浅谈机器人控制研究的重要性
机器人在科学研究中的重要作用
机器人在科学研究中的重要作用近年来，机器人技术的迅猛发展，为科学研究带来了诸多的便利和可能。
在各个领域中，机器人的应用不断拓展，为科学家们提供了全新的研究手段和实验平台。
本文将探讨机器人在科学研究中的重要作用，并展示出机器人技术带来的突破性进展。
一、机器人在太空探索中的应用太空探索一直是科学研究的重要领域之一，而机器人在太空中的应用极大地推动了这一领域的发展。
例如，火星探测器就是一种自主移动的机器人，它可以执行预定任务，收集火星表面的数据，并将数据传回地球供科学家分析。
无人机器人的使用使得探索范围大大扩大，并减少宇航员的危险。
此外，机器人能够在较恶劣的环境下工作，进行探测深海等其他行星上表面。
机器人的应用不仅提高了太空探索的效率，还推动了我们对宇宙的深入研究。
二、机器人在生命科学中的应用机器人在生命科学中的应用也是不可或缺的。
在基础医学研究中，机器人可以自动进行实验操作，准确无误地完成繁琐的实验步骤。
比如，机器人可以用于DNA扩增、药物筛选、细胞培养等各种实验。
机器人的高精度和稳定性保证了实验结果的准确性，大大提高了科学研究的效率。
此外，机器人在手术中的应用也越发普及。
手术机器人可以通过高清摄像头提供更清晰的视野，精确操作可以减少手术风险并提高手术成功率。
机器人的应用让生命科学领域的研究更加精确、高效，为科学家们的工作提供了更多可能性。
三、机器人在环境科学中的应用机器人在环境科学领域也扮演着重要角色。
例如，无人机器人可以用于空气质量监测，迅速获得大范围的数据，并实时分析和报告。
此外，在海洋科学中，机器人可以潜入深海、测量水体的温度、盐度、溶解氧浓度等重要数据，为我们深入认识海洋生物和保护海洋环境提供了有力支持。
机器人在环境科学中的应用帮助科学家们更好地理解和保护地球，推动环境保护和可持续发展。
四、机器人在物理科学中的应用物理科学作为自然科学的重要分支，机器人在其中扮演着不可或缺的角色。
例如，在粒子物理学中，大型强子对撞机（LHC）是近年来最大的实验设备之一。
机器人控制系统学习报告
机器人控制系统学习报告在当今科技飞速发展的时代，机器人技术的应用越来越广泛，从工业生产到医疗服务，从航天探索到家庭生活，机器人的身影无处不在。
而机器人控制系统作为机器人的“大脑”，其重要性不言而喻。
通过对机器人控制系统的学习，我对这一领域有了更深入的理解和认识。
机器人控制系统是一个复杂而又精妙的体系，它负责指挥机器人的一举一动，实现各种预定的任务和功能。
要理解机器人控制系统，首先需要了解其基本组成部分。
一般来说，它包括传感器、控制器、执行器以及通信模块等。
传感器就像是机器人的“眼睛”和“耳朵”，能够感知周围环境的各种信息，如位置、速度、温度、压力等。
常见的传感器有光电传感器、压力传感器、超声波传感器等。
这些传感器将收集到的信息传递给控制器，为机器人的决策提供依据。
控制器则是机器人控制系统的“核心大脑”，它负责处理传感器传来的信息，并根据预设的算法和程序生成控制指令。
控制器的性能直接影响着机器人的控制精度和响应速度。
目前，常见的控制器有单片机、PLC（可编程逻辑控制器）、DSP（数字信号处理器）等。
执行器是机器人的“肌肉”，根据控制器的指令执行相应的动作。
例如，电机用于驱动机器人的关节运动，液压或气动装置用于实现较大力量的输出。
通信模块则确保了各个部分之间能够高效、稳定地进行数据传输，使得整个系统能够协调运作。
在机器人控制系统中，控制算法是至关重要的一环。
常见的控制算法包括 PID 控制、模糊控制、神经网络控制等。
PID 控制是一种经典的控制算法，它通过比例、积分和微分三个环节的组合来实现对系统的控制。
其原理简单，易于实现，在很多工业机器人的控制中得到了广泛应用。
然而，PID 控制对于复杂的非线性系统，可能难以达到理想的控制效果。
模糊控制则是一种基于模糊逻辑的控制方法。
它不需要精确的数学模型，而是通过模糊规则来描述系统的行为。
这种控制方法对于那些难以建立精确数学模型的系统具有较好的适应性。
