机器人自动化控制系统设计与优化

摘要：机器人技术本身是从机械制造业的发展中逐渐产生并发展起来的一项技术。而智能化技术能够以计算机和数字信息为依据，实现对目标对象的智能化管理和控制。将智能化技术应用到机器人的设计当中，已经成为当前提高机器人工作效率和质量的主要方式。嵌入式技术能够以嵌入式处理器的形式被应用到系统运行当中，对基于嵌入式技术的智能机器人设计进行分析，能够为智能机器人的创新研发和优化提供一定的经验。

关键词：机器人；自动化控制系统；设计应用

引言

在社会经济高速发展的今天，为了能够真正实现“中国制造2025”战略，就必须在工业领域的发展过程中主动加强工业自动化研究，工业机器人的出现能够在一定程度上加强人对于自动化领域的探索，进而在工业革命下实现对传统工业技术的全方位优化。因此，有必要对自动化控制领域中工业机器人技术的应用进行分析。

1工业机器人的系统组成

（1）机械结构系统是工业机器人的骨骼和肌肉，它决定了机器人的外观和运动特性。根据结构特点，机械结构系统可分为串联机器人和并联机器人两大类。串联机器人的特征是各轴运动相互影响，并联机器人的各轴运动则相对独立。并联机器人因其高刚度、高精度和大承载能力而在某些特定领域得到广泛应用。

（2）驱动系统是为机械结构提供动力的核心，它可以采用液压、气压、电气或机械等多种形式。其中，电力驱动因其响应迅速、控制灵活等优势，成为当前最为普遍的驱动方式。步进电动机、伺服电动机以及新兴的直接驱动电动机都是常见的电力驱动装置。

（3）感知系统是工业机器人的“视觉器官”和“触觉器官”，它通过各种传感器收集机器人自身状态和外部环境信息，为控制系统提供决策依据。视觉感知技术作为其中的重要组成部分，在机器人的定位、导航和工件识别等方面发挥着重要作用。

（4）机器人－环境交互系统则负责协调机器人与外部设备的配合，使其能够融入各种自动化生产线。

（5）人机交互系统作为连接人与机器的桥梁，通过各种输入/输出设备实现指令下达和信息反馈。

（6）控制系统是工业机器人的“大脑”，它根据预设程序和实时反馈信息，指挥各执行机构完成预定任务。控制系统可以基于不同原理和运动形式进行分类，如开环/闭环控制、程序控制/适应性控制/人工智能控制、点位控制/连续轨迹控制等。这些子系统的紧密配合和协同工作，使工业机器人能够在复杂多变的工业环境中准确高效地完成各种任务。

2机器人自动化控制系统设计与优化措施

2.1设计智能机器人系统机械平台

机械平台是智能机器人能够发挥性能作用的主要依据，当前国内外设计生产机器人以来的机器人机械模型主要以轮式、履带式和腿式三种最为常见。其中，轮式机器人由于具有更为明显的地面适应性和可靠性，能够被应用到大部分的机器人制造当中。以轮式机器人应用的机械模型为智能机器人系统机械平台搭建的主要原理，系统机械平台主要由前部机构、主体机构、侧向机构和后部机构四个主要的部分组成[2]。在搭建智能机器人的系统机械平台时，需要以保证系统运行的稳定性和机器人整体对地面的适应能力为主要目标。

具体而言，在对智能机器人的前部机构进行设计时，需要重点考虑机器人在运动中可能遇到的障碍问题，以四杆机构的方式，减少由于障碍问题导致的震动情况，保证机器人运动过程的平稳性。在智能机器人系统的动力驱动设计方面，主要可以在机器人主体的左右两侧设置分别设置被动适应机构，满足驱动机器人的需求，将被动适应机构设置成平行四边形，能够有效提高机器人适应各种障碍路面的能力。对于智能机器人的主体机构而言，由于机器人的控制系统需要安装在主体机构当中，因而对于机器人主体机构的设计，不仅需要将机器人的各个部分连接起来，也需要能够满足支撑控制系统的需要。

