第九讲 机器人控制理论与技术
山东大学机械工程学院机电工程研究所2010/09/02
4.2 机器人的轨迹控制
4.2.1 问题的提出 总体思路：从已知的末端执行器轨迹 Xd(t)，根据逆运动学问题，求出个关节的 位移 d 、速度 d 和加速度；进而根据动力 学关系求出所需要的关节力矩 n 。 定义伺服误差： E d ,
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4.1 机器人控制问题
机器人动力学的特点： 1）、非线性：引起非线性的因数很多， 如：机构构型、传动机构、驱动机构等。 2）、强耦合：某一关节的运动，会对 其他关节产生动力效应，使得每个关节都要 承受其他关节运动所产生的扰动。 3）、时变：动力学参数随关节运动位 置的改变而变化。
X (t) (t) C (t) V(t) T (t)
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4.1 机器人控制问题
4.1.2 控制系统组成结构 机器人控制系统可分为四部分： 1）机器人工作任务，即给定值。 2）机器人本体，即被控对象。 3）机器人控制器，它是控制系统的核心 部分。 4）机器人感知器，即传感器。
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4.1 机器人控制问题
基本控制原则： 1）、尽可能使问题简化。 2）、将复杂的总体系统控制问题尽可能 简化为多个低阶子系统的控制问题。 3）、一般情况下，机器人的基本控制技 术可归结为单关节控制技术和多关节控制技 术，前者需要考虑误差补偿问题，后者可考 虑耦合作用的补偿。
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4.1 机器人控制问题
• 一种控制方案：单轴开环控制
δ q1 control joint1 q1
δ q2
control
joint1
q2
Xd
Inv Kin
q
δ qn
control
joint1
qn
1）动力学模型的不完全。 2）噪声、干扰的存在。
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4.1 机器人控制问题
4.1.3 控制性能要求 考虑到机器人的多变量、时变、非线性、 强耦合以及建模困难、干扰因数多等特点， 必须根据实际工作的要求提出合理可行的控 制性能指标。除一般的控制性能指标外，机 器人通常注重如下控制性能要求： 1）在工作空间的可空性。 2）稳定性或相对稳定性。 3）动态响应性能。 4）定位精度、轨迹跟踪精度。
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4.1 机器人控制问题
机器人的动力学方程通式：
h( , ) b G() D() n
n 为驱动力矩向量。 为广义关节向量， 其中：
nn n D ( ) R h ( , ) R 称 为惯量矩阵， 是离心力、科氏力向量，b R nn 为黏性摩 n G() R 为重力项的向量。 擦系所2010/09/02
4.1 机器人控制问题
控制任务：机器人以指定的速度、精度、运动轨 迹抓取物体。
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4.1 机器人控制问题
• • • • • 规划末端执行器的运动轨迹X(t)。 计算机器人关节向量θ(t)。 计算控制关节力矩C(t)。 控制电流或电压V(t)。 电动机输出力矩T(t)。
E d
问题：为使伺服误差趋于零，如何计算驱 动力矩或如何设计控制器？
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4.2 机器人的轨迹控制
4.2.2 单关节轨迹控制 机器人的动力学方程是高度耦合的。当 机器人在低速小负载运动时，各关节动力学 特性中的重力和关节间耦合可以忽略，当惯 量参数变化不大时，机器人可以采用单关节 位置伺服反馈控制来实现有效的控制，使机 器人的控制问题大大简化。并在实际中得到 大量的应用。 单关节伺服控制技术原理是在机器人各 关节单独控制时，采用经典反馈控制方法， 根据稳定性和误差设计准则，设计线性反馈 控制器。
