分級(jí)遞階智能控制系統(tǒng)

分級(jí)遞階智能控制系統(tǒng)第一頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日內(nèi)容遞階智能控制的基本原理遞階智能控制的結(jié)構(gòu)與理論第二頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日2.1.1遞階控制的基本原理（1）大系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)2.1.遞階智能控制的基本原理復(fù)雜大系統(tǒng)的的特點(diǎn)：階次高、子系統(tǒng)相互關(guān)聯(lián)，系統(tǒng)的評(píng)價(jià)目標(biāo)多且相互矛盾，故分解為互相關(guān)聯(lián)的子系統(tǒng)。1)集中控制2)分散控制3)遞階控制根據(jù)信息交換的方式和子系統(tǒng)關(guān)聯(lián)方式的不同，可將大系統(tǒng)控制分為以下三種基本類型：第三頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日?qǐng)D2.1集中控制系統(tǒng)框圖控制中心子系統(tǒng)1子系統(tǒng)n…被控對(duì)象或過程第四頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日?qǐng)D2.2分散控制系統(tǒng)框圖控制中心子系統(tǒng)1子系統(tǒng)n子系統(tǒng)i被控對(duì)象或過程分散控制器1分散控制器i分散控制器n第五頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日?qǐng)D2.3遞階控制系統(tǒng)框圖全局組織級(jí)子系統(tǒng)子系統(tǒng)子系統(tǒng)被控對(duì)象或過程局部控制器局部協(xié)調(diào)級(jí)局部協(xié)調(diào)級(jí)…局部控制器局部控制器局部控制器子系統(tǒng)…………第六頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日遞階控制系統(tǒng)主要有以下3種基本的遞階形式：多重描述(Stratifieddescription):主要從建?？紤]。多層描述(Multilayerdescription):把一個(gè)復(fù)雜決策問題進(jìn)行縱向分解。多級(jí)描述(Multileveldescription):考慮各子系統(tǒng)之間的關(guān)聯(lián)，將每一層的決策問題橫向分解。這三種形式可以單獨(dú)或組合存在。第七頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日（2）遞階控制的基本原理最下面一級(jí)的每個(gè)控制器只控制一個(gè)子系統(tǒng)。每一級(jí)控制器從上一級(jí)控制器接受信息，以控制下一級(jí)，各控制器之間的沖突由上一級(jí)進(jìn)行協(xié)調(diào)。協(xié)調(diào)的目的：通過對(duì)下層控制器施加干預(yù)信號(hào)來調(diào)整該層各控制器的決策，滿足整個(gè)系統(tǒng)的控制目標(biāo)完成協(xié)調(diào)作用的決策單元稱為協(xié)調(diào)器。第八頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日基本原理：把一個(gè)總體問題P分解為若干有限數(shù)量的子問題Pi(i=1,…,n)。P的目標(biāo)是使復(fù)雜系統(tǒng)的總體準(zhǔn)則取得極值，則不考慮子系統(tǒng)之間的關(guān)聯(lián)時(shí)，有[P1,P2,…,Pn]的解P的解考慮到子問題之間因關(guān)聯(lián)產(chǎn)生沖突，引入?yún)f(xié)調(diào)參數(shù)λ，以解決關(guān)聯(lián)產(chǎn)生的目標(biāo)沖突。[P1(λ),P2(λ),…,Pn(λ)]|λ→λ*的解P的解適當(dāng)選擇λ，從初值λ

