贝加莱机器人控制中的惯量前馈控制技术
前言
机器人惯量前馈技术是贝加莱公司的一项非常重要的技术，即使在整个业界也是一项前沿的技术，它能解决机器人在运动过程中抖动的问题，提升机器人系统的精度和效率。目前该项技术仅为业内少数公司拥有。
一、惯量匹配与扭矩前馈
对于运动控制而言，惯量匹配是一项非常重要的特性需求，而对于驱动器，良好的惯量匹配才能产生更好的动态性能，在理想的刚性连接情况下，仅需计算出所需扭矩即可驱动系统，使其处于高动态特性运转，然而，由于机械系统的连接具有的弹性变形，例如减速机、皮带、联轴器等，使其无法实现真正意义上的高动态控制特性，这就带来了惯量匹配的问题。在驱动器对负载的控制过程中，其电流环的计算周期非常快，在惯量匹配值较大的情况下，系统需要给出一个非常大的偏差才能在PID调节中实现输出，然而，这一扭矩输出会产生较大的振动。
贝加莱提供一种力矩前馈控制的模型用于解决这一问题，通过快速给出惯量则能实现稳定的控制。但是，对于机器人系统而言，其关节连接处于多个维度的运动状态，其惯量的变化是多维的，如何施以良好的惯量匹配以确保机器人系统的高速运行呢？
这是机器人系统目前存在的一个普遍问题，然而，贝加莱的系统所具有的建模、算法设计、高速扭矩控制等技术的组合形成了一种解决这一问题的办法。
二、机器人机械振动的问题
拉格朗日方程描述了机器人在整个运动过程中的动力学能量问题，动能与势能的产生影响了机器人运动过程中的力矩、位置等参数的变化，例如机器人运动过程中由于机械臂位置变化而产生的势能变化。
在机器人系统中，由于机器人的各个关节的机械特性随着运动过程的变化，其惯量也产生了变化，例如，当机械臂处于X轴方向伸长时，则沿着Y轴方向的旋转在0～90度范围内，其惯量也发生了变化，从最大惯量变到最小惯量；而当这个臂旋转超过90度~180
度范围时，则其惯量又开始变大。由于这种惯量所产生的变化，会对驱动器整个控制过程产生调制振动，这也是目前机器人控制中普遍存在的问题。
三、贝加莱动态惯量前馈技术
贝加莱运动控制技术中的惯量动态前馈技术能够很好的解决这一问题，对于机器人系
统而言，其惯量的变化是一个动态过程，同时也是一个在数学上可建模的过程，因此，可以通过建立动态的惯量模型来为系统的控制提供前馈变量，如下图1所示。
图1 前馈模型
在这个模型中，当设定位置、设定速度及加速度值给出后，则将根据当前值和机械常数来计算出整个运动过程的惯量变化，并计算出力矩输出的前馈值给电机，该值与控制器给定值在电流环中的控制输出进行叠加，使得扭矩输出可以快速的实现稳态调整，从而降低扭矩输出的偏差。
该前馈输出需要在偏差产生之前即给出，并且以每50uS的周期不断地刷新，由于其高速刷新，确保了扭矩输出值高速与高精度，并能够同步地跟随机械惯量的变化，达到较好的控制状态。
四、基于MATLAB/Simulink的前馈模型设计
MATLAB/Simulink是目前最为流行的建模工具，由于与Mathworks公司的合作，贝加莱控制系统与MATLAB/Simulink建模仿真软件建立了接口连接，经过MATLAB/Simulink 仿真工具建模生成的控制器模型可以通过代码自动生成技术产生控制器的C代码，而这一代码无需手工重写即可导入到B&R控制器中，从而实现在环测试。
图2 MATLAB/Simulink机器人运动仿真过程
机器人可表征为一个通过欧拉-拉格朗日方程建立的空间运动学方程，通过MATLAB，将系统的静态参数，如机械臂长度、质量、关节减速比等及动态参数，如旋转角度、加速度、起始与终点位置等输入到模型中，它提供了笛卡尔关节操作空间的动力学模型，反应了操作力与关节力之间的关系，操作空间与关节空间的速度与加速度关系，建立了关节输入力矩与输出力矩之间的关系。
这个模型是一个二次微分方程，可以通过欧拉-拉格朗日法进行解析，可解析得出以下值：
惯量项；离心式和科里奥利项；引力项
当建立模型后，我们可以进行如下动作：
1. 建立未知参数的识别
在系统中建立静态参数、通过AS的力矩跟踪来定义动态参数的识别，并计算出基础参数
2. 激活前馈控制
将所计算的基础值输出给B&R PLC，通过AS软件，在PLC中建立了一个运动模型，将这些基础值给出后，系统将计算出一个附加力矩输出值。
将该附加力矩输出给驱动器，驱动器将在其电流环计算中，预先给出电流值，即可实
现前馈控制，而这个附加值是通过系统不断的计算，以微秒级的周期循环并提供给驱动器的电流环计算的。
图3 Automation Studio中的前馈控制程序
图3为在Automation Studio中前馈控制的模型和，TrqFF为前馈周期写入，
6AxATrqFF是采用C代码写出的前馈实现代码段。
五、控制效果
图4是实际通过B&R Automation Studio的轴监测的示波器功能对整个输出进行采样得到的扭矩控制过程变化曲线，其中蓝色曲线为关闭前馈控制的情况，可以看到，其扭矩变化的波动较大；而红色曲线则表明了采用了前馈控制后的效果，明显地提高了力矩输出的稳定性。
图4 前馈控制效果
该项技术代表了机器人控制技术的最高水平，所设计的机器人系统其精度更高、运行过程平稳、抖动较小，显然优于同类机器人系统的设计。
陕西科技大学 2015 级研究生课程考试答题纸 考试科目机械制造与装配自动化 专业机械工程 学号1505048 考生姓名乔旭光 考生类别专业学位硕士
