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电气自动化控制技术研究
以用模块重组的方式构造机器人整机，便于维护和维修工作。第三，控制系统向基于 PC
机的开放型控制器发展，开始应用嵌入式控制技术，有更高的实时性和网络通信能力，控
制系统标准化、模块化，便与远程维护。第四，多传感器融合技术的实用化，除采用传统
传感器，还应用了视觉、力觉、光觉等传感器进行环境建模和决策控制。第五，虚拟现实
技术开始应用到过程控制，机器人在恶劣环境下工作时，可在远端安全的作业环境中模拟
现场环境操作机器人。
（三）工业机器人技术的发展难点
随着工业机器人应用领域的扩展，现代工业对机器人的生产效率和产品质量提出了更
高的要求，高速度、高精度、智能化、模块化、网络化成为机器人的发展趋势。提高工业
机器人的控制性能要从硬件和软件两方面着手，既要提高机械结构的加工组装精度，应用
位置精度更高的伺服电机，也需要优化机器人的运动控制系统，探索更精确的轨迹插补算
法。现阶段，机器人技术主要存在控制系统的搭建和运动轨迹插补算法两大问题。
1. 工业机器人的控制系统
影响加工精度的因素分为静态和动态两个方面。静态因素主要指机械制造、组装的误
差以及设备长期使用中由于磨损带来的部分零部件尺寸的微小变化。动态因素是运动过程
中外力作用引起的机械形变，或者特殊工作环境带来的热胀冷缩。为尽量减小上述因素带
来的误差，需要标定机械结构，优化控制系统设计，实时反馈目标对象的位姿变化。工业
现场特定的作业环境，决定了机器人工作时必须面对各种不确定的外部环境干扰。工业机
器人的诞生，本就是为了将人类从恶劣的工作环境中解脱出来。现代工业的发展，要求高
品质的工业机器人具有一定的智能化水平，能够尽量克服复杂的外部环境干扰，在恶劣的
环境下稳定工作。
人类对于复杂的外部环境，通常通过视觉进行感知，视觉包含大量的信息，可迅速提
取出所需的信息量。机器视觉在机器人技术中的应用就相当于机器人的眼睛一样，可以对
目标信息进行感知，测算出目标对象的位姿，反馈回控制系统。目标对象的状态或者外部
环境发生变化时，视觉可及时将这一变化信息反馈给控制器，进行视觉伺服控制。视觉伺
服是视觉控制的一种，利用视觉信息作为控制系统的反馈信号，可及时捕获机器人末端执
行器和目标对象的信息变化，提高控制的实时性。利用视觉系统作为反馈，机器人运动轨
迹的控制和图像信息的采集处理在控制系统上并行运行，给处理器带来相当大的计算量。
为提高处理器的计算速度，保证系统地稳态精度，既需要优化图像处理的算法，又必须保
证控制系统内环有足够快的响应速度和足够好的抗干扰能力。所以，必须保证电机的伺服
控制系统有足够好的控制性能，并尽量利用伺服驱动器完成电机控制系统的设计，不再利
用软件介入控制算法，以减少计算量。
2. 机器人轨迹插补算法
在经济飞速发展的今天，生产效率和产品质量成为影响企业发展的两大决定因素。生
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