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4.1 机器人控制问题
• 另一种方案（半闭环）：
δ q1 control joint1 q1
δ q2
control
joint1
q2
Xd -
δ x
J-1
δ q
q
x
δ qn control joint1 qn
Forward Kinematics
从关节传感器引回反馈，构成反馈控制系统。
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4.1 机器人控制问题
针对一些特殊用途的机器人，还可以进一 步提出一些性能要求。如仿人机器人，他的 关节多达32个以上，并双足行走： 多轴运动协调控制。 高稳定性。 位置无超调、动态响应速度快。 处理器具有很高的处理速度。 具有较高的智能。 结构紧凑。
4.1 机器人控制问题
4.1.1 前 言
何为是机器人控制问题？ 根据具体的性能指标和要求，基于机器人 运动学和动力学模型，设计其控制系统及控制 算法，使机器人能按要求正常工作的理论与技 术方法。 机器人控制技术的内容： • 机器人轨迹控制。 • 机器人力控制（柔顺控制）。 • 机器人分解、协调控制。 • 机器人高级智能动态控制。 • 多机器人协调控制。 • 等。
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4.2 机器人的轨迹控制
轨迹控制问题： 在给定期望运动轨迹情况下，选择一种 控制策略，在关节驱动力矩的作用下，使机 器人再现该运动轨迹。 该控制策略应对初始条件误差、传感器 噪声、模型误差等应具有较好的鲁棒性。 这里，一般不考虑驱动器的动力学问题， 并假定可以对关节施加任意的力矩。
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4.1 机器人控制问题
机器人控制系统硬件：一般包括三部分： 1）感知部分， 2）控制装置：基于高性能微处理器，多处 理器技术。 3）伺服驱动部分。 机器人控制系统软件： 实时多任务操作系统。 机器人控制算法。 机器人的控制需基于计算机控制理论与技术。
机器人技术第九章机器人控制系统425
折算到电机轴上的总的等效惯性矩 Jeff 和等效摩擦系数 feff
Jeff J a J m 2 J L
feff Bm η2 BL
传动比：
Zm
ZL
Zm , Z L 为齿数
机器人关节伺服控制
电气部分的模型由电机电枢绕组内的电压平衡方程来描述
U a (t)
Raia (t)
La
dia ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱt) dt
eb (t) kbm (t) kb——感应电势常数
对以上各式进行拉普拉斯变换得
Ia T
( (
s) s)
Ua (s) Eb (s)
Ra sLa s2 Jeff m (s)
sf
eff
m
(s
)
T (s)
kaIa (s)
Eb (s) skbm (s)
机器人关节伺服控制
重新组合上式，得驱动系统传递函数
优点 ：是机器人控制技术发展方向，通讯协议代码开放，接口统一，接 线简单，可靠性高
缺点：目前尚存在着通讯速度不高，实时性不好，成本较高，适用的伺 服电机品牌较少。
4、机器人控制系统特点
与一般的伺服控制系统或过程控制系统相比，机器人控制系统有 如下特点：
（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 在各种坐标下进行描述，应当根据需要，选择不同的参考坐标系，并做适 当的坐标变换。经常要求解运动学正问题和逆问题，除此之外还要考虑惯 性力、外力及哥氏力、向心力的影响。
8、机器人控制策略
常用伺服控制策略
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 应控制器和线性摄动自适应控制等。
机器人控制理论和技术专题培训课件