神经网络控制则是利用人工神经网络的学习能力和自适应能力来实现对机器人的控制。
控制理论在机器人控制中的应用研究
控制理论在机器人控制中的应用研究机器人作为一种人工智能的代表，正在逐渐渗透进我们生活的各个方面。
在工业生产中，它们能够执行一些简单、重复或危险的任务，从而提高人类工作效率和安全性。
同时，在医疗、服务业和娱乐等领域也有着广阔的应用前景。
机器人的控制是机器人技术中的核心问题之一，控制理论在其中扮演着不可或缺的角色。
一、机器人的控制机器人的控制指的是对机器人的运动、位置、力和速度等信息的监测、分析和调整，以保证机器人在执行任务时能够达到期望的性能要求。
机器人控制是一个复杂的系统工程，需要综合考虑机器人的机械结构、电子与信息技术、感知与识别技术以及控制理论等方面的问题。
其中，控制理论是机器人控制的核心之一。
控制理论是一种研究在特定条件下控制系统行为的理论。
其目的在于制定合适的控制方案，使得控制系统能够在预设目标下实现所需的性能要求。
控制理论包括传统的经典控制理论和现代的现代控制理论两种。
经典控制理论主要研究线性控制系统，如PID控制、根轨迹、频域法、状态空间法等，它们普遍应用于工业控制、电力控制、通信控制等领域。
而现代控制理论则更加注重非线性、复杂控制系统的控制策略，如自适应控制、模糊控制、神经网络控制等。
二、控制理论在机器人控制中的应用研究控制理论在机器人控制中的应用研究主要包括以下几个方面：1. 运动控制机器人的运动控制指的是控制机器人的位置、姿态和速度等信息，以实现机器人的自主导航、路径规划和避障等功能。
在运动控制中，控制理论主要应用于PID 控制、模糊控制、自适应控制等方面。
其中，PID控制是最广泛应用的一种运动控制方法，它通过对机器人位置、姿态和速度等信息的反馈控制来调整机器人的运动状态。
2. 力控制机器人的力控制指的是对机器人的作用力和速度的控制，以实现机器人的复杂操作和危险任务。
在力控制中，控制理论主要应用于阻抗控制、模糊控制等方面。
阻抗控制是一种可以自适应不同工作任务的控制策略，它可以根据工作环境的不同来改变机器人的力和速度。
工业机器人在自动化控制中的应用研究
工业机器人在自动化控制中的应用研究在实际应用中，工业机器人可以完成不同的任务，如物料搬运、加工、组装、焊接等。
它具有许多优点，如可以提高生产效率、保证产品品质、减少人力成本等。
下面我们将对工业机器人在自动化控制中的应用研究进行深入探讨。
1. 物料搬运物料搬运是工业机器人应用最广泛的领域之一。
工业机器人可以将原材料、半成品和成品从一个位置转移到另一个位置。
例如，在汽车制造中，机器人可将汽车零部件从仓库搬到生产线上，或者将汽车组装件从生产线搬到仓库。
在食品加工行业，工业机器人可将食品从一个位置转移到另一个位置，比如将生产好的饺子从制作区域送到包装区域等。
物料搬运使用机器人能够提高安全性、精度和效率。
2. 加工工业机器人也可用于加工领域。
通过编程，机器人可以完成精密位置控制和轨迹控制，具有高度的精度和稳定性。
例如，机器人可以用于加工机床上的工件，完成铣削、切割、磨削等加工工艺，能够提高加工效率和质量，并且可以减少操作人员的工作量。
3. 组装工业机器人在生产和制造过程中用于组装是特别有用的。
对于任何需要组合的零部件，机器人都可以按照指定的方案组装它们。
例如，在汽车制造领域，机器人可以完成汽车底盘的组装，包括车身、底盘和发动机的组装。
机器人还可以将其他机器人预先组装好的部件装配在一起，这种形式的组装既高效又节约成本。
4. 焊接工业机器人在焊接行业也有广泛的应用。
在传统工艺中，焊接通常需要依赖手工完成，这种方式不仅效率低下，还容易出现质量问题。
而机器人可以使用激光焊接、气体保护焊接、电弧焊接等技术，完成质量优异且一致的焊接任务。
机器人还可以在较长时间内持续焊接而不会因疲劳而出现问题。
这使机器人在汽车制造、船舶制造、航天工业等领域中得到广泛应用。
总的来说，工业机器人在自动化控制中的应用研究还存在许多发展空间。
未来的机器人可能会更加智能、可靠和高效，也会具有更多的功能和特性。
