工业机器人技术基础 第2版 课件 第4-7章 工业机器人的控制系统- 工业机器人的典型行业应用

第4章

工业机器人的控制系统4.1工业机器人控制系统概述工业机器人控制系统的功能具有共性特点，决定控制系统功能、性能的是控制系统平台的操作系统和应用软件的功能、性能。工业机器人的驱动系统是介于控制系统和被控轴之间的中间环节，也是影响工业机器人性能的重要部件。任何控制系统都具备相应的控制功能。针对工业机器人，我们要了解工业机器人控制系统的功能、特点、结构组成，了解当前主流工业机器人的控制系统分类、所采用的机器人操作系统开发平台。本节导入

4.1.1控制系统的功能与特点机器人控制系统是机器人的重要组成部分，用于对操作机的控制，以完成特定的工作任务，其基本功能如下。记忆功能示教功能与外围设备联系功能坐标设置功能人机接口传感器接口位置伺服功能故障诊断安全保护功能

4.1.1控制系统的功能与特点机器人控制技术和传统机械系统控制技术没有本质区别，但机器人控制系统也有许多特殊之处，如下：多关节联动控制每个关节由一个伺服系统控制，多个关节的运动要求各个伺服系统协同工作以实现联动控制基于坐标变换的运动控制工业机器人的空间点位运动控制，需要进行复杂的坐标变换运算，以及矩阵函数的逆运算复杂的数学模型其数学模型是一个多变量、非线性和变参数的复杂模型，控制中经常使用复杂控制技术

4.1.2控制系统的结构组成

图4-1工业机器人控制系统组成数字和模拟量输入输出打印机接口磁盘存储操作面板示教盒视觉系统接口磁盘存储磁盘存储回转伺服控制器手腕伺服控制器大臂伺服控制器手腕回转伺服控制器磁盘存储视觉系统控制计算机通信接口网络接口声音、图像等接口…滑觉和力觉传感器手腕旋转伺服控制器

4.1.2控制系统的结构组成（1）控制计算机：控制系统的调度指挥机构；（2）示教编程器：与主计算机之间以串行通信方式实现信息交互；（3）操作面板：由各种操作按键、状态指示灯构成；（4）磁盘存储：存储机器人工作程序的外围存储器；（5）数字和模拟量输入/输出：各种状态和控制命令的输人或输出；（6）打印机接口：记录需要输出的各种信息；（7）传感器接口：用于信息的自动检测，实现机器人柔顺控制；（8）轴控制器：完成机器人各关节位置、速度和加速度控制；

4.1.2控制系统的结构组成

4.1.3控制系统的分类集中控制系统用一台计算机实现全部控制功能主从控制系统采用主、从两级处理器实现系统的全部控制功能分散控制系统系统控制的每一个模块各有不同的控制任务和控制策略

1、集中控制系统由于工业机器人控制涉及位置控制、速度控制、加速度控制、轨迹规划等各种数据，对实时性要求较高，但集中控制系统类型在实时性方面存在缺陷。

4.1.3控制系统的分类

2、主从控制系统按系统的性质和方式将系统控制分成几个模块，各模式之间可以是主从关系，也可以是平等关系。这种方式实时性好，易于实现高速、高精度控制，易于扩展，可实现智能控制，是目前流行的方式。系统灵活性好，控制系统的危险性降低，采用多处理器的分散控制，有利于系统功能的并行执行，提高系统的处理效率，缩短响应时间。3、分散控制系统4.1.3控制系统的分类

生产设备示教盒操作台接口

计算机感觉系统与接口公用内存一级控制二级控制伺服电动机

速度控制脉宽调制放大器码盘测速发电机伺服单元图4-2分散式控制框图

4.1.3控制系统的分类

两级分布式控制系统，通常由上位机、下为机和网络组成。上位机可以进行不同的轨迹规划和控制算法下位机进行插补细分、控制优化等的研究和实现相互协调工作通讯总线可以是RS-232、RS-485、EEE-488以及USB总线等形式现在，以太网和现场总线技术的发展为机器人提供了更快速、稳定、有效的通讯服务。尤其是现场总线，它应用于生产现场、在微机化测量控制设备之间实现双向多结点数字通信，从而形成了新型的网络集成式全分布控制系统——现场总线控制系统FCS(FiledbusControlSystem)。4.1.3控制系统的分类

分布式结构对于具有多自由度的工业机器人而言，当轴的数量增加到使控制算法变得很复杂时，其控制性能会恶化，甚至可能会导致系统的重新设计。与之相比，分布式结构的每一个运动轴都由一个控制器处理，这意味着，系统有较少的轴间耦合和较高的系统重构性。分布式控制系统的优点在于：●系统灵活性好，控制系统的危险性降低●采用多处理器的分散控制，有利于系统功能的并行执行●提高系统的处理效率，缩短响应时间4.1.3控制系统的分类

4.1.4机器人操作系统

机器人操作系统，是工业机器人控制系统的“软部分”，实质上都是采用了嵌入式实时操作系统。

4.1.4机器人操作系统控制系统是机器人的“大脑”，而控制方法则是赋予其“智慧”的关键，决定了机器人如何感知环境、规划动作并实现精准操作。随着智能制造对柔性化、自适应性需求的增长，工业机器人控制技术已从单一的位置控制，进化为融合伺服驱动、机器视觉、力反馈等多模态的智能化体系。本节将深入探讨伺服控制、视觉控制、轨迹控制、力控制与协调控制五大核心技术，见证机器人从“机械执行”迈向“智能决策”的技术飞跃。本节导入智能协同：现代化工厂的效率引擎图片展示了现代化智能工厂中多台工业机器人协同作业的场景。在精密制造环境下，通过先进的控制算法，机器人实现了从单点执行到群体智能决策的跨越。这种协同作业模式不仅提升了生产效率与良品率，更体现了工业机器人控制技术在柔性化生产中的核心价值，是实现智能制造转型升级的关键驱动力。4.2.1工业机器人的伺服控制图4-3工业机器人伺服系统伺服电动机电流控制位置控制速度控制减速器速度反馈位置反馈电流反馈位置指令

1、工业机器人伺服驱动器图4-4工业机器人伺服系统

按照功率等级可分为：400W、1KW、2KW、5.5KW、7.5KW、11KW、18KW伺服驱动器按照电机编码器类型分为：增量式光电编码器伺服驱动器旋转变压器伺服驱动器磁编码器伺服驱动器高精度编码器伺服驱动器按照总线控制方式分为：EtherCAT总线伺服驱动器Powerlink总线伺服驱动器Mechatrolink总线伺服驱动器4.2.1工业机器人的伺服控制新型模式ALLinONE上位机运动控制保持不变，把伺服驱动器和伺服电机做一体化集成，这样电机与驱动器的线缆就得到了极大的节约；与之对应的是，伺服电机保持不变，运动控制和伺服驱动做一体化的集成。ONE传统模式由于空间相对分散，上层中央控制器和底层执行机构相对物理空间比较远TWOALL

in

ONE

模式可以控制几十台上百台设备，使用非常方便典型的伺服系统控制结构是上位控制器和伺服驱动器基于脉冲指令和总线通讯的方式。4.2.1工业机器人的伺服控制位置控制是工业机器人的基本控制任务。由于机器人是由多轴（关节）组成的，每轴的运动都将影响机器人末端执行器的位姿。如何协调各轴的运动，使机器人完成作业要求的轨迹，是个关键问题。2、工业机器人伺服控制基本流程4.2.1工业机器人的伺服控制图4-5工业机器人位置控制光电码盘

