机器人的位置控制主要有直角坐标和关节坐标两种控制方式。
直角坐标位置控制：是对机器人末端执行器坐标在参考坐标中的位置和姿态 的控制。通常其空间位置主要由腰关节、肩关节和肘关节确定，而姿态（方 向）由腕关节的两个或三个自由度确定。通过解逆运动方程，求出对应直角 坐标位姿的各关节位移量，然后驱动伺服结构使末端执行器到达指定的目标 位置和姿态。
2、主要控制变量 任务轴R0：描述工件位置的坐标系 X(t):末端执行器状态； θ(t):关节变量； C(t)：关节力矩矢量； T(t)：电机力矩矢量； V(t)：电机电压矢量 本质是对下列双向方程的控制
V(t ) T(t ) C(t ) (t ) X(t )
3、主要控制层次 分三个层次：人工智能级、控制模式级、伺服系统级 1）人工智能级 完成从机器人工作任务的语言描述 生成X(t)； 仍处于研究阶段。 2）控制模式级 建立X(t) T(t)之间的双向关系。
θbi 光电 码盘 Xd θdi · · · － θei 关节位控制 PID 机器人 操作手 X
解逆运动程 Xd →θd
＋
•
由图可知，通用机器人是一个半闭环控制机构，即关节坐标采用闭环控制方 式，由光电码盘提供各关节角位移实际值的反馈信号 θbi。直角坐标采用开环 控制方式，由直角坐标期望值Xd解逆运动方程，获得各关节位移的期望值 θdi， 作为各关节控制器的参考输入，它与光电码盘检测的关节角位移 θbi比较后获 得关节角位移的偏差θei，由偏差控制机器人操作手各关节伺服机构（通常采 用PID方式），使机械手末端执行器到达预定的位置和姿态。
7.1 引言(Introduction) 前几章，我们借助齐次变换阐述了对于包括机械手 在内的任何物体的位置和姿态的描述方法。研究了机械手
的运动学，建立了机械手关节坐标和与直角坐标的位置和
速度之间的关系，推导了机械手的动力学方程。 本章，我们要根据动力学方程来考虑机械手的控制
问题，由于任何机械手的实际控制都是通过对各个关节的
7.3 机器人的位置控制
位置控制是在预先指定的坐标系上, 对机器人末端执行器（end effector）的 位置和姿态（方向）的控制。如图所示 ，末端执行器的位置和姿态是在三维空 间描述的，包括三个平移分量和三个旋 转分量，它们分别表示末端执行器坐标 在参考坐标中的空间位置和方向（姿态 ）。因此，必须给它指定一个参考坐标 ，原则上这个参考坐标可以任意设置， 但为了规范化和简化计算，通常以
下位机进行运动插补及关节伺服控
制。它由6块6503CPU为核心的单 板机组成，它与B接口板、手臂信 号板插在J-Bus总线上。 C接口板、高压控制板和6块功率 放大器板插在Power amp bus上。 上位机软件为系统编程软件——软 件系统的各种系统定义、命令、语 言及其编译系统。针对各种运动形 式的轨迹规划和坐标变换，以 28ms的时间间隔完成轨迹插补点 的计算、与下位机信息交换、执行 VAL程序、示教盒信息处理、机 器人标定、故障检测等。 下位机软件为伺服软件——驻留在 下位机6503微处理器的EPROM中。 每隔28ms接受上位机轨迹设定点 信息，将计算的关节误差以 0.875ms的周期伺服控制各关节的 运动。
协调控制来实现的，因此，必须对每一个关节进行有效的 控制。
7.2
机器人控制器和控制结构
机器人的控制就是要使机器人的各关节或末端执行器的位置能够以 理想的动态品质跟踪给定的轨迹或稳定在给定的位姿上。
机器人控制特点：冗余的、多变量、本质非线性、耦合的 1.控制器分类 结构形式：伺服、非伺服、位置反馈、速度反馈、力 矩控制、 控制方式：非线性控制、分解加速度控制、最优控制、 自适应控制、滑模变结构控制、模糊控制，神经网络控制 等 控制器选择：依工作任务，可选PLC控制、普通计算机 控制，智能计算机控制等。 简单分类：单关节控制器：主要考虑稳态误差补偿； 多关节控制器：主要考虑耦合惯量补偿。
Y Z
end effector
O Y Z X
X
图 机器人操作手
机器人的基坐标作为参考坐标。机器人的基坐标的设置也不尽相同，如日 本的Movemaster－Ex系列机器人，它们的基坐标都设置在腰关节上，而美 国的Stanford机器人和Unimation公司出产的PUM系列机器人则是以肩关节坐 标作为机器人的基坐标的。
第七章 控制 Control
7.1 7.2 引言 机器人控制器和控制结构
7.3 7.4 7.5 7.6 7.7 7.8
机器人位置控制 二阶线性系统控制规律的分解 单关节机器人的建模与控制 柔顺控制 位置和力的混合控制 其他控制方法
第5章 机器人的控制系统
5.3 控制理论与算法
• 在机器人的运动学中，已知机器人末端欲到达的位姿，通过运 动方程的求解可求出各关节需转过的角度。所以运动过程中各 个关节的运动并不是相互独立的，而是各轴相互关联、协调地 运动。 • 机器人运动的控制实际上是通过各轴伺服系统分别控制来实现 的。所以机器人末端执行器的运动必须分解到各个轴的分运动， 即执行器运动的速度、加速度和力或力矩必须分解为各个轴的 速度、加速度和力或力矩，由各轴伺服系统的独立控制来完成。 • 然而，各轴伺服系统的控制往往在关节坐标系下进行，而用户 通常采用笛卡儿坐标来表示末端执行器的位姿，所以有必要进 行各种运动参数包括速度、加速度和力(或力矩)的分解运动控 制。分解运动控制能很大程度上化简为完成某个任务而对运动 顺序提出的要求。本节将讨论分解运动的求解问题。
X(t ) (t ) C(t ) T(t )T(tLeabharlann )C(t ) (t )
X(t )
机器人模型
电机模型 传动模型 关节动力学模型 3）伺服系统级 解决关节伺服控制问题 即 VT
PUMA机器人的伺服控制结构
计算机分级控制结构，VAL



编程语言。 采用独立关节的PID伺服控 制，伺服系统的反馈系数是 确定的。由于机器人惯性力、 关节间耦合、重力与机器人 位姿和速度有关，所以难于 保证在高速、变速和变载情 况下的精度。 上位机配有64kB RAM内存， 采用Q-Bus作为系统总线， 经过A、B接口板与下位机 交换数据。上位机作运动规 划，并将手部运动转化为各 关节的运动，按控制周期传 给下位机。 A接口板插在上位机的Q-Bus 总线上，B接口板插在下位 机的J-Bus总线上。B板有一 个A /D转换器，用于采样电 位器反馈的位置信息。