机器人学及其智能控制
智能控制与机器人技术的结合
智能控制与机器人技术的结合智能控制与机器人技术的结合正逐渐改变着人类社会和工业生产的格局。
随着科学技术的日益进步，智能机器人能够更好地与人类进行交互，并在诸多领域中展现出卓越的能力。
一、智能控制技术的介绍智能控制技术是一种能够对机器人进行控制和指导的技术手段。
通过采用各种传感器和算法，智能控制技术使得机器人能够感知环境、分析数据，并做出相应的决策和行动。
智能控制技术可以大大提高机器人的自主性和智能化水平，使机器人能够更好地适应不同场景和任务的需求。
二、机器人技术在工业生产中的应用1.智能机器人在制造业中的应用：利用智能机器人可以实现自动化生产线，提高生产效率和产品质量。
智能机器人能够进行准确的装配、焊接、喷涂等工艺操作，极大地减少了人工操作的错误率和劳动强度。
2.智能机器人在物流领域中的应用：智能机器人能够准确地搬运、存储和分拣货物，大大提高了物流效率。
利用智能机器人可以实现无人仓库和智能配送系统，减少了人力资源的浪费。
3.智能机器人在危险环境中的应用：智能机器人能够代替人类进行一些危险环境下的工作，如核电站巡检、消防救援等。
智能机器人具备耐高温、耐辐射等特性，能够在危险环境中有效地执行任务，保障人类的安全。
三、智能控制技术在机器人中的作用1.智能机器人中的感知与决策：智能机器人通过感知环境中的传感器获取数据，并进行分析和处理。
智能控制技术使机器人能够根据所得数据做出相应的决策，从而更好地适应复杂多变的环境。
2.智能机器人中的运动与执行：通过智能控制技术，机器人能够实现精准的运动与执行。
智能机器人能够利用各种运动控制算法，实现高速、高精度的运动，与人类进行高效的交互。
3.智能机器人中的学习与优化：智能控制技术还能使机器人具备学习和优化的能力。
通过不断与环境交互并分析反馈数据，机器人能够不断提高自身的性能和智能水平。
智能机器人可以实现自主学习，并对自身进行不断的优化和改进。
四、智能控制与机器人技术带来的挑战和机遇智能控制与机器人技术的结合给人类社会带来了诸多挑战和机遇。
机器人的智能控制方式总结
机器人的智能控制方式总结随着科技的飞速发展，机器人已经渗透到我们生活的各个领域，从工业生产到家庭服务，从医疗手术到探索未知，它们在改变我们的生活方式，也推动着社会的发展。
这些机器人的行为和表现，在很大程度上取决于其背后的智能控制方式。
本文将总结一些主流的机器人智能控制方式。
1、预设程序控制预设程序控制是最常见的机器人控制方式之一。
这种方式下，程序员通过编写特定的程序来定义机器人的行为。
机器人接收到特定的输入后，会按照预设的程序做出相应的反应。
这种方式的优点是简单、易操作，适合于对机器人行为需求明确，环境变化不大的情况。
2、传感器控制传感器控制是一种依赖于传感器数据的控制方式。
机器人通过传感器接收外界环境的信息，并据此调整自身的行为。
这种方式下，机器人的行为可以根据环境的变化而变化，具有更高的灵活性和适应性。
广泛应用于环境复杂或动态变化的场合。
3、深度学习控制深度学习控制是一种新兴的机器人控制方式。
它通过让机器人学习大量的数据和案例，使其具备自我学习和自我优化的能力。
这种方式下，机器人可以通过自我学习来适应新的环境，解决复杂的问题，具有极高的智能性和自主性。
4、混合控制混合控制是一种结合了以上几种控制方式的综合控制方式。
它通过结合多种控制方式，发挥各自的优势，使机器人能够在复杂和动态的环境中表现出更好的性能。
混合控制方式是未来机器人控制的一个重要发展方向。
总结来说，机器人的智能控制方式多种多样，每一种都有其独特的优势和适用场景。
随着科技的进步，我们期待看到更多的创新和控制方式的出现，推动机器人技术的不断进步。
随着科技的不断发展，机器人技术已经深入到各个领域，为我们的生活和工作带来了巨大的便利。