0迭代到終值λ*，使遞階控制達(dá)到最優(yōu)。第九頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日協(xié)調(diào)一般基于以下兩種基本原則：1）關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)協(xié)調(diào)原則在控制中，協(xié)調(diào)器預(yù)測(cè)各子系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)輸入輸出變量，下層的決策單元根據(jù)預(yù)測(cè)的關(guān)聯(lián)變量求解各自的決策問題。協(xié)調(diào)器再根據(jù)各子系統(tǒng)達(dá)到的性能指標(biāo)修正關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)值，下層的預(yù)測(cè)但愿再根據(jù)新預(yù)測(cè)的關(guān)聯(lián)變量求解決策問題。不斷預(yù)測(cè)—求解—修正預(yù)測(cè)—求解，直到總體最優(yōu)?？稍诰€應(yīng)用。第十頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日2）關(guān)聯(lián)平衡協(xié)調(diào)原則在控制中，下層的決策單元把關(guān)聯(lián)變量作為獨(dú)立變量處理，獨(dú)立求解各自的決策問題。協(xié)調(diào)器通過施加干預(yù)信號(hào)去平衡、修正各自系統(tǒng)的性能指標(biāo)，以保證最后子系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)約束滿足，總體目標(biāo)最優(yōu)。又成為目標(biāo)協(xié)調(diào)原則。第十一頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日遞階系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制的任務(wù)：使各子系統(tǒng)相互協(xié)調(diào)、配合、制約、促進(jìn)。從而在實(shí)現(xiàn)各自系統(tǒng)的子目標(biāo)、子任務(wù)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)整個(gè)大系統(tǒng)的總目標(biāo)、總?cè)蝿?wù)。遞階結(jié)構(gòu)兼有集中結(jié)構(gòu)和分散結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)，成為大系統(tǒng)控制的重要形式。對(duì)于大型、復(fù)雜和不確定性系統(tǒng)，往往采用遞階控制。第十二頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日2.1.2分級(jí)遞階智能控制的基本結(jié)構(gòu)多級(jí)遞階的控制結(jié)構(gòu)是智能控制的典型結(jié)構(gòu)遞階智能控制理論最早應(yīng)用于工業(yè)實(shí)踐。多級(jí)遞階智能控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與一般多級(jí)遞階控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)形式基本相同，差別是前者采用了智能控制器。薩里迪斯提出的三級(jí)遞階智能控制理論的原則是IPDI（IncreasingPrecisionwithDecreasingIntelligent)“精度隨智能降低而提高”。由組織級(jí)、協(xié)調(diào)級(jí)、執(zhí)行級(jí)三級(jí)組成。如下圖所示。第十三頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日

智能遞增精度遞增圖2.4分級(jí)遞階智能控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖第十四頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日三個(gè)控制層級(jí)的功能和結(jié)構(gòu)如下：1.組織級(jí)（Organizationlevel）

