機器人的控制問題是與其運動學和動力學問題密切相關的。從控制觀點看，機器 人系統代表冗余的、多變量和本質上非線性的控制系統，同時又是復雜的耦合動態系統。 每個控制任務本身就是一個動力學任務。在實際研究中，往往把機器人控制系統簡化為若干個低階子系統來描述。

機器人控制器具有多種結構形式，包括非伺服控制、伺服控制、位置和速度反饋控制、力(力矩)控制、基于傳感器的控制、非線性控制、分解加速度控制、滑模控制、Z優 控制、自適應控制、遞階控制以及各種智能控制等。

本節將討論工業機器人常用控制器的基本控制原則及控制器的設計問題。從關節(或 連桿)角度看，可把工業機器人的控制器分為單關節(連桿)控制器和多關節(連桿)控制器 兩種。對于前者，設計時應考慮穩態誤差的補償問題；對于后者，則應先考慮耦合慣量 的補償問題。

機器人的控制取決于其“腦子”,即處理器的研制。隨著實際工作情況的不同，可以 采用各種不同的控制方式，從簡單的編程自動化、小型計算機控制到微處理機控制等。機 器人控制系統的結構也可以大為不同，從單處理機控制到多處理機分J分布式控制。對于 后者，每臺處理機執行一個指定的任務，或者與機器人某個部分(如某個自由度或軸)直接 聯系。表5-1表示機器人控制系統分類和分析的主要方法。

表5-1機器人控制的分類及其分析方法

任務分類 ：把控制分為許多J一→每J包括許多任務→把每個任務分成許多子任務

結構分類： 把所有能施于同一結構部件的任務都由同一處理機來處理，并與其他各處理機協調工作

混合分類： 實際上并非把所有任務都施于所有的部件。在上述兩種分類之間，往往有交迭

如果要教機器人去抓起工件 A, 那么就必 須知道末端執行裝置(如夾手)在任何時刻相對于 A 的狀態，包括位置、姿態和開閉狀態 等。工件 A 的位置是由它所在工作臺的一組坐標軸給出的。這組坐標軸叫做任務軸(R。)。 末端執行裝置的狀態是由這組坐標軸的許多數值或參數表示的，而這些參數是矢量X 的分 量。我們的任務就是要控制矢量X 隨時間變化的情況，即 X(t), 它表示末端執行裝置在 空間的實時位置。只有當關節θ₁至θ6 移動時，X 才變化。我們用矢量θ(t)來表示關節變 量 θ₁至 θ₆。

各關節在力矩C₁ 至C₆ 作用下而運動，這些力矩構成矢量C(t) 。 矢量C(t) 由各傳動電 動機的力矩矢量 T(t) 經過變速機送到各個關節。這些電動機在電流或電壓矢量V(t) 所提 供的動力作用下，在一臺或多臺微處理機的控制下，產生力矩 T(t)。

對一臺機器人的控制，本質上就是對下列雙向方程式的控制：

V(t)⇔T(t)⇔C(t)→ ◎(t)→X(t) (5.1)

圖5-2表示機器人的主要控制層次。由圖可見，它主要分為三個控制J，即人工智能 J、控制模式J和伺服系統J�，F對它們進一步討論如下。

(1)D一J：人工智能J

如果命令一臺機器人去“把工件A 取過來!”那么如何執行這個任務呢?先需要確 定，該命令的成功執行至少是由于機器人能為該指令產生矢量X(t) 。X(t) 表示末端執行裝 置相對工件 A 的運動。

表示機器人所具有的指令和產生矢量X(t) 以及這兩者間的關系，是建立D一J(Z 高J)控制的工作。它包括與人工智能有關的所有可能問題：如詞匯和自然語言理解、 規劃的產生以及任務描述等。

這一J主要仍處于研究階段。我們將在后面進一步研究與智能控制J有關的問題。

人工智能J在工業機器人上目前應用仍不夠多，還有許多實際問題有待解決。

(2)第二J：控制模式J

能夠建立起這一J的X(t) 和 T(t) 之間的雙向關系。需要注意到，有多種可供采用的 控制模式。這是因為下列關系

X(t)→ ◎(t)→C(t)→T(t) (5.2)

實際上提出各種不同的問題。因此，要得到 一 個滿意的方法，所提出的假設可能是極不相 同的。這些假設取決于操作人員所具有的有關課題的知識深度以及機器人的應用場合。