关节控制器位置调节器速度调节器矩阵调节器功率放大给定位置期望位置位置反馈速度反馈电流反馈

4.2.1工业机器人的伺服控制目前，机器人伺服驱动器一般都有三种控制方式：速度控制方式、转矩控制方式和位置控制方式。这三种控制方式的选用方法具备通用性，下面以埃斯顿伺服驱动器为例进行说明。3、工业机器人伺服驱动器控制方式选用方法控制方式速度控制方式转矩控制方式位置控制方式通过发脉冲来控制用模拟量来控制4.2.1工业机器人的伺服控制根据整体控制需求来选用●转矩模式对机器人的速度、位置都没有要求，只要输出一个恒转矩●速度或位置模式对位置和速度有一定要求，对实时转矩不是很关心根据伺服驱动器的上位机控制器具体情况来选用●速度控制方式上位控制器有比较好的闭环控制功能或控制器运算速度比较快●位置控制方式系统对实时性没有明确要求或控制器本身的运算速度很慢●转矩控制方式上位控制器为高端类型4.2.1工业机器人的伺服控制4.2.2工业机器人的视觉控制机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统。根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。图像系统对信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。1、机器视觉系统构成4.2.2工业机器人的视觉控制结果孔半径图4-6采用模拟相机的视觉系统构成

图像内存中应用数字图像模拟视频流被测物体

光源摄像机图像采集卡镜头机器视觉软件

4.2.2工业机器人的视觉控制结果孔半径图4-7采用数字相机的视觉系统构成

图像内存中应用数字图像图像数据被测物体

光源镜头机器视觉软件数字摄像机

4.2.2工业机器人的视觉控制结果孔半径图4-8采用智能相机的视觉系统构成

图像内存中应用数字图像模拟图像数据被测物体

光源镜头机器视觉软件智能摄像机

最本质的功能将光信号转变成高清工业相机为有序的电信号，在机器视觉系统设计中，相机的选择不仅直接决定，所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与整，个系统的运行模式直接相关4.2.2工业机器人的视觉控制

4.2.2工业机器人的视觉控制机器人视觉系统是指使机器人具有视觉感知功能的系统。机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像，并进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，最终确定其位置。2、工业机器人视觉系统机器人视觉系统的软件由以下几个部分组成：（1）计算机系统软件选用不同类型的计算机，就有不同的操作系统和它所支持的各种语言、数据库等（2）机器人视觉信息处理算法既像预处理、分割、描述、识别和解释等算法（3）机器人控制软件4.2.2工业机器人的视觉控制（1）摄像机标定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数，必须有实验和计算来确定，此过程称为摄像机标定。摄像机标定的方法有很多，一般分为三类：3、手眼系统标定传统的标定技术需要提供较多的已知条件，结合拍摄所得的二维图像中特定标定物以及提供的特征基元之间的投影关系进行几何运算。自标定技术采用与传统标定技术完全不同的标定方式，放弃使用定标物仅通过对摄像机获取的图像序列求解。基于主动视觉的标定技术利用摄像机获得二维图像以及摄像机的运动过程中的轨迹等运动参数来计算摄像机的内外参数。4.2.2工业机器人的视觉控制（2）手眼相对关系标定手眼标定求取的是摄像机坐标系与机器人末端执行器坐标系之间的相对关系。目前，一般采用的方法是：●在机器人末端处于不同位置和姿态下，对摄像机相对于靶标的外参数

进行标定；●根据摄像机相对于靶标的外参数和机器人末端的位置和姿态，计算获

得摄像机相对于机器人末端的外参数、摄像机坐标系与机器人末端执

行器坐标系的相对关系具有非线性和不稳定性。如何获取手眼关系的有意义解成为研究关注的焦点之一。由于求解的方法不同，出现了许多不同的手眼标定方法。4.2.2工业机器人的视觉控制视觉伺服控制系统的运动学闭环由视觉反馈与相对位姿估计环节构成，摄像机不断采集同像，通过提取某种图像特征并进行视觉处理后得出机器人未端与目标物体的相对位姿估计。4、机器视觉的伺服系统根据视觉系统反馈的误差信号定义在三维笛卡尔空间还是图像特征空间，可将视觉伺服系统分为：基于位置的视觉伺服控制模式（PUBVS）基于图像的视觉伺服控制模式（IBV5）视觉伺服控制器根据任务描述和机器人及目标物体的当前状态，决定机器人相应的操作，并进行轨迹规划，产生相应的控制指令，最后驱动机器人运动。4.2.2工业机器人的视觉控制

图4-9基于位置的视觉伺服控制结构基于位置的视觉伺服控制器位姿估计机器人控制器视觉处理关节角度传感器反馈位姿期望位姿

4.2.2工业机器人的视觉控制

图4-10基于位置的视觉伺服控制结构基于位置的视觉伺服控制器机器人控制器图像特征提取关节角度传感器当前图像特征期望图像特征

4.2.2工业机器人的视觉控制图像特征可以是简单的几何特性，如点、线，圆、正方形、区域面积等点特征最经常使用的几何特征，点对应于物体的拐点、洞、物体或区城的质心●为快速提取图像特征，多数系统采用特殊设计的目标、有明显特征的物体等。实际应用中依赖于寻找图像上的明显突变处，它对应于物体

的拐点或边缘。●由于并不是整个图像的数据都是有用的，所以提取特征的过程可只对感兴趣的区域进行操作。●区域的大小可依据实际情况，如由跟踪或处理速度来决定，区域的位置则可实时估计。4.2.2工业机器人的视觉控制4.2.2工业机器人的视觉控制1、轨迹控制的基本问题核心概念：为使机器人准确完成任务，需事先明确运动路径、操作顺序和作业进程。

需确定的轨迹参数：路径点（需到达的位置）持续时间（各阶段时长）运动速度（运行快慢）两大核心约束（定义）：路径约束：机器人自身运动轨迹的限制障碍约束：工作环境中是否存在影响运动的障碍物4.2.3工业机器人的轨迹控制1、轨迹控制的基本问题根据工作过程中存在约束情况的不同，可以将工业机器人的规划与控制方式分为四类，如表4-1所示。约束情况障碍约束路径约束有无有离线无碰撞路径规划+在线路径跟踪离线路径规划+在线路径跟踪无位置控制+在线障碍物探测与避障位置控制表4-1

