机器人控制系统分析研究
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*[基金项目] 广东省科学院实施创新驱动发展能力建设专项 （2018GDASCX-0955）、智能制造新模式应用项目。
184 科学与信息化2019年9月下
科学与信息化 9月下 内文 - 最终.indd 184
2019/10/15 13:47:29
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G=[Cm+Kv-Kv-kv Cs+Kv]6×6； H=[Kp-kp]+[-K Kp]6×6（其中F可逆）。故有： m=Fy+Gy+Hy；F-1m=y+F-1Gy+F-1Hy。 3.3 由动力学方程写出动态方程 X1=y；x2=y。 则动态方程可写为： [x1+x2]12×1=[-F-H -F-1 G]12×12。 另A=[R 0]6x12[x1+x2]12×1。 B=[0+F-1]12×6；C=[R 0]6×12；D=0 3.4 连续时间系统状态空间表达式的离散化 采用工控机来解连续时间系统动态方程的过程中，因为工
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机器人控制系统分析研究*
周磊 梁佳楠 谭军民 1. 广东省智能制造研究所 广东 广州 510000 2. 华南智能机器人创新研究院 广东 佛山 528000
摘 要 在机器人技术当中，机器人动力学控制是非常重要的组成部分，而在此部分中，电机控制是核心环节，现 在已经形成了非常多的控制形式。本文对机器人的控制系统、控制形式以及相关的控制变量进行一下具体的分析， 同时融合电机驱动PID控制来制定主从式机器人的控制方式。 关键词 机器人；PID伺服控制；控制策略
Kv]+[Kp-Kp]以及Fs=Msrs+Csrs-Kvrm+Kvrs-Kprm+Kprs=[0 Ms]+[Kv Cs+Kr]+[-Kp Kp]，能够得到FM=[Mm 0][rm+rs]+[Cm+KrKv]+[rm+rs]+[Kp-Kp]+[Fm+rs]。
另y=[rm+rs]（输出）；m=[Fm+Fs]6×1；（输入）F=[Mm 0+0Ms]6×6；
1 机器人控制
根据机器人的系统组成能够看出，机器人主要分成三个部 分，分别为动作、检测以及控制部分。其中动作部分主要由机 械臂、末端夹具等部分组成；而检测部分则是能够获取与机器 人和环境方面有关的信息；控制系统主要是利用检测部分的信 息，来让动作部分实现操控目标。
1.1 机器人控制方式 机器人控制系统配套高性能工控机，通过机器人运动学与 动力学进行分析。机器人控制器有很多控制方式，其中主要包 括非伺服控制、伺服控制、最优PID控制等，PID伺服控制已得 到普遍采用。 过去的机器人主要使用硬件伺服控制形式的结构图，利用 轴来获取反馈信息，而伺服机构则是由模拟硬件系统所构成， 给定方式使用的是目标位置指令。因为会受限于机器人姿态的 特性变化，所以此形式的目标值跟踪还存在一定的问题。伴随 机器人动作速率的提升，及工控机性能的完善，让现在的机器 人普遍开始使用由工控机承担伺服测量功能的软件伺服形式。 1.2 机器人控制的控制层次 第一级：人工智能级。代表的是所存在的指令和产生矢 量，和他们之间所具有的关系，是建立第一级人工智能控制工 作。其包含和人工智能有关的所有可能额问题，例如规划的产 生和描述。 第二级：控制模式级。这个级别可以创建一个双向关系， 包括很多能够使用的控制方式。双向关系如下： X（t）=o（t）=C（t）=T（t）。 在这组式子当中，利用各个矢量间的关系能够创建处以下 几种模型： 传动装置模型、关节式机械系统的机器人模型、任务空间 内的关节变量模型、实际空间内的机器人模型。 在工业生产当中，通常不会使用烦琐的模型，主要使用的 是控制模型，各控制模型均采用稳态理论，使机器人在运动期 间仍然会保持平衡状态。