机器人路径控制
一、实验目的:
1、认识机器人
“机器人是一种自动化的机器，这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力，如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力等，是一种具有高度灵活性的自动化机器”。
2、了解机器人的分类
机器人的种类之多，应用之广，影响之深，是我们始料未及的。从机器人的用途来分，可以分为两大类：军用机器人，民用机器人。
3、目前研究热点及发展趋势
目前国际机器人界都在加大科研力度，进行机器人共性技术的研究，并朝着智能化和多样化方向发展。主要研究内容集中在以下10个方面：
（1）工业机器人操作机结构的优化设计技术：探索新的高强度轻质材料，进一步提高负载/自重比，同时机构向着模块化、可重构方向发展。
（2）机器人控制技术：重点研究开放式，模块化控制系统，人机界面更加友好，语言、图形编程界面正在研制之中。机器人控制器的标准化和网络化，以及基于PC机网络式控制器已成为研究热点。编程技术除进一步提高在线编程的可操作性之外，离线编程的实用化将成为研究重点。
（3）多传感系统：为进一步提高机器人的智能和适应性，多种传感器的使用是其问题解决的关键。其研究热点在于有效可行的多传感器融合算法，特别是在非线性及非平稳、非正态分布的情形下的多传感器融合算法。另一问题就是传感系统的实用化。
（4）机器人的结构灵巧，控制系统愈来愈小，二者正朝着一体化方向发展。
（5）机器人遥控及监控技术，机器人半自主和自主技术，多机器人和操作者之间的协调控制，通过网络建立大范围内的机器人遥控系统，在有时延的情况下，建立预先显示进行遥控等。
（6）虚拟机器人技术：基于多传感器、多媒体和虚拟现实以及临场感技术，实现机器人的虚拟遥操作和人机交互。
（7）多智能体（multi-agent）调控制技术：这是目前机器人研究的一个崭新领域。主要对多智能体的群体体系结构、相互间的通信与磋商机理，感知与学习方法，建模和规划、群体行为控制等方面进行研究。
（8）微型和微小机器人技术（micro/miniature robotics）:这是机器人研究的一个新的领域和重点发展方向。过去的研究在该领域几乎是空白，因此该领域研究的进展将会引起机器人技术的一场革命，并且对社会进步和人类活动的各个方面产生不可估量的影响，微小型机器人技术的研究主要集中在系统结构、运动方式、控制方法、传感技术、通信技术以及行走技术等方面。
（9）软机器人技术（soft robotics）:主要用于医疗、护理、休闲和娱乐场合。传统机器人设计未考虑与人紧密共处，因此其结构材料多为金属或硬性材料，软机器人技术要求其结构、控制方式和所用传感系统在机器人意外地与环境或人碰撞时是安全的，机器人对人是友好的。
（10）仿人和仿生技术：这是机器人技术发展的最高境界，目前仅在某些方面进行一些基础研究。
二、实验要求:
1、知识目标：
对能力风暴智能机器人（AS-UII）的硬件结构和原理，以及机器人的编程环境有初步的了解，理解机器人走直线的几个命令。参考《能力风暴AS－UII使用手册》第一章和第二章。
2、技能目标：
会操作图形化编程的有关模块。能初步对简单的任务进行数学建模和画流程图。参考《能力风暴AS－UII使用手册》49页，第四章能力风暴编程。
三、实验内容:
①机器人走直线
②机器人走四边形
③机器人行走园
④机器人行走“8”字型
机器人控制系统 一、工业机器人控制系统应具有的特点 工业机器人控制系统的主要任务是控制工业机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹、操作顺序及动作的时间等项。其中有些项目的控制是非常复杂的，这就决定了工业机器人的控制系统应具有以下特点： （1）工业机器人的控制与其机构运动学和动力学有着密不可分的关系，因而要使工业机器人的臂、腕及末端执行器等部位在空间具有准确无误的位姿，就必须在不同的坐标系中描述它们，并且随着基准坐标系的不同而要做适当的坐标变换，同时要经常求解运动学和动力学问题。 （2）描述工业机器人状态和运动的数学模型是一个非线性模型，随着工业机器人的运动及环境而改变。又因为工业机器人往往具有多个自由度，所以引起其运动变化的变量不止个，而且各个变量之间般都存在耦合问题。这就使得工业机器人的控制系统不仅是一个非线性系统，而且是一个多变量系统。 （3）对工业机器人的任一位姿都可以通过不同的方式和路径达到，因而工业机器人的控制系统还必须解决优化的问题。 二、对机器人控制系统的一般要求 机器人控制系统是机器人的重要组成部分，用于对操作机的控制，以完成特定的工作任务，其基本功能如下： ?记忆功能：存储作业顺序、运动路径、运动方式、运动速度和与生产工艺有关的信息。 ?示教功能：离线编程，在线示教，间接示教。在线示教包括示教盒和导引示教两种。 ?与外围设备联系功能：输入和输出接口、通信接口、网络接口、同步接口。?坐标设置功能：有关节、绝对、工具、用户自定义四种坐标系。 ?人机接口：示教盒、操作面板、显示屏。 ?传感器接口：位置检测、视觉、触觉、力觉等。 ?位置伺服功能：机器人多轴联动、运动控制、速度和加速度控制、动态补偿等。?故障诊断安全保护功能：运行时系统状态监视、故障状态下的安全保护和故障
陕西科技大学 2015 级研究生课程考试答题纸 考试科目机械制造与装配自动化 专业机械工程 学号1505048 考生姓名乔旭光 考生类别专业学位硕士