第三代机器人为高一级的智能机器人，“智能化” 是这代机器人的重要标志。
HELPMATE
Helpmate具备多种传感器，可以利用天花板上的 路标做引导，实现避障等功能。
机器人的发展历史
第一代机器人是一种进行重复操作的机械、主要 是通常所说的机械手，它虽配有电子存储装置， 能记忆重复动作，然而因未采用外部传感器，所 以没有适应外界环境变化的能力。
第二代机器人由于采用了传感器，已初步具有感 觉-反馈控制的能力，能进行识别、选取判断。使 机器人具有了初步的智能。因而传感器的采用与 否已成为衡量第二代机器人的重要特征。
Karel Capek and his “Rossum's Universal Robots”
机器人的发展历史
第一代机器人是一种进行重复操作的机械，即通 常所说的机械手，它虽配有电子存储装置，能记 忆重复动作，然而因未采用外部传感器，所以没 有适应外界环境变化的能力。
第二代机器人由于采用了传感器，已初步具有感 觉-反馈控制的能力，能进行识别、选取判断。使 机器人具有了初步的智能。因而传感器的采用与 否已成为衡量第二代机器人的重要特征。
什么是Robot？
什么是Robot？
a machine that can do some tasks that a human can do and that works automatically or is controlled by a computer。
机器人的发展历史—《列子·汤问篇》
课程考核方法
机器人技术第九章控制系统
模糊控制器通过将输入的精确值模糊化，将模糊化的输入与模糊规则进行匹配，然后进行模糊推理得到模糊输出 值，最后将模糊输出值清晰化得到精确的输出值。模糊控制能够处理不确定性和非线性问题，适用于复杂的机器 人系统。
03
传感器与感知系统
传感器类型与原理
光电传感器
利用光电效应，通过光信号的 转换来检测目标物体的存在和
机器人技术第九章-控制系统
• 控制系统概述 • 机器人控制策略 • 传感器与感知系统 • 运动规划与轨迹生成 • 控制系统的实现与优化 • 机器人控制系统实例
01
控制系统概述
控制系统的定义与重要性
定义
控制系统是指通过接收输入信号，经过处理后输出控制信号，以实现对被控对 象的控制。在机器人技术中，控制系统是实现机器人自主运动和操作的核心部 分。
详细描述
通过给定机器人末端执行器的速度和加速度，速度控制器会 计算出需要施加在机器人关节上的力矩，以使机器人按照设 定的速度和加速度进行运动。速度控制可以更好地应对外部 干扰和减小超调。
力控制
总结词
力控制是在位置控制的基础上引入力反馈，使机器人在运动过程中能够根据外部环境调整施加的力。
详细描述
通过传感器检测机器人末端执行器与环境之间的相互作用力，力控制器会调整关节力矩，以保持恒定 的力或避免与环境发生碰撞。力控制对于人机交互和机器人操作任务非常重要。
传感器融合的方法
常用的传感器融合方法包括加权平均法、卡尔曼滤波器、贝叶斯网络等， 这些方法能够将不同传感器的数据进行有效整合，提供更准确的环境信 息。
传感器融合的优势
传感器融合技术可以提高机器人的环境感知能力，降低单一传感器的误 差，增强机器人的稳定性和可靠性。同时，通过多传感器信息的融合， 还可以提高机器人的自主性和智能化水平。
机器人控制技术课件
机器人控制技术
机 1.1 引言 1.1.4 机器人控制系统 器 由于机器人的控制过程中涉及大量的坐标变换和插 人 补运算以及较低层的实时控制，所以，目前的机器人控 及 制系统在结构上大多数采用分层结构的微型计算机控制 其 系统，通常采用的是两级计算机伺服控制系统。 控 数学运算 制 伺服 人机对话 通信 原 驱动 理 数据存储
2018年11月26日7时4分
机器人控制技术
机 器 人 及 其 控 制 原 理
1.1 引言 1.1.3 机器人控制功能
2、运动控制功能 运动控制功能是指通过对机器人手部在空间的位 姿、速度、加速度等项的控制，使机器人的手部按照 作业的要求进行动作，最终完成给定的作业任务。 它与示教再现功能的区别：在示教再现控制中， 机器人手部的各项运动参数是由示教人员教给它的， 其精度取决于示教人员的熟练程度。而在运动控制中， 机器人手部的各项运动参数是由机器人的控制系统经 过运算得来的，且在工作人员不能示教的情况下，通 过编程指令仍然可以控制机器人完成给定的作业任务。 2018年11月26日7时4分
