机器人神经网络控制策略有哪些

㈠ 简述工业机器人的控制方式有哪些

1.点位控制方式(PTP)
这种控制方式只对工业机器人末端执行器在作业空间中某些规定的离散点上的位姿进行控制。在控制时，只要求工业机器人能够快速、准确地在相邻各点之间运动，对达到目标点的运动轨迹则不作任何规定。
2.连续轨迹控制方式(CP)
这种控制方式是对工业机器人末端执行器在作业空间中的位姿进行连续的控制，要求其严格按照预定的轨迹和速度在一定的精度范围内运动，而且速度可控，轨迹光滑，运动平稳，以完成作业任务。
3.力（力矩）控制方式
在进行装配、抓放物体等工作时，除了要求准确定位之外，还要求所使用的力或力矩必须合适，这时必须要使用(力矩)伺服方式。
4.智能控制方式
机器人的智能控制是通过传感器获得周围环境的知识，并根据自身内部的知识库做出相应的决策。采用智能控制技术，使机器人具有较强的环境适应性及自学习能力。

㈡ 常用机器人控制方法有哪些

首先依据机器人的机械结构建立机器人运动模型，最常用的运动学模型是DH模型和指数积模型
运动学模型是建立各个机器人关节运动，与机器人整体运动的对应关系，也就是说，机器人某个关节动了，对机器人整体位置和姿态影响有多少，就需要通过运动学模型去计算，这种计算算是正向计算：从各个关节到机器人整体
另一种计算是逆向计算：从机器人整体到各个关节，比如说机器人想要运动到某个位置，那对应的各个关节要运动多少，就需要运动学模型做逆向计算。
上面说的都是上层计算，得到的是位置信息，但最终机器人动，是需要电流驱动电机的，中间的转换数据链是：位置-》速度-》加速度-》力矩-》电流
这是机器人运动最基本的
另外，机器人想要运动到哪里，可以通过摄像头（单目或者双目），或者激光去定位。
如果想要机器人运动更柔和或者效率更高或者更节能，就需要加入机器人的动力学模型，并且标定机器人的动力学参数，再做正向和逆向计算
如果想要提高机器人的精度，就需要对机器人的本体误差做标定，并补偿

㈢ 机器人包括哪些控制技术

开放性模块化的控制系统体系结构：采用分布式CPU计算机结构，分为机器人控制器，运动控制器、光电隔离I/O控制板、传感器处理板和编程示教盒，机器人控制器和编程示教盒通过串口总线进行通讯。机器人控制器的主计算机完成机器人的运动规划、插补和位置伺候以及主控逻辑，数字I/O、传感器处理等功能，而编程示教盒完成信息的显示和按键的输入。
模块化层次化的控制器软件系统：控制系统建立在基于开源的实时多任务操作系统linux上，采用分层和模块化结构设计，以实现软件系统的开放性，整个控制器软件系统分为三个层次：硬件驱动层、核心层和应用层。三个层次分别面对不同的功能需求，对应不同层次的开发，系统中各个层次内部由若干个功能相对应的 模块组成，这些功能模块相互协调实现该层次所提供的功能。

㈣ 机器人神经网络技术是什么

近几年提出来的新型算法。 不同于以往的逻辑状态机算法。 神经网络模拟大脑结专构， 将输入数据属进行多次线性组合加工成另一组数据已达到产品需求。 与以往传统算法不同的是， 神经网络不需要知道内部结构， 而是通过训练来达到我们想要的效果。