浅谈机器人智能控制研究 摘要：以介绍机器人控制技术的发展及机器人智能控制的现状为基础,叙述了模糊控制和人工神经网络控制在机器人中智能控制的方法。讨论了机器人智能控制中的模糊控制和变结构控制,神经网络控制和变结构控制,以及模糊控制和神经网络控制等几种智能控制技术的融合。并对模糊控制和神经网络控制等方法中的局限性作出了说明。 关键词:机器人；智能控制；模糊控制；人工神经网络 1 智能控制的主要方法 随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出崭新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。 智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。1.1 模糊控制 模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定二者缺一不可。 1.2 专家控制 专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合,仿效专家的经验,实现对系统控制的一种智能控制。主体由知识库和推理机构组成,通过对知识的获取与组织,按某种策略适时选用恰当的规则进行推理,以实现对控制对象的控制。专家控制可以灵活地选取控制率,灵活性高;可通过调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化,适应性好;通过专家规则,系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作,鲁棒性强。 1.3 神经网络控制 神经网络模拟人脑神经元的活动,利用神经元之间的联结与权值的分布来表
全向移动机器人的运动控制 作者：Xiang Li, Andreas Zell 关键词：移动机器人和自主系统，系统辨识，执行器饱和，路径跟踪控制。 摘要：本文主要关注全向移动机器人的运动控制问题。一种基于逆运动学的新的控制方法提出了输入输出线性化模型。对执行器饱和及驱动器动力学在机器人性能体现方面有重要影响，该控制法考虑到了以上两个方面并保证闭环控制系统的稳定性。这种控制算法常用于真实世界的中型组足球机器人全方位的性能体现。
1.介绍 最近，全方位轮式机器人已在移动机器人应用方面受到关注，因为全方位机器人“有一个满流动的平面，这意味着他们在每一个瞬间都可以移动，并且在任何方向都没有任何调整”。不同于非完整的机器人，例如轮式机器人，在执行之前具有旋转任何所需的翻译速度，全方位机器人具有较高的机动性并被广泛应用在动态环境下的应用，例如在中型的一年一度的足球比赛。 大多数移动机器人的运动控制方法是基于机器人的动态模型或机器人的运动学模型。动态模型直接描述力量施加于车轮和机器人运动之间的关系，以外加电压的每个轮作为输入、以机器人运动的线速度和角加速度作为输出。但动态变化所造成的变化的机器人惯性矩和机械组件的扰动使控制器设计变得较为复杂。假设没有打滑车轮发生时，传感器高精度和地面足够平坦，由于结构的简单，因而运动模型将被广泛应用于机器人的设计行为中。作为输入运动学模型是机器人车轮速度，输出机器人的线速度和角速度，机器人的执行器的动力都快足以忽略，这意味着所需的轮速度可以立即达到。然而，该驱动器的动态极限，甚至降低了机器人在真实的情况中的表现。 另一个重要方面是机器人控制的实践：执行器饱和。因机器人轮子的指挥电机速度是有饱和的界限的，执行器饱和能影响到机器人的性能，甚至使机器人运动变得不稳定。 本文提出了一个全方位的机器人的一种运动控制方法，这种控制方法是基于逆输入输出的线性的运动学模型。它需要不仅考虑到驱动器动力学的识别，但也需要考虑到执行器饱和控制器的设计，并保证闭环控制系统系统稳定性。 本文其余的部分：在2节介绍了运动学模型的一个全方位的中型足球机器人；在3节介绍了路径跟踪与定位跟踪问题基于逆运动学模型的输入输出线性化的解决方法，其中包括执行器饱和分析；4部分介绍了动态识别器及其在控制性能方面的影响；最后的实验结果和结论讨论部分分别在5和6。
机器人控制器研发现状 1、工业机器人控制系统硬件结构 控制器是机器人系统的核心，国外有关公司对我国实行严密封锁。近年来随着微电子技术的发展，微处理器的性能越来越高，而价格则越来越便宜，目前市场上已经出现了1-2美金的32位微处理器。高性价比的微处理器为机器人控制器带来了新的发展机遇，使开发低成本、高性能的机器人控制器成为可能。为了保证系统具有足够的计算与存储能力，目前机器人控制器多采用计算能力较强的ARM系列、DSP系列、POWER PC系列、Intel系列等芯片组成。此外，由于已有的通用芯片在功能和性能上不能完全满足某些机器人系统在价格、性能、集成度和接口等方面的要求，这就产生了机器人系统对SoC（System on Chip）技术的需求，将特定的处理器与所需要的接口集成在一起，可简化系统外围电路的设计，缩小系统尺寸，并降低成本。例如，Actel公司将NEOS或ARM7的处理器内核集成在其FPGA产品上，形成了一个完整的SoC系统。在机器人运动控制器方面，其研究主要集中在美国和日本, 并有成熟的产品, 如美国DELTA TAU公司、日本朋立株式会社等。其运动控制器以DSP 技术为核心, 采用基于PC 的开放式结构。 2、工业机器人控制系统体系结构 在控制器体系结构方面，其研究重点是功能划分和功能之间信息交换的规范。在开放式控制器体系结构研究方面, 有两种基本结构，一种是基于硬件层次划分的结构,该类型结构比较简单，在日本, 体系结构以硬件为基础来划分，如三菱重工株式会社将其生产的PA210可携带式通用智能臂式机器人的结构划分为五层结构；另一种是基于功能划分的结构, 它将软硬件一同考虑，其是机器人控制器体系结构研究和发展的方向。 3、控制软件开发环境 在机器人软件开发环境方面，一般工业机器人公司都有自己独立的开发环境和独立的机器人编程语言，如日本Motoman公司、德国KUKA公司、美国的Adept公司、瑞典的ABB公司等。