機器人控制技術

1、機器人控制技術課件第1頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.1 引言 機器人控制特點 機器人控制方式 機器人控制功能 機器人控制系統(tǒng)第2頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 機器人控制特點1、大量的運動學、動力學運算，涉及矢量、矩陣、 坐標變換和微積分等運算。 2、機器人的控制不僅是非線性的，而且是多變量 耦合的。 3、機器人的控制還必須解決優(yōu)化、決策的問題。1.1 引言第3頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 機器人的控制方式主要有以下兩種分類： 1、按機器人手部在空間的運動方式分： （1）點位控制方式PTP 點位控制又稱為

2、PTP控制，其特點是只控制機器人手部在作業(yè)空間中某些規(guī)定的離散點上的位姿。 這種控制方式的主要技術指標是定位精度和運動所需的時間。 常常被應用在上下料、搬運、點焊和在電路板上插接元器件等定位精度要求不高且只要求機器人在目標點處保持手部具有準確位姿的作業(yè)中。 機器人控制方式1.1 引言第4頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 1、按機器人手部在空間的運動方式分： （2）連續(xù)軌跡控制方式CP 連續(xù)軌跡控制又稱為CP控制，其特點是連續(xù)的控制機器人手部在作業(yè)空間中的位姿，要求其嚴格的按照預定的路徑和速度在一定的精度范圍內運動。 這種控制方式的主要技術指標機器人手部位姿的軌跡跟蹤精

3、度及平穩(wěn)性。 通?；『?、噴漆、去毛邊和檢測作業(yè)的機器人都采用這種控制方式。 有的機器人在設計控制系統(tǒng)時，上述兩種控制方式都具有，如對進行裝配作業(yè)的機器人的控制等。 機器人控制方式1.1 引言第5頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四2、按機器人控制是否帶反饋分： （1）非伺服型控制方式 非伺服型控制方式是指未采用反饋環(huán)節(jié)的開環(huán)控制方式。 在這種控制方式下，機器人作業(yè)時嚴格按照在進行作業(yè)之前預先編制的控制程序來控制機器人的動作順序，在控制過程中沒有反饋信號，不能對機器人的作業(yè)進展及作業(yè)的質量好壞進行監(jiān)測，因此，這種控制方式只適用于作業(yè)相對固定、作業(yè)程序簡單、運動精度要求不高的

4、場合，它具有費用省，操作、安裝、維護簡單的優(yōu)點。 機器人控制方式1.1 引言第6頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四2、按機器人控制是否帶反饋分： （2）伺服型控制方式 伺服型控制方式是指采用了反饋環(huán)節(jié)的閉環(huán)控制方式。 這種控制方式的特點是在控制過程中采用內部傳感器連續(xù)測量機器人的關節(jié)位移、速度、加速度等運動參數(shù)，并反饋到驅動單元構成閉環(huán)伺服控制。 如果是適應型或智能型機器人的伺服控制，則增加了機器人用外部傳感器對外界環(huán)境的檢測，使機器人對外界環(huán)境的變化具有適應能力，從而構成總體閉環(huán)反饋的伺服控制方式。 機器人控制方式1.1 引言第7頁，共128頁，2022年，5月20日

5、，2點18分，星期四1、示教再現(xiàn)功能 示教再現(xiàn)功能是指示教人員預先將機器人作業(yè)的各項運動參數(shù)預先教給機器人，在示教的過程中，機器人控制系統(tǒng)的記憶裝置就將所教的操作過程自動地記錄在存儲器中。當需要機器人工作時，機器人的控制系統(tǒng)就調用存儲器中存儲的各項數(shù)據(jù)，使機器人再現(xiàn)示教過的操作過程，由此機器人即可完成要求的作業(yè)任務。 機器人的示教再現(xiàn)功能易于實現(xiàn)，編程方便，在機器人的初期得到了較多的應用。 機器人控制功能1.1 引言第8頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四2、運動控制功能 運動控制功能是指通過對機器人手部在空間的位姿、速度、加速度等項的控制，使機器人的手部按照作業(yè)的要求進

6、行動作，最終完成給定的作業(yè)任務。 它與示教再現(xiàn)功能的區(qū)別：在示教再現(xiàn)控制中，機器人手部的各項運動參數(shù)是由示教人員教給它的，其精度取決于示教人員的熟練程度。而在運動控制中，機器人手部的各項運動參數(shù)是由機器人的控制系統(tǒng)經過運算得來的，且在工作人員不能示教的情況下，通過編程指令仍然可以控制機器人完成給定的作業(yè)任務。 機器人控制功能1.1 引言第9頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 由于機器人的控制過程中涉及大量的坐標變換和插補運算以及較低層的實時控制，所以，目前的機器人控制系統(tǒng)在結構上大多數(shù)采用分層結構的微型計算機控制系統(tǒng)，通常采用的是兩級計算機伺服控制系統(tǒng)。 伺服驅動人機對

