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最近咋整理相關知識，覺得挺不錯，轉過來備份下
大綱part1：機械人原理演算法
機械人運動學
機械人動力學
機械人軌跡規劃
part2: 機械人控制演算法
反饋控制
pid控制
先進機械人控制
力矩前饋+pd控制 和 力矩計算+pd控制
力控制主動柔順控制
阻抗控制
自適應控制和魯棒控制
智慧型控制
part1：機械人原理演算法
機械人運動學：正運動學，已知各關節角度求機械人末端位置和姿態。逆運動學：已知機械人末端姿態求各關節角度。一般客戶關心末端位姿的使用。所以工程師要做逆運動學的解算。對於乙個6自由度機械人末端位姿，逆運動學只有唯一解。對於7自由度機械人，逆運動學確是無窮多組解。也就是說七自由度多了乙個冗餘自由度，可以更加靈活。但是另一面，也增加了解算的難度和運算量。並且需要設定乙個優化目標，才可以得到目標解。
機械人動力學：給定機械人各關節的位置，速度，和加速度，計算電機需要輸出的力矩。
由於關節加速度，速度和關節位置都是時變的，所以慣性張量矩陣和柯西速度耦合項也都是時變的，所以機械人的動力學計算量非常大，計算量隨關節數的增多而**遞增。一般採用動力學的解法有牛頓尤拉法和牛頓拉格朗日法求解。可以通過adams驗證動力學計算的正確性。
機械人軌跡規劃：為使機械人從起點位姿按走直線或者走圓弧的方式到達終點位姿。需要對機械人規劃運動路徑，中間點的速度和加速度。分為關節空間規劃和笛卡爾空間規劃。笛卡爾空間軌跡規劃就要不斷的運用逆運動學解算各關節角度將目標指令傳送給驅動器。軌跡規劃方法有等長插補，三次多項式，五次多項式，拋物線過度規劃。
part2:機械人控制演算法:
自動控制理論解決三個問題：最基本的是系統的穩定性，然後希望系統能快速響應和較小的穩態誤差。並且最好具備一定的抗擾動能力。
實時反饋控制：舉乙個很直觀的例子，前方有一條直線，假如要你要沿著一條直線走100公尺。假如你睜著眼睛很容易可以實現。假如你閉上眼睛，你往前走，睜開眼就會發現和地上的直線可能偏離很大。其實睜眼走路的過程，就是大腦在做著實時反饋控制。眼睛是感測器反饋實際的路徑資訊。大腦和既定的路徑比對，經過計算，輸出給腿按期望的路線行走的命令。
其實機械人也是做著類似的工作。機械人控制器就是大腦，編碼器和工業相機好比眼睛，電機就像人的腿。
pid控制：即比例-積分-微分控制。80%的控制應用都可以使用pid實現。演算法簡單，調整好pid的引數，效果較為理想。所以機械人運動控制最簡單的控制方式：選用pid控制的伺服電機，然後上層做好逆運動學和軌跡規劃就可以實現機械人的期望運動了。大部分國產機械人都是採用這種控制方式，這也就是國產機械人運動效能不如機械人四大家族的乙個重要原因了。
由於機械人是乙個多輸入多輸出，強耦合，高度非線性的時變系統，所以採用簡單的pid控制，往往不能達到很好的效果，機械人的抗擾動能力不足，尤其是在負載較大的情況下。所以國外各種各樣先進的演算法。
力控制感測器：在裝配打磨等應用場合，採用單純的位置控制往往難以得到滿意的效果，所以就需要使機械人具備力感知。根據力感知的方式可以分為，末端六維力感測器，關節力矩感測器和無力感測器的力控制。無力感測器也就是通過檢測電機電流的變化簡介的反應電機的力矩。這種方法比較先進，且可以大大降低成本，但是演算法難度也更大，ur就是採用這種做法。力控制還可以實現直接牽引示教和碰撞檢測。這兩個功能都是協作性機械人的重要特性，也是機械人發展的趨勢。
主動柔順控制：在自由空間運動時，只需要位置控制即可，但是在和環境接觸的運動，如裝配打磨的過程，採用主動柔順控制才能獲得理想的效果。常用的主動柔順控制演算法有力位混合控制和阻抗控制，自適應控制和魯棒控制。下面先介紹一下阻抗控制。
阻抗控制：有關節阻抗和末端阻抗。阻抗控制不是直接控制期望位置和力，而是通過調節由使用者設定的目標阻抗模型，使機械人達到柔順運動。目標阻抗模型實際上是乙個理想的機械人末端位置和機械人/環境作用力之間的動態關係。關節阻抗即把關節考慮為乙個剛度-阻尼，質量的彈性體模型。庫卡的iiwa就有採用這個控制方法。
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