工业机器人规划与控制方式4.2.3工业机器人的轨迹控制1、轨迹控制的基本问题定义：轨迹规划器是接收操作人员简单指令（设定与约束），自动计算出位移、速度、加速度并生成轨迹的模块。轨迹规划器的工作流程如图4-11所示。当操作人员向其中输入简单的指令，如路径的”设定”和”约束”，经过轨迹规划器的规划，最终将输出末端操作器的一系列”位姿”序列。轨迹规划器的工作流程与定义图4-11轨迹规划器框图轨迹规划常用的方法有以下两种：1）节点插值法：对选定位姿、速度、加速度显式约束，用多项式插值。其操作简单，但未在直角坐标空间约束末端形位，可能发生碰撞。2）解析式逼近法：输入路径解析式，在空间中逼近预定路径。其路径约束在直角坐标空间设定，安全性高。操作时，需将直角坐标约束通过函数逼近转化为关节坐标空间，再生成参数化路径。4.2.3工业机器人的轨迹控制2、工业机器人轨迹控制方法根据作业任务的不同，其末端操作器在工作空间的运动方式也不同，可以将工业机器人的控制方式分为点位控制方式（PTP）和连续轨迹控制方式（CP）。图4-12（a）、（b）分别为点位控制和连续轨迹控制。（a）点位控制（b）连续轨迹控制图4-12点位控制与连续轨迹控制4.2.3工业机器人的轨迹控制2、工业机器人轨迹控制方法基本定义：工具坐标系{T}相对于工件坐标系{S}的运动。这种描述将作业路径与操作臂、工具分离，通用性强。控制特征：只需给出起始点{T0}和目标值{Tf}，以及必要的中间路径点。此处“点”不仅指位置，还包括姿态。轨迹要求：对路径点之间的轨迹不作规定，但为保证平稳性，需连续平滑。技术指标：定位精度和运动时间。典型应用：上下料、搬运、电焊、电路板安插元件。（1）点位控制方式（PTP）4.2.3工业机器人的轨迹控制2、工业机器人轨迹控制方法定义：在弧焊、喷漆、曲面加工等任务中，需对整个运动轨迹进行严格控制。控制要求：以一定精度按预定轨迹运动，全程轨迹光滑、运行平稳、速度可控。技术指标：轨迹跟踪精度及运行平稳性。（2）连续轨迹控制方式（CP）4.2.3工业机器人的轨迹控制4.2.4工业机器人的力控制1、力控制的概述力控制是一种将环境交互纳入核心考量的机器人控制策略。它不同于单纯的位置控制，其核心在于分析机器人末端执行器与环境接触时产生的相互作用力，并据此动态调整机器人的运动状态，以适应复杂的作业需求。自然约束由环境几何特性或物理结构自然形成的约束。例如：机器人末端接触刚性平面时，无法向平面内部穿透，这是环境赋予的被动约束，决定了运动的物理边界。人为约束为完成特定任务而主动设定的目标约束。例如：要求机器人以恒定的接触力打磨工件，或沿指定轨迹施加特定大小的推力，是任务导向的主动控制目标。关键法则：约束坐标系与控制互斥性建立约束坐标系{C}是分析交互的基础。在单一自由度上，力与位置无法同时被精确控制（力控与位控互斥），人工设定的约束必须与环境的自然约束相适配，才能避免控制冲突，实现稳定、精准的力控效果。4.2.4工业机器人的力控制机器人力控制分为间接控制与直接控制。间接控制通过轨迹规划间接调节力；直接控制则依赖力-力矩传感器形成闭环反馈，实时感知环境交互力并转化为关节控制指令，是实现机器人柔顺操作与安全交互的核心基础。传感器核心研发目标高精度感知高分辨率与线性度，精准捕捉毫牛级力变，保障控制精度。高可靠性适应工业复杂工况，抗震动与温漂，确保长期稳定输出。强抗干扰抑制电磁与机械噪声，过滤环境干扰，还原真实力信号。三类典型力传感器01手指式传感器安装于灵巧手末端，检测指尖多维力。适配精细抓取（如抓鸡蛋），精度极高，但多指协调算法复杂。02关节式传感器集成于关节处，响应速度快，硬件实现简单。受减速器摩擦影响，易产生极限环，需特殊补偿。03手腕式传感器安装于腕爪连接处，获取手部全维力信息。精度高、易部署，是工业机器人力控的主流选择。手指式：精细微操关节式：高速响应手腕式：综合集成2、力-力矩传感器4.2.4工业机器人的力控制3、力/位置混合控制核心定义：机器人的力/位置混合控制是直接力控制的基本方法之一，它将力控制与位置控制相结合，通过在不同自由度上分别执行力或位置控制，以适应复杂多变的非结构化作业环境。图4-13：机器人自由状态（左）与固定状态（右）示意，展示了速度与力的不同控制需求。01完全自由状态（位置控制）特征：末端接触力为零，受“力自然约束”。机器人可在空间内自由运动，但无法对外施加力或力矩。这是纯粹的位置控制场景，适用于搬运、分拣等非接触任务。02固定约束状态（力控制）特征：位置被环境限制，受“位置自然约束”。机器人无法自由移动，但可主动施加力或力矩。这是纯粹的力控制场景，在实际生产中较少单独出现。混合控制的必要性与应用价值实际工业场景中，机器人常处于“部分约束”状态。例如装配任务中，机器人需在轴向保持位置精度，而在径向施加装配力。力/位置混合控制通过在不同自由度上独立调节力与位置，解决了复杂接触作业的控制难题，是实现高精度柔性作业的关键。4.2.4工业机器人的力控制3、力/位置混合控制02.力/位置混合控制的基本思想：将机器人的作业分解为力控子空间和位控子空间，并在各自子空间内分别进行力控制和位置控制计算，最后将计算结果转换到关节空间内，合并为统一的关节控制力矩或位置控制参考量，实现对机器人的控制。01.对机器人进行力/位置混合控制时要解决以下三个问题：①沿着力自然约束方向施加位置控制；

②沿着位置自然约束方向施加力控制；

③在任意约束坐标系{C}的正交自由度上施加力/位置混合控制。03.常见具有力反馈控制系统：图4-14具有力反馈的控制系统如图4-14所示。机器人开始执行任务时，末端操作器按照预定轨迹运动，直至末端操作器与环境（或作业对象）发生接触，力-力矩传感器感受到接触发生，并将信号反馈至控制系统，控制系统按照约束条件实施新的控制策略，从而实现对机器人的控制。4.2.5工业机器人的协调控制1、工业机器人双臂协调控制双臂协调控制技术模仿人类双手协作模式，突破了单臂机器人的操作局限。通过构建高精度的感知、决策与执行闭环，实现了复杂装配、精密加工等场景下的高效协同作业，是推动智能制造柔性化升级的核心驱动力。01系统架构与硬件设计感知模块实时采集双臂姿态与环境数据，为决策提供精准输入。控制模块基于算法实时解算，生成高精度的运动控制指令。执行模块驱动伺服电机与传动机构，精准复现规划轨迹。通信模块保障多模块间低延迟数据交互，确保系统实时性。02软件算法与控制策略路径规划规划无碰撞、高效的双臂协同运动路径，优化作业效率。碰撞检测实时监测关节空间，动态规避双臂及环境的碰撞风险。任务调度动态分配任务优先级，实现双臂动作的精准同步与配合。4.2.5工业机器人的协调控制2、多机器人协调控制多机器人协同控制系统通过群体协作突破单机性能极限，在工业制造、物流分拣等场景中实现复杂任务的高效执行。它不仅是提升生产效率的关键，更是构建智能化、柔性化生产体系的核心技术支撑。多机器人协调控制系统中的关键技术包括任务分配、位置同步、动作协调、感知共享、决策与规划、通信机制、安全控制、系统集成与调试等方面。01任务分配智能调度算法，实现任务的最优分配与负载均衡，确保高效协作。02位置同步高精度空间定位与姿态校准，保持多机运动轨迹的实时一致性。03动作协调统一时序控制，避免机械臂间的碰撞与干涉，实现流畅协作。04感知共享多机传感器数据融合，构建全局一致的环境感知与决策模型。05决策规划基于全局信息的路径规划，动态生成最优协同行动方案。06通信机制低延迟、高可靠的实时通信协议，保障指令与数据即时交互。07安全控制多级防撞与故障容错机制，确保人机协作环境的安全稳定。08系统集成软硬件深度融合，打造稳定、可扩展的协同控制平台体系。

动力核心：机器人的“肌肉”与“心脏”图中展示的是工业机器人精密的伺服驱动关节。它集成了电机、减速器和传感器，是实现机器人高精度、高动态响应运动的关键。正是这些强大的“肌肉”，赋予了机器人在生产线上完成各种复杂任务的能力，从精密装配到重型搬运，驱动系统的性能直接决定了机器人的工作效率与质量。在工业4.0背景下，工业机器人驱动系统作为其“肌肉”与动力源，正从传统模式向智能化、高精度化转型。驱动系统决定机器人的运动性能、能耗与适应性，当前新能源汽车、消费电子等高精制造需求激增，协作机器人和人形机器人等新兴领域崛起，推动技术迭代与市场突破。典型实例包括特斯拉Optimus采用高动态伺服驱动，汽车产线液压系统仍以大负载支撑焊接。未来趋势聚焦AI自适应控制、轻量化材料、高效能源管理，并向柔性化、网络化演进，以适应复杂作业场景。后续将系统解析驱动系统的架构、分类、性能指标及应用，展现其技术前沿与产业价值。本节导入

