工业机器人控制概述

工业机器人控制概述

摘要：本概述简单介绍了工业机器人的定义及发展,介绍了有关工业机器人控制的特点、功能、控制方式及控制系统的组成。对比说明目前应用于工业机器人的驱动器特点，包括电驱动器、液压驱动器，并针对在工业机器人中应用最为广泛的电动执行器，分析工业机器人对于电动驱动器的具体应用要求。列举了几种在工业机器人技术中常用的控制策略, 如变结构控制、自适应控制、鲁棒控制和智能控制等。最后通过分析全球控制器专利的分布，对目前机器人控制的各国发展的说明，探讨了工业机器人控制技术的发展趋势。

关键字：工业机器人、控制、控制策略; 发展趋势

0.前言

随着生产和科技的进步，人们需要用及其代替人完成一些人类无法完成或不能高质量完成的任务。另外由于市场经济的发展，对增加商品种类、提高质量、降低成本提出了越来越高的要求，产品生产也从单一品种、大批量生产向多品种、小批量过渡。机器人正是为使用生产自动化及市场应变性地更高要求而出现的。

国际机器人联合会(International Federation of Robotics，IFR)将机器人定义如下：机器人是一种半自主或全自主工作的机器，它能完成有益于人类的工作，应用于生产过程称为工业机器人，应用于特殊环境称为专用机器人(特种机器人)，应用于家庭或直接服务人称为(家政)服务机器人。这种内涵广义的理解是机器人自动化机器，而不应该理解为如翻译的像人一样机器。

国际标准化组织(International Organization for Standardization，ISO)对机器人的定义为“机器人是一种自动的、位置可控的、具有编程能力的多功能机械手，这种机械手具有几个轴，能够借助于可编程序操作处理各种材料、零件、工具和专用装置，以执行种种任务”。按照ISO定义，工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人，是自动执行工作的机器装置，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器；它接受人类的指令后，将按照设定的程序执行运动路径和作业。

可以按照许多标准将机器人分类。按照发展程度将机器人分为三代：第一代机器人是以“示教-再现”方式工作的机器人，这种机器人目前已在生产中得到广泛应用；第二代机器人是具有一定传感装置，能利用所获取的环境与操作对象的简单信息进行反馈控制的机器人，这种机器人目前已有少量应用；第三代机器人是具有多种感知功能，可进行推理判断，能再未知工作环境中独立工作的机器人。

机器人也常按照功能，分为工业机器人、遥控机器人和智能机器人。工业机器人（Industrial Robot），它是应用于工业自动化领域的机器人，越大多数按照“示教-再现”方式进行重复作业。遥控机器人

（Telerobot），它是接受遥控指令而进行远距离作业的机器人，主要用于宇航、海底、核工业及真空等领域。智能机器人（Intelligent Robot）具有运动、感知、学习、适应、逻辑判断以及人机通功能的机器人，属于第三代机器人。

机器人领域的主要研究方向有：机器人机械结构设计，机器人传感器研究，机器人运动轨迹设计与规划，机器人运动学，动力学与控制，机器人欧诺个只语言，机器人视觉、听觉等系统的研究，机器人智能研究等。

1. 工业机器人控制

正如大脑是人类的灵魂和指挥中心，控制系统可称之为机器人的大脑。机器人的感知、潘丹、推理都是通过控制系统的输入、运算、输出来完成的，所有行为和动作都必须通过控制系统发出相应的指令来实现。工业机器人要与外围设备协调动作，共同完成作业任务，就必须具备一个功能完善、灵敏可靠的控制凶。工业机器人的控制系统可分为两大部分：一部分是对其自身运动的控制，另一部分是工业机器人与周边设备的协调控制。