組織級(jí)是遞階智能控制系統(tǒng)的最高級(jí)，是智能系統(tǒng)的“大腦”，能模仿人的行為功能，具有相應(yīng)的學(xué)習(xí)能力和高級(jí)決策能力，需要高級(jí)的信息處理。組織監(jiān)視并指導(dǎo)協(xié)調(diào)級(jí)的所有行為，具有最高的智能程度。根據(jù)用戶對(duì)任務(wù)的不完全描述與實(shí)際過程和環(huán)境的有關(guān)信息，組織任務(wù)，提出適當(dāng)?shù)目刂颇Ｊ较蛳聦觽鬟_(dá)，以實(shí)現(xiàn)預(yù)定控制目標(biāo)。第十五頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日（2）協(xié)調(diào)級(jí)(CoordinationLevel)次高級(jí)，任務(wù)：協(xié)調(diào)各控制器的控制作用與各子任務(wù)的執(zhí)行。進(jìn)一步分為兩層：控制管理分層和控制監(jiān)督分層。管理分層：根據(jù)下層的信息決定如何完成組織級(jí)下達(dá)的任務(wù)，以產(chǎn)生施加于下一層的控制指令。監(jiān)督分層：保證、維持執(zhí)行級(jí)中各控制器的正常運(yùn)行，并進(jìn)行局部參數(shù)整定和性能優(yōu)化。由多個(gè)協(xié)調(diào)控制器組成。是組織級(jí)和執(zhí)行級(jí)之間的接口，運(yùn)算精度較低，但有較高的決策能力與學(xué)習(xí)能力。第十六頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日（3）執(zhí)行級(jí)（ExecutiveLevel）是最低一級(jí)，由多個(gè)硬件控制器組成。任務(wù)：完成具體的控制任務(wù)，通常是執(zhí)行一個(gè)確定的動(dòng)作，直接產(chǎn)生控制信號(hào)，通過執(zhí)行機(jī)構(gòu)作用于被控對(duì)象；同時(shí)通過傳感器測(cè)量環(huán)境的有關(guān)信息，并傳遞給上一級(jí)控制器，給高層提供相關(guān)決策依據(jù)。智能程度最低，控制精度最高第十七頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日遞階智能控制系統(tǒng)三個(gè)基本控制級(jí)的級(jí)聯(lián)交互結(jié)構(gòu)圖圖2.5遞階智能控制系統(tǒng)的級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)執(zhí)行級(jí)至協(xié)調(diào)級(jí)的在線反饋信號(hào)協(xié)調(diào)級(jí)至組織級(jí)的在線反饋信號(hào)第十八頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日遞階智能控制系統(tǒng)作為一個(gè)整體，把用戶指令轉(zhuǎn)為一個(gè)物理序列，系統(tǒng)的輸出是一組施加于被控過程的具體指令。系統(tǒng)的操作是由用戶指令及與環(huán)境交互作用的傳感器的輸入信息決定的。傳感器分為外部傳感器和內(nèi)部傳感器，分別提供工作環(huán)境（外部）和每個(gè)子系統(tǒng)（內(nèi)部）的監(jiān)控信息。第十九頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日2.1.3遞階智能控制的熵準(zhǔn)則對(duì)于圖2.4所示的多級(jí)遞階智能控制，從最低級(jí)執(zhí)行級(jí)→次高級(jí)協(xié)調(diào)級(jí)→最高級(jí)組織級(jí)，智能要求逐步提高，而精度則遞減。此類結(jié)構(gòu)有如下特點(diǎn)：1）越是處于高層的控制器，對(duì)系統(tǒng)影響也越大。2）越是處于高層，就有越多的不確定性是問題的描述難以量化可見，智能主要體現(xiàn)在高層,因次在高層應(yīng)該采用基于知識(shí)的組織級(jí)。

對(duì)于不確定性問題，通常采用熵(Entropy)函數(shù)作為性能度量，以熵最小去確定最優(yōu)控制策略。第二十頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日香農(nóng)提出的信息負(fù)熵對(duì)于離散的隨機(jī)過程x,熵H(x)的定義為。式中P(x)為x的概率密度函數(shù)，E[]為期望值。（2.1）對(duì)于連續(xù)的隨機(jī)過程x,熵H(x)的定義為。（2.2）第二十一頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日

從熵的表達(dá)式可知，熵是隨機(jī)變量自信息的數(shù)學(xué)期望。熵越大，期望值越大。熵越大表明不確定性越大。選擇對(duì)數(shù)度量信息的方便之處是兩個(gè)信息相加的總信息量等于每個(gè)信息單獨(dú)存在時(shí)各自信息量之和。