浅谈机器人智能控制研究 摘要：以介绍机器人控制技术的发展及机器人智能控制的现状为基础,叙述了模糊控制和人工神经网络控制在机器人中智能控制的方法。讨论了机器人智能控制中的模糊控制和变结构控制,神经网络控制和变结构控制,以及模糊控制和神经网络控制等几种智能控制技术的融合。并对模糊控制和神经网络控制等方法中的局限性作出了说明。 关键词:机器人；智能控制；模糊控制；人工神经网络 1 智能控制的主要方法 随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出崭新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。 智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。1.1 模糊控制 模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定二者缺一不可。 1.2 专家控制 专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合,仿效专家的经验,实现对系统控制的一种智能控制。主体由知识库和推理机构组成,通过对知识的获取与组织,按某种策略适时选用恰当的规则进行推理,以实现对控制对象的控制。专家控制可以灵活地选取控制率,灵活性高;可通过调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化,适应性好;通过专家规则,系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作,鲁棒性强。 1.3 神经网络控制 神经网络模拟人脑神经元的活动,利用神经元之间的联结与权值的分布来表
摘要 为使机器人完成各种任务和动作所执行的各种控制手段。作为计算机系统中的关键技术，计算机控制技术包括范围十分广泛，从机器人智能、任务描述到运动控制和伺服控制等技术。既包括实现控制所需的各种硬件系统，又包括各种软件系统。最早的机器人采用顺序控制方式，随着计算机的发展，机器人采用计算机系统来综合实现机电装置的功能，并采用示教再现的控制方式。随着信息技术和控制技术的发展，以及机器人应用范围的扩大，机器人控制技术正朝着智能化的方向发展，出现了离线编程、任务级语言、多传感器信息融合、智能行为控制等新技术。多种技术的发展将促进智能机器人的实现。 当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正系统。 PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。 它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti 和Td）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。 关键词：机器人，机器人控制，PID，自动控制
目录 摘要.......................................................... I 第1章绪论................................................ - 1 - 1.1机器人控制系统 (1) 1.2机器人控制的关键技术 (1) 第2章机器人PID控制...................................... - 2 - 2.1PID控制器的组成 (2) 2.2PID控制器的研究现状 (2) 2.3PID控制器的不足 (3) 第3章 PID控制的原理和特点 ................................ - 4 - 3.1PID控制的原理 (4) 3.2PID控制的特点 (5) 第4章 PID控制器的参数整定 ................................ - 5 -后记...................................................... - 6 -
机器人视觉传感技术及应用 摘要：机器人视觉技术是指机器人工作时通过视觉传感器对环境物体获取视觉信息，让机器人识别物体来进行各种工作。本文介绍了机器人技术中所常用的视觉传感器的种类、结构。原理和功能。介绍了弧焊机器人视觉传感技术较为前沿的一些应用和研究，包括焊缝跟踪和获取熔池信息。简要说明了视觉技术在农业采摘机器人方面的应用。 关键词：机器人、视觉、弧焊、采摘机器人 1．绪论 机器人视觉是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一维、二维和三维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置及各种状态。机器人视觉视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统，只提供对执行某一特定任务相关的景物描述。机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟－数字转换器和帧存储器等组成。根据功能不同，机器人视觉可分为视觉检验和视觉引导两种，广泛应用于电子、汽车、机械等工业部门和医学、军事领域。 2. 机器人常用的视觉传感器 2.1光电二极管与光电转换器件 图2.1是pn型光电二级管的结构。如果让光子射入半导体的pn结边界耗尽层，就会激励起新的空穴。利用电场将空穴和电子分离到两侧，就可以的到与光子量成比例的反向电流。Pn型元件的优点是暗电流小，所以被广泛用于照度计和分广度计等测量装置中。
图2.1 pn型光电二极管结构 在高响应的发光二极管中pin结型与雪崩型。前者在pn结边界插入一个本征半导体i 层取代其耗尽层。给它施加反向偏压，可以减少结电容，获得高速响应；而后者是在pn结上加100伏左右的反向偏置电压产生强电场，激励载流子加速，与原子碰撞产生电子雪崩现象。这些高速型二极管的响应速度很快，能用于高速光通信等。 2.2 PSD PSD（Position Sensitive Detector，位置敏感探测器）是测定入射光位置的传感器，由发光二级管、表面电阻膜、电极组成。入射光产生的光电流通过电阻膜到达元件两端的电极，流入各个电极的电流与电阻值存在对应关系，而电阻值又与光的入射位置及到各个电极距离成比例，因此根据电流值就能检测到光入射的位置。PSD元件中有一维和二维两种，它们都具有高速性，但要注意入射到开口部分的散射光的影响。 2.3CCD图像传感器 电荷耦合器件（CCD：Charge Coupled Device）图像传感器是由多个光电二极管传送储存电荷的装置。它有多个MOS（Metal Oxide Semiconductor）结构的电极，电荷传送的方式是通过向其中一个电极上施加与众不同的电压，产生所谓的势阱，并顺序变更势阱来实现的。根据传送电荷需要的脉冲信号的个数，施加电压的方法有两相方式和三相方式。 CCD图像传感器有一维形式的，是将发光二极管和电荷传送部分一维排列制成的。此外还有二维形式的，它可以代替传统的硒化镉光导摄像管和氧化铅光电摄像管二维传感器。二维传感器属于水平和垂直传送电荷传感器，传送方式有行间传送、帧—行间传送、帧传送及全帧传送四种方式。 图2.2所示为行间传送方式，采取一维摄像区域（接收部分）与传送区域平行布置结构
