机器人控制入门.ppt

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1、,机器人控制入门,根据不同的分类方法，机器人控制方式可以划分为不同类别。从总体上看，机器人控制方式可以分为动作控制方式和示教控制方式。按运动坐标控制，可分为关节空间运动控制、直角坐标空间运动控制；按轨迹控制方式，可分为点位控制、连续轨迹控制；按控制系统对工作环境变化的适用程度控制方式，可分为程序控制、适应性控制、人工智能控制；按运动控制方式，可分为位置控制、速度控制、力（力矩）控制（包括位置/力混合控制）；,5.1.1 位置控制 使机器人的手、臂等到达目标位置的控制称为位置控制。研究下图所示的机器人把物体从A点向B点移动的操作。首先，让手接近所看到的位于A点的物体，使手接触并抓住物体。然后转动

2、手臂使物体从A点向B点移动。到达B点后将手放开。现在就让机器人来做这个简单的工作。,5.1 机器人的动作与控制,首先，机器人必须看到位于A点的物体。如果机器人用“眼睛”来看物体的话，那么机器人必须有视觉。机器人的“眼睛”称为视觉传感器。知道了物体位于A点之后，装在手臂内作为“动力源”的电机、油缸等开始动作，使作为驱动器可动部分的手接近物体。若手慢慢接近物体会使工作效率低下。应该首先让手快速移动，临近物体时减速并缓慢接近A点。停止时为了能让手抓住物体，应恰好停在A点。因此必须用视觉传感器不断测量目标A点与现在位置的距离。停止时如果急剧减速，由于惯性会发生超调(过调节)。因此，减小超调量，并减小由

3、此而产生的振动，这才是好的控制。然后是用手抓持物体。若抓持力太小则物体马上会掉下去；若抓持力过大则物体可能会被抓坏(例如抓持纸杯或蛋类等)。因此在手指尖采用了“触觉传感器”，以便对抓持力进行调整，使物体在手中不滑动。假定已经很好地抓住了物体，现在把它从A点移向B点，当然希望所经过路径的距离为最短。如果机器人持物运动时遇有障碍物，不能按最短距离移动，那么移动路线应事先确定。与接近A点时的情况相同，首先以高速接近B点，然后降速，由传感器测量目标B点与当前位置的距离而恰好停止在B点。最后把手松开放下物体。,5.1 机器人的动作与控制,上述动作中，从传感器(检测部分)获得位置、速度、滑动等信息，送到作

4、为头脑的计算机(控制部分)，计算出手臂的移动速度、作用于手臂的力，以及手的抓持力等。然后将计算结果送到驱动器。其原理如下图所示。由图可知，机器人由检测部分、控制部分、驱动部分以及动力源等构成。,5.1 机器人的动作与控制,5.1 机器人的动作与控制,机器人的这种从A点向B点移动的重复进行的控制称为PTP控制(point to Point contro1)。PTP控制时仅限于从A点到达B点，至于途中所经过的路径是不重要的。下面研究从A点向B点运送物体的重量增加时的情况(参见下图)。手臂围绕其轴线转动时，重的物体其惯性矩增大。因此，机器人的手臂从A点转动到B点时，惯性矩大时启动会慢。停止时，不能快

5、速停下来，同时将产生过调节。怎样才能做到任意重量的物体都能以同样的速度停在B点呢?惯性矩较大时，用较大的力来操作手臂就可以了。惯性矩增大时，驱动力要相应增大，这一工作由计算机来判断，然后向执行机构送出指令。因此，必须事先了解物体的重量并输入计算机。,5.1 机器人的动作与控制,对同样的物体，手臂的姿势有时也会不同，如下图所示。图(a)的手臂下垂，手臂转动的惯性矩较小；图(b)的手臂抬起，惯性矩较大。手臂上抬引起的较大惯性矩还会使超调量增大。这时，根据手臂的姿势事先计算惯性矩，使驱动力与惯性矩成比例变化，为此需要设计相应的计算机程序。,然而，在事先无法知道惯性矩的情况下，该怎么办呢?这时，有一种

6、称之为自适应控制的方法，可以“适应”事先不知道的状况的变化。下面举例说明。下图中，“教师机器人”在其计算机中预先设置了计算机程序。“教师机器人”不是实际上的物体(硬件)而是计算机程序(软件)。对于使物体从A点移动到B点的命令，“教师机器人”知道所描述的是怎样的一条运动轨迹。而实际的机器人则控制力的增减，使自己所描述的轨迹与“教师机器人”给出的轨迹相近。,5.1 机器人的动作与控制,最后，如右图所示，考虑在A点和B点间有障碍物的情况。假定从A点向B点转动手臂时，手臂碰到了障碍物。为了避开障碍物，在途中准备了C点和D点。首先从A点行进到C点，然后从C点到D点，最后从D点到B点。即由一组PTP控制来

