機器人神經網路控制策略有哪些

1. 機器人包括哪些控制技術

模塊化層次化的控制器軟體系統，軟體系統建立在基於開源的實時多任務操作系統Linux上，採用分層和模塊化結構設計，以實現軟體系統的開放性。整個控制器軟體系統分為硬體驅動層、核心層和應用層。 工業機器人開放性模塊化的控制系統體系結構，採用分布式CPU計算機結構，分為機器人控制器(RC)，運動控制器(MC)，光電隔離I/O控制板、感測器處理板和編程示教盒等。機器人控制器(RC)和編程示教盒通過串口/CAN匯流排進行通訊。 網路化機器人控制器技術，目前機器人的應用工程由單台機器人工作站向機器人生產線發展，機器人控制器的聯網技術變得越來越重要。控制器上具有串口、現場匯流排及乙太網的聯網功能。 機器人的故障診斷與安全維護技術，通過各種信息，對機器人故障進行診斷，並進行相應維護，是保證機器人安全性的關鍵技術。

2. 簡述工業機器人的控制方式有哪些

1.點位控制方式(PTP)
這種控制方式只對工業機器人末端執行器在作業空間中某些規定的離散點上的位姿進行控制。在控制時，只要求工業機器人能夠快速、准確地在相鄰各點之間運動，對達到目標點的運動軌跡則不作任何規定。
2.連續軌跡控制方式(CP)
這種控制方式是對工業機器人末端執行器在作業空間中的位姿進行連續的控制，要求其嚴格按照預定的軌跡和速度在一定的精度范圍內運動，而且速度可控，軌跡光滑，運動平穩，以完成作業任務。
3.力（力矩）控制方式
在進行裝配、抓放物體等工作時，除了要求准確定位之外，還要求所使用的力或力矩必須合適，這時必須要使用(力矩)伺服方式。
4.智能控制方式
機器人的智能控制是通過感測器獲得周圍環境的知識，並根據自身內部的知識庫做出相應的決策。採用智能控制技術，使機器人具有較強的環境適應性及自學習能力。

3. 機器人的路徑控制主要有

工業機器人控制方式

1、點對點控制（PTP）通過控制工業機器人末端執行器在工作空間內某些指定離散點的位置和姿態。能夠從一個點移動到另一個點。這些位置都將記錄在控制存儲設備中。PTP 機器人不控制從一個點到下一個點的路徑。常見應用包括元件插入、點焊、鑽孔、機器裝卸和粗裝配操作。

工業機器人控制

工業自動化是使用控制系統（例如計算機或工業機器人）和信息技術來處理行業中的不同流程和機器以取代人類。這是工業化范圍內超越機械化的第二步。在生產線上添加新任務需要人工操作員的培訓。但是，工業機器人可以通過預先編程來完成任何任務。這使得製造過程更加靈活。

文章主要介紹了工業機器人控制方式，瀏覽全文能了解到工業機器人控制方式有哪些。目前，工業機器人是市場上應用較為廣泛的機器人。他們也是非常成熟的機器人。工業機器人控制方式多樣，應用廣泛。根據任務的不同，可分為點位置控制模式、連續軌跡控制模式、扭矩控制模式等幾種控制模式。

4. 工業機器人控制方式有幾種

你的問題比較籠統，如果從操作者的角度講現在機器人有示教控制和離線編程式控制制兩類，如果從機器人運動控制的角度講，控制方式主要分為點位控制（即點到點控制，PTP）和連續軌跡控制（LP）。

5. 機器人的控制方式有哪些

機器人控制理論：控制方法千奇百怪，這里僅舉機器人臂的兩個比較經典而常用的方法：混合力位控制和阻抗控制。

混合力/位控制（Hybrid Force/Position Control）是Mark Raibert（現今Boston Dynamics老闆）和John Craig於70s末在JPL的工作成果，當時他們是在Stanford臂上做的實驗，研究例如裝配等任務時的力和位置同時控制的情況。
阻抗控制（Impedance Control）是N.Hogan的工作成果。維納晚年，對人控制機器臂很感興趣。後來，他組織了MIT的Robert Mann，Stephen Jacobsen等一夥人開發了基於肌肉電信號控制的假肢臂，叫Boston Elbow。後來，Hogan繼續Mann的工作，他覺得假肢是給人用的，不應當和工業機器人一樣具有高的剛度，而應該具有柔性，所以後來引入了阻抗。
其他控制。