人工智能技术在交通控制领域的应用 交通信号控制(TrafficSignalControl，TSC)是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想。为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉口各个方向的车辆到达作准确的预测，根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的 交通信号控制(Traffic Signal Control，TSC)是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想。 为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉口各个方向的车辆到达作准确的预测，根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的方法对交叉口进行控制。由于城市交通系统具有随机性、模糊性、不确定性等特点，很难对其建立数学模型。计算机的出现和广泛应用促成了人工智能研究热潮的掀起，针对传统交通控制系统的固有缺陷和局限性，许多学者把人工智能的实用技术相继推出并应用到交通控制领域。 1 交通控制领域中人工智能研究方法 1.1 基础研究方法 交通控制领域中人工智能基础研究方法有模糊控制、遗传算法、神经网络，另外还有蚁群算法、粒子群优化算法等。 模糊系统模糊逻辑是一种处理不确定性、非线性等问题的有力工具，特别适用于表示模糊及定性知识，与人类思维的某些特征相一致，故嵌入到推理技术中具有良好效果。模糊控制能有效处理模糊信息，但是产生的规则比较粗糙，没有自学习能力。 遗传算法遗传学通过运用仿生原理实现了在解空间的快速搜索，广泛用于解决大规模组合优化问题。在解决实时交通控制系统中的模型及计算问题时，可以通过遗传算法进行全局搜索和确定公共周期，也可以利用遗传算法来解决面控系统中各交叉路口信号控制方案的最优协作问题，有效避免可能由此引起的交通方案组合爆炸后果。 神经网络人工神经网络擅长于解决非线性数学模型问题，并具有自适应、自组织和学习功能，广泛应用于模式识别、数据分析与处理等方面，其显著特点是具有学习功能。
机器人与自动化技术 “机器人、无处不在的屏幕、语音交互，这些都将改变我们看待‘电脑’的方式。一旦看、听、阅读能力得到提升，你就可以以新的方式进行交互。”----比尔?盖茨在某电视节目中，预测未来科技领域的下一件大事时表示：机器人与自动化技术将成为未来发展的一大趋势，可以改变世界！ 工业机器人的应用，正从汽车工业向一般工业延伸，除了金属加工、食品饮料、塑料橡胶、3C、医药等行业，机器人在风能、太阳能、交通运输、建筑材料、物流甚至废品处理等行业都可以大有作为。 当然，即将“改变世界”的机器人不仅仅具有代替人工的价值，在很多人类无法实现的领域也将出现机器人的身影。譬如，派送采矿机器人到月球和小行星上采挖稀土矿，将有望成为现实。 而更令比尔?盖茨寄予厚望的是机器人将像“电脑”一样改变人类的生活。 日本早稻田大学研究人员推出一种新型仿人型家务机器人。它集安全性、可靠性和灵巧性于一身，还具有仿人脸的外观。在工作时，它将一名男子抱下床，与他聊天并为他准备早餐。由于拥有和成年女性大小相当的灵巧双臂、双手，这种机器人能够用夹子将面包从面包机中取出，而丝毫不弄碎它。 英国阿伯丁大学启动了一项新的研究计划，在3年内研发出允许机器人与人类进行交谈，甚至讨论具体决定的系统……。 作为先进制造业中不可替代的重要装备，工业机器人已经成为衡量一个国家制造水平和科技水平的重要标志。 在机器人市场中，目前80%的市场份额仍由跨国公司占有，其中瑞典ABB、日本发那科FANUC、日本安川yaskawa和德国库卡KUKA四大企业则是市场第一梯队的“四大金刚”。其它有瑞士史陶比尔Staubli、德国克鲁斯CLOOS、德国百格拉、德国徕斯、德国斯图加特航空航天自动化集团（STUAA）、意太利瀚博士hanbs、意大利柯马COMAU、英国Auto Tech Robotics等。 目前国内生产机器人的企业主要有：中科院沈阳新松机器人自动化股份有限公司、芜湖埃夫特智能装备有限公司、上海新时达机器人有限公司、安川首钢机器人有限公司、哈工大海 尔机器人有限公司、南京埃斯顿机器人工程有限公司、广州数控设备有限公司、上海沃迪自动化装备股份有限公司等。 2015年，中国机器人市场需求预计将达35000台，占全球比重16.9％，成为全球规模最大的市场。 一、机器人的系统构成 由3大部分6个子系统组成。 3大部分是：机械部分、传感部分、控制部分。 6个子系统是：驱动系统、机械结构系统、感受系统、机器人-环境交互系统、人-机交互系统、控制系统。
机器人的控制 机器人控制系统是机器人的大脑，是决定机器人功能和性能的主要因素。机器人控制技术的主要任务就是控制工业机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹、操作顺序及动作的时间等。具有编程简单、软件菜单操作、友好的人机交互界面、在线操作提示和使用方便等特点。 智能机器人控制的关键技术 关键技术包括： (1)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(RC)，运动控制器(MC)，光电隔离I/O控制板、传感器处理板和编程示教盒等。机器人控制器(RC)和编程示教盒通过串口/CAN总线进行通讯。机器人控制器(RC)的主计算机完成机器人的运动规划、插补和位置伺服以及主控逻辑、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。 (2)模块化层次化的控制器软件系统：软件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对立的模块组成，这些功能模块相互协作共同实现该层次所提供的功能。 (3)机器人的故障诊断与安全维护技术：通过各种信息，对机器人故障进行诊断，并进行相应维护，是保证机器人安全性的关键技术。 (4)网络化机器人控制器技术：目前机器人的应用工程由单台机器人工作站