安川机器人（Yaskawa）作为世界知名的机器人制造商，其产品广泛应用于自动化生产线、装配、焊接、搬运等领域。
其中，远程控制功能在许多应用场景中发挥了重要的作用。
本文将着重对安川机器人远程控制功能在机器人端的应用进行总结。
机器人技术与智能控制
机器人技术与智能控制近年来，随着科技的快速发展，机器人技术与智能控制在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
机器人技术的发展不仅改变了人们的生产方式，也为人们的生活带来了便利。
本文将从机器人技术的定义、发展历程、应用领域以及智能控制技术等几个方面进行探讨。
一、机器人技术的定义与发展历程机器人技术是一门综合性学科，它涉及到机械工程、电子技术、控制理论等多个学科。
机器人可以根据预设的程序以及传感器的反馈信息，自主地执行各种任务，可以代替人们从事重复性、危险性较高的工作。
从机器人的诞生以来，它经历了几个重要的发展阶段。
最早的机器人可以追溯到20世纪50年代，当时由美国专家研制的“安科电子手臂”被视为第一个真正意义上的机器人。
随着计算机技术的发展，机器人逐渐实现了自动化控制，能够对环境进行感知和响应。
20世纪70年代到80年代，机器人技术得到了广泛应用，特别是在汽车制造业中，机器人的使用大大提高了生产效率。
二、机器人技术的应用领域随着科技的进步和社会的需求，机器人技术的应用领域也越来越广泛。
以下是机器人技术在几个常见领域中的应用：1. 工业制造领域：机器人广泛应用于工厂生产线上，可以完成装配、焊接、喷涂等重复性操作，提高了生产效率和产品质量。
2. 医疗领域：机器人在手术中的应用越来越多，它可以精确控制手术器械，减少手术风险，提高手术成功率。
3. 农业领域：机器人可以用于农田的耕作、种植、喷洒农药等工作，提高农业生产的效率和产量。
4. 物流领域：机器人在仓库中的应用使得货物的搬运更加高效，减少了人力成本，提高了物流效率。
5. 家庭服务领域：智能家居中的智能机器人可以帮助人们清洁、照料、安保等家务工作。
三、智能控制技术在机器人技术中的应用智能控制技术是机器人技术中非常重要的一部分。
它可以使机器人根据环境的变化自主地做出决策，提高机器人的感知能力和响应能力。
传感器技术是智能控制中的关键技术之一。
机器人通过各种传感器获取环境的信息，如图像传感器、声音传感器、力传感器等。
机器人学及其智能控制第6章 机器人的动力学
（式 6.10）
下面再用牛顿力学求解，对系统进行受力分析后，很容易就可以得到系统的受力方程为：
F ma
（式 6.11）
其中：
F kx ma
（式 6.12）
整理之后可以得到：
F ma kx
（式 6.13）
很容易得出这样一个结论，对于一个简单系统，用牛顿力学求解更容易，下面我们求解 一个稍微复杂一点的系统。
m2l
cos
m2l
2
sin
L kx x
F (m1 m2 )x m2l cos m2l 2 sin kx
（式 6.20）
（式 6.21） （式 6.22） （式 6.23）
对于旋转运动： 得到：
L
m2l 2
m2lx cos
d dt
L
m2l 2
m2lx
cos
m2lx
sin
L
m2gl sin
（式 6.29）
为方便分析，将其写成矩阵的形式：
F T
m1 m2l
m2
cos
m2l cos
m2l 2
x
0 0
m2l
sin 0
x2
2
kx m2
gl
sin
（式 6.30）
由此可以看出，对于求解复杂系统的运动方程，采用拉格朗日力学进行求解更加方便。
动力学仿真
为了对操作臂的运动进行仿真，必须采用前面建立的动力学模型，由封闭形式的动力学 方程（6.66），可通过仿真求出动力学方程中的加速度
q(t t) q(t) q(t)t 1 q(t)t 2 2
式中，每次迭代要用式（6.67）计算一次 q 。这样，通过输入已知的力矩函数，用数值积分