建議：自己也在鑽研，共同學習吧。

首先，要建立控制理論的基本概念，如狀態方程、傳遞函數、前饋、反饋、穩定性等等，推薦Stanford大學教授Franklin的《Feedback Control of Dynamic Systems》；
關於機器人控制的入門讀物，解釋的最清晰的當屬MW Spong的《Robot modeling and control》，書中不僅詳細講解了基於機器人動力學的控制，也講解了執行器動力學與控制(也即電機控制)。
關於非線性控制理論，推薦MIT教授J.J.E. Slotine的《Applied Nonlinear Control》。
1) Harvard的Roger Brokett教授及其學生Frank Chongwoo Park等；
2) UC Berkeley的Shankar Sastry教授及其學生Richard Murray，Zexiang Li等。
3) uPenn的Vijay Kumar教授，他和他的學生Milos Zefran以及Calin Belta在90年代研究了基於Differentiable Manifold的單剛體運動學和動力學。
4）上述2）中Richard Murray的學生Andrew Lewis和Francesco Bullo等研究了基於differentiable manifold和Lagrange Mechanics的機器人動力學以及幾何控制理論（Geometric Control Theory）。

首先，把描述機器人運動學和力學搞定。J.J. Craig出版於80s的《Introction to Robotics: Mechanics and Control 》，或者R. Murray出版於90s的《A Mathematical Introction to Robotic Manipulation》都行。對於機器人的數學基礎，最新的成就是基於Differentiable Manifold（微分流形）、Lie group（李群）和Screw Theory（旋量理論）的。在這方面，個人認為以下研究團隊奠定了機器人的數學基礎理論：

再次，必要的反饋控制基礎當然是不能少的。關於控制，並不推薦把下面的教材通讀一遍，僅需要了解必要的控制理念即可。陷入繁雜的細節往往不得要領，並浪費時間。具體的問題需要研讀論文。

6. 機器手如何用機器視覺系統來完成控制

根據我在廣東粵為工業機器人學院學習的知識所知：視覺系統在機器人在工業生產中得到了越來越廣泛的應用，並逐步進入人們的日常生活。機器人朝著智能化、小型化、數字化方向發展。所謂智能化，直觀地說就是具有適應外部環境變化的能力。計算機視覺由於信息量大，在智能機器人領域得到了廣泛的應用。具體工作有以下幾方面： (1)介紹了目前主要的手眼無標定視覺伺服方法——圖像雅可比矩陣方法（包括神經網路方法）的基本原理，分析了該方法存在的問題和適用范圍。以眼在手上構型視覺定位問題為例，導出了圖像雅可比矩陣的近似解析表達式，在此基礎上，提出了圖像雅可比矩陣與人工神經網路相結合的視覺控制方法，有效地改善了系統性能，擴大了機器人工作范圍。 (2)針對眼固定情況下平面視覺跟蹤問題，提出了基於非線性視覺映射模型的跟蹤控制策略，並利用人工神經網路加以實現，取得了良好的效果。進一步，將CMAC應用於視覺跟蹤問題，通過自學習演算法在線修正神經網路權值，使得控制系統具有適應環境變化的能力。 (3)針對眼固定構形，進一步將視覺跟蹤策略推廣到三維空間中去。提出了基於立體視覺（多攝像機）和基於目標幾何模型（單攝像機）的跟蹤方法。分析了攝像機位姿相互關系對跟蹤精度的影響，提出了圖像特徵的選取原則。模擬結果表明該方法具有較強的適應性。 (4)針對眼在手上機器人手眼無標定平面視覺跟蹤問題，指出圖像雅可比矩陣方法無法應用（即無法跟蹤運動目標）。在此基礎上，提出了基於圖像特徵加速度的視覺映射模型，並設計了相應的控制策略。首次解決了真正意義上的手眼無標定平面視覺跟蹤問題，並取得了較好的跟蹤效果。進一步將平面視覺跟蹤策略推廣到三維視覺跟蹤問題中去，解決了多攝像機信息融合的難題。 (5)研究了眼在手上機器人全自由度視覺跟蹤問題。分析了Full-6-DOF跟蹤問題的難點，提出了相應的視覺映射模型和跟蹤控制方案。創造性地提出了坐標變換方法，克服了旋轉與平移運動在圖像特徵空間中的耦合問題。利用新的模糊神經網路，有效得解決了視覺映射模型的實現問題。模擬結果表明，以上方法是行之有效的。

