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【机器人控制】 机器人控制是机器人技术的核心组成部分，它涉及到如何精确地操纵机器人的各个关节以完成预定的任务。在机器人控制领域，有多种控制策略和技术，包括伺服控制、非伺服控制、位置反馈、速度反馈、力矩控制以及一系列高级控制方法如非线性控制、分解加速度控制、最优控制、自适应控制、滑模控制和模糊控制。 6.1 机器人的基本控制原则 机器人控制的特点是冗余、多变量、非线性和耦合。控制策略的选择通常依据机器人的工作任务，可以选择PLC控制、普通计算机控制或者智能计算机控制。对于单关节控制器，主要关注的是稳态误差补偿，而多关节控制器则更注重耦合惯量的补偿。控制器的分类包括PLC、单片机、小型计算机以及多计算机分布式控制。 6.1.1 控制变量 在机器人控制中，主要控制变量包括任务轴R0（描述工件位置的坐标系）、末端执行器状态X(t)、关节变量θ(t)、关节力矩矢量C(t)、电机力矩矢量T(t)和电机电压矢量V(t)。这些变量之间通过复杂的双向方程相互作用。 6.1.2 控制层次 控制分为三个层次：人工智能级、控制模式级和伺服系统级。人工智能级负责将工作任务转化为机器人运动指令，目前仍在研发阶段。控制模式级建立任务空间和关节空间之间的映射关系，涉及到电机和传动模型，以及关节动力学模型。伺服系统级处理关节伺服控制，确保TV的准确对应。 6.2 机器人的位置控制 机器人位置控制因系统的高度非线性和复杂机械结构而具有挑战性。通常会简化模型，假设连杆为理想刚体，关节无摩擦和间隙，相邻两连杆只有一个自由度。直流传动系统的建模是位置控制的一个例子，通过传递函数和等效方框图来分析系统的动态行为。 6.2.1 直流传动系统的建模 以伺服电机为例，通过Laplace变换得到电机的传递函数，其中K、J、s、I、l、r、v分别代表电机的相关参数。当忽略某些项时，可以简化传递函数，并得到角速度的传递函数，从而实现对电机位置和速度的有效控制。 机器人控制是一个复杂而精细的领域，涉及到控制理论、机械工程和自动化等多个学科。理解并掌握这些基本控制原则和方法对于设计和优化机器人系统至关重要，特别是在机械类研究生的学习过程中。