4.3.1驱动系统概述驱动系统是工业机器人的“动力心脏”，负责将电能、液压能等能量形式转化为精准的机械运动。它通过动力源、传动机构、控制器与传感器的协同工作，为机器人提供稳定、高效且可控的动力输出，是实现高精度运动控制的核心基础。01智能化控制依托AI算法优化能耗，动态调整动力输出策略，实现系统自适应控制与最佳能效比。02高集成模块化将电机、减速器、传感器深度集成于一体，减轻整机重量，提升响应速度与运行可靠性。03高效绿色节能采用永磁同步电机等高效动力技术，能效突破95%，大幅降低能源消耗标杆案例：特斯拉Optimus人形机器人Optimus是驱动技术融合创新的典范。其驱动系统采用无框力矩电机与谐波减速器的高度集成设计，实现了轻量化与高扭矩密度的平衡。配合实时力矩反馈与AI动态控制算法，机器人能在复杂场景中实现精准自适应运动，不仅验证了驱动技术的前沿性，更为人形机器人的商业化应用奠定了坚实基础。

4.3.2驱动系统的分类工业机器人的驱动系统是直接驱使各运动部件动作的机构，对工业机器人的性能和功能影响很大。工业机器人驱动方式主要有：液压式、气动式和电动式。电动驱动利用各种电动机产生的力矩和力，直接或间接地驱动机器人本体以获得机器人的各种运动的执行机构气动驱动以压缩空气为动力源驱动，气动执行机构包括气缸、气动马达液压驱动以有压力的油液作为传递工作介质，实现机器人的动力传递和控制

4.3.2驱动系统的分类电动驱动由于低惯量，大转矩交、直流伺服电机及其配套的伺服驱动器的广泛采用，电动驱动系统在机器人中被大量选用。该类系统不需能量转换，使用方便，控制灵活。液压驱动适用于承载能力大，惯量大以及在防焊环境中工作的机器人。但液压系统需进行能量转换，速度控制多数情况下采用节流调速，效率比电动驱动系统低。气动驱动具有速度快、系统结构简单、维修方便、价格低等特点。适用于中、小负荷的机器人。但因难于实现伺服控制，多用于程序控制的机械人中，如在冲压机器人。

4.3.2驱动系统的分类交流伺服电动机包括同步型交流伺服电动机及反应式步进电动机等。伺服电动机一般需要配套伺服驱动器构成伺服驱动系统。直流伺服电动机包括小惯量永磁直流伺服电动机、印制绕组直流伺服电动机、大惯量永磁直流伺服电动机、空心杯电枢直流伺服电动机。步进电动机包括永磁感应步进电动机。步进电动机和驱动器构成步进驱动系统，一般应用在对位置等精度要求较低的开环控制系统中。

4.3.3驱动系统的性能指标动态性能响应速度：达毫秒级，直接决定机器人动作频率与节拍；扭矩密度：高扭矩密度电机可在紧凑体积内输出强劲动力，助力协作机器人实现轻量化设计，满足高速高精度作业需求。能效与可靠性能量转换效率：永磁同步电机效率超90%，远优于液压系统；使用寿命：谐波减速器设计寿命超2万小时，耐受高频启停冲击。哈默纳科产品凭借高可靠性与低回差，占据全球市场主导地位。环境适应性防护等级：汽车焊接机器人需达IP67防护等级，有效阻隔金属粉尘与冷却液侵入；温度耐受性：航空航天驱动系统可耐受-40°C至120°C的极端温差，确保复杂工况下的稳定运行。经济性与维护成本电动驱动虽初期投入较高，但结构简单、维护成本低且寿命长；液压系统需频繁更换油液与滤芯，长期使用成本攀升，综合全生命周期成本电动方案更具优势。

4.3.4驱动系统应用案例01食品包装的气电混合驱动方案雀巢巧克力包装线采用费斯托气电混合驱动机械手，通过气动夹爪实现高速抓取，配合直线电机滑台完成毫米级精确定位。该方案完美兼顾了生产效率与严苛的食品级卫生标准，是柔性制造在食品行业的标杆应用。02协作机器人一体化关节模块优必选WalkerX搭载自研一体化关节模块，高度集成无框力矩电机、谐波减速器与双编码器。其峰值扭矩达200Nm，自重仅1.2kg，支持安全碰撞检测与柔顺控制，赋予机器人灵活、精准且安全的运动能力，是人形机器人动力核心的关键突破。

工业机器人控制系统是智能化的“中枢神经”，负责运动规划并连接感知与执行，决定机器人的灵活性、精度与可靠性。国产化加速下，国内控制器突破壁垒，如ABB高实时性对比新松开放生态，形成差异竞争。系统也从单一控制发展为集成PLC、视觉等模块的智能平台，实现全链路智能。本节将解析技术差异、应用场景、国产化路径及趋势。本节导入协同智能：现代化工厂的效率引擎图片展示了现代化智能工厂中多台工业机器人协同作业的场景。在精密制造环境下，通过先进的控制算法，机器人实现了从单点执行到群体智能决策的跨越。这种协同作业模式不仅大幅提升了生产效率与良品率，更体现了工业机器人控制技术在柔性化生产中的核心价值，是推动智能制造转型升级、实现“全链路智能”的关键驱动力。

4.4.1典型工业机器人控制器01.ABBIRC5控制器核心优势：

模块化设计支持多机协同（最多4台），动态响应仅0.5ms，内置SafeMove安全功能，确保人机协作安全。典型应用：

广泛应用于汽车制造领域，尤其在高精度焊接工序中表现卓越，如沃尔沃汽车智能焊接产线。02.KUKASunrise.OS控制器核心优势：

基于Linux实时内核，采用开放式软件架构，兼容Python/C++编程，集成能耗优化模块，提升能效。典型应用：

适配柔性制造场景，支持产线快速切换与个性化定制，广泛应用于宝马慕尼黑工厂的智能装配线。

4.4.1典型工业机器人控制器03.汇川技术HMC系列控制器04.新松SRCC5系列控制器核心优势：

搭载自研高性能芯片，采用全国产化硬件架构，提供开源SDK接口，支持用户深度定制算法，适配多轴复杂联动需求。应用成效：

广泛应用于3C电子精密装配产线，相较进口方案成本降低约30%，显著提升了设备的国产化率与生产灵活性。核心优势：

构建全开放生态，原生兼容ROS-Industrial接口，无缝对接第三方视觉库与智能算法，支持多传感器融合感知。应用成效：

落地京东物流智能分拣中心，集成高精度力控接口，成功应用于半导体晶圆精密搬运，保障了工艺的稳定性与安全性。

4.4.2典型工业机器人控制系统01.ABBRobotWare系统集成化控制系统，内置ForceControl力控模块与TrueMove动态路径规划，实现精准运动控制。成效：

特斯拉产线焊接合格率提升至99.5%，力-位混合控制技术保障工艺稳定。02.KUKAKRC4系统基于开放式架构设计，支持多机器人协同作业与IoT深度集成，适应柔性生产需求。成效：

宝马工厂实现多车型混线生产，产线换型时间大幅缩短至15分钟，提升响应速度。03.FANUCR-30iB系统以高精度控制著称，搭载AIServo智能伺服功能，可自适应负载变化，确保运动平稳。成效：

