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1、机器人控制参考书目Bruno Siciliano, Lorenzo Sciavicco, et al. Robotics: Modeling, planning and control.蔡自兴. 机器人学（第二版）. 北京：清华大学出版社，2009谭民，徐德，侯增广等.先进机器人控制. 北京：高等教育出版社， 2007.本章内容机器人控制概述机器人控制分类机器人控制系统硬件配置及结构机器人的位置控制机器人的力控制总结学习目标了解机器人控制的基本概念掌握机器人控制的分类及特点掌握机器人的位置控制方法深入理解机器人的力控制方法，包括直接力控制，阻抗控制等一一. 机器人控制技术综述机器人控制技术综述
2、“控制控制”的目的的目的 是使被控对象产生控制者所期望是使被控对象产生控制者所期望的行为方式的行为方式“控制控制”的基本条件是了解被控对象的特性的基本条件是了解被控对象的特性 “ “实质实质”是对驱动器输出力矩的控制是对驱动器输出力矩的控制输入输入X被控对象的模型输出输出Y目目 的的输入输入X输出输出Y机器人控制的两个问题：1）求机器人的动态模型（动力学问题）；2）根据动态模型设计控制规律机器人技术与控制学科的关系机器人控制国际视野IEEE/RSJInternationalConferenceonIntelligentRobotsandSystems二二. 机器人控制的分类机器人控制的分类1）
3、按照有无反馈分为：）按照有无反馈分为：n开环控制开环控制n闭环控制闭环控制开环精确控制的条件：开环精确控制的条件：精确地知道被控对象的精确地知道被控对象的模型，并且这一模型在控制过程中保持不变模型，并且这一模型在控制过程中保持不变如果被控对象的模型能够精确知道，但模型是如果被控对象的模型能够精确知道，但模型是变化的，怎么办？变化的，怎么办？如果模型的变化是可以预测的X1/ P（T）P（T）Y开环预测控制开环预测控制如果模型的变化是可以实时辩识的X1/ P（T）P（T）Y辨识器开环辨识控制开环辨识控制以被控对象的实际输出构成某种评价标准来修正控制以被控对象的实际输出构成某种评价标准来修正控制器的
4、输入信号，以使对象的输出接近期望值器的输入信号，以使对象的输出接近期望值-闭环闭环反馈控制反馈控制被控对象的特性（数学模型）不能完全确定或完全不能被控对象的特性（数学模型）不能完全确定或完全不能确定的情况下，怎么办？确定的情况下，怎么办？最常用的评价标准就是输入与输出（期望的输出最常用的评价标准就是输入与输出（期望的输出与实际输出）之间的偏差与实际输出）之间的偏差例如：按照期望控制量分为：位置控制，力控制位置控制单关节位置控制（位置反馈，位置速度反馈，位置速度加速度反馈）多关节位置控制分解运动控（decentralized control）集中控制(centralizedcontrol)力控制
5、直接力控制（directforcecontrol）阻抗控制(impedancecontrol)力位混合控制(Hybridforce/Motioncontrol)智能化的控制方式 模糊控制(fuzzycontrol) 自适应控制（ adaptivecontrol ） 最优控制(optimalcontrol) 神经网络控制(neurocontrol) 模糊神经网络控制 专家控制(expert control)Others三.控制系统硬件配置及结构电气硬件软件架构高性能机器人运动控制卡主控芯片单片机dsptms320c6713DSPDigitalsignalprocessingSamsungS5L8
6、900B01ARMFPGAFieldProgrammableGateArray（现场可编程逻辑阵列）架构Code Composer Studio (CCStudio)集成开发环境集成开发环境编程环境例：灵巧手控制系统底层由手指底层由手指DSPDSP和和FPGAFPGA实现传实现传感器数据采集、处理及电机感器数据采集、处理及电机驱动；驱动；在通讯层由手掌在通讯层由手掌FPGAFPGA传递传传递传感器信号并且为各手指分配感器信号并且为各手指分配控制命令；控制命令；高层由高速浮点高层由高速浮点DSPDSP执行各种执行各种任务规划及多指协调任务规划及多指协调整个系统控制周期为整个系统控制周期为200s
