机器人技术第九章机器人控制系统425

折算到电机轴上的总的等效惯性矩 Jeff 和等效摩擦系数 feff
Jeff J a J m 2 J L
feff Bm η2 BL
传动比：
Zm
ZL
Zm , Z L 为齿数
机器人关节伺服控制
电气部分的模型由电机电枢绕组内的电压平衡方程来描述
U a (t)
Raia (t)
La
dia ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱt) dt
eb (t) kbm (t) kb——感应电势常数
对以上各式进行拉普拉斯变换得
Ia T
( (
s) s)
Ua (s) Eb (s)
Ra sLa s2 Jeff m (s)
sf
eff
m
(s
)
T (s)
kaIa (s)
Eb (s) skbm (s)
机器人关节伺服控制
重新组合上式，得驱动系统传递函数
优点 ：是机器人控制技术发展方向，通讯协议代码开放，接口统一，接 线简单，可靠性高
缺点：目前尚存在着通讯速度不高，实时性不好，成本较高，适用的伺 服电机品牌较少。
4、机器人控制系统特点
与一般的伺服控制系统或过程控制系统相比，机器人控制系统有 如下特点：
（1） 机器人的控制与机构运动学及动力学密切相关。机器人的状态可以 在各种坐标下进行描述，应当根据需要，选择不同的参考坐标系，并做适 当的坐标变换。经常要求解运动学正问题和逆问题，除此之外还要考虑惯 性力、外力及哥氏力、向心力的影响。
8、机器人控制策略
常用伺服控制策略
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。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。
力/位置复合控制 固定程序 可变程序 固定程序 可变程序
PTP控制 CP控制
固定位置设定 多点位置设定
伺服跟踪
固定速度控制 可变速度控制
固定加速度控制 可变加速度控制
固定力控制 可变力控制
6、机器人控制分类
示教方式
集中示教方式 分散示教方式
位置分散示教 顺序分散示教 时间分散示教
示 教 方 式
示教操作方式
确定运动轨迹（点动或轨迹） 转换为关节空间角度 转换为电机的给定值
电机的伺服控制
任务执行
机器人控制过程示意图
伺服控制器 执行层
6、机器人控制分类
根据不同的分类方法，机器人控制方式可以有不同的分类。下图是一种常 用的分类方法。从总体上，机器人的控制方式可以分为动作控制方式和示 教控制方式。
按照被控对象来分，可以分为位置控制、速度控制、加速度控制、力控制、 力矩控制、力和位置混合控制等等。
7、机器人控制技术
（3）遥控方式：由人用有线或无线遥控器控制机器人在人难以到达或危险 的场所完成某项任务。如防暴排险机器人、军用机器人、在有核辐射和化 学污染环境工作的机器人等。
（4）自主控制方式：是机器人控制中最高级、最复杂的控制方式，它要求 机器人在复杂的非结构化环境中具有识别环境和自主决策能力，也就是要 具有人的某些智能行为。
8、机器人控制策略
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。
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的控制器， 来保证即使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。
（2）机器人系统是一个多变量控制系统。一个简单的机器人也至少有 2~3个自由度，比较复杂的机器人有十几个、甚至几十个自由度。每个自 由度一般包含一个伺服机构，它们必须协调起来，组成多变量控制系统。
4、机器人控制系统特点
（3）机器人控制系统必须是一个计算机控制系统。把多个伺服系统有机 地协调起来，使其按照人的意志行动，甚至赋予机器人一定的“智能”， 这个任务只能由计算机完。
5、机器人控制层级
任务描述 任务执行
机器人控制系统在物理上分为两级：工 控机与伺服控制器，但在逻辑上一般分 为三级（层）：
（1）人工智能级——组织层——作业控制器 （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
第一级
人工智能级，当不 用此级时，直接给 出X(t )，甚至θ(t )
8、机器人控制策略
常用伺服控制策略
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。
位置输入 信号
方向判别 误差调节
+ D/A
_
速度控 制器
功放
位置反馈
速度反馈
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
机器人关节伺服控制
等效惯性矩、等效摩擦系数：
Ja —— Jm —— Jl —— Bm —— Bl ——
——
关节驱动电机转动惯量
关节负载在传动端的转动惯量 机械手连杆转动惯量 传动端阻尼系数 负载端阻尼系数 负载端阻尼系数
前馈控制和超前控制
前馈控制：从给定信号中提取速度、加速度信号。把它加在伺服系统的适当部位， 以消除系统的速度和加速度跟踪误差。 超前控制：估计下一时刻的位置误差，并把这个估计量加到下一时刻的控制量中。
8、机器人控制策略
先进控制策略
记忆－修正控制 (迭代学习控制 ) 记忆前一次的运动误差，改进后一次的控制量；适用于重复操作的场合。
8、机器人控制策略
先进控制策略
学习控制 产生自主运动的认知控制系统，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。
感知部分
认知部分
传感器层
数据处理层
存储层
控制层
执行层
外部世界
机器人学习控制系统结构图
9.2 机器人关节伺服控制
机器人关节伺服控制
1、伺服系统建模
m (s)
ka
U a (s) s[s 2 J eff La (La f eff Ra J eff )s Ra f eff ka kb ]