智能控制在机器人领域的应用
智能控制在机器人领域的应用随着科技的不断发展，智能控制技术在机器人领域的应用日益广泛。
智能控制技术通过将人工智能与机器人技术相结合，实现了机器人的自主学习和智能决策能力，使机器人能够更加灵活、高效地完成各种任务。
本文将从智能控制技术的原理及其在机器人领域的应用方面进行探讨。
一、智能控制技术原理智能控制技术是指利用人工智能、自动控制等技术手段，使机器能够像人一样进行学习与决策的技术。
智能控制技术主要包括感知算法、决策算法和执行算法三个方面。
感知算法是机器人获取外界信息的手段，通过传感器感知环境中的物体、运动等信息，并将其转化为可供机器人处理的数据。
常用的感知算法包括计算机视觉、声音识别、激光雷达等。
决策算法是指机器人根据感知到的信息，进行决策的过程。
它可以根据预定的策略和模型，进行逻辑推理和判断，从而确定自己的行为。
决策算法的核心是机器学习技术，通过学习大量的数据样本，让机器能够自动学习相关规律和知识，进而做出正确的决策。
执行算法是机器人根据决策结果进行实际操作的过程。
它将决策得到的指令转化为机器人能够理解和执行的动作，如移动、抓取等。
执行算法依赖于机器人的控制系统，通过运动控制、力控制等技术，将决策转化为具体的动作。
二、1. 智能家居机器人智能家居机器人是指能够与居住者进行交互，并在家庭中承担一定任务的机器人。
它可以通过感知算法来感知房间的温度、湿度等环境信息，通过决策算法来制定最优的动作方案，比如调节空调温度、开启窗帘等。
执行算法则通过控制系统将决策转化为具体的动作执行。
2. 智能医疗机器人智能医疗机器人是指在医疗领域中应用智能控制技术的机器人。
它可以通过感知算法对患者的生理参数进行监测，通过决策算法对病情进行判断，比如提醒患者按时服药、进行康复训练等。
执行算法则通过机器人的运动控制和操作控制，完成相应的医疗任务。
3. 智能制造机器人智能制造机器人是指在制造行业中应用智能控制技术的机器人。
它可以通过感知算法对物料、工件进行检测，通过决策算法进行生产计划的制定，比如优化生产流程、调整生产参数等。
智能控制理论及其在机器人上的应用
智能控制理论及其在机器人上的应用第一章：智能控制理论概述智能控制是一种利用人工智能技术实现对系统控制的技术，其目的在于给机器进行指令，控制其运动。
智能控制技术综合了智能计算、模糊逻辑、神经网络等计算机科学中的前沿技术，使得机器可以像人一样对环境做出反应，完成人们的工作任务。
智能控制理论研究了机器在复杂的环境下做出决策的方法，通过对数据的收集、处理以及算法的设计和调整，让机器具有感知、理解和适应环境的能力。
智能控制理论的研究对于机器人、无人飞行器、自动驾驶汽车等自主化系统至关重要。
第二章：智能控制在机器人上的应用机器人是智能控制技术的典型应用之一。
智能控制可以使机器人从一个简单的动作执行者提升为一个拥有自主决策能力、可以接受人类指令、智能感知环境、适应环境的智能机器人。
1. 机器人的感知机器人的感知是指让机器人具有感知环境、收集信息的功能。
机器人的感知技术可以通过传感器实现。
智能控制可以让机器人利用传感器把环境信息收集到机器人的电脑里，对它进行分析，在这个基础上进行相应的决策。
传感器的种类非常多，例如红外线传感器、激光雷达传感器、声波传感器、视觉传感器等，不同的传感器通过不同的方式来感知环境，并生成不同的数据。
智能控制可以帮助机器人对从传感器中收集到的信息进行处理并指导其展开相应的行动。
2. 机器人的决策机器人的决策能力是指让机器人像人类一样生成合理的决策，并根据情况调整自己的决策。
基于智能控制的机器人可以利用数据和算法来进行计算、分析和预测。
例如，基于智能控制的机器人在执行一项任务时，可以根据所处的环境变化、任务目标的变化以及其他因素来生成相应的决策。
如果需要调整，机器人就可以根据新的数据情况重新生成新的决策。