很多大学在机器人开发环境(Robot Development Environment)方面已有大量研究工作，提供了很多开放源码,可在部分机器人硬件结构下进行集成和控制操作，目前已在实验室环境下进行了许多相关实验。国内外现有的机器人系统开发环境有TeamBots,v.2.0e、ARIA,V.2.4.1、Player/Stage,v.1.6.5.1.6.2、Pyro.v.4.6.0、CARMEN.v.1.1.1、MissionLab.v.6.0、ADE.V.1.0beta、Miro.v.CVS-March 17.2006、MARIE.V.0.4.0、Flow Designer.v.0.9.0、RobotFlow.v.0.2.6等等。从机器人产业发展来看，对机器人软件开发环境有两方面的需求。一方面是来自机器人最终用户，他们不仅使用机器人，而且希望能够通过编程的方式赋予机
移动机器人控制系统的发展方向 摘要随着计算机技术、传感器技术的不断发展，对于机器人领域的发展具有一定的促进作用。而由于移动机器人具有能够自治与移动的特征，在机器人领域处于核心地位。在复杂、危险的环境中，移动机器人所发挥的作用是有目共睹的。对此，对当前国内外较为常见的移动机器人控制系统进行剖析，并在此基础上论述了该领域的未来发展方向。 【关键词】移动机器人控制系统发展方向 移动机器人属于能够自动执行工作任务的机器，不但能够按照事先编译的程序运行，同时人类还可对其指挥。当前主要被运用在生产业、建筑业以及航空航天领域，而该领域的发展情况直接关系到国家综合实力的提升速度，对此加强对移动机器人控制系统的发展情况，以及未来发展方向的研究势在必行。 1 国内外常见的移动机器人控制系统 相对于国内在移动机器人的研究状况，能够看出国外在该领域的研究是较早的，其中具有代表性的有Saphira、TeamBots以及ISR。而在国内方面，代表性的有OSMOR、ZJMR以及Agent。下面，便对较为常用的控制系统进行介绍：
1.1.1 Saphira控制系统 Saphira控制系统是移动机器人领域中最早的系统，是有SRI国际人工智能中心在1990年所研发的，此系统是基于本地感知空间的共享内存与黑板，来实现协调与通信进程。由于Saphira是采用C语言来进行开发的，同时支持Windows 与Unix系统，因此具有文档资料相对完整、系统资源占用少等特征。但是需注意的是，由于Saphira系统在定位方面无法达到当前的实际需求，因此运用是相对较少的。 1.1.2 TeamBots控制系统 本系统是基于Java包与Java应用程序而构建的，经过20余年的发展后，此系统截止到目前已经被运用到多种类型的机器人平台当中。除此之外，在适用的操作系统方面，其中具有代表性的有Windows、MacOS以及Linux等，因此其运用的范围是更加广泛的。 1.1.3 ISR控制系统 ISR是基于行为的控制模式，其中是有任务执行层、反映层以及推理层所构成的，是有CAS研究中心所研发的。其中，任务执行层的作用是执行推理层所传输的指令；反映层其中包含资源、控制器以及行为；推理层的功能是根据用户的指令来对决策进行制定。此外，ISR控制系统仅能够在Linux中进行操作，并且没有公开化使用。
机器人的控制 机器人控制系统是机器人的大脑，是决定机器人功能和性能的主要因素。机器人控制技术的主要任务就是控制工业机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹、操作顺序及动作的时间等。具有编程简单、软件菜单操作、友好的人机交互界面、在线操作提示和使用方便等特点。 智能机器人控制的关键技术 关键技术包括： (1)开放性模块化的控制系统体系结构：采用分布式CPU计算机结构，分为机器人控制器(RC)，运动控制器(MC)，光电隔离I/O控制板、传感器处理板和编程示教盒等。机器人控制器(RC)和编程示教盒通过串口/CAN总线进行通讯。机器人控制器(RC)的主计算机完成机器人的运动规划、插补和位置伺服以及主控逻辑、数字I/O、传感器处理等功能，而编程示教盒完成信息的显示和按键的输入。 (2)模块化层次化的控制器软件系统：软件系统建立在基于开源的实时多任务操作系统Linux上，采用分层和模块化结构设计，以实现软件系统的开放性。整个控制器软件系统分为三个层次：硬件驱动层、核心层和应用层。三个层次分别面对不同的功能需求，对应不同层次的开发，系统中各个层次内部由若干个功能相对对立的模块组成，这些功能模块相互协作共同实现该层次所提供的功能。 (3)机器人的故障诊断与安全维护技术：通过各种信息，对机器人故障进行诊断，并进行相应维护，是保证机器人安全性的关键技术。 (4)网络化机器人控制器技术：目前机器人的应用工程由单台机器人工作站
向机器人生产线发展，机器人控制器的联网技术变得越来越重要。控制器上具有串口、现场总线及以太网的联网功能。可用于机器人控制器之间和机器人控制器同上位机的通讯，便于对机器人生产线进行监控、诊断和管理。 PID控制原理和特点 在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史，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。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。 比例（P）控制 比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。 积分（I）控制 在积分控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统，如果在进入稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统。为了消除稳态误差，在控制器中必须引入积分项。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。因此，比例+积分(PI)控制器，可以使系统在进入稳态后无稳态误差。 微分（D）控制