随着科技的发展和经验的积累，工业机器人必将在生产、制造、加工等领域中发挥越来越重要的作用。
机器人控制技术的研究及其应用
机器人控制技术的研究及其应用机器人是一种能够自主执行任务的自动化机器。
在21世纪，随着人工智能和机器视觉技术的迅猛发展，机器人行业也开始呈现出蓬勃的发展态势。
机器人控制技术作为机器人发展中的一个重要组成部分，也得到了越来越多的重视和研究。
一、机器人控制技术的概述机器人控制技术是指利用计算机控制机器人进行各种任务的技术。
它包括机器人的控制系统、控制器、伺服电机、传感器、处理器等方面。
机器人控制技术的优劣直接决定了机器人的工作效率和性能。
机器人控制技术主要包括开环控制和闭环控制两种方式。
开环控制是指机器人按照事先设定的程序执行任务，不能根据现场变化进行自我调节。
闭环控制则是指机器人能够根据实际情况调整执行任务的方式和速度，能够根据传感器的反馈信息进行自我控制。
二、机器人控制技术的应用随着机器人技术的不断发展，机器人控制技术在各个领域都得到了广泛的应用。
1. 工业制造行业机器人在工业制造行业中的应用，主要包括焊接、搬运、装配、喷漆、切割等方面。
利用机器人控制技术，可以有效提高工业制造的效率和产品质量，减少人工成本和工伤事故。
2. 医疗领域机器人在医疗领域中的应用，主要包括手术机器人、康复机器人和医疗陪护机器人等方面。
利用机器人控制技术，可以让手术更加精准，避免手术风险；可以让康复治疗更加标准化，提高治疗效果；可以让医疗陪护更加人性化，提高病人的生活质量。
3. 智能家居领域机器人在智能家居领域中的应用，主要包括家居保洁机器人、家庭健身机器人和家庭安防机器人等方面。
利用机器人控制技术，可以让家庭清洁更加方便快捷，提高生活质量；可以让家庭健身更加科学规范，减少运动受伤风险；可以让家庭安全更加可靠，避免意外事故。
4. 农业行业机器人在农业行业中的应用，主要包括收割机器人、喷药机器人、育苗机器人和自动驾驶拖拉机等方面。
利用机器人控制技术，可以减少人工成本，提高农业生产的效率和品质，保障粮食供应。
三、机器人控制技术的未来随着人工智能和机器视觉技术的不断发展，机器人控制技术也将会得到更加广泛的应用。
高精度机器人力控制技术研究
高精度机器人力控制技术研究随着技术的不断进步，机器人技术也在不断地发展。
高精度机器人力控制技术，则是机器人领域中的一个非常重要的技术。
本文将深入探讨高精度机器人力控制技术的研究现状及未来的发展方向。
一、高精度机器人力控制技术的概念与应用场景高精度机器人力控制技术是指在机器人操作中通过对机器人的控制，让机器人能够达到高精度的力控制。
在工业生产中，高精度机器人力控制技术被广泛应用于自动化装配、检测、焊接等工作中。
在医疗、农业、航空航天等领域也都有着广泛的应用。
高精度机器人力控制技术的应用场景包括但不限于以下几种：1、机器人在将零部件安装到另一部件上时对力的控制以及高精度机械所需的材料切割和研磨操作中的力控制。
2、机器人在进行相对于物体表面的精确定位操作时对表面的力进行控制，以保证精确定位的操作。
3、医疗领域的手术机器人可以对手术中的力进行控制，以保证手术的准确性。
二、当前高精度机器人力控制技术的研究现状高精度机器人力控制技术的研究涉及机械设计、控制算法、传感器等方面的问题，需要集成多个领域的知识。
目前，国内外在高精度机器人力控制技术的研究上都取得了一定的进展。
1、机器人的机械设计机器人的机械设计是实现高精度机器人力控制技术的一个重要环节。
许多研究人员致力于通过精细的机械设计，实现机器人的高精度控制。
例如，在机器人控制力的过程中，如果机械系统的刚度低，就会导致较大的位移，从而影响机器人的精度。
很多研究人员通过改进机械系统的设计，提升机器人的精度。
2、机器人力控制算法的研究机器人力控制算法是高精度机器人力控制技术的核心。
随着计算机技术的不断发展，各式各样的算法被提出。
其中最常见的是PID（Proportional Integral Derivative，比例积分微分）控制算法。
PID控制算法可以通过监测机器人的输出和目标值，实现机器人对力的高精度控制。
