什么是机器人运动控制

运动控制器负责计算和控制执行器所需遵循的机械运动轨迹，而驱动器或放大器则将控制信号转化为提供给执行器的能量。传感器收集环境或机器人自身的信息，如关节或末端执行器的位置，这些传感器数据经过处理后用于计算发送至执行器（如电动机）的适当信号，从而驱动机械结构实现所需的协调运动或力操作。

运动控制的处理过程可以从简单的直接将原始传感器信息转换为执行器命令，到使用传感器融合和内部模型估计感兴趣的参数，再应用控制理论技术将高级任务转换为单个执行器命令等，复杂程度不一。运动控制在机器人领域得到广泛应用，是控制机器人机械手运动的关键组成部分，机械手通常由电动伺服电机驱动。

室内运动捕捉系统也常被机器人研究人员用于开发和评估控制、估计、感知算法和硬件。

在协作机器人领域，机械臂可以通过学习人类操作员的示范来执行任务。机器人运动控制使得这种人机协作成为可能，提高了生产效率。

通过数据驱动的机器学习，机器人运动控制可以实现对机器设备的预测性和预防性维护，提高设备的可靠性和使用寿命。

机器人操作臂通常由电动伺服电机驱动，运动控制是实现精确操作的关键。机器人运动控制可以确保操作臂的运动轨迹和动作精度。

在机器人研究领域，运动控制被广泛应用于室内定位和导航系统。光学运动捕捉系统可以帮助开发和评估控制、估计和感知算法。

一些机器人利用同步定位与地图构建（SLAM）技术实现自主导航和环境适应。机器人运动控制是实现这些功能的基础。

速度控制旨在调节执行器的速度。它通过控制电机或其他驱动装置的转速或线性速度来实现对机器人运动的控制。

位置控制（也称点到点控制）是根据速度曲线（如三角形、梯形或S形曲线）计算运动轨迹的控制方式。它用于控制机器人从一个位置精确地移动到另一个位置。

压力或力控制旨在调节执行器施加的力或压力。这种控制方式常用于需要与环境进行交互或操作物体的机器人系统中。

阻抗控制适用于与环境交互和操作物体的情况，如机器人领域。它通过控制机器人的阻抗特性（刚度、阻尼和惯性）来实现与环境的柔性交互。

在电子传动或凸轮轮廓控制中，从动轴的位置与主动轴的位置通过数学方程进行关联。这种控制方式常用于需要精确同步运动的应用中。 机器人运动控制系统通常由运动控制器、驱动器或放大器以及执行器（如电动机、线性执行器或液压/气动系统）组成。开环和闭环控制架构均有应用，其中闭环控制提供了更精确的控制。

机器人运动控制面临的一个主要挑战是缺乏编程方法的标准化。目前有超过30家不同的工业机器人制造商，每家都使用自己专有的编程语言。这给控制来自多家制造商的机器人带来了挑战，因为需要学习每家制造商的特定语言。

将预先编译的固定代码上传到机器人控制器无法使机器人系统感知状态或根据环境变化自适应运动。目前只有少数工具能够实现对任何机器人的统一实时自适应控制。

当使用与人类工人协作的协作机器人时，需要针对末端执行器和其他环境条件可能带来的潜在危险进行风险评估。

运动控制器负责计算和控制执行器必须遵循的机械运动轨迹（运动轨迹），并在闭环系统中采用反馈进行控制修正。它是整个系统的大脑和核心。

驱动器或放大器的作用是将运动控制器的控制信号转换为提供给执行器的能量。新型"智能"驱动器可以在内部闭合位置和速度环路，实现更精确的控制。

主动执行器如液压泵、气动缸、线性执行器或电动机，用于提供输出运动。它是机器人运动的直接驱动源。

反馈传感器如编码器、解析器或霍尔效应器件，用于将执行器的位置或速度反馈给运动控制器，实现闭环控制。

机械部件如齿轮、轴、球螺杆、皮带和轴承，用于将执行器运动转换为所需运动。它们是机器人运动的传动机构。 机器人运动控制可以是开环控制（控制器不知道是否实现了所需运动）或闭环控制（利用反馈修正误差）。通过这些组成部分的协同工作，机器人可以实现精确、可控的运动。

机器人运动控制系统的基本架构包括运动控制器和驱动器或放大器两个主要部件。运动控制器负责计算和控制执行器必须遵循的机械运动轨迹，而驱动器或放大器则将控制器的控制信号转化为提供给执行器的能量。

近年来，机器人运动控制的重点是电动执行器（如直流/交流伺服电机）运动系统的特殊控制技术。大多数机器人操作臂都由电动伺服电机驱动，其关键目标是运动控制，因此机器人操作臂的控制也属于运动控制的范畴。

运动控制技术在各个领域都有广泛应用，从微型硅基微型感应执行器这样的微型系统，到航天平台这样的大型系统。无论系统大小，运动控制都是实现精确运动的关键技术。

这种方法通过融合来自各种传感器的噪声数据，估计机器人的关键参数（如机械手的位置）。然后基于这些估计值推断出下一步的任务，如沿某个方向移动机械手直到检测到目标物体。控制理论中的技术通常被用于将这些高层次任务转化为驱动执行器的具体指令，其中往往使用了机器人机械结构的运动学和动力学模型。

在更长时间尺度或更复杂的任务中，机器人可能需要构建并推理一个"认知"模型，表示机器人本身、环境及二者之间的交互。模式识别和计算机视觉可用于跟踪目标物体，建图技术可用于构建环境地图，运动规划等人工智能技术可用于决策如何行动。

机器人控制领域的建模方法多样，涵盖了位置控制、力控制、阻抗控制、电子传动和凸轮轮廓控制等技术。被动动力学方法，通过利用肢体摆动的动量，正成为提高能效的有前景途径。同时，人工智能技术的融入，使得机器人能够更好地感知和适应环境，进一步提升了控制的智能化水平。

零矩点（ZMP）算法是机器人运动控制中的一种常用方法。该算法的目标是使机器人的总惯性力（包括重力和加速度）与地面反作用力完全抵消，从而避免产生使机器人旋转和倾倒的力矩。

动态平衡算法不同于ZMP算法依赖于静态平衡，而是通过持续监测机器人运动并调整足部位置来保持稳定性。这种方法往往比ZMP算法更加鲁棒。

被动动力学算法利用机器人摆动肢体的动量来提高能效，只需要很小的马达功率即可在平地或上坡时行走。一些完全无动力的人形机器人甚至可以利用重力在缓坡上行走。

除了上述算法外，机器人运动控制还包括位置/点到点控制、压力/力控制、阻抗控制和电子传动/凸轮控制等技术，用于精确控制机器人的运动和与环境的交互。 总的来说，机器人运动控制算法的选择取决于机器人的具体需求和运行环境。研究人员通常使用运动捕捉系统来开发和测试这些算法。