机器人学及其智能控制第4章 机器人的控制系统
机器人学及其智能控制第4章 机器人的控制系统
1．PID控制规律的特点 （1）比例控制器 比例控制器是最简单的控制器，其控制规律为
(4.3) 式中，Kp为比例系数；u0为控制量的初值，也就是在启动控制系统时的控制量。图4.2所示 是比例控制器对单位阶跃输入的阶跃响应。 由图4.2可以看到，比例控制器对于偏差是及时反应的，偏差一旦产生，控制器立即产 生控制作用使被控量朝着减小偏差的方向变化，控制作用的强弱取决于比例系数Kp。
4
如果把机器人操作机控制看作路径—轨迹追踪问题，其运 动控制便可分为四大类： 1、关节运功控制 关节伺服机构(如PUMA机器人控制方法)、 计算力 矩方法、最短时间控制、可变结构控制、非线性解耦控制 ； 2、分解运动控制(笛卡尔空间控制) 分解运动速度控制、分解运动加速度控制、分解运动 力的控制。 3、自适应控制 模型参照自适应控制、自调整自适应控制、有前馈补 偿的自适应扰动控制、分解运动自适应控制； 4、智能控制 递阶控制、模糊控制、神经网络控制等。 5
机器人学及其智能控制 第四章 机器人的控制系统
一般地说，机器人控制问题分为下面两部分：(1)求得操 作机的动态模型；(2)利用这些模型确定控制规律或策赂，以 达到所需的系统响应和性能。
人
I/O 设 备 计算机硬件及软件
（任务规划，轨迹规划） 控制 系统
内部传感器 控制器 驱动器 外部传感器 操作机 环境
轨迹 生成
d q d q
控制 系统
机器 人
q
q d q 操作 e 机 e qd q
从控制分析的观点出发，机器人操作机的运动是分两个不 同的控制阶段来完成的。首先是粗调运动控制，操作机从一个 起始位姿沿着规划的轨迹移向所需目标位姿的附近；其次才是 微调运动控制，操作机的末端执行器与目标位姿动态地交互作 用，运用传感器反馈信息来完成这一任务。 3
《机器人的控制系统》课件
自主导航
通过路径规划和导航算法，实现无人机的自主飞行和自动巡航。
THANKS
功能
机器人控制系统的主要功能包括感知 、决策、执行和反馈，使机器人能够 自主或半自主地完成复杂任务。
机器人控制系统的组成与分类
组成
机器人控制系统通常由感知系统、决策系统、执行系统和反馈系统等组成。
分类
根据控制方式和结构，机器人控制系统可分为集中式、分布式和混合式控制系 统。
机器人控制系统的历史与发展
历史
机器人控制系统的发展可以追溯到20世纪50年代，随着计算 机技术、传感器技术和算法的发展，机器人控制系统的性能 和功能不断得到提升。
发展
未来机器人控制系统的发展将更加注重智能化、自主化和协 同化，同时随着技术的进步，机器人控制系统将更加广泛地 应用于各个领域。
02
机器人感知系统
感知系统的组成与功能
《机器人的控制系统》ppt课件
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目录
• 机器人控制系统概述 • 机器人感知系统 • 机器人运动控制系统 • 机器人智能决策系统 • 机器人控制系统实例分析
01
机器人控制系统概述
机器人控制系统的定义与功能
定义
机器人控制系统是用于指导机器人完 成预设任务的一系列软硬件设备和算 法。
组成
智能决策系统由感知、决策和执行三个部分 组成。感知部分负责收集环境信息，决策部 分根据感知信息进行决策，执行部分则根据 决策结果控制机器人行动。
功能
智能决策系统的主要功能是使机器人能够自 主地适应环境变化，进行有效的任务规划和 行动决策，提高机器人的自主性和智能化水 平。
决策算法与实现
决策算法
感知系统的组成
机器人学导论第4章操作臂逆运动学
我们把操作臂的全部求解方法分成两大类：封闭解和数值解法。由于数值解 法的迭代性质，因此它一般要比相应的封闭解法的求解速度慢很多。实际上 在大多数情况下，我们并不喜欢用数值解法求解运动学问题。因为封闭解的 计算速度快，效率高，便于实时控制。而数值法不具有些特点为。
“封闭形式”意指基于解析形式的解法，或者意指对于不高于四次的多项式 不用迭代便可完全求解。可将封闭解的求解方法分为两类：代数法和几何法。 有时它们的区别又并不明显：任何几何方法中都引入了代数描述，因此这两 种方法是相似的。这两种方法的区别或许仅是求解过程的不同。
多重解问题
在求解运动学方程时可能遇到的另一个问题就是多重解问题。一个具有3个旋转关节的 平面操作臂，由于从任何方位均可到达工作空间内的任何位置，因此在平面中有较大的 灵巧工作空间（给定适当的连杆长度和大的关节运动范围）。图4-2所示为在某一位姿 下带有末端执行器的三连杆平面操作臂。虚线表示第二个可能的位形，在这个位形下， 末端执行器的可达位姿与第一个位形相同。
4.1 概述 • 在上一章中讨论了已知操作臂的关节角，计算工具 坐标系相对于用户工作台坐标系的位置和姿态的问 题。在本章中，将研究难度更大的运动学逆问题 :已 知工具坐标系相对于工作台坐标系的期望位置和姿 态，如何计算一系列满足期望要求的关节角? • 第3章重点讨论操作臂的运动学正问题，而本章重点 讨论操作臂的运动学逆问题。