机器人控制技术
机 器 人 及 其 控 制 原 理
1.2
示教再现控制
1.2.1 示教方式 1.2.2 记忆过程
2018年11月26日7时4分
机器人控制技术
机 器 人 及 其 控 制 原 理
1.2 示教再现控制 1.2.1 示教方式
机器人示教的方式种类繁多，总的可以分为集 中示教方式和分离示教方式。 1、集中示教方式 将机器人手部在空间的位姿、速度、动作顺序 等参数同时进行示教的方式，示教一次即可生成关 节运动的伺服指令。 2、分离示教方式 将机器人手部在空间的位姿、速度、动作顺序 等参数分开单独进行示教的方式，一般需要示教多 次才可生成关节运动的伺服指令，但其效果要好于 集中示教方式。 2018年11月26日7时4分
机器人原理及控制技术教学课件
理，并了解如何在机器人控制中应
用这些技术。
3
自适应控制与优化
了解自适应控制和优化算法，在机 器人控制中提高性能和适应不确定 性。
教学课件PPT的内容
1 清晰明了的结构
通过逻辑性强、层次分明的课件结构，帮助学生理解和记忆复杂的机器人原理和控制技 术。
2 生动的示例和动画
运用生动的示例和精美的动画，激发学生的兴趣，帮助他们更好地理解和体验机器人的 世界。
机器人原理及控制技术教 学课件PPT
欢迎来到机器人原理及控制技术教学课件PPT！在这个课程中，我们将深入探 讨机器人的原理以及控制技术。通过丰富的内容、清晰的架构和实践案例， 我们将帮助您深入理解这个令人着迷的领域。
机器人原理
机器人系统结构
从传感器、控制器到执行器，探索机器人的基本构成和各个组件之间的关系。
2
小组讨论
组织学生进行小组讨论，促使他们相互学习和交流，拓宽视野和思维方式。
3
师生互动
鼓励学生提问和参与课堂，与教师进行互动，促进深入思考和理解。
3 实践操控机器人
通过实践操控真实的机器人，让学生亲身体验机器人的控制和应用，提升他们的技能和 创新思维。
课件的架和布局
核心概念
在课件的开头明确介绍机 器人原理和控制技术的核 心概念和基本原理。
详细案例
通过详细的案例分析，深 入剖析机器人的应用和实 际问题的解决方法。
练习与作业
在适当的位置设置练习和 作业，帮助学生巩固所学 知识，并提供反馈和指导。
运动学与动力学
了解机器人的运动学和动力学原理，以及在不同应用中的运动规划和控制策略。
人工智能与机器学习
探索如何将人工智能和机器学习应用于机器人，以实现自主决策和学习能力。
机器人控制的理论与方法
机器人控制的理论与方法机器人作为人类创造的智能化设备，应用领域越来越广泛，涉及生产制造、服务行业、医疗卫生等多个领域。
而机器人能够实现准确、高效、稳定的工作，离不开对机器人控制理论和方法的深入研究。
本文将从机器人控制的定义、分类、控制系统结构、控制方法以及未来发展等方面进行分析和探讨。
一、机器人控制的定义及分类机器人控制是指通过相关系统和软件，对机器人进行运动控制、感知控制、决策控制、智能控制等一系列交互控制地技术硬件。
根据在机器人上实现的控制形式和目标，机器人控制可分为以下几类：1. 控制方式的分类采用数字控制，电气控制，空气压缩或水力控制等方式进行机器人的控制。
2. 时间控制根据时间控制机器人进行特殊的运动。
例如：在周期时间内重复同样的运动。
3. 运动控制通过对机器人动作方式的控制，调整机器人的姿态、速度、力量等参数，从而使机器人完成具体的任务。
4. 感知控制通过机器人感知和识别技术，实现机器人在环境中自主地寻找目标物体，并进行跟随、抓取等控制操作。
5. 决策控制采用模糊控制、神经网络、人工智能等技术，对机器人进行目标选择、路径规划及行为指导等方面的控制。
二、机器人控制系统结构机器人控制系统的结构主要分为以下几个部分：机械系统、电气系统、感知系统、控制系统和用户界面系统。
1. 机械系统机械系统是机器人的核心部分，包括机械臂、运动控制器、传感器等硬件设备，根据不同的应用领域和任务需求，机械系统也不尽相同。