3. 机器人的执行机器人的执行能力是指让机器人能够按照预设计划或者生成的决策来执行任务。
机器人的控制系统可以根据信息反馈不断的调整机器人的动作，使机器人能够适应不同环境、不同任务目标的要求。
机器人的智能控制和制造技术
机器人的智能控制和制造技术在当今日益发展的技术时代，机器人集智能、自主性和传感装备于一体，被广泛应用于制造业、医疗保健、军事、航空航天、探险和科研等多个领域。
随着人工智能技术的不断发展，机器人的智能控制和制造技术也取得了长足的进步，成为推动工业发展的重要力量。
一、机器人的智能控制技术机器人的智能控制技术是指利用计算机软件和电路技术，让机器人具备自主决策、行动和逻辑推理等人类智能，实现更高效、更准确的操作和任务执行。
机器人智能控制技术的主要功能包括以下方面：1、感知和识别：机器人必须能够感知环境和识别场景中的物体、形状、尺寸和颜色等信息，包括声音、图像、激光等多种传感器。
2、规划和路径：机器人需要具备规划和执行任务方案、路径的能力，可以根据场景和任务实时优化路径规划。
3、控制和调节：机器人对于动作和运动的实时控制和调节非常关键，例如机械臂的角度和速度等。
4、协作和学习：机器人需要能与人类协作完成任务，也需要通过学习实现逐步提高自己的智能和能力。
在实际应用中，机器人的智能控制技术被广泛应用于工业自动化、医疗器械、智能家居等领域，可以提高效率和质量，优化资源配置。
二、机器人的制造技术机器人的制造技术是指利用现代材料、传感器、控制系统、数据处理等技术，生产出满足特定需求、有良好性能和稳定性的机器人设备，包括机器人本体和相关零部件。
机器人的制造技术需要充分考虑以下方面：1、设计和模拟：机器人的设计和模拟主要包括机械结构、动力系统、电路和软件系统等多个方面，需要利用先进的CAD和CAM软件实现虚拟制造。
2、材料和加工：机器人的材料可以采用金属、塑料、陶瓷等多种材料，需要采用先进的加工技术，例如激光切割、3D打印等，保证机器人的精度和稳定性。
3、测试和调试：机器人出厂前需要经过全面的测试和调试，包括机器人性能、稳定性和安全性等多个方面。
在当今的高技术领域，机器人制造技术的不断发展，使得机器人可以适用于更广泛的应用场景，并且不断提高生产效率和质量。
机器人智能控制技术的研究
机器人智能控制技术的研究一、引言机器人智能控制技术是当今自动化技术领域中备受关注的研究方向之一。
随着计算机科学和工程技术的不断发展，机器人的使用范围越来越广泛，如在工业制造、医疗卫生、以及家庭服务等领域都发挥着重要的作用。
智能控制技术是机器人实现自主学习、判断和决策的核心，在机器人技术中发挥着重要的作用。
本文将介绍机器人智能控制技术的研究现状及发展趋势。
二、机器人智能控制技术的研究现状机器人智能控制技术的研究主要涉及以下方面：1. 感知技术机器人需要通过感知设备来获取外部环境信息，如距离、方向、速度、温度、光照等，以便更好地执行任务。
感知技术包括声音、视觉、触觉、味觉和嗅觉等多种形式。
视觉技术是目前机器人感知技术中应用最广泛的一种，能够实现对目标位置的识别、摄像等功能。
2. 语音识别技术语音识别技术是机器人智能控制技术的核心之一。
通过对人类语言的识别和理解，机器人可以与人进行实时交互，完成语音指令的识别和执行。
加之，语音识别技术在智能家居、智能手环、智能汽车等领域中得到广泛应用，并逐渐成为智能化控制研究的热点之一。
3. 运动控制技术运动控制技术是机器人智能控制技术的另一个重要方面。
通过运动控制技术，机器人能够快速、准确地完成空间中的动作操作。
运动控制技术应用最广的领域是工业制造，如自动化生产线等。
此外，运动控制技术在医疗卫生、教育及娱乐等领域中也得到广泛应用。
三、机器人智能控制技术的发展趋势随着人工智能技术的不断发展，机器人智能控制技术的应用场景和应用领域也在不断地拓展。