㈤ 机器手如何用机器视觉系统来完成控制

根据我在广东粤为工业机器人学院学习的知识所知：视觉系统在机器人在工业生产中得到了越来越广泛的应用，并逐步进入人们的日常生活。机器人朝着智能化、小型化、数字化方向发展。所谓智能化，直观地说就是具有适应外部环境变化的能力。计算机视觉由于信息量大，在智能机器人领域得到了广泛的应用。具体工作有以下几方面： (1)介绍了目前主要的手眼无标定视觉伺服方法——图像雅可比矩阵方法（包括神经网络方法）的基本原理，分析了该方法存在的问题和适用范围。以眼在手上构型视觉定位问题为例，导出了图像雅可比矩阵的近似解析表达式，在此基础上，提出了图像雅可比矩阵与人工神经网络相结合的视觉控制方法，有效地改善了系统性能，扩大了机器人工作范围。 (2)针对眼固定情况下平面视觉跟踪问题，提出了基于非线性视觉映射模型的跟踪控制策略，并利用人工神经网络加以实现，取得了良好的效果。进一步，将CMAC应用于视觉跟踪问题，通过自学习算法在线修正神经网络权值，使得控制系统具有适应环境变化的能力。 (3)针对眼固定构形，进一步将视觉跟踪策略推广到三维空间中去。提出了基于立体视觉（多摄像机）和基于目标几何模型（单摄像机）的跟踪方法。分析了摄像机位姿相互关系对跟踪精度的影响，提出了图像特征的选取原则。仿真结果表明该方法具有较强的适应性。 (4)针对眼在手上机器人手眼无标定平面视觉跟踪问题，指出图像雅可比矩阵方法无法应用（即无法跟踪运动目标）。在此基础上，提出了基于图像特征加速度的视觉映射模型，并设计了相应的控制策略。首次解决了真正意义上的手眼无标定平面视觉跟踪问题，并取得了较好的跟踪效果。进一步将平面视觉跟踪策略推广到三维视觉跟踪问题中去，解决了多摄像机信息融合的难题。 (5)研究了眼在手上机器人全自由度视觉跟踪问题。分析了Full-6-DOF跟踪问题的难点，提出了相应的视觉映射模型和跟踪控制方案。创造性地提出了坐标变换方法，克服了旋转与平移运动在图像特征空间中的耦合问题。利用新的模糊神经网络，有效得解决了视觉映射模型的实现问题。仿真结果表明，以上方法是行之有效的。

㈥ 机器人的路径控制主要有

工业机器人控制方式

1、点对点控制（PTP）通过控制工业机器人末端执行器在工作空间内某些指定离散点的位置和姿态。能够从一个点移动到另一个点。这些位置都将记录在控制存储设备中。PTP 机器人不控制从一个点到下一个点的路径。常见应用包括元件插入、点焊、钻孔、机器装卸和粗装配操作。

工业机器人控制

工业自动化是使用控制系统（例如计算机或工业机器人）和信息技术来处理行业中的不同流程和机器以取代人类。这是工业化范围内超越机械化的第二步。在生产线上添加新任务需要人工操作员的培训。但是，工业机器人可以通过预先编程来完成任何任务。这使得制造过程更加灵活。

文章主要介绍了工业机器人控制方式，浏览全文能了解到工业机器人控制方式有哪些。目前，工业机器人是市场上应用较为广泛的机器人。他们也是非常成熟的机器人。工业机器人控制方式多样，应用广泛。根据任务的不同，可分为点位置控制模式、连续轨迹控制模式、扭矩控制模式等几种控制模式。

㈦ 工业机器人怎样按控制方式来分类

1)点位式
许多工业机器人要求能准确地控制末端执行器的工作位置，而路径却无关紧要．例如，在印刷电路板上安插元件、点焊、装配等工作，都属于点位式控制方式。一般来说，点位式控制比较简单，但精度不是很理想。
2)轨迹式
在弧焊、喷漆、切割等工作中，要求工业机器人末端执行器按照示教的轨迹和速度进行运动。如果偏离预定的轨迹和速度，就会使产品报废。轨迹式控制方式类似于控制原理中的跟踪系统，可称之为轨迹伺服控制。
3)力（力矩）控制方式
在完成装配、抓放物体等工作时，除要准确定位之外，还要求使用适度的力或力矩进行工作，这时就要利用力（力矩）伺服方式。这种方式的控制原理与位置伺服控制原理基本相同，只不过输人量和反馈量不是位置信号，而是力（力矩）信号，因此系统中必须有力（力矩）传感器。有时也利用接近、滑动等传感功能进行自适应式控制。
4)智能控制方式
工业机器人的智能控制是通过传感器获得周围环境的知识，并根据自身内部的知识库做出相应的决策。采用智能控制技术，使工业机器人具有了较强的环境适应性及自学习能力。智能控制技术的发展有赖于近年来人工神经网络，基因算法、遗传算法、专家系统等人工智能的迅速发展。更多资料http://robot.big-bit.com/