4.4 代数解法与几何解法
代数解法：以第三章所介绍三连杆平面操作臂为例，其坐标和连杆参数如下
按第三章的方法，应用这些连杆参数可以求得这个机械臂的运动学方程：
c123 s 123 B 0 T T W 3 0 0
s123 c123 0 0
0 0 1 0
智慧树答案机器人学基础知到课后答案章节测试2022年
第一章1.为什么要发展机器人技术（）。
答案:精神需求;生产需求;生活需求;探索需求2.下列哪个不是国内的机器人公司（）。
答案:柯马3.沃康松发明的机械鸭，能够做扇动翅膀，吃谷物和排便的动作。
（）答案:对4.按照机器人的几何结构来分，可分为：（）答案:球面坐标;笛卡尔坐标;关节球面坐标;柱面坐标5.按照机器人的控制方式来分，可分为：（）答案:非伺服机器人;伺服机器人6.机器人系统中的计算机就相当于人体的什么？（）答案:大脑7.机器人的传感器分为内部传感器和外部传感器。
（）答案:对8.机器人的精度是指机械零件抵抗变形的能力。
（）答案:错9.机器人的控制系统包括（）答案:作业控制器;驱动控制器;运动控制器10.搬运机器人属于下列那类机器人（）答案:工业机器人第二章1.刚体的位姿表示刚体的位置和姿态，位置用p矩阵表示，姿态用R矩阵表示。
（）答案:对2.刚体的位姿一般用什么样的矩阵来表示（）。
答案:3×43.以下哪个矩阵表示坐标轴x轴（）。
答案:[1 0 0 0]4.旋转变换与变换次序有关。
（）答案:对5.以下哪个坐标系表示机器人的基坐标系（）。
答案:{B}6.先沿着基坐标系的x轴平移r，再绕基坐标系的z轴旋转α，最后延基坐标系的z轴平移z，形成球面坐标。
（）答案:错7.RPY角是绕着当前轴旋转的序列。
（）答案:错8.如果已知一个任意的旋转矩阵，可以直接通过公式求得这个旋转变换的等效转角和等效转轴。
（）答案:对9.旋转矩阵不是正交矩阵。
（）答案:错10.欧拉角是绕着固定轴旋转的序列。
（）答案:错第三章1.一个六自由度工业机器人，决定了其末端姿态（）。
答案:手腕部分的后三个自由度2.沿着关节的运动轴方向，能确定连杆坐标系的（）。
答案:z轴3.D-H参数中ai-1表示（）。
答案:zi-1沿着xi-1到zi的距离4.一旦机器人的结构确定了，那么机器人的连杆参数就不变了，只有关节参数会发生变化。
（）答案:对5.机器人运动学方程的求解步骤包括（）。
《机器人控制系统》课件
总结词
人机交互技术是实现人与机器人之间有 效沟通的重要手段。
VS
详细描述
人机交互技术涉及机器人的语音识别、自 然语言处理、手势识别和视觉识别等技术 。通过人机交互技术，机器人可以理解人 类的指令和需求，并作出相应的响应。这 有助于提高机器人的可用性和用户体验， 使其更好地适应人类生活和工作。
PART 03
PART 05
机器人控制系统的实例分 析
工业机器人的实例分析
01
02
03
工业机器人概述
工业机器人是一种自动化 设备，可以在生产线上执 行重复性任务，提高生产 效率和产品质量。
工业机器人应用
工业机器人在汽车制造、 电子制造、物流等领域广 泛应用，例如焊接、装配 、搬运等。
工业机器人实例
ABB、KUKA、FANUC等 是全球知名的工业机器人 品牌，其产品在制造业中 广泛应用。
功能
机器人控制系统具有多种功能，包括感知、决策、执行、学习等，这些功能共 同协作，使机器人能够完成各种复杂的任务。
机器人控制系统的基本组成
感知模块
负责接收来自传感器和 其他输入设备的信息， 以便了解机器人周围的
环境和状态。
决策模块
根据感知模块提供的信 息，进行决策和规划， 确定机器人的行动方案
。
执行模块
安全与隐私保护
总结词
随着机器人应用的普及，安全与隐私保护成为机器人控 制系统面临的一个重要挑战。
详细描述
在机器人控制系统中，安全与隐私保护涉及到多个方面 ，如数据加密、访问控制、防止黑客攻击等。为了确保 机器人的安全和用户的隐私，需要采取一系列的安全措 施和技术手段，如加密通信、身份验证和访问控制等。 同时，还需要加强安全监管和管理，制定相关的法律法 规和技术标准，规范机器人的研发、生产和应用。
智能机器人系统设计与控制
智能机器人系统设计与控制一、研究背景与意义随着现代科技的不断发展，人们对机器人的需求也越来越高。
机器人已经广泛应用于许多领域，如制造业、医疗、军事、科学等。
为了满足各种需求，机器人的功能和性能逐渐增强。
随着机器人技术的不断提高,智能化机器人的需求也越来越强烈。
智能机器人相比传统机器人有更多优势。
智能机器人在工作时不需要人类干预，能够自主完成一些需求。
智能机器人还可以更好的应对复杂环境和意外情况。
因此，如何设计和控制智能机器人系统就成为一个重要的研究方向。
二、智能机器人系统研究现状目前，智能机器人系统的研究主要包括以下几个方向。