3、传感器的应用传感器是实现高精度机器人力控制技术不可或缺的一个部分。
电机控制技术在智能机器人中的应用研究
电机控制技术在智能机器人中的应用研究智能机器人是近年来发展最快的领域之一，成为了人类生产和生活中不可或缺的一部分。
而机器人的关键就在于其电机控制技术的支撑。
电机控制技术是机器人的“大脑”，它不仅能够控制机器人的运动，还能够使机器人具备更高的智能化和自主性。
一、电机控制技术的作用电机控制技术是机器人中最重要的技术之一，它的主要作用是控制电机的转速和力矩，从而实现机器人的运动。
电机控制技术还能够实现机器人的定位和轨迹规划，使机器人具备更高的自主性和智能化。
二、电机控制技术的基本原理电机是机器人的核心部件之一，而电机控制技术就是对电机进行控制的技术。
电机控制技术的基本原理是通过控制电流和电压来控制电机的转速和力矩。
不同的电机类型有不同的控制方法，例如直流电机可以通过改变电极的极性和大小来控制转速和力矩，而步进电机则是通过控制电流的大小和方向来控制转速和力矩。
三、电机控制技术在机器人中的应用1.姿态控制机器人在运动过程中需要控制其姿态，使其能够按照既定轨迹行动。
电机控制技术可以实现机器人的姿态控制，从而使其能够运动在规定的轨迹上。
2.力控制机器人在工作过程中需要对物体施加一定的力，以完成工作任务。
电机控制技术可以实现机器人的力控制，使其能够对物体施加精确的力，从而完成工作任务。
3.速度控制机器人在工作过程中需要按照一定的速度进行运动，以完成工作任务。
电机控制技术可以实现机器人的速度控制，从而使其能够按照规定的速度进行运动。
四、电机控制技术的优势电机控制技术有以下几个优势：1.精确度高电机控制技术可以实现机器人的精确控制，从而使其能够完成更为精细的工作任务。
2.反应速度快电机控制技术可以实现机器人的快速反应，从而使其能够在短时间内完成复杂的动作。
这对机器人进行高速操作具有重要意义。
3.适应性强电机控制技术可以适应不同的电机类型和工作环境，从而使机器人能够在不同的情况下完成不同的工作任务。
五、电机控制技术发展趋势随着电子技术的迅猛发展，电机控制技术正朝着越来越高效、智能化的方向发展。
机器人控制原理
机器人控制原理机器人控制原理是指控制机器人运动、动作和行为的基本原理。
在现代工业和科学技术领域，机器人已经成为一个重要的工具和研究对象。
了解机器人控制原理对于设计、制造和应用机器人具有重要意义。
首先，机器人的控制原理涉及到传感器和执行器的应用。
传感器是机器人获取外部信息的重要手段，包括光电传感器、接近传感器、压力传感器等。
传感器可以让机器人感知环境的变化，从而做出相应的反应。
执行器则是机器人执行动作的装置，包括电机、液压装置、气动装置等。
通过传感器和执行器的配合，机器人可以实现对外部环境的感知和控制。
其次，机器人的控制原理涉及到控制系统的设计和实现。
控制系统是指对机器人进行控制和调节的一套系统，包括控制算法、控制器、执行器和传感器等。
控制系统的设计需要考虑机器人的运动学和动力学特性，以及外部环境的变化和干扰。
控制系统的实现需要运用控制理论和工程技术，如PID控制、模糊控制、神经网络控制等。
通过控制系统的设计和实现，可以实现对机器人运动、动作和行为的精确控制。
另外，机器人的控制原理涉及到人机交互和自主控制的问题。
人机交互是指人与机器人之间的信息交流和指令传递，包括语音控制、手势控制、遥控器控制等。
人机交互可以让人类更加方便地控制和操作机器人，提高工作效率和安全性。
自主控制是指机器人能够根据预先设定的任务和环境条件，自主地进行决策和行动。
自主控制需要机器人具备一定的智能和学习能力，可以根据环境变化和任务要求做出相应的反应和调整。
总之，机器人控制原理是一个涉及多个学科和领域的综合性问题，包括机械工程、电子工程、计算机科学、控制科学等。
了解机器人控制原理对于提高机器人的性能和应用价值具有重要意义，也是未来机器人研究和发展的重要方向之一。
希望通过不断的研究和实践，可以更好地理解和应用机器人控制原理，推动机器人技术的发展和应用。