移动机器人控制软件的设计和实现
作者：李晓明 文章来源：https://www.doczj.com/doc/ec378442.html, 更新时间：2006-8-9 17:25:55 点击数： 2742
简介：现在做一个移动机器人是很容易的一件事，车体自己可以加工，或买现成的；避障可以用超声阵列；
导航可以用激光测距 LMS；定位可以用电子地图加 LMS 加陀螺仪；然而控制软件却只能自己编写。本文 或许可以给你一些启示。
相关链接 基于 VIA 平台的移动机器人
移动机器人的使用现在非常多，做一个移动机器人似乎也很容易，车体自己可以加工，也可以去 买现成的；避障可以用超声阵列；导航可以用激光测距 LMS；定位可以用电子地图加 LMS 加陀 螺仪；驱动可以用各种电机及配套驱动器或者自己做；通讯可以去买现成的无线通讯模块，可以 是数字的，也有模拟的；大范围定位可以用 GPS 模块，也是现成的；至于什么红外，蓝牙，甚 至计算机视觉都可以去市场上买，但是（然而）为什么做一个移动机器人还是这么难呢？尤其是 对一个新手而言。一个老外说过，硬件是现成的，软件算法杂志里有的是，很多可以在网上当， 但即使是一个博士生也要花费很长的时间完成一个实际可用的移动机器人。为什么？因为机器人 使用的困难在使用软件的设计上。前面那个老外也说过，现在什么都可以在网上当，唯独使用程 序不能。有过自己写移动机器人程序的人可能会理解这段话，当然也仅仅是可能，因为不排除有 很多机器人大拿一上来就可以写出很棒的移动机器人软件。
移动机器人的控制软件开发是和硬件紧密相关的，甚至和机器人的体系结构也密切相关，同样是 移动机器人，有的是用 PC 控制的，有的是用多个嵌入式系统实现的，有的则是多机器人协同工 作的，操作系统有人会用 DOS，有人会用 Windows，有人会用 Linux，有人会用 Embeded Operation System。硬件平台有的用 x86，有的用 ARM 芯片，有的会用 DSP，通讯里面会 有串口，TCP/IP 网络，无线以太网，红外，蓝牙等，甚至驱动机构也不一样，有的是用腿，有
第二章机器人系统简介 2.1 机器人的运动机构（执行机构） 机器人的运动机构是机器人实现对象操作及移动自身功能的载体，可以大体 分为操作手（包括臂和手）和移动机构两类。对机器人的操作手而言，它应该象 人的手臂那样，能把（抓持装工具的）手依次伸到预定的操作位置，并保持相应 的姿态，完成给定的操作；或者能够以一定速度，沿预定空间曲线移动并保持手 的姿态，并在运动过程中完成预定的操作。移动机构应能将机器人移动到任意位置，并保持预定方位姿势。为此，它应能实现前进、后退、各方向的转弯等基本 移动功能。在结构上它可以象人、兽、昆虫，具有二足、四足或六足的步行机构，也可以象车或坦克那样采用轮或履带结构 2.1.1 机器人的臂结构 机器人的臂通常采用关节——连杆链形结构，它由连杆和连杆间的关节组 成。关节，又称运动副，是两个构件组成相对运动的联接。在关节的约束下，两 连杆间只能有简单的相对运动。机器人中常用的关节主要有两类： (1) 滑动关节(Prismatic joint): 与关节相连的两连杆只能沿滑动轴做直 线位移运动，移动的距离是滑动关节的主要变量，滑动轴一般和杆的轴线重合或 平行。 (2)转动关节(Revolute joint): 与关节相连的两连杆只能绕关节轴做相对 旋转运动，其转动角度是关节的主要变量，转动轴的方向通常与轴线重合或垂 直。 杆件和关节的构成方法大致可分为两种：(1) 杆件和手臂串联连接，开链机 械手(2) 杆件和手臂串联连接，闭链机械手。 以操作对象为理想刚体为例，物体的位置和姿态各需要3 个独立变量来描 述。我们将确定物体在坐标系中位姿的独立坐标数目称为自由度（DOF（degree of freedom））。而机器人的自由度是由有关节数和每个关节所具有的自由度数决定的（每个关节可以有一个或多个自由度，通常为1 个）。机器人的自由度是独立的单独运动的数目，是表示机器人运动灵活性的尺度。（由驱动器能产生主动 动作的自由度称为主动自由度，不能产生驱动力的自由度称为被动自由度。通常 开链机构仅使用主动自由度）机器人自由度的构成，取决于它应能保证完成与目 标作业相适应的动作。分析可知，为使机器人能任意操纵物体的位姿，至少须 6DOF，通常用三个自由度确定手的空间位置（手臂），三个自由度确定手的姿态（手）。比较而言，人的臂有七个自由度，手有二十个自由度，其中肩3DOF，肘2 DOF，碗2DOF。这种比6 还多的自由度称为冗余自由度。人的臂由于有这样的冗余性，在固定手的位置和姿态的情况下，肘的位置不唯一。因此人的手臂能灵 活回避障碍物。对机器人而言，冗余自由度的设置易于增强运动的灵活性，但由 于存在多解，需要在约束条件下寻优，计算量和控制的难度相对增大。 典型的机器人臂结构有以下几种： (1)直角坐标型(Cartesian/rectanglar/gantry) (3P) 由三个线性滑动关节组成。 三个关节的滑动方向分别和直角坐标轴x,y,z 平行。 工作空间是个立方体 (2)圆柱坐标型(cylindrical)(R2P) 由一个转动关节和两个滑动关节组成。 两个滑动关节分别对应于圆柱坐标的径向和垂直方向位置，一个旋 转关节对应关于圆柱轴线的转角。 工作区域为矩形截面的旋转体。 (3) 球坐标型(spherical) (2RP) 两个转动关节和一个滑动关节分别实现手的左右，上下及前后运动。 工作区域是扇形旋转体。 (4)关节坐标型(articulated/anthropomorphic)(3R)