在薩里迪斯的遞階智能控制系統(tǒng)中，對(duì)各級(jí)采用熵作為測(cè)度。組織級(jí)用熵衡量所需知識(shí)；協(xié)調(diào)級(jí)用上測(cè)量協(xié)調(diào)的不確定性；執(zhí)行機(jī)用上表示系統(tǒng)的執(zhí)行代價(jià)。每一級(jí)的熵相加成為總熵，用于表示控制作用的總代價(jià)。設(shè)計(jì)和建立控制系統(tǒng)的原則就是總熵最小。第二十二頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日2.1.4分級(jí)遞階智能控制的基本原理智能機(jī)器中的高層功能模仿人的行為,是基于知識(shí)系統(tǒng)的?？刂葡到y(tǒng)的規(guī)劃、決策、學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)存取和任務(wù)協(xié)調(diào)等功能，都可看作是知識(shí)的處理與管理。另一方面，控制系統(tǒng)的問題可用熵作為控制度量來重新闡述，以便綜合高層中與機(jī)器有關(guān)的各種硬件活動(dòng)。因此，在機(jī)器人控制的例子中，視覺協(xié)調(diào)、運(yùn)動(dòng)控制、路徑規(guī)劃和力覺傳感等可集成為適當(dāng)?shù)暮瘮?shù)。因此，可把知識(shí)流看作這種系統(tǒng)的關(guān)鍵變量。一臺(tái)知識(shí)機(jī)器內(nèi)的知識(shí)流分別代表下列幾個(gè)方面作用：第二十三頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日1）數(shù)據(jù)處理與管理；2)由CPU執(zhí)行的規(guī)劃與決策；3)通過外圍設(shè)備獲取外界信息和數(shù)據(jù)；4)定義軟件的形式語言。為了介紹IPDI，首先介紹一下相關(guān)概念。定義2.1機(jī)器知識(shí)(MachineKnowledge,K)消除智能機(jī)器指定任務(wù)的不確定性所需要的結(jié)構(gòu)信息。知識(shí)是一個(gè)由機(jī)器自然增長(zhǎng)的累積量。第二十四頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日定義2.2機(jī)器知識(shí)流量(RateofMachineKnowledge,R)通過智能機(jī)器的知識(shí)流，即機(jī)器知識(shí)的流率。對(duì)事件或活動(dòng)的數(shù)據(jù)庫(DB)進(jìn)行操作以產(chǎn)生知識(shí)流的動(dòng)作或規(guī)劃的集合，即分析和組織數(shù)據(jù)，并把數(shù)據(jù)變換為知識(shí)。定義2.3機(jī)器智能(MachineIntelligence，MI)定義2.4機(jī)器不精確性(MachineImprecision)執(zhí)行智能機(jī)器任務(wù)的不確定性。定義2.5機(jī)器精確性(MachinePrecision)機(jī)器不精確性的補(bǔ)。第二十五頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日由于概率論是處理不確定性的經(jīng)典理論，所以可用事件發(fā)生的概率去描述和計(jì)算推理的不確定性測(cè)度。知識(shí)流、機(jī)器智能、數(shù)據(jù)庫之間的概率關(guān)系如下：MI和DB的聯(lián)合概率產(chǎn)生知識(shí)流的概率為由概率論的基本理論可推出兩端取對(duì)數(shù)第二十六頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日該公式表示出了知識(shí)流、機(jī)器智能與知識(shí)數(shù)據(jù)庫之間的簡(jiǎn)單概率關(guān)系。若MI和DB無關(guān)，則由上式可看出，期望R不變，若增大DB的熵，就要減小MI的熵。反之，若減小DB的熵，就要增大MI的熵。這就是IPDI原則。對(duì)該公式兩端取數(shù)學(xué)期望，可得熵方程第二十七頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日綜上所述，分級(jí)遞階智能控制原理為：系統(tǒng)按照自上而下精度漸增、智能漸減的原則建立遞階結(jié)構(gòu)，而智能控制的設(shè)計(jì)任務(wù)是尋求正確的決策和控制序列，以使整個(gè)控制系統(tǒng)的總熵最小。這樣，遞階智能控制系統(tǒng)就能在最高級(jí)組織級(jí)的統(tǒng)一組織下，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜、不確定系統(tǒng)的優(yōu)化控制。組織級(jí)智能高，但精度低；協(xié)調(diào)級(jí)具有一定的智能；執(zhí)行級(jí)有很高的控制精度，但智能低。第二十八頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日2.2分級(jí)智能控制的結(jié)構(gòu)與理論組織級(jí)的結(jié)構(gòu)圖見圖2.6。其主要功能有以下幾種：2.2.1組織級(jí)的結(jié)構(gòu)與理論1）推理：把不同的基本動(dòng)作與所接收的指令通過推理聯(lián)系起來，并在概率上評(píng)估每個(gè)動(dòng)作。