7、話內部傳感器通信一級（上位機）微型計算機數(shù)學運算數(shù)據(jù)存儲二級（下位機）單片機運動控制器驅動裝置關節(jié)運動手的運動外部傳感器局部反饋全局反饋 機器人控制系統(tǒng)1.1 引言第10頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 機器人控制系統(tǒng)具體的工作過程是：主控計算機接到工作人員輸入的作業(yè)指令后，首先分析解釋指令，確定手的運動參數(shù)，然后進行運動學、動力學和插補運算，最后得出機器人各個關節(jié)的協(xié)調運動參數(shù)。這些參數(shù)經過通信線路輸出到伺服控制級作為各個關節(jié)伺服控制系統(tǒng)的給定信號。關節(jié)驅動器將此信號D/A轉換后驅動各個關節(jié)產生協(xié)調運動，并通過傳感器將各個關節(jié)的運動輸出信號反饋回伺服控制級計算機形成

8、局部閉環(huán)控制，從而更加精確的控制機器人手部在空間的運動（作業(yè)任務要求的）。 在控制過程中，工作人員可直接監(jiān)視機器人的運動 狀態(tài)，也可從顯示器等輸出裝置上得到有關機器人運動 的信息。 機器人控制系統(tǒng)1.1 引言第11頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 機器人控制系統(tǒng)的組成1、硬件 機器人控制系統(tǒng)1.1 引言第12頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 機器人控制系統(tǒng)的組成1、硬件單片機應用 機器人控制系統(tǒng)1.1 引言第13頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 機器人控制系統(tǒng)的組成1、硬件運動控制器介紹 運動控制器核心由 ADSP2

9、181 數(shù)字信號處理器及其外圍部件組成，可以實現(xiàn)高性能的控制計算，同步控制多個運動軸，實現(xiàn)多軸協(xié)調運動。應用領域包括機器人、數(shù)控機床等。 機器人控制系統(tǒng)1.1 引言第14頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 機器人控制系統(tǒng)的組成1、硬件運動控制器介紹 運動控制器以 PC 為主機，提供標準的 ISA 、PCI 及通用的串口總線和數(shù)字I/O接口。運動控制器提供高級語言函數(shù)庫和 Windows 動態(tài)連接庫，可以實現(xiàn)復雜的控制功能。 用戶能夠將這些控制函數(shù)與自己控制系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)處理、界面顯示、用戶接口等應用程序模塊集成在一起，建造符合特定應用要求的控制系統(tǒng)，以適應各種應用領域的

10、要求。 機器人控制系統(tǒng)1.1 引言第15頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 機器人控制系統(tǒng)的組成1、硬件運動控制器應用 1.1 引言 機器人控制系統(tǒng)第16頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 機器人控制系統(tǒng)的組成2、軟件 機器人控制系統(tǒng)1.1 引言第17頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四控制過程： 示教人員將機器人作業(yè)任務中要求手的運動預先教給機器人，在示教的過程中，機器人控制系統(tǒng)就將關節(jié)運動狀態(tài)參數(shù)記憶存儲在存儲器中。當需要機器人工作時，機器人的控制系統(tǒng)就調用存儲器中存儲的各項數(shù)據(jù)，驅動關節(jié)運動，使機器人再現(xiàn)示教過的手的運

11、動，由此完成要求的作業(yè)任務。 作業(yè)任務手的運動關節(jié)產生運動關節(jié)運動參數(shù)控制系統(tǒng)驅動裝置關節(jié)產生運動示教記憶再現(xiàn)驅動反饋1.2 示教再現(xiàn)控制第18頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.2 示教再現(xiàn)控制 示教方式 記憶過程第19頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 示教方式 機器人示教的方式種類繁多，總的可以分為集中示教方式和分離示教方式。 1、集中示教方式 將機器人手部在空間的位姿、速度、動作順序等參數(shù)同時進行示教的方式，示教一次即可生成關節(jié)運動的伺服指令。2、分離示教方式 將機器人手部在空間的位姿、速度、動作順序等參數(shù)分開單獨進行示教的方式，一般需

12、要示教多次才可生成關節(jié)運動的伺服指令，但其效果要好于集中示教方式。 1.2 示教再現(xiàn)控制第20頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 示教方式 當對用點位（PTP）控制的點焊、搬運機器人進行示教時，可以分開編制程序，且能進行編輯、修改等工作，但是機器人手部在作曲線運動而且位置精度要求較高時，示教點數(shù)就會較多，示教時間就會拉長，且在每一個示教點處都要停止和啟動，因此就很難進行速度的控制。 1.2 示教再現(xiàn)控制第21頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 示教方式 當對用連續(xù)軌跡（CP）控制的弧焊、噴漆機器人進行示教時，示教操作一旦開始就不能中途停止，必須不

13、中斷的連續(xù)進行到底，且在示教途中很難進行局部的修改。示教時，可以是手把手示教，也可通過示教盒示教。1.2 示教再現(xiàn)控制第22頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四20 九月 2022 記憶過程示教關節(jié)產生運動變換裝置控制系統(tǒng)傳感裝置存儲器檢測轉換保 存 在示教的過程中，機器人關節(jié)運動狀態(tài)的變化被傳感器檢測到，經過轉換，再通過變換裝置送入控制系統(tǒng)，控制系統(tǒng)就將這些數(shù)據(jù)保存在存儲器中，作為再現(xiàn)示教過的手的運動時所需要的關節(jié)運動參數(shù)數(shù)據(jù)。 1.2 示教再現(xiàn)控制第23頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四示教關節(jié)產生運動變換裝置控制系統(tǒng)傳感裝置存儲器檢測轉換保