7、200s顶层由计算机来提供多种人顶层由计算机来提供多种人机接口机接口 总体架构1）传感器信号采集及处理系统驱动电路系统基于PWM的三相全桥控制电源系统实现电压转换PID控制器的基本原理被控对象被控对象比例环节积分环节微分环节求和求差期望输出实际输出反馈控制实例：PID被控参数（位置、力、速度、温度、流量、液位等）以怎样的途径，多长时间到达期望值PID控制方法以单个关节的角度控制为例定义e(t)为输入输出之差的时间函数控制器公式比例+积分控制器（P+I）比例+积分+微分控制器（PID）比例+微分控制器（PD）比例控制器（P）数字PID控制算法计算机控制系统多数是采样-数据控制系统。连续-时间信号
8、采样、量化数字量积分，微分采用数值逼近的方法。采用矩形积分差分代替微分代入的公式整理做代换得：当不需要控制量的绝对值，而是增量时（例如控制步进电机）采用增量式控制方法做差优点：抗积分饱和（当控制变量达到一定值后，系统的输出不再增长）算法流程Matlab/simulink模型仿真结果分析PID控制器具有一定的鲁棒性，但对干扰抑制效果不是很好PID参数对控制系统性能的影响Kp-影响系统的响应速度，影响系统的响应速度，Kp越大，响应速度越快越大，响应速度越快,增大增大Kp可能会引起系统超调，甚至振荡和不稳定；可能会引起系统超调，甚至振荡和不稳定；Ki-影响系统的静态精度，有利于消除系统的静态误影响系
9、统的静态精度，有利于消除系统的静态误差，但差，但Ki过大也可能会引起系统超调，甚至振荡和不过大也可能会引起系统超调，甚至振荡和不稳定；稳定；Kd-影响系统的响应速度，通常可加快系统的稳定时影响系统的响应速度，通常可加快系统的稳定时间，但微分环节也会把外部的干扰放大，微分作用过间，但微分环节也会把外部的干扰放大，微分作用过强，可能会引起系统的振荡和不稳定强，可能会引起系统的振荡和不稳定；传统PID参数整定方法PID控制参数整定方法优点缺点手动整定经验试凑发方法简单，应用广泛依靠经验，耗费时间Z-N经验公式法方法简单，使用快捷大滞后过程中，控制品质差Z-N临界比例度法不依赖模型数学参数多次试验耗时
10、长，受不确定因素影响大，临界振荡不易判定衰减曲线法利用衰减振荡整定参数负荷变化，需要重新调整Cohen-Coon整定法抗负载扰动能力强作用于小时滞系统产生大超调自动整定阶跃辨识法鲁棒性强，动态性能好计算简单，精度高从阶跃响应曲线获得参数困难继电反馈法耗时少，抗干扰，可整定高度非线性过程继电反馈得到的参数是近似参数最优整定法系统超调小、响应快性能指标提取困难内模控制超调小、抗干扰模型建立精确性难保证非线性PID控制超调小、调整时间短控制参数的不易选取PID控制器参数整定的一般规律控制器参数整定的一般规律先调节先调节 Kp, 至系统出现振荡至系统出现振荡,设此时比例增益设此时比例增益为为Kp取取K
11、p = Kp/2, 逐渐增大逐渐增大Ki,直至出现振荡直至出现振荡,记记Ki取取Ki=Ki/3, 调节调节Kd, 直至获得满意的系统特直至获得满意的系统特性性机器人的位置控制机器人的位置控制 机机器器人人系系统统的的特特点点：电电机机驱驱动动，动动态态特特性性非非线线性性，关节弹性及摩擦存在关节弹性及摩擦存在在建立模型在建立模型时时，提出下列两个假，提出下列两个假设设：（1）机机器器人人的的各各段段是是理理想想刚刚体体，因因而而所所有有关关节节都都是是理想的，不存在摩擦和间隙。理想的，不存在摩擦和间隙。 （2 2）相相邻邻两两连连杆杆间间只只有有一一个个自自由由度度，要要么么为为完完全全旋旋转
12、转的要么是完全平移的。的要么是完全平移的。笛卡尔空间位置控制Xd为笛卡尔空间期望位置，Xe为实际位置 从从稳稳定定性性和和精精度度的的观观点点看看，要要获获得得满满意意的的伺伺服服传传动动性性能能，必必须须在伺服在伺服电电路内引入路内引入补偿补偿网网络络。1 1机机器器人人位位置置控控制制任任务务分分类类：点点到到点点的的控控制制(如如搬搬运运、点焊机器人点焊机器人)或连续路径的控制（如弧焊、喷漆机器人）。或连续路径的控制（如弧焊、喷漆机器人）。2. 2. 位位置置控控制制方方法法：关关节节空空间间控控制制结结构构和和直直角角坐坐标标空空间间控制结构，分别见图控制结构，分别见图5.115.11
13、（a a）和（和（b b）所示。所示。 位置、速度反馈控制速度环：使关节电机表现出期望的速度特性，通常通过驱动器的电流环控制位置环：使关节电机运动到期望的位置，由控制器实现。速度、加速度前馈补偿控制当机器人处于高度运动时，位置、速度反馈的精度大幅降低，此时通过速度、加速度前馈补偿提高跟踪精度。速度、加速度前馈补偿锁住机器人的其他各关节而依次移动一个关节，这种工作方法显然锁住机器人的其他各关节而依次移动一个关节，这种工作方法显然是低效率的。这种工作过程使执行规定任务的时间变得过长，因而是低效率的。这种工作过程使执行规定任务的时间变得过长，因而是不经济的。不过，如果要让一个以上的关节同时运动，那么