向机器人生产线发展，机器人控制器的联网技术变得越来越重要。控制器上具有串口、现场总线及以太网的联网功能。可用于机器人控制器之间和机器人控制器同上位机的通讯，便于对机器人生产线进行监控、诊断和管理。 PID控制原理和特点 在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统参数时，最适合用PID控制技术。PID控制，实际中也有PI和PD控制。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。 比例（P）控制 比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差。 积分（I）控制 在积分控制中，控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统，如果在进入稳态后存在稳态误差，则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统。为了消除稳态误差，在控制器中必须引入积分项。积分项对误差取决于时间的积分，随着时间的增加，积分项会增大。这样，即便误差很小，积分项也会随着时间的增加而加大，它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小，直到等于零。因此，比例+积分(PI)控制器，可以使系统在进入稳态后无稳态误差。 微分（D）控制
坐标系ouvw 除绕坐标系oxyz的坐标轴旋转外， 还可以绕它本身的坐标轴旋转。如果坐标系ouvw 绕坐标系oxyz 的坐标轴旋转， 则可对旋转矩阵左乘相应的基本旋转 矩阵； 如果ouvw 绕本身的坐标轴旋转，则可对旋转矩阵右乘相应 的基本旋转矩阵。 2目前机器人的运动学和动力学研究主要向下面所述的几个方 面深人发展： 1.机器人的轨迹规划。 2.切实可行的设计和评价机器人的动力学方法。 3.适应机器人的实时计算，减少计算时间，提高 计算效率。 4.解决控制系统的反馈、稳定等方面的问题。 5.随着机器人以高速、高精度发展，考虑构件弹性及振动影响的动力学研究。 6.改进和完善动力学建模方法。 3国内主要采用open GL软件实现机器人仿真 4运动学和动力学模型简化条件 (1) 假设机器人各杆件是刚性的；忽略各杆件的变形，都当作 刚性构件来处理； (2) 各构件的摩擦忽略不计； 目前，已经能够对一般结构的六自由度串联机器人进行逆运动 学求解，但是要获得显式解，只有满足下列两个充分条件之一： a．3 个相邻关节轴交于一点。 b．3 个相邻关节轴平行。 5假定坐标系oxyz 是三维空间中的固定坐标系(在机器人运动学中为总体坐标系)，坐标系ouvw 固定在机器人杆件上并随杆件一起运动(此坐标系为附体坐标系) 6齐次坐标是用n+1 维坐标来描述n 维空间的位置 7在机器人杆件关节上建立坐标系有两种方法：一是把杆件坐标 系建立在每个杆件的下关节处；二是把杆件坐标系建立在每个杆件 的上关节处。 8 i 杆件的坐标系设置在i+1 号关节上，并固定i 关节， 坐标系{i}与杆件i 无相对运动 这种传递矩阵是把i 杆件的坐标系设置在i 号关节上，并固定i关节， 坐标系{i}与杆件i 无相对运动
智能机器人学习教程 第1章预备知识 1.1虚拟机器人的结构与功能 1.1.1身体结构 在VJC1.5中，有五种型号的机器人：AS-M、AS-MII、AS-UII、AS-InfoX和AS-InfoM。图1－1是虚拟机器人的外形。虚拟机器人的身体结构跟真实的能力风暴智能机器人是相似的。本书中的范例采用的机器人型号均为AS-MⅡ。设置机器人型号的方法参见附录B。 图1－1虚拟机器人外形 1.1.2感觉器官 能力风暴智能机器人的感觉功能，是由机器人的传感器实现的。能力风暴机器人身上安装的传感器有以下几种： 1.红外传感器 红外传感器由红外发射器和红外接收器两部分组成。一旦程序中发出“红外测障”的指令，红外发射器就开始发射红外线。红外线遇到障碍物会反射回来，被红外接收器接收，从而机器人就能判断出障碍物所在的方位。虚拟机器人能够检测左、右、前三个方向的障碍物，跟真实的能力风暴智能机器人基本相同。发射红外线的虚拟机器人如图1－2所示。 图1－2机器人发射红外线示意图 2.光敏传感器
光敏传感器能够检测光线的强度，检测到的值为0～255之间的整数。光线越亮，检测到的数值越小；光线越暗，检测到的数值越大。此项功能跟真实的能力风暴智能机器人是一样的 3.碰撞传感器 虚拟机器人的碰撞传感器能够检测左、右、前、后四个方向的碰撞，型号为AS-InfoX 的机器人只能检测前、左、右三个方向的碰撞。如前所述，虚拟机器人共分五种，它们的的区别主要就体现在碰撞检测功能上。所以读者在打开程序时，无论是例程，还是自己编写保存的程序，如果涉及到“碰撞检测”，必须先设置相应的机器人型号（参见附录B），然后再打开程序、仿真运行。例如：打开例程“自由行走(M).flw”时，由于名称后面带有M，故须先将机器人型号设置为AS-M，然后再打开程序文件、仿真运行。打开例程“自由行走(Info).flw”时，最好先将机器人型号设置为AS-InfoM，然后再打开程序文件、仿真运行。 在碰撞检测功能方面，虚拟机器人跟真实的能力风暴智能机器人有较大差别（参见附录 C、D）。 4.声音传感器 声音传感器能够检测声强大小，检测到的值为0～255之间的整数。数值越小，声音越低；数值越大，声音越响。此项功能跟真实的能力风暴智能机器人是一样的。 5.地面灰度传感器 地面灰度传感器能够检测地面的灰度，检测到的值为0～255之间的整数。地面颜色越深，灰度值越大；地面颜色越浅，灰度值越小。此项功能跟真实的能力风暴智能机器人基本相同。 1.1.3编程语言 能力风暴智能机器人的编程语言是VJC1.5，由机器人C语言（简称JC）和流程图编程语言两部分组成。读者使用仿真版的时候，可以用流程图编程。在用流程图编程的同时，VJC1.5自动生成JC代码，便于读者观察、解释或修改程序，参见图1－3。在图1－3中，左边是流程图，右边是JC代码。在流程图编辑界面中，点击工具栏上的“JC代码”快捷按 钮，即可看到当前程序的JC代码。