2. 电气系统电气系统是机器人整个系统的关键部分，它包括开关、输电线、电机控制器、电源设备等，为机器人提供运行动力和控制信号。
3. 感知系统感知系统是机器人控制中的重要组成部分，采用传感器、计算机视觉、语音识别、定位技术等对环境信息进行感知，以实现机器人的智能化和自主化。
4. 控制系统控制系统是机器人整个控制系统的核心，通过硬件和软件完成机器人的运动控制、感知控制等操作，提高机器人的灵活度和精度。
机器人学的基本理论和技术
机器人学的基本理论和技术随着科技的日益进步，机器人学已成为一个非常重要的领域。
机器人学是一门研究自动控制、计算和传感技术等多学科的综合性科学，旨在研究和开发机器人及其相关技术。
在这篇文章中，我们将介绍机器人学的基本理论和技术。
机器人学的基本理论机器人学主要涉及以下三个方面的研究：机械结构、自动控制和人工智能。
机械结构是机器人学最基本的领域。
机械结构涉及机器人的设计、制造、运动学和动力学等方面。
机器人的外形、系统和部件的设计都属于机械结构研究的范畴。
自动控制是一个独立的领域，主要涉及研究机器人的控制和运动。
自动控制的本质是通过电脑程序来控制机器人的运动和行为。
自动控制也被广泛应用于许多其他领域，如工艺控制、航空控制和汽车制造等。
人工智能是研究机器人如何模拟人类思维和行为的科学领域。
它包含了许多子领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人学习等。
人工智能被广泛应用于机器人和智能系统的开发。
研究人工智能是为了让机器人更智能地模拟人类思维和行为，提高机器人的适应性和应用能力。
机器人学的技术机器人学的技术范围很广，但它主要包括以下几个方面的技术：1. 传感技术传感技术是机器人学的核心技术之一。
它主要涉及机器人从周围环境中获取信息的技术，以及将这些信息传输到控制系统中。
机器人常见的传感技术有：视觉传感器、轮廓传感器、声学传感器、深度传感器和激光传感器等。
2. 运动控制技术运动控制是机器人学的另一个重要的技术领域，其主要目标是控制机器人的造型和运动。
运动控制技术包括：伺服技术、偏差调节和反馈技术。
3. 人机交互技术人机交互技术是人类与机器人之间交互的技术，包括：语音交互、手势控制、智能识别和行为建模等。
这些技术旨在让人类更加自然地与机器人进行交互。
4. 机器人智能技术机器人智能技术是机器人学的一个关键技术。
它涉及将议程逻辑特征和人工智能与传感技术和行为控制技术相结合，以实现智能机器人的设计。
机器人智能技术的应用包括：自动导航、人脸识别和机器人辅助等。
机器人技术中的控制理论
机器人技术中的控制理论近年来，随着工业自动化和人工智能技术的发展，机器人技术越来越成熟。
机器人被广泛应用在制造业、医疗、农业、交通、航空等领域，给人们的生产生活带来了巨大的便利和效益。
然而，机器人技术的复杂性也日益增加，如何控制机器人的行为和动作，保证机器人的稳定和精度，成为了机器人技术的重要问题。
本文将就机器人技术中的控制理论进行讨论和分析。
一、机器人控制的基本概念机器人是一种能够执行人类指令的智能机械设备，与人类的运动和感知能力相近甚至超越。
机器人的控制是指在特定环境下对机器人运动和操作进行计算机编程和指令输入的行为，包括传感器、执行器和控制器等硬件设备的协同工作。
通常，机器人的控制包含两个方面：关节控制和轨迹控制。
其中，关节控制是指根据控制器的指令，控制机器人各关节的角度和速度，以保证机器人的准确运动；轨迹控制是指通过运动学和动力学计算，掌握机器人的运动轨迹和速度，以保证机器人的稳定和高效运动。
机器人控制理论的核心是建立控制模型，并进行控制算法编程和优化调整。
二、机器人控制理论的发展历程机器人是现代控制理论的重要应用之一，机器人控制理论的发展涉及多学科，包括控制理论、机械设计、工程力学、材料学、电气工程、计算机科学等。
机器人的控制理论始于20世纪50年代，最初是通过模拟控制和数字控制等方式实现的。
在20世纪70年代，随着计算机技术的进步和数字信号处理技术的发展，机器人控制理论得到了快速发展。
其中，最具代表性的是PID控制和LQR控制。