智能机器人的控制技术前景分析 随着科学技术的发展，机器人控制技术也日渐成熟，不仅在力矩和位置控制等基础技术上有所进步，在智能化控制上也有显著提高。可是机器人基础控制技术尽管比较完善，但是想要得到进一步提升却有很大难度，因此，智能化发展成为了机器人控制技术的研发方向，该技术上突破会给基础控制技术的发展带来契机，本文重在研究机器人控制技术的发展方向及难度，希望本文内容能对机器人控制技术的研究带来帮助。 机器人技术一直是国内外科学家重点研究的课题，尤其是美国、日本等发达国家更是机器人研究能力较强的国家，他们对机器人的研究工作有近60年了，而且实现了编程机器人向智能化机器人的发展。他们经过多年研究总结，把机器人控制技术分为三大部分，分别是力矩技术、位置技术和智能技术，其中，力矩技术和位置技术是基础，智能技术是研究的发展方向，所以说，前者是基础技术，后者是重点技术，两者都要快速地向前发展。 1.机器人基础控制技术的重要性及所面临的技术难题 力矩技术和位置技术是机器人控制技术的基础，智能化技术是在这两种技术的基础上进行发展的，所以说，我们要想实现机器人智能化发展，就要先认识到力矩技术和位置技术的作用，了解到两种基础控制技术的重要性。 以前，在机器人基础控制技术中的研究重点是速度、位置和受力等要素，而随着科学技术的发展，控制技术又需要研究各种实用的系统技术，从而保证机器人基础控制技术更加完善。可以这样说，在当今时代，机器人基础控制技术已经达到了一定的水平，这给机器人控制技术的发展打下了坚实的基础，但是，对于作为基础技术中的力矩技术和位置技术来说，要想实现突破，却要依赖智能化技术的发展，因此，位置技术、力矩技术、智能技术三者是紧密联系和相互制约的，位置技术和力矩技术为机器人控制技术智能化发展打下了基础，智能化技术又为机器人基础控制技术的突破带来了机会。下面，我介绍一下机器人控制基础技术所面临的难题。 第一，机器人基础技术研发中存在技术难题。机器人系统设置和实际运动出现不一致问题，这个问题一直难以解决，这对位置技术和力矩技术来说是一个大的挑战。第二，数据模型不能解决机器人运动中的复杂问题。机器人在实际运行中遇到复杂问题时，数据模型就出现工作不正常现象，还有一些难以预见的问题，更是机器人控制基础技术难以解决的。第三，机器人基础控制技术系统不够完善。由于机器人基础控制技术都是建立在数字模型基础上的，该数字模型只是简单的力矩控制系统，根本不能完成复杂的指令，因此，机器人为了提高系统的性能，就需要增加设备来实现，这对基础控制系统来说难度很大。第四，机器人基础控制技术不能解决不确定对象的有关问题。机器人运行中会遇见很多不确定因素，由于这些不确定因素没有建立数字模型，因此，这些问题就难以靠基础控制技术来解决。所以说，机器人性能要想得到提高，光靠基础控制技术是难以实现的，
基于Multi-Agent的多机器人编队控制 摘要：多移动机器人协调是当前机器人技术的一个重要发展方向。多移动机器人之间的协调与 合作将大大提高机器人行为的智能化程度，完成由单个机器人难以完成的更加复杂的作业。多 移动机器人协调技术的研究对提高机器人的智能化水平及加快机器人的实用化进程具有重要的 理论研究意义和实用价值。本文结合多智能体技术对多机器人编队控制进行了研究，同时根据 具体的多机器人系统，进行了仿真实验。验证了多智能体技术在机器人编队控制系统中的应用，完成了小规模的编队控制。 关键词：多智能体；多机器人；编队控制；协调控制；模糊控制 Multi-robot Formation Control Based on Multi - Agent Abstract :The problem of multi-robot cooperation and coordination is central to mobile robotics. Cooperation and coordination will improve the intelligent performance of robots and can complete lots of impossible missions for single robot.The research on multi-robot cooperation and coordination is of great academic and applied significance. The multi-robot formation is developed combined with the multi-agent technology in this dissertation, and the simulation is done with the multi-robot system. The application of multi-agent is verified in the multi-robot formation control through a small system adopt the fomation control. Key words: Multi-agent ;Multi-robot ;Formation control;Coordination control;Fuzzy control 1. 国内外机器人系统发展现状 自80年代末以来，基于多智能体系统理论研究多机器人协作受到了普遍的关注，从军事领域到工业与民用领域，从星际探险到海底考察，从比赛到教学，都取得了不同程度的进步。近年来，在IEEE R&A,IROS等著名的国际机器人学术会议上，几乎每次会议都有多智能体协作机器人系统的专题。