7、完成。在下面的运动轨迹控制中也用到了上述方法。,5.1 机器人的动作与控制,5.1.2 路径(运动轨迹)控制 焊接机器人如右图所示。焊接时，从A点到B点所经过的路径并非任意的，必须控制手的移动，使焊接沿着两块板的接缝进行。这种移动路径控制称为CP控制(continuous Path contro1)。实现CP控制时，必须进行位置控制，并且是对目标坐标的连续控制。但是，要指定全部路径需要存储非常大,量的目标坐标，这时如果采用传统的模拟式位置随动系统，精度将变差，这是CP控制的不足之处。于是我们不直接进行连续轨迹(CP)的控制，如左图所示，在A点和B点之间设置了C，D，E，等多个目标点，就像踩着几

8、块石头过一条小溪一样地按顺序进行PTP控制，可以认为这是一种近似的CP控制。确定A，B两点之间的C，D，E各点坐标的过程称为插补。插入途中点进行的PTP控制称为模拟CP控制。,5.1 机器人的动作与控制,由于焊接机器人的路径为连接A，B两点的直线，故为了在直线上进行插补，将A，B两点间直线分成适当的间隔，求出间断点的坐标。根据这些点的坐标求出机器人各个轴的位置和角度(即把位于用户方便的坐标系的位置和角度进行坐标变换，变换为机器人的轴和关节的位置和角度)。计算机运算时间的80以上用于这种坐标变换，所得结果放入存储器。插补点的间隔必须确定，同时即使不进行路径控制所经路径也必须有一个允许的误差范围，

9、如下图所示。例如，如果允许误差范围，即位置精度为0.5mm，则插补点的间隔(AC，CD，)通常为5mm。如果焊接时的速度为1mmin。则前进5mm需要5 6010000.3秒。所以实际机器人移动时，随着手臂移动，每隔0.3秒从存储器读取下面的插补点坐标，作为各轴的给定值。,5.1 机器人的动作与控制,为了使插补点间的路径与计划路径相同，如果作为目标的插补点的坐标已经给出，可以将目标的坐标与当前位置坐标之差，分割成几小段，并求得每段的数值，然后在当前位置坐标上加上小段值并使这一和值成为目标值。例如，在下图中，焊接机器人的手位于C点(x5mm)。图中仅示出直角坐标系的x轴(设yz0)。作为目标的插

10、补点为D点(x10mm)。为了求得坐标小段值，把C点和D点之间5等分：,其每段长度l mm即为小段值。于是，从C点向D点移动时，只要向x5十ll6mm点移动就可以了，而下一次移动目标为x5十l27mm点。,5.1 机器人的动作与控制,采用插补的模拟CP控制的优点在于，使机器人识别路径的工作变得简单了，从而节省了控制用计算机的存储单元。总之，要根据必要的位置精度、焊接棒的移动速度、计算机的运算时间及存储器容量等来决定进行怎样的插补。对于焊接机器人和油漆机器人等，路径和移动速度是确定的。在其他用途中，从A点向B点移动时，总是希望运动的速度快些。运动速度增加时，加于臂和手的力也要增大，然而，机器人的

11、力是有限度的。一方面希望在有限力的作用下运动速度尽可能大，同时又希望对于各种指令能快速响应。因此要事先预置一个用极限力能够充分跟随的平滑函数，并且使机器人的运动路径与之相一致。图(a)为这种函数的示例。图(b)中示出了为跟随预置函数曲线，设置了插补点C，D，E，F，G，H，在x方向和z方向上实行PTP控制。,5.1 机器人的动作与控制,在这种控制中，由于事先了解运动路径，那么为实现这个路径所需要的力也就可以计算出来。因此如图所示，以预先求出的力作为补偿力，通过执行机构施加给控制对象。,5.1 机器人的动作与控制,5.1.3 力与刚性控制 下图示出了配合作业的机器人。配合作业是组合作业中最基本的

12、操作。配合作业是依靠手的位置控制来进行的。图(a)中，为了提高手的位置精度，即使有少许误差，也会经过控制产生很大的力以消除误差。这样一来，这个机器人的手就成为一个位置变动很小的刚性手。如果用这个刚性手将捧插入孔中，则会发生切入现象(棒被卡住不动，就像我们平时拉抽屉常常被卡住一样)。因此，配合作业时，应使手的位置精度降低、位置,变动的幅度增大，从而实现机器人的柔性手。例如，如上图b所示，在手指尖设置测力传感器，一边检测手上的作用力，一边在横方向上移动到剩余力不作用的位置(孔的正上方)，同时将棒插入孔中。这种控制不是位置控制，而是力的控制。,5.1 机器人的动作与控制,5.1.4 动作顺序控制 下