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浅谈机器人控制研究的重要性
作者：马勇
来源：《中国科技纵横》2017年第21期
摘要：21世纪，世界科学水平迅猛发展，机器人作为最热门的研究之一，被越来越多的人熟知并应用。
机器人是自动执行工作的机器装置，广泛应用于工业、军事、教育等行业，可以说当前机器人产业面临空前的发展机遇，为此，各国、各公司将大量资金投入于研究开发中，希望可以在机器人领域占有一席之地。
在众多的研究中，作为机器人的“大脑”，机器人控制技术显得尤为重要，它掌握着每个机器人的运动轨迹、工作时间以及完成工作所需步骤等等，可以说如果机器人控制研究有所突破，整个机器人技术都会有质的飞跃。
关键词：自动化；机器人；控制
中图分类号：TP242.6 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）21-0063-02
机器人产业是新兴产业之一，是人类现在以及未来重点研究和开发的项目之一。
机器人技术可以应用于多个领域，加快社会的发展，使人类生活水平大大提高。
但目前机器人技术水平还处于初级阶段，研发工作存在大量低水平的重复，机器人产业没有进行专业的产业分工。
因此，机器人模块化系统化研究尤为重要，而机器人控制系统就为其中不可缺少的一环。
1 机器人的简介
1.1 执行机构
机器人的执行机构即为机器人的本体，出于拟人化考虑，可以将其分为基座、腰部、臂部、腕部、手部和行走部等。
臂部为机器人的主要部分，一般采用空间开链连杆机构，其中的运动副（转动副或移动副）被称为关节，一个机器人有多少个关节，其自由度数就为多少，而且根据关节配置型式和运动坐标形式的不同，机器人执行机构可分为直角坐标式、圆柱坐标式、极坐标式和关节坐标式等类型。
对于执行机构中的控制系统，一般可以分为两类，一类是由一个微型计算机全部完成控制，另一类是由一个主机加上多个微型计算机共同完成。
根据机器人的任务有所不同，机器人控制方式可分为点位控制、连续轨迹控制以及力矩控制。
1.2 分类情况
机器人可应用于工厂、学校以及农场等多个地方，可以说其用途十分广泛，因此它的种类也丰富多样。
对于机器人的分类，国际上还没有一个明确统一的标准，我国机器人学者根据机器人应用环境的不同，将其分为了工业机器人和特种机器人两大类。
所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人，它能自动执行工作，靠自身动力和控制能力来实
现各个功能。
特种机器人是除了工业机器人以外其他非制造行业的机器人的总称。
特种机器人种类繁多，包括：服务机器人、娱乐机器人、家务机器人、军用机器人等。
相比较于工业机器人，这种机器人大多服务于人类，更贴近人类，是人类生活更加智能化、现代化的重要保障。
1.3 发展历史
机器人是人类最渴望制造出来的“朋友”，全球科学家也为此奋斗了数十年甚至上百年。
机器人一词最早出现在作家卡雷尔·恰佩克的一部科幻小说中。
1939年，世界上第一个机器人在纽约世博会上展出，这也使机器人走入人们的视线里。
之后的20多年，全世界未能在机器人研发上有所突破，但其中一些理论却对机器人研究影响深远。
1959年，德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人，这也掀起了全世界对机器人和机器人研究的热潮。
1960年以后，机器人的研究进入突飞猛进的阶段，传感器研究日趋成熟，也使得机器人越来越智能化，越来越贴近于生活。
迈入21世纪，智能机器人研究已成为全世界科研中必不可少的一项，娱乐机器人等的出现，使机器人逐渐迈入普通家庭。
2 机器人控制系统的构成（硬件）
机器人控制系统是机器人的“大脑”，决定了机器人的功能和性能，它的主要任务是控制机器人的运动位置、轨迹、操作顺序及工作时间等。
机器人控制系统相当复杂，也极其重要，是机器人系统的重要组成部分。
控制系统本质是一个非线性、多变量控制的系统。
控制计算机是控制系统的调度指挥机构，一般为微型计算机。
示教盒实现了人机交互操作以及与主计算机之间的信息交流。
