机器人控制路径优化方法

机器人控制路径优化方法

高慧良

（武汉交通职业学院 湖北 武汉 430065）

摘要：为有效扩大机器人应用场景，充分满足多元化使用需求，技术团队投入大量资源，对现有系统模块进行转型升级，旨在通过控制路径的改进创新，持续增强机器人的智能化水平。文综从多个维度出发，系统探讨机器人控制路径优化方式，旨在通过必要手段，实现机器人运行状态的总体可控。

关键词：机器人 ；控制系统 ；技术路径 ；实现方式

前言

随着技术体系日益成熟，越来越多的机器人进入到生产生活领域，推动了现有社会结构与生活方式深刻变化[1]。根据统计部门公布的数据，以深圳市为例，2021年机器人产业总产值达到1582亿人民币，良好的行业发展前景，在很大程度上，推动了技术迭代升级，研发团队以及生产企业着使用场景，定向完成控制系统等核心模块的优化调整，旨在更好地满足机器人使用需求。

1.机器人控制系统概述

总结机器人控制系统构成，明确系统技术定位，有助于技术团队完整把握控制系统使用场景以及功能需求，为后续控制路径优化调整，运行状态智能化调控提供了方向性引导。

控制系统作为机器人的核心组成，对功能发挥与性能体现有着最为直接的影响，以控制系统为基础，机器人环境适应能力得到大幅度提升，可以根据所处环境，灵活调整行动轨迹、运行姿态、动作时间、操作顺序等，确保顺利完成系列操作指令。 经过多年的技术实践，机器人控制系统日益成熟，控制精准度得到显著提升，从控制系统结构组成来看，主要通过集中控制、主从控制、分布式控制等结构来实现各项控制功能。以目前使用频率较高的工业机器人为例，在控制系统的辅助下，其具备了记忆功能、示教功能、坐标设置功能、人机交互功能、位置伺服功能、故障诊断功能[2]。借助上述控制功能的实现，工业机器人可以高质量地完成汽车装配、零部件架构等各项生产任务，在提高生产效率的同时，减少对劳动力的依赖，实现生产模式的现代化转型。基于控制系统的技术定位，越来越多的技术团队，进行控制系统的技术深耕，通过硬件组成、软件调试等方式，持续强化控制系统服务能力，实现不同技术模块之间有效联动，实现控制系统的智能化与精细化水平。

2.现阶段机器人控制路径实现方式

廓清现有机器人控制路径实现方式，梳理有益经验，掌握短板缺陷，持续增强机器人控制路径优化的针对性，对于控制模块全面升级有着极大裨益。

2.1机器人控制主要路径

现阶段急切人控制系统组成日益完备，在计算机、示教盒、操作面板、存储模块、传感器、控制器、通信模块、网络接口等控制单元联合作用下，实现了控制功能的有效串联，确保控制系统相关功能的充分实现。在进行硬件配置的同时，在集中控制等架构下，技术团队实现了控制系统不同单元模块全面联动，将控制器、传感器以及信息处理器等有机结合起来，最大程度地保证了机器人控制系统的环境感知与应变能力[3]。以某机器人控制系统为例，为了保证自身调控能力，采取了集中式控制方案，通过将控制器、执行器等进行合理调配，形成了完整的结构单元，实现对机器人运行状态的判定，在检测系统参与下，快速生成相关操作指令，由执行器根据控制指令，完成对机器人运动状态的调整，确保其可以顺利完成相应任务。

2.2机器人控制路径主要不足

机器人控制路径的选择与实现涉及多项技术内容，往往需要技术团队综合各类考量，选择最优化技术路径，实现控制效果与技术成本兼顾，经过技术积累以及实践摸索，国内机器人研发机制日益成熟，在控制系统设置方面获得长足方式，

必须清楚地认识到，机器人控制系统在构建过程中，仍然存在技术认知不够充分、控制路径单一、专业人才储备不足等系列问题，这些问题如果没有得到有效解决，势必妨碍控制系统功能的正常发挥。以控制路径的选择为例，目前，多数技术团队在控制系统构建过程中，习惯沿用整体性的控制架构，这种处理方式，在很大程度，可以保证机器人控制容错几率，降低控制系统研发难度，减少成本费支出。从最终效果来看，由于忽视了机器人使用场景，控制路径在操作过程中，难以根据使用场景，提升机器人运转的灵活性，限制了其环境适应能力，对于机器人作用发挥产生了限制作用。为应对这种局面，需要植根问题根源，采取必要举措，利用现有资源，不断进行控制路径的优化与完善，以满足机器人控制需求。

3.机器人控制路径优化提升基本策略

机器人在控制路径优化提升环节，技术团队需要坚持目标导向，综合分析控制系统使用场景以及功能定位，充分吸收借鉴以往经验，整合现有技术手段，不断改进控制路径，重构控制逻辑，推动控制路径多元化、智能化、高效化。

3.1有效转变现有理念

机器人控制路径优化过程，为确保技术资源有效整合与高效运用，要求技术团队从实践角度出发，认真做好工作理念的调整以及相应技术应用准备工作，通过这种方式，持续提升控制路径优化对于机器人工作效果。实际工作环节，技术团队应当梳理控制路径优化对于机器人管理水平、竞争优势发掘的积极作用，明确控制路径优化的重大作用，在此基础上，学习借鉴发达国家的先进经验，实现对机器人控制路径理念、管理要求的整体转变，为信息技术在实践中的应用奠定坚实基础