13、面考察从某点到目标点机器人怎样动作。这里简单描述一下基本动作及其组合。左图示出了一台点焊机器人。点焊机器人反复进行位置控制和焊接作业控制。例如以C点为目标的位置控制一结束，即下达焊接指令开始焊接。焊接作业一结束，则接受结束指令，进入下一个焊接点的位置控制。这样决定一个位置及其焊接作业，结束后即向下一个动作移动的控制方式称为顺序程序方式。这种用时间来管理程序顺序的方式，称为限时程序控制方式。,5.1 机器人的动作与控制,按输入信息及示教分类(JIS B 0134),5.1 机器人的动作与控制,5.2 控制的思考方法,5.2.1 什么是控制,研究向底部有孔的水槽注水的情况。当打开阀门向水槽中注水时

14、，因水的积累而使槽中水位开始升高。随着水位的升高，从底部流出的水量也将增加。如果此时上水管的,但是，也会有不能将水槽水位稳定控制在某一定值的情况。考虑这样一种情况，如果从阀门到出水口的距离很长，从阀门开闭到出水口的流量发生变化需要一段时间。阀门打开，流入水槽的流量不会马上增加，如果进一步开大阀门，流量将急剧增加，又要急忙关闭阀门。这样一来，保持在希望的水位是不容易实现的。,流量减少，水位会随之下降；流入的流量增加，水位也会随之升高。如果流入的流量进一步增加，水会从槽中溢出。要使水槽中的水位控制在期望值上，只要调节阀门的开闭就可以了。这样控制的结果是，水槽的水位多少会有一些变动，但大体上能够维持

15、在一定的数值。,5.2.2 方框图 在底部无孔的水槽中(右图(a)流入槽中的水的流量为变量(随时间而变化的量)，那么水槽中的水量和水位亦为变量。关于流量变化引起水位变化这样两个变量间的关系，可以用右图(b)表示。图中水槽用一个长方形的方框来表示，这样的图称为方框图。,左图中水槽的底部有孔，槽中水位高时，从孔流出水的流量也大(正确地说，流出水的流量与水位的平方根成比例)，这个关系的方框图如左图所示。由上图(b)和左图(b)可以得到方框图如下图所示。,5.2 控制的思考方法,考虑向无孔水槽中注水并实现一定水位的问题。一般来说，注水开始时阀门大开，接近目标水位时阀门开始闭小，到达目标水位时阀门全部关

16、闭。上述过程能否实现自动控制呢?上图中采用了浮球液位开关来实现上述系统的自动控制。浮球位于水槽的水面上，随着水面上升浮球上升，阀门开始关闭，到达目标水位时，阀门将完全关闭。这个装置的方框图如下图所示。,5.2 控制的思考方法,取上述几种方框图的共同点，就得到了如下图所示的标准化方框图，目标值通过给定部分作为比较器的输入，成为合适的基准输入信号，与反馈量(被检测出的控制量)相比较，产生偏差动作信号。调节部分根据动作信号产生控制系统所要求的控制信号并传送至执行部分。执行部分产生控制量作用于控制对象。,5.2 控制的思考方法,另外，也可称给定部分为基准输入环节，检测部分为反馈环节、调节部分与执行部分

17、合称为控制部分，如下图所示。检测部分的反馈环节检测出被控量，与基准输入信号(目标值经适当处理后得到)相比较。检测出的位置、速度、力等量应变换成电压、电流等电信号。反馈环节的符号必须为负，并与目标值相比较。例如当速度高于目标值时，则应向降低速度的方向调整。由于反馈量的符号为负，因此称之为负反馈。,5.2 控制的思考方法,以直流伺服电动机进行机器人手腕的位置控制为例加以说明。整个控制系统如下图所示。图中，负载的位置用电位器来检测。电位器用电阻线绕制而成，一般为棒状或环状，加直流电压。随着负载位置的改变，电刷的电位随之变化，就可以用来作位置检测了。例如，当负载向左移动时电刷电位e0下降，向右移动时电

18、刷电位e0升高。因此电刷电位可以作为位置反馈信号，与表示目标位置的电压ei相比较，产生偏差电压ei-e0。如果目标电压ei大于反馈电压e0，偏差电压为正并通过电压,放大器放大。放大了的电压加到直流电动机的驱动电路，使直流电动机旋转，带动负载向右移动，同时反馈电压增大。当反馈电压e0与目标电压ei相等时，直流电动机停止转动。这样就可以在负载运动的直线上实现位置控制。,现在，用传递函数来表示系统中的各个环节，并求出系统的方框图。首先是偏差电压ei-e0的电压放大，然后是驱动电路进行功率放大，得到电枢电压ea(右图)。由于电压放大器和驱动电路都是比例环节，由此可知它们的传递函数为常数Kl，K2，由表

19、可知Kl，K2串联结合后可以合并为二者的乘积Kl K2，Kl K2可以简单地记为Kc。,考虑一下直流电动机的传递函数。一般采用永久磁钢产生磁场的他激式直流电动机作为机器人驱动器的动力源。以电枢电压ea作为输入，以电机转速n作为输出时，他激式直流电机是一阶惯性环节，其传递函数是：,式中，Km为常数；Tm为时间常数。,最后，考虑齿轮、传动螺杆与负载部分(右图)。先由齿轮减速后传递到传动螺杆，由传动螺杆带动负载在直线上移动。由电位器将负荷位置变换成电压信号作为输出。由于负载的位置由电机转速来确定，则电压e0应为转速与时间的乘积。当转速随时间变化时，输出电压e0由以下积分式确定：,式中，Kp为常数,上

