机器人控制相关博客收集 - 待看

 

控制系统目标：

1）跟踪性能（Tracking Performance）好

2）抗扰动性（Diturbance Rejection）强

3）稳健性（Robustness）

机器人控制硬件
层次控制体系：基本都可以归结为5层的层次体系：
1）主机（Host），
2）运动控制器（Motion Controller），
3）伺服驱动器（Servo Driver），
4）电机（Motor），
5）机构（Mechanism ）。
      主机：主要完成人机交互（操作员控制或者调试机器），高级运算（机器人运动规划等）。由于需要高等运算功能，这部分算法通常是基于操作系统的，硬件载体用通用计算机即可。
      运动控制器：主要用于改善机器人动力学（Robot Dynamics）。机器人的机械本身并不具备跟踪轨迹的能力，需要外加控制来改善。由于需要大量的实时运算，这部分通常是基于实时操作系统，比如QNX等，硬件载体可以用ARM或其他。比如，工业界的工业机器人主要使用运动反馈（Motion Feedback），也即将驱动器配置为位置控制或者速度控制模式，此时运动控制器的主要用于补偿传动系统非线性性，例如：由于齿轮间隙、微小弹性变形导致的末端偏移。
      伺服驱动器：主要用于改善电机动力学（Motor Dynamics）。由于电机本身物理特性并不具备良好的位置、速度和力矩跟踪能力，因此需要依靠控制来改善。这部分需要更高的实时性能，因为电机的响应速度快，需要us级定时，所以可以使用高性能DSP。比如，直流有刷电机中转子速度正比于反向电动势、力矩正比于电枢电流，而没有物理量能够直接控制位置，此时需要外加位置控制器。
      电机：充当执行器，将电信号转化为机械运动。
      机械本体：被控制的终极对象。

 

控制算法

机器人控制理论：机器人臂的两个比较经典而常用的方法：混合力位控制和阻抗控制。
          混合力/位控制（Hybrid Force/Position Control）是Mark Raibert（现今Boston Dynamics老板）和John Craig于70s末在JPL的工作成果，当时他们是在Stanford臂上做的实验，研究例如装配等任务时的力和位置同时控制的情况。
           阻抗控制（Impedance Control）是N.Hogan的工作成果。维纳晚年，对人控制机器臂很感兴趣。后来，他组织了MIT的Robert Mann，Stephen Jacobsen等一伙人开发了基于肌肉电信号控制的假肢臂，叫Boston Elbow。后来，Hogan继续Mann的工作，他觉得假肢是给人用的，不应当和工业机器人一样具有高的刚度，而应该具有柔性，所以后来引入了阻抗。

算法的编写：可以说算法就是个编程问题。基本的编程语言能力，比如MATLAB、C、C++是必须的。设计好算法之后，还需面对另外几个问题：
           离散化问题（Discretization）：连续算法的离散化是必要的，因为如今计算机都是数字系统。对于线性系统，比如电机控制，方法当然就是从s域（传递函数）到z域（Z变换）再到t域（差分方程）的变换，非线性的就得研究微分方程的各种数值方法了。
           混合控制问题（Hybrid Control）：几乎当前所有的机器人控制系统都不仅有一个控制模式，比如：回初始位置、运动控制模式、人工试教模式等等，每个模式需要特殊的控制算法。单个系统存在多个控制器时被称为混合控制系统，混合控制系统常常使用有限状态机（Finite State Machine, FSM）建模，状态机的切换需注意一些问题，比如芝诺问题。
           通信问题（Communication）：通常机器人系统都包含几十个，甚至上百个传感器以及几个到十几个驱动器，通信时常是个头疼的问题。问题的复杂性源于：通信对象多（并发问题），顺序需要协调（时序问题），通信的速率需要兼顾（阻塞问题）。个人倾向于使用基于“事件驱动模型”+“有限状态机模型”的混合模型来处理此类问题。

 

对于设计任何一个控制系统来说，需要了解自己的输入、输出、控制元件，和算法。在一个简易的机器人系统里，分别对应的原件是：
输入 --- 传感器 （声呐，红外，摄像头，陀螺仪，加速度计，罗盘）
控制元件 --- 电机 
控制算法 --- 控制板 （小到单片机，大到微机）
输出 --- 你的控制目标 （比如机器人的路径跟踪）

         上面所说的各个传感器元件，都有廉价版可以购买学习，但随之引入的问题就是他们不精确，比如有噪声。消除这个噪声，你就需要在你的控制系统中引入更多的控制单元来消除这个噪声，比如加入滤波单元。

           理论和算法都是有应用背景的，但同时，学习一些暂时无法应用的算法也并不助于入门，甚至可能走偏门，觉得越复杂越好。所有的工程应用者都会说某某算法非常好，但是经典还是PID。倘若不亲手设计一个PID系统，恐怕真的领略不到它的魅力。我大学本科的控制课程包含了自动控制理论和现代控制理论，但是直到我设计一个四旋翼无人机的时候，才真正建立了我自己对机器人控制的理解

 

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人机协作机器人关键技术之零力控制实现方案对比分析

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MATLAB机器人力控制

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机器人力控制概述

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Robotics（1）：阻抗控制和导纳控制浅析

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