一些机器人学术刊物出版了有关多智能体机器人的研究专辑。一些研究项目，如ACTRESS,CEBOT,GOFER,SWARM等，已进行了多年[1]。 目前，国内关于群体机器人系统的研究刚刚起步，基本上还处于基础技术的研究阶段，这方面的研究成果报道比较少。中科院沈阳自动化所机器人开放研究实验室是国内研究多机器人技术较早也较全面的科研单位。 (1)CEBOT(Cellular Robotic System) CEBOT是一种自重构机器人系统(Self-Reconfigurable Robotic System)，它的研究是受生物细胞结构的启发，将系统中众多的具有相同和不同功能的机器人视为细胞元，这些细胞元可以移动，寻找和组合。 根据任务或环境的变化，细胞元机器人可以自组织成器官化机器人，多个器官化机器人可以进一步自组织，形成更加复杂的机器人系统。细胞结构机器人系统强调是单元体的组合如何根据任务和环境的要求动态重构。因此，系统具有多变的构型，可以具有学习和适应的系统智能(Group Intelligence)，并具有分布式的体系结构[3]。 (2)ALLANCE/L-ALLANCE系统
? 197 ? ELECTRONICS WORLD?技术交流 移动机器人控制系统设计 广东工业大学 侯晓磊 随着移动机器人在人们社会生活中的地位不断提高，设计一种 可靠、稳定的机器人控制系统越发的变得重要起来，以NI公司的MyRIO控制器以其安全可靠、编程开发简单而脱颖而出。本文基于上述控制器、L298N电机驱动芯片Labview设计一种移动机器人控制软硬件系统系统，经验证，该系统运行稳定、可靠、高效。 1.前言 新一轮科技革命引发新一轮产业革命。“互联网+制造”构建工业4.0，智能制造成为我国由制造大国向制造强国转变的关键一步，移动机器人作为智能制造中的一个组成部分，作用越发的变得举足轻重。本文给出一种以MyRIO+L298N+Labivew的移动机器人控制系统。 2.IN MyRIO控制器 NI myRIO是NI最新设计的嵌入式系统设计平台。NI myRIO中内含双核ARM Cortex-A9，实时性高，并且还可以便捷定制FPGA I/ O，给开发设计人员提供更好的设计复杂系统的平台。 NI myRIO作为可重配置控制器具有以下重要特点： 易于上手使用：引导性安装和启动界面可使开发人员更快地熟悉操作，协助开发人员快速了解工程概念，完成设计任务。编程设计简单，利用实时应用、内置WiFi等功能，开发人员可以实现远程部署应用，“无线”操控。 板载资源众多：有丰富的数字I/O接口，提供SPI串行外设接口、PWM脉宽调制输出端口、正交编码器输入端口、UART异步收发器端口和I2C总线接口、多个单端模拟输入、差分模拟输入和带参考的模拟输入等可供选择的资源。 另外，NI MyRIO还提供可靠性能较好的控制器保护电路，防止由于意外操作造成控制器不可恢复性损坏，总之，NI MyRIO为开发人员提供了一个编程简易，设计电路方便，不用刻意担心意外操作而影响控制器使用的平台。 3.L298N电机控制芯片 L298N是一种用来驱动电机的集成电路，可以较稳定的输出平稳电流和较强的功率。工作均电流为2A，最高可达4A，最高输出电压为50V，能够带动带有感性元件的负载。控制器可以直接通过输入输出口与电机驱动芯片联接，从而方便控制驱动芯片的输出。如将芯片驱动直流电机时，可以直接与步进电机相联接，通过调节控制器输出实现步进电机的的正反转功能当控制直流电机时，可以通过调节控制芯片的电压信号的极性，PWM波的占空比，从而实现直流电机转速和转向的调节。4.系统硬件部分设计 系统采用MyRIO整体框架，外围增设电机驱动电路、避障驱动电路、里程计电路、液晶显示电路、陀螺仪电路。通过MyRIO主控制发送控制信号驱动移动机器人运动，实时通过外围传感器获取位置信息反馈给主控制 器，然后控制器通过闭环系统调节当前位置以保证对目标位置的追踪。 图1 5.系统软件部分设计 系统软件部分采用经典控制理论的闭环控制系统，将电机、主控制器和外设传感器构成闭环系统，通过调节闭环统的参数，来使 移动机器人以较小偏差追踪按照预定轨迹。 图2 6.结束语 本文介绍了基于NI MyRIO控制器设计移动机器人控制系统，通过仿真和实物测试，能较好的完成对任务的追踪踪。 参考：From Student to Engineer:Preparing Future Innova-tors With the NI LabVIEW RIO Architecture https://www.doczj.com/doc/ec378442.html,.2014-04-01；王曙光,袁立行,赵勇.机器人原理与设计.人民邮电出版社,2013 。
湖面清扫智能机器人的控制系统设计 1、引言 机器人是上个世纪中叶迅速发展起来的高新技术密集的机电一体化产品，它作为人类的新型生产工具，在减轻劳动强度、提高生产率、改变生产模式，把人从危险、恶劣的环境下解放出来等方面，显示出极大的优越性。在发达国家，工业机器人已经得到广泛应用。随着科学技术的发展，机器人的应用范围也日益扩大，遍及工业、国防、宇宙空间、海洋开发、紧急救援、危险及恶劣环境作业、医疗康复等领域。进入21世纪，人们已经越来越切身地感受到机器人深入生产、深入生活、深入社会的坚实步伐。机器人按其智能程度可分为一般机器人和智能机器人。一般机器人是指不具有智能，只具有一般编程能力和操作功能的机器人；智能机器人是具有感知、思维和动作的机器人。所谓感知即指发现、认识和描述外部环境和自身状态的能力，如装配机器人需要在非结构化的环境中认识障碍物并实现避障移动，这依赖于智能机器人的感觉系统，即各种各样的传感器；所谓思维是指机器人自身具有解决问题的能力，比如，装配机器人可以根据设计要求为一部复杂机器找到零件的装配办法及顺序，指挥执行机构，即指挥动作部分完成这部机器的装配；动作是指机器人具有可以完成作业的机构和驱动装置。