20、式的拉氏变换为：,至此，系统中各环节的传递函数均已确定，可以画出整个系统的方框图如右图所示。,如右图所示，将串联的三个传递函数Kc，Km(1十Tms)，KPs合并为KcKm KP s(1十Tms)。对于右图中的负反馈结合，G1=KcKm KP s(1十Tms),故负反馈结合后的传递函数为,这样一来，用直流电动机对机器人进行置控制时，给定目标位置的电压ei与给出实际位置的电压e0二者之间的关系就可以传递函数来表示了。,5.3 机器人的基本控制原则,从控制观点看，机器人系统代表冗余的、多变量和本质上非线性的控制系统，同时又是复杂的耦合动态系统。每个控制任务本身就是一个动力学任务。,5.3.1 基本

21、控制原则1控制器分类 机器人控制器具有多种结构形式，包括非伺服控制、伺服控制、位置和速度反馈控制、力(力矩)控制、基于传感器的控制、非线性控制、分解加速度控制、滑模控制、最优控制、自适应控制、递阶控制以及各种智能控制等。机器人控制器的选择，是由机器人所执行的任务决定的。中级技术水平以上的机器人，绝大多数采用计算机控制，要求控制器有效而且灵活，能够处理工作任务指令和传感信息这两种输入。用户与系统间的接口，要求能够迅速地指明工作任务。技术水平更高的机器人，具有不同程度的“智能”，其控制系统能够借助于传感信息与周围环境交互作用，并根据获取的信息，修正系统的状态，甚至能够自主地控制机器人实现控制任务。

22、本节将讨论工业机器人常用控制器的基本控制原则及控制器的设计问题。从关节(或连杆)角度看，可把工业机器人的控制器分为单关节(连杆)控制器和多关节(连杆)控制器两种。对于前者，设计时应考虑稳态误差的补偿问题；对于后者，则应首先考虑耦合惯量的补偿问题。,机器人的控制取决于其“脑子”，即处理器的研制。随着实际工作情况的不同，可以采用各种不同的控制方式，从简单的编程自动化、小型计算机控制到微处理机控制等。机器人控制系统的结构也可以大为不同，从单处理机控制到多处理机分级分布式控制。对于后者，每台处理机执行一个指定的任务，或者与机器人某个部分(如某个自由度或轴)直接联系。下表表示机器人控制系统分类和分析的主

23、要方法。,2主要控制变量 右图表示一台机器人的各关节控制变量。要抓起工件A，必须知道末端执行装置(如夹手)在任何时刻相对于A的状态，包括位置、姿态和开闭状态等。工件A的位置是由它所在工作台的一组坐标轴给出的。这组坐标轴叫做任务轴(R0)。末端执行装置的状态是由这组坐标轴的许多数值或参数表示的，而这些参数是矢量X的分量。任务就是要控制矢量X随时间变化的情况，即X(t)，它表示末端执行装置在空间的实时位置。只有当关节1至6移动时，X才变化。我们用矢量 来表示关节变量1至6。,各关节在力矩Cl至C6作用下而运动，这些力矩构成矢量C(t)。矢量C(t)由各传动电动机的力矩矢量T(t)经过变速机送到各个

24、关节。这些电动机在电流或电压矢量V(t)所提供的动力作用下，在一台或多台微处理机的控制下，产生力矩T(t)。,对一台机器人的控制，本质上就是对下列双向方程式的控制：,3主要控制层次 右图表示机器人的主要控制层次。从图可见，它主要分为三个控制级，即人工智能级、控制模式级和伺服系统级。(1)第一级：人工智能级 如果命令一台机器人去“把工件A取过来”，首先必须确定，该命令的成功执行至少是由于机器人能为该指令产生矢量X(t)。X(t)表示末端执行装置相对工件A的运动。表示机器人所具有的指令和产生矢量X(t)以及这两者间的关系，是建立第一级(即最高级)控制的工作。它包括与人工智能有关的所有可能问题：如词

25、汇和自然语言理解、规划的产生以及任务描述等。,(2)第二级：控制模式级 这一级能够建立起义X(t)和T(t)之间的双向关系。有多种可供采用的控制模式。这是因为下列关系,实际上提出各种不同的问题。考虑上式，式中四个矢量之间的关系可建立四种模型,T(t),传动装置模型,C(t),关节式机械系统的机器人模型,任务空间内的关节变量与被控制值间的关系模型,X(t),实际空间内的机器人模型,第一个问题是系统动力学问题。这方面存在许多困难，其中包括：无法知道如何正确地建立各连接部分的机械误差，如于摩擦和关节的挠性等。即使能够考虑这些误差，但其模型将包含救以千计的参数，而且处理机将无法以适当的速度执行所有必须