智能机器人的控制技术前景分析 随着科学技术的发展，机器人控制技术也日渐成熟，不仅在力矩和位置控制等基础技术上有所进步，在智能化控制上也有显著提高。可是机器人基础控制技术尽管比较完善，但是想要得到进一步提升却有很大难度，因此，智能化发展成为了机器人控制技术的研发方向，该技术上突破会给基础控制技术的发展带来契机，本文重在研究机器人控制技术的发展方向及难度，希望本文内容能对机器人控制技术的研究带来帮助。 机器人技术一直是国内外科学家重点研究的课题，尤其是美国、日本等发达国家更是机器人研究能力较强的国家，他们对机器人的研究工作有近60年了，而且实现了编程机器人向智能化机器人的发展。他们经过多年研究总结，把机器人控制技术分为三大部分，分别是力矩技术、位置技术和智能技术，其中，力矩技术和位置技术是基础，智能技术是研究的发展方向，所以说，前者是基础技术，后者是重点技术，两者都要快速地向前发展。 1.机器人基础控制技术的重要性及所面临的技术难题 力矩技术和位置技术是机器人控制技术的基础，智能化技术是在这两种技术的基础上进行发展的，所以说，我们要想实现机器人智能化发展，就要先认识到力矩技术和位置技术的作用，了解到两种基础控制技术的重要性。 以前，在机器人基础控制技术中的研究重点是速度、位置和受力等要素，而随着科学技术的发展，控制技术又需要研究各种实用的系统技术，从而保证机器人基础控制技术更加完善。可以这样说，在当今时代，机器人基础控制技术已经达到了一定的水平，这给机器人控制技术的发展打下了坚实的基础，但是，对于作为基础技术中的力矩技术和位置技术来说，要想实现突破，却要依赖智能化技术的发展，因此，位置技术、力矩技术、智能技术三者是紧密联系和相互制约的，位置技术和力矩技术为机器人控制技术智能化发展打下了基础，智能化技术又为机器人基础控制技术的突破带来了机会。下面，我介绍一下机器人控制基础技术所面临的难题。 第一，机器人基础技术研发中存在技术难题。机器人系统设置和实际运动出现不一致问题，这个问题一直难以解决，这对位置技术和力矩技术来说是一个大的挑战。第二，数据模型不能解决机器人运动中的复杂问题。机器人在实际运行中遇到复杂问题时，数据模型就出现工作不正常现象，还有一些难以预见的问题，更是机器人控制基础技术难以解决的。第三，机器人基础控制技术系统不够完善。由于机器人基础控制技术都是建立在数字模型基础上的，该数字模型只是简单的力矩控制系统，根本不能完成复杂的指令，因此，机器人为了提高系统的性能，就需要增加设备来实现，这对基础控制系统来说难度很大。第四，机器人基础控制技术不能解决不确定对象的有关问题。机器人运行中会遇见很多不确定因素，由于这些不确定因素没有建立数字模型，因此，这些问题就难以靠基础控制技术来解决。所以说，机器人性能要想得到提高，光靠基础控制技术是难以实现的，
智能控制技术在工业机器人控制领域中的应用 摘要：近年来，我国的工业化进程有了很大进展，智能控制技术也有了很大进展。工业机器人作为当前工业生产中最为重要的组成部分，必须要充分借助当前 最为先进的智能控制技术，不断提升工业机器人的控制效果，以更好地推动工业 机器人行业的发展。文章立足于工业机器人，对智能控制技术在其控制领域中的 具体应用进行了详细的研究和分析。 关键词：智能控制技术；工业机器人；控制；应用 引言 工业机器人的出现转变了传统工业制造的局限性，其具有高效、安全、自动 化等多方面优势，工业机器人在智能制造中的应用为制造业发展开辟了又一崭新 方向。相比于发达国家我国在工业机器人方面的研究和技术水平还有很大差距， 国家方面还需要在这方面加强人才培养与工艺机器人自主研发的投入，这样才能 为智能制造发展创造更好的条件。 1我国工业机器人技术的发展现状 全世界第一代工业机器人现世与二十世纪五十年代，这是最简单的机器人， 这种机器人需要人工事先将程序输入完成，而后机器人就依照系统程序的指示来 完成规定动作，这类机器人只能够帮助人类完成一些简单的机械化操作。此后， 人们对机器人的认知不断提升，科技也越发发达，第二代工业机器人也很快面世，较之第一代，第二代明显要更加全面和灵活，第二代工业机器人可以在人们离线 的状态下进行和精准的完成设定好的动作，使得人们对工业机器人的使用更加便利。与此同时，人工智能手机的不断发展，使得人们不在满足于工业机器人的简 单操作，他们仿造智能手机将智能传感器安装于工业机器人上，实现了工业机器 人的智能化。这大大的提高了工业上的制造效率，满足了人们的需求，之前，日 本的工业机器人处于世界工业机器人发展的最前端，与之相比，中国的工业机器 人引入较晚，发展空间还很大，所以中国对于工业机器人这一方向上还应更加深 入研究。如今，随着中国对工业机器人的不断深入研究和创新，中国的工业机器 人技术也越发娴熟，与其他发达国家的差距也越来越小。发展至今，中国的工业 机器人主要应用在电器和汽车领域，这也使得中国的这两个领域的发展更加迅速。 2工业机器人控制系统中常见的智能控制技术分析 （1）模糊控制技术。在工业机器人控制系统中，模糊控制技术是其中最为常见的控制技术，其核心主要为数据转换，即：输入量模糊化模块。在具体设计过 程中，主要是将其与数据信息存储中心、数据信息识别系统、信息输出系统四个 部分进行组合应用，进而实现机器人智能控制。这一控制过程又称之为模糊控制，其原理为：通过该系统将输入数据、输入量模糊化模块进行转换，并以模糊量的 形式进行传输，将其传输至模糊推理机，接着再由模糊推理机，对数据进行识别 输入，使其传输至对比知识库中存储数据中，进而最终传输到输出量清晰化的模 块中，并对其进行转换，使其成为可执行的命令，以完成机器人的职能控制。（2）专家控制技术。专家控制技术也是机器人智能控制技术中最为重要的一种。专家控制技术是专家系统技术与传统控制技术的有效组合，也是专家控制技术的 升级。就专家控制技术来说，是建立在专家系统知识、规则基础上而实现的，对 机器人控制系统程度的最优化进行了实现，并在机器人的领域中得到了广泛的应用。具体来说，专家控制技术主要包括两个方面，即：专家系统、数值算法。同时，这两个部分还可以进一步进行细化，专家系统可细化成为推理机、知识库等