14、存1、記憶速度 取決于傳感器的檢測速度、變換裝置的轉換速度和控制系統(tǒng)存儲器的存儲速度。2、記憶容量 取決于控制系統(tǒng)存儲器的容量。 記憶過程1.2 示教再現(xiàn)控制第24頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 機器人的運動控制是指機器人手部在空間從一點移動到另一點的過程中或沿某一軌跡運動時，對其位姿、速度和加速度等運動參數(shù)的控制。 由機器人運動學可知，機器人手部的運動是由各個關節(jié)的運動引起的，所以控制機器人手部的運動實際上是通過控制機器人各個關節(jié)的運動實現(xiàn)的。 1.3 運動控制第25頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四控制過程： 根據(jù)機器人作業(yè)任務中要求的手

15、的運動，通過運動學逆解和數(shù)學插補運算得到機器人各個關節(jié)運動的位移、速度和加速度，再根據(jù)動力學正解得到各個關節(jié)的驅動力（矩）。機器人控制系統(tǒng)根據(jù)運算得到的關節(jié)運動狀態(tài)參數(shù)控制驅動裝置，驅動各個關節(jié)產生運動，從而合成手在空間的運動，由此完成要求的作業(yè)任務。 驅動動力學正解運動學逆解作業(yè)任務手的運動關節(jié)位移、速度、加速度關節(jié)驅動力（矩）驅動裝置關節(jié)產生運動控制系統(tǒng)反饋1.3 運動控制第26頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四控制步驟： 第一步：關節(jié)運動伺服指令的生成，即將機器人手部在空間的位姿變化轉換為關節(jié)變量隨時間按某一規(guī)律變化的函數(shù)。這一步一般可離線完成。 第二步：關節(jié)運動

16、的伺服控制，即采用一定的控制算法跟蹤執(zhí)行第一步所生成的關節(jié)運動伺服指令，這是在線完成的。 第一步第二步驅動動力學正解運動學逆解作業(yè)任務手的運動關節(jié)位移、速度、加速度關節(jié)驅動力（矩）驅動裝置關節(jié)產生運動控制系統(tǒng)反饋1.3 運動控制第27頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 關節(jié)運動伺服指令的生成 關節(jié)運動的伺服控制1.3.3 機器人語言1.3 運動控制第28頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 關節(jié)運動伺服指令的生成1、軌跡規(guī)劃 機器人關節(jié)運動伺服指令的軌跡規(guī)劃生成方法是指根據(jù)作業(yè)任務要求的機器人手部在空間的位姿、速度等運動參數(shù)的變化，通過機器人運動學

17、方程的求解和各種插補運算等數(shù)學方法最終生成相應的關節(jié)運動伺服指令。 *示教再現(xiàn)控制生產方法示教生成 1.3 運動控制第29頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程 在對機器人進行軌跡規(guī)劃時，首先要對機器人的作業(yè)任務進行描述，得到機器人手部在空間的位姿變化，然后根據(jù)機器人運動學方程及其逆解并通過適當?shù)牟逖a運算求出機器人各個關節(jié)的位移、速度等運動參數(shù)的變化，再通過動力學運算最終生成機器人關節(jié)運動所需的伺服指令。 PTP下的軌跡規(guī)劃是在關節(jié)坐標空間進行。 CP下的軌跡規(guī)劃是在直角坐標空間進行。 1.3 運動控制第30頁，共128頁，20

18、22年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃步驟：第一步：由手的位姿得到對應關節(jié)的位移；第二步：不同點對應關節(jié)位移之間的運動規(guī)劃；第三步：由關節(jié)運動變化計算關節(jié)驅動力（矩）。1.3 運動控制第31頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃第一步：已知機器人起點和終點的位姿得到機器人對應的關節(jié)變量的取值。 機器人運動學逆解實現(xiàn)方法1.3 運動控制第32頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 關節(jié)運動伺服指令的生成2

19、、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃第二步：已知機器人起點和終點的關節(jié)變量取值問題：起點的變量取值如何變化到終點的變量取值？t01.3 運動控制第33頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃第二步：已知機器人起點和終點 的關節(jié)變量取值分析：起點的變量取值如何變化到終點的變量取值？ 若按線性變化，則有：t0t001.3 運動控制第34頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃第二步：已知機器人起點和終

20、點 的關節(jié)變量取值分析：起點的變量取值如何變化到終點的變量取值？ 若加速度無沖擊，則有：t0t001.3 運動控制第35頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃第二步：已知機器人起點和終點的關節(jié)變量取值A、三次多項式插值運算 設起點到終點的位移變化規(guī)律為：則速度為：1.3 運動控制第36頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃第二步：已知機器人起點和終點的關節(jié)變量取值A、三次多項式插值運算 關節(jié)運動需要滿足的約束條件

21、可表示為 ：位移約束速度約束1.3 運動控制第37頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃第二步：已知機器人起點和終點的關節(jié)變量取值A、三次多項式插值運算 由此可得有關系數(shù) 的4個線性方程為：1.3 運動控制第38頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃第二步：已知機器人起點和終點的關節(jié)變量取值A、三次多項式插值運算 求解該方程組即可得： 1.3 運動控制第39頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期