[4]。同时考虑到控制路径优化在机器人中涉及不同的技术环节，为保证技术应用成效，减少技术应用差错，需要有序开展应用准备工作，从整体层面出发，将信息技术与工程管理流程有机融合起来，有针对性地完成硬件升级与软件优化，形成更为体系化的控制路径优化平台，使得不同施工部门可以借助控制路径优化平台进行必要的数据交互共享，确保了施工进度、施工质量、施工成本等管理任务的协同化处理，实现了机器人成效的不断提升。

3.2搭建有效控制平台

机器人控制路径优化环节，基于技术使用场景，技术团队遵循科学性原则实用性原则，立足关键技术，完善示数模块，逐步构建完备控制平台，具体来看，技术团队以开放性模块化控制、模块化层次化控制、故障诊断、设备维护等技术为切入点，持续增强控制平台运转成效，为控制效能的提升提供必要技术支撑。实际技术应用环节，对于开放性模块化控制系统，技术团队依托传感器，进行信息数据汇总，动态掌握机器人运转情况，通过运转情况的预处理，科学评估机器人控制需求。在掌握控制需求的前提下，采取MUX多路开关、H/S采样保持器、A/D模数转换器等技术模块，形成数据信息科学化处置，将信息数据转化为计算机可识别形态，进而形成机器人控制系统信息输入通道，依托这一信息数据通道，确保了信息数据处理效能，排除干扰因素影响，增强机器人控制系统容错率，对于控制路径服务效能的提档升级有着极大推进作用。在进行信息输入模块构建的同时，技术团队还需要构建技术闭环，完善机器人控制系统输出路径，设置技术架构，通过输出路径优化设置，确保机器人运行状态可以快速得到调整。实际技术应用环节，计算机在完成输入数据的分析评估工作后，利用MUX多路开关，对机器人电路作出必要调整，发出相关操作指令，指令驱动下，执行器快速作出反应，顺利完成相应的工作任务。机器人控制路径的优势，使得机器人形成了多个独立伺服结构，伺服结构之间的有效联动，使得机器人的运动形态更为协调，形成了多变量控制系统，可以根据多个变量，调节运动形态，确保机器人环境适应能力。

3.3丰富常规管理手段

根据以往经验，机器人所处状态以及机械运动属于非线性模型，随着机器人运动状态的不同，参数也会发生相应变化，变量之间的耦合关系日益凸显，这种内在逻辑关系，要求在进行机器人控制路径优化过程中，不仅要对机器人所处位置进行闭环化管理，还需要动态调整机器人速度、加速等参数，以确保机器人可以根据使用需求，动态优化现有控制机制。例如技术团队在科学性原则与实用性原则框架下，采取重力补偿、解耦等处置方式，设定PID控制框架，在这种控制路径辅助下，机器人可以更好地进行运动状态联动化控制，确保机器人符合运动学与动力学规律，确保系统管理有效性[5]。在常规管理过程中，还可以利用SCC+模拟调剂器、SCC+DDC处理方案，依托输入通道、输出通道、控制器、计算机等模块，对机器人运动关节进行必要驱动，这种控制方式，具有较强开放性，加强机器人关节应激处置能力，使得关节可以根据外部环境，进行动作形态科学调整。

3.4持续做好专业队伍建设工作

机器人控制路径的优化，需要专业技术人员的有效参与，才能够将技术优势转化为管理优势。基于技术人员的重要性，技术团队需要充分考虑到现阶段专业队伍建设方面存在的不足，有目标、有计划地制定培训方案，培训过程中突出对技术人员技术能力、管理水平的提升，确保技术人员可以更好地进行信息技术的应用。同时健全考核激励机制，确定考核标准，开展细致考核，根据考核结果，对技术人员进行相应的考核，根据考核结果，给予相应的物质奖励或者岗位晋升，通过这种方式，加速专业化人才队伍的建设速度，确保技术人员的个工作能力、专业水平符合机器人环节控制路径优化应用的相关要求。

结语

机器人控制路径的优化，对于其运行稳定性、服务精准性有着深远影响。为加速我国机器人产业成熟，实现行业竞争力稳步提升，切实满足工业生产等诸多领域的使用需求。文章立足机器人控制系统的功能定位，深入探讨现有技术条件下机器人控制路径优化策略与方法，通过必要的技术尝试，逐步形成一套可行性高、实用性强的控制机制，增强机器人环境适应能力。

参考文献

[1]黄鲁，周非同.基于路径优化D~*Lite算法的移动机器人路径规划[J].控制与决策，2020（4）：79-80.

[2]何豪，宋兴国、曹中清等.六足机器人攀爬楼梯的路径优化步态控制[J].信息与控制，2020（3）：79-81.

[3]殷建军，董文龙，梁利华.复杂环境下农业机器人路径规划优化方法[J].农业机械学报，2019（7）：59-60.

[4]王功亮，王好臣，李振雨.基于优化遗传算法的移动机器人路径规划[J].机床月液压，2019（2）：89-90.

[5]樊国根，蒙芳.基于粒子群智能优化的机器人路径全局规划算法[J].电子测量技术，2020（1）：52-53.

作者简介：高慧良（1979.03月），男，江西上饶人，硕士研究生，高级工程师，研究方向为机电一体化及智能制造。

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