26、的在线操作。控制对模型变换的响应。,主要采用几何模型和运动模型。这些控制模型是以稳态理论为基础的，即认为机器人在运动过程中依次通过一些平衡状态。前者利用X和 间的坐标变换，后者则对几何模型进行线性处理，并假定X和 变化很小。属于几何模型的控制有位置控制和速度控制等；属于运动模型的控制有变分控制和动态控制等。,(3)第三级：伺服系统级 第三级所关心是机器人的一般实际问题。在后面将举例介绍机器人伺服控制系统。,5.3.2 伺服控制系统举例,液压传动机器人具有机构简单、机械强度高和速度快等优点。这种机器人一般采用液压伺服控制阀和模拟分解器实现控制和反馈。一些最新的液压伺服控制系统还应用数字译码器和感

27、觉反馈控制装置，因而其精度和重复性通常与电气传动机器人相似。当在伺服阀门内采用伺服电动机时，就构成电液压伺服控制系统。1液压缸伺服传动系统 采用液压缸作为液压传动系统的动力元件，能够省去中间动力减速器，从而消除了齿隙和磨损问题。加上液压缸的结构简单、比较便宜，因而使它在工业机器人机械手的往复运动装置和旋转运动装置上都获得广泛应用。,为了控制液压缸或液压马达，在机器人传动系统中使用惯量小的液压滑阀。应用在电液压随动系统中的滑阀装有正比于电信号的位移量电机变换器。上图就是这种系统的一个方案。其中，机器人的执行机构由带滑阀的液压缸带动，并用放大器控制滑阀。放大器输入端的控制信号由三个信号叠加而成。主

28、反馈回路(外环)由位移传感器把位移反馈信号送至比较元件，与给定位置信号比较后得到误差信号e，经校正后，再与另两个反馈信号比较。第二个反馈信号是由速度反馈回路(速度环)取得的，它包括速度传感器和校正元件。第三个反馈信号是加速度反馈，它是由液压缸中的压力传感器和校正元件实现的。,2电液压伺服控制系统 当采用力矩伺服电动机作为位移给定元件时，液压系统的方框如下图所示,机器人系统通常分为机构本体和控制系统两大部分。控制系统的作用是根据用户的指令对机构本体进行操作和控制，完成作业的各种动作。控制器系统性能在很大程度上决定了机器人的性能。一个良好的控制器要有灵活、方便的操作方式，多种形式的运动控制方式和安

29、全可靠性。构成机器人控制系统的要素主要有：计算机硬件系统及控制软件；输入/输出设备；驱动器；传感器系统。它们之间的关系如下图所示。,机器人控制系统构成要素图,5.4 机器人控制系统结构和工作原理,通过PUMA机器人来说明机器人的控制系统。PUMA机器人是美国Unimation公司于20世纪70年代末推出的商品化工业机器人。PUMA机器人都有腰旋转、肩旋转和肘旋转等3个基本轴，加上手腕的回转、弯曲和旋转轴，构成六自由度的开链式机构。PUMA机器人的外形结构见右图，它是一种典型的多关节型工业机器人。PUMA机器人控制器采用计算机分级控制结构，使用VAL机器人编程语言。由于PUMA机器具有速度快、精

30、度高、灵活精巧、编程控制容易，以及VAL语言系统功能完善等特点，它在工业生产、实验室研究都得到广泛的应用。,5.4 机器人控制系统结构和工作原理,5.4.1 PUMA-562控制器硬件配置及结构,5.4 机器人控制系统结构和工作原理,PUMA-562控制器原理框图如左图所示。图中除IO设备和伺服电机外，其余各部件均安装在控制柜内 PUMA-562控制器为多CPU两级控制结构，上位计算机配有64kB RAM内存，两块四串口接口板，一块IO并行接口板，与下位机通信的A接口板。上位计算机系统采用QBus总线作为系统总线。,与上位机联接的IO设备有CRT显示器和键盘、示教盒、软盘驱动器，通过串口板还可

31、接入视觉传感器、高层监控计算机、实时路径修正控制计算机。接口板A、B是上、下位机通信的桥梁。上位机经过A、B接口板向下位机发送命令和读取下位机信息。A板插在上位机的-Bus总线上，B板插在下位机的JDus总线上，A、B接口板之间通过扁平信号电缆通信。B板上有一个A/D转换器，用于读取B接口板传递的各关节电位器信息，电位器用于各关节绝对位置的定位。下位计算机系统由六块以6503CPU为核心的单扳机组成，每块板负责一个关节的驱动，构成6个独立的数字伺服控制回路。下位计算机及B接口板、手臂信号板插在专门设计的JBus总线上。下位机的每块单板机上都有一个DA转换器，其输出分别接到6块功率放大器板的输入