1. 感知与控制系统智能机器人的感知与控制系统是实现机器人自主行动和智能化的基础。
机器人的感知系统包括视觉系统、声音识别等。
机器人的控制系统包括动力学建模、动力学控制等。
2. 机器人的智能行为规划系统机器人智能行为规划系统是机器人实现智能化的另一个重要组成部分。
智能行为规划系统可以使机器人实现规划并执行一系列任务。
3. 机器人的智能学习系统智能学习系统是指机器人通过学习和优化算法，不断提高其决策能力、动作能力和环境适应能力的能力。
智能学习系统可以使机器人在复杂环境下更加灵活和智能。
三、智能机器人系统设计方案1. 机械结构设计方案机械结构方案是智能机器人系统设计的基础。
需要根据研究的应用场景和功能需求进行机器人的机械结构设计。
机器人的结构设计需要考虑机器人的自由度、机器人的载重能力、运动范围等因素。
2. 传感器与执行器选择方案根据研究的应用场景和功能需求，选择合适的传感器和执行器。
常用的传感器有视觉传感器、力传感器、陀螺仪等；常用的执行器有电机、气缸等。
3. 控制策略设计方案控制策略是实现智能机器人自主行动和智能化的保障。
控制策略设计需要综合考虑机器人的感知系统、控制系统以及智能行为规划系统。
控制策略可以采用PID控制、模型预测控制、逆动力学控制等方法。
四、智能机器人系统控制方法智能机器人系统控制方法是实现智能机器人系统自主行动和智能化的关键。
第四章__机器人动力学ppt课件
pdii1npzii1opzji1apzk
pi 0i0j0k
§ 4.2 机械手动力学方程
n
Dij Tra(TcpepjIppiTpT) pmai,xj
n
mp piTkppjpdi•pdjprp(pdipjpdjpj)
pmai,xj
其中 kp
kkp2p2xxxy
kp2xz
kp2xy k2
pyy
力矩T1和T2的动力学表达式的一般形式和矩阵表达式为： T 1 D 1 1 1 D 1 2 D 1 1 1 2 1 D 1 2 2 2 2 D 1 1 1 2 2 D 1 2 2 1 1 D 1 （4.1-8) T 2 D 2 1 1 D 2 2 D 2 1 1 2 1 D 2 2 2 2 2 D 2 1 1 2 2 D 2 2 2 1 1 D 2 （4.1-9)
n
D i i m pp i 2 T x k p 2 x p i 2 x T y k p 2 y p i 2 y T z k p 2 zp d z i • p d i 2 p r p • ( p d i p i)
p m i ,jax
如果为旋转关节
n
D i i m p n 2 p T k p 2 x o x 2 p T k x p 2 y a y 2 p T k y p 2 z z p p • z p p 2 p r p • ( p p • n p ) i ( p p • o p ) j ( p p • a p ) k
惯量项和重力项在机器人的控制中特别重要，它们影响到系统的稳定性 和定位精度。向心力和哥氏力仅当机器人高速运动时才有意义。
§ 4.2 机械手动力学方程
4.2.2 动力学方程的简化
1 惯量项Dij的简化
《机器人的控制系统》课件
了解机器人控制系统在工业自动化、医疗护理、农业与食品加工等领域的广泛应用。
机器人的控制系统技术
传感器技术
探索机器人控制系统中的传感器 技术，如摄像头、激光雷达和力 觉传感器。
数据处理与算法
研究机器人控制系统中的数据处 理和算法，以实现高效、准确的 决策与规划。
控制器设计与实现
了解机器人控制系统中的控制器 设计和实现原理，包括硬件架构 和软件编程。
探讨人机协作和智能感知在机器人控制系统中的发展和应用前景。
2 自主决策与深度学习
研究自主决策和深度学习技术对机器人控制系统的影响和潜在机会。
3 安全性与可靠性
考虑机器人控制系统的安全性和可靠性问题，以建立安全且可信赖的机器人系统。
机器人的控制系统发展
感谢大家参与本《机器人的控制系统》PPT课件。希望通过本课程的学习，您 能够深入了解机器人控制系统的技术和应用，为未来的机器人发展做出贡献。
《机器人的控制系统》 PPT课件
欢迎大家来到《机器人的控制系统》PPT课件。在本课程中，我们将深入研究 机器人控制系统的关键概念、技术和应用领域，并探讨未来的挑战和趋势。
机器人的控制系统概述
系统组成
了解机器人控制系统的基本组成，包括感知与数据采集、决策与规划、执行与控制。
技术要点
掌握机器人控制系统的关键技术，如传感器技术、数据处理与算法、控制器设计与实现。
机器人控制系统的应用领域
Байду номын сангаас
1
工业自动化
探索机器人控制系统在自动化生产线上的应用，提高生产效率和产品质量。
2
医疗护理
了解机器人控制系统在医疗领域的应用，如手术机器人和辅助护理机器人。
机器人工程基础知识单选题100道及答案解析
机器人工程基础知识单选题100道及答案解析1. 机器人的定义是（）A. 一种能够自动执行任务的机械装置B. 一种能够模仿人类行为的电子设备C. 一种能够进行复杂计算的计算机系统D. 一种能够感知环境并作出反应的智能系统答案：A解析：机器人通常被定义为一种能够自动执行任务的机械装置。