苹果供应链精密装配中，将运动抖动控制在10μm以下，满足微米级精密制造需求。

4.4.2典型工业机器人控制系统04.安川电机（Yaskawa）DX200系统采用高性能模块化设计，支持20轴同步控制与EtherCAT高速通信，具备卓越的多轴协同能力。在半导体晶圆搬运场景中，通过独有的“SoftFloat”功能实现0.1N级别的精密接触力控制，有效保障了晶圆等精密器件的安全与洁净。05.华数HSR-JR608系统兼容G代码与示教编程，内置智能热误差补偿算法，有效抵消温度波动影响。在格力空调压缩机产线中，实现长期运行精度稳定在±0.03mm以内，满足精密装配与加工的严苛要求。06.广数GSKRB系列系统国内首套六轴联动控制系统，全面兼容国产伺服电机协议。在广汽传祺焊装车间，驱动50台机器人高精度协同作业，节拍误差控制在0.1秒以内，大幅提升了汽车制造的柔性化与生产效率。

仓颉语言是华为于2019年起研发的创新编程语言，历时5年成功突破全场景智能编程技术。它不仅填补了国产工业级编程语言的关键空白，更为我国工业控制系统的自主化、安全化发展提供了坚实的底层支撑。仓颉编程语言——国产工业控制系统自主化实践仓颉语言的突破，标志着我国在工业控制软件领域迈出了自主创新的重要一步，为智能制造国产化升级注入强劲动力。技术内核：高效并发采用轻量化线程与全并发GC设计，达成机械臂轨迹规划的毫秒级响应，适配高精度运动控制需求。安全基石：工业级可靠静态类型检查与内存安全机制，符合IEC61508安全标准，筑牢工控系统的漏洞防护防线。应用进展：场景验证已完成边缘计算场景验证，与高校、龙头企业联合推进工业机器人与数控机床的适配部署。未来展望：生态扩展凭借强大的DSL定制能力，可快速适配运动控制、能源管理等领域，构建自主可控的工业软件生态。

4.4.3工业机器人集成控制系统工业机器人系统集成（简称“机器人系统集成”）是以工业机器人为核心，多种自动化设备提供辅助功能的自动化系统。1、工业机器人系统集成基础系统的主要功能实现生产线的自动化生产加工、检测、装配等，提高产品质量和生产能力机器人系统集成应用处于机器人产业链的下游应用端，为终端行业应用客户提供自动化生产解决方案，并负责工业机器人应用二次开发和自动化配套设备的集成，是工业机器人自动化应用的重要环节。工业机器人集成的自动化设备，可以部分替代传统自动化设备当产线产品需要更新换代或变更时，只需重新编写机器人系统的程序和相关外围程序，便能快速适应变化，因此基本不需要重新大规模调整生产线，大大降低了投资成本。

4.4.3工业机器人集成控制系统政策刺激：环保政策趋严，督察常态化，加速推动喷涂、抛光打磨等污染性较大的制造业企业转型升级，刺激其引进自动化设备，以降低对工作环境（人及物）污染及毒害；智能制造趋势下的企业自身需求：目前抛光打磨、喷涂领域应用机器人的基数小，随着机器人的技术提升、成本下降，企业对抛光打磨及喷涂方面的机器人市场需求会快速释放，尤其是以轨道交通装备、飞机、船舶等为代表的大件产品市场。因此，在政策、市场、企业、技术等综合推动，涉及此领域的机器人企业迎来利好，将推动系统集成规模的扩大。

4.4.3工业机器人集成控制系统

以提升物流效率、提高客户体验等市场需求为导向，工业制造企业、大型电商平台等希望通过智能技术和设备实现仓储高效、精准管理；同时，目前国家正开展智能仓储试点示范，在政策刺激、市场主流趋势下，物流搬运领域集成规模将持续扩容。

4.4.3工业机器人集成控制系统

2、机器人系统集成的步骤解读分析工业机器人工作任务工业机器人的合理选型末端执行器的合理选用或设计工艺辅助软件的选择和使用外部设备的合理选择外部控制系统的设计和选型系统的电路与通信配置系统的安装与调试机器人系统集成的8个步骤

4.4.3工业机器人集成控制系统

（2）工业机器人的合理选型工业机器人工作任务是整个系统集成设计的核心问题和要求，所有的设计都必须围绕工作任务来完成。它决定了工业机器人本体的选型、工艺辅助软件的选用、末端执行器的选用或设计、外部设备的配合以及外部控制系统的设计。（1）解读分析工业机器人工作任务

4.4.3工业机器人集成控制系统当工业机器人应用系统涉及复杂工艺操作时，辅助技术人员用工艺辅助软件进行机器人工作路径规划、工艺参数管理和点位示教等操作，一般会与三维建模软件同时使用。综合考虑工作任务和选定的工业机器人品牌，确定是否选用工艺软件。（4）工艺辅助软件的选择和使用末端执行器是工业机器人进行工艺加工操作的执行元件。选用或设计末端执行器的根本依据是工作任务。只有正确、合理地选用或设计末端执行器，让它们与工业机器人配合起来，才能使工业机器人发挥出其应有的功效，更好地完成加工工艺。（3）末端执行器的合理选用或设计

4.4.3工业机器人集成控制系统根据前面步骤选定的工业机器人型号、末端执行器、外部设备，综合考虑工作任务后，初步选定外部控制系统的核心控制器件。在充分考虑系统的先进性、安全性、可靠性、兼容性和扩充性的基础上，尽可能采用成熟的器件与设计思路。（6）外部控制系统的设计和选型机器人本体是系统的执行者，在执行动作时，需要其他的自动化设备提供辅助功能。例如：气动元件实现机器人末端执行机构的开合动作；传送带将物料传送到相应的工位；视觉系统和颜色传感器分别识别工件颜色。应根据工作任务合理选择所需的外部设备。（5）外部设备的合理选择

4.4.3工业机器人集成控制系统前述步骤均完成后，就可以进入系统安装、调试阶段。在工业机器人应用系统的安装阶段，需严格遵守施工规范，保证施工质量。调试时应尽量考虑各种使用情况，尽可能提早发现问题并反馈。不论是安装还是调试，安全问题都是重中之重，必须时刻牢记安全操作规程。（8）系统的安装与调试选定所有硬件之后，还需给系统安装电路，为系统供电并控制元器件动作，以及选用合适的通信方式实现元器件之间的数据传输。硬件之间的数据传送是通过通信完成的，不同规模的系统集成，使用的通信方式也是不相同的。（7）系统的电路与通信配置

4.4.3工业机器人集成控制系统图4-15机器人系统集成的设计步骤

4.4.3工业机器人集成控制系统（1）机器人选型市面上的机器人形式多样，种类繁多，适用场景广泛，可以用在搬运、打磨、焊接、喷涂、装配、切割、雕刻等工作中，要做到正确选用机器人，必须清楚了解自身的需求以及机器人的性能、应用场景。1、机械系统模块设计

4.4.3工业机器人集成控制系统（2）末端执行器设计末端执行器是直接执行工作的装置。它对增强机器人的作业功能、扩大应用范围和提高工作效率都有很大的作用，因此系统地研究末端执行器有重要的意义。被抓取物体的不同特征，会影响到末端执行器的操作参数。物体特征又同操作参数一起，影响末端执行器的设计要素。（3）智能仓库模块设计智能仓库模块设计包括：料库单元设计、放料单元设计、料井单元设计、工作台设计。