2.2智能机器人的软件结构设计

软件结构也是智能机器人控制系统的重要组成部分，软件结构设计的合理性直接关系到智能机器人的应用性能和效果。智能机器人的设计要求控制系统拥有对各种异常情况进行处理的能力，而软件结构的设计就是能够通过提升控制系统的实时性来实现对各种异常情况的有效处理。将嵌入式系统应用到智能机器人控制系统的设计当中，可以将一种基于嵌入式技术的实时多任务操作系统与智能机器人的控制系统结合起来，有效满足智能机器人的智能化控制任务需求。

具体而言，在对智能机器人的系统总体软件结构进行设计时，结合以往机器人系统软件结构的设计经验，重点考虑应用软件、内核、系统服务以及驱动程序等部分的功能设计。软件系统整体需要以硬件平台作为系统运行的基础；驱动程序能够以既定的程序来实现硬件平台中的各个模块的正常运行；内核主要是指嵌入式操作系统；系统服务主要是依据智能机器人在信息采集模块收集到的各项信息来提供服务的；而应用程序则是控制系统运行所依赖的主要程序。

对于智能机器人控制系统的设计而言，嵌入式技术与控制系统的有效结合，就主要体现在系统软件结构的设计当中。为了能够让用户更好的实现对智能机器人的管理和控制，在对控制系统软件结构进行设计时，可以借助嵌入式操作系统和软件来呈现出图形式的用户界面。依靠图形界面，用户可以实现对控制系统中各种应用程序的开发。以这种图形式的用户界面为主要应用优势的嵌入式操作系统，主要能够通过应用程序和丰富接口函数的方式，简化窗口设计的流程和界面。例如，要在控制系统中绘制一幅背景图片，需要在将位图转换为系统支持的格式文件之后，由接口函数来调用位图文件，让位图文件能够呈现在函数设计的系统界面当中，在用户依据相应的需求来设计函数之后，可以将函数设计的最终结果呈现在智能机器人的液晶显示屏上，从而得到需要的背景图片。

2.3增强系统的实时性

在工业自动化中，实时性是机器视觉系统最关键的需求之一，尤其是在那些要求快速精确操作的场景，如在汽车制造中的ABB机器人或食品处理中的FANUC机器人。这些机器人依赖于即时的图像处理能力来执行任务，为了增强实时性，需要使用高性能的处理器。例如，采用NVIDIA的Jetson系列或英特尔的Corei7处理器，这些处理器可以处理大量数据而无须明显的时间延迟。这种处理能力允许机器人系统即时解析视觉数据，迅速做出决策。算法的优化也非常重要。通过采用更高效的图像处理和分析算法，如卷积神经网络(CNN)或快速模板匹配技术，可以在不牺牲精度的情况下加快数据处理速度[10]。这些算法可以在硬件上直接加速，比如通过使用专门的图形处理单元（GPU）或视觉处理单元（VPU）来执行。在实际应用中，比如ABB的IRB6700机器人在汽车行业的喷漆作业中，通过实时图像识别，能够精确地识别车身位置和姿态，然后快速调整机械臂的运动路径和喷漆动作。

结束语

综上所述，基于深度学习的控制算法在机器人控制领域显示出了明显的优势，通过深度学习技术，提高系统的运行效率和稳定性，可以实现机器人运动轨迹规划和动作控制的优化，通过深度学习技术，实现机器人运动轨迹规划和动作控制深度学习算法也有限制，包括挑战更高的数据量需求和计算资源，以及对模型设计的参数调整和敏感度。因此，在机器人控制中应用深度学习算法时，为了达到更好的控制效果和性能提升，需要对其优点和局限性进行综合考量，选择适合自己的算法和方法。

参考文献

[1]李志豪,刘彩霞.基于图像识别技术的智能机器人设计与测试评价[J].中国安防,2022,(03):86-90.

[2]夏球.智能机器人的自动化控制可靠性问题研究[J].今日制造与升级，2023，（02）：14~17[3]万蕾，凌中水，姚兆凤等.基于工业机器人技术在自动化控制中的实践分析[J].电子测试，2022，36（10）：121~123+73.