机器人技术论文 机器人技术论文 摘要 为使机器人完成各种任务和动作所执行的各种控制手段。作为计算机系统中的关键技术，计算机控制技术包括范围十分广泛，从机器人智能、任务描述到运动控制和伺服控制等技术。既包括实现控制所需的各种硬件系统，又包括各种软件系统。最早的机器人采用顺序控制方式，随着计算机的发展，机器人采用计算机系统来综合实现机电装置的功能，并采用示教再现的控制方式。随着信息技术和控制技术的发展，以及机器人应用范围的扩大，机器人控制技术正朝着智能化的方向发展，出现了离线编程、任务级语言、多传感器信息融合、智能行为控制等新技术。多种技术的发展将促进智能机器人的实现。 当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。这个理论和应用自动控制的关键是，做出正确的测量和比较后，如何才能更好地纠正系统。 PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。 它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti和Td）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。 关键词：机器人，机器人控制，PID，自动控制
第1章引言 机器人控制的关键技术 关键技术包括： (1)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(RC)，运动控制器(MC)，光电隔离I/O控制板、传感器处理板和编程示教盒等。机器人控制器(RC)和编程示教盒通过串口/CAN总线进行通讯。机器人控制器(RC)的主计算机完成机器人的运动规划、插补和位置伺服以及主控逻辑、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。 (2)模块化层次化的控制器软件系统：软件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对立的模块组成，这些功能模块相互协作共同实现该层次所提供的功能。 (3)机器人的故障诊断与安全维护技术：通过各种信息，对机器人故障进行诊断，并进行相应维护，是保证机器人安全性的关键技术。 第2章机器人PID控制 2.1 PID控制器的组成 PID控制器由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成。其输入e (t)与输出u (t)的关系为u(t)=Kp(e((t)+1/TI∫e(t)dt+TD*de(t)/dt) 式中积分的上下限分别是0和t， 因此它的传递函数为：G(s)=U(s)/E(s)=kp(1+1/(TI*s)+TD*s)； 其中Kp为比例系数；TI为积分时间常数；TD为微分时间常数。 它由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（Kp，Ti和Td）即可。在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。 首先，PID应用范围广。虽然很多工业过程是非线性或时变的，但通过对其简化可以变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统，这样PID就可控制了。 其次，PID参数较易整定。也就是，PID参数Kp，Ti和Td可以根据过程的动态特性及时整定。如果过程的动态特性变化，例如可能由负载的变化引起系统动态特性变化，PID参数就可以重新整定。 2.2 PID控制器的研究现状 虽然有这些缺点，PID控制器是最简单的有时却是最好的控制器。 目前工业自动化水平已成为衡量各行各业现代化水平的一个重要标志。同时，控制理论的发展也经历了古典控制理论、现代控制理论和智能控制理论三个阶段。智能控制的典型实例是模糊全自动洗衣机等。一个控制系统包括控制器、传感器、变送器、执行机构、输入输出接口。控制器的输出经过输出接口、执行机构，加到被控系统上；控制系统的被控量，经过传感器，变送器，通过输入接口送到控制器。不同的控制系统，其传感器、变送器、执行机构是不一样的。比如压力控制系统要采用压力传感器。电加热控制系统的传感器是温度传感器。目前，PID控制及其控制器或智能PID控制器（仪表）已经很多，产品已在工程实际中得到了广泛的应用，有各种各样的PID控制器产品，各大公司均开发了具有PID参数自整定功能的智能调节器，其中PID控制器参数的自动调整是通过智能化调整或自校正、自适应算法来实现。 2.3 PID控制器的不足 在一些情况下针对特定的系统设计的PID控制器控制得很好，但它们仍存在一些问题需要解
机器人最实用的10种传感器盘点 随着智能化的程度提高，机器人传感器应用越来越多。智能机器人主要有交互机器人、传感机器人和自主机器人3种。从拟人功能出发，视觉、力觉、触觉最为重要，早已进入实用阶段，听觉也有较大进展，其它还有嗅觉、味觉、滑觉等，对应有多种传感器，所以机器人传感产业也形成了生产和科研力量。 内传感器 机器介机电一体化的产品，内传感器和电机、轴等机械部件或机械结构如手臂（Arm）、手腕（Wrist）等安装在一起，完成位置、速度、力度的测量，实现伺服控制。 位置（位移）传感器 直线移动传感器有电位计式传感器和可调变压器两种。角位移传感器有电位计式、可调变压器（旋转变压器）及光电编码器三种，其中光电编码器有增量式编码器和绝对式编码器。增量式编码器一般用于零位不确定的位置伺服控制，绝对式编码器能够得到对应于编码器初始锁定位置的驱动轴瞬时角度值，当设备受到压力时，只要读出每个关节编码器的读数，就能够对伺服控制的给定值进行调整，以防止机器人启动时产生过剧烈的运动。 速度和加速度传感器 速度传感器有测量平移和旋转运动速度两种，但大多数情况下，只限于测量旋转速度。利用位移的导数，特别是光电方法让光照射旋转圆盘，检测出旋转频率和脉冲数目，以求出旋转角度，及利用圆盘制成有缝隙，通过二个光电二极管辨别出角速度，即转速，这就是光电脉冲式转速传感器。此外还有测速发电机用于测速等。 应变仪即伸缩测量仪，也是一种应力传感器，用于加速度测量。加速度传感器用于测量工业机器人的动态控制信号。一般有由速度测量进行推演、已知质量物体加速度所产生动力，即应用应变仪测量此力进行推演，还有就是下面所说的方法： 与被测加速度有关的力可由一个已知质量产生。这种力可以为电磁力或电动力，最终简化为对电流的测量，这就是伺服返回传感器，实际又能有多种振动式加速度传感器。