以下是机器人智能控制技术的发展趋势。
1. 语音识别技术的发展语音识别技术是机器人智能控制技术的关键，目前已经广泛应用于智能家居、智能手环、智能汽车等领域。
未来，随着语音技术的不断进步和发展，机器人的交互方式将会更加智能化和自然化。
2. 视觉技术的发展由于视觉技术在机器人感知技术中应用广泛，未来视觉技术的发展将会对机器人智能控制技术的发展产生重要影响。
工业机器人的智能学习与自适应控制技术
工业机器人的智能学习与自适应控制技术工业机器人在现代制造业中发挥着重要的作用，它们能够高效地完成重复性、精密性的任务，从而提高生产效率和产品质量。
然而，随着制造业的不断发展和创新，机器人需要具备更高的智能性和自适应能力，以应对复杂多变的生产环境和任务需求。
本文将介绍工业机器人的智能学习与自适应控制技术，以及其在现实应用中的优势和挑战。
一、智能学习技术1.机器学习算法机器学习是一种利用算法让机器能够自动学习和改进的技术。
在工业机器人中，机器学习可以通过大量的数据和经验，让机器人自主地学习和识别各种工件、操作方法和环境条件。
例如，通过监测和分析机器人在实际操作中的行为和结果，可以建立模型和算法，使机器人具备自主调整姿态、力量和速度等能力。
2.深度学习网络深度学习是机器学习的一种技术手段，它模仿人脑的神经网络结构，通过多层次的神经元网络进行模式识别和特征提取。
在工业机器人中，深度学习可以用于机器人视觉系统的开发，实现对不同工件形状、颜色和尺寸的自动识别和分拣。
二、自适应控制技术1.力控制技术传统的机器人控制技术主要基于位置或速度的控制，但在某些应用场景中，仅依靠位置和速度控制可能无法满足要求。
力控制技术允许机器人根据传感器反馈的力信号，自适应地调整姿态和力量，以完成精确而稳定的操作。
例如，在装配过程中，机器人能够通过感知力的大小和方向，自动调整夹持力和插入力，从而确保装配的准确性和稳定性。
2.模型预测控制技术模型预测控制是一种基于系统模型的控制方法，在工业机器人领域有着广泛的应用。
通过构建机器人运动学和动力学模型，结合环境的信息以及任务需求，可以预测出最优的控制指令，使机器人具备适应不同操作环境和动态变化的能力。
例如，在杂乱无序的堆叠环境中，机器人可以通过模型预测控制技术，自适应地规划抓取路线和调整步态，提高抓取成功率和稳定性。
三、优势和挑战1.优势智能学习与自适应控制技术赋予工业机器人更高的智能性和自主性，使其能够适应不同的生产需求和环境变化。
机器人智能控制技术研究
机器人智能控制技术研究第一章：引言随着科学技术的不断发展，机器人已经成为一个热门的研究方向。
机器人能够帮助人类完成更多的任务，同时也能够减轻人类的工作负担，提高人类的生产力。
在机器人智能控制技术方面，随着人工智能和控制技术的不断进步，机器人控制技术也从传统的计算机控制向人机交互控制和自主化控制方向不断发展。
本文将深入探讨机器人智能控制技术的现状、发展及未来展望。
第二章：机器人智能控制技术研究现状机器人智能控制技术是机器人技术中的一个重要分支。
随着人类对机器人的需求不断增加，机器人控制技术也得到了不断的改进。
例如，机器人视觉技术、机器人语音技术、机器人机器学习技术等等。
这些技术的发展，都为机器人智能控制技术的研究提供了不少支持。
机器人视觉技术是指机器人通过摄像头采集图像，通过计算机对图像进行分析和处理，帮助机器人感知环境。
根据机器人视觉技术的不断进步，机器人能够感知自身环境、识别目标、进行路径规划和动作控制等操作，从而完成更多任务。
机器人语音技术是指机器人使用语音人机交互，将语音技术应用到机器人中。
机器人语音技术不仅可以使机器人更好地理解人类的声音和话语，还可以通过人机交互控制机器人行动，从而提高机器人的自主性和灵活性。
机器学习技术是指机器人通过学习大量数据和经验，提高机器人自主化控制的能力。
机器人学习可以通过监督学习、非监督学习和强化学习等方式实现。