这两类模型依次被叫作几何以及运动 模型。其中几何模型主要是根据坐标变化，运动模型主要是给 几何模型采取线性处理，同时假设坐标不会出现明显的变化。 对于几何模型的控制主要包括两个方面，分别是对位置的控制 以及对速度的控制。而有关运动模型的控制主要包括变分控制 以及动态控制。 第三级：伺服系统级：这个级别重视的是机器人的实际情 况，主要包括以下两方面： 控制第一级和第二级并非总是截然分开的。能不能将传动 机构和减速齿轮结合到第二级，更是一大问题，此问题涉及解 决下列问题： V=T；或V=T=C。 目前的趋向是研究具备组合减速齿轮的电动机，其可以安
3 控制策略的解算 3.1 控制策略的描述 主手：Fm-r=Mmrm+rm. 从手：FM+r=Msrs+Csrs； R=Kp（rm-rs）+Kr（rm-rs） 其中，Mm、Cm、Cs、Kp/Kr为3×3的常系数矩阵。 3.2 动力学方程整理 根据上面的公式能够推断出： Fm=Mmrn+Cmrm+Kvrs+Kprm-Kprs=[Mm 0]+[cm+Kv-Kv]+[Kp-Kp]。 Fs=Msrs+Csrs-Kvrm+Kvrs-Kprm+Kprs=[0 Ms]+[-Kv Cs+Kr]+[-Kp Kp]。 而综合Fm=Mmrn+Cmrm+Kvrs+Kprm-Kprs=[Mm 0]+[cm+Kv-
设到机器人的关节当中。但是，这样一来就会形成惯性力，而 这是一个很难解决的问题。
通常，伺服系统就是模拟系统，不过目前已经被数字控制 伺服系统所取代[1]。
2 主从式机器人的控制系统
主手：Fm-T=Mmrm+Cmrm。 从手：Fm+r=Msrs+Cs+rs r=Kp（rm-rs）+Kv（rm-rs） 其中，FM以及FS代表的是控制系统输入；rm、rs代表的是控 制系统输出。PID控制部分主要是通过硬件来完成的。即机器 人模块通过传入FM以及FS，运算出所要生产力觉临场感，主、 从伺服电机要处于的方位rm以及rs。 主手和从手被控制来获取有关的虚拟内部模型生产的轨 迹，任何一个模型的动力学参数都可以进行调整，这样一来就 能够合理的改善机器人的操作性能[2]。
*[基金项目] 广东省科学院实施创新驱动发展能力建设专项 （2018GDASCX-0955）、智能制造新模式应用项目。
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G=[Cm+Kv-Kv-kv Cs+Kv]6×6； H=[Kp-kp]+[-K Kp]6×6（其中F可逆）。故有： m=Fy+Gy+Hy；F-1m=y+F-1Gy+F-1Hy。 3.3 由动力学方程写出动态方程 X1=y；x2=y。 则动态方程可写为： [x1+x2]12×1=[-F-H -F-1 G]12×12。 另A=[R 0]6x12[x1+x2]12×1。 B=[0+F-1]12×6；C=[R 0]6×12；D=0 3.4 连续时间系统状态空间表达式的离散化 采用工控机来解连续时间系统动态方程的过程中，因为工
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周磊 梁佳楠 谭军民 1. 广东省智能制造研究所 广东 广州 510000 2. 华南智能机器人创新研究院 广东 佛山 528000
摘 要 在机器人技术当中，机器人动力学控制是非常重要的组成部分，而在此部分中，电机控制是核心环节，现 在已经形成了非常多的控制形式。本文对机器人的控制系统、控制形式以及相关的控制变量进行一下具体的分析， 同时融合电机驱动PID控制来制定主从式机器人的控制方式。 关键词 机器人；PID伺服控制；控制策略
Kv]+[Kp-Kp]以及Fs=Msrs+Csrs-Kvrm+Kvrs-Kprm+Kprs=[0 Ms]+[Kv Cs+Kr]+[-Kp Kp]，能够得到FM=[Mm 0][rm+rs]+[Cm+KrKv]+[rm+rs]+[Kp-Kp]+[Fm+rs]。