32、端。功率放大器输出与6台直流伺服电机相接。用于检测位置的光电码盘与电机同轴旋转。6路码盘反馈信号经手臂信号接口板滤波处埋后，由JBus通道送往各数字伺服板。用于检测各关节绝对位置的电位器滑动臂是装在齿轮轴上。电位器信号经由手臂信号板、JBus通道，被送往B接口板。,5.4 机器人控制系统结构和工作原理,PUMA-562机器人控制器硬件还包括一块C接口板、一块高压控制板和六块功率放大器板，这几块板插在另外的一个专门设计的功率放大器总线(Power Amp Bus)上。C接口板用于手臂电源和电机制动的控制信号传递，故障检测，制动控制。高压控制板提供电机所需的电压，还控制手爪开闭电磁阀。,5.4 机

33、器人控制系统结构和工作原理,5.4.2 PUMA-562控制器软件系统的工作原理,PUMA562控制器系统软件分为上位机软件和下他机软件两部分。上位机软件为系统编程软件，下位机软件为伺服软件。系统软件提供软件系统的各种系统定义、命令、语言及其编译系统。系统软件针对各种运动形式的轨迹规划，坐标变换，完成以28ms时间间隔的轨迹插补点的计算、与下位机的信息交换、执行用户编写的VAL语言机器人作业控制程序、示教盒信息处理、机器人标定、故障检测及异常保护等。,5.4 机器人控制系统结构和工作原理,PUMA562控制系统下位机软件驻留在下位单片机的EPROM中。下位机控制系统硬件结构见下图。从图中可以看

34、到，下位机的关节控制器是各自独立的，即各单片机之间没有信息交换。每隔28ms上位机向六块单板机发送轨迹设定点信息，6503微处理器计算关节误差，以0.875ms的周期伺服控制各关节的运动。,PUMA562控制系统框图,5.4 机器人控制系统结构和工作原理,PUMA机器人采用了独立关节的PID伺服控制。由于机器人的非线性特点，即惯性力、关节间的耦联及重力均与机器人的位姿(或位姿和速度)有关，是变化的，但伺服系统的反馈系数是确定不变的，因此这种控制方法难于保证在高速、变速或变载荷情况下的精度。,5.5 机器人关节伺服控制,大部分机器人的控制系统像PUMA机器人一样分为上位机和下位机。从运动控制的角

35、度看，上位机作运动规划，并将手部的运动转化成各关节的运动，按控制周期传给下位机。下位机进行运动的插补运算及对关节进行伺服控制，所以常用多轴运动控制器作为机器人的关节控制器。多轴运动控制器的各轴伺服控制也是独立的，每个轴对应一个关节。多轴控制器已经商品化。这种控制方法并没有考虑实际机器人各关节的耦合作用，因此对于高速运动、变载荷控制的伺服件能也不会太好。实际上，可以对单关节机器人作控制设计，对于多关节、高速变载荷情况可以在单关节控制的基础上作补偿。控制器设计的目的是使控制系统具有良好的伺服性能。前面已以直流伺服电动机作为驱动元件为例，说明了单轴控制器的设计方法，采用固定定子励磁电压，控制电枢电压

36、达到控制电动机转速、转角的目的。,5.5.1 单关节位置控制器 采用常规技术，通过独立控制每个连杆或关节来设计机器人的线性反馈控制器是可能的。重力以及各关节间的互相作用力的影响，可由预先计算好的前馈来消除。为了减少计算工作量，补偿信号往往是近似的，或者采用简化计算公式。1位置控制系统结构 斯坦福机械手具有反馈控制，它的一个关节控制方框图如下图所示。从图可见，它有个光学编码器，以便与测速发电机一起组成位置和速度反馈。这种工业机器人是一种定位装置，它的每个关节都有一个位置控制系统。如果不存在路径约束，那么控制器只要知道夹手要经过路径上所有指定的转弯点就够了。控制系统的输入是路径上需要转弯点的笛卡儿

37、坐标，这些坐标点可能通过两种方法输入，即(1)以数字形式输入系统；(2)以示教方式供给系统，然后进行坐标变换，即计算各指定转弯点处在笛卡儿坐标系中的相应关节坐标q1，q2,q6。计算方法与坐标点信号输入方式有关。假如允许机器人依次只移动一个关节，而把其他关节锁住，那么每个关节控制器都很简单。如果多个关节同时运动，那么各关节间力的互相作用会产生耦合，使控制系统变得复杂。,5.5 机器人关节伺服控制,斯坦福机械手的位置控制系统方框图,5.5 机器人关节伺服控制,2单关节控制器的传递函数,单个关节的电动机齿轮负载联合装置示意图为例：,开环传递函数为：,闭环传递函数为：,上式即为二阶系统的闭环传递函数