PID控制是一种经典的控制方案，通过调整比例、积分和微分三部分的参数，来控制机器人的角度和速度，以达到良好的运动效果；而LQR控制是一种基于状态反馈的优化控制方法，通过控制器建立系统状态方程和成本函数，来调整系统的控制策略和参数，以实现最优的控制效果。
三、机器人控制领域的关键技术1、传感器技术机器人的运动和操作都需要通过精确的传感器来实现，包括视觉传感器、力传感器、惯性传感器、光学传感器等。
机器人的控制方法与原理
机器人的控制方法与原理机器人的控制方法与原理是现代机器人技术的核心内容之一。
随着科技的进步和人工智能的快速发展，机器人在各个领域中起着越来越重要的作用。
机器人的控制方法和原理决定了机器人的运动、感知和决策能力，对于实现机器人的自主操作具有至关重要的意义。
一、机器人的感知与控制机器人通过感知环境中的信息获取输入数据，然后根据程序进行运算，最终实现对机器人各个部件的控制。
机器人的感知与控制主要包括以下几个方面：1. 传感器：机器人使用各种传感器来感知环境，例如，视觉传感器、声音传感器、力传感器等。
通过这些传感器的信息反馈，机器人可以获取环境中的物体位置、大小、形状等信息，进而判断应该采取何种动作。
2. 数据处理：机器人利用计算机进行数据处理和分析。
通过对传感器获取的原始数据进行处理和运算，机器人可以识别环境中的物体、计算运动轨迹等。
3. 控制算法：机器人的运动依赖于各个部件的协调工作。
通过控制算法，机器人可以实现运动的规划和控制，例如路径规划、障碍物避开等。
二、机器人的控制方法机器人的控制方法主要分为两种：手动控制和自主控制。
1. 手动控制：手动控制是指通过操纵面板、遥控器或计算机界面等外部设备来操控机器人的动作。
这种控制方法一般适用于较简单的机器人任务，例如工业生产线上的机械臂。
2. 自主控制：自主控制是指机器人根据预先设定的程序和算法自主地进行决策和行动。
这种控制方法要求机器人具备一定的智能和学习能力。
自主控制的机器人可以根据环境变化做出相应的决策，适应各种复杂的工作场景。
三、机器人的控制原理机器人的控制原理是基于控制系统的理论和方法。
控制系统是指通过测量、比较、计算和决策等过程对对象进行控制的系统。
机器人控制系统主要包括以下几个方面：1. 反馈控制：机器人通过对其输出信号和期望值进行比较，从而实现对其行为的调节和纠正。
反馈控制主要通过传感器获取机器人的状态信息，并根据这些信息来调整机器人的动作。
机器人控制理论与技术
“Robot”一词最早出现在哪位作者的 著作中？
Geoge Devol
Norbert Wiener Isaac Asimov
Karel Capek
“Robot”一词最早出现在哪位作家的小说中？
A. Norbert. Wiener B. Isaac Asimov C. Karel Capek D. Geoge Devol
第三代机器人为高一级的智能机器人，“智能 化”是这代机器人的重要标志。
第一代工业机器人的代表
1961年，通用汽车公司生产线 Unimate and Joseph Engelberger
机器人的发展历史
第一代机器人是一种进行重复操作的机械、主 要是通常所说的机械手，它虽配有电子存储装 置，能记忆重复动作，然而因未采用外部传感 器，所以没有适应外界环境变化的能力。
行 执行器
层
层
层
典型的分层式体系结构—NASREM结构
传感器信号处理、 环境建模 检验和积分 模型评价
任务分解规划 执行总目标
G6
M6
H6 总任务
G5
M5
全局
数据库
G4
M4
地图
状态变量
G3
M3
评价函数
程序文件
对象清单
G2
M2
G1
M1
外界环境
H5 成组任务
H4
人
单体任务
机
H3
接
基本运动
口
H2
动力学
运算
组织层协调层执行层传感器执行器典型的分层式体系结构nasrem结构全局数据库地图状态变量评价函数程序文件对象清单g6h6m6人机接口g5h5m5g4h4m4g3h3m3g2h2m2g1h1m1外界环境运动控制任务分解规划执行总目标环境建模模型评价传感器信号处理检验和积分总任务成组任务单体任务基本运动动力学运算坐标变换移动机器人的两种体系结构二包容式体系结构也称为基于行为的体系结构是一种完全的反应式体系结构是基于感知与行为之间映射关系的并行结构