由此可见，智能机器人是一个复杂的软件、硬件综合体。 机器人的核心是控制系统。机器人的先进性和功能的强弱通常都直接与其控制系统的性能有关。机器人控制是一项跨多学科的综合性技术，涉及自动控制、计算机、传感器、人工智能、电子技术和机械工程等多种学科的内容。 近年来，随着工业和其它服务行业的蓬勃发展，人们在重视其经济效益的同时却往往忽略了他们对环境的污染，人类赖以生存的水资源也不例外。水面污染对人类的水源构成很大的威胁，湖泊尤其是旅游胜地和市内人工湖泊，更是无法逃避漂浮物污染的厄运，举目可见各种日常消费品的包装物在湖面上漂浮。污染的加剧根治水污染。但是，水面污染的治理是一项艰难的长期任务，是全人类必须面对的共同问题。用人工清理水面漂浮物只是权益之计，有些危险水域人无法工作。很多发达国家致力于水面污染治理设备的研究，如石油清理设备，但只是用于大量泄露石油的清理。目前，我国研制的清理水面漂浮物的设备还未见报道，国外研制的也不多，并且价格昂贵，实现的功能也不尽人意。因此，开发一种性
摘要 为使机器人完成各种任务和动作所执行的各种控制手段。作为计算机系统中的关键技术，计算机控制技术包括范围十分广泛，从机器人智能、任务描述到运动控制和伺服控制等技术。既包括实现控制所需的各种硬件系统，又包括各种软件系统。最早的机器人采用顺序控制方式，随着计算机的发展，机器人采用计算机系统来综合实现机电装置的功能，并采用示教再现的控制方式。随着信息技术和控制技术的发展，以及机器人应用范围的扩大，机器人控制技术正朝着智能化的方向发展，出现了离线编程、任务级语言、多传感器信息融合、智能行为控制等新技术。多种技术的发展将促进智能机器人的实现。 当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正系统。 PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。 它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti 和Td）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。 关键词：机器人，机器人控制，PID，自动控制
目录 摘要.......................................................... I 第1章绪论................................................ - 1 - 1.1机器人控制系统 (1) 1.2机器人控制的关键技术 (1) 第2章机器人PID控制...................................... - 2 - 2.1PID控制器的组成 (2) 2.2PID控制器的研究现状 (2) 2.3PID控制器的不足 (3) 第3章 PID控制的原理和特点 ................................ - 4 - 3.1PID控制的原理 (4) 3.2PID控制的特点 (5) 第4章 PID控制器的参数整定 ................................ - 5 -后记...................................................... - 6 -
《智能机器人控制》教学大纲 课程编号： 开课院系：计算机与通信工程学院电子系课程类别：专业选修 适用专业：电子信息、物联网等 课内总学时：32 学分：2 先修课程：嵌入式系统与单片机、微机原理 与应用、计算机网络 执笔：解仑 审阅：石志国 一、课程教学目的 “智能机器人控制”课程属于“电子信息类”专业选修的一门重要的专业基础课，具有较完整的理论体系和较高的实用价值。通过该门课程的学习，使学生学会智能机器人的控制技术、软件开发平台使用方法、整体结构设计、硬件电路设计与制作、软件模块的编程方法，并对基本的智能机器人系统的研制有正确的理解和认识。为学生学习后继的电子工程、物联网工程基础等有关课程打下坚实的基础。 二、课程教学基本要求 1．课程重点： 嵌入式系统的硬件设计、检测与调试；内核移植与系统定制；驱动程序开发与嵌入式图像处理；竞赛机器人的控制器、软件开发平台、结构和部件；双足步行机器人动力学模型；双足步行机器人步态生成控制器设计与实现；多智能体控制技术等。 2．课程难点： 嵌入式操作系统的内核移植与定制、驱动程序编写与开发；多传感器融合算法的实时性研究和分析；PCB的电磁兼容设计的原则、干扰消除；智能机器人模块化结构化设计与实现；双足步行机器人动力学分析与实现方法研究；双足步行机器人行为合成算法分析与实现等。3．能力培养要求： 通过该门课程的学习，使学生深化智能机器人理论所涉及的主要控制技术，提高运用软件、硬件综合知识的能力，从仿真分析和设计方法的角度来对智能机器人控制系统进行分析，培养学生的设计思维能力和实际动手能力，对所研究的机电系统进行深入分析，培养学生从物理意义及工程应用角度，对数学计算与设计进行深刻理解的能力。掌握PCB的电磁兼容设计的原则、干扰消除、抗串扰和PCB接地技术。提升学生对智能机器人控制的实际工程能力，为后继的的电子工程、物联网工程基础等重要的相关课程打下坚实的基础。 三、课程教学内容与学时 课堂教学（32学时） 1．竞赛机器人的控制器、软件开发平台、结构和部件（8学时） 掌握竞赛机器人的控制器基本原理，熟练掌握软件开发平台、结构和部件，理解多传感器信息融合算法。 2．双足步行机器人动力学模型（8学时）了解稳定性定律，熟练掌握新星关节驱动器的设计方法，掌握人机接口的设计方法，理解鲁棒控制的基本原理。 3．双足步行机器人步态生成控制器设计与实现（8学时） 掌握双足步行机器人步态生成控制器的基本原理及其设计与实现。 4．嵌入式系统的硬件设计、检测与调试（8学时） 了解嵌入式系统的硬件设计，理解Linux内核移植和定制，熟练掌握简化模式的驱动设计和实现，掌握Windows CE图像的基本应用方法。 实验教学（9学时）