湖面清扫智能机器人的控制系统设计 1、引言 机器人是上个世纪中叶迅速发展起来的高新技术密集的机电一体化产品，它作为人类的新型生产工具，在减轻劳动强度、提高生产率、改变生产模式，把人从危险、恶劣的环境下解放出来等方面，显示出极大的优越性。在发达国家，工业机器人已经得到广泛应用。随着科学技术的发展，机器人的应用范围也日益扩大，遍及工业、国防、宇宙空间、海洋开发、紧急救援、危险及恶劣环境作业、医疗康复等领域。进入21世纪，人们已经越来越切身地感受到机器人深入生产、深入生活、深入社会的坚实步伐。机器人按其智能程度可分为一般机器人和智能机器人。一般机器人是指不具有智能，只具有一般编程能力和操作功能的机器人；智能机器人是具有感知、思维和动作的机器人。所谓感知即指发现、认识和描述外部环境和自身状态的能力，如装配机器人需要在非结构化的环境中认识障碍物并实现避障移动，这依赖于智能机器人的感觉系统，即各种各样的传感器；所谓思维是指机器人自身具有解决问题的能力，比如，装配机器人可以根据设计要求为一部复杂机器找到零件的装配办法及顺序，指挥执行机构，即指挥动作部分完成这部机器的装配；动作是指机器人具有可以完成作业的机构和驱动装置。由此可见，智能机器人是一个复杂的软件、硬件综合体。 机器人的核心是控制系统。机器人的先进性和功能的强弱通常都直接与其控制系统的性能有关。机器人控制是一项跨多学科的综合性技术，涉及自动控制、计算机、传感器、人工智能、电子技术和机械工程等多种学科的内容。 近年来，随着工业和其它服务行业的蓬勃发展，人们在重视其经济效益的同时却往往忽略了他们对环境的污染，人类赖以生存的水资源也不例外。水面污染对人类的水源构成很大的威胁，湖泊尤其是旅游胜地和市内人工湖泊，更是无法逃避漂浮物污染的厄运，举目可见各种日常消费品的包装物在湖面上漂浮。污染的加剧根治水污染。但是，水面污染的治理是一项艰难的长期任务，是全人类必须面对的共同问题。用人工清理水面漂浮物只是权益之计，有些危险水域人无法工作。很多发达国家致力于水面污染治理设备的研究，如石油清理设备，但只是用于大量泄露石油的清理。目前，我国研制的清理水面漂浮物的设备还未见报道，国外研制的也不多，并且价格昂贵，实现的功能也不尽人意。因此，开发一种性
人工智能机器人学导论 (1) 简介: (1) 作者简介 (2) 机器人控制器与程序设计 (3) 简介: (3) 机器人制作入门篇 (6) 简介: (6) 作者简介 (6) 机器人智能控制工程 (8) 简介: (8) 人工智能机器人学导论 作者：Ricky 文章来源：本站原创更新时间：2006年05月03日打印此文浏览数：2370 Slides for Second Edition (Beta) Chapter 1: What are Robots?. ppt slides and the pdf version (good a quick look) Chapter 2: Telesystems. the pdf version Chapter 3: Biological Foundations of the Reactive Paradigm. ppt slides and pdf version Chapter 5: The Reactive Paradigm Chapter 6: Selecting and Combining Behaviors Chapter 7: Common Sensors and Sensing Techniques Chapter 8: Designing a Behavior-Based Implementation Chapter 9: Multi-Agents Chapter 10: Navigation and the Hybrid Paradigm Chapter 11: Topological Path Planning Chapter 12: Metric Path Planning Chapter 13: Localization and Mapping Chapter 14: Affective Robots Chapter 15: Human-Robot Interaction Chapter 16: What Can Robot Do and What Will They Be Able to Do? 简介: 本书系统地介绍了人工智能机器人在感知、导航、路径规划、不确定导航等领域的主要内容。全书共分两大部分。第一部分共八章，它定义了什么是人工智能机器人，并介绍了为什么需要人工智能。重点介绍了人工智能机器人中智能组织的三个主要结构范式：慎思式、反应式及慎思/反应混合式。这部分还专门介绍了反应式行为的感知和编程技术，以及多智能体群体之间的协调和控制等问题。第二部分共四章，其中三章讲述了定性和定量导航、路径规划技术和在不确定性管理方面的工作。最后一章总结性地介绍了计算机视觉方面的最新技术在机器人中的应用，以及移动机器人在各个领域应用的发展展望。本书每章后均附有参考文献和习题。许多章节还列举了一些实例，用以说明本书讲述的概念和方法在实际机器人中的应用。本书内容丰富，反映了智能机器人学的基础和先进的理论和技术。本书可作为计算机、电子及自动化等专业本科高年级学生和研究生的教材或参考书，也可供从事智能机器人方面研究的教师和研究人员学习参考。