38、。从理论上，认为它总是稳定的。要提高响应速度，通常是要提高系统的增益(如增大K)以及由电动机传动轴速度负反馈把某些阻尼引入系统，以加强反电势的作用。要做到这一点，可以采用测速发电机，或者计算一定时间间隔内传动轴角位移的差值。,图(b)为具有速度反馈的位置控制系统。图中，Kt为测速发电机的传递系数；Kl为速度反馈信号放大器的增益。因为电动机电枢回路的反馈电压已从kem(t)变为kem(t)+k1 kt m(t)=(ke+k1 kt)m(t),其开环传递函数和闭环传递函数也相应变为,电动机必须克服电动机测速机组的平均摩擦力矩fm、外加负载力矩Tl、重力矩Tg以及离心作用力矩Tc。这些物理量表示实际

39、附加负载对机器人的作用。把这些作用插到图(b)位置控制器方框图中电动机产生有关力矩的作用点上，即可得图(c)所示的控制方框图。图中，Fm(S)，TL(S)和Ts(S)分别为fm，Tl和Tg的拉氏变换变量。,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。（1）动态方程的拉格朗日公式 动态方程式表示一个系统

40、的动态特征。前面已讨论过动态方程的一般形式和拉格朗日方程如下：,5.5.2 多关节位置控制器,（2）各关节间的耦合与补偿 从上式可见，每个关节所需要的力或力矩Ti是由五个部分组成的。式中，第一项表示所有关节惯量的作用。在单关节运动情况下，所有其他的关节均被锁住，而且各个关节的惯量被集中在一起。在多关节同时运动的情况下，存在有关节间耦合惯量的作用。这些力矩项 必须通过前馈输入至关节i的控制器输入端，以补偿关节间的互相作用，见下图。第二项表示传动轴上的等效转动惯量为J的关节i传动装置的惯性力矩；已在单关节控制器中讨论过它。最后一项是由重力加速度求得的，它也由前馈项 来补偿。这是个估计的重力矩信号，

41、并由下式计算,式中 为重力矩 的估计值。采用Di作为关于i控制器的最好估计值。据下式能够设定关节I的 值。,含有n个关节的第i个关节完全控制器,（3）耦合惯量补偿的计算对Dij的计算是十分复杂和费时的。,在编制机器人工作程序时，了解在其路径上有无障碍(障碍约束)以及它是否必须沿特定路径运动，是必须的。把障碍约束和路径约束组合起来，形成四种可能的控制方式，如下表所示。机械手由初始点(位置和姿态)运动到终止点经过的空间曲线称为路径。,5.6 轨迹控制,机械手控制方式,轨迹规划方法一般是在机器人初始位置和目标位置之间用多项式函数来“内插”或“逼近”给定的路径，并产生一系列“控制设定点”。路径端点一般

42、是在笛卡儿坐标中给出的。如果需要某些位置的关节坐标、则可调用运动学逆问题求解程序，进行必要的转换。在给定的两端点之间，常有多条可能的轨迹。例如，可以要求机械手沿连接端点的直线运动(直线轨迹)，也可以要求它沿一条光滑的圆弧轨迹运动，在两端点处满足位置和姿态约束(关节变量插值轨迹)。,轨迹控制就是控制机器人手端沿着一定的目标轨迹运动。因此，目标轨迹的给定方法和如何控制机器人手臂使之高精度地跟踪目标轨迹的方法是轨迹控制的两个主要内容；给定目标轨迹的方式有示教再现方式和数控方式两种：,5.6.1 示教再现方式,5.6 轨迹控制,示教再现方式是在机器人工作之前，让机器人手端沿目标轨迹移动，同时将位置及速

43、度等数据存入机器人控制计算机中。在机器人工作时再现所示教的动作，使手端沿目标轨迹运动。示教时使机器人手臂运动的方法有两种，一种是用示教盒上的控制按钮发出各种运动指令；另一种是操作者直接用手抓住机器人手部，使其手端按目标轨迹运动。轨迹记忆再现的方式有点位控制(PTP)和连续路径控制(CP)，如下图所示；点位控制主要用于点焊作业、更换刀具或其他工具等情况。连续路径控制主要用于弧焊、喷漆等作业。PTP控制中重要的是示教点处的位置和姿态，点与点之间的路径一般不重要，但在给机器人编制工作程序时，要求指出对点与点之间路径的情况，比如是直线、圆弧还是任意的。CP控制按示教的方式又分两种。一种是在连续路径上示

44、教许多点，使机器人按这些点运动时，基本上使实际路径与目标路径吻合；另一种是在示教点之问用直线或圆弧线插补。,5.6.2 数控方式,数控方式与数控机床的控制方式一样，是把目标轨迹用数值数据的形式给出。这些数据是根据工作任务的需要设置的。无论是采用示教再现方式还是用数值方式，都需要生成点与点之间的目标轨迹。此种目标轨迹要根据不同的情况要求生成。但是也要遵循一些共同的原则。例如，生成的目标轨迹应是实际上能实现的平滑的轨迹；要保证位置、速度及加速度的连续性。保证手端轨迹、速度及加速度的连续性，是通过各关节变量的连续性实现的。,（a)PTP控制（b)CP控制,设手端在点r0和rf间运动。对应的关节变量为