另y=[rm+rs]（输出）；m=[Fm+Fs]6×1；（输入）F=[Mm 0+0Ms]6×6；
1 机器人控制
根据机器人的系统组成能够看出，机器人主要分成三个部 分，分别为动作、检测以及控制部分。其中动作部分主要由机 械臂、末端夹具等部分组成；而检测部分则是能够获取与机器 人和环境方面有关的信息；控制系统主要是利用检测部分的信 息，来让动作部分实现操控目标。
1.1 机器人控制方式 机器人控制系统配套高性能工控机，通过机器人运动学与 动力学进行分析。机器人控制器有很多控制方式，其中主要包 括非伺服控制、伺服控制、最优PID控制等，PID伺服控制已得 到普遍采用。 过去的机器人主要使用硬件伺服控制形式的结构图，利用 轴来获取反馈信息，而伺服机构则是由模拟硬件系统所构成， 给定方式使用的是目标位置指令。因为会受限于机器人姿态的 特性变化，所以此形式的目标值跟踪还存在一定的问题。伴随 机器人动作速率的提升，及工控机性能的完善，让现在的机器 人普遍开始使用由工控机承担伺服测量功能的软件伺服形式。 1.2 机器人控制的控制层次 第一级：人工智能级。代表的是所存在的指令和产生矢 量，和他们之间所具有的关系，是建立第一级人工智能控制工 作。其包含和人工智能有关的所有可能额问题，例如规划的产 生和描述。 第二级：控制模式级。这个级别可以创建一个双向关系， 包括很多能够使用的控制方式。双向关系如下： X（t）=o（t）=C（t）=T（t）。 在这组式子当中，利用各个矢量间的关系能够创建处以下 几种模型： 传动装置模型、关节式机械系统的机器人模型、任务空间 内的关节变量模型、实际空间内的机器人模型。 在工业生产当中，通常不会使用烦琐的模型，主要使用的 是控制模型，各控制模型均采用稳态理论，使机器人在运动期 间仍然会保持平衡状态。这两类模型依次被叫作几何以及运动 模型。其中几何模型主要是根据坐标变化，运动模型主要是给 几何模型采取线性处理，同时假设坐标不会出现明显的变化。 对于几何模型的控制主要包括两个方面，分别是对位置的控制 以及对速度的控制。而有关运动模型的控制主要包括变分控制 以及动态控制。 第三级：伺服系统级：这个级别重视的是机器人的实际情 况，主要包括以下两方面： 控制第一级和第二级并非总是截然分开的。能不能将传动 机构和减速齿轮结合到第二级，更是一大问题，此问题涉及解 决下列问题： V=T；或V=T=C。 目前的趋向是研究具备组合减速齿轮的电动机，其可以安
3 控制策略的解算 3.1 控制策略的描述 主手：Fm-r=Mmrm+rm. 从手：FM+r=Msrs+Csrs； R=Kp（rm-rs）+Kr（rm-rs） 其中，Mm、Cm、Cs、Kp/Kr为3×3的常系数矩阵。 3.2 动力学方程整理 根据上面的公式能够推断出： Fm=Mmrn+Cmrm+Kvrs+Kprm-Kprs=[Mm 0]+[cm+Kv-Kv]+[Kp-Kp]。 Fs=Msrs+Csrs-Kvrm+Kvrs-Kprm+Kprs=[0 Ms]+[-Kv Cs+Kr]+[-Kp Kp]。 而综合Fm=Mmrn+Cmrm+Kvrs+Kprm-Kprs=[Mm 0]+[cm+Kv-
设到机器人的关节当中。但是，这样一来就会形成惯性力，而 这是一个很难解决的问题。
通常，伺服系统就是模拟系统，不过目前已经被数字控制 伺服系统所取代[1]。
2 主从式机器人的控制系统
主手：Fm-T=Mmrm+Cmrm。 从手：Fm+r=Msrs+Cs+rs r=Kp（rm-rs）+Kv（rm-rs） 其中，FM以及FS代表的是控制系统输入；rm、rs代表的是控 制系统输出。PID控制部分主要是通过硬件来完成的。即机器 人模块通过传入FM以及FS，运算出所要生产力觉临场感，主、 从伺服电机要处于的方位rm以及rs。 主手和从手被控制来获取有关的虚拟内部模型生产的轨 迹，任何一个模型的动力学参数都可以进行调整，这样一来就 能够合理的改善机器人的操作性能[2]。