆运动学问题，求出个关节的位移 、速 度要(xū和ydà加o)速的度关；节进d力而矩根据。动力学关 n系求出所需
定义(dìngyì)伺服误差E： d ,
E d
问题：为使伺服误差趋于零，如何计算驱 动力矩或如何设计控制器？
部
电机的伺服控制
反
馈
任务执行
伺 执服 行控 层制
器
机器人控制过程示意图
2022/1/22
3
第三页，共49页。
机器人控制系统(kònɡ zhì xì tǒnɡ)在物理上分 为两级：工控机与伺服控制器，但在逻辑上一般分为 三级（层）：
• （1）人工智能(rén ɡōnɡ zhì nénɡ)级—组织 层—作业控制器
第二十二页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
控制性能要求(yāoqiú) 考虑到机器人的多变量、时变、非线
性、强耦合以及建模困难、干扰因数多等特点， 必须根据实际工作的要求(yāoqiú)提出合理可 行的控制性能指标。除一般的控制性能指标外， 机器人通常注重如下控制性能要求(yāoqiú)：
第二十四页，共49页。
机器人的轨迹(guǐjì)控制
轨迹控制问题： 在给定期望运动轨迹情况下，选择一
种控制策略，在关节驱动力矩的作用下，使 机器人再现该运动轨迹。
该控制策略应对初始条件误差、传感 器噪声、模型误差等应具有较好的鲁棒性。
这里(zhèlǐ)，一般不考虑驱动器的 动力学问题，并假定可以对关节施加任意的 力矩。
• 机器人控制系统一般由计算机和伺服控制器组成。
2022/1/22
2
第二页，共49页。
工业(gōngyè)机器人控制系统工作 过程
根据外界环境确定任务 计算目标任务在笛卡尔空间的位姿
确定运动轨迹（点动或轨迹）
作 组业 织控 层制
器
外
转换为关节空间角度
运 协动
部
调控
反 馈
转换为电机的给定值
层制 器
内
机器人的控制需基于(jīyú)计算机控制理论与技术
第二十页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
• 一种(yī zhǒnɡ)控制方案：单轴开环控制
δq1 control
joint1 q1
δq2 control
joint1 q2
Xd
Inv
q
Kin
δqn control
joint1 qn
1）动力学模型的不完全 (wánquán)。
2022/1/22
10
第十页，共49页。
各种(ɡè zhǒnɡ)先进控制策略
• 模糊控制 • 通常的模糊控制是借助熟练操作者经验，通过“语言变量”
表述和模糊推理来实现的无模型控制。 • 神经控制——人工神经网络控制 • 神经控制便是由神经网络组成的控制系统结构。 • 鲁棒控制 • 鲁棒控制的基本特征，是用一个结构和参数都是固定不变
知识粒度 数据处理 功能类别 作业控制级 粗 模糊 决策
运动控制级 中 精确 任务分解
驱动控制级 细 精确 控制
通过分层递阶的组织形式(xíngshì)才能完成复
杂任务
2022/1/22
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第六页，共49页。
工业(gōngyè)机器人典型控制方式
• 点位式（PTP，point to point）
•
实现点的位置(wèi zhi)控制，而点与点之间的轨迹却无关紧要。如自动
• （2）控制模式级—协调层—运动控制器
• （3）伺服系统级—执行层—驱动控制器
•
——几种不同的称谓
2022/1/22
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第四页，共49页。
作业控制器 运动控制器
驱动控制器1
驱动控制器2
驱动控制器3
驱动控制器4
机器人本体
机器人控制系统的构成
2022/1/22Leabharlann 5第五页，共49页。
分析各层（级）的关系(guān xì)与区 别
3）、时变：动力学参数随关节运动位置 的改变而变化。
第十五页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
基本控制原则： 1）、尽可能使问题简化。 2）、将复杂的总体系统控制问题尽可
能简化为多个低阶子系统的控制问题。 3）、一般情况下，机器人的基本控制
技术可归结为单关节控制技术和多关节控制技 术，前者需要考虑误差(wùchā)补偿问题，后 者可考虑耦合作用的补偿。
2022/1/22
8
第八页，共49页。
常用(chánɡ yònɡ)伺服控制策略
• 各种PID 控制方式 • PID 控制是将偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）通
过线性组合构成控制量，算法(suàn fǎ)简单，鲁棒性好，可 靠性高；但反馈增益是常量 ，它不能在有效载荷变化的情况 下改变反馈增益。 • 最优控制（Optimal Control） • 基于某种性能指标的极大（小）控制，称之为最优控制。在 高速机器人中，除了选择最佳路径外，还普遍采用最短时间控 制，即所谓“砰—砰”控制。