操作面板顾名思义是各种按键、指示灯的载体，以便完成基本操作。
再说传感器接口，相当于机器人的“眼睛”，它是机器人对外界信息接收、检测的媒介，一般为力觉、触觉和视觉传感器。
轴控制器是机器人的“神经系统”，它完成了对机器人各个关节位置、速度以及加速度的统一调控。
可以说机器人是由一个个微小部件结合在一起的组合体，每一部分缺一不可。
3 机器人控制系统相关技术简介
3.1 电机的控制
电机，俗称“马达”，是指依据电磁感应定律实现电能的转换或传递的一种电磁装置。
在机器人控制系统中，电机用于驱动机器人的关节，使机器人完成制定工作。
具体的来说，机器人电动驱动系统是利用各种电动机产生的力矩和力，直接或间接地驱动机器人本体以获得机器人的各种运动的执行机构。
机器人对驱动电机有很高的要求，快速性是首位，电机获得指令信号后应快速进入工作状态，响应指令信号的时间越短，工作效率越高。
电机的起动转矩惯量比要大，在驱动负载的情况下，要求机器人的电动机的起动转矩大，转动惯量小。
电动机要有较宽的调速范围，一般的调速范围为1：1000～10000。
目前，直流伺服电动机广泛应用于工业机器人中，它的高起动转矩、大转矩、低惯量的特点使工业生产效率得以提高。
3.2 传感器信号的接入
机器人是由计算机控制的机器设备，来帮助人类，服务人类。
机器人有类似于人类的肢体以及一部分感官功能，动作灵活且具有一定的智能化，可以在一定程度上不依赖于人类的操作。
实现机器人的更加智能化，传感器在其中起到了非常重要的作用。
机器人传感器可分为内部传感器和外部传感器两部分。
内部传感器是检测机器人本事状态的传感器，多为检测位置和角度的传感器。
外部传感器便是机器人与外界信息相互交流的媒介，外部传感器主要有触觉传感器、力觉传感器、听觉传感器、视觉传感器等，仿佛人类的五官和皮肤。
在工作时，这些传感器对外界物体进行全方位的检测，检测亮度、检测色彩浓度、检测物体外形以及检测物体位置等等，将检测的信号接入机器人微型计算机中，以便机器人对工作进行更加准确的判断。
例如机器人避障，通过传感器进行红外探测根据反射发出的特定频率红外线进行判断有无障碍物和障碍物距离。
正因为有了传感器，机器人才具备了类似人类的知觉功能和反应能力。
3.3 控制信号的输出
机器人控制信号的输出是控制系统中的重要组成部分。
机器人的信号输出是指通过某个数字输出信号来表示当前某种运行状态。
输出信号一般分为模拟信号和数字信号，以ABB机器人为例，模拟信号可以输出0-10V电压，数字信号输出24V电压。
信号的输出典型应用为机器人的执行错误、碰撞发生或急停状态输出。
下面举一些信号输出功能：Motion Supervision Triggered机器人碰撞检测功能被触发；Pwer Fail Error电源故障；TCP Speed机器人运行速度等等。
控制信号的输出相当于机器人内部运作语言的表达，让机器人的工作更加系统化。
4 机器人控制系统的设计
在世界范围内，机器人技术作为战略高技术，无论推动国防军事、智能制造装备、资源开发，还是发展未来机器人产业，各国都十分重视其发展。
在这种趋势下，机器人性能不断完善，向智能化、标准化、网络化方向不断发展。
机器人控制技术作为主流研究方向，对新型系统的设计十分热门。
机器人控制系统可分为开放式与封闭式两种。
自从机器人诞生以来，大部分控制系统均采用封闭式，其代表Puma560工业机器人，但随着任务的复杂化，封闭式的局限性日益显现，所以对于开放式控制系统的设计与研发是目前的趋势。
5 结语
机器人随时间的推进而不断更新改进，它们具备越来越多与人类相似的智能能力，如感知能力、规划能力等。
作为一个复杂的综合系统，机器人的控制系统在其中显得尤为重要，随着机器人功能的日益复杂，设计一个强大的机器人控制系统，将是一项十分有意义的工作。
参考文献
[1]王志永.浅析对机器人控制的研究[J].通讯世界，2015，（15）：202.
[2]刘金琨.机器人控制系统的设计与Matlab仿真[M].清华大学出版社，2008.
[3]莫才颂.机器人控制系统分析研究机电一体化[J].2013，19（1）：37-39.。