2. 工业机器人最常见的驱动方式是（）A. 液压驱动B. 气压驱动C. 电动驱动D. 以上都是答案：D解析：液压驱动、气压驱动和电动驱动在工业机器人中都较为常见。
3. 机器人的运动学主要研究（）A. 机器人的运动轨迹B. 机器人的速度和加速度C. 机器人的受力情况D. 机器人的能量消耗答案：A解析：运动学主要关注机器人的运动轨迹，不考虑力等因素。
4. 以下哪种传感器常用于机器人的位置测量（）A. 温度传感器B. 压力传感器C. 光电编码器D. 湿度传感器答案：C解析：光电编码器能精确测量机器人的位置。
5. 机器人的控制系统中，负责计算关节运动轨迹的是（）A. 传感器B. 控制器C. 驱动器D. 执行器答案：B解析：控制器承担计算关节运动轨迹的任务。
6. 机器人的精度主要取决于（）A. 机械结构B. 控制系统C. 传感器精度D. 以上都是答案：D解析：机器人的精度受机械结构、控制系统和传感器精度等多方面因素影响。
7. 以下哪种机器人常用于医疗领域（）A. 工业机器人B. 服务机器人C. 特种机器人D. 教育机器人答案：B解析：服务机器人在医疗领域有较多应用，如辅助手术等。
8. 机器人的编程语言中，应用最广泛的是（）A. C 语言B. PythonC. JavaD. 汇编语言答案：B解析：Python 在机器人编程中应用广泛，具有丰富的库和易用性。
9. 机器人的自由度是指（）A. 机器人能够到达的空间位置数量B. 机器人关节的数量C. 机器人能够执行的任务种类数量D. 机器人的运动速度答案：B解析：自由度通常指机器人关节的数量。
智能机器人技术操作指南
智能技术操作指南第1章智能概述 (4)1.1 发展简史 (4)1.1.1 传统工业 (4)1.1.2 传感器与结合 (4)1.1.3 智能 (4)1.2 智能技术特点 (4)1.2.1 自主性 (4)1.2.2 学习能力 (4)1.2.3 感知能力 (5)1.2.4 适应性 (5)1.2.5 交互性 (5)1.3 智能的应用领域 (5)1.3.1 工业生产 (5)1.3.2 医疗保健 (5)1.3.3 服务业 (5)1.3.4 灾难救援 (5)1.3.5 军事应用 (5)1.3.6 教育与科研 (5)第2章硬件系统 (5)2.1 结构设计 (5)2.1.1 结构设计原则 (5)2.1.2 结构组成 (5)2.1.3 结构材料 (6)2.2 驱动系统 (6)2.2.1 驱动方式 (6)2.2.2 电机选型 (6)2.2.3 驱动器配置 (6)2.3 传感器与执行器 (6)2.3.1 传感器 (6)2.3.2 执行器 (6)2.3.3 传感器与执行器的集成 (6)第3章控制系统与编程 (6)3.1 控制系统概述 (6)3.1.1 控制系统基本原理 (7)3.1.2 控制系统结构 (7)3.1.3 智能控制应用 (7)3.2 编程语言及环境 (7)3.2.1 编程语言 (7)3.2.2 编程环境 (7)3.3 编程实例 (8)3.3.1 任务描述 (8)3.3.2 编程实现 (8)3.3.3 代码示例（以Python语言为例） (8)第4章人工智能基础 (9)4.1 机器学习 (9)4.1.1 监督学习 (9)4.1.2 无监督学习 (9)4.1.3 强化学习 (9)4.2 深度学习 (9)4.2.1 神经网络 (9)4.2.2 卷积神经网络 (9)4.2.3 循环神经网络 (9)4.3 自然语言处理 (9)4.3.1 词向量 (10)4.3.2 语法分析 (10)4.3.3 机器翻译 (10)4.3.4 问答系统 (10)第5章机器视觉 (10)5.1 视觉传感器 (10)5.1.1 视觉传感器概述 (10)5.1.2 摄像头选型与安装 (10)5.1.3 图像传感器技术 (10)5.2 图像处理与识别 (10)5.2.1 图像预处理 (10)5.2.2 特征提取与匹配 (10)5.2.3 目标识别与分类 (11)5.3 视觉导航与定位 (11)5.3.1 视觉导航原理 (11)5.3.2 视觉定位技术 (11)5.3.3 视觉导航与定位在智能中的应用 (11)第6章语音交互 (11)6.1 语音识别技术 (11)6.1.1 基本原理 (11)6.1.2 关键技术 (11)6.1.3 技术发展 (11)6.2 语音合成技术 (12)6.2.1 基本原理 (12)6.2.2 关键技术 (12)6.2.3 技术发展 (12)6.3 语音交互应用场景 (12)6.3.1 客户服务 (12)6.3.2 智能家居 (12)6.3.3 辅助驾驶 (12)6.3.4 医疗健康 (12)6.3.5 教育培训 (12)第7章路径规划与导航 (12)7.1 路径规划算法 (12)7.1.1 图搜索算法 (12)7.1.2 A算法 (13)7.1.3 RRT算法 (13)7.2 导航策略与实现 (13)7.2.1 全局导航策略 (13)7.2.2 局部导航策略 (13)7.2.3 导航系统实现 (13)7.3 避障与碰撞检测 (13)7.3.1 避障策略 (13)7.3.2 碰撞检测方法 (14)7.3.3 避障与碰撞检测实现 (14)第8章运动控制 (14)8.1 运动学建模 (14)8.1.1 运动学模型概述 (14)8.1.2 笛卡尔坐标系与关节坐标系 (14)8.1.3 运动学建模方法 (14)8.2 动力学建模 (14)8.2.1 动力学模型概述 (14)8.2.2 拉格朗日方程 (15)8.2.3 动力学建模方法 (15)8.3 运动控制策略 (15)8.3.1 运动控制策略概述 (15)8.3.2 位置控制 (15)8.3.3 速度控制 (15)8.3.4 力矩控制 (15)8.3.5 运动轨迹规划 (15)8.3.6 运动控制算法实现 (15)第9章协作与群体行为 (15)9.1 协作概述 (15)9.1.1 基本概念 (15)9.1.2 关键技术 (16)9.1.3 研究现状 (16)9.2 群体行为控制 (16)9.2.1 通信机制 (16)9.2.2 协同控制策略 (16)9.3 协作应用案例 (17)9.3.1 工业生产领域 (17)9.3.2 医疗辅助领域 (17)9.3.3 服务行业 (17)9.3.4 灾难救援领域 (17)第10章安全与伦理 (17)10.1 安全规范 (17)10.1.1 基本安全要求 (17)10.1.2 安全标准与认证 (17)10.1.3 安全风险评估 (17)10.2 安全防护技术 (18)10.2.1 硬件安全防护 (18)10.2.2 软件安全防护 (18)10.2.3 网络安全防护 (18)10.3 伦理与法律规范 (18)10.3.1 伦理原则 (18)10.3.2 法律规范 (18)10.3.3 隐私保护 (18)10.3.4 人机协作与责任划分 (18)第1章智能概述1.1 发展简史自20世纪以来，技术的发展经历了多个阶段。
第4章__递阶控制系
小 结
本章着重研究了运行在不确定环境下的智能控制 系统解析设计的数学基础,所提出的建模方法由三个 系统解析设计的数学基础 所提出的建模方法由三个 交互作用的层级组成多递阶控制。 交互作用的层级组成多递阶控制。 • 本章大部分内容涉及三级递阶控制系统,其结构是 本章大部分内容涉及三级递阶控制系统 其结构是 根据精度随智能降低而提高(IPDI)的原理设计的。通 的原理设计的。 根据精度随智能降低而提高 的原理设计的 过在数学上解释用于人工智能基于知识系统中的要领 和思想,对基于知识系统的函数过程 包括机器推理、 对基于知识系统的函数过程,包括机器推理 和思想 对基于知识系统的函数过程 包括机器推理、 机器规划、机器决策、 机器规划、机器决策、机器反馈和长期记忆交换等做 出定义,然后对组织级进行建模 然后对组织级进行建模。 出定义 然后对组织级进行建模。提出了一种概率算 法来适应组织器的各种函数过程;还提及一种基于专 法来适应组织器的各种函数过程 还提及一种基于专 家系统的组织级结构方法。 家系统的组织级结构方法。 •
• 4.2.2 协调级的结构 协调级由不同的协调器组成,每个协调器由 协调级由不同的协调器组成 每个协调器由 微型计算机来实现。 微型计算机来实现。一旦由组织级产生和选择 的最好任务序列(完备规划 被送到协调级,就提 完备规划)被送到协调级 的最好任务序列 完备规划 被送到协调级 就提 供了全部必要的细节,成功地执行了所选规划 成功地执行了所选规划。 供了全部必要的细节 成功地执行了所选规划。 在有可能达到最小时间性能指标的地方,执行 在有可能达到最小时间性能指标的地方 执行 并行任务。 并行任务。该结构在横向上能够通过分配器实 现各协调器间的数据共享。 现各协调器间的数据共享。 • 4.2.3 执行级的结构 执行级执行由协调级发出的指令。 执行级执行由协调级发出的指令。根据具体 要求对每个控制问题进行分析。 要求对每个控制问题进行分析。执行级由许多 与专门协调器相联接的执行装置组成的。 与专门协调器相联接的执行装置组成的。每个 执行装置由协调器发出的指令进行访问。 执行装置由协调器发出的指令进行访问。
《机器人控制》课件
描述机器人轨迹规划的方法和步骤。
详细描述
介绍机器人轨迹规划的定义、目的和意义，以及基于时间、基于距离、基于加速 度等轨迹规划方法，并给出相应的规划步骤和实例。
04
机器人控制算法
基于规则的控制算法
基础且常用
基于规则的控制算法是机器人控制中最为基础和常用的算法之一。它根据预先设 定的规则或逻辑，对机器人的运动进行控制。这种算法通常比较简单，易于实现 ，适合于一些简单的、确定性强的任务。
详细描述
介绍机器人运动学的定义、研究内容 、坐标系建立、运动学方程的建立等 基本概念，以及正运动学和逆运动学 的求解方法。
机器人动力学基础
总结词