单关节(guānjié)伺服控制技术原理是在机器人 各关节(guānjié)单独控制时，采用经典反馈控制 方法，根据稳定性和误差设计准则，设计线性 反馈控制器。
山东大学(shān dōnɡ dà xué)机械工程学院机电工程研究所2010/09/02
第二十七页，共49页。
二、伺服控制器
位置(wèi zhi) 方向判别
必须是一个计算机控制的多级递阶控制系统。 • 机器人的动作常常可以通过不同的方式和路径来完成，手臂解不
唯一，这样便要处理在一定约束条件下的优化决策与控制问题。 • 伺服系统要求较高的位置精度，较大的调速范围，各关节的速度
误差系数应尽量一致。 • 系统的静差率要小，位置无超调，动态(dòngtài)响应尽量快。
机器人的轨迹(guǐjì)控制
单关节(guānjié)轨迹控制 机器人的动力学方程是高度耦合的。当机器人
在低速小负载运动时，各关节(guānjié)动力学特 性中的重力和关节(guānjié)间耦合可以忽略，当 惯量参数变化不大时，机器人可以采用单关节 (guānjié)位置伺服反馈控制来实现有效的控制， 使机器人的控制问题大大简化。并在实际中得 到大量的应用。
为黏性摩擦系G 数( 矩)阵R ，n
为重力项
的向量(xiàngliàng)。
第十四页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
机器人动力学的特点： 1）、非线性：引起非线性的因数很多，
如：机构构型、传动机构、驱动机构等。 2）、强耦合：某一关节的运动，会对其
他关节产生动力效应，使得每个关节都要承 受(chéngshòu)其他关节运动所产生的扰动。
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第十六页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
控制任务：机器人以指定的速度、精度、运动轨 迹(guǐjì)抓取物体。
第十七页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
• 规划末端执行器的运动轨迹X(t)。 • 计算机器人关节向量θ(t)。 • 计算控制关节力矩C(t)。 • 控制电流(diànliú)或电压V(t)。 • 电动机输出力矩T(t)。
输入信号
误差(wùchā)
+
D/A
速度(sùdù) 控制器
功放
调节
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速度反馈
位置反馈
负载 直流伺
服电机
测速电机 计数码盘
直流电动机伺服传动系统原理图
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第二十八页，共49页。
La
Ra
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Ua N
齿数比
机械传动等效(děnɡ xiào)惯量
S
τ,θm Jeff
电枢(diàn shū)控制直流电机的等效电路图
第十九页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
机器人控制(kòngzhì)系统硬件：一般包括三 部分：
1）感知部分， 2）控制(kòngzhì)装置：基于高性能微处理 器，多处理器技术。 3）伺服驱动部分。 机器人控制(kòngzhì)系统软件：
实时多任务操作系统。 机器人控制(kòngzhì)算法。
的控制器，来保证即使(jíshǐ)不确定性对系统的性能品质影 响最恶劣的时候也能满足设计要求。
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各种(ɡè zhǒnɡ)先进控制策略(续)
• 滑模控制
• 滑模变结构控制系统(xìtǒng)的特点是：在动态控 制过程中，系统(xìtǒng)的结构根据系统(xìtǒng)当 时的状态偏差及其各阶导数值，以跃变的方式按设定 的规律作相应改变，该类控制系统(xìtǒng)预先在状 态空间设定一个特殊的超越曲面，由不连续的控制规 律，不断变换控制系统(xìtǒng)结构，使其沿着这个 特定的超越曲面向平衡点滑动，最后渐近稳定至平衡 点。
机器人控制(kòngzhì)
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第一页，共49页。
一、概述(ɡài shù)
• 控制是机器人技术中的一个关键问题，而控制系统的性能 则是机器人发展水平一个重要标志。
• 机器人控制是控制领域的一个子集,一个独具特色的子集。
• 机器人控制系统是一个与机构学、运动学和动力学原理密 切相关的、耦合紧密的、非线性和时变(shí biàn)的多变 量控制系统。
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第十三页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
机器人的动力学方程(fāngchéng)通式：
D ( ) h ( , ) b G ( ) n