22、四 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃第二步：已知機器人起點和終點的關節(jié)變量取值A、三次多項式插值運算 將其代入下式： 可得該關節(jié)變量隨時間的變化規(guī)律。此函數(shù)表達式適用于關節(jié)起始點和終止點速度為零的運動情況。 1.3 運動控制第40頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃第二步：已知機器人起點和終點的關節(jié)變量取值B、多點的三次多項式插值運算 如果要求在路徑點處的加速度連續(xù)，則可用兩條三次曲線在路徑點處連接起來，拼湊成所需要的運動軌跡，這時路徑點處的速度不僅要連續(xù)，而且加

23、速度也要連續(xù)。ACBt01t021.3 運動控制第41頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃第二步：已知機器人起點和終點的關節(jié)變量取值B、多點的三次多項式插值運算 設A點到C點的關節(jié)變量變化為：設 C點到B點的關節(jié)變量變化為：ACBt10t201.3 運動控制第42頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃第二步：已知機器人起點和終點的關節(jié)變量取值B、多點的三次多項式插值運算 三點處的位移約束方程

24、： 1.3 運動控制第43頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃第二步：已知機器人起點和終點的關節(jié)變量取值B、多點的三次多項式插值運算 起點和終點處的速度約束方程：中間點處的速度和加速度約束方程： 1.3 運動控制第44頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃第二步：已知機器人起點和 終點的關節(jié)變量取值B、多點的三次多項式插值運算 聯(lián)立上述8個線性方程，若令 ，則方程組的解為： 1.3 運動控制

25、第45頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃第二步：已知機器人起點和終點的關節(jié)變量取值B、多點的三次多項式插值運算 將其代入以下兩式： 可得兩段曲線，將其拼接起來，就是該關節(jié)變量隨時間的變化規(guī)律。 1.3 運動控制第46頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃第二步：已知機器人起點和終點的關節(jié)變量取值C、五次多項式插值運算 設起點到終點的位移變化規(guī)律為：則速度和加速度為：1.3 運動控制第47頁

26、，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃第二步：已知機器人起點和終點的關節(jié)變量取值C、五次多項式插值運算 約束條件線性方程組為：1.3 運動控制第48頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃第二步：已知機器人起點和終點的關節(jié)變量取值C、五次多項式插值運算 求解該方程組即可得： 1.3 運動控制第49頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)

27、劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃第二步：已知機器人起點和終點的關節(jié)變量取值C、五次多項式插值運算 將其代入下式： 可得該關節(jié)變量隨時間的變化規(guī)律，此函數(shù)表達式可適用于已知關節(jié)起始點和終止點速度、加速度的運動情況。 1.3 運動控制第50頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃第三步：已知機器人關節(jié)的運動速度和加速度 由此可得關節(jié)的驅動力（矩）。1.3 運動控制機器人動力學正解實現(xiàn)方法第51頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)

28、劃的實現(xiàn)過程（1） PTP下的軌跡規(guī)劃 在關節(jié)坐標空間進行軌跡規(guī)劃時，要注意關節(jié)運動時加速度的突變引起的剛性沖擊，嚴重時可使機器人產生較大的振動，而且在關節(jié)坐標空間內規(guī)劃的直線只表示它是某個關節(jié)變量的線性函數(shù)，當所有關節(jié)變量都規(guī)劃為直線時，并不代表機器人手部在直角坐標空間中的路徑就是直線。 關節(jié)坐標空間的軌跡規(guī)劃是直角坐標空間軌跡規(guī)劃的基礎。 1.3 運動控制第52頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（2） CP下的軌跡規(guī)劃步驟：第一步：連續(xù)軌跡離散化。第二步：PTP下的軌跡規(guī)劃。 AB1234567891.3 運動

29、控制第53頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（2） CP下的軌跡規(guī)劃第一步：連續(xù)軌跡離散化解決問題：離散點處的位置和姿態(tài)。 AB1234567891.3 運動控制第54頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（2） CP下的軌跡規(guī)劃第一步：連續(xù)軌跡離散化A：離散點處的位置計算 對于機器人手部在空間的位置變化，用時間的參數(shù)方程可表示為： AB1234567891.3 運動控制第55頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3

30、.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（2） CP下的軌跡規(guī)劃第一步：連續(xù)軌跡離散化A：離散點處的位置計算 為了保證離散后的路徑點均勻連續(xù)且便于控制，一般利用弧長公式： 可將時間轉換為弧長的函數(shù)： AB1234567891.3 運動控制第56頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（2） CP下的軌跡規(guī)劃第一步：連續(xù)軌跡離散化A：離散點處的位置計算 假設起點所對應的弧長為 ，則路徑就可表示為以弧長為參數(shù)的方程：AB1234567891.3 運動控制第57頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期

31、四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（2） CP下的軌跡規(guī)劃第一步：連續(xù)軌跡離散化A：離散點處的位置計算 將整個路徑以適當?shù)幕￠L單位 等分為n段，則任一點處的位置為：AB1234567891.3 運動控制第58頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（2） CP下的軌跡規(guī)劃第一步：連續(xù)軌跡離散化A：離散點處的位置計算 由此可得任意點處的位置為：AB1234567891.3 運動控制第59頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程