2）規(guī)劃：對(duì)動(dòng)作進(jìn)行排序，并用熵函數(shù)計(jì)算活動(dòng)的不確定性。3）決策：選擇最大可能的決策。4）反饋：從較低層選取反饋信息通過學(xué)習(xí)算法更新概率。5）存儲(chǔ)變換：更新長(zhǎng)效記憶存儲(chǔ)器中的內(nèi)容。第二十九頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日?qǐng)D2.6組織級(jí)的結(jié)構(gòu)框圖第三十頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日組織級(jí)通過人機(jī)接口和用戶進(jìn)行交互，執(zhí)行最高決策的控制功能，主要對(duì)知識(shí)進(jìn)行處理。組織級(jí)的功能建立在人工智能的知識(shí)表示、推理、規(guī)劃、決策、學(xué)習(xí)（反饋）和記憶操作的基礎(chǔ)上，其任務(wù)是典型的人工智能中的問題求解，可以用模糊自動(dòng)機(jī)或Boltzamann機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BM網(wǎng)絡(luò))等實(shí)現(xiàn)組織級(jí)的相關(guān)功能。圖2.6可視為一個(gè)Botlzmann機(jī)結(jié)構(gòu)。Boltzmann機(jī)能從幾個(gè)代表不同基元事件的節(jié)點(diǎn)（神經(jīng)元）搜索出最優(yōu)內(nèi)連關(guān)系，以產(chǎn)生某個(gè)定義最優(yōu)任務(wù)的信息串。

第三十一頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日第三十二頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日第三十三頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日第三十四頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日學(xué)習(xí)時(shí)必須給出一組樣本第三十五頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日第三十六頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日第三十七頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日

協(xié)調(diào)級(jí)由一定數(shù)目的具有固定結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)器組成，接受從組織級(jí)傳來的命令，經(jīng)過實(shí)時(shí)信號(hào)處理，向執(zhí)行級(jí)傳送可供執(zhí)行的具體動(dòng)作的序列。2.2.2協(xié)調(diào)級(jí)的結(jié)構(gòu)與理論組織級(jí)中的每個(gè)任務(wù)在協(xié)調(diào)級(jí)分解為不同的子任務(wù)，協(xié)調(diào)級(jí)的目標(biāo)便是闡述實(shí)際控制問題并決定如何規(guī)劃執(zhí)行。由于系統(tǒng)是遞階控制結(jié)構(gòu)的，因此規(guī)劃是遞減的。協(xié)調(diào)級(jí)一般采用圖2.8所示的樹型結(jié)構(gòu)。

協(xié)調(diào)級(jí)不具有組織級(jí)那樣的推理能力，其智能在于：用最有希望的方式執(zhí)行組織級(jí)的規(guī)劃。

第三十八頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日?qǐng)D2.8協(xié)調(diào)級(jí)的結(jié)構(gòu)框圖第三十九頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日從組織級(jí)傳來的命令首先送到分配器，分配器根據(jù)當(dāng)前工作狀態(tài)，將組織級(jí)的基元事件序列反映為面向協(xié)調(diào)器的控制行動(dòng)，并送往相應(yīng)的協(xié)調(diào)器。協(xié)調(diào)器能夠?qū)⒖刂苿?dòng)作順序變換成具有必需數(shù)據(jù)的和面向硬件的實(shí)時(shí)操作動(dòng)作，并發(fā)送給執(zhí)行裝置；并把執(zhí)行任務(wù)的結(jié)果報(bào)告給分配器。在分配器的監(jiān)督下，協(xié)調(diào)器相互協(xié)作，共享信息。

第四十頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日分配器需要有以下能力:通信能力：數(shù)據(jù)處理能力：任務(wù)處理能力：學(xué)習(xí)能力:第四十一頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日協(xié)調(diào)器和組織器具有相同的組織結(jié)構(gòu)和功能。

數(shù)據(jù)處理器完成任務(wù)描述、狀態(tài)描述和數(shù)據(jù)描述。任務(wù)處理器完成任務(wù)調(diào)度、任務(wù)轉(zhuǎn)換和任務(wù)建立。