其中：为广义关节向量， n为驱动力矩向量。
称 D()Rnn为惯量矩阵，h( , ) R n
是离心力、科氏力向量(xbiànR glninàng)，
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• 学习控制
• 产生自主运动的认知控制系统(xìtǒng)，包括感知 层、数据处理层、概念产生层、目标感知层、控制知 识／数据库、结论产生层等。
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第十二页，共49页。
感知部分
认知部分
传感器层
数据处理层
存储(cún chǔ)层
外部世界
控制
(kòngzhì) 层
执行层
机器人学习(xuéxí)控制系统结构图
插件机，在贴片机上安插元件，点焊、搬运、装配等。
• 轨迹式 (CP, continuous path)
•
指定点与点之间的运动轨迹为所要求的曲线，如直线或圆弧。在进行弧
焊、喷漆、切割等作业时十分必要。
• 速度控制方式
•
对于机器人的行程要求遵循一定的速度变化曲线。
• 力（力矩）控制方式
•
要求对末端施加在对象上的力进行控制，如抓放操作、去毛刺、研磨和
X ( t ( ) tC ( ) tV ) T ( t( )
第十八页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
4.1.2 控制系统组成结构(jiégòu) 机器人控制系统可分为四部分：
1）机器人工作任务，即给定值。 2）机器人本体，即被控对象。 3）机器人控制器，它是控制系统的核心部
分。 4）机器人感知器，即传感器。
1）在工作空间的可空性。 2）稳定性或相对稳定性。 3）动态响应性能。 4）定位精度、轨迹跟踪精度。
第二十三页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
针对一些特殊用途的机器人，还可以进一步 提出一些性能要求。如仿人机器人，他的关节多 达32个以上，并双足行走(xíngzǒu)：
多轴运动协调控制。 高稳定性。 位置无超调、动态响应速度快。 处理器具有很高的处理速度。 具有较高的智能。 结构紧凑。
组装等作业。
• 智能控制方式
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在不确定或未知条件下作业，通过传感器，内部的知识库，自主完成给
定任务。
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机器人控制(kòngzhì)的特点
• 与机构学、运动学及动力学密切相关。 • 描述机器人状态和运动的数学模型是一个具有时变结构和参数的
非线性模型，各关节变量之间存在紧密耦合。 • 一个简单的机器人至少也有3-5个自由度，于是机器人控制系统
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常用(chánɡ yònɡ)伺服控制策略(续)
• 自适应控制 • 自适应控制则是根据系统运行的状态，自动补偿
模型中各不确定因素，从而显著改善机器人的性能 (xìngnéng)。分为模型参考自适应控制器、自校正 自适应控制器和线性摄动自适应控制等 。 • 解耦控制 • 机器人各自由度之间存在着耦合，即某处的运动 对另一处的运动有影响。在耦合严重的情况下，必 须考虑一些解耦措施。
第二十一页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
• 另一种(yī zhǒnɡ)方案（半闭环）：
δq1
control
joint1 q1
δq2
control
joint1 q2
Xd δx
J-1 δq
q
-x
δqn
control
joint1 qn
Forward Kinematics
从关节(guānjié)传感器引回反馈，构成反馈控制系统。
第二十五页，共49页。
机器人的轨迹(guǐjì)控制
问题的提出 总体思路：从已知的末端执行器轨迹Xd(t)，
根据逆运动学问题，求出个关节的位移 、速 度要(xū和ydà加o)速的度关；节进d力而矩根据。动力学关 n系求出所需
定义(dìngyì)伺服误差E： d ,
E d
问题：为使伺服误差趋于零，如何计算驱 动力矩或如何设计控制器？
部
电机的伺服控制
反
馈
任务执行
伺 执服 行控 层制
器
机器人控制过程示意图
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第三页，共49页。
机器人控制系统(kònɡ zhì xì tǒnɡ)在物理上分 为两级：工控机与伺服控制器，但在逻辑上一般分为 三级（层）：
• （1）人工智能(rén ɡōnɡ zhì nénɡ)级—组织 层—作业控制器
第二十二页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
控制性能要求(yāoqiú) 考虑到机器人的多变量、时变、非线
