机器人控制该怎么入门？
- 作者 · 贺磊
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- 2017-12-13
- 来源 · 知乎
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首先，应当了解到：机器人控制（Robot Control）的目的是通过人工引入控制改善原有系统的特性，使新的系统：
1）跟踪性能（Tracking Performance）更好；
2）抗扰动性（Diturbance Rejection）更强；
3）稳健性（Robustness）更优等
l 机器人控制硬件
基本控制结构：当年，N. Wiener对神经科学很感兴趣，发现其实机器的反馈控制和人的运动控制机理是相似的。控制工程中的：传感器（各种位置、速度、力传感器等）、控制器（各种处理器以及控制算法）和驱动器（电机、液压、气动、记忆合金等）三部分，分别对应于人的感受器（receptor）（例如：视觉、听觉、味觉、嗅觉、触觉等外感受器）、神经系统（中枢和周围神经系统）和效应器（effector）（肌肉、骨骼），只不过人的结构更加复杂。层次控制体系：了解了控制的基本结构，剩下的事情就是设计控制系统。如今，大家设计控制系统的方法还是比较统一的，基本都可以归结为5层的层次体系：(1) 主机（Host），(2)运动控制器（Motion Controller），(3) 伺服驱动器（Servo Driver），(4) 电机（Motor），(5)机构（Mechanism ）。
（1）主机：主要完成人机交互（操作员控制或者调试机器），高级运算（机器人运动规划等）。由于需要高等运算功能，这部分算法通常是基于操作系统的，硬件载体用通用计算机即可。（2）运动控制器：主要用于改善机器人动力学（Robot Dynamics）。机器人的机械本身并不具备跟踪轨迹的能力，需要外加控制来改善。由于需要大量的实时运算，这部分通常是基于实时操作系统，比如QNX等，硬件载体可以用ARM或其他。比如，工业界的工业机器人主要使用运动反馈（Motion Feedback），也即将驱动器配置为位置控制或者速度控制模式，此时运动控制器的主要用于补偿传动系统非线性性，例如：由于齿轮间隙、微小弹性变形导致的末端偏移。
（3）伺服驱动器：主要用于改善电机动力学（Motor Dynamics）。由于电机本身物理特性并不具备良好的位置、速度和力矩跟踪能力，因此需要依靠控制来改善。这部分需要更高的实时性能，因为电机的响应速度快，需要us级定时，所以可以使用高性能DSP。比如，直流有刷电机中转子速度正比于反向电动势、力矩正比于电枢电流，而没有物理量能够直接控制位置，此时需要外加位置控制器。
（4）电机：充当执行器，将电信号转化为机械运动。
（5）机械本体：被控制的终极对象。
l 算法的编写
鉴于如今几乎没人再用Op-Amp搭建模拟计算机的事实，可以说算法就是个编程问题。基本的编程语言能力，比如MATLAB、C、C++是必须的。设计好算法之后，还需面对另外几个问题：
1) 离散化问题（Discretization）：连续算法的离散化是必要的，因为如今计算机都是数字系统。对于线性系统，比如电机控制，方法当然就是从s域（传递函数）到z域（Z变换）再到t域（差分方程）的变换，非线性的就得研究微分方程的各种数值方法了。
2) 混合控制问题（Hybrid Control）：几乎当前所有的机器人控制系统都不仅有一个控制模式，比如：回初始位置、运动控制模式、人工示教模式等等，每个模式需要特殊的控制算法。单个系统存在多个控制器时被称为混合控制系统，混合控制系统常常使用有限状态机（Finite State Machine, FSM）建模，状态机的切换需注意一些问题，比如芝诺问题。
3) 通信问题（Communication）：通常机器人系统都包含几十个，甚至上百个传感器以及几个到十几个驱动器，通信时常是个头疼的问题。问题的复杂性源于：通信对象多（并发问题），顺序需要协调（时序问题），通信的速率需要兼顾（阻塞问题）。个人倾向于使用基于“事件驱动模型”+“有限状态机模型”的混合模型来处理此类问题。
l 机器人控制理论
控制方法千奇百怪，这里仅举机器人臂的两个比较经典而常用的方法：混合力位控制和阻抗控制。
1) 混合力/位控制（Hybrid Force/Position Control）是Mark Raibert（现今Boston Dynamics老板）和John Craig于70s末在JPL的工作成果，当时他们是在Stanford臂上做的实验，研究例如装配等任务时的力和位置同时控制的情况。
2) 阻抗控制（Impedance Control）是N.Hogan的工作成果。维纳晚年，对人控制机器臂很感兴趣。后来，他组织了MIT的Robert Mann，Stephen Jacobsen等一伙人开发了基于肌肉电信号控制的假肢臂，叫Boston Elbow。后来，Hogan继续Mann的工作，他觉得假肢是给人用的，不应当和工业机器人一样具有高的刚度，而应该具有柔性，所以后来引入了阻抗。
3) 其他控制。
l 建议：自己也在钻研，共同学习吧。
首先，把描述机器人运动学和力学搞定。J.J. Craig出版于80s的《Introduction to Robotics: Mechanics and Control 》，或者R. Murray出版于90s的《A Mathematical Introduction to Robotic Manipulation》都行。对于机器人的数学基础，最新的成就是基于Differentiable Manifold（微分流形）、Lie group（李群）和Screw Theory（旋量理论）的。在这方面，个人认为以下研究团队奠定了机器人的数学基础理论：（1）Harvard的Roger Brokett教授及其学生Frank Chongwoo Park等；（2）UC Berkeley的Shankar Sastry教授及其学生Richard Murray，Zexiang Li等。
（3）uPenn的Vijay Kumar教授，他和他的学生Milos Zefran以及Calin Belta在90年代研究了基于Differentiable Manifold的单刚体运动学和动力学。
（4）上述2）中Richard Murray的学生Andrew Lewis和Francesco Bullo等研究了基于differentiable manifold和Lagrange Mechanics的机器人动力学以及几何控制理论（Geometric Control Theory）。
再次，必要的反馈控制基础当然是不能少的。关于控制，并不推荐把下面的教材通读一遍，仅需要了解必要的控制理念即可。陷入繁杂的细节往往不得要领，并浪费时间。具体的问题需要研读论文。（1）首先，要建立控制理论的基本概念，如状态方程、传递函数、前馈、反馈、稳定性等等，推荐Stanford大学教授Franklin的《Feedback Control of Dynamic Systems》；
（2）关于机器人控制的入门读物，解释的最清晰的当属MW Spong的《Robot modeling and control》，书中不仅详细讲解了基于机器人动力学的控制，也讲解了执行器动力学与控制(也即电机控制)。（3）关于非线性控制理论，推荐MIT教授J.J.E. Slotine的《Applied Nonlinear Control》。
最后，如果是广大的Ph.D.朋友们，硬件就不必玩了，直接上paper吧。读paper，读各种牛人的paper。发paper，最好往ICRA和IJRR里面灌水。P.S.：被paper虐的吐了一口老血：-）
本文转载自知乎，作者：贺磊，如若转载请联系原作者。
- 运动控制
- 力/力矩控制
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