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机器人系统架构

“架构可定义为组件的结构及它们之间的关系，以及规范其设计和后续进化的原则和指南。简言之，架构是构造与集成软件密集型系统的深层次设计。”系统架构也可称其为如何实施解决方案的一个策略性设计（例如基于组件的工程标准、安全）和解决方案做什么的功能性设计（如算法、设计模式、底层实现）。另外，软件工程的基本要求包括模块化、代码可复用、功能可共享。使用通用的框架，有利于分解开发任务及代码移植。机器人软件同样遵从软件工程的一般规律。说白了，架构就是你如何把机器人的功能打散，再如何把代码组织起来。一个清晰的与项目相匹配的架构直接决定了你的开发效率甚至**终功能的成败。从人类可编程的机器人开发伊始，架构问题就与之相伴而生。 机器人系统的视觉控制为移动机器人导航提供帮助，能够实现搜寻目标、辨识目标、走向目标和进行目标追踪。天津口碑好机器人系统共同合作

基于机器人系统的柔性自动化生产线：柔性自动化生产线是由数控机床联线及配合计算机综合管理，进行工件自动化加工所衍生出的概念。近年来，由于机器人技术的发展，柔性生产线的概念被扩展到各种加工、制造、装配、包装等应用领域，一方面使柔性线更“柔”，另一方面应用范围更加广阔。柔性自动化生产线的典型应用是汽车行业。汽车行业的自动化柔性生产线具有技术及行业经验门槛高、投资大等特点。目前在国内的其他行业，机器人柔性自动化生产线主要在3C行业中得到了尝试性的应用，但还未达到快速发展的阶段。河北码垛机器人系统销售厂家智能机器人码垛系统就选明光利拓智能科技有限公司！

机器人系统基本的控制方法（一）：

（1）关节的运动控制及转矩（力）控制这种控制是分别对各个关节的运动（位置及速度）通过安装在各个关节的驱动电机进行PID控制来实现。实现时需要根据运动学理论将整个机器人的运动分解为各个自由度的运动来进行控制。这种控制系统常由上、下位机构成。上位机做运动规划，将要执行的运动转化为各个关节的运动，按控制周期传给下位机。下位机进行运动的插补运算及对关节进行伺服，所以常用多轴运动控制器作为机器人的关节控制器。（2）轨迹控制如果要求机器人沿着一定的目标轨迹运动则是轨迹控制。对于工业生产线上的机械臂，轨迹控制常用示教再现方式。示教再现分两种：点位控制（PTP），用于点焊、更换刀具等情况；连续路径控制（CP），用于弧焊、喷漆等作业。如果机器人本身能够主动地决定运动，那么可经常使用路径规划加在线路径追溯方式进行控制。

机器人系统设计的基本原则：机器人系统是一个典型的完整机电一体化系统，是一个包括机械结构、控制系统、传感器等的整体。对于机器人这样一个结合了机械、电子、控制的系统，在设计时首先要考虑的是机器人的整体性、整体功能和整体参数，然后再对局部细节进行设计。

机器人系统设计的整体性原则：（1）机器人系统任何一个部件或者子模块的设计都会对机器人的整体功能和性能产生重要的影响。（2）机器人的工作环境对机器人的整体设计也有较大影响。如果机器人用在宇宙空间的环境里，那么无论是机械结构设计还是控制系统都要考虑温度的变化、重力的影响或者电磁干扰强度等；若机器人工作在颠簸的环境，那么机械结构及控制系统的整体抗振则是设计时要注意的；若机器人用于医疗领域，则对机器人的噪声污染有着严格的要求。 机器人系统的视觉控制在位置环境中找到要求寻找到的目标，面向目标、实时提取在机器人视野中的位置信息。

工业机器人产业链特点一：

工业机器人优于传统的机械设备的原因主要在于上游的关键基础部件。从结构上来看，工业机器人的控制系统、驱动系统和执行机构分别对应控制器、伺服电机和减速器等关键零部件。以六轴关节型机器人为例，每台机器人标配6台伺服、6台减速器和1台控制器。电机与减速器位于机器人内部，控制器通过电缆与机器人本体相连。工业机器人控制系统以算法为重要，实现机器人运动控制、示教编程、与**设备联系、设置运动坐标、存储信息及故障诊断安全保护等功能，不同品牌的工业机器人对零部件的驾驭设计与控制算法的不同恰恰能体现其在技术层面的重要竞争力的差异。工业机器人减速器是纯精密机械部件，除了对回转精度的要求特别高外，对刚度、抗疲劳程度、材料和工艺水平的要求也很高。 协作机器人系统由多个具有一定智能的自治机器人组成，机器人之间通过通信实现相互间协作，完成复杂的任务。天津口碑好机器人系统共同合作

机器人系统的机械系统：由关节连在一起的许多机械连杆的整合体，形成开环运动学链系。天津口碑好机器人系统共同合作

机器人系统现代控制方法：

（1）自适应控制当机器人的动力学模型存在非线性和不确定因素，含未知的系统因素（如摩擦力）和非线性动态特性（重力、哥氏力、向心力的非线性），以及机器人在工作过程中环境和工作对象的性质和特征的变化时，机器人在运行过程中不断测量受控对象的特征，根据测量的信息使控制系统按新的特性实现闭环控制，称为自适应控制（adaptivecontrol）。

（2）智能控制技术智能机器人系统具有以下特征：1.模型的不确定性；2.系统的高度非线性；3.控制任务复杂性。学习控制是人工智能技术应用到机器人领域的一种智能控制方法。已提出多种机器人控制方法，如模糊控制、神经网络控制、基于感知器的学习控制、基于小脑模型的学习控制等。 天津口碑好机器人系统共同合作

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