㈧ 机器人控制有哪些经典算法

机器人的控制和机械臂的控制是不太一样的，如果是小车类的，推荐Arino，入门资料非常多，简单的机械臂控制也有不少；如果是类似工业机械臂的那种，最好看一下机器人运动学，了解下正逆运动学求解相关的知识，Matlab有个工具箱matlab robotics toolbox，用来入门非常不错，当然C++、VB都可以用来编程的：D

㈨ 机器人有哪些控制方式

机器人控制理论：控制方法千奇百怪，这里仅举机器人臂的两个比较经典而常用的方法：混合力位控制和阻抗控制。

混合力/位控制（Hybrid Force/Position Control）是Mark Raibert（现今Boston Dynamics老板）和John Craig于70s末在JPL的工作成果，当时他们是在Stanford臂上做的实验，研究例如装配等任务时的力和位置同时控制的情况。
阻抗控制（Impedance Control）是N.Hogan的工作成果。维纳晚年，对人控制机器臂很感兴趣。后来，他组织了MIT的Robert Mann，Stephen Jacobsen等一伙人开发了基于肌肉电信号控制的假肢臂，叫Boston Elbow。后来，Hogan继续Mann的工作，他觉得假肢是给人用的，不应当和工业机器人一样具有高的刚度，而应该具有柔性，所以后来引入了阻抗。
其他控制。

建议：自己也在钻研，共同学习吧。

首先，要建立控制理论的基本概念，如状态方程、传递函数、前馈、反馈、稳定性等等，推荐Stanford大学教授Franklin的《Feedback Control of Dynamic Systems》；
关于机器人控制的入门读物，解释的最清晰的当属MW Spong的《Robot modeling and control》，书中不仅详细讲解了基于机器人动力学的控制，也讲解了执行器动力学与控制(也即电机控制)。
关于非线性控制理论，推荐MIT教授J.J.E. Slotine的《Applied Nonlinear Control》。
1) Harvard的Roger Brokett教授及其学生Frank Chongwoo Park等；
2) UC Berkeley的Shankar Sastry教授及其学生Richard Murray，Zexiang Li等。
3) uPenn的Vijay Kumar教授，他和他的学生Milos Zefran以及Calin Belta在90年代研究了基于Differentiable Manifold的单刚体运动学和动力学。
4）上述2）中Richard Murray的学生Andrew Lewis和Francesco Bullo等研究了基于differentiable manifold和Lagrange Mechanics的机器人动力学以及几何控制理论（Geometric Control Theory）。

首先，把描述机器人运动学和力学搞定。J.J. Craig出版于80s的《Introction to Robotics: Mechanics and Control 》，或者R. Murray出版于90s的《A Mathematical Introction to Robotic Manipulation》都行。对于机器人的数学基础，最新的成就是基于Differentiable Manifold（微分流形）、Lie group（李群）和Screw Theory（旋量理论）的。在这方面，个人认为以下研究团队奠定了机器人的数学基础理论：

再次，必要的反馈控制基础当然是不能少的。关于控制，并不推荐把下面的教材通读一遍，仅需要了解必要的控制理念即可。陷入繁杂的细节往往不得要领，并浪费时间。具体的问题需要研读论文。

机器人家上看到的，望采纳