4.4.3工业机器人集成控制系统（1）视觉系统设计视觉系统用机器代替人眼来做测量和判断极大减轻了人工检测的难度和强度，提高了产品的检测质量和速度，同时利于系统信息的集成。工件检测模块设计主要包括视觉模块设计和输送模块设计。2、工件检测模块设计视觉系统组成光源、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器视觉系统工作原理先将被摄取目标转换成图像信号，再将图像信号转变为数字信号，然后对这些信号进行各种运算，抽取目标的特征。最后根据判别的结果来控制现场的设备动作。

4.4.3工业机器人集成控制系统（2）输送模块设计电动机的主要功能是执行机构产生特定的动作，根据用途可以将电动机分为驱动电动机和控制电动机两类。控制电动机不仅提供动力，而且能够精确控制电动机的驱动参数等，如位置、速度、动力等。它一般分为步进电动机和伺服电动机两类。驱动电动机主要是为设备提供动力，对于位置精度的控制能力较低，主要用于电动工具、家电产品以及通用的小型机械设备等。

4.4.3工业机器人集成控制系统控制电动机规格选定按照电动机所驱动的机构特性而定即电动机输出轴负载惯量大小、机构的配置方式、效率和摩擦力距等在机器人集成系统中，只有工件到达指定位置的定位精度较高时，机器人才能对工件进行重复操作，在某些工艺中需控制工件受到的力矩。例如，卷丝机中丝线受到的拉力必须恒定，才能使卷出来的丝美观不凌乱，而且好整理。确定驱动机构特性之后，需要计算出负载惯量以及希望的旋转加速度，才能推算出加/减速需要的转矩。由机构安装形式及摩擦力距推算出匀速运动时的负载转矩，然后推算停止运动时的保持转矩，最后根据转矩选择合适的电动机。

4.4.3工业机器人集成控制系统（1）气动系统设计气动系统是工业机器人系统中的辅助系统，经常用于末端执行器的动作和其他辅助设备的动作等。

3、控制系统模块设计气动系统的工作原理利用空气压缩机将电动机或其他原动机输出的机械能转变为空气的压力能；然后在控制元件的控制和辅助元件的配合下，通过执行元件把空气的压力能转变为机械能，从而完成直线或回转运动并对外做功。

4.4.3工业机器人集成控制系统（2）外部传感器选型传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定的规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。传感器分类

4.4.3工业机器人集成控制系统距离传感器激光距离传感器、超声波距离传感器、红外距离传感器力矩传感器非接触式力矩传感器、应变片力矩传感器、相位差式转矩转速传感器

4.4.3工业机器人集成控制系统除此之外，常见的传感器还有温度传感器、流量传感器、颜色传感器、色标传感器、磁性传感器等。温度传感器流量传感器颜色传感器色标传感器磁性传感器其它传感器传感器主要是根据所测物理量、使用条件、灵敏度、量程等进行选择，其选型一般按照如下步骤进行：明确要测量的物理量；明确传感器的使用条件（环境、测量的时间、与显示器之间的信号传输距离、与外设的连接方式）；需考虑的一些具体问题（灵敏度、线性范围、精确度）。

4.4.3工业机器人集成控制系统

4.4.3工业机器人集成控制系统图4-16机器人集成知识图谱机器人集成供电电路控制电路电器电路设计经验设计法顺序控制设计法逻辑代数设计法

流程控制程序安全程序启动、停止、急停和复位传送带运动程序初始化料库检测机器人推送料块自动模式手动模式色度识别形状识别废料剔除机器人拾取料块工作站程序设计

启动、停止、急停和复位按钮色标传感器工业相机触摸屏

工作站程序设计

4.4.3工业机器人集成控制系统（1）电气电路设计主要包括：供电电路设计和控制电路设计。供电电路为整个系统提供电力，包括对机器人控制柜的供电、对电动机的供电、对控制电路的供电，以及对指示系统电源是否接通的指示灯供电。此外，还需留有电气插座为其他电气元件供电。控制电路为每个需要控制的元件都分配了触点用于实现相应的功能，而工作站中需控制的元件分别有按钮、电动机、传感器、机器人、视觉系统(工件形状、工件是否合格)等。

4.4.3工业机器人集成控制系统

4.4.3工业机器人集成控制系统

4.4.3工业机器人集成控制系统（3）工作站程序设计主要包括：机器人系统PLC编程和工作站程序设计。程序设计的质量直接影响设备的运行效果。在程序设计中需要根据工作的需求确定设备的输入和输出，然后运用适当的设计方法，编写实现操作功能的运行程序。

4.4.3工业机器人集成控制系统

4.4.3工业机器人集成控制系统

4.4.3工业机器人集成控制系统图4-17工业机器人与PLC系统连接图外部设备交换装置机器人控制柜

总线连接

信号线

总线连接外部设备

外部设备机器人动力线机器人

4.4.3工业机器人集成控制系统图4-18DM272A模块与接线图

4.4.3工业机器人集成控制系统

4.4.3工业机器人集成控制系统

（１）设计工艺方案过程在对工作任务进行实施前，要确定现有机器人的工作范围是否能够满足要求，若不满足，则可以考虑变更物料检测位置或者增加机器人外部轴等方式。其次，根据工作任务的内容，合理规划机器人抓取、搬运路径，确保机器人工作姿态舒展且无障碍风险。最后，分析工艺要求，绘制工艺流程图。

4.4.3工业机器人集成控制系统

实际地址组态地址物料到位检测传感器机器人爪手夹紧机器人爪手松开表4-2I/O分配表

4.4.3工业机器人集成控制系统

4.4.3工业机器人集成控制系统项目要求：触摸屏中包括操作、码垛信息和报警信息等，主界面包含控制界面和系统设置，控制界面里为外围设备的参数设置，操作界面和一些与机器人通讯的参数设置。

4.4.3工业机器人集成控制系统图4-19手动操作界面图4-20自动操作界面

4.4.3工业机器人集成控制系统

前几个工件折弯完成后，在相应检具上检查工件是符合格。机械手代替人工上下料，在折弯机上完成铝管的特定曲线折弯；

4.4.3工业机器人集成控制系统

图4-21作业对象

4.4.3工业机器人集成控制系统

图4-22机器人集成工作站布局图机器人代替人工，可连续作业，两年内收回成本；车间环境温度高，粉尘严重，噪音大，对人体健康有一定损害，雇工困难，机器人集成系统很好地解决了该问题。

4.4.4工业机器人控制系统发展趋势01智能化发展集成人工智能与机器学习算法，赋予机器人自主决策、持续学习与动态适应的能力，实现从“执行工具”向“智能伙伴”的转变。02网络化集成依托工业互联网与物联网技术，构建机器人与设备、云端系统的实时互联，打破信息孤岛，实现生产全流程的高效协同与数据互通。03模块化和可重构采用标准化模块设计，支持硬件的快速组装与软件的灵活配置，能够迅速适配柔性生产需求，大幅缩短产线切换与部署周期。04开放性和可扩展性基于开放架构设计，兼容多品牌硬件设备与第三方软件集成，打破技术壁垒，推动行业技术的交流共享与生态系统的持续迭代创新。05实时性和鲁棒性优化控制系统响应机制，实现毫秒级指令响应速度。在复杂工况、电磁干扰及突发异常情况下，依然保持稳定可靠的运行状态。2026/9/16第5章

工业机器人运动学和动力学5.1工业机器人运动学工业机器人是现代智能制造的核心装备，其运动控制精度直接决定了生产线的效率与产品质量。从汽车制造的精密焊接到电子行业的芯片装配，机器人末端执行器的精准定位与姿态控制是实现自动化的关键。本节将深入探讨如何通过数学语言描述机器人的运动规律，从刚体的位姿描述、坐标变换原理，到建立完整的正逆运动学方程，为后续的轨迹规划、路径优化及精准控制打下坚实的理论基础。本节导入