學(xué)習(xí)處理器使用不同的學(xué)習(xí)機(jī)制，改善任務(wù)處理器的特性，以減少在決策和信息處理中的不確定性。

都有一個(gè)監(jiān)督器。

第四十二頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日協(xié)調(diào)級(jí)的基本功能：將組織級(jí)發(fā)出的高級(jí)命令語言翻譯成低層裝置可以執(zhí)行的操作語言。實(shí)現(xiàn)方法有很多，常用方法是Petri網(wǎng)翻譯器。第四十三頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日?qǐng)?zhí)行級(jí)是遞階智能控制的最低層，要求具有較高的精度但較低的智能；它按控制論進(jìn)行控制，對(duì)相關(guān)過程執(zhí)行適當(dāng)?shù)目刂谱饔?。可采用最?yōu)控制理論進(jìn)行設(shè)計(jì)。執(zhí)行級(jí)的性能也可由熵來表示，可將低層的實(shí)際控制問題與高層的信息論的分析方法統(tǒng)一起來。此熵測(cè)量并選擇控制(執(zhí)行某任務(wù))的不確定性。我們能夠選擇某個(gè)最優(yōu)控制使此熵(即執(zhí)行的不確定性)為最小。可把此熵看作一種能量。

2.2.3執(zhí)行級(jí)的分析理論第四十四頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日以上介紹的是Saridis提出的用熵的概念將遞階智能機(jī)器人的三級(jí)統(tǒng)一描述的方法。也適用于一般的遞階智能控制系統(tǒng)。由于熵滿足可加性，因此由任何子系統(tǒng)組合而成的系統(tǒng)都可以對(duì)其總熵最小化而成為最優(yōu)系統(tǒng)。第四十五頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日（1）機(jī)械手分級(jí)智能控制系統(tǒng)2.2.4遞階智能控制系統(tǒng)美國(guó)普渡大學(xué)高級(jí)自動(dòng)化研究實(shí)驗(yàn)室成功地將分級(jí)智能控制系統(tǒng)理論應(yīng)用于機(jī)器人控制，設(shè)計(jì)了一個(gè)PUMA600機(jī)械手智能控制系統(tǒng)，如圖2.10。第四十六頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日?qǐng)D2.10機(jī)械手分級(jí)遞階智能控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖組織控制器傳感器協(xié)調(diào)器手臂協(xié)調(diào)器視覺協(xié)調(diào)器上臂控制器手部控制器傳感器關(guān)節(jié)1-3關(guān)節(jié)4-6手指攝像機(jī)輸入指令第一級(jí)組織級(jí)第二級(jí)協(xié)調(diào)級(jí)第三級(jí)執(zhí)行級(jí)對(duì)象第四十七頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日該機(jī)械手分級(jí)智能控制系統(tǒng)的第一級(jí)為組織級(jí)；第二級(jí)協(xié)調(diào)級(jí)由視覺系統(tǒng)協(xié)調(diào)器、機(jī)械臂協(xié)調(diào)器、傳感協(xié)調(diào)器組成；執(zhí)行級(jí)由上臂控制器與手部控制器組成，實(shí)現(xiàn)6個(gè)關(guān)節(jié)及一個(gè)夾手的具體控制。第四十八頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日該機(jī)械手可以實(shí)現(xiàn)7個(gè)自由運(yùn)動(dòng)，其中三個(gè)是臂關(guān)節(jié)的轉(zhuǎn)動(dòng)，3個(gè)是手的定位，1個(gè)是手指的開閉動(dòng)作。2）協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)控制功能，自主協(xié)調(diào)位置控制和速度控制。該系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)以下功能：1）人-機(jī)械手通訊功能，識(shí)別操作人員指令，與操作人員交互作用。第四十九頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日3）與環(huán)境交互的功能，對(duì)來自攝像機(jī)或其它傳感器的反饋信息進(jìn)行綜合，并修正控制策略與動(dòng)作序列，實(shí)現(xiàn)各種控制任務(wù)。當(dāng)發(fā)出某個(gè)具體指令時(shí)，機(jī)器人手臂控制器就能把相應(yīng)的控制信號(hào)加至各關(guān)節(jié)控制器，以移動(dòng)手臂到期望的最后位置。第五十頁，共五十五頁，編輯于2023年，星期日（2）遞階智能集散控制系統(tǒng)集散控制系統(tǒng)(DistributedControlSystem)出現(xiàn)于20世紀(jì)70年代中期，是計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)與CRT顯示技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。以微處理機(jī)為核心