1.1 工业机器人控制系统的特点

工业机器人的结构是一个空间开链机构，各个关节的运动是独立的为了实现末端点的运动轨迹，需要各关节的运动协调，因此工业机器人的控制比较复杂，具体有：

1）控制与机构运动学及动力学密切相关；

2）一般至少要有3-5个自由度；

3）机器人控制系统必须是一个计算机控制系统，才能将多个独立的伺服系统协调控制；

4）仅仅利用位置闭环还不够，还需要利用速度甚至加速度闭环，系统经常使用重力补偿、前馈、解耦或自适应控制等方法；

5）机器人的动作往往可以通过不同的方式和路径来完成，存在“最优”的问题。

总之，机器人控制系统是一个与运动学和动力学原理相关、有耦合、非线性的多变量控制系统。

1.2 工业机器人控制系统的主要功能

工业机器人的控制系统的主要任务是控制工业机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹、操作顺序及动作的时间等项目，主要功能有示教再现功能和运动控制功能。

示教再现控制的主要内容主要包括示教及记忆方式和示教编程方式。其中，示教的方式种类较多，集中示教方式就是指同时对位置、速度、操作顺序等进行的示教方式，分离示教是指在示教位置之后，再一

边动作，一边分辨示教位置、速度、操作顺序等的示教方式。采用半导体记忆装置的工业机器人，可使得记忆容量大大增加，特别使用与复杂程度高的操作过程的记忆，并且记忆容量可达无限。

工业机器人的运动控制是指工业机器人的末端执行器从一点移动到另一点的过程中，对其位置。速度和加速度的控制，一般是通过控制关节运动来实现。关节运动控制一般分为两步进行：第一步是关节运动伺服指令的完成，及指将末端执行器在工作空间的位置和姿势的运动转化为由关节变量表示的时间序列或表示为关节变量随时间变化的函数。第二步是关节运动的伺服控制，即跟踪执行第一步所生成的关节变量伺服指令。

1.3 工业机器人的控制方式

工业机器人的控制方式根据作业任务不同，可分为点位控制方式(PTP)、连续轨迹控制方式(CP)、力(等力矩)控制方式赫尔智能控制。

点位控制方式是只控制工业机器人末端执行器在作业空间中某些规定第离散点上的位姿。控制时只要求工业机器人快速、准确地实现相邻各点之间的运动，而对达到目标点的运动轨迹则不做任何规定，主要技术指标是定位精度和运动时间。这种孔氏方式易于实现，但精度不高，一般用于上下料、搬运等只要求目标点位姿准确的作业中。

连续轨迹控制是连续地控制工业机器人末端执行器在作业空间中的位姿，要去其严格按照预定的轨迹和速度在一定的精度要求内运动，且速度可控，轨迹光滑运动平稳，主要技术指标是末端执行器位姿的轨迹跟踪精度及平稳性。

力（力矩）控制，是用于在完成装配等工作室，除要求定位准确，还要求有适度力（力矩）进行工作，这种控制方式的控制原理基本类似于伺服控制原理，只是输入量反馈量是力（力矩）信号.

智能控制是通过传感器获得周围环境的知识，并根据自身诶不的知识库相应作出决策，具有较强的环境适应性和自学习能力，智能控制技术涉及人工神经网络、基因算法、遗传算法、专家系统等人工智能的迅速发展。

1.4 工业机器人的驱动器

1.4.1驱动器

驱动器即将能量(电能、液压能等)转换成机械能，使机器人各关节工作的装置，常见的有步进电机驱动器、直流电机驱动器、交流电机驱动器、液压驱动器、气压驱动器等。

步进电机是一种将输入脉冲信号转换成相应角位移的旋转电机，可以实现高精度的角度控制。步进电机不雅啊哦哦反馈控制，电路简单，可以对数字信号直接进行控制，因此能很容易与微型计算机连接。停

止是能保持转矩，维护方便，但工作效率地，容易引起失步，有时也有振荡现象产生。

直流电机即使用直流电源的电机，使用简单，仅需将电机端子与直流电源相连即可运转。具有优良控制特性。作为控制用电机，直流电机的启动转矩大，体积小、质量轻、转矩和转速容易，并且效率高。无刷直流电动机在寿命和噪声方面又有有刷直流电机，无刷直流电机，在进行位置控制和速度控制时，需要使用转速传感器，实现位置、速度负反馈的闭环控制。为了改变直流电机的转速和转矩，可以通过改变电源电压，控制电机转速，通过改变电枢电流，调节电机转矩。