8、机器人控制策略
先进控制策略
滑模控制 滑模变结构控制系统的特点是：在动态控制过程中，系统的结构根据系统当
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。
（4）机器人控制系统是一个非线性、多闭环控制系统。描述机器人状态 和运动的数学模型是一个非线性模型，随着状态的不同和外力的变化，其 参数也在变化，各变量之间还存在耦合。因此，仅仅利用位置闭环往往是 不够的，还要利用速度闭环甚至加速度闭环。系统中经常使用重力补偿、 前馈、解耦或自适应控制等方法。
（5）机器人控制存在最优问题。较高级的机器人要求对环境条件、控制 指令进行测定和分析，采用计算机建立庞大的信息库，用人工智能的方法 进行控制、决策、管理和操作，按照给定的要求自动选择最佳控制规律。
8、机器人控制策略
机器人特有伺服控制策略
重力补偿
在伺服系统的控制量中实时地计算重力项，并加入一个抵消重力的量，可补偿重 力项的影响。
耦合惯量及摩擦力的补偿
在高速、高精度机器人中，必须考虑一个关节运动会引起另一个关节的等效转动 惯量的变化，即耦合的问题；还要考虑摩擦力的补偿。
传感器的位置补偿
在内部反馈的基础上，再用一个外部位置传感器进一步消除误差，这种系统称为 传感器闭环系统或大伺服系统。（否则为半闭环）
无论是位置控制或速度控制，从伺服反馈信号的形式来看，又可以分为基 于关节空间的伺服控制和基于作业空间(手部坐标)的伺服控制。
6、机器人控制分类
运 动 控 制
动方 作式 控 制 方 式动
作 顺 序 控 制 方 式
位置控制方式 速度控制方式 力控制方式 定时编程方式 顺序编程方式
路径控制方式
定位控制方式 速度控制方式 加速度控制方式 力控制方式
直接示教方式 间接示教方式
全直接示教 部分直接示教
全间接示教 部分间接示教
记忆方式
集中记忆方式 分散记忆方式
位置分散记忆 顺序分散记忆 时间分散记忆
7、机器人控制技术
机器人的控制原理（The Principle of Robot）
机器人的控制原理是一个比较复杂的问题。简单地说，机器人的原理就 是模仿人的各种肢体动作、思维方式和控制决策能力。从控制的角度， （机1器）人示可教以再通现过方如式下：四它种通方过式“来示达教到盒这”一或目人标“：手把手” 两种方式教机械手如何动作，控制器将示教过程记忆下 来，然后机器人就按照记忆周而复始地重复示教动作， 如弧焊、点焊、喷涂机器人。 （2）可编程控制方式：工作人员事先根据机器人的工作 任务和运动轨迹编制控制程序，然后将控制程序输入给 机器人的控制器，起动控制程序，机器人就按照程序所 规定的动作一步一步地去完成，如果任务变更，只要修 改或重新编写控制程序，非常灵活方便。 大多数工业机器人都是按照这两种方式工作的。
eb (t)
电机力矩平衡方程： (t) Jeff m feff m
Ua , ia —— Ra , La ——
eb ——
电枢回路电压与电流 电枢回路电阻与电感 感应电动势
机械部分与电气部分的耦合关系：
τ —— 电机驱动力矩
θm—— 电枢（转子）角位移
(t) kaia (t) ka——电机电流—力矩比例常数
机器人控制技术
什么是控制?
简单地说，控制就是为了达到一定目的而实行的适当操作。
控制过程： （1）记住期望水位值； （2）测量水池实际水位； （3）计算期望水位与实际水位之差； （4）根据差值正确地调节进水阀门。
机器人控制技术
目标 + 水位
-
水位差
浮球杆
阀门
流入 流量
储水槽
当前 水位
自动水位调节系统
环境
2、机器人控制系统的构成
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 n
机器人本体
机器人控制系统的构成
3、典型机器人控制系统
基于IPC+MC的全数字控制器（IPC+MC）
采用开放性较好、计算能力强的数字运动控制卡，与工控机结合组成 IPC+MC控制系统，实现整个系统的运动控制。在数字运动控制卡上进行较 为复杂的运动规划、计算等等。对于运动控制中实时性要求高的正解、逆解 等程序直接在数字运动控制器上进行；对于电机的控制，则采用力矩控制方 式，在卡上实现电流（力矩）控制输出。而在IPC上实现界面操作、信号处 理和协调工作。
9.1 机器控制技术概述
1、机器人控制系统概述
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、非线性和时变的多变量控制系统。 机器人控制系统一般由计算机和伺服控制器组成。
优点：可以实现自定义控制算法，实时性好。成本较低，通用性强，可适应 多种品牌的伺服电机，研究基础好。
缺点：控制器内部接线多，可靠性较低，维护不方便。
基于工业以太网的开放式控制器
3、典型机器人控制系统
网络化控制的分布式系统，能实现现场机器人的单轴运动控制和整个系 统的控制决策一体化，为机器人控制带来一种全新的模式，对机器人系 统的扩展和维护带来极大便利，适应柔性化生产线的要求，成为机器人 领域开放发展的新方向。
听觉控制 有的机器人可以根据人的口头命令做出回答或执行任务，这是利用了声 音识别系统。
视觉控制 常将视觉系统用于判别物体形状和物体之间的关系，也可以用来测量距 离、选择运动途径。
递阶控制（组织级、协调级、执行级） 最低层是各关节的伺服系统，最高层是管理（主）计算机；大系统控制 理论可以用在机器人系统中。
策略模型
X(t )
几何模型
第二级
控制模式级，对θ(t ) 和X(t )的关系具有 各种简化的假设
θ(t )
动态模型
C(t )
传统装置模型
T(t )
第三级 一般自动化级
伺服系统
V(t )
信号发生器 和程序
作业控制器 组织层
运动控制器 协调层
内部反馈 外部反馈
5、机器人控制层级
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