通过这些学习方法，机器人能够不断优化和改进自身的行为和决策。
第三章：机器人智能控制技术发展趋势随着机器人智能控制技术的不断发展，机器人越来越能够完成更多的任务。
未来，机器人智能控制技术将朝着以下方面的发展：1. 更完善的感知技术随着机器人视觉技术、语音技术和其他传感器技术的不断发展，机器人将更好地感知身边的事物和环境。
未来，机器人感知技术将更加智能化，能够更加准确地感知自身的环境及情况。
2. 更智能的决策能力机器人的决策能力越来越强。
未来，机器人将更加注重自主化控制技术，通过学习和计算机算法将会更加精准地决策。
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2.机器人按照功能可以划分为几种？
（1）操作型机器人：能自动控制，可重复编程，多功能，有几个自由度，可固定或运动，用于相关自动化系统中。
（2）程控型机器人：按预先要求的顺序及条件，依次控制机器人的机械动作。
（3）示教再现型机器人：通过引导或其他方式，先教会机器人动作，输入工作程序，机器人则自动重复进行作业。
（4）数控型机器人：不必使机器人动作，通过数值、语言等对机器人进行示教，机器人根据示教后的信息进行作业。
（5）感觉控制型机器人:利用传感器获取的信息控制机器人的动作。
（6）适应控制型机器人:机器能适应环境的变化，控制其自身的行动。
（7）学习控制型机器人：机器人能“体会”工作的经验，具有一定的学习功能，并将所“学”的经验用于工作中
（8）智能机器人：以人工智能决定其行动的机器人。
二、简答题
1.试简述机器人的运动机构。
（1）直线运动机构：丝杆传动，皮带传动与链传动；（2）旋转运动机构：齿轮；（3）减速运动机构：行星齿轮减速器，谐波传动。
2.试简述各种传动齿轮的结构及特点。
3.试简述工业机器人常见的运动形式。
（1）直角坐标型机器人三个关节都是移动关节，关节轴线相互垂直，相当于笛卡尔坐标系的xyz轴，主要用于生产设备的上下料，也可用于高精度的装卸和检测作业。
（2）圆柱坐标型机器人是以θ、z和r为参数构成坐标系手腕参考点的位置可表示为P=f (θ，z，r)）。
（3）球（极）坐标型机器人以θ、φ、r 为坐标，任意点可表示为P=f(θ，φ，r)（4）SCARA机器人有三个旋转关节，其轴线相互平行。
手腕参考点的位置是由两旋转关节的角位移φ1、φ2和移动关节的位移z决定，即P=f(φ1，φ2，z)（5）关节型机器人由两个肩关节和一个肘关节进行定位，由两个或三个腕关节进行定向。
4.与轮式移动机构相比，履带式移动机构有什么特点？
(1) 支撑面积大，接地比压小。
适合于松软或泥泞场地进行作业，下陷度小，滚动阻力小，通过性能较好。
(2)越野性能好，爬坡、越沟等性能优于轮式移动机构。
(3) 履带支撑面上有履齿，不易打滑，牵引附着性能好，有利于发挥较大的牵引力。
(4)结构复杂，质量大，运动惯性大，减震性能差，零件易损坏。
二、简答题
1.机器人传感器的选择应该考虑哪些因素？
在选择合适的传感器以适应特定的需要时，必须考虑传感器多方面的特点。
这些特点决定了传感器的性能、是否经济、应用是否简便以及应用范围等，在某些情况下，为实现同样的目标，课时选择不同类型的传感器。
这时，在选择传感器前应该考虑以下一些因素：成本，尺寸，质量，输出的类型，接口，分辨率，林敏度，线性度，量程，响应时间，频率响应，可靠性，精度，重复精度等。
2.机器人内部传感器的基本种类有哪些？
常用内部传感器有位置传感器（电位器、旋转变压器、码盘）、速度传感器（测速发电机）、加速度传感器（应变片式、伺服式、压电式、电动式）和倾斜角传感器（液体式、垂直振子式）。
三、论述题
试论述机器人控制系统及其功能。
对于一个具有高度智能的机器人，它的控制系统实际上包含了“任务规划”、“动作规划”、“轨迹规划”和基于模型的“伺服控制”等多个层次，如图