工业机器人使用的伺服电机，传统上一直采用直流（DC）伺服电机，目前正逐渐被交流（AC）伺服电机所取代，其最大的优点就是免维护，因为没有直流伺服电机的机械接触部分。

液压驱动器包括液压缸、液压马达、摆动马达等，液压驱动器由于工作压力高，所以可以实现小型化，由于以液压油为工作介质，所以装置的润滑性和防锈性能好，通过控制流量调节速度，利用换向装置变换运动防锈，通过压力控制，可以实现无极控制。

气动驱动器类似于液压驱动器，包括气缸、气动马达、摆动式气动驱动器。气动驱动器结构简单、体积小且价格便宜，对环境无特殊要求，保养维护简单，易组成系统。

除以上常用驱动器外，还出现了越来越多的新型驱动器，有的已经用于机器人，主要有超声波驱动器、磁致伸缩驱动器、形状记忆金属驱动器、静电驱动器等。

1.4.2工业机器人对关节电动驱动器的主要要求

在工业机器人中，电动执行器用得最为广泛，机器人对于关节驱动器的要求主要有：快速性、启动转矩惯量、控制特性、调速范围、运行条件等，一般综合分析工作性质和系统要求选择合适的驱动器。

1）快速性

电动机从获得指令信号到完成指令所要求的工作状态的时间应短。响应指令信号的时间愈短，电伺服系统的灵敏性愈高，快速响应性能愈好，一般是以伺服电动机的机电时间常数的大小来说明伺服电动机快速响应的性能。

2）启动转矩惯量比大

在驱动负载的情况下，要求机器人的伺服电动机的起动转矩大，转动惯量小。

3）控制特性的连续性和直线性

随着控制信号的变化，电动机的转速能连续变化，有时还需转速与控制信号成正比或近似成正比。

4）调速范围宽

能使用于1：1000～10000的调速范围。

5）体积小、质量小、轴向尺寸短

6）能经受得起苛刻的运行条件，可进行十分频繁的正反向和加减速运行，并能在短时间内承受过载

目前，由于高起动转矩、大转矩、低惯量的交、直流伺服电动机在工业机器人中得到广泛应用，一般负载1000N（相当100kgf）以下的工业机器人大多采用电伺服驱动系统。所采用的关节驱动电动机主要是AC伺服电动机，步进电动机和DC伺服电动机。其中，交流伺服电动机、直流伺服电动机、直接驱动电动机（DD）均采用位置闭环控制，一般应用于高精度、高速度的机器人驱动系统中。步进电动机驱动系统多适用于对精度、速度要求不高的小型简易机器人开环系统中。交流伺服电动机由于采用电子换向，无换向火花，在易燃易爆环境中得到了广泛的使用。

速度传感器多采用测速发电机和旋转变压器；位置传感器多用光电码盘和旋转变压器。

近年来，国外机器人制造厂家已经在使用一种集光电码盘及旋转变压器功能为一体的混合式光电位置传感器，伺服电动机可与位置及速度检测器、制动器、减速机构组成伺服电动机驱动单元。

1.5 工业机器人控制系统

图1是一个完整的欧冠农业机器人控制系统的基本组成，从图中可以看出，工业机器人控制系统的基本组成，这些基本组成可以归类为硬件和软件两类。

图1工业机器人控制系统组成图

其中，硬件主要由以下几部分组成：①传感装置，该类装置用以检测工业机器人各关节的位置、速度和加速度，即感知其本身的状态，称为内部传感器。相对应的外部传感器就是所谓的视觉、力觉、触觉、听觉、滑觉等传感器，它们可以使工业机器人感知工作环境和工作对象的状态。②控制装置。控制装置是处理各种感觉信息，执行控制软件，产生控制指令。一般由一台微型或小型计算机及相应的接口组成。③关节伺服驱动部分，这部分主要是根据控制装置的指令，按作业任务的要求驱动各关节运动。软件部分主