45、g0和gf，它们可通过运动学逆问题算法求出。把关节向量中的任意一个关节变量qi记为i，其初始值和终止值分别为,把这两时刻的速度和加速度作为边界条件，表示为,满足这些条件的平滑函数虽然有许多，但其中时间t的多项式是最简单的。能同时满足上述条件的多项式最低次数是5。所以设,5.6 轨迹控制,其中的待定系数可求出如下：,当，这时(t)变为四次多项式。将此四次多项式和直线插补结合起来，可给出多种轨迹。如下图所示。,5.6 轨迹控制,(t)的起始位置0为静止状态，经加速、等速、减速，最后在f处停止。先选择加减速时间参数，然后确定中间辅助点知02，f1:首先让01=0,f2=f，连接01,f2，在连线上取

46、02,f1。如图所示，ot2 为加速区，2 t tf一2 为等速区，tf一2 ftf为减速区。在点0、02、f1、f,处的加速度为零，则在0和02之间的路径及f1和f之间的路径都可用t的四次多项式给出。如果对点0、02、f1、f处的加速度无要求，则这两段路径分别可用三次多项式给出。由于机器人手端的位移、速度及加速度与关节变量间不是线性关系，通过生成平滑的关节轨迹不能保证生成平滑的手端路径，因此有必要首先直接生成手端的平滑路径，然后根据运动学逆问题求解关节位移、速度及加速度变化规律。,5.6 轨迹控制,如果用r0和rf分别表示开始点和终止点手端位姿，要生成这两点问手端的平滑路径。由于对于手端某一

47、位姿要用6个坐标来描述，其中3个表示位置，另3个表示姿态。分别把这6个坐标变量用(t)表示，用上述生成关节平滑轨迹的方法分别生成这些坐标变量，然后再用机器人正运动学计算出各关节的运动规律。,5.6 轨迹控制,5.7.1 作业约束与力控制 机器人擦玻璃或擦飞机以及转动曲柄、拧螺丝等都属于机器人手端与环境接触而产生的同时具有位置控制和力控制的问题。这类位置控制和力控制融合在一起的控制问题就是位置和力混合控制问题。步行机器人在行走时，足与地面的接触力在不断交化，对腿的各关节控制是一个典型且严格的位置和力混合控制问题。腿在支撑状态时，由于机体的运动，支撑点与步行机器人重心间的相对位置在不断变化，导致足

48、与地面接触力的不断变化，同时要对各关节的位置进行控制。在这种情况下，位置控制与力控制组成一个有机整体，力控制是在正确的位置控制基础上进一步的控制内容。当机器人手端(常为机器人手臂端部安装的工具)与环境(作业对象)接触时，环境的几何特性构成对作业的约束，这种约束称为自然约束。自然约束是指在某种特定的接触情况下自然发生的约束，而与机器人的希望或打算作的运动无关：例如，当手部与固定刚性表面接触时，不能自由穿过这个表面，称为自然位置约束；若这个表面是光滑的，则不能对手施加沿表面切线方向的力，称为自然力约束。一般可将接触表面定义为一个广义曲面，沿曲面法线方向定义自然位置约束，沿切线方向定义自然力约束。按

49、这两类约束确定各自的控制准则。,5.7 机器人的力控制,a)转动曲柄；(b)转动螺丝刀,右图表示两种具有自然约束的作业。为了描述自然约束，需要建立约束坐标系。在图(a)中，约束坐标系建在曲柄上，随曲柄一起运动。其中 轴总指向曲柄的转轴。手指紧握曲柄的手把，手把套在一个小轴上，可绕小轴转动。在图,(b)中，约束坐标系建在螺丝刀顶端，在操作时随螺丝刀一起转动。为了不使螺丝刀从螺钉槽中滑出，在 方向的力为零作为约束条件之一。如果假设螺钉与被拧入材料无摩擦，则在 方向的力矩为零也作为约束条件之一。,图中所示情况，位置约束可以用手端在约束坐标系中的位置分量表示，手端速度在约束坐标系中的分量 表示位置约束

50、；而力约束则为在约束坐标系中的力/力矩分量。,5.7 机器人的力控制,5.7 机器人的力控制,与自然约束对应的是人为约束，它与自然约束一起规定出希望的运动或作用力。人为约束也定义在广义曲面的法线和切线方,向上。但人为力约束在法线方向上，人为位置约束在切线方向上以保证与自然约束相容。上图表示两种作业的自然约束和人为约束。在约束坐标系中的某个自由度若有自然位置约束，则在该自由度上就应规定人为力约束，反之亦然。为适应位置和力的约束，在约束坐标系中的任何给定自由度都要受控制。,a)转动曲柄；(b)转动螺丝刀,5.7 机器人的力控制,插销入孔的过程图(s)处在空中；(b)平滑移动；(c)掉人孔中；(d)