14、各运是不经济的。不过，如果要让一个以上的关节同时运动，那么各运动关节间的力和力矩会产生互相作用，而且不能对每个关节适当地动关节间的力和力矩会产生互相作用，而且不能对每个关节适当地应用前述位置控制器。因此，要克服这种互相作用，就必须附加补应用前述位置控制器。因此，要克服这种互相作用，就必须附加补偿作用。要确定这种补偿，就需要分析机器人的动态特征。偿作用。要确定这种补偿，就需要分析机器人的动态特征。 1动态方程的拉格朗日公式动态方程的拉格朗日公式动态方程式表示一个系统的动态特征。我们已讨论过动态方程的一动态方程式表示一个系统的动态特征。我们已讨论过动态方程的一般形式的拉格朗日方程如下：般形式的拉格
15、朗日方程如下： 多关节位置控制器多关节位置控制器二自由度机械手简图二自由度机械手的动力学方程分解控制基于计算力矩前馈补偿的多关节分解控制专家控制系统专家控制系统(Expert Control System)几乎所有的专家控制都包括：knowledgebase(知识库),reasoningengineer(推理机),ruleset(控制规则集)and/orcontrolalgorithm.模糊控制系统模糊控制系统(Fuzzy Control System)Anewmechanismofcontrollawofknowledge-based(rule-based)andevenlanguage-d
16、escription.Animprovedalternativemethodtonon-linearcontrol.神经控制系统神经控制系统(Neuro-Control System)控制系统基于ArtificialNeuralNetwork(ANN-basedcontrol),简称为neuralcontrolorNNcontrol.教师学习 Supervised neural controller structure例：基于神经网络的位置控制五. 机器人的力控制力控制简介直接力控制（Directforcecontrol）间接力控制（Indirectforcecontrol）应用举例力控制简介
17、目的:控制机器人各关节使其末端表现出一定的力或力矩特性。分类分类 直接力控制直接力控制（Direct force control）PIDPID控制控制 间接力控制间接力控制（Indirect force control）被动柔顺（变刚度）被动柔顺（变刚度）主动柔顺主动柔顺 （阻抗控制）（阻抗控制）为什么采用力控制？轴孔配合形状适应性接触碰撞直接力控制作用：实现机器人与环境作用力的精确控制实例：力的PI控制方法特点：直接力控制具有力回路，直接控制期望力直接力控制间接力控制分类：主动柔顺-阻抗控制；被动柔顺-变刚度特点：间接力控制（阻抗控制、力/位混合控制）通过控制位置实现力控制，没有明确力回路单
18、自由度系统柔顺控制写成状态图的形式为：在PD控制下联立得：闭环系统状态图为：传递函数为：闭环系统的拉氏变换为：稳态位置为：稳态接触力为：当：二自由度机械臂与平面接触的柔顺控制包含阻尼项的阻抗控制模型阻抗控制分类区别在内环基于位置的笛卡尔空间阻抗控制基于力的笛卡尔空间阻抗控制例：机械臂笛卡尔阻抗控制末端期望轨迹：X-Y平面内直径300mm的圆。障碍物：圆柱形杯子。坐标参数XYZRyKi 1500 (N/m)1500 (N/m)1500 (N/m)5 (Nm/deg)Di 20 (Ns/m)20 (Ns/m)20 (Ns/m)1 (Nms/deg)Fi 5 (N)5 (N)5 (N)1 (Nm)各关节位置响应笛卡尔位置响应机械臂末端接触力响应曲线末端接触力各关节力矩响应曲线关节力矩被动柔顺控制目的：基于安全性考虑阿西莫夫三定律：1950年,美国作家埃萨克阿西莫夫在科幻小说I，Robot中首次使用了“Robotics”，即“机器人学”。阿西莫夫提出了“机器人三定律”：1、机器人不应伤害人类,且在人类受到伤害时不可袖手旁观；2、机器人应遵守人类的命令，与第一条违背的命令除外；3、机器人应能保护自己，与第一条相抵触者除外。工业机器人通常远离人，但当人进入其工作范围，会造成意外伤害与人交互需求安全性是第一位的从仿人的角度变刚度人体关节构造前臂肘关节仿生机器人关节