4.1所示。
机器人首先要通过人机接口获取操作者的指令，指令的形式可以是人的自然语言，或者是由人发出的专用的指令语言，也可以是通过示教工具输入的示教指令，或者键盘输入的机器人指令语言以及计算机程序指令，机器人其次要对控制命令进行解释理解，把操作者的命令分解为机器人可以实现的“任务”，这就是任务规划。
然后机器人针对各个任务进行动作分解，这是动作规划。
为了实现机器人一系列动作，应该对机器人每个关节的运动进行设计，即机器人的轨迹规划。
最底层的是关节运动的伺服控制。
二、简答题
1.简述工业机器人控制的特点。
工业机器人控制系统一般是以机器人的单轴或多轴协调运动为控制目的的系统，与一般的伺服系统或过程控制系统相比，工业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、动力学密切相关。
根据给定的任务，应当选择不同基准坐标系，并作适当的坐标变换，经常要求解运动学正问题和逆问题。
除此之外还要考虑各关节之间惯性力、哥氏力等的耦合作用以及重力负载的影响。
(2)描述机器人状态和运动的数学模型是一个非线性模型，随着状态的变化，其
I 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，还要利用速度闭环甚至加速度闭环。
系统中还经常采用一些控制策略，比如重力补偿、前馈、解耦或自适应控制。
(3)机器人控制系统是一个多变量控制系统。
即使一个简单的工业机器人也有3～5 由度。
每个自由度一般包含一个伺服机构，多个独立的伺服系统必须有机地协调起来。
机器人的手部运动是所有关节运动的合成运动，要使手部按照一定的规律运动，就必多地控制各关节协调动作，包括运动轨进、动作时序等多方面的协调。
(4)具有较高的重复定位精度。
除直角坐标机器人以外，机器人关节上的位置检测元件，不能安放在机器人末端执行器上，而是放在各自驱动轴上，因此是位置半闭环系统。
但机器人的重复定位精度较高，一般为±0.1 mm。
(5)系统的刚性要好。
由于机器人工作时要求运动平稳，不受外力干扰，为此系统有较好的刚性，否则将造成位置误差。
(6)位置无超调，动态响应尽量快。
机器人不允许有位置超调，否则将可能与工件碰撞。
加大阻尼可以减少超调，但却降低了系统的快速性，所以进行设计时要根据系统要求权衡。
(7)需采用加（减）速控制。
过大的加（减）速度都会影响机器人运动的平稳，甚3 生抖动，因此在机器人起动或停止时采取加（减）速控制策略。
通常采用匀加（减）速运动指令来实现。
(8)从操作的角度来看，要求控制系统具有良好的人机界面，尽量降低对操作者的要求。
.多数情况要求控制器的设计人员不仅要完成底层伺服控制器的设计，而且还要完成规划算法的编程。
(9)工业机器人还有一种特有的控制方式——示教再现控制方式。
当要工业机器人完成某作业时，可预先移动工业机器人的手臂，来示教该作业顺序、位置以及其他信息，在执行时，依靠工业机器人的动作再现功能，可重复进行该作业。
总而言之，工业机器人控制系统是一个与运动学和动力学原理密切相关的、有耦合的、非线性的多变量控制系统。
随着实际工作情况的不同，可以采用各种不同的控制方式。
2.简述机器人的学习控制的应用领域。
三、论述题
试论述机器人的自适应控制的应用领域。
第八章
二、简答题
1.简述轨迹规划的基本原理。
2.简述直角坐标空间的轨迹规划步骤。
三、计算题
1.求一个六轴机器人的第三关节用4s的时间从初始角20°移动到终止角80°。
假设机器人由静止开始运动，抵达目标点时速度为5°/s。
计算一条三次多项式关节空间轨迹的系数，绘制出关节角和速度曲线。
2.一个两自由度平面机器人在直角坐标系空间中沿直线从起点（3, 6)运动到终点(10，8)。
若将路径划分为10段，且每一个连杆长25cm,求该机器人的关节量。