机器人的控制算法

1. 机器人控制有哪些经典算法

机器人的控制和机械臂的控制是不太一样的，如果是小车类的，推荐Arino，入门资料非常多，简单的机械臂控制也有不少；如果是类似工业机械臂的那种，最好看一下机器人运动学，了解下正逆运动学求解相关的知识，Matlab有个工具箱matlab robotics toolbox，用来入门非常不错，当然C++、VB都可以用来编程的：D

2. 机器人控制算法怎么编写

电机控制指令的写入和状态读取对应硬件不同寄存器/地址，用中断服务程序去负责读取和写入，剩下的逻辑运算，用你的c程序去做。

3. 核心算法是什么它对机器人有多重要

机器人的算法大方向可以分为感知算法与控制算法，感知算法一般是环境感知、路径规划，而控制算法一般分为决策算法、运动控制算法。环境感知算法获取环境各种数据，通常指以机器人的视觉所见的图像识别等 。

虽然对于工业机器人来说，要想实现高速下稳定精确的运动轨迹，精密的配件必不可少，如电机，伺服系统，还有非常重要的减速机等等。但是这些都只是硬件的需求，仅仅只有好的硬件，没有相应的核心算法，也就是缺少了控制硬件的大脑，那么工业机器人使用再好的硬件，也只能完成一些精确度要求不高的简单工作，而且还容易出问题。而这就是中国机器人制造商面临的最大问题。

作为工业级产品，衡量机器人优劣主要有两个标准：稳定性和精确性。核心控制器是影响稳定性的关键部件，有着工业机器人“大脑”之称。而软件相当于语言，把“大脑”的想法传递出去。 要讲好这门“语言”，就需要底层核心算法。

好的算法，几千行就能让机器人稳定运行不出故障；差的算法，几万行也达不到人家的水准。不掌握核心算法，生产精度需求不高的产品还勉强可以，但倘若应用到航天航空、军工等高端领域，就只能依赖进口工业机器人了。

对于机器人来说，每一个动作都需要核心控制器、伺服驱动器和伺服电机协同动作，而现在的机器人通常拥用多个服务器，因此多台伺服系统更需要核心算法提前进行计算。只有通过底层算法，国外核心控制器才可以通过伺服系统的电流环直接操作电机，实现高动态多轴非线性条件下的精密控制，同时还能满足极短响应延时的需求。这也是为何如今在中国的机器人市场上，6轴以上的高端机器人几乎被国外的机器人公司垄断。

4. 机器人位置控制算法原理是什么，为什么这么设计就能

大概所有控制的框架都是给定和反馈产生误差并处理然后执行影响被控量，这么说肯定是有点晕了。换种说法吧，毛主席说，革命的首要问题就是要分清楚说是敌人和什么来着。对所有的控制来说，首要问题就是搞清楚，你要控制的物理量是什么（被控量）？你通过什么物理量（控制量）来影响被控量。然后由此才有采用开环，闭环之类的。位置控制和其它所有控制比起来也没什么特殊的，对工业机器人而言，就是机器人末端在三维空间的位置（姿态先忽略）。那么位置是被控量，控制量就是各个关节的位置，因为可以通过各个关节的位置来影响这个位置（被控量）至于控制的算法，就有很多了，基本都是对误差的处理，最常用的大概就是PID了。

5. 机器人是怎么控制运动平衡的

一种方法是采用动态平衡算法。

真实人体就是类似的，比如你可以单脚站立，你会发现每每身体倾斜的时候，你的小脑都会发出指令，控制你的身体做对应调整，包括上身、手臂等调整姿态（改变重心相对支点的位置）；你的脚也会对应动态调整，一会儿前脚掌或脚趾用力（支点前移），一会儿脚跟用力（支点后移），一会儿脚左侧用力、一会儿右侧用力。

这就是小脑（计算机-运动控制程序）发现身体失去平衡，并且探知倾斜方向（传感器：力传感器、位置传感器、视觉传感器等），小脑发出指令调节身体动作（程序采用PID算法或其他算法，对应当前的偏差给出对应幅度的动作，通常也是调整重心和支点的位置，或临时采用某部位加速运动的反作用力）由于程序是不断扫描进行的，比如每1毫秒完成一个扫描周期，那么就每1毫秒判断一下当前的状态，更新一下对策动作幅度，实现动态平衡。

机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。

6. 机器人 运动控制算法 主要有哪些

随着电子技术、自动化控制和计算机应用的发展,台式机器人的运动控制不断向着高精度、高速度、微型化、智能化和通用化方向发展。目前,以数字信号处理器(DSP)和现场可编..

7. 机器人有哪些控制方式

机器人控制理论：控制方法千奇百怪，这里仅举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。
其他控制。

建议：自己也在钻研，共同学习吧。

首先，要建立控制理论的基本概念，如状态方程、传递函数、前馈、反馈、稳定性等等，推荐Stanford大学教授Franklin的《Feedback Control of Dynamic Systems》；
关于机器人控制的入门读物，解释的最清晰的当属MW Spong的《Robot modeling and control》，书中不仅详细讲解了基于机器人动力学的控制，也讲解了执行器动力学与控制(也即电机控制)。
关于非线性控制理论，推荐MIT教授J.J.E. Slotine的《Applied Nonlinear Control》。
1) Harvard的Roger Brokett教授及其学生Frank Chongwoo Park等；
2) UC Berkeley的Shankar Sastry教授及其学生Richard Murray，Zexiang Li等。
3) uPenn的Vijay Kumar教授，他和他的学生Milos Zefran以及Calin Belta在90年代研究了基于Differentiable Manifold的单刚体运动学和动力学。
4）上述2）中Richard Murray的学生Andrew Lewis和Francesco Bullo等研究了基于differentiable manifold和Lagrange Mechanics的机器人动力学以及几何控制理论（Geometric Control Theory）。

首先，把描述机器人运动学和力学搞定。J.J. Craig出版于80s的《Introction to Robotics: Mechanics and Control 》，或者R. Murray出版于90s的《A Mathematical Introction to Robotic Manipulation》都行。对于机器人的数学基础，最新的成就是基于Differentiable Manifold（微分流形）、Lie group（李群）和Screw Theory（旋量理论）的。在这方面，个人认为以下研究团队奠定了机器人的数学基础理论：

再次，必要的反馈控制基础当然是不能少的。关于控制，并不推荐把下面的教材通读一遍，仅需要了解必要的控制理念即可。陷入繁杂的细节往往不得要领，并浪费时间。具体的问题需要研读论文。

机器人家上看到的，望采纳