5.1.1运动学引言工业机器人运动学是研究机器人各关节运动与末端执行器位姿（位置和姿态）之间的几何映射关系，它剥离了力、质量、能量等动力学因素，专注于通过数学模型（如D-H参数法）构建结构描述，精准建立关节变量与末端位姿的一一对应关系。正运动学(ForwardKinematics)已知各关节的角度或位移参数，求解末端执行器的位姿。它是机器人运动控制的基础，用于实时计算机器人当前的位置状态，为轨迹规划提供基础数据支持。逆运动学(InverseKinematics)已知末端执行器的目标位姿，反求各关节的角度或位移参数。它是机器人路径规划的核心，决定了机器人如何移动到指定位置，是实现精准作业控制的关键步骤。

5.1.1运动学引言工业机器人运动学的意义：图示为工业机器人仿真环境中的路径规划与姿态验证，直观体现了运动学在机器人轨迹生成与避障中的核心作用，是算法验证与优化的重要环节。01为机器人路径规划提供几何约束，避免碰撞与奇异位形为机器人路径规划提供底层几何约束，通过正逆运动学求解关节角度，确保机械臂在复杂空间中安全避障，避免陷入奇异位形，实现轨迹的平滑生成与精准控制。02实现坐标系的统一描述，支持多机器人协同作业构建统一的坐标系描述框架，实现机器人本体、工具坐标系与工件坐标系的精准转换，为多机器人协同作业、柔性生产与生产线自动化提供统一的空间基准。03是动力学建模、控制算法设计的前提基础是动力学建模、伺服控制与智能算法设计的前提基础，其求解精度直接决定了机器人的运动控制质量、轨迹跟踪性能及最终的作业精度。

5.1.1运动学引言

轨迹规划最感兴趣的是末端执行器位姿

操作臂可看成一个开式运动链

关节符号只表示运动关系

用连杆坐标系和D-H法描述关系在工业机器人运动学分析中要注意下面四个问题：它由一系列连杆通过转动或移动关节串联起来。开链的一端固定在机座上，另一端是自由的。自由端安装着手爪或工具（统称为手部或末端执行器），用以操作物体，完成各种作业。关节变量的改变导致连杆的运动，从而导致手爪位姿的变化。在实际结构中，关节由驱动器驱动，驱动器一般要通过减速装置或机构来驱动操作臂运动，实现要求的关节运动。为了研究操作臂各连杆之间的位移关系，可在每个连杆上固连一个坐标系，然后描述这些坐标系之间的关系。Denavit和Hartenberg提出一种通用的方法，用一个4×4的齐次变换矩阵描述相邻两连杆的空间关系，从而推导出“手部坐标系”相对于“固定坐标系”的齐次变换矩阵，建立操作臂的运动方程。在轨迹规划时，人们最感兴趣的是末端执行器相对于固定坐标系的位姿。

5.1.2运动学数学基础位姿描述：运动学的基础语言，通过位置向量和旋转矩阵定义机器人末端或连杆的空间状态。齐次变换：数学工具，将位姿的平移与旋转统一为矩阵运算，简化多坐标系间的复合变换。连杆参数（D-H参数）：运动学的结构骨架，以标准化几何参数描述相邻连杆的相对关系。坐标变换：串联纽带，通过矩阵连乘将局部连杆的齐次变换整合为整体运动学方程。四者层层递进：位姿提供目标描述→齐次变换实现数学表达→D-H参数构建机械结构模型→坐标变换形成从关节到末端的运动映射。共同构成工业机器人运动学的建模闭环，为轨迹规划、控制与优化提供核心理论支撑。

5.1.2运动学数学基础图5-1点的位置描述

1、点的位置描述

1.位姿描述

5.1.2运动学数学基础

2、坐标系的方位描述

5.1.2运动学数学基础

5.1.2运动学数学基础

3、齐次坐标

5.1.2运动学数学基础

规定

5.1.2运动学数学基础

2、刚体的位姿描述

图5-2刚体的位姿描述

5.1.2运动学数学基础

5.1.2运动学数学基础

图5-3刚体的位姿

5.1.2运动学数学基础

5.1.2运动学数学基础

3、机器人末端操作臂的位姿描述

5.1.2运动学数学基础

图5-4机器人手部的位姿

表示了机器人的姿态

代表了机械手的位置

描述了机器人的位姿

5.1.2运动学数学基础2.位姿描述在工业机器人中，连杆的运动包括平移运动、旋转运动和复合（平移加旋转）运动。我们把每次简单的运动用一个变换矩阵来表示，因此，多次运动即可用多个变换矩阵的积来表示，表示这个积的矩阵称为齐次变换矩阵。通过多个连杆位姿的传递，我们可以得到机器人末端操作器的位姿，即进行机器人正运动学分析。连杆的初始位姿矩阵齐次变换矩阵经过多次变换后该连杆的最终位姿矩阵

5.1.2运动学数学基础

2、平移变换图5-5点的平移变换

或写成如下形式：

（5-12）

5.1.2运动学数学基础

算子左乘点的平移是相对固定坐标系进行的坐标变换算子右乘点的平移是相对动坐标系进行的坐标变换公式亦适用于坐标系的平移变换、物体的平移变换，如机器人手部的平移变换。

5.1.2运动学数学基础图5-𝟔点的旋转变换XYZOA’（x’，y’，z’）A（x，y，z）x’xy’yθz’z

2、平移变换或写成如下形式：

（5-16）

5.1.2运动学数学基础

5.1.2运动学数学基础

5.1.2运动学数学基础图5-7点的一般旋转变换

O

θ

5.1.2运动学数学基础图5-8两次旋转变换XYZOUW

5.1.2运动学数学基础

旋转加平移的变换XYZOUWE平移变换和旋转变换可以组合在一起，计算时只要用旋转算子乘上平移算子就可以实现在旋转上加平移。3、复合变换

5.1.2运动学数学基础

平移加旋转的复合变换矩阵旋转加平移的变换XYZOUWE

5.1.2运动学数学基础3.连杆参数及坐标变换

1、连杆参数图5-9连杆的几何参数连杆n关节n关节n+1αn

假设连杆两端的关节轴线平行那么连杆为平面结构则扭角αn=0

5.1.2运动学数学基础图5-10连杆的关系参数θndnZn-1Xn-1Xn

αnθn+1θn-1θn关节n+1连杆n+1关节n连杆n关节n-1连杆n-1关节n-2

已知各个关节变量的值推导手部坐标系的位姿

5.1.2运动学数学基础

连杆参数

旋转关节

n选取

θn=0时，使Xn与Xn-1重合，坐标系{n}的原点选择使

dn=0移动关节

n坐标系{n}的选取使

θn=0，且当dn=0时，

Xn与Xn-1

重合

5.1.2运动学数学基础连杆

n坐标系的坐标原点位于

n+1关节轴线上，是关节

n+1的关节轴线与

n和

n+1关节轴线公垂线的交点；Z轴与

n+1关节轴线重合；X轴与公垂线重合，从

n指向

n+1关节；Y轴按右手法则确定。建立连杆坐标系{n}的规则

5.1.2运动学数学基础名

称含

义“±”号性质θn转角连杆n绕关节n

的Zn-1轴的转角右手法则转动关节为变量移动关节为常量距离连杆n

绕关节n

的Zn-1轴的位移沿Zn-1

正向为+转动关节为常量移动关节为变量长度沿Xn

方向上，连杆n的长度，尺寸参数与Xn

正向一致常量扭角连杆n

两关节轴线之间的扭角，尺寸参数右手法则常量连

杆

n

的

坐

标

系

OnZnXnYn

原

点

On

轴

Zn

轴

Xn

轴

Yn

位于关节

n+1

轴线与连杆

n

两关节轴线的公垂线的交点处与关节

n+1

轴线重合沿连杆n两关节轴线之公垂线，并指向

n+1关节按右手法则确定—表5-1连

杆

参

数

及

坐

标

系—

5.1.2运动学数学基础

连杆坐标系之间的齐次变换

5.1.2运动学数学基础

5.1.3运动学方程

1、运动学方程

5.1.3运动学方程

5.1.3运动学方程（1）SCARA机器人（2）STANFORD机器人正向运动学主要解决机器人运动学方程的建立及手部位姿的求解，即已知各个关节的变量，求手部的位姿。下面给出建立机器人运动学方程的方法及两个实例。1、运动学方程