32、（2） CP下的軌跡規(guī)劃第一步：連續(xù)軌跡離散化B：離散點處的姿態(tài)計算設整個路徑的起始點A和終止點B的姿態(tài)矩陣為： AB123456789 1.3 運動控制第60頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（2） CP下的軌跡規(guī)劃第一步：連續(xù)軌跡離散化B：離散點處的姿態(tài)計算 若將機器人的手部姿態(tài)化成繞三個坐標軸的旋轉變換，即先繞軸x旋轉角度，再繞軸y旋轉角度，最后繞軸z旋轉角度，由坐標變換左乘原則得： AB1234567891.3 運動控制第61頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服

33、指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（2） CP下的軌跡規(guī)劃第一步：連續(xù)軌跡離散化B：離散點處的姿態(tài)計算 已知AB1234567891.3 運動控制第62頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（2） CP下的軌跡規(guī)劃第一步：連續(xù)軌跡離散化B：離散點處的姿態(tài)計算 當給定R的值， 則有：AB1234567891.3 運動控制第63頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（2） CP下的軌跡規(guī)劃第一步：連續(xù)軌跡離散化B：離散點處的姿態(tài)計算 根據(jù)以上計算公式

34、，由路徑兩個端點A、B的姿態(tài)矩陣即可得機器人手部在整個路徑上繞三個坐標軸的旋轉角度變化為：AB1234567891.3 運動控制第64頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（2） CP下的軌跡規(guī)劃第一步：連續(xù)軌跡離散化B：離散點處的姿態(tài)計算 由作業(yè)任務的要求可將其用時間t的參數(shù)方程表示為： AB1234567891.3 運動控制第65頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（2） CP下的軌跡規(guī)劃第一步：連續(xù)軌跡離散化B：離散點處的姿態(tài)計算 同樣

35、利用弧長公式將時間化為弧長的函數(shù)，并以等間隔弧長等分整個路徑，則任一離散點處繞三個坐標軸的旋轉角度為： AB1234567891.3 運動控制第66頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（2） CP下的軌跡規(guī)劃第一步：連續(xù)軌跡離散化B：離散點處的姿態(tài)計算 由此可得任一離散點處的位姿為： AB1234567891.3 運動控制第67頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（2） CP下的軌跡規(guī)劃第一步：連續(xù)軌跡離散化 根據(jù)以上計算，最終可得離散點n

36、處的位姿為：AB1234567891.3 運動控制第68頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.1 關節(jié)運動伺服指令的生成2、軌跡規(guī)劃的實現(xiàn)過程（2） CP下的軌跡規(guī)劃第二步：PTP下的軌跡規(guī)劃 有了各個離散點處的位姿，就可以用PTP下的軌跡規(guī)劃實現(xiàn)方法，從而完成CP下的軌跡規(guī)劃。至此，在直角坐標空間中兩點之間連續(xù)路徑的軌跡規(guī)劃就全部完成了。 AB1234567891.3 運動控制第69頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.2 關節(jié)運動的伺服控制 多關節(jié)的工業(yè)機器人控制系統(tǒng)往往可以分解成若干個帶耦合的單關節(jié)控制系統(tǒng)。如果耦合是弱耦合，則每個

37、關節(jié)的控制可近似為獨立的，看成是每個關節(jié)由一個簡單的伺服系統(tǒng)單獨驅動。1.3 運動控制第70頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.2 關節(jié)運動的伺服控制 機器人關節(jié)運動的伺服指令生成以后，就要采用一定的控制算法對關節(jié)的運動進行伺服控制，常用的控制方法有以下幾種： 1、基于前饋和反饋的計算力矩的控制方法注意：前饋指的是加速度，反饋指的是速度和位移。 已知多自由度機器人的動力學模型為：且各項 均可精確計算。1.3 運動控制第71頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.2 關節(jié)運動的伺服控制1、基于前饋和反饋的計算力矩的控制方法 具有前饋補償?shù)拈]

38、環(huán)伺服系統(tǒng)的性能取決于本體和控制對象的動力學模型的估算準確性。當?shù)貌坏綔蚀_的動力學模型或是環(huán)境變動超出系統(tǒng)反饋補償范圍時，控制性能就會改變。1.3 運動控制第72頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.2 關節(jié)運動的伺服控制1、基于前饋和反饋的計算力矩的控制方法 選取控制規(guī)律為：式中， 關節(jié)控制的輸入力（矩）向量； 關節(jié)速度誤差反饋系數(shù)； 關節(jié)位置誤差反饋系數(shù)； 希望跟蹤的關節(jié)速度和位移； 實際的關節(jié)速度和位移。1.3 運動控制第73頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.2 關節(jié)運動的伺服控制1、基于前饋和反饋的計算力矩的控制方法 假定選取

39、 ，則有：由于慣性矩陣 可逆，所以可得誤差微分方程為： 式中， 關節(jié)位移誤差； 分別為關節(jié)速度和加速度的誤差。只要選取合適的 和 值，就可使關節(jié)變量的各項誤差漸趨于零。 1.3 運動控制第74頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.2 關節(jié)運動的伺服控制1、基于前饋和反饋的計算力矩的控制方法 這種控制方法是基于關節(jié)變量加速度的前饋和速度、位移誤差的反饋以及對耦合力項和重力項的補償而實現(xiàn)的，其考慮的主要是位移和速度的誤差對慣性力項的影響，所以適合于低速、重載的機器人。 它的缺點是計算 的工作量大，且控制的精度主要依賴于機器人動力學模型的精確度。 1.3 運動控制第75頁