性、强耦合以及建模困难、干扰因数多等特点， 必须根据实际工作的要求(yāoqiú)提出合理可 行的控制性能指标。除一般的控制性能指标外， 机器人通常注重如下控制性能要求(yāoqiú)：
第二十四页，共49页。
机器人的轨迹(guǐjì)控制
轨迹控制问题： 在给定期望运动轨迹情况下，选择一
种控制策略，在关节驱动力矩的作用下，使 机器人再现该运动轨迹。
该控制策略应对初始条件误差、传感 器噪声、模型误差等应具有较好的鲁棒性。
这里(zhèlǐ)，一般不考虑驱动器的 动力学问题，并假定可以对关节施加任意的 力矩。
• 机器人控制系统一般由计算机和伺服控制器组成。
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第二页，共49页。
工业(gōngyè)机器人控制系统工作 过程
根据外界环境确定任务 计算目标任务在笛卡尔空间的位姿
确定运动轨迹（点动或轨迹）
作 组业 织控 层制
器
外
转换为关节空间角度
运 协动
部
调控
反 馈
转换为电机的给定值
层制 器
内
机器人的控制需基于(jīyú)计算机控制理论与技术
第二十页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
• 一种(yī zhǒnɡ)控制方案：单轴开环控制
δq1 control
joint1 q1
δq2 control
joint1 q2
Xd
Inv
q
Kin
δqn control
joint1 qn
1）动力学模型的不完全 (wánquán)。
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第十页，共49页。
各种(ɡè zhǒnɡ)先进控制策略
• 模糊控制 • 通常的模糊控制是借助熟练操作者经验，通过“语言变量”
表述和模糊推理来实现的无模型控制。 • 神经控制——人工神经网络控制 • 神经控制便是由神经网络组成的控制系统结构。 • 鲁棒控制 • 鲁棒控制的基本特征，是用一个结构和参数都是固定不变
知识粒度 数据处理 功能类别 作业控制级 粗 模糊 决策
运动控制级 中 精确 任务分解
驱动控制级 细 精确 控制
通过分层递阶的组织形式(xíngshì)才能完成复
杂任务
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第六页，共49页。
工业(gōngyè)机器人典型控制方式
• 点位式（PTP，point to point）
•
实现点的位置(wèi zhi)控制，而点与点之间的轨迹却无关紧要。如自动
• （2）控制模式级—协调层—运动控制器
• （3）伺服系统级—执行层—驱动控制器
•
——几种不同的称谓
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第四页，共49页。
作业控制器 运动控制器
驱动控制器1
驱动控制器2
驱动控制器3
驱动控制器4
机器人本体
机器人控制系统的构成
2022/1/22Leabharlann 5第五页，共49页。
分析各层（级）的关系(guān xì)与区 别
3）、时变：动力学参数随关节运动位置 的改变而变化。
第十五页，共49页。
机器人控制(kòngzhì)问题
基本控制原则： 1）、尽可能使问题简化。 2）、将复杂的总体系统控制问题尽可
能简化为多个低阶子系统的控制问题。 3）、一般情况下，机器人的基本控制
技术可归结为单关节控制技术和多关节控制技 术，前者需要考虑误差(wùchā)补偿问题，后 者可考虑耦合作用的补偿。
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第八页，共49页。
常用(chánɡ yònɡ)伺服控制策略
• 各种PID 控制方式 • PID 控制是将偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）通
过线性组合构成控制量，算法(suàn fǎ)简单，鲁棒性好，可 靠性高；但反馈增益是常量 ，它不能在有效载荷变化的情况 下改变反馈增益。 • 最优控制（Optimal Control） • 基于某种性能指标的极大（小）控制，称之为最优控制。在 高速机器人中，除了选择最佳路径外，还普遍采用最短时间控 制，即所谓“砰—砰”控制。
单关节(guānjié)伺服控制技术原理是在机器人 各关节(guānjié)单独控制时，采用经典反馈控制 方法，根据稳定性和误差设计准则，设计线性 反馈控制器。
山东大学(shān dōnɡ dà xué)机械工程学院机电工程研究所2010/09/02
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二、伺服控制器
位置(wèi zhi) 方向判别
必须是一个计算机控制的多级递阶控制系统。 • 机器人的动作常常可以通过不同的方式和路径来完成，手臂解不
唯一，这样便要处理在一定约束条件下的优化决策与控制问题。 • 伺服系统要求较高的位置精度，较大的调速范围，各关节的速度
误差系数应尽量一致。 • 系统的静差率要小，位置无超调，动态(dòngtài)响应尽量快。