要指控制软件，它包括运动轨迹规划算法和关节伺服控制算法与相应的动作程序。控制软件可以用任何语言来编制。

2. 控制策略

工业机器人是一个十分复杂的多输入多输出非线性系统, 它具有时变、强耦合和非线性的动力学特征, 因而带来了控制的复杂性。由于测量和建模的不精确, 再加上负载的变化以及外部扰动等不确定性的影响, 难以建立工业机器人精确、完整的运动模型。并且在高速运动的情况下，机器人的非线性动力学效应十分显著，因而传统的独立伺服PID 控制算法在高速和有效载荷变化的情况下难以满足性能要求，实际的工业机器人系统又存在参数不确定性、非参数不确定性和作业环境的干扰，因此具有鲁棒性的先进控制技术成为实现工业机器人高速高精度控制的主要方法。目前，应用于工业机器人的控制方法有自适应控制、变结构控制及现代鲁棒控制等。

2.1 自适应控制

自适应控制的方法就是在运行过程中不断测量受控对象的特性, 根据测得的特征信息使控制系统按最新的特性实现闭环最优控制，使整个系统始终获得满意的控制性能。自适应控制能认识环境的变化, 并能自动改变控制器的参数和结构, 自动调整控制作用, 以保证系统达到满意的控制品质。自适应控制不是一般的系统状态反馈或系统输出反馈控制, 而是一种比较复杂的反馈控制, 自适应控制实时性要求严格，实现比较复杂，并且参数突变经常会破坏总体系统的稳定性；参数的收敛特性通常需要足够的持续激励条件，而该条件实际上又难以满足，因此通常结合其它算法使用，即鲁棒自适应控制方法，应用修正的自适应律使得系统对非参数不确定性也具有一定的鲁棒性。

2.2 滑膜变结构控制

滑模变结构控制是一种特殊的非线性控制方法，通过控制量的不断切换迫使系统状态沿着滑模面滑动，从而保证系统对参数扰动和外界干扰具有完全的自适应性或不变性。变结构控制方法对于系统参数的时变规律、非线性程度以及外界干扰等不需要精确的数学模型, 只要知道它们的变化范围, 就能对系统进行精确的轨迹跟踪控制。变结构控制方法设计过程本身就是解耦过程, 因此在多输入多输出系统中, 多个控制器设计可按各自独立系统进行, 其参数选择也不是十分严格。滑模变结构控制系统快速性好, 无超调, 计算量小,实时性强。变结构控制本身的不连续性以及控制器频繁的切换动作有可能造成跟踪误差在零点附近产生抖动现象, 而不能收敛于零, 这种抖动轻则会引起执行部件的机械磨损, 重则会激励未建模的高频动态响应—特别是考虑到连杆柔性的时候, 容易使控制失效。

2.3 鲁棒控制

鲁棒H∞控制是一种结构和参数都固定不变的控制器，在被控对象具有不确定性的情况下，仍能保证系统的渐近稳定性和满意的控制效果，具有处理扰动、快变参数和未建模动态的能力，并且设计简单，它是一种固定控制, 比较容易实现。一般鲁棒控制系统的设计是以一些最差的情况为基础, 因此一般系统并不工作在最优状态。鲁棒自适应控制对控制器实时性能要求比较严格。鲁棒H∞控制还具有处理多变量问题的能力。

2.4 智能控制

分层递阶的智能控制结构由上往下分为 3个层次, 组织级、协调级和执行级。其控制精度由下往上逐级递减, 智能程度由下往上逐级增加。根据机器人的任务分解, 在面向设备的基础级可以采用常规的自动控制技术, 如 P I D控制、前馈控制等。在协调级和组织级, 存在不确定性, 控制模型往往无法建立或建立的模型不够精确, 无法取得良好的控制效果。因此, 需要采用智能控制方法, 如模糊控制、神经网络控制、专家控制以及集成智能控制。