描述机器人动力学的基础概念和原理。
详细描述
介绍机器人动力学的基本概念，如牛顿-欧拉方程、拉格朗日方程等，以及机器 人在各种运动状态下的动力学特性。
机器人轨迹规划
服务机器人应用实例
家庭服务
服务机器人进入家庭，提 供清洁、烹饪、照看老人 和儿童等服务，提高家庭 生活质量。
医疗护理
服务机器人在医疗护理领 域协助医生诊断、护理病 人，提高医疗服务水平。
旅游导览
服务机器人在旅游景区提 供导览服务，为游客提供 详细的信息和便利的导航 。
特种机器人应用实例
深海探测
特种机器人潜入深海进行资源勘探、海洋生物研 究等，拓展人类对海洋的认识。
《机器人控制》ppt课件
• 机器人控制概述 • 机器人感知与决策 • 机器人运动控制 • 机器人控制算法 • 机器人应用实例
01
机器人控制概述
机器人控制的基本概念
机器人控制
控制系统的目标
指通过预设的算法或指令，使机器人 按照要求完成一系列动作或任务的过 程杂、精确的 任务。
机器人SLAM技术及其ROS系统应用教学课件第四章
1）采样：下一时刻粒子 x k 是 −1 通过建议分布 中采样得到的。通常，概率里程计运动
模型被用作建议分布。
2）重要性权重：根据重要性采样原则分配给每个粒子单独的权重
3）重采样：粒子的替换与其重要性权重成正比，主要由于用有限数量的粒子来近似连续分
布。重新采样后，所有粒子的权重都相同。
4）地图估计：对于每个粒子，相应的地图估计 是基于该样本的机器人轨迹 和观测历史 来
一个将扫描末端点与已知地图对准优化方法,其基本思路是使用高斯-牛顿法。通过解最小
*
二乘函数 ，使得激光扫描与地图有最佳的对齐：
n
* arg min [1 M ( Si ( ))]2
i 1
T
[ x , y , ]T代表机器人的位姿，Si代表i号激光束在机器人姿态 下扫描点 si [ si , x , si , y ]
没有提供相应的位姿图优化，主要是由于这种优化在真实环境下建图是不需要
的，因为Hector SLAM方法对于机器人执行任务来说已经足够精确。
Hector SLAM算法原理
稳定化
雷达
共同值
预处理
扫描匹配
建图
SLAM子系统（2D)
2D位姿估计
导航子系统
（3D)
IMU
姿势和初始位姿
导航滤波
器
GPS
控制器
罗盘
1.中心窗口
2. Displays控制面板
3.工具栏
4.Views控制面板
5.Time控制面板
6.主窗口菜单栏。
类型
描述
消息类型
Axes
显示坐标系
－
Gamera
从相机视角显示图像
《机器人控制系统》课件
2 封闭式控制系统
独立运行且对外部输入不敏感的控制系统， 通常用于自动化生产线。
机器人控制系统的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ作原理
1
信号采集
传感器感知环境并将相关信号转化为数字或模拟信号。
2
信号处理
控制器对采集到的信号进行处理和分析，得出机器人需要采取的行动。
3
控制指令发送
控制器向执行器发送控制指令，指示机器人进行相应的动作和任务。
机器人控制系统的组成
传感器
用于感知机器人周围环境的 设备，如视觉传感器、力传 感器等。
控制器
负责接收和处理传感器信号， 并发出控制指令的中央处理 单元。
执行器
根据控制器发送的指令，驱 动机器人执行相应的动作和 任务的设备。
机器人控制系统的分类
1 开放式控制系统
允许通过外部输入对机器人进行干预和调整 的控制系统。
《机器人控制系统》PPT 课件
机器人控制系统是现代科技的重要组成部分。本课程介绍了机器人控制系统 的基本原理和应用，帮助您了解机器人控制系统在工业、物流、医疗和安防 等领域的重要性。
机器人控制系统简介
机器人控制系统是指用于控制机器人运动和行为的一系列技术和设备。在本节中，我们将介绍机器人控制系统 的基本概念和重要性。
安防监控
机器人控制系统在巡 逻、监控和警报等方 面增强安全防范能力。
机器人控制系统的未来展望
1 人工智能技术的发展与应用
机器学习和深度学习等人工智能技术将进一步提升机器人控制系统的智能化和自主性。
2 机器人控制系统的发展趋势
模块化、灵活性和可扩展性是未来机器人控制系统发展的关键方向。
结论
机器人控制系统在工业、物流、医疗和安防等领域具有重要的应用价值，对 未来社会的发展和进步起着关键作用。
《机器人技术基础》课程大纲
《机器人技术基础》课程教学大纲一、课程名称（中英文）中文名称：机器人技术基础英文名称：Robotic Technology Foundation二、课程编码及性质课程编码：0801051课程性质：选修课三、学时与学分总学时：32学分：2.0四、先修课程机械原理、机械设计、材料加工工程、工业控制五、授课对象本课程面向材料成型及控制工程专业学生开设，也可以供机械科学与工程专业和机电一体化专业学生选修。