7. 機器人有哪些控制方式

機器人控制理論：控制方法千奇百怪，這里僅舉機器人臂的兩個比較經典而常用的方法：混合力位控制和阻抗控制。

混合力/位控制（Hybrid Force/Position Control）是Mark Raibert（現今Boston Dynamics老闆）和John Craig於70s末在JPL的工作成果，當時他們是在Stanford臂上做的實驗，研究例如裝配等任務時的力和位置同時控制的情況。
阻抗控制（Impedance Control）是N.Hogan的工作成果。維納晚年，對人控制機器臂很感興趣。後來，他組織了MIT的Robert Mann，Stephen Jacobsen等一夥人開發了基於肌肉電信號控制的假肢臂，叫Boston Elbow。後來，Hogan繼續Mann的工作，他覺得假肢是給人用的，不應當和工業機器人一樣具有高的剛度，而應該具有柔性，所以後來引入了阻抗。
其他控制。

建議：自己也在鑽研，共同學習吧。

首先，要建立控制理論的基本概念，如狀態方程、傳遞函數、前饋、反饋、穩定性等等，推薦Stanford大學教授Franklin的《Feedback Control of Dynamic Systems》；
關於機器人控制的入門讀物，解釋的最清晰的當屬MW Spong的《Robot modeling and control》，書中不僅詳細講解了基於機器人動力學的控制，也講解了執行器動力學與控制(也即電機控制)。
關於非線性控制理論，推薦MIT教授J.J.E. Slotine的《Applied Nonlinear Control》。
1) Harvard的Roger Brokett教授及其學生Frank Chongwoo Park等；
2) UC Berkeley的Shankar Sastry教授及其學生Richard Murray，Zexiang Li等。
3) uPenn的Vijay Kumar教授，他和他的學生Milos Zefran以及Calin Belta在90年代研究了基於Differentiable Manifold的單剛體運動學和動力學。
4）上述2）中Richard Murray的學生Andrew Lewis和Francesco Bullo等研究了基於differentiable manifold和Lagrange Mechanics的機器人動力學以及幾何控制理論（Geometric Control Theory）。

首先，把描述機器人運動學和力學搞定。J.J. Craig出版於80s的《Introction to Robotics: Mechanics and Control 》，或者R. Murray出版於90s的《A Mathematical Introction to Robotic Manipulation》都行。對於機器人的數學基礎，最新的成就是基於Differentiable Manifold（微分流形）、Lie group（李群）和Screw Theory（旋量理論）的。在這方面，個人認為以下研究團隊奠定了機器人的數學基礎理論：

再次，必要的反饋控制基礎當然是不能少的。關於控制，並不推薦把下面的教材通讀一遍，僅需要了解必要的控制理念即可。陷入繁雜的細節往往不得要領，並浪費時間。具體的問題需要研讀論文。

機器人家上看到的，望採納

8. 什麼是人工神經網路及其演算法實現方式

人工神經網路（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世紀80 年代以來人工智慧領域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經元網路進行抽象， 建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網路。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網路或類神經網路。神經網路是一種運算模型，由大量的節點（或稱神經元）之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數（activation function）。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值，稱之為權重，這相當於人工神經網路的記憶。網路的輸出則依網路的連接方式，權重值和激勵函數的不同而不同。而網路自身通常都是對自然界某種演算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。
最近十多年來，人工神經網路的研究工作不斷深入，已經取得了很大的進展，其在模式識別、智能機器人、自動控制、預測估計、生物、醫學、經濟等領域已成功地解決了許多現代計算機難以解決的實際問題，表現出了良好的智能特性。