40、，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.2 關節(jié)運動的伺服控制2、線性多變量控制方法 線性多變量控制方法是利用機器人在工作點p0附近的線性模型工作的。 對任一多自由度機器人，其在工作點處的初始關節(jié)控制力（矩）向量與該點處對應的關節(jié)位移、速度和加速度之間的動力學模型為： 1.3 運動控制第76頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.2 關節(jié)運動的伺服控制2、線性多變量控制方法 當機器人在工作點處有一微小擾動時，上述動力學模型就變?yōu)椋菏街校?關節(jié)控制輸入力（矩）的微小變化； 關節(jié)位移的微小變化； 關節(jié)速度的微小變化； 關節(jié)加速度的微小變化。 1.3

41、 運動控制第77頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.2 關節(jié)運動的伺服控制2、線性多變量控制方法 在工作點附近應用臺勞級數(shù)將 和 展開，并忽略展開式中 及 的二階及二階以上的各次高階項，且假定它們足夠小，則上式可改寫為： 1.3 運動控制第78頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.2 關節(jié)運動的伺服控制2、線性多變量控制方法 若令則得：該式即為機器人在工作點附近的增量線性定常模型。 1.3 運動控制第79頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.2 關節(jié)運動的伺服控制2、線性多變量控制方法 若再令 、 、 則得：

42、 對耦合線性定常微分方程應用以下的反饋控制律：式中， 關節(jié)位移誤差； 關節(jié)速度誤差； 反饋的關節(jié)速度和位移；設定的關節(jié)速度和位移。1.3 運動控制第80頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.2 關節(jié)運動的伺服控制2、線性多變量控制方法 對控制律兩邊求拉普拉氏變換可得則其傳遞函數(shù)為： 由此可以看出，線性多變量控制選用的是一個比例微分（PD）控制器，其考慮的主要是位移和速度的誤差對耦合力項和重力項的影響，所以適合于高速、輕載機器人的控制。 1.3 運動控制第81頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.2 關節(jié)運動的伺服控制3、自適應控制 自適應

43、控制就是指機器人根據(jù)傳感器對外界環(huán)境和對象物的感知，利用人工智能中的各種學習、推理和決策技術，對外界信息進行準確處理，然后對自己行為作出自主決策以自動地完成任務的控制方式。 1.3 運動控制第82頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.2 關節(jié)運動的伺服控制3、自適應控制 理想自適應控制是在基于模型控制的基礎上，增添自適應控制規(guī)律，不斷觀測機器人各個關節(jié)的狀態(tài)和伺服誤差，驅動自適應算法，重新調整或更新非線性模型參數(shù)，直至伺服誤差消失為止。由此可見，這種控制方法對機器人控制系統(tǒng)的動態(tài)性能具有自我調整功能，并且可以達到全局的穩(wěn)定。 1.3 運動控制第83頁，共128頁，2

44、022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.2 關節(jié)運動的伺服控制4、自學習控制 自學習控制是近年來提出的一種智能控制方法，它可利用結構簡單的控制器實現(xiàn)高精度的控制。 目前人們提出的自學習控制方案主要有：迭代自學習控制重復自學習控制。 1.3 運動控制第84頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.2 關節(jié)運動的伺服控制4、自學習控制迭代自學習控制： 迭代自學習控制是以數(shù)學模型模仿人類在每次操作均在規(guī)定的時間內結束，且在期望值給定的條件下重復進行一件同樣的工作為基本思路，若每次操作開始時系統(tǒng)的初始值已知，每次輸出值可測，則輸出與輸入的誤差信號就可作為下一次的控制輸入

45、，用簡單的迭代律更新存入存儲裝置的控制輸入，從而改善系統(tǒng)在輸入作用下的輸出，直至獲得期望的控制結果。 1.3 運動控制第85頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.2 關節(jié)運動的伺服控制4、自學習控制重復自學習控制： 重復自學習控制同樣適用于進行重復操作的機器人，但它與迭代自學習控制不同，它不是簡單的生成期望的前饋控制信號，而是利用“內模原理”，在穩(wěn)定的閉環(huán)系統(tǒng)內設置一個可以產生與參考輸入同周期的內部模型，從而使系統(tǒng)實現(xiàn)對外周期信號的跟蹤。 1.3 運動控制第86頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言 世界上最早開展機器人語言

46、研究的是美國斯坦福大學、麻省理工學院以及英國的一些大學，他們在20世紀60年代初期就著手這方面的工作。 1973年斯坦福大學人工智能研究室研制出實用的WAVE 語言，這是第一個機器人語言。 WAVE 語言具有動作的描述、力和接觸的控制，配合視覺系統(tǒng)可以完成手眼協(xié)調編程。 1.3 運動控制第87頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言 之后斯坦福大學人工智能研究室在WAVE語言的基礎上，又開發(fā)出了AL 語言。 AL語言不僅能用來描述機器人手爪的操作，而且還能記憶作業(yè)環(huán)境以及環(huán)境內各個對象物之間的相對位置，可以用來控制多臺機器人協(xié)調工作。 1.3 運動控制第