六、课程教学目的（对学生知识、能力、素质培养的贡献和作用）本课程是本专业的核心选修课程之一，其教学目的主要包括：1. 系统全面掌握机器人技术专业知识，具备应用这些知识分析、解决机器人应用中的系统集成及其自动化控制等复杂问题的能力；2. 掌握机器人概况、机器人学的数学基础、机器人运动学、机器人动力学、机器人控制原则与方法、机器人在材料成型加工中的应用以及人工智能，具备针对不同需求设计机器人集成制造/加工系统的能力；3. 理解不同机器人系统架构的特点与共性问题，掌握机器人路径规划与离线仿真分析方法，具备机器人集成系统的性能分析与评价能力；4. 了解机器人技术的发展前沿，掌握其在机械制造、材料成型、医疗、电子、航空航天与资源开发等行业的发展特点与动向，具备研发机器人制造/加工的基础与能力。
表1 课程目标对毕业要求的支撑关系七、教学重点与难点：教学重点：1）机器人应用范围非常广泛，其形式与结构等也多种多样，本课程以介绍机器人系统结构、设计与控制为主体，以讲述机器人集成制造/加工系统为重点；2）在全面了解与掌握机器人系统种类及结构特点的基础上，重点学习机器人系统设计与控制技术、机器人路径规划、离线仿真以及集成系统设计与实现；3）课程将重点或详细介绍机器人在机械制造、材料加工工程、先进制造中的典型应用，而对较普遍应用的系统仅作简要介绍或自学。
4）重点学习的章节内容包括：第3章“机器人运动学与动力学”（4学时）、第4章“机器人的驱动与控制”（4学时）、第5章“机器人轨迹规划及离线仿真”（4学时）第6章“工业机器人应用”（8学时）第7章“机器人系统集成技术”（4学时）。
机器人学与智能控制系统
机器人学与智能控制系统机器人学是研究机器人设计、制造和操作的学科领域，它涉及到机器人的感知、动作、控制和决策等方面。
而智能控制系统则是一种能够自主学习和适应环境的控制系统。
本文将对机器人学与智能控制系统的相关概念、应用以及未来发展进行探讨。
一、机器人学的概念与应用领域机器人学是一个交叉学科，涉及到计算机科学、工程学和数学等多个领域。
它的研究目标是开发能够执行特定任务、模拟人类行为和与人类进行交互的机器人系统。
近年来，机器人学的发展日益迅速，被广泛应用于工业、医疗、军事、探险和家庭等领域。
在工业领域，机器人已经广泛应用于生产线上的自动化任务，可以完成重复性、繁重或危险的工作，提高生产效率和质量。
在医疗领域，机器人手术系统可以帮助医生进行精确的手术操作，减少术后并发症的发生。
在军事和探险领域，机器人可以承担危险任务，减少人员伤亡风险。
在家庭领域，机器人可以作为家庭助理，协助居民做家务或提供娱乐。
二、智能控制系统的概念与特点智能控制系统是一种能够自主学习和适应环境的控制系统。
它使用先进的人工智能技术，如机器学习、模糊逻辑和神经网络等，使系统能够根据输入数据进行实时决策和调整。
与传统的控制系统相比，智能控制系统具有以下特点：1. 自主学习能力：智能控制系统能够通过对输入数据的分析和处理，自主学习和改进自己的控制策略，以适应环境的变化。
2. 自适应调整能力：智能控制系统能够根据环境变化和任务需求的变化，实时调整控制参数，以获得更好的控制效果。
3. 高度灵活性：智能控制系统可以根据不同的任务特点，灵活地选择和调整控制算法，以达到最优的控制效果。
4. 鲁棒性：智能控制系统具有良好的鲁棒性，能够适应输入数据的噪声和干扰，保持稳定的控制性能。
三、机器人学与智能控制系统的结合应用将机器人学和智能控制系统相结合，可以实现更加智能化和灵活化的机器人系统，提升机器人的感知、决策和控制能力。
在工业领域，智能控制系统可以使机器人具备更高的自主学习和自适应能力，使机器人能够在复杂的生产环境中进行灵活的工作调度和任务分配。
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一般地说，机器人控制问题分为下面两部分：(1)求得操 作机的动态模型；(2)利用这些模型确定控制规律或策赂，以 达到所需的系统响应和性能。
人
控制
I/O 设
系统
备
计算机硬件及软件
（任务规划，轨迹规划）
控制器
内部传感器 驱动器
外部传感器
操作机
2
环境
机器人控制时，要求操作机各关节按所规划的轨迹运动。
u(t)Kp e(t)T 1 i
t
e(t)dtu0
0
(4.4)
式中，T i 称为积分时间。图3.3所示为PI控制器对单位阶跃输入的阶跃响 应。
PI控制器对偏差的作用有两个部分：一个是按比例部分的成分， 另一个是带有累积的成分（即呈一定斜率变化的部分），这就是积 分控制部分的作用。只要偏差存在，积分将起作用，将偏差累计， 并对控制量产生影响，即偏差减小，直至偏差为零，积分作用才会 停止。因此，加入积分环节将有助于消除系统的静差，改善系统的 稳态性能。
驱动器
9
PID算法
PID 控制是工程实际中应用最为广泛的调节器控制规律。问世至今70 年 多年来，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控 制的主要技术之一。单位反馈的PID 控制原理框图如图所示。
