机器人控制课件.ppt

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1、于薇薇西北工业大学机电学院机器人控制2021/10/41一、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。2021/10/42工业机器人控制系统工作过程机器人控制过程示意图内部反馈根据外界环境确定任务确定运动轨迹（点动或轨迹）计算目标任务在笛卡尔空间的位姿任务执行电机的伺服控制转换为电机的给定值转换为关节空间角

2、度外部反馈作业控制器组织层伺服控制器执行层运动控制器协调层2021/10/43（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——几种不同的称谓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）：2021/10/44作业控制器驱动控制器3驱动控制器1驱动控制器2驱动控制器4运动控制器机器人本体机器人控制系统的构成2021/10/45分析各层（级）的关系与区别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

3、的组织形式才能完成复杂任务2021/10/46工业机器人典型控制方式点位式（PTP，pointtopoint）实现点的位置控制，而点与点之间的轨迹却无关紧要。如自动插件机，在贴片机上安插元件，点焊、搬运、装配等。轨迹式(CP,continuouspath)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

4、部的知识库，自主完成给定任务。2021/10/47机器人控制的特点与机构学、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，动态响应尽量快。2021/10/48常

5、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（OptimalControl）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。2021/10/49常用伺服控制策略(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。分为模型参考自适应控制器、自校正自适应

6、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。2021/10/410各种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。2021/10/411各种先进控制策略(续)滑模控制滑模变结构控制系

7、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。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。2021/10/412机器人学习控制系统结构图传感器层数据处理层存储层控制层执行层感知部分认知部分外部世界2021/10/413机器人控制问题机器人的动力学方程通式：

8、称为惯量矩阵，是离心力、科氏力向量，为黏性摩擦系数矩阵，为重力项的向量。其中：为广义关节向量，为驱动力矩向量。机器人控制问题机器人动力学的特点：1）、