47、88頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言 美國 IBM 公司在機器人語言研究上作了很多工作，也取得過不少成果。 該公司在20世紀70年代中期開發(fā)了應用于直角坐標機器人上的EMILY和ML語言，能用于機器人的裝配作業(yè)。此后又研制出用于裝配機器人的AUTOPASS 語言，這是一種比較高級的機器人語言，它可以對幾何模型類任務進行半自動編程。在1982年，IBM公司又推出了AML語言，目前，AML 語言已作為商業(yè)化產品用于 IBM 機器人的控制。 1.3 運動控制第89頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言 1979

48、年,美國Unimation公司推出了VAL語言，主要用于PUMA和Unimate等系列的機器人上，是一種比較成功的機器人語言。 VAL 語言是在BASIC 語言的基礎上擴展的機器人語言，它具有BASIC語言的結構，比較簡單，易于編程，為工業(yè)機器人所適用。 1984年該公司推出VAL -語言，它是在VAL 語言的基礎上，增加開發(fā)利用傳感器信息進行運動控制和數(shù)據(jù)處理以及通訊等功能?，F(xiàn)在VAL語言已經升級為V+語言，性能得到了更大的提高。 1.3 運動控制第90頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言 20世紀80年代初，美國 Automatix 公司開發(fā)了

49、RAIL 語言，它能利用視覺傳感器信息，進行檢測零件作業(yè)。同期，麥道公司研制出了MCL語言，它是在數(shù)控語言APT基礎上發(fā)展起來的機器人語言。MCL 語言應用于由機床及機器人組成的柔性加工單元的編程，其功能較強。 1.3 運動控制第91頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言 到目前為止，國內外尚無通用的機器人語言，雖然現(xiàn)有的品種繁多，僅在美、日、西歐實用的機器人語言就至少有數(shù)十種。但即使這樣，新的機器人語言還不斷出現(xiàn)。究其原因，就在于目前開發(fā)的機器人語言絕大多數(shù)是根據(jù)專用機器人而單獨開發(fā)的，存在著通用性差的問題。 1.3 運動控制第92頁，共128頁，2

50、022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言 有的國家正嘗試在數(shù)控機床通用語言的基礎上，形成統(tǒng)一的機器人語言，但由于機器人控制不僅要考慮機器人本身的運動，還要考慮機器人與配套設備間的協(xié)調通訊以及多個機器人之間的協(xié)調工作，因而技術難度非常大，目前尚處于研究探索階段。 1.3 運動控制第93頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言1、機器人語言的特點（1）機器人語言描述的內容主要是機器人的作業(yè)動 作、工作環(huán)境、操作內容、工藝和過程。（2）機器人語言逐漸向結構簡明、概念統(tǒng)一和容易 擴展等方向發(fā)展。（3）機器人語言越來越接近自然語言，并且具有良

51、 好的對話性。 1.3 運動控制第94頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言2、機器人語言的分類（1）根據(jù)機器人語言對作業(yè)任務描述水平的高低可 分為動作級、對象級和任務級三大類。動作級 動作級的機器人語言是以機器人手部的運動作為作業(yè)描述的中心，將機器人作業(yè)任務中的每一步動作都用命令語句來表述，每一條語句對應于一個機器人動作。若動作的目的是移動某一物體，基本運動語句形式為： MOVE TO 目的地 這一級語言的典型代表是 VAL 語言。 1.3 運動控制第95頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言2、機器人語言的

52、分類對象級 對象級的機器人語言是以近似自然語言的方式，按照作業(yè)對象的狀態(tài)變化來進行程序設計，是以描述操作物體之間關系為中心的語言。由操作者給出作業(yè)本身的順序過程的描述及環(huán)境模型的描述，機器人即可自行決定如何動作。這種語言可以利用傳感器信息來修改、更新環(huán)境的描述和模型，也可以利用傳感器信息進行控制、測試和監(jiān)督。 這一級語言的代表是AUTOPASS語言。 1.3 運動控制第96頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言2、機器人語言的分類任務級 在任務級語言環(huán)境下，使用者只要按某種原則給出作業(yè)起始狀態(tài)和作業(yè)目標狀態(tài)，機器人語言系統(tǒng)即可利用已有的環(huán)境信息和知識庫

53、、數(shù)據(jù)庫自動進行推理、計算，最后自動生成機器人詳細的動作、順序和相應數(shù)據(jù)。因此，這類語言必須具有判斷環(huán)境、描述環(huán)境的能力，同時，也必須有自動完成許多規(guī)劃任務的能力。 這一級語言現(xiàn)仍處于基礎研究階段，還有許多問題沒有解決。 1.3 運動控制第97頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言2、機器人語言的分類（2）根據(jù)機器人語言的實際應用水平可分為動作指示 語言和作業(yè)指示語言兩大類。 動作指示語言 機器人的動作指示語言是直接表述機器人臂部、腕部、手部等動作控制的語言系統(tǒng)，它相當于上面所述的動作級機器人語言。 1.3 運動控制第98頁，共128頁，2022年，5