PID算法
PID（Proportional Integral Differential）控制是比例、积分、 微分控制的简称。在自动控制领域中，PID控制是历史最久、生命力最强的 基本控制方式。
而控制系统中的驱动器是由力矩指令驱动关节运动的。 ( t ) D ( q d ( t ) ) q d ( t ) h ( q d ( t ) , q d ( t ) ) G ( q d ( t ) )
实际上，动力学模型不可能绝对准确，而且系统中还存在
干扰和噪声。因此，开环控制策略是不适用的。通常采用关节
PID控制器的原理是根据系统的被调量实测值与设定值之间的偏差， 利用偏差的比例、积分、微分三个环节的不同组合计算出对广义被控对象 的控制量。图是常规PID控制系统的原理框图。
r ( t 其) 中虚线框内的部分是PID控制器，其输入为设定值 与被调量实测值 y (构t )成的控制偏差信号 e ：( t )
e(t)r(t)y(t)(4.1)
其输出为该偏差信号的比例、积分、微分的线性组合， 也即PID控制律：
u(t)K P e(t)T 1 I 0 te(t)dt (4T .D 2)de d (tt)
式中，K
为比例系数；
P
T为I 积分时间常数；
T为D微分时间常数。
根据被控对象动态特性和控制要求的不同，式(4的PD调节。下面主要讨论PID控制 的特点及其对控制过程的影响、数字PID控制策略的实现和改进，以及数字 PID控制系统的设计和控制参数的整定等问题。
要想在这方面或机器人操作机控制的其它范围获得明显 的性能改进，就必须考虑更有效的动态模型、更高级的控制 方法和计算机体系结构的运用。
4
如果把机器人操作机控制看作路径—轨迹追踪问题，其运 动控制便可分为四大类：
1、关节运功控制 关节伺服机构(如PUMA机器人控制方法)、 计算力
矩方法、最短时间控制、可变结构控制、非线性解耦控制 ；
7
8
机器人常用关节控制器
1、LC/DSP 低成本多轴控制卡 ● 1,2,3,4轴四型号; ● 脉冲输出频率0至375KHZ; ● 模拟输出±10V; 16位D/A; ● 20位数字I/O. ● 单端和差动式编码器输入 2. PCX/DSP 带A/D控制卡 ● 1,2,3,4,5,6,7,8轴八型号; ● 脉冲和模拟输出; ● 带有8通道A/D输入; ● 可接模拟杆和模拟位置反馈; ● 44位数字I/O.
置和速度反馈控制、力(力矩)控制、基于传感器的控制、非 线性控制、……。
位置控制 在设计模型时，提出下列两个假设：
(1) 机器人的各杆件是理想刚体，因而所有关节都是理想的， 不存在摩擦和间隙；
(2) 相邻两连杆间只有一个自由度，或为完全旋转的，或是完 全平移的。
6
PUMA 机器人的伺服控制结构 结构组成
传感器构成闭环反馈控制。
qd
轨迹 q d 控制
生成 q d 系统
q
机器
人q
e
e
qd
qd
q
q
操作 机
从控制分析的观点出发，机器人操作机的运动是分两个不
同的控制阶段来完成的。首先是粗调运动控制，操作机从一个
起始位姿沿着规划的轨迹移向所需目标位姿的附近；其次才是
微调运动控制，操作机的末端执行器与目标位姿动态地交互作
比例控制器虽然简单快速，但对于具有自平衡性（即系统阶跃响 应终值为一有限值）的被控对象存在静差。加大比例系数Kp虽然可以减 小静差，但当Kp过大时，动态性能会变差，会引起被控量振荡，甚至导 致闭环系统不稳定。
（2）比例积分控制器
为了消除在比例控制中存在的静差，可在比例控制的基础上加上积 分控制作用，构成比例积分PI控制器，其控制规律为
1．PID控制规律的特点
（1）比例控制器
比例控制器是最简单的控制器，其控制规律为
u(t)Kpe((t4).3) u0
式中，Kp为比例系数；u0为控制量的初值，也就是在启动控制系统时的控制量。图4.2所示 是比例控制器对单位阶跃输入的阶跃响应。
由图4.2可以看到，比例控制器对于偏差是及时反应的，偏差一旦产生，控制器立即产生 控制作用使被控量朝着减小偏差的方向变化，控制作用的强弱取决于比例系数Kp。
用，运用传感器反馈信息来完成这一任务。
3
早期的设计工业机器人操作机控制系统的方法，把操作 机的每个关节当作一个简单的伺服机构来处理。这种方法不 能充分地模拟一个操作机变化的动态特性，因为它忽视了整 个手臂机构的运动耦合和结构。而实际的受控系统参数变化 显著，足以使常规的反馈控制策略失效。其结果是降低了伺 服系统响应速度和阻尼，使其只能适应有限精度的作业。因 此，按这种方式控制的操作机运动速度低，并伴有不必要的 振动。
2、分解运动控制(笛卡尔空间控制) 分解运动速度控制、分解运动加速度控制、分解运动
力的控制。
3、自适应控制 模型参照自适应控制、自调整自适应控制、有前馈补
偿的自适应扰动控制、分解运动自适应控制；
4、智能控制 递阶控制、模糊控制、神经网络控制等。 5
关节运动控制 关节控制具有多种形式，包括非伺服控制、伺服控制、位