第15讲(机器人学)机器人控制技术简介20110520.pptVIP

Chapt.15机器人控制技术简介 研究内容 §13.1 机器人的基本控制原则 一、控制器分类 一、控制器分类(续1) 一、控制器分类(续2) 二、主要控制变量 二、主要控制变量(续1) 二、主要控制变量(续2) 三、主要控制层次 1、第一级：人工智能级 2、第二级：控制模式级 控制模式级的问题 控制模式级的问题 3、第三级：伺服系统级 §13.2 伺服控制系统举例 一、液压缸伺服传动系统 一、液压缸伺服传动系统（续1） 一、液压缸伺服传动系统（续2） 二、电-液压伺服控制系统 二、电-液压伺服控制系统（续1） 三、滑阀控制液压传动系统 三、滑阀控制液压传动系统（续1） 三、滑阀控制液压传动系统（续2） * * 张建瓴 机器人控制的目的：设计与选择可靠又适用的机器人控制器，并使机器人按规定的要求（或轨迹）进行运动，以满足控制要求。 首先，本讲将讨论机器人控制的基本原则，后续各讲将分别介绍与分析机器人的位置控制、轨迹控制、力控制、力矩控制、柔顺控制、力/位置混合控制、分解运动控制、变结构控制、自适应控制以及递阶控制、模糊控制、学习控制、神经控制和进化控制等智能控制。 机器人控制问题与其运动学和动力学密切相关。 机器人系统代表冗余的、多变量和本质上非线性的控制系统，同时又是复杂的耦合动态系统。 机器人的每个控制任务本身就是一个动力学任务。 在实际研究中，往往把机器人控制系统简化为若干个低阶子系统来描述。 机器人控制器具有多种结构形式：非伺服控制、伺服控制、位置和速度反馈控制、力（力矩）控制、基于传感器的控制、非线性控制、分解加速度控制、滑模控制、最优控制、自适应控制、递阶控制以及各种智能控制等。 机器人控制器的选择，是由机器人所执行的任务决定的。 中级技术水平以上的机器人，绝大多数采用计算机控制，要求控制器有效而且灵活，能够处理工作任务指令和传感信息这两种输入。 技术水平更高的机器人，具有不同程度的“智能”，其控制系统能够借助于传感信息与周围环境交互作用，并根据获取的信息，修正系统的状态，甚至能够自主地控制机器人实现控制任务。 从关节（或连杆）角度看，可把工业机器人的控制器分为单关节（连杆）控制器和多关节（连杆）控制器两种。对于前者，设计时应考虑稳态误差的补偿问题；对于后者，则应首先考虑耦合惯量的补偿问题。 机器人控制取决于其“脑子”，即处理器的研制。 随实际情况不同，可以采用各种不同的控制方式。 机器人控制系统的结构也可以是从单处理机控制到多处理机分级分布式控制。对于后者，每台处理机执行一个指定的任务，或者与机器人某个部分（如某个自由度或轴）直接联系。 图13-1 机器人控制系统分类和分析主要方法 如图表示一机器人的各关节控制变量。如果要教机器人去抓起工件A，就必须知道末端执行装置（夹手）相对于A的状态，包括位置、姿态和开闭状态等。 工件A的位置是由它所在工作台的一组坐标轴给出，这组坐标轴叫做任务轴（R0）。末端执行装置的状态是由这组坐标轴的许多数值或参数表示的，而这些参数是矢量X的分量。 我们的任务就是要控制矢量X随时间变化的情况，即X(t)。 而只有当各关节θ变化时，X才变化。 各关节在力矩C作用下运动，这些力矩构成矢量C(t)。 矢量C(t)由各电动机的力矩矢量T(t)经过变速机送到各个关节。 电动机在电流或电压矢量V(t)所提供的动力作用下，在控制器控制下，产生力矩T(t)。 机器人的控制，本质上就是对下列双向方程式的控制： V(t)?T(t)?C(t)?Θ(t)?X(t) 如图为机器人的主要控制层次。主要分为三个控制级： 人工智能级 控制模式级 伺服系统级 表示机器人的指令和产生矢量X(t)以及这两者间的关系，是建立第一级（最高级）控制的工作。 包括与人工智能有关的所有可能问题：如词汇和自然语言理解、规划的产生以及任务描述等。 这一级能够建立起X(t)和T(t)之间的双向关系。 X(t)?Θ(t)?C(t)?T(t) 四个矢量之间可建立四种模型： （1）T(t)：传动装置模型 （2）C(t)：关节式机械系统的机器人模型 （3）Θ(t)：任务空间内的关节变量与被控制值间的关系模型 （4）X(t)：实际空间的机器人模型 第一个问题是系统动力学问题，这方面存在许多困难： （1）无法正确地建立各连接部分的机械误差，如干摩擦和关节的挠性等。 （2）若考虑误差，模型将包含数以千计的参数，而且处理机将无法以适当的速度执行所有必须的在线操作。 （3）模型越复杂，对模型的变换（响应）就越困难，尤其是非线性模型，困难将更大。 在工业上一般不采用复杂的模型，而采用两种控制（又有很多变种）模型：几何模型和运动模型。 前者利用X和Θ间的坐标变换，后者则对几何模型进行线性处理，并假定X和Θ变化很小。属于几何模型的控制有位置控制和