54、月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言2、機器人語言的分類（2）根據(jù)機器人語言的實際應用水平可分為動作指示 語言和作業(yè)指示語言兩大類。 作業(yè)指示語言 機器人的作業(yè)指示語言是僅表述機器人（如裝配機器人）的某種操作過程的語言系統(tǒng)，它相當于上面所述的對象級機器人語言。 1.3 運動控制第99頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言3、機器人語言的處理過程 當用機器人語言編寫的程序對機器人進行控制時，它的處理過程主要有以下幾個方面： （1）分析程序 分析程序要分析的對象是工作人員用機器人語言編寫的作業(yè)程序。分析程序首先進行語法檢查，并將程序中的錯誤指

55、示出來。此外，分析程序還能對數(shù)據(jù)的維數(shù)和形式進行檢查。一旦消除了所有的語法錯誤，作業(yè)程序就可以進行下一步的處理。 1.3 運動控制第100頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言3、機器人語言的處理過程（2）編譯程序 編譯程序就是對作業(yè)程序的語義進行檢查，它能檢驗有沒有發(fā)出對存取不可能地址的移動命令和有沒有使機器人手部過高速度的移動等。編譯程序還要進行一些軌跡計算，即在編譯作業(yè)程序時模擬機器人手部的位置和各個變量的值，跟蹤其與坐標系相結合的狀態(tài)，然后根據(jù)這個值進行軌跡計算，最后得到軌跡數(shù)據(jù)。 編譯程序還可將作業(yè)程序變換成實行解釋程序可以解釋的代碼。 1.

56、3 運動控制第101頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言3、機器人語言的處理過程（3）實時解釋程序 實時解釋程序是將編譯程序生成的代碼實時解釋并執(zhí)行。實現(xiàn)動作結合時，將必要的軌跡數(shù)據(jù)給予伺服模塊，通過狀態(tài)監(jiān)視模塊監(jiān)視它的動作。（4）伺服模塊 伺服模塊的作用是根據(jù)軌跡數(shù)據(jù)，通過關節(jié)位移和速度等所組成的反饋控制系統(tǒng)來實現(xiàn)被指定的運動。 1.3 運動控制第102頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言3、機器人語言的處理過程（5）狀態(tài)監(jiān)視模塊 狀態(tài)監(jiān)視模塊的作用是處理各種傳感器的反饋信號，抽出必要的信息交給實行解釋程

57、序。 以上只是機器人語言處理系統(tǒng)的梗概，完整的系統(tǒng)還應包括生成作業(yè)程序的編輯程序、排除錯誤的調試程序和輸出環(huán)境數(shù)據(jù)的示教系統(tǒng)程序等。 1.3 運動控制第103頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言4、VAL語言 1979年美國Unimation公司推出的VAL語言，是在BASIC語言的基礎上擴展的機器人語言，它具有BASlC語言的結構，在此基礎上添加了機器人編程指令和VAL監(jiān)控操作系統(tǒng)。操作系統(tǒng)包括用戶交聯(lián)、編輯和磁盤管理等部分。VAL語言適用于機器人兩級控制系統(tǒng)，上級機是LSI1123小型計算機，機器人各關節(jié)則由6503微處理器控制。上級機還可以和用

58、戶終端、示教盒、I/O模塊和機器視覺模塊等交聯(lián)。 1.3 運動控制第104頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言4、VAL語言 VAL語言在調試過程中可以和BASIC語言以及6503匯編語言聯(lián)合使用。VAL語言目前主要用在各種類型的PUMA機器人以及UNIMATE2000、UNIMATE 4000系列機器人上。 在VAL語言中，機器人終端位置和姿態(tài)用齊次變換表征。當精度要求較高時，可以用精確點的數(shù)據(jù)表征終端位置和姿態(tài)。 1.3 運動控制第105頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言4、VAL語言 VAL語言指令

59、分為二類：程序指令和監(jiān)控指令。（1）程序指令運動指令 MOVE 關節(jié)插補運動。 MOVES 苗卡爾直線運動。 1.3 運動控制第106頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言4、VAL語言（1）程序指令運動指令 可以在運動過程中進行手爪的控制，如 MOVE PI，75 該指令產生從目前位置到PI點的關節(jié)插補運動，并在運動過程中，手爪打開75mm。相應的笛卡爾直線插補運動指令為： MOVES PI，75 1.3 運動控制第107頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言4、VAL語言（1）程序指令運動指令 APPRO

60、表示終端從當前位置以關節(jié)插補方式移動到與目標點在z軸方向上相隔一定距離的處。 APPROS 含意同APPRO，但終端移動方式為直線運動。 DEPART 或 DEPARTS 表示終端從當前位置以關節(jié)插補形式（或直線運動）在z軸方向移動移動一段距離。 1.3 運動控制第108頁，共128頁，2022年，5月20日，2點18分，星期四1.3.3 機器人語言4、VAL語言（1）程序指令手爪控制指令 OPEN， CLOSE 分別使手爪全部張開和全部閉合，并且在機器人下個運動過程中執(zhí)行。 OPENI， CLOSEI 表示立即執(zhí)行，執(zhí)行完后，再轉下一個指令。 GRASP 使手爪立即閉合，并檢查最后的開啟量是