机器人焊接传感技术 人的智能标志之一是能够感知外部世界并依据感知信息而采取适应性行为。要使机器人焊接系统具有一定的智能，研究机器人对焊接环境、焊缝位置及走向以及焊接动态过程的智能传感技术是十分必要的。机器人具备对焊接环境的感知功能可利用计算技术视觉技术实现，将对焊接工件整体或局部环境的视觉模型作为规划焊接任务、无碰路径及焊接参数的依据，这里需要建立三维视觉硬件系统，以及实现图像理解、物体分割、识别算法软件等技术。 视觉焊缝跟踪传感器是焊接机器人传感系统的核心和基础之一。为了获取焊缝接头的三维轮廓并克服焊接过程中弧光的干扰，机器人焊缝跟踪识别技术一般是采用激光、结构光等主动视觉的方法，从而正确导引机器人焊枪终端沿实际焊缝完成期望的轨迹运动。由于采用的主动光源的能量大都比电弧光的能量小，一般将这种传感器放在焊枪的前端以避开弧光直射的干扰。主动光源一般为单光面或多光面的激光域扫描的激光束水山工业 os 且肃缺的瞄姑扭价曙檀辱馏健权层处理稳定、简单、实用性好。 结构光视觉是主动视觉焊缝跟踪的另一种形式，相应的传感器主要有两部分组成：一个是投影器，用它的辐射能量形成一个投影光面；一个是光电位置探测器件，常采用面阵 CCD 摄像机。它们以一定的位置关系装配后，并配以一定的算法，便构成了结构光视觉传感器，它能感知投影面上所有可视点的三维信息。一条空间焊缝的轨迹可看成是由一系列离散点构成的，其密集程度根据控制的需要而定，焊缝坐标系的原点便建立在这些点上，传感器每次测得一个焊缝点位姿并可获得未知焊缝点的位姿启发信息。导引机器人焊枪完成整个光滑连续焊缝的跟踪。 焊接动态过程的实时检测技术主要指在焊接过程中对熔池尺寸、熔透、成形以及屯弧行为等参数的在线检测，从而实现焊接质量的实时控制。由于焊接过程的：弧光干扰复杂的物理化学反应、强非线性以及大量的不确定性因素的作用，使得对焊接过程可靠而实用的检测成为瞩目的难题。长期以来；已有众多学者探索过用多种途径及技术手段检测尝试，在一定条件下取得了成功，各种不同的检测手段、信息处理方法以及不同的传感原理、技术实现手段，实质上是要求综合技术的提高。从熔池动态变化和熔透特征检测来看，目前认为计算机视觉技术、温度场测量、熔池激励振荡、电弧传感等方法用于实时控制的效果较好。
基于Multi-Agent的多机器人编队控制 摘要：多移动机器人协调是当前机器人技术的一个重要发展方向。多移动机器人之间的协调与 合作将大大提高机器人行为的智能化程度，完成由单个机器人难以完成的更加复杂的作业。多 移动机器人协调技术的研究对提高机器人的智能化水平及加快机器人的实用化进程具有重要的 理论研究意义和实用价值。本文结合多智能体技术对多机器人编队控制进行了研究，同时根据 具体的多机器人系统，进行了仿真实验。验证了多智能体技术在机器人编队控制系统中的应用，完成了小规模的编队控制。 关键词：多智能体；多机器人；编队控制；协调控制；模糊控制 Multi-robot Formation Control Based on Multi - Agent Abstract :The problem of multi-robot cooperation and coordination is central to mobile robotics. Cooperation and coordination will improve the intelligent performance of robots and can complete lots of impossible missions for single robot.The research on multi-robot cooperation and coordination is of great academic and applied significance. The multi-robot formation is developed combined with the multi-agent technology in this dissertation, and the simulation is done with the multi-robot system. The application of multi-agent is verified in the multi-robot formation control through a small system adopt the fomation control. Key words: Multi-agent ;Multi-robot ;Formation control;Coordination control;Fuzzy control 1. 国内外机器人系统发展现状 自80年代末以来，基于多智能体系统理论研究多机器人协作受到了普遍的关注，从军事领域到工业与民用领域，从星际探险到海底考察，从比赛到教学，都取得了不同程度的进步。近年来，在IEEE R&A,IROS等著名的国际机器人学术会议上，几乎每次会议都有多智能体协作机器人系统的专题。一些机器人学术刊物出版了有关多智能体机器人的研究专辑。一些研究项目，如ACTRESS,CEBOT,GOFER,SWARM等，已进行了多年[1]。 目前，国内关于群体机器人系统的研究刚刚起步，基本上还处于基础技术的研究阶段，这方面的研究成果报道比较少。中科院沈阳自动化所机器人开放研究实验室是国内研究多机器人技术较早也较全面的科研单位。 (1)CEBOT(Cellular Robotic System) CEBOT是一种自重构机器人系统(Self-Reconfigurable Robotic System)，它的研究是受生物细胞结构的启发，将系统中众多的具有相同和不同功能的机器人视为细胞元，这些细胞元可以移动，寻找和组合。 根据任务或环境的变化，细胞元机器人可以自组织成器官化机器人，多个器官化机器人可以进一步自组织，形成更加复杂的机器人系统。细胞结构机器人系统强调是单元体的组合如何根据任务和环境的要求动态重构。因此，系统具有多变的构型，可以具有学习和适应的系统智能(Group Intelligence)，并具有分布式的体系结构[3]。 (2)ALLANCE/L-ALLANCE系统