2.5 工业机器人控制策略发展趋势

到目前为止, 多数商品化工业机器人控制器下级的控制策略基本上是独立关节 PID伺服算法。这种控制方法的主要缺点是, 反馈增益是预先确定的常量,它不能在有效载荷变化的情况下改变反馈增益。机器人高速运动时, 其动力学效应十分显著。为解决上述问题, 就要根据机器人手臂的动态模型求出施加于机器人手臂的力矩。于是就提出了诸如计算力矩法、非线性解耦反馈控制、前馈补偿控制算法等方案。但这些算法大多过于复杂, 难以实时计算。故研究人员一方面研究简化模型、简化计算方法, 提出一些有效的并行算法、递推算法等; 另一方面又研究对系统参数变化及扰动不敏感, 或不过分依赖准确的系统动态模型的控制方法。最后, 充分考虑各控制算法的优缺点, 取长补短, 在一个工业机器人当中采用多种控制算法的结合处理。开展对控制方案、动态控制模型以及控制算法的研究, 以求改善机器人系统的动态控制性能。

3.发展及前景

3.1全球控制器专利分析

控制器是主导工业用机器人多轴运动技术之主要零组件，也是整合所有零组件的核心技术，如图2所示，从美国专利商标局USPTO的专利数据库系统当中，统计2000年到2007年第三季为止的专利申请数量观察，目前以日本申请的专利数量最多，累积高达127件，其次是美国的76件，这也反映出目前工业用机器人大部分仍由这两大主要国家掌握全球工业用机器人几乎八成以上的市场。而我国在控制方面与发达国家相比还有较大差距。

图2 全球工业用机器人控制器专利申请数量

3.2控制系统关键技术

1)开放性模块化的控制系统体系结构：采用分布式CPU计算机结构，分为机器人控制器(RC)，运动控制器(MC)，光电隔离I/O控制板、传感器处理板和编程示教盒等。机器人控制器(RC)和编程示教盒通过串口/CAN总线进行通讯。机器人控制器(RC)的主计算机完成机器人的运动规划、插补和位置伺服以及主控逻辑、数字I/O、传感器处理等功能，而编程示教盒完成信息的显示和按键的输入。

2)模块化层次化的控制器软件系统：软件系统建立在基于开源的实时多任务操作系统Linux上，采用分层和模块化结构设计，以实现软件系统的开放性。整个控制器软件系统分为三个层次：硬件驱动层、核心层和应用层。三个层次分别面对不同的功能需求，对应不同层次的开发，系统中各个层次内部由若干个功能相对对立的模块组成，这些功能模块相互协作共同实现该层次所提供的功能。

3)机器人的故障诊断与安全维护技术：通过各种信息，对机器人故障进行诊断，并进行相应维护，是保证机器人安全性的关键技术。

4)网络化机器人控制器技术：目前机器人的应用工程由单台机器人工作站向机器人生产线发展，机器人控制器的联网技术变得越来越重要。控制器上具有串口、现场总线及以太网的联网功能。可用于机器人控制器之间和机器人控制器同上位机的通讯，便于对机器人生产线进行监控、诊断和管理。

3.3未来发展方向

现已实现了机器人的全数字化控制，控制能力可达21轴的协调运动控制；基于传感器的控制技术已取得了重大进展。目前重点研究开放式、模块化控制系统，人机界面更加友好，具有良好的语言及图形编辑界面。同时机器人的控制器的标准化和网络化以及基于PC机网络式控制器已成为研究热点。编程技术除进一步提高在线编程的可操作性之外，离线编程的实用化将成为重点研究内容。

机器人已经实现了全数字交流伺服驱动控制，绝对位置反馈。目前正研究利用计算机技术，探索高效的控制驱动算法，提高系统的响应速度和控制精度；同时利用现场总线（FILDBUS）技术，实现的分布式控制。

机器人是一个需要高度精密控制的系统，整合了许多的伺服机构、电子回路等模块在其中。每个模块都需要有相对应的控制逻辑，技术人员的目标在于设计良好的运算法则，透过驱动机制补偿各种在过程中受到干扰所产生的误差，保持系统的正常运作。模块越多，功能越完备，代表处理器运算的电力消耗越高。由以上的各项产品与发展趋势可看出，随着机器人性能要求的提升，系统的模块多样化与复杂化实不可避免，因此适当的精简各种控制演算逻辑便成为必要的工作。所谓精简化，并非指单纯的取舍，而是需要从整合的观点仔细评估整体效能的权衡与配重，避免某个模块占用太多的系统资源，并随时调整。精简化才能提高实用价值，在分析与实务之间找到最佳的平衡点。