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摘要：随着科学科技的快速发展，机器人技术已经获得了很大的发展，并且广泛运用于许多行业中。为进一步促进机器人更好地应用于各个领域，本文基于控制理论的角度，探讨了智能控制在机器人领域的应用，以期为进一步研究机器人技术的人员提供参考内容。
关键词：智能控制；机器人；领域；应用
1智能控制的内涵和特点
1.1智能控制的内涵
智能控制内涵智能控制是一种由自动控制交叉思想和人工智能思想融合的理论，其系统主要包括三种，即以人工和及其同时为核心的系统，以人工控制为核心的系统，以机器控制为核心的系统。智能控制理论的基础是运筹学中有关的理论。智能控制系统的特点主要有分布式、分级式以及开放式。同时，智能控制系统还具有较强的综合信息处理能力。然而，智能控制也存在一定的局限，例如终极目标不是高级自动控制，服务对象主要是非线性的对象等等。
1.2智能控制的特点
智能控制的整套系统结构具有开放式、分布式以及分级式的特点，而且处理综合信息的能力非常强大。但智能控制的终极目标却不是高级自动控制，而是优化系统的各个方面。智能控制的服务对象主要是一些非线性和不确定性的研究对象，这种研究对象主要研究线性结构的传统控制理论无法操作的内容。智能控制在数学模型的描述及对符号和相关环境的识别等方面都有优势。
2智能控制技术的发展
近些年来，随着建模技术、仿真技术以及人工智能计算机技术等的不断发展，智能控制技术也得到了飞速的发展。智能控制技术是对传统控制技术的传承的发展。在智能控制技术大力发展的今天，人们的生活发生了显著的变化。智能控制技术在发展过程中，其主要方向是理论方法研究和智能控制技术集成研究。近年来，对智能控制技术的研究更是出现了新的热潮，具体包括智能决策、神经控制、学习控制、专家控制、智能规划以及视觉控制等。虽然我国智能控制技术发展起步较晚，但是发展的势头却十分强劲。智能控制技术在机器人领域的应用是最主要的方向，其不仅能够促使机器人更加的人性化，还能够促使机器人更加的智能化。
3智能控制系统的方法
3.1分层递阶智能控制
这种智能控制方法的理论思想基础是“三元论”。系统总共由三级组成，组织级、协调级以及执行级。组织级主要就是进行决策和规划，对于即将要执行的外部任务进行全面的考虑和规划。这是对机器进行智能控制的基础。协调级就是要对执行的任务进行识别，然后为各个协调级进行任务分派，同时还要为组织级反馈信息。执行级属于整个智能控制系统中的硬件系统，主要负责执行控制任务。
图1 分层阶梯控制系统结构
3.2神经网络控制
神经网络控制主要是指运用非常规方法进行描述的复杂非线性对象进行建模，或者信息处理和故障诊断等，这种神经网络控制系统的控制方式是智能控制中十分关键的一部分。神经网络主要特点是具有泛化功能、、非线性映射功能、自适应功能高度并行处理等。由于人工神经网络具有上述优秀的特性，它对控制界具有极强的吸引力。神经网络对于复杂模型不确定问题的自适应能力和学习能力，可以用于控制系统的补偿环节和自适应环节；它的快速优化计算能力可用于复杂控制问题的优化计算；对任意非线性关系的描述能力，可以用于非线性系统的辨识和控制；对大量定性或定量信息的分布式存储能力及并行处理和合成能力，可用作复杂控制系统中的信息转换接口及对图象信息的处理和利用。
3.3模糊控制
模糊控制系统主要由输入量模糊化模块、知识库、模糊推理机和输出量清晰化模块四部分组成，详见图2。模糊控制的具体过程是：首先，由输入量模糊化模块将输入的测量参数的精确量转化成模糊量；然后，由模糊推理机在知识库的支持下推理出模糊控制量；最后，由输出量清晰化模块将模糊控制量变换成执行机构可以接收的控制量。
图2 模糊控制系统的结构
4智能控制在机器人领域的应用
机器人是智能控制的重要应用领域之一。随着社会对机器人技术性能和智能程度的要求越来越高，也由于人工智能技术、制造技术、计算机技术、传感器技术及其它相关技术的快速发展，使智能控制引入机器人技术中成为可能和必要。机器人在动力学方面常常是一个强耦合、时变、非线性的，在传感器信息方面是多信息的，在控制参数上是多变量的，在控制任务要求上是多任务的，这些特性正适合智能控制的应用。智能控制技术已经用到机器人技术的许多方面，例如，机器人的多传感器信息融合和视觉处理；移动机器人行走过程的自主避障、行走路径规划、定位；空间机器人的姿态控制；机器人手臂动作规划；具有自学习、自适应功能的控制器设计等。
4.1机器人的运动路线控制