5.1.3运动学方程（1）平面关节型机器人的运动学方程

（a）坐标系一（b）坐标系二图5-11SCARA装配机器人坐标系

5.1.3运动学方程连杆

—表5-2连

杆

参

数

及

坐

标

系—

5.1.3运动学方程

5.1.3运动学方程

5.1.3运动学方程

（2）斯坦福（STANFORD）机器人的运动学方程杆号

表5-3斯坦福（STANFORD）机器人的连杆参数

5.1.3运动学方程

5.1.3运动学方程

5.1.3运动学方程

5.1.3运动学方程

图5-14斯坦福机器人手腕关节

5.1.3运动学方程

5.1.3运动学方程

5.1.3运动学方程

5.1.3运动学方程

5.1.3运动学方程

3、逆运动学实例分析

5.1.3运动学方程

5.1.3运动学方程

（5-34）

5.1.3运动学方程

5.1.3运动学方程

5.1.3运动学方程

这种方法也称为分离变量法这是代数法的一种特点首先利用运动方程的不同形式，找出矩阵中简单表达某个未知数的元素，力求得到未知数较少的方程，然后求解

5.1.3运动学方程图5-16工作域外逆解不存在

5.1.3运动学方程

图5-17逆解的多重性

5.1.3运动学方程图5-18避免碰撞的一个可能实现的解

障碍

5.1.3运动学方程

图5-19PUMA560机器人的四个逆解

5.1.3运动学方程

由于工业机器人连杆的尺寸大小不同，因此，应遵循“多移动小关节，少移动大关节”的原则。应该根据具体情况，在避免碰撞的前提下，按“最短行程”的原则来择优，使每个关节的移动量最小。工业机器人在高速、高精度作业中，不仅需要精准的轨迹规划，还需克服动态因素的影响。动力学研究机器人运动与受力之间的相互作用，是解决以下问题的核心：如何分配关节力矩以实现平稳运动？机器人在高速运动时是否会超载或失稳？如何设计动作以减少能量损耗？本节从动力学基本概念出发，系统阐述建模方法与方程求解，为机器人动态性能分析与控制奠定基础。本节导入5.2.1动力学引言工业机器人动力学研究机器人在受力作用下的运动规律，涵盖力、力矩、惯量及能量等关键因素对运动状态的影响。作为机器人控制、轨迹规划与优化设计的理论基石，它为实现精准、高效的机器人运动控制提供了核心支撑。图示：工业机器人手臂运动轨迹与坐标系示意01正向动力学(ForwardDynamics)已知关节驱动力或力矩输入，通过动力学方程求解机器人的运动状态（如角加速度、角速度），是预测机器人运动响应的基础理论。02逆向动力学(InverseDynamics)已知期望的运动轨迹（位置、速度、加速度），反推实现该轨迹所需的关节驱动力或力矩，是机器人运动控制与轨迹跟踪的核心计算环节。5.2.1动力学引言从自动化物流搬运到精密人机协作，动力学模型是机器人实现高效、安全运行的核心基石。01控制优化设计基于动力学的控制算法（如计算力矩控制），大幅提升机器人运动的跟踪精度与抗干扰能力，确保复杂轨迹下的动作精准稳定。02能量效率通过优化关节力矩分配与运动规划，有效降低高速运行时的能量损耗，在物流搬运等高频作业场景中显著减少运营成本。03安全性与柔顺性实现协作机器人的精准碰撞检测与动态阻抗控制，保障人机交互过程中的安全，让柔性协作与近距离作业成为可能。工业机器人动力学的作用5.2.2动力学建模方法工业机器人动力学建模需在计算效率与模型精度之间寻求平衡，同时适配串联、并联等不同构型的物理特性。目前主流的建模方法主要分为两类，分别从力平衡与能量守恒的角度切入，构建了互补的理论体系。牛顿-欧拉法：递推力平衡基于牛顿第二定律与欧拉方程，通过刚体的力和力矩平衡建立递推关系。该方法计算效率极高，具有优异的实时性，是串联机器人运动控制与实时仿真的核心算法基础。拉格朗日法：能量视角建模基于哈密顿原理与能量守恒，通过系统的动能、势能差构建运动方程。其物理意义直观清晰，便于分析多自由度系统的动力学特性，广泛应用于机器人的轨迹规划、稳定性分析与理论研究。互补优势：牛顿-欧拉法侧重工程实现的实时性，拉格朗日法侧重理论分析的直观性，二者结合构成了机器人动力学建模的完整理论框架。5.2.2动力学建模方法图示：典型六轴工业机器人，牛顿-欧拉法是其实现高精度实时控制的核心算法基础。递推式动力学解析基于经典力学的力与力矩平衡，采用“外推（从基座到末端计算加速度）+内推（从末端到基座反推力矩）”的递推链，逐连杆分析机器人的运动与受力关系，避免了复杂的矩阵运算。实时控制的性能利器计算效率极高，无需矩阵求逆即可直接输出各关节力矩，显著提升控制频率，是六轴机器人等串联机械臂实现高速、高精度实时动态响应的关键技术支撑。工程实现的复杂度挑战矢量运算逻辑复杂，需对科氏力、离心力等非线性项进行显式建模与精确计算，对算法编程能力、数值稳定性及计算精度均提出了较高的工程实现要求。牛顿-欧拉法5.2.2动力学建模方法图示：典型Delta并联机器人闭链结构基于能量守恒的建模核心通过广义坐标构建系统的动能与势能函数，直接导出动力学方程。物理意义清晰，能直观揭示惯性矩阵的对称性及系统内部的耦合效应。并联机器人的理想分析工具完美适配Delta等闭链结构，利用标量能量函数统一描述多支链强耦合系统，有效规避了牛顿-欧拉法中繁琐的内力传递与复杂受力分析。计算复杂度与工程实践计算量随自由度呈指数级增长，需依赖MATLAB等符号运算工具辅助推导。由于实时计算负担较重，该方法更适用于离线理论分析与轨迹规划。拉格朗日法5.2.3动力学方程图示：机械臂三维空间运动轨迹与动力学仿真01正向动力学以关节驱动力矩为输入，精准预测机器人的加速度与速度，是动态仿真、碰撞检测与运动模拟的核心基础工具。02逆向动力学基于期望轨迹反推所需力矩，为实时控制提供前馈补偿，有效降低轨迹跟踪误差，保障运动精度。03优化与控制设计力矩分配策略，解决高速运动中的能耗、振动与负载突变问题，实现机器人动态性能的全面提升。闭环应用价值：

正向动力学验证模型可行性，逆向动力学支撑精准控制指令生成，优化与控制提升系统动态性能。三者形成完整闭环，确保机器人在高速搬运、精密装配等复杂场景下实现高效、稳定、高精度的任务执行，是机器人运动控制的理论基石。5.2.3动力学方程（1）定义已知系统的驱动力（如关节力矩或外力），求解系统的运动状态（如位置、速度、加速度）。其本质是通过力学方程