一、工业机器人的控制系统 工业机器人要与外围设备协调动作，共同完成作业任务，就必须具备一个功能完善、灵敏可靠的控制系统。工业机器人的控制系统可分为两大部分：一部分是对其自身运动的控制，另一部分是工业机器人与周边设备的协调控制。 机器人的结构是一个空间开链机构，其各个关节的运动是独立的，为了实现末端点的运动轨迹，需要多关节的运动协调。 1.机器人控制系统特点 （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系下进行描述，应当根据需要选择不同的参考坐标系，并作 适当的坐标变化。经常要求正向运动学和反向运动学的解，除此之外， 还要考虑惯性力、外力（包含重力）、哥氏力及向心力的影响。 （2）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， 仅仅利用位置闭环是不够的，还要利用速度甚至加速度闭环。系统中 经常使用重力补偿、前馈、解耦或自适应控制等方法。 （3）机器人的动作往往可以通过不同的方式和路径完成，因此存在一个最优的问题。 总而言之，机器人控制系统是一个与运动学和动力学原理密切相关、有耦合、非线性的多变量控制系统。 2.工业机器人控制系统的主要功能 工业机器人的控制系统的主要任务是控制工业机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹、操作顺序及动作的时间等项目，其中有些项目的控制是非常复杂的。 2.1示教再现控制 示教再现控制的主要内容包括示教及记忆方式和示教编程方式。 示教及记忆方式 （1）示教方式 示教分为集中式示教和分离式示教。集中式示教是指同时对位置、速度、操作顺序等进行的示教方式。分离示教方式是指在示教位置之后，再一边动作，一边分别示教位置、速度、操作顺序等的示教方式。 （2）记忆方式 随机存取存储器（RAM）和可编程只读存储器（EPROM）示教编程方式 示教编程可分为手把手示教编程和示教盒示教编程。手把手示教编程主要用于实现连续轨迹控制，具体方法是人工利用示教手柄引导末端执行器经过所要求的位置，同时由传感器检测出工业机器人各关节处的坐标值，并由控制系统记录、存储下这些数据信息。示教盒示教编程是人工利用示教盒上所具有的各种功能的按钮来驱动工业机器人的各关节轴，按作业所需要的顺序单轴运动或多关节协调运动，从而完成位置和功能的示教编程。 2.2工业机器人的运动控制 工业机器人的运动控制是指工业机器人的末端执行器从一点移动到另一
.. . … 科技大学 2015 级研究生课程考试答题纸 考试科目机械制造与装配自动化专业机械工程 学号1505048 考生乔旭光 考生类别专业学位硕士
浅谈机器人智能控制研究 摘要：以介绍机器人控制技术的发展及机器人智能控制的现状为基础,叙述了模糊控制和人工神经网络控制在机器人中智能控制的方法。讨论了机器人智能控制中的模糊控制和变结构控制,神经网络控制和变结构控制,以及模糊控制和神经网络控制等几种智能控制技术的融合。并对模糊控制和神经网络控制等方法中的局限性作出了说明。 关键词:机器人；智能控制；模糊控制；人工神经网络 1 智能控制的主要方法 随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出崭新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。 智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。1.1 模糊控制 模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被
控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定二者缺一不可。 1.2 专家控制 专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合,仿效专家的经验,实现对系统控制的一种智能控制。主体由知识库和推理机构组成,通过对知识的获取与组织,按某种策略适时选用恰当的规则进行推理,以实现对控制对象的控制。专家控制可以灵活地选取控制率,灵活性高;可通过调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化,适应性好;通过专家规则,系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作,鲁棒性强。 1.3 神经网络控制 神经网络模拟人脑神经元的活动,利用神经元之间的联结与权值的分布来表示特定的信息,通过不断修正连接的权值进行自我学习,以逼近理论为依据进行神经网络建模,并以直接自校正控制、间接自校正控制、神经网络预测控制等方式实现智能控制。 1.4 学习控制 (1)遗传算法学习控制 智能控制是通过计算机实现对系统的控制,因此控制技术离不开优化技术。快速、高效、全局化的优化算法是实现智能控制的重要手段。遗传算法是模拟自然选择和遗传机制的一种搜索和优化算法,它模拟生物界/生存竞争,优胜劣汰,适者生存的机制,利用复制、交叉、变异等遗传操作来完成寻优。遗传算法作为优化搜索算法,一方面希望在宽广的空间进行搜索,从而提高求得最优解的概率;另