例如研究一种轮腿式的机器人。这种类型的机器人有四条腿，腿部的结构主要是由连杆和连接在其端部的从动滚轮组成。机器人行走主要就是依靠后面两条腿的两个连杆带动从动滚轮向后蹬的动作来实现，而移动的方向就是依照滚轮的滚动角度来进行决定。对于这种非线性系统组成的机器人，一般的控制器是没有办法实现控制的，这时候就需要智能控制理论中的模糊神经网络控制方法。运用这种方法可以减少机器人系统中出现的误差，而且还可以对机器人的运动路线进行有效控制。
4.2机器人的运动规划控制
如果想要在一个交叉口对多个机器人进行运动规划设置，就会涉及到机器人的回避和协调问题。采用集中与分布相结合将路径与速度分解的两级规划方法，上级是集中式路径规划，下级是机器人的分布式运动特征规划。首先，集中管理Agent为每个机器人根据一定规则规划从起点到目标位置的路径，规划时假设路径上无任何动态障碍，每个机器人在实际运动过程中也保持各自的路径不变。通过建立了一套交通规则，在冲突区域内利用优先级策略，分布式地协调和规划各路径上机器人的运动速度，以避免碰撞。每个机器人通过自身的感知系统感知当时局部范围内的动态环境以确定是否到达冲突区域。整个系统通过上下层智能的融合，提高系统的智能，使系统中的机器人能安全快速地到达目标位置。由于动态环境的不确定性，规划周期性地执行。验证结果表明该方法较好地解决了冲突区域内多个移动机器人运动时的协调和避碰问题。
4.3对于并联机器人的运动控制
并联机器人在运动控制中存在比较大的问题，主要是由于直线电动机的推力波动、负载变化和摩擦力等非线性因素的影响。针对并联机器人的运动控制问题，需要运用一种新的PID控制器。尤其是在系统的位置偏差较大的时候，要用这种控制器，来保证系统的平稳、稳定。这样的话，当系统发出停止命令后，就可以引入模糊增益参数来进行自身调整，来加快静差消除。这种PID控制器，能够使并联机器人的运动控制的更精确、更高速。
4.4机器人生产线领域的应用
智能控制技术也被广泛应用于机器人生产线领域。在计算机技术飞速发展的今天，企业间的竞争日益激烈，所以为了进一步降低成本，自动化生产备受关注和重视。基于此种背景下，智能控制机器人被广泛应用于生产线中。在生产线产品的生产过程中，智能监控技术、智能机器人被应用其中。以智能移动式水果采摘机器人的设计为例，其就是将智能控制技术应用于机器人生产线的领域的重要体现。在这一系统设计过程中，其主要有机械结构和智能结构两部分，在智能结构部分，采用的系统主要是传感器控制模块、伺服电机驱动、运动控制卡以及数据采集卡等等。在进行实际作业前，先对目标果实进行识别和定位，并确定三维位置。其中，包括对果树成熟度的判断以及空间坐标体系的计算等等。同时，在进行设计的过程中，还对其软件和硬件系统进行了设计，设计结束后，对采摘的成功率进行实验，实验结果显示，无论在何种天气下，智能机器人均能够保持正常的移动，同时也能够准确完成采摘作业。通过实验研究结果表明，智能采摘成功率在85%以上。由此可见，智能控制技术在应用于机器认生产线领域的过程中是具有重要的意义的。
4.5智能控制方法在机器人技术中的应用
机器人是智能控制的重要应用领域之一。随着社会对机器人技术性能和智能程度的要求越来越高，也由于人工智能技术、制造技术、计算机技术、传感器技术及其它相关技术的快速发展，使智能控制引入机器人技术中成为可能和必要。机器人在动力学方面常常是一个强耦合、时变、非线性的，在传感器信息方面是多信息的，在控制参数上是多变量的，在控制任务要求上是多任务的，这些特性正适合智能控制的应用。智能控制技术已经用到机器人技术的许多方面，例如机器人的多传感器信息融合和视觉处理；机器人手臂动作规划；移动机器人行走过程的自主避障、行走路径规划、定位；空间机器人的姿态控制；具有自学习、自适应功能的控制器设计等。
5结语
总而言之，随着智能控制理论的逐渐深入，其在机器人领域的应用也逐渐加深。智能控制技术不仅可以应用到机器人行动控制领域，还能够应用到机器人技术领域，更能应用到机器人生产线领域。在机器人行动控制领域的应用，其能够在很大程度上减少系统误差，而且也能够有效对机器人的行动路线进行控制。在机器人技术领域的应用，能够提高机器人的速度和精度，同时还实现了机器人的记忆功能和学习功能。在机器人生产线领域的应用，能够在一定程度上解放劳动力。然而，由于科技的有限，智能控制在机器人领域的应用中依然存在一定的局限，所以在未来还应该要继续加强对这方面的进一步研究。
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作者简介：
黄剑（1985.11.20），男；浙江衢州；汉；研究生在读；工程师；副所长；研究方向：制科学与工程；浙江开山压缩机股份有限公司。
论文作者:黄剑
论文发表刊物:《河南电力》2018年9期
论文发表时间:2018/10/22
标签：机器人论文; 智能控制论文; 技术论文; 领域论文; 系统论文; 智能